AIプログラミングで学ぶべきものが登場：

Claude Code: Anthropicが開発したエンドポイント優先のAIコーディングエージェントで、コンピュータにアクセスし、コマンドを実行し、コードを生成できる。Cursorのオープンソース代替としてよく見られ、日常の開発、デバッグ、自動化タスクに利用され、X上では「次のChatGPTの瞬間」と称賛されている。

OpenCode: Claude Codeのオープンソース版で、多プラットフォームエンドポイント、多モデル統合（例：Claude、OpenAI、Gemini、ローカルLLM）をサポート。内蔵のTUIインターフェース、コード補完、デバッグ、LSP診断を備え、ベンダーロックなしと開発者コントロールを重視。

Oh My Open Code: Oh My Zshに触発されたOpenCodeの強化版で、単一モデルエージェントを複数のエージェントチームに変換（例：Claudeをマネージャー、GeminiがUI処理、GPTが検証）し、プラグイン、設定、非同期実行をサポート。コストと効率を最適化。

Vibe Coding: AIのヒント（例：Claude Code）を使い、プログラミング経験なしでアプリ作成やタスク解決を可能に。直感的で非技術的なインタラクションを重視し、「雰囲気コーディング」と呼ばれることもある。X上では「noobs」ユーザーと関連し、基本的な技術理解が必要。

Agentic Coding: AIエージェントが自律的に複数のステップを実行（コーディング、デバッグ、コラボレーションなど）。ClaudeやOpenAIの方法と比較され、「助手」から「自治エージェント」への移行を強調。

Multi-Agent Teams: 複数モデルの協働システム。例：一つのモデルが計画し、別のモデルが構築し、第三者が検証。エンジニアリングチームのように動作し、複雑なタスクを最適化しコストを削減。

Jagged Intelligence: AIモデルの知能が不均一で、特定のタスク（例：コーディング）では優れているが、他の分野ではまちまち。Andrej Karpathyによって提唱。

Model Context Protocol (MCP): ファイルシステムプロトコルで、AIがファイルを取得し、知識を共有できる。Claude Codeなどのツールのカスタマイズや記憶管理に利用。

Subagents: メインエージェントがサブエージェントを生成し、サブタスクを処理。例：Claude Codeで並列作業や複雑なワークフローに使用。

AI OS: AIオペレーティングシステムの概念。例：Claude Codeはフレームワーク、Kimi K2 Thinkingはエンジンとして、AI駆動の開発環境構築に利用。

Todo Continuation: AIにファイルの完了を強制し、不完全な出力を防止。複数エージェントによるコーディングに使用。

CodeZero: Gensynの協働コーディンググループ。AIモデルがP2Pネットワーク上でコーディング問題を作成、解決、評価。RL-Swarmや動的難易度調整をサポート。

Agentic DeFi: AIエージェントがブロックチェーン上でDeFi戦略を実行。コーディング不要で、自然言語ヒントとチェーン上実行を組み合わせている。