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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250625

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関連リンク Claude Codeとplaywright mcpを連携させると開発体験が向上するのでみんなやろう この記事では、AI開発ツール「Claude Code」と、ブラウザ操作を自動化する「Playwright MCP」を連携させることで、開発効率が大きく向上するという実践的な方法が紹介されています。 Playwright MCPは、Webブラウザ(Chromeなど)をプログラムから操作するためのツール「Playwright」を、AIアシスタントから利用できるようにしたものです。この連携の最大のメリットは、Claude Codeが生成したコードが実際に動作するかを、その場でブラウザを使って自動的に確認できるようになる点にあります。 これまでのAI開発では、「Claude Codeが『できました!』と言うけれど、実際に動かしてみるとエラーだらけで全然動かない…」という経験が少なくありませんでした。しかし、Playwright MCPと連携させることで、Claude Codeがコードを生成した後、すぐにPlaywright MCPを使ってそのコードをブラウザで実行し、期待通りに動くか確認できるようになります。これにより、開発者がコードを試す前にAIが自己デバッグを行うようになるため、「想像でコードを書く→動かない→修正」という非効率なループから抜け出し、「想像でコードを書く→ブラウザで試す→動くことを確認してから提出」という、よりスムーズで信頼性の高い開発フローを実現できます。特に、WebページのUI(ユーザーインターフェース)の動作確認など、AIが苦手としがちなタスクでの効果が期待できます。 この連携を実現するには、Claude Codeの設定ファイルにPlaywright MCPを認識させるための記述を追加する必要があります。具体的には、~/.claude.jsonや専用の設定ファイルに、Playwright MCPの実行コマンドやブラウザの起動オプションなどを設定します。また、Claude Codeに「Playwright MCPツールだけを使ってブラウザ操作を行うこと」「エラーが発生したらすぐに報告すること」といったルールを明確に指示するために、CLAUDE.mdというファイルに専用のガイドラインを追記することが推奨されています。これにより、AIが余計なコード実行を試みることなく、意図した通りのブラウザ操作に集中するようになります。 このように、Claude CodeとPlaywright MCPを連携させることで、AIを活用した開発の信頼性と効率性を飛躍的に高めることができ、新人エンジニアの方々も安心してAIと一緒に開発を進められるようになるでしょう。 引用元: https://zenn.dev/sesere/articles/4c0b55102dcc84 FilMaster: Bridging Cinematic Principles and Generative AI for Automated Film Generation この研究論文「FilMaster」は、AIを使って本格的な映画を自動で作り出す新しいシステムについて紹介しています。これまで、AIが作る映像は「映画らしさ」が足りず、カメラワークや映像と音のテンポ(映画的なリズム)が単調になりがちでした。これは、プロの映画制作で重要とされる「映画制作の原則」が十分に反映されていなかったためです。 FilMasterは、この課題を解決するために開発されました。このシステムは、以下の2つの主要な考え方に基づいて作られています。 実際の映画から「映画らしさ」を学ぶ: 膨大な量の映画データから、プロが使うカメラワークや演出のノウハウをAIに学習させます。観客目線で「編集作業」を再現する: 映画制作における撮影後の編集(ポストプロダクション)プロセスを、観客がどう感じるかを重視してAIが行うように設計されています。 FilMasterの映像生成プロセスは、大きく2つの段階に分かれています。 1. 参照ガイド付き生成ステージ: ユーザーが入力した内容(例えば「こんなシーンを作りたい」という指示)をもとに、AIが実際のビデオクリップを生成します。この段階では、44万もの映画クリップのデータベースを参照し、そこから最適な「お手本」を探し出して、プロのようなカメラの動きやアングル(カメラ言語)を持つ映像を作り出すのが特徴です。まるで、優秀なアシスタントが過去の名作からヒントを得て映像のアイデアを出してくれるようなイメージです。 2. 生成ポストプロダクションステージ: 生成された「生の映像素材」を、さらに映画らしく編集する段階です。ここでは、...

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