カテゴリ: AI/LLM
"AI/LLM" の記事
グラフエンジニアリング入門 — AIエージェントで多因子アルファモデルを組む「4段階」の到達点
プロンプト→ループ→スワーム→グラフというAIエージェント運用の進化を整理し、11ノードのグラフで多因子アルファモデルを自走させる設計を解説。並列の因子構築と逐次の検証ゲート、maker-checkerパターン、状態永続化まで、ツールに依らず持ち帰れる設計原則をまとめる。
AIエージェントで採用ES・履歴書を事前スクリーニングする仕組みの作り方【2026年】
「計画するAI」と「書くAI」を分ける開発手法 — codex-build に学ぶ承認ゲート設計
「計画するAI」と「書くAI」を分業し、間に承認ゲートを置く AI コーディング手法を OSS スキル codex-build を題材に解説。スコープ・テスト・フルスイートの3ゲートで巨大 diff とスコープ膨張を防ぎ、Claude Code や Codex CLI に依らず自分の CLAUDE.md にも移植できる設計原則をまとめる。
AIに設計から任せて株式ファクター分析ツールを作る──Claude Fable 5 × J-Quants API のプロンプト実例【2026年】
株式ファクター分析ツールを AI（Claude Fable 5）に設計から任せた実例を解説。J-Quants API のデータ品質の落とし穴、ultrathink による設計フェーズ分離のプロンプト設計まで、AI 開発一般の教訓として整理します。
金融系システムで BDD が効く理由──Gherkin 構文で仕様とテストを一致させる開発手法
AI エージェントにリファクタさせるときの「完了の定義」の引き方 — 局所的に正しい修正が遠くで壊れる前に
AI エージェントは与えた検証境界にぴったり最適化して止まる。局所的に正しい修正が遠い場所で静かに壊れる事故を、blast radius（影響範囲）を織り込んだ指示（完了の定義）の引き方で防ぐ実践 Tips。
AIに「任せる」ための「思想哲学データベース」— Notionで作る自分だけの外部記憶
「AI時代に勝つのは思想を外部記憶にした人間だけだ」という投稿を起点に、Notionで思想哲学データベースを構築する3層構造（総論・個別データベース・更新履歴）と運用フロー、Claude CodeのCLAUDE.mdとの関係を整理する。
個人経営の飲食店 × Claude Code：原価計算・レジ締め・シフト・廃棄ロスを丸ごと自動化する
個人経営の飲食店で Claude Code を使い、原価計算・レジ締め・シフト・廃棄ロス分析を自動化した事例。3時間の原価計算が12分、毎晩40分のレジ締めがゼロに。コードを書かずにスキル化する手順と MCP 連携の実情を解説。
ppt-master：AIが「画像貼り付けスライド」ではなく編集可能な本物のPowerPointを生成するツール
SuperpowersとGrill with Docs：Claude Codeエージェント設計思想の変遷
Claude Code のスキル運用は Superpowers の詳細な実行計画から、mattpocock/skills の grill-with-docs → to-spec → implement へ。両者が前提とするエージェントの実行能力の違いから、設計思想の分岐を整理する。