LLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）の基本概念を解説します。自社プロダクトにAIを組み込みたいエンジニア向け。
OpenClaw作者Steinbergerのエージェント協業原則を、自分のClaude Codeワークフロー（CLAUDE.md）に実際に反映した実験記録。Fix forward、命名委任、アーキテクチャヒントなど、すぐに使える実践知。
AnthropicとOpenAIの公式ガイドに基づくツール設計原則を、Claude Codeでの実運用経験を交えて解説します
RAGだけではAIの長期記憶にならない。AI MemoryとRAGの違いを整理し、Obsidian VaultとClaude Codeのmemoryシステムで実際に構築した記憶アーキテクチャを解説します。
Alibaba顧客の30〜40%が一人起業家。AIエージェントが従業員の代わりを務める時代の到来と、日本の個人事業主が今すぐできること。
中島聡氏のMulmoClaudeに触発され、Claude Codeのファイルシステム活用を再考。Obsidian Vault運用の実体験から見えた、SaaSに頼らない情報管理の可能性。
溜まり続けるメルマガをClaude Codeのカスタムスラッシュコマンドで自動トリアージ。Gmail取得→本文精読→リンク深掘り→Obsidianノート出力までの仕組みと3週間の運用記録。
MCPサーバーをTypeScriptでゼロから自作し、Claude Codeに接続するまでの実践記録。SDK v1.28の新API、ツール設計のコツ、CLIとの使い分け、トークンコストの現実を実体験ベースで解説。
ペンシルベニア大学の1,372名実験で判明した、AIの誤出力でも80%が信頼してしまう現象。AI時代に必要な「検証する習慣」を考えます。
月150万ドルのトークンを燃やすエンジニアが続出。MetaやMicrosoftが消費量をランキング化する一方、Shopify CTOは「深さで勝負しろ」と説く。AI活用の質を問い直す。
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