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こんにちは @jedipunkz です。 自作ツールの gm を Go から Rust に書き換えたことをきっかけに、Rust の構文を網羅的に理解する必要性を感じてサンプルコードを作成し動作確認した上で構文集を作成しました。この記事では Rust の主要な構文をまとめたいと思います。 サンプルコードは Rust 1.98 / Edition 2024 で動作確認しています。各コードは fn main() を含む単体のプログラムなので、rustc --edition 2024 main.rs でそのまま実行できます (非同期の節のみ tokio クレートを使います)。 ※ 気が向いたときに新しい構文が出てきた際に更新し続ける記事にしようと思っています。 目次 1. 基本的な型システム スカラー型 変数と可変性 型注釈と型推論 型変換 型エイリアス 2. 複合型 タプルと配列 文字列 構造体 列挙型 Option と Result 3. 制御フロー 条件分岐とループ パターンマッチ if let と let else と let チェーン 4. 所有権と借用 所有権とムーブ 参照と借用 ライフタイム 5. 関数とクロージャ 関数の定義 クロージャ 6. メソッドとトレイト impl ブロック トレイトの定義と実装 スーパートレイトとトレイトオブジェクト derive と標準トレイト 演算子オーバーロード 7. ジェネリクス ジェネリクスの基本 トレイト境界 関連型と const ジェネリクス 8. エラーハンドリング 独自のエラー型と ? 演算子 main から Result を返す 9. コレクションとイテレータ Vec HashMap と HashSet イテレータ 独自のイテレータ 10. スマートポインタ Box と Rc と RefCell 11. 並行処理と非同期 スレッド async と await 12. モジュール モジュールと可視性 クレートと Cargo 13. 高度な機能 マクロ 属性 テスト unsafe 基本的な型システム Rust は静的型付け言語で、すべての値の型がコンパイル時に決まります。型推論が強力なため、多くの場合は型を書かずに済みます。 ...

こんにちは。jedipunkz🚀 です。 HackerNews を毎日読みたいのですが、昔は狂ったように巡回していたものの最近は厳しく英語も何だか疲れてしまうし、そして1日に流れてくる記事数が多すぎて自分の関心領域（SRE / Platform Engineering / AI）に絞り込むのが面倒、という課題がありました。そこで「興味のある記事だけを日本語に翻訳し、AI でサマライズして RSS リーダーに流す」パイプラインを作りました。ポイントは、翻訳・要約・ホスティングまで含めてすべて無料サービスだけで完結している点です。 全体アーキテクチャ パイプラインは下記のように、クロール → 翻訳 → AI 要約 → RSS 配信という流れになっています。 (1) HackerNews をクロール (GitHub Actions + Go + Algolia API) (2) contents/YYYY-MM-DD/*.md として保存 (Google Tranalate) (3) AI 翻訳 (GitHub Models - gpt-4o-mini (4) summaries/YYYY-MM-DD.json 保存 (5) Astro ビルド -> rss.xml 配信 (Vercel) クロールと要約は2つの GitHub Actions ワークフローに分かれていて、前者の完了をトリガーに後者が走るようにしています。要約結果の JSON が main に push されると Vercel が自動でビルドし、RSS が更新されます。 1. クロールと翻訳（GitHub Actions + Go） 最初のステップは HackerNews からの記事取得です。これは Go で書いたツールが担当しています。HackerNews 公式 API ではなく Algolia の HN Search API を使うことで、期間指定や検索が簡単になります。API キーは不要です。 ...

