GitHub CLIでエージェントスキルを管理する「gh skill」をパブリックプレビューで公開
https://gihyo.jp/article/2026/04/gh-skill?utm_source=feed

#gihyo #技術評論社 #gihyo_jp #AI #AI_Agents #GitHub_CLI #gh #gh_skill

GitHub CLIでエージェントスキルを管理する「gh skill」をパブリックプレビューで公開 | gihyo.jp

GitHubは2026年4月16日、GitHub CLIでエージェントスキルの検索、プレビュー、インストール、更新、公開を行える新コマンドgh skillをパブリックプレビューとして公開した。

gihyo.jp

DHH의 새로운 코드 작성 방식: 에이전트 중심의 AI 워크플로우 전환

DHH는 수동 코딩을 고수하던 입장에서 6개월 만에 AI 에이전트를 우선적으로 사용하는 워크플로우로 완전히 전환했다.

🔗 원문 보기

DHH의 새로운 코드 작성 방식: 에이전트 중심의 AI 워크플로우 전환

DHH는 수동 코딩을 고수하던 입장에서 6개월 만에 AI 에이전트를 우선적으로 사용하는 워크플로우로 완전히 전환했다.

Ruby-News | 루비 AI 뉴스

DHH가 말하는 AI 에이전트 시대의 소프트웨어 장인정신과 개발자의 미래

DHH는 단순 자동완성 AI에는 회의적이었으나, 추론과 실행 능력을 갖춘 AI 에이전트(Claude Opus 등)의 등장으로 '에이전트 우선(Agent-first)' 개발 방식으로 완전히 전환했다.

🔗 원문 보기

DHH가 말하는 AI 에이전트 시대의 소프트웨어 장인정신과 개발자의 미래

DHH는 단순 자동완성 AI에는 회의적이었으나, 추론과 실행 능력을 갖춘 AI 에이전트(Claude Opus 등)의 등장으로 '에이전트 우선(Agent-first)' 개발 방식으로 완전히 전환했다.

Ruby-News | 루비 AI 뉴스

Ruby 마이크로서비스 자가 디버깅 AI 에이전트 구축을 위한 7단계 여정

단순한 라이브 HTTP 호출 방식에서 시작하여 실제 코드를 읽고 로직을 추적하는 Dry-run 방식으로 진화하며 디버깅의 정확도를 높였다.

🔗 원문 보기

Ruby 마이크로서비스 자가 디버깅 AI 에이전트 구축을 위한 7단계 여정

단순한 라이브 HTTP 호출 방식에서 시작하여 실제 코드를 읽고 로직을 추적하는 Dry-run 방식으로 진화하며 디버깅의 정확도를 높였다.

Ruby-News | 루비 AI 뉴스

Ruby와 AI의 결합: 싱귤래리티 시대의 개발자와 조직의 미래

AI의 자기 강화 루프가 시작되었으며, Toby Lütke의 사례처럼 AI가 코드를 스스로 최적화하여 성능을 50% 이상 향상시키는 단계에 진입함

🔗 원문 보기

Ruby와 AI의 결합: 싱귤래리티 시대의 개발자와 조직의 미래

AI의 자기 강화 루프가 시작되었으며, Toby Lütke의 사례처럼 AI가 코드를 스스로 최적화하여 성능을 50% 이상 향상시키는 단계에 진입함

Ruby-News | 루비 AI 뉴스

Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент

Пока все в погоне за всё более универсальными ИИ-агентами пытаясь создать тот самый AGI по нашему подобию, мне кажется полезным спуститься на уровень ниже и посмотреть на более приземлённую инженерную проблему. Мы неплохо научили модели работать с текстом, кодом, изображениями и инструментами. Мы научили их вызывать функции, научили эти ИИ писать собственные инструменты каждый раз для задач которые повторяются миллионы раз, видеть как мы(фото), думать как мы(рассуждения). Мы научились – дообучать их под новые сценарии через fine-tuning. Но если убрать хайп, остаётся неприятный факт: во многих практических задачах модели по-прежнему работают грубо и дорого. Особенно хорошо это видно на фронтенде. Сегодня у модели есть два типовых способа "увидеть" сайт. Первый – читать код: HTML, CSS, JS, и серверную логику (если вы предоставили модели доступ). Второй – смотреть на скриншоты, а в более дорогом варианте – на видео (хоть и таких решений я не видел, и скорее не видео, а слайд-шоу, но считаю логичным внедрением для некоторых сценариев). И эти оба подхода неудобны. А обучать модель внутреннему представлению через имеющиеся виды зрения – как правильно, – как распознать кнопку итд – дорого, требует ещё больших данных, больше вычислений. А банально небольшое отклонение стиля уже ломает верстку. Да с бэкендом мы можем строить среду в которой благодаря RL обучению модель научится решать задачу. Но как быть с интерфейсом? Фото дает слишком много шума в виде пикселей, а код дает много лишнего шума в виде разметки, скриптов. Когда обычному пользователю: не нужно смотреть на каждый серый пиксель фона кнопки, или изучать все стили, js и html разметку сайта, он видит овал на котором написано "войти" – и понимает что это – кнопка, особенно, если при наведении или нажатии цвет фона кнопки меняется.

