# 2026.3.9.最近見たものピックアップ

[GitHub - googleworkspace/cli: Google Workspace CLI — one command-line tool for Drive, Gmail, Calenda…](https://github.com/googleworkspace/cli)

Google Discovery Serviceから動的に構築された、Drive、Gmail、Calendarなどの各種Google Workspaceサービスを操作できる単一のコマンドラインツールです。AIエージェントのスキルも搭載されています。

[Anthropic Courses](https://anthropic.skilljar.com/)

Anthropicが提供するすべての学習コースを閲覧できるプラットフォームです。

[How Claude remembers your project - Claude Code Docs](https://code.claude.com/docs/en/memory)

CLAUDE.mdファイルを用いた永続的な指示の付与と、オートメモリ（auto memory）による学習内容の自動蓄積によって、Claudeがプロジェクトの情報を保持する仕組みを解説しています。

[GitHub - loadbalance-sudachi-kun/claude-code-statusline: Claude Code statusline with rate limit disp…](https://github.com/loadbalance-sudachi-kun/claude-code-statusline)

Claude Codeのレートリミットを表示するステータスラインです。

[国土交通省｜報道資料｜AIを活用した多様な地理空間情報の連携環境を試作・提供！<br>～地理空間MCP Server（α版）の公開～](https://www.mlit.go.jp/report/press/tochi%5Ffudousan%5Fkensetsugyo17%5Fhh%5F000001%5F00076.html)

国土交通省は、AIが多様な地理空間情報を容易に活用できる連携環境を構築するため、Model Context Protocol（MCP）を用いた「地理空間MCP Server（α版）」を試作・公開しました。

[日本語特化のAI-OCRエンジンYomiTokuの新機能 - 帳票の情報構造化機能の紹介（その１ - Table Semantic Parser)｜Kotaro.Kinoshita](https://note.com/kotaro%5Fkinoshita/n/nae8c28251ae8?sub%5Frt=share%5Fpb)

日本語特化のAI-OCRエンジン「YomiToku」に、帳票情報を構造化する「Table Semantic Parser Module」と「Extractor CLI (ベータ版)」が新たに追加されました。これにより、複雑な日本語帳票から文字を読み取るだけでなく、文字の関連付けや意味付けを通じて情報を構造化することが可能になります。

[GitHub - freee/freee-mcp: Model Context Protocol (MCP) server for freee API integration](https://github.com/freee/freee-mcp)

freee APIとの統合を実現するための、Model Context Protocol (MCP) サーバーです。

[draw.io MCP + Playwright MCP で画面設計書を自動生成してみた（GitHub Copilot Agent Skills） - Qiita](https://qiita.com/Ymmy/items/1d84037b3b9a499167de)

GitHub Copilot Agent Skillsを活用し、Playwright MCPによるスクリーンショット取得とdraw.io MCPによるレイアウト図作成を組み合わせることで、画面設計書を自動生成する手法を紹介しています。

[LINE Messengerの次世代ストレージ選定](https://speakerdeck.com/lycorptech%5Fjp/20260226a)

本資料は、LINE Messengerにおける次世代ストレージの選定プロセスについて、YugabyteDB Japan Meetup #7で発表されたものです。大規模なトラフィックに対応するため、分散SQLデータベースを活用した高可用性とスケーラビリティの確保に向けた検討内容がまとめられています。

[要件定義をするときに意識していることをまとめてみた -要件例を添えて- | DevelopersIO](https://dev.classmethod.jp/articles/requirements-definition-tips-with-examples/)

プロジェクトを成功させるために、要件定義の際に意識すべき考え方や整理のコツを、具体的な要件例を交えて解説しています。

[GitHub - xuiltul/animaworks: Organization-as-Code for autonomous AI agents. Brain-inspired memory th…](https://github.com/xuiltul/animaworks)

自律型AIエージェントのための「Organization-as-Code」を実現するプロジェクトです。成長・定着・忘却を行う脳にインスパイアされたメモリ機能を備え、Claude、Codex、Gemini、Cursor、Ollamaなどのマルチモデルに対応しています。

<https://x.com/l%5Fgo%5Fmrk/status/2030570970788798557>

<https://x.com/the8thwall/status/2028610081542025538>

<https://x.com/claudeai/status/2028559427167834314>

<https://x.com/vercel/status/2029647469618119087>

<https://x.com/kenichiota0711/status/2029720387131691210>

<https://x.com/sabaaji0113/status/2028091320066253076>

<https://x.com/fladdict/status/2026895643722264961>

<https://x.com/fujiwara%5Fweb/status/2029489812735172694>

<https://x.com/catnose99/status/2016680588372300107>

<https://x.com/figma/status/2026708847809982638>

<https://x.com/miyagawa130/status/2029461934958068187>

<https://x.com/pulpxstyle/status/2030091173914972409>

<https://x.com/nitishkmrk/status/2028721031314378937>