けっこう実用的。｢OpenCode｣×ローカルLLMで“無料Claude Code”してみた
けっこう実用的。｢OpenCode｣×ローカルLLMで“無料Claude Code”してみた2026.05.02 13:0045,597 かみやまたくみ オープンソースのAIコーディングエージェント｢OpenCode｣をローカルLLM｢Gemma-4-26b-a4b｣で動かして簡単なゲームを作っているところ Image: かみやまたくみ AIでいろんなことができる反面、料金もけっこうかかるように。 個人的に最近すごーく気になっています。新しいAIアプリやサービスを導入したくても、コストが厳しいことが多い。 気づいたら｢安く使えて実用性もあるAIやアプリはないかな？｣と日々探すようになっていました。 そんな中、なかなかいい組み合わせを見つけました。 オープンソースのAIコーディングエージェント｢OpenCode｣をGoogleの最新ローカルLLM｢Gemma 4｣と組み合わせて使ってみたら、
【2026年最新版】ローカルLLM（Ollama）で完全オフラインAI開発環境を作る - Qiita
はじめに こんばんは、mirukyです。 今回は、ローカルLLMをテーマに、完全オフラインで動作するAI開発環境をゼロから構築していきます。 ChatGPTやClaude、Geminiなどのクラウド型AIは非常に便利ですが、こんな課題を感じたことはありませんか？ ソースコードや社内情報をクラウドに送りたくない APIの従量課金が地味に痛い（月に数万円〜） ネットワーク障害でAIが使えなくなる レート制限に引っかかって作業が中断する レスポンス待ちで集中力が途切れる これらの課題を一気に解決するのが、ローカルLLMです。このアプローチでは、手元のPC上でAIモデルを直接実行するため、外部への通信が一切不要です。 本記事では、Ollamaを中心に、VS Codeでのコード補完、ターミナルでのAIペアプログラミング、ChatGPTライクなWebUI、ローカルRAGまで、実用的な開発環境をフルスタ
AIの質問を『選択肢+推奨度+理由』にしたら、意思決定の質と速度が圧倒的にあがった
こんにちは、ログラスの松岡(@little_hand_s)です 3行まとめ AIに質問させるときに選択肢を提示させると、回答が楽で早くなる さらに、推奨度とその理由を出力させると、その根拠を元にAIと議論できるし、納得感を持って進められる 結果、意思決定が速くなり、質も上がる AIと対話しながら開発してますか？ Claude CodeやCursorなどのAI開発ツールを使ってる人、増えてますよね。 AIが暴走しないように、不明な点を質問させてる人も多いと思います。 でも、毎回自然言語で答えるの、面倒じゃないですか？ たとえば： AI: 「バリデーション、フロントエンドとバックエンドどっちでやりますか？」 あなた: 「うーん、両方かな。セキュリティ的にバックエンドは必須で、UX的にフロントエンドも欲しいし...」（と、入力すると長い） もしどちらでバリデーションするかを決めていなかった場合、
統一的プロンプトの終焉：もはやllmモデルに互換性はありません
CodeRabbit のAIコードレビューが NVIDIA Nemotron をサポート開始AI Code Reviews now support NVIDIA Nemotronの意訳です。 TL;DR: フロンティアモデルとオープンモデルを組み合わせることで、コスト効率が向上し、レビューが高速化されます。NVIDIA Nemotron は、CodeRabbit のセルフホスト利用者向けにサポートされています。 CodeRabbit は、AIコードレビューで使用する大規模言語モデル（LLM）の構成において、NVIDIA Nemotron ファミリーのオープンモデルをサポートしたことをお... 2025年は「AIスピード」の年、2026年は「Ai品質」の年になるでしょう2025 was the year of AI speed. 2026 will be the year of AI qua
「LLMはコンテキストがすべて」かもしれない
コンテキストエンジニアリングについて LLM（大規模言語モデル）の分野で、最近「コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）」という言葉が多く使われるようになりました。AIエージェントの文脈でも使われることが多く、自分の中でずっとモヤモヤしていたのですが、少し自分なりに整理してみたのでここに書いてみます。 半分以上お気持ちというかポエムや私見が混じっていますので、学術的な定義の厳密性より、自分が普段使っていて感じる実践目線での一つの考え方として捉えてもらえるとありがたいです。 「プロンプトエンジニアリング」から「コンテキストエンジニアリング」へ そもそも「コンテキストエンジニアリング」って何？「プロンプトエンジニアリング」と何が違うの？というところから始めたいと思います。 プロンプトエンジニアリングは、ものすごい単純にした図にすると以下になると思います。 プロンプ
東大の松尾・岩澤研、「大規模言語モデル講座」の資料を無料公開 LLMの理論から実践まで体系的に解説
「2024年度の講座では、ChatGPT登場後の社会変化を踏まえたLLM技術の本質を理論から実践まで体系的に扱い、多くの受講者にご好評をいただきました。ぜひご自身の学習にお使いください」（松尾・岩澤研究室） なお、同研究室では、学生と一部の社会人（国家・地方公務員、研究者、スタートアップ企業の社員など）を対象に、同講座の25年度版を実施する。「24年度から大幅に拡充し、最新の内容にアップデートした」としており、25年10月から26年1月にかけ、「基礎編」「応用編」の2講座で計16回を開催予定だ。講座は完全オンラインで実施され、受講料は無料。基礎編は8月29日まで、応用編は11月19日まで申し込みを受け付けている。 関連記事 「東京都AI戦略」策定 都民サービスから職員の業務まで、AIを“徹底的に”利活用へ 東京都は、AIに対する基本的な考え方や取り組みの方向性を示した「東京都AI戦略」を策
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