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Codex、Claude Code、MCPなど、AIに仕事を任せる技術を扱います。
11 ARTICLESGitHub Copilot CLI一般提供で何が変わったのかを、MicrosoftによるGitHub買収、OpenAI Codex、Copilotの歴史、Codex・Claude Codeとの違いから整理します。
GitHub Copilot CLIは、Issue、Pull Request、GistなどGitHub上の作業文脈をターミナルから扱い、Copilotへ調査・修正・レビューを依頼する方向へ進んでいます。
複数一次情報 / 最終確認 2026/06/26 詳しく読む →Claude Tagの仕組み、Claude Codeとの違い、個人開発者への恩恵、導入手順、SlackにAIを入れるセキュリティリスクを整理します。
AIエージェントにサイト運営を任せる範囲を、候補収集、下書き、公開、システム変更、個人情報リスクに分けて整理します。
Claude CodeをUnity開発へ導入し、C#編集、CLAUDE.md、権限設定、Unity Test Frameworkによる自動テストを安全に運用する方法を解説します。
AIエージェントの構成要素、通常のチャットAIとの違い、導入前に確認すべき権限・評価・停止条件を一次情報から解説します。
Claude CodeとOpenAI Codexを、単純な優劣ではなく、作業環境、永続ルール、外部接続、検証工程という運用単位で比較します。
CodexのAGENTS.md、Skill、MCP、Automationを、記事制作やリポジトリ運用へどう割り当てるか公式マニュアルに基づいて解説します。
Model Context Protocol（MCP）のホスト、クライアント、サーバー、Tools・Resources・Promptsの役割と安全な導入手順を解説します。
GitHub Copilot code reviewがリポジトリ直下のAGENTS.mdを自動参照するようになりました。公式発表の範囲と導入時の注意点を整理します。
GitHub MCP serverがIssue fieldsの作成・取得・更新・絞り込みに対応しました。重複Issue検出のPublic Previewと合わせて影響を整理します。
Hugging Faceが発表したAgentic Resource Discovery（ARD）の目的、MCP・Skills・A2Aとの違い、Discover実装の使い方と注意点を整理します。