jedipunkz🚀 です。 最初に、これから書く仕組みの完成イメージとして、実際に scrape 処理が走っている動画を貼っておきます。docker compose up scheduler で Go 製スクレイパーが PhilArchive / PhilPapers / arXiv を巡回し、inbox/ 配下に Scrape 結果が次々と書き出されていく様子です。 個人で哲学者・著作ごとのノートを管理しているのですが Notebook LM や Claude Cowork を使い色々と試してきたものの下記の点を課題として持っていました。 新しい情報源の取得の自動化 モバイルアプリでの記事の整理 そこで、Go 製スクレイパーを Docker Compose で定期実行し、PhilArchive / PhilPapers / arXiv といった情報源から関心キーワードに沿った論文を自動収集して inbox/ に蓄積するパイプラインを作りました。蓄積された素材は Codex / Claude Code が読み、既存ノートと照合しながら 研究動向/ ディレクトリに日本語のまとめノートとして統合します。 レポジトリはこちらです: https://github.com/jedipunkz/philosophy 全体アーキテクチャ +-----------------+ | scrape.yaml | +--------+--------+ v +--------------------------------------------------+ docker compose | +------------------+ +------------------+ | | | scraper (Go) | | scheduler (Go) | | | +---------+--------+ +---------+--------+ | | | | | | +-----------+-----------+ | | | | | fetch via HTTP / arXiv API | | | | | +--------------------v-------------------+ | | | PhilArchive / PhilPapers / arXiv | | | +--------------------+-------------------+ | +-------------------------|------------------------+ v +----------------------------+ | inbox/*.md | Obsidian Vault +-------------+--------------+ | | git commit v +----------------------------+ | GitHub (philosophy repo) | +-------------+--------------+ | | pulled from other devices v +----------------------------+ | Codex / Claude Code | reads inbox + existing notes +-------------+--------------+ | v +----------------------------+ | research-trends/*.md | curated Japanese notes +----------------------------+ ポイントは 3 つです。 ...

jedipunkz です。 複数の AI コーディングエージェントを、それぞれ独立した git worktree で並列に走らせ、その状態を1つのターミナルからまとめて見る。そのための CLI ツール agx を Go で作りました。この記事では作った動機と、使い方、内部の設計について書きます。 リポジトリはこちらです: https://github.com/jedipunkz/agx なぜ作ったか Claude Code を日常的に使う中で、複数のエージェントを同時に動かしたいというシーンが増えてきました。例えば複数の独立したタスクを並列で走らせたいとき、それぞれのエージェントが今どんな状態にあるかをターミナル1つで把握したいと思っていました。 以前Zellij を使って Claude Code のマルチエージェント並列・直列実行環境を作った という記事を書いたのですが、これは1つのレポジトリに対して複数の機能開発・リファクタ・その他修正を並列でそれぞれ別の Claude Code で行い最終的にそれぞれの git worktree 上の差分をマージする統合管理 Claude Code を実現するものでした。これは Claude Code 純正の機能 Sub Agents とは異なり複数の Claude Code をオーケストレーションするモノとして利用していたのですが、対象が1つのレポジトリに限定されること、また最終的にそれぞれの差分をマージするのであれば Sub Agents で事足りる事も多くなってきていました。 それに対して最近の要件としては下記のように変化してきました。 複数のレポジトリの修正を行いたい それぞれのエージェントのオーケストレーションよりも、それぞれの可視化と管理をしたい つまり必要なのはオーケストレーターではなく、並列に動いている多数のエージェントを一望できるダッシュボードでした。そこで作ったのが agx です。 agx とは agx は「1つのターミナルから複数の AI コーディングエージェントを起動・監視する」ための CLI ツールです。できることは大きく3つです。 隔離された環境でエージェントを起動する — git リポジトリ内で実行すると専用の git worktree を作り、その中でエージェントを動かします。互いの変更もメインの作業ツリーも汚しません 全エージェントの状態を一望する — TUI ダッシュボードで、どれが処理中で、どれが入力待ちで、どれが終わったのかをリアルタイムに表示します 別のターミナルから扱う — 実行中のエージェントのログ追従・差分表示・終了待ち・入力送信を、起動した端末とは別の場所から行えます 対応しているエージェントは Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI / OpenCode の4つで、起動時に -a で選びます。 ...

