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

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

#Documentation WebサイトのコンテンツをLLMが効率的に利用するための提案標準。Jeremy Howard（Answer.AI）が2024年に提案 サイトルートにMarkdown形式で /llms.txt を配置しLLM向けの構造化された目次を提供する コンテキストウインドウの効率的な活用のためHTMLのノイズを排除する https://llmstxt.org/

Chain-of-Thought 思考の連鎖 #プロンプトエンジニアリング LLMが回答を生成する際、「はい」「いいえ」ののような単純な回答ではなく回答に至るまでの思考を回答に含めてもらうようにする（Few-shot）ことで、段階的に考える、概念が導入されたアプローチ

LLMに関する事業を行うAI企業

#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

#Cloud Native Kubernetes NativeなDaprプロジェクト上でLLMを利用した会話型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/

プロンプトエンジニアリング LLMへの入力に回答例を提示することで、例の通りに回答を得る方法

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

#Documentation #Blog Write the Docsコミュニティの2025年7月ニュースレター アニメーションGIF: 自動再生を避け、操作可能な短い動画や静止画+再生ボタンを推奨 ドキュメント監査: 目標の明確化、多様なレビューチーム編成、品質チェックリストの整備 ドキュメンタリアンのためのアジャイル: スプリントサイクルとの連携 AI/LLMの活用: オリジナルコンテンツ作成には不向きだが、テンプレート生成・スタイルガイドレビュー・要約・反復編集に有効。有効な場面を明確にした戦略策定が重要 https://www.writethedocs.org/blog/newsletter-july-2025/

#プロンプトエンジニアリング #会話型エージェント LLMに対して計画と解決という2段階の推論を行ってもらうアプローチでCoTと非常に似ている。 ReActと組み合わせるケースもある

#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

#プロンプトエンジニアリング #会話型エージェント LLMの推論において Search Lookup Finish の3つの異なるツールの概念を導入し、思考・アクション・観察を反復的に考えてもらうアプローチ。外部ツールを参照する考えも導入している 3000の例を超えた後大幅に精度が向上した

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

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会話型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

AI駆動のソフトウェア開発を強化する、Python製の会話型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(gopls) Python TypeScript/JavaScript Java PHP C# Elixir Clojure C/C++ https://github.com/oraios/serena

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

LLMが一度に扱えるトークン数の上限のこと