AIの常に進化する世界では、圧倒されるのは簡単です。我々は本当にエキサイティングなツールのリストをまとめ、あなたの生産性を向上させるために、これらのツールのいくつかを自分のワークフローに採用することを願っています。 1. ジェミニ CLI 一週間ほど前、Googleは オープンソースのCLI AIアシスタントを搭載し、その他に、オープンソースのCLI AIアシスタントとのインテグレーションを提供します。 , the Gemini CLI has a 業界で最高の無料レベルを主張する1日あたり1000件のリクエストを持つ寛大な無料レベルは、特に大きなコードベースを持っていて、Gemini 2.5 Proで提供される1万トークンコンテキストウィンドウが必要な場合は、確実にチェックする価値があります。 ジェミニCLI ベスト総合モデル very 2.ステージ これはオープンソースのVSコードの拡張子で、英語でUIを変更できます。特定のUIコンポーネントを強調し、変更したいものを提示します。これはあなたに視覚的なVibeコード体験を提供し、迅速なイテレーションをシンプルで強力にします。 それに。 ステージ 私たちの記事 3.増加コード これは、コンテキスト認識で賞賛される偉大なAI開発ツールです。これは、コンテナで独立して実行されるリモートエージェントでこれまで見た最も自主的な開発ツールの1つです。初期のユーザーは、大規模なコードベースで優れたAugment Codeを信用し、GitHub、Jira、Confluenceと直接あなたの選択のIDEに統合します。より詳細な概要については、私たちの詳細を参照してください。 . 増加コード 深いブログ 4位:MABL ウェブ、モバイル、およびパフォーマンステストのためのAIネイティブテストプラットフォームです。Mablは、完全なスタックテスト スイートを提供しています。 クロスブラウザテスト、APIテストなど、AI機能を持つアプリケーションやAPI(チャットボット、画像生成、キャッシュフロー)を使用してアプリケーションを構築している場合は、Mablをチェックする価値があります。 Mabl 視覚回帰 Terminator - CLIベースのDev Agent 個人的には、クロード・コードと一緒に仕事するのが本当に好きだったのですが、いくつかのことを見逃してしまいました。 まず、Claude Code は Anthropic モデルと密接に統合され、Terminer はモデルアグノスティックで、あなたがそれらを必要とするときにさまざまなモデルの異なる強みを使用することを可能にします。また、Terminer は Claude Code に関連するセットアップ要件を必要としません。 終了 コンテキスト7/mcp あまりにも頻繁に、LLMは訓練の削減のために開発する際に時代遅れの情報を使用します。 あなたのLLMの最新のドキュメントを提供するMCPを通じてこれを修正します. あなたがしなければならないのは、あなたのプロンプトの最後に「使用コンテキスト7」を含むこと、あなたのLLMはAPIの使用例やコードの例を含む高品質のドキュメントを受け取ります。 文脈7 7 支配者 他者との近代的な協力は混乱し、複雑になり、誰もが特定のコードベースでLLMのための別々の指示を持っている。 この問題は、C Claude Code、Cursor、Windsurfを含む10以上の異なるAIエージェントのLLM指示を標準化することによって修正されます。 また、複雑なマークダウンの指示ファイルを別々の、組織化されたガイドに分解し、AIアシスタントの開発をより明確かつ容易にします。 支配者 支配者 Mem0 - Memory for Agents(エージェントのためのメモリ) オープンソースのメモリ管理ツールで、 OpenAIのメモリ管理とフルコンテキストのアプローチに比べて、Mem0はメモリ抽象化と重要性に基づく優先順位化を通じてこれを行う。メモ0は、参考として全体の会話を格納する代わりに、「ユーザーはPythonをJavaScriptに好む」などの事実を格納します。 メモ より良い精度、速度、およびコスト Final Thoughts 最終思考 これらのツールにより、既存の開発プロセスを再考し、コード、テスト、デバッグ、および自動化のワークフローをより効率的かつエレガントにします。モデルアグニティックのCLIエージェントからビジュアルUI編集や自動テストオーケストラに至るまで、我々は、統合されたAIネイティブの開発環境への転換を目撃しています。

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

8 AI Tools You Should Be Excited About (And Adopt!)

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