Category Archives: development

Skills Are Interfaces to Knowledge, Not the Source of Truth

Recently, I have been thinking more about what should actually live inside an Agent Skill. Skills are a useful way to teach agents how to perform tasks. They can describe workflows. They can contain instructions. They can reference documentation, scripts, templates, and other resources. But I think there is an important distinction here. A Skill…More

A Context Repository Is Not a Security Scanner

Recently, I have been experimenting with security scanners for Agent Skills. This made me think about an important question. What should a Context Repository do when another tool reviews a Skill? At first, the answer may seem simple. Run the scanner. Store the result. Reject anything unsafe. But the more I explored this, the more…More

Context Engineering Is Software Engineering

Recently, I see the term Context Engineering much more often than before. I think that’s a good thing. People are starting to realize that building AI applications is not only about choosing a model or writing a prompt. Context matters. But the more I think about it, the more I feel there is another question…More

Where Does a Context Repository Fit in the AI Stack?

One question I often ask myself while building Renma is: “How is this different from everything else?” There are already many technologies around LLMs. Prompt Engineering. RAG. Vector databases. Agent Memory. Knowledge bases. So where does a Context Repository fit? I don’t think these technologies compete with each other. I think they solve different problems.…More

Introducing Renma: An Opinionated Context Repository for LLMs

A few days ago, I wrote about why I think Context Repositories matter. This time I’d like to talk about the project I’m building around that idea. It’s called Renma. Renma is an open-source project, but I don’t think of it as “just another AI tool.” I see it as an experiment. An experiment on…More

Beyond Prompt Engineering: Why We Need Context Repositories

Over the last few years, Prompt Engineering has become one of the hottest topics in the LLM world. People share prompts, prompt templates, and even prompt libraries. They definitely helped us get better results from LLMs. But I have been thinking about something different. What if prompts are not the thing we should invest in?…More

Renma 0.5.0 ：LLM時代の Context Repository を作る

Renma というツールを作っています。 まだ大きなプロジェクトではありません。npm に公開して、少しずつ機能を足しながら、自分の考えている方向性が本当に形になるのかを検証している段階です。 ただ、0.5.0 まで進んだら、一度きちんと文章にしておきたいと思っていました。Renma は単なる Markdown lint ではなく、また、LLM を呼び出す agent framework でもありません。自分の中では、LLM 時代に必要になるであろう Context Repository、あるいは context asset の品質を保つための Git-native な governance tool として考えています。 この記事では、なぜ Renma を作っているのか、何を解こうとしているのか、そして 0.5.0 時点でどこまで来たのかを書いてみます。 Prompt Engineering の次に必要になるであろうもの LLM を使う開発体験は、この数年で大きく変わりました。 以前は「どう prompt を書けばよいか」が中心だったように思えます。よい prompt を書けば、よい出力が得られる。これは今でも正しいと思います。 一方で、実際に LLM を仕事や開発の中で使っていくと、prompt だけでは足りない場面が増えてきます。 たとえば、あるチームのテスト設計を LLM に手伝わせたいとします。そのときに必要なのは、単なる一般的な事柄だけではありません。 そのプロダクトで重要視している品質基準、過去に問題になった仕様、レビュー時に見落としやすい観点、チーム固有の用語、関連するドキュメント、避けるべき判断、使ってよいツール、完了条件などが必要になります。 これらは、単発の prompt に毎回手で書くには大きすぎます。一方で、雑に長いドキュメントを全部渡せばよいわけでもありません。 LLM に渡す context は、多ければよいわけではありません。むしろ、適切な粒度で分割され、所有者があり、参照関係が明確で、いつ使うべきかが分かる形になっている必要があります。…More

[iOS] Using rvictl for Network Traffic Capture on iOS Devices

Apple publishes Recording a Packet Trace, which explains how to capture packets for macOS and iOS. With the rvictl and tcpdump The combination addressed on the page allows us to capture the network traffic that occurs on a connected iOS device. One note here is about rvictl. The page addresses the functionality as; iOS doesn’t…More