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同じキーワードで束ねられた更新の続きです。カテゴリをまたいだ関連ニュースや実装トピックの追跡に使えます。
AI要約 はじめに こんにちは。イオンスマートテクノロジー株式会社（AST）でSREチームの林 aka もりはやです。 先日5/25にFindyさん主催のイベント「GitHub Copilot CLI を装備せよ 〜実践テクニック共有会 LT Nig
AI要約 80年間未解決だった数学の予想をAIが証明。純粋数学の最難関領域に機械知性が初めて踏み込んだ歴史的瞬間を伝える記事。
EN An AI system reportedly resolved an 80-year-old unsolved mathematical conjecture, marking a landmark moment for machine reasoning in pure mathematics.
AI要約 3年以内に1株配当が2倍以上になる「倍増配株」の具体例として、日華化学（4463）をClaudeと共に分析・解剖するシリーズ第1回。
EN Part 1 of a series using Claude to hunt for stocks that double their per-share dividend within three years, dissecting Nikka Chemical (4463) as a real-world case study.
AI要約 ChatGPTとClaudeを業務で併用する現場向けに、両社公式のプロンプトベストプラクティスを比較・整理した実践的な解説記事。
EN A practical comparison of Anthropic's and OpenAI's official prompt engineering best practices, aimed at teams integrating both Claude and ChatGPT into real workflows.
AI要約 「コードを書く場所」から「AIに任せる場所」へ ～Codex、Cursor、Antigravityを見て感じた、開発環境の大きな変化～ 最近、Codeを触っているのですが、Cursor や Google Antigravity もAIエージ
og fallback AI要約 M5 Max 上でローカル LLM を実行し、MoE モデルは GPU 演算、Dense モデルはメモリ帯域幅がそれぞれボトルネックになることを検証。発熱による性能低下も測定した後編レポート。
EN A benchmark report on running local LLMs on Apple M5 Max, finding that MoE models are GPU-bound while Dense models are memory-bandwidth-bound, with thermal throttling effects also measured.
og fallback AI要約 自分自身の回答履歴でLLM個人モデル「bunshin」を構築し、ホールドアウト10問で精度検証。単一選択accuracy 71.4%（5/7問）を達成したN=1 PoCの報告。
EN A developer built a personal LLM model called 'bunshin' trained on their own survey history to automate questionnaire responses, achieving 71.4% accuracy on a 10-question holdout set in an N=1 proof-of-concept.
AI要約 Dify のノーコード AI ワークフローを活用し、情シス・人事・経費などの社内問い合わせに対応する RAG システムを 5 つの Knowledge ベースで構築した実践レポート。
EN A hands-on report on building an internal Q&A AI with Dify, covering IT helpdesk, HR, and expense queries using five Knowledge bases and a no-code RAG workflow backed by Claude.
AI要約 AIエージェントの本番運用で品質を維持するため、Anthropicの知見をもとにシンプルな設計パターンと評価手法を解説した実践的記事。
EN A practical guide drawing on Anthropic's insights to help teams design and evaluate AI agents using simple patterns rather than complex frameworks, addressing quality pitfalls in production.
AI要約 Laravel Live Japan 2026でTaylor Otwellが発表したLaravel Boostにより、AIエージェントがLaravelの構造を深く理解できるようになった。
EN At Laravel Live Japan 2026 in Tokyo, Taylor Otwell introduced Laravel Boost, a feature enabling AI agents to deeply understand Laravel application structure.
og fallback AI要約 Claude の Agent Skills のみを使い、ポーリングで状態を監視しながら自律的に作業を行う方法と実際のユースケースを紹介する記事。
EN A practical guide showing how to use Claude's Agent Skills alone to implement a polling loop for state monitoring and automated task execution, with real-world skill examples.
AI要約 AIエージェント向けツール定義（JSON Schema）の設計原則7つを解説。命名・説明文・パラメータ設計の具体的なベストプラクティスを紹介する実践ガイド。
EN A practical guide covering seven design principles for AI agent tool definitions using JSON Schema, with concrete best practices for naming, descriptions, and parameter design.
AI要約 Google の Gemma 4 31B-IT が主張する MMLU-Pro 約 85.2% を NVIDIA B200 上で lm_eval を使って手元再現する手順を詳解した実践ガイド。
EN A step-by-step guide on reproducing Google Gemma 4 31B-IT's claimed ~85.2% MMLU-Pro score on NVIDIA B200 hardware using lm_eval, covering practical pitfalls beyond a single command.