jedipunkz🚀 です。 Claude Code を日常的に使う中で、大きなタスクを複数の独立したサブタスクに分けて並列処理させたいというニーズが出てきました。例えばコードのリファクタリングとテスト追加を同時に進めたり、複数ファイルへの独立した修正を並行して行ったりといったケースです。 2026年2月に Claude Code Agent Teams という機能が出てきたのですが、あくまでも1つのタスクの中で複数のサブエージェントを稼働させるものだったので自分としては期待していたものと若干異なりました。やりたいのは親 Claude Code のプロンプトから指示を出して複数のタスクを行ってくれる子 Claude Code のオーケストレーションでした。 そこで、Zellij の Pane 管理と git worktree を組み合わせて、親 Claude Code が複数の子エージェントを Zellij Pane として起動しタスクを並列・直列実行させる SKILL「zellij-swarm」を作りました。この記事ではその仕組みと使い方を紹介します。 SKILL は以下に置いていました (現在は dotfiles から削除済みのため、削除前のコミットを指しています): https://github.com/jedipunkz/dotfiles/tree/a3ed0fbb08f96806182a58950c4e395ae7cd31f0/.claude/skills/zellij-swarm 概要 親 Claude Code に対して「swarm で〜して」と自然言語で指示を出すと、タスクを複数のサブタスクに分解し、それぞれを別々の Zellij Pane で動く子 Claude Code エージェントとして起動するオーケストレーションの仕組みです。 各エージェントは独立した git worktree 上で作業し、完了後に親エージェントが各ブランチをマージして Git worktree の後片付けまで行います。 タスク間に依存関係がある場合は フェーズ に分割して対応します。同一フェーズ内のエージェントは並列実行、フェーズ間は直列実行です。 実行フローの構造 パターン 1: 並列のみ (依存関係なし) タスク A と B が互いに独立している場合、1 フェーズで並列実行して終了します。 [agent-a] ─┐ ├─ run-phase.sh ── merge [agent-b] ─┘ |-------| phase 1 パターン 2: 並列 → 直列 (フェーズ制御) タスク C がタスク A・B の結果に依存する場合、2 フェーズに分けます。Phase 1 完了・マージ後に Phase 2 が起動するため、C は A・B の成果を引き継いだ状態で作業できます。 ...

jedipunkz🚀 です。 最近、AI コーディングアシスタントとして使っていた Claude Code から OpenCode に移行しました。この記事では OpenCode の優れた機能と、なぜ移行を決めたのかの決めてを紹介します。 注記 (2025-12-28) OpenCode プロジェクトは、2024年7月に開発元の Charm 社による買収と運営方針を巡って、コントリビューター間で論争が発生しました。その後、Charm 版は Crush としてリブランドされ、現在の OpenCode は SST 組織によって https://github.com/sst/opencode で開発が継続されています。両プロジェクトは現在も別々のツールとして存在しており、この記事では SST 版の OpenCode について紹介しています。 OpenCode とは OpenCode は、ターミナルベースのオープンソース AI コーディングエージェントです。75以上の LLM プロバイダーをサポートし、高度にカスタマイズ可能なインターフェースを提供します。 公式サイト: https://opencode.ai/ 公式ドキュメント: https://opencode.ai/docs GitHub: https://github.com/opencode-ai/opencode Claude Code から移行した理由 1. 日本語入力 Claude Code では、日本語入力の変換中に文字が横にずれる現象が頻繁に発生し、非常にストレスでした。 OpenCode では、この問題が発生せず日本語入力が自然に行えます。地味ですが一番自分にとって大きいメリットだったかもしれません。 2. 柔軟なキーバインド設定 OpenCode の最大の魅力は、キーバインドを自由にカスタマイズできる点です。 日本語入力 Claude Code では、日本語入力の変換中に文字が横にずれる現象が頻繁に発生し、非常にストレスでした。 OpenCode では、この問題が発生せず、日本語入力が自然に行えます。TUI（Terminal User Interface）の実装が優れており、IME との相性も良好です。 Emacs 風のキーバインドをサポート Emacs 風のキーバインドが設定出来る点は自分にとっては大きかったです。設定せずとも自然に Emacs 風にバインドされているキーもあります。 Ctrl-a: 行頭に移動 Ctrl-e: 行末に移動 Ctrl-h: 一文字削除 Ctrl-k: カーソル位置から行末まで削除 Ctrl-f, Ctrl-b: 前後に移動 "keybinds": { "input_backspace": "backspace,shift+backspace,ctrl+h", "input_delete_to_line_end": "ctrl+k" }, Enter と Ctrl-Enter を使い分け可能 特に便利なのが、改行とメッセージ送信を分離できる点です： ...

