国内AIニュース
コンテナ環境による開発の理想を追求するエンジニアによる、現在の開発環境に対する思想的な考察記事。具体的なツール設定ではなく、リモートDev Containers活用に至った背景や、日々進化する開発環境への向き合い方を共有する。
AWSが発表したマルチエージェントで協調してサッカーを行う「Agentic Football Cup」の紹介。AWS Summitでの展示情報を基に、一般公開前のサービスの概要と技術的な可能性、今後の期待について解説する。
スマートフォンだけでフルスタックアプリを開発・運用する現代の環境について解説。Claude CodeやVercel、Supabase、Dopplerを組み合わせることで、場所を選ばない開発が現実的になった体験を語る。
AIセキュリティCTF「Gandalf Adventure」の攻略記録。Lv1,2に続き、2人の相手（エージェント）の制約を同時に満たす必要があるLv3の挑戦を通して、AIの防御メカニズムを突破するヒントや考え方を共有する。
LLMの普及により、知的上位層ほど本を読まなくなる現象を考察したレポート。知的上位層とは、AIの出力の粗さを修正し、因果を検証できる高度な能力を持つ読者と定義し、現代における読書離れの深層心理に迫る。
GitHub Copilot cloud agentの登場により、GitHubが単なるソースコード置き場から、自律的に作業を完結させる「作業場」へと進化している現状を解説。AI主導のPR運用へのシフトについて論じる。
毒舌AIペット育成ゲーム「HOMUNCULUS」の開発記録。負の感情で成長するという特異な仕様が、ステート管理の複雑さを招いた過程を振り返る。個人開発におけるAI活用やシステム設計の難しさを語る。
AI彼女アプリの開発を通じて気付いた、LLMと人間の対話における本質的な違いを分析。「AIは論理的な正解を返そうとするが、人は相手との関係性を考えている」という洞察をもとに、より人間らしい対話の可能性を探る。
Claude Fableのサブスク終了に伴い、限られた期間でモデルに何をやらせるべきかを振り返る記録。単なる執筆ではなく、ツールやレポート、方向性の策定など、モデルの知性を活用したワークフローの構築について分析する。
AIへの指示が噛み合わない「やり直しループ」を防ぐための具体策を紹介。依頼文の末尾に「前提条件の質問」を挟ませることで、AIの推測によるズレを構造的に回避します。コピペで使えるプロンプトからAPI設定までを解説。
AWS上でPDF文書を根拠に回答するRAGシステムを構築する過程を解説する前編。システム全体像とデータ投入（Ingestion）パイプラインの設計に焦点を当て、実践的なRAG構築のポイントをまとめる。
教育用チュートリアル動画を制作する際、ビジュアルの一貫性を保つための手法を解説。AIツールや生産性向上Tipsなどの解説動画を効率的かつ高品質に作り続けるための実践的なヒントを提供します。
海外製ツールでは埋めきれない「日本語特有の要件」に特化した議事録AIの開発背景を解説。敬語やフォーマット、データの秘匿性など、日本企業の現場で本当に求められる要件と設計思想を紐解く。
AnthropicがAIモデル「Claude Fable 5」の活用ガイドを公開しました。AIコーディングツール「Claude Code」を用いた開発を効率化する具体的なテクニックを紹介しています。
Hermes Agentのバックエンド高速化シリーズ第2回。Qwen3-Coder-30B-A3BからQwen3.6-35B-A3B-Optiqへの移行により、推論の最適化を図る実践的な技術レポートです。
線形代数の基礎からSVD、LLM圧縮、LoRAまでを一本で繋ぐ解説書。高校数学とPythonの知識があれば、数式・直感・コードの3視点からAI内部の本質を深く学べるエンジニア向け技術書。
Mac mini M4 Pro環境でmlx_lm.serverを常駐させ、別筐体のMac miniからTailscale経由でAPI利用する構築手順。Hermes Agentのローカル運用効率を高めるノウハウ。
未経験からエンジニア兼PdMとなった筆者が、AI時代において最も重要だと語るスキル「言語化」の極意を紹介。エンジニアリングとプロダクトマネジメントの両面から、言語化がなぜ重要なのかを失敗談を交えて説く。
水拭き対応のロボット掃除機「ルンバ Plus 415 Combo」が、7万1円引きで販売中です。高性能モデルを安く手に入れるチャンスです。
![[備忘録]Fableを何に使った？](https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--UlflPZUh--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%255B%25E5%2582%2599%25E5%25BF%2598%25E9%258C%25B2%255DFable%25E3%2582%2592%25E4%25BD%2595%25E3%2581%25AB%25E4%25BD%25BF%25E3%2581%25A3%25E3%2581%259F%25EF%25BC%259F%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:shiro_kuma_san%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EvQUNnOG9jSkVYVmdMSTBmRzU3bmdKU2dmNzhjazVzQlE2Y0NWWEc4bllYbjBqVzUza2g5MWtiWFU9czk2LWM=%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE)
AI「Fable」の効率的な活用方法に関する備忘録。設定ファイルの整理や過去の実装履歴に基づいた開発計画の策定など、限られたリソースで最大限の成果を出すための実践的な使いどころを解説する。