AI要約 イノベーション開発チームのmiyaken85氏が、執筆者の個性を損なわずにZenn記事作成を支援するClaudeスキルを構築した経緯と工夫を紹介。
EN A developer at Innovation's engineering team built a Claude-powered writing-support skill for Zenn that assists authors without erasing their individual voice or style.
og fallback AI要約 ローカルLLM実行エンジン ik_llama.cpp を Windows 向けに自力ビルドする手順を解説。通常の llama.cpp より約3割高速とされる。
EN A practical guide to building ik_llama.cpp on Windows from source, covering a fork of llama.cpp reported to run local LLMs roughly 30% faster than the upstream project.
AI要約 Claude CodeやCodex CLIに業務の機密情報を入力する際のリスクを、プラン別に整理した解説記事。個人プランと法人プランで危険度が異なる点に注意が必要。
EN A practical security overview examining whether it is safe to input confidential business data into Claude Code or Codex CLI, with risk levels varying significantly by subscription plan.
og fallback AI要約 FXで繰り返す失敗を克服するため、Claudeにチャートパターンとルールベースのトレードロジックを学習させ、感情を排除した自動売買システムを構築した開発体験記。
EN A developer who struggled repeatedly with FX trading trained Claude to recognize chart patterns and codify trading rules, building an automated system designed to eliminate emotional decision-making.
AI要約 社内に「VBAの塊」が眠っていて、でも誰も触りたくない。そういう状況、製造業に限らず日本中の会社にあると思う。 私もそれに長年向き合ってきた一人だ。製造業の生産技術部門でC#を書き続けてきて、何本ものVBAをC#（WinForms）に移行し
AI要約 はじめに——なぜPMが「環境構築」を知るべきなのか 2026年、AIコーディングツールの成熟により、非エンジニアのプロダクトマネージャー（PM）でも動くプロトタイプを自分の手で作れる時代が到来しました。Lovable、bolt.new、Cu
AI要約 東京大学鈴村研究室が運用するmdx MaaSのAPIを通じてLLM-jp-4を活用し、文章の要約や構造化情報抽出を行う方法を解説する連載第2回。
EN Second installment of a series on using LLM-jp-4 via the mdx MaaS API, focusing on practical text summarization and structured information extraction techniques.
og fallback AI要約 この記事は Claude on SonicGarden の記事です。ソニックガーデンのプログラマが、Claude Codeの活用について書いています。#claude_on_sonicgarden はじめに Cursor から VSCode
AI要約 ローカルLLMの品質・速度の限界を感じた筆者が、Claude Desktop と MCP を組み合わせてコンテナ操作からGitHub PRまでを一貫して自動化した実践例を紹介。
EN A developer frustrated with local LLM quality and speed shares how they integrated Claude Desktop with MCP servers to automate a full workflow from container operations to GitHub PR creation.
AI要約 Cursor社が「クラウドエージェント」を1年間運用してきた知見をまとめたブログ記事が公開されました。ローカルで動くAIエージェントをクラウドに持っていくだけでしょ？と思いきや、全然そんな単純な話ではなかったようです。 本記事では、Josh
AI要約 はじめに Cursor の MCP（Model Context Protocol）を使うと、AI エージェントに外部ツールの機能を追加できます。 Laravel プロジェクトでは laravel-boost、フロントエンド(reactjs)
AI要約 はじめに GitHub Copilot CLI のメモリ改善は、v1.0.48 から始まっていた。 ! この記事は2026年5月19日に公開した番外編 #05の続報です。その後 v1.0.52 までリリースされましたので再検証したところ、結
AI要約 概要 SaaS を MCP でつなぐ事例が増えてきました。需要の有無は別として、Movable Type（MT）のような CMS でも同じことができないかと考え、MT 9 向けの MCP サーバープラグイン mt-plugin-mcp を作
AI要約 こんにちは！ Hubble でバックエンドエンジニアをしている @koyakota です！ RubyKaigi 2026 で取り上げられた Rubydex、Cursor の Agent からも使えるらしいので試してみました。 トークンは減る
AI要約 Google Workspace EnterpriseのGemini無料連携では社内データ活用に限界があり、Gemini APIの有償契約を検討するに至った経緯を紹介。
EN A Google Workspace Enterprise user shares why the free Gemini integration fell short for internal data automation and why switching to a paid Gemini API contract became worth considering.
AI要約 Cursor が Composer 2.5 を出した時に最初に目を留めたのは benchmark の絶対値ではなく、 per-attempt cost の桁が 1 つ違うという事実でした。SWE-Bench Multilingual で A
og fallback AI要約 正直、最初に「Claude CodeはAuto Modeを使うのが一番のコツ」と聞いたとき、少し地味だなと思った。 だって、名前だけ見ると「確認ボタンを減らす設定」でしょ？ でも、これを実際の開発フローに置き換えると、かなり意味が変わる。