けーぜっと|サラリーマン×個人開発
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けーぜっと|サラリーマン×個人開発
@kezetto_dev
会社員しながらアプリ作ってます。 手帳型Todoアプリ「Daycho」を個人開発中! 開発の裏側や学びをゆるく発信します。
OTUTAMA Studio Katılım Mart 2026
15 Takip Edilen7 Takipçiler


Daycho開発日記|321回目のバージョンアップ
「PCでアニメーション動いてないやん」って気づいて調べたら、モバイルのスワイプにだけアニメーション付けて、PCのボタンに付け忘れてました。
6行足して修正完了!
#個人開発 #buildinpublic
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If you're now designing or redesigning a website, this will help you a lot.
I recently curated the best hero sections, footers, social proof and other website parts because I got tired of having 15+ tabs open (even with Mobbin).
Giving it away 100% free.
Comment on this post, and I'll send a Figma link to your inbox!
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これほんっっっっっっっっまにエグい。
Whisper(音声文字起こし)を爆速化するCLIツール。
話者識別、字幕タイムスタンプも付けれる上に、150分の音声を約98秒で文字起こししてくれるとのこと。
毎日とんでもないリポジトリがTLを通り過ぎていく時代。
Tom Dörr@tom_doerr
Transcribes 150 minutes of audio in 98 seconds github.com/Vaibhavs10/ins…
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@kezetto_dev いいデザインのTodoアプリですね!一緒に発信頑張っていきましょう👍
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TL;DR :
Anthropic a développé une architecture 3 agents pour faire coder Claude en autonomie pendant des heures sans perdre en qualité :
Le problème :
• Claude perd le fil sur les tâches longues (context window saturée)
• Claude s'auto-évalue trop positivement : il dit "c'est bien" même quand c'est moyen
• Le design frontend généré est souvent générique
La solution : 3 agents séparés :
1. Planner : découpe le projet en tâches
2. Generator : code les features une par une
3. Evaluator : juge le travail du generator (inspiré des GANs)
Deux insights clés :
• Context resets > compaction : au lieu de résumer le contexte (compaction), ils reset complètement l'agent et passent un artefact structuré au suivant. Ça élimine le "context anxiety" où Claude bâcle la fin parce qu'il croit manquer de place.
• Séparer le juge du créateur : un agent qui évalue son propre travail est toujours trop indulgent. Un agent séparé, calibré pour être critique, donne un feedback honnête. Le generator itère 5-15 fois en réponse aux critiques.
Pour le design frontend :
• 4 critères de notation : qualité design, originalité, craft, fonctionnalité
• L'évaluateur utilise Playwright (MCP) pour naviguer sur la page avant de noter
• Résultat : des designs beaucoup plus originaux et moins "template AI"
Pour le code long-running :
• Sessions de plusieurs heures en autonomie totale
• Le planner crée des specs détaillées, le generator code, l'evaluator valide
En gros : fais apparaître un deuxième agent pour critiquer et challenger le travail du premier
Anthropic@AnthropicAI
New on the Anthropic Engineering Blog: How we use a multi-agent harness to push Claude further in frontend design and long-running autonomous software engineering. Read more: anthropic.com/engineering/ha…
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How we use a multi-agent harness to push Claude further in frontend design and long-running autonomous software engineering.
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