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マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20260126

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概要

 関連リンク Claude CodeやCursorを使って、AIがUIデザインを生成することができる「Pencil」が登場！ Pencilは、AIエージェントによる操作を前提に設計された、新しい「エージェント駆動型MCP（Model Context Protocol）キャンバス」です。従来のFigmaのようなデザインツールの機能に加え、AIがデザインデータを直接読み取ったり、編集したりできる点が大きな特徴です。新人エンジニアの方にとっても、UIデザインとコード実装の距離を劇的に縮める画期的なツールと言えます。 ■ Pencilの主な概要と特徴 Pencilは、単なる作図ツールではなく、コードベースの中に存在するデザインフォーマットを採用しています。主な特徴は以下の通りです。 AIエージェントとの高い親和性：MCPという標準的なプロトコルを介して、Claude Code、Cursor、VS Codeといった普段使っている開発環境（IDEやCLI）からUIの生成・編集が可能です。コンテキストとしてのデザインデータ：デザインの構造をAIにコンテキストとして渡せるため、「このデザインに沿ってフロントエンドのコードを書いて」といった指示がより正確に伝わります。開発フローの統合：デザインデータやドキュメント、変更履歴をGitHubで一括管理できるため、エンジニアが得意とする「Gitベースのワークフロー」にデザインを組み込めます。 ■ 開発現場でのメリット これまでの開発では「デザイナーがFigmaで作る」→「エンジニアがそれを見て実装する」という分断がありましたが、Pencilはこの境界を曖昧にします。 プロンプトからのUI生成：例えば「コーヒーショップのダークな雰囲気のサイトを作って」と指示するだけで、デザインの骨組みが瞬時に作成されます。ドキュメント駆動の開発：仕様書（Design Docs）をAIに読み込ませてUIを生成させ、それをもとにフロントエンドの実装まで一気に繋げるシームレスな体験を提供します。双方向の編集：コードを書く延長線上でUIを調整できるため、デザインツールを別途立ち上げて試行錯誤する手間が省けます。 ■ 制約と今後の展望 現時点では、細かなレイアウト調整や視覚的なブラッシュアップといった「人間が手動で行う詳細なデザイン操作」においては、依然としてFigmaに分があります。しかし、Pencilは「AIを前提としたデザイン開発フロー」を再設計するツールであり、特にスピード感が求められるプロトタイプ制作や、AIエージェントを活用した効率的な開発において非常に強力な武器になります。 エンジニアが「デザイン」をより身近なコンテキストとして扱えるようになるPencilは、これからのフロントエンド開発のスタンダードを変える可能性を秘めています。 引用元: https://qiita.com/degudegu2510/items/eff0f63dac99554e6439 【Google Antigravity】新機能「Skills」について Googleが提供するAIエージェントツール「Google Antigravity」に、新機能Skills（スキル）が追加されました。これは、エージェントに特定のタスクの進め方やベストプラクティスを学習させるための、再利用可能なパッケージ機能です。 従来の「カスタム指示（Customizations/Rules）」は、すべての指示を1つのプロンプトに詰め込む必要がありましたが、Skillsはこれらを構造化されたフォルダとして切り出し、必要な時だけエージェントに読み込ませることができます。 1. Skillsを構成する4つの要素 Skillsは、以下の4つの要素を.agent/skills/ディレクトリに配置することで機能します。 SKILL.md（指示書）: エージェントがいつ、どのように動くべきかを定義するメインのファイルです。scripts/（道具）: Pythonなどのスクリプトです。計算や機械的なチェックなど、LLMが苦手とする「厳密な処理」を代行させます。resources/（素材）: 社内規定やチェックリスト、設計書などの参照データです。examples/（お手本）: 理想的な出力形式やコードの書き方の実例です。これにより、AIの回答トーンを「シニアエンジニア風」にするなどの制御が容易になります。 2. エンジニアがSkillsを導入すべき3つのメリット 新人エンジニアにとっても、Skillsの活用は開発体験を大きく向上させます。 AIの「集中力」と精度の向上（コンテキスト節約） すべてのルールを常に読み込ませると...
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