こんにちは @jedipunkz です。 TypeScript の学習を進める中で構文を網羅的に理解する必要性を感じてサンプルコード作成を作成し動作確認した上で構文集を作成しました。この記事では TypeScript の主要な構文をまとめたいと思います。 ※ 気が向いたときに新しい構文が出てきた際に更新し続ける記事にしようと思っています。 目次 1. 基本的な型システム プリミティブ型 型注釈と型推論 TypeScript 拡張型 リテラル型 型アサーション 2. 複合型 配列とタプル オブジェクト型 ユニオン型とインターセクション型 列挙型 Discriminated Unions 3. 関数 関数の型定義 関数のオーバーロード 4. インターフェース 基本的なインターフェース インターフェースの継承 5. クラス クラスの基本 アクセス修飾子 継承と抽象クラス 6. ジェネリクス ジェネリクスの基本 型制約とユーティリティ型 7. 型エイリアス 8. モジュール エクスポートとインポート 9. 高度な型機能 型ガード 高度な型演算子 インデックスシグネチャ ユーティリティ型の拡張 Mapped Types 条件付き型 10. 高度な機能 デコレーター 名前空間 基本的な型システム プリミティブ型 プリミティブ型は JavaScript の基本的なデータ型です。TypeScript ではこれらに型注釈を付けることで型安全性を確保できます。 boolean 型 - 真偽値を表します。true または false のいずれかの値を持ちます。 number 型 - 数値を表します。整数・小数・16 進数・2 進数・8 進数すべてこの型で扱います。JavaScript と同様に内部的にはすべて浮動小数点数として扱われます。 string 型 - 文字列を表します。ダブルクォート、シングルクォート、バッククォート（テンプレートリテラル）で記述できます。 null 型と undefined 型 - 値が存在しないことを表します。null は明示的に値がないことを示し、undefined は値が未定義であることを示します。 bigint 型 - Number.MAX_SAFE_INTEGER を超える大きな整数を扱えます。末尾に n を付けて記述します。 symbol 型 - 一意で不変の値を作成します。オブジェクトのプロパティキーとして使用されることが多いです。 // 基本的な型 const dogName: string = "Buddy"; const dogAge: number = 3; const isDogHungry: boolean = true; console.log(dogName); // 出力: Buddy console.log(dogAge); // 出力: 3 console.log(isDogHungry); // 出力: true // null と undefined const location: null = null; let age: undefined = undefined; console.log(location); // 出力: null console.log(age); // 出力: undefined // bigint と symbol const weight: bigint = 9007199254740991n; const id: symbol = Symbol("unique"); console.log(weight); // 出力: 9007199254740991n console.log(id); // 出力: Symbol(unique) 型注釈と型推論 型注釈 (Type Annotation) は変数や関数に明示的に型を指定する機能です。: 型名 の形式で記述します。型注釈によりその変数や関数が扱える値の種類を明確にできます。 ...

こんにちは。@jedipunkz です。 自分は Ruby を普段使うのでいつも Fog というライブラリを使って OpenStack, AWS を操作していました。Fog を使うとクラウドの操作が Ruby のネイティブコードで行え るのでシステムコマンド打つよりミス無く済みます。 Fog より後発で Aviator というライブラリが登場してきたので少し使ってみたのです がまだ未完成なところがあるものの便利な点もあって今後に期待だったので紹介します。 認証情報を yaml ファイルに記す 接続に必要な認証情報を yaml ファイルで記述します。名前を ‘aviator.yml’ として 保存。この時に下記のように環境毎に認証情報を別けて書くことができます。こうする ことでコードの中で開発用・サービス用等と使い分けられます。 production: provider: openstack auth_service: name: identity host_uri: <Auth URL> request: create_token validator: list_tenants auth_credentials: username: <User Name> password: <Password> tenant_name: <Tenant Name> development: provider: openstack auth_service: name: identity host_uri: <Auth URL> request: create_token validator: list_tenants auth_credentials: username: <User Name> password: <Password> tenant_name: <Tenant Name> シンタックス確認 +++ ...