#LLM Cognition社によるソフトウェアエンジニアを模した自律型AIエージェント https://docs.devin.ai/get-started/devin-intro

AI駆動のソフトウェア開発を強化する、Python製のAIエージェント向けツールキット LLMをコーディングエージェントとして強化しセマンティックな検索・編集を可能にしトークンを節約する。IDE並みの精度でAIモデルとの統合が可能とされている MCPサーバーとして動作可能で、Claude Codeとの連携例もある 技術的にはLSPによる高度な解析を行っており、以下のような言語に対応している Rust Go Python TypeScript/JavaScript Java PHP C# Elixir Clojure C/C++ https://github.com/oraios/serena

Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成 #LLM プロンプトエンジニアリングにおいて、LLMが学習済みータだけではなく、外部データベースから関連情報を検索し、回答を生成する技術

LLMが一度に扱えるトークン数の上限のこと

LLMに関する事業を行うAI企業

Generative Pre-Trained Transformer 生成的事前トレーニング済みトランスフォーマー #LLM トランスフォーマーのデコーダー部のみを採用したもの 事前トレーニングを行い精度を高める GPT-2では、インターネット上の文書において次の単語を予測するというトレーニング方法を用いて精度が大きく向上した

#Programming LLMに特化したIDE。VS CodeのフォークでありGitHub Copilotに代わってCursor独自のAIアシスタントが搭載されている https://www.cursor.com/ja

Anthropic社が提供するLLMモデル https://docs.anthropic.com/ja/docs/intro-to-claude

#LLM ファインチューニングをする際、以下の3つの特性を満たすようにすること helpful（有用） honest（正直） harmless（無害）

#Programming VS Codeにビルドインで搭載されているAIアシスタント プランによって利用できるLLMが異なる https://docs.github.com/ja/copilot

#LLM

Model Context Protocol LLMが様々なリソースにアクセスするためのAnthropic社による標準化プロトコル MCPサーバーがローカルまたはリモートのリソースにアクセスし、それをMCPクライアントが利用する MCPクライアントとサーバー間のトランポートレイヤでは stdio（標準入出力） HTTP POST のいずれかが用いられる https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture

#LLM ニューラルネットワークをベースとしたseq2seqの後継 再帰的な回路を取り除いて、エンコーダーとデコーダーを分割したもの

#Programming #LLM CLIで直接動作するAIエージェント型コーディングツール Anthropic社が提供しClaudeモデルの利用を前提にする IDEとの統合が可能 https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/overview

#LLM

#Documentation #LLM Devinと連携されたリポジトリの内容を説明するWikiを生成する機能 自動でインデックスされる

LLMに対して入力（プロンプト）を調整し必要なタスクを実行するようにモデルを条件付けする取り組み

#TypeScript #LLM Playwright向けのMCPサーバー、ブラウザ操作を自然言語で伝え動作させることができる https://github.com/microsoft/playwright-mcp

#Cloud Native Kubernetes NativeなDaprプロジェクト上でLLMを利用したAIエージェントを開発できる DaprのワークフローによるメッセージングベースのAIエージェント連携も可能 https://dapr.github.io/dapr-agents/

Microsoftと提携しているAI(LLM)企業 https://cognition.ai/

#LLM #Documentation Devinの一つの機能であるDevin WikiをPublicなリポジトリに絞って利用できるOSS Devin Searchに相当するAsk機能も備えている https://docs.devin.ai/work-with-devin/deepwiki

VS Codeプラグインとして動作するAIアシスタント、ステップバイステップでAIエージェントに近い形の体験となる LLMのAPIキーを設定に入力して利用できる https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=saoudrizwan.claude-dev

#LLM Claude Codeにおいて、特定のタイプのタスクを処理するために用意する専門性を持ったAIエージェント .claude/agents ディレクトリ内でのファイル管理が可能で、初回ファイル生成は /agents コマンドの利用が推奨される https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/sub-agents

#LLM Claude Codeにおいて、コード編集を行わず計画を出力してユーザーへの承認をリクエストするモード

#LLM Claude CodeのPlan Modeにおいて、Opusモデルを利用し、計画の承認後は自動でSonnetモデルに切り替えるモード https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/model-config#opusplan-model-setting

#LLM Claude Codeの動作をフックとし、シェルコマンドを実行することができる設定 .claude/settings.json に記述する https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/hooks-guide

#LLM #Documentation Claude Codeにおいて、 .claude/commands ディレクトリ内にMarkdownファイルを用意しプロンプトを記述すると再利用が可能になる機能 https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/slash-commands#%E3%82%AB%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%A0%E3%82%B9%E3%83%A9%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%B3%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%83%89

#LLM 事前トレーニング済みのGPTが特定のタスクを行う際に行う微調整

#LLM LLMにおいて扱われる複数文字のチャンク。1文字ずつ読むのではなく、まずはトークンに分割されトークン列が作られる

文字列をトークンを複数に分割するための役割。LLMによって用いるトークナイザーが異なる

#LLM Devinと連携されたリポジトリに対して回答を得るAsk特化のAIアシスタント 検索対象は自動でインデックスされる https://docs.devin.ai/work-with-devin/devin-search

#LLM Claude Codeによるエージェント開発のノウハウが集約されたドキュメント集 https://claudelog.com/