技術執筆
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エージェントアーキテクチャ
Cursor のセットアップからリポジトリ全体の AGENTS.md、プライベート知識ベース、MCP ツール設計、RL 訓練モデル、シングルエージェントのコーディングループまでの厳選パス。
- Cursor入門：ループを自動化する Cursorを自動化の面として扱う——ルール、テスト、MCP、エージェントが退屈な部分を回し、判断のためのスレッドを一つ残す。 読む →
- AIコーディングエージェント向けAGENTS.md標準 ルートに約200行のAGENTS.mdを書く。地図、次に読む場所、このリポジトリのgitルール、Always / Ask first / Never。サブディレクトリがそれらのルールを実際に破るときだけ、別ファイルをネストする。 読む →
- AIエージェントのための知識の整理 まず地図から。一行をたどり、ファイルを一つ開く。未確認の事実は推測せず、聞く。 読む →
- search と execute で MCP サーバーを構築する 二つのMCPツール——search と execute——は、操作ごとのツール定義を何百も持つことに勝ちます。 読む →
- エージェントモデルにおけるツール呼び出しの強化学習 RLはモデルをツールループに特化させる——Composerがその公開ケーススタディです。 読む →
- スレッドを保つ：計画–批評–構築パイプラインが現代のコーディングエージェントで失敗する理由 一人のエージェント、一つのスレッド、小さな単位——損失のある引き渡しではなく、テストで検証する。 読む →