https://habr.com/ru/articles/1023916/

#мультимодальные_модели #интерфейсы #вебинтерфейсы #фронтенд #dom #computer_vision #ui #ai_agents

Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент

Нам нужно новое зрение для интерфейсов Пока все в погоне за всё более универсальными ИИ-агентами пытаясь создать тот самый AGI по нашему подобию, мне кажется полезным спуститься на уровень ниже и...

Хабр

Контекстная амнезия: три агента, три IDE, ноль общей памяти

Представьте: вы наняли идеального сотрудника. Он пишет код как senior, разбирается в архитектуре за минуты, работает 24/7 без выгорания. Но у него одна особенность - каждое утро он забывает абсолютно всё. Не помнит, что делал вчера. Не знает, почему в платёжном модуле реализован тот самый workaround. Не помнит, что его коллега уже разбирался с тем же багом и нашёл решение. Эта особенность работы с ИИ-агентами в 2026 году до сих пор многим доставляет неудобства.

https://habr.com/ru/articles/1021622/

#devtools #управление_разработкой #будущее_it #ai_agents #инструменты_разработки #программирование #cursor #claude_code #искусственный_интеллект

Контекстная амнезия: три агента, три IDE, ноль общей памяти

*превью сгенерировано в Nano Banana Представьте: вы наняли идеального сотрудника. Он пишет код как senior, разбирается в архитектуре за минуты, работает 24/7 без выгорания. Но у него одна особенность...

Хабр

Что утечка исходного кода Claude Code показала о будущем AI-агентов

31 марта Anthropic случайно раскрыла крупную часть исходного кода Claude Code через публичный npm-пакет . Но главный сюжет тут не сама утечка, а то, что она показала: Claude Code - это уже не просто AI-инструмент для программирования, а заготовка под более сложные агентные системы с памятью, фоновыми режимами и скрытыми feature-флагами. Разбираем, что нашли разработчики в 512 тысячах строк кода.

https://habr.com/ru/articles/1020088/

#anthropic #claude #claude_code #утечка_кода #ai_agents #vibecoding #вайбкодинг #ии_агенты #typescript

Что утечка исходного кода Claude Code показала о будущем AI-агентов

31 марта 2026 года войдет в историю как день, когда одна из самых закрытых ИИ-компаний мира случайно выложила в открытый доступ все свои секреты. Anthropic , оцениваемая в $380 миллиардов,...

Хабр

엔터프라이즈 AI 에이전트 도입 가이드: 보안, 규제 준수 및 커스텀 아키텍처 전략

단순 챗봇을 넘어 기업 내부 데이터와 API를 활용해 실제 비즈니스 액션을 수행하고 워크플로우를 자동화하는 에이전트 시스템이 핵심이다.

#ai_agents
https://ruby-news.kr/articles/ai-agents-for-enterprise-secure-custom-development-platform-guide-for-2026

엔터프라이즈 AI 에이전트 도입 가이드: 보안, 규제 준수 및 커스텀 아키텍처 전략

단순 챗봇을 넘어 기업 내부 데이터와 API를 활용해 실제 비즈니스 액션을 수행하고 워크플로우를 자동화하는 에이전트 시스템이 핵심이다.

Ruby-News | 루비 AI 뉴스

엔터프라이즈 AI 에이전트 도입 가이드: 보안, 규제 준수 및 커스텀 아키텍처 전략

단순 챗봇을 넘어 기업 내부 데이터와 API를 활용해 실제 비즈니스 액션을 수행하고 워크플로우를 자동화하는 에이전트 시스템이 핵심이다.

🔗 원문 보기

엔터프라이즈 AI 에이전트 도입 가이드: 보안, 규제 준수 및 커스텀 아키텍처 전략

단순 챗봇을 넘어 기업 내부 데이터와 API를 활용해 실제 비즈니스 액션을 수행하고 워크플로우를 자동화하는 에이전트 시스템이 핵심이다.

Ruby-News | 루비 AI 뉴스