Claude Code で git-grep を使うと幸せになれる、かもしれない
私たちのチームでは 6 月から全面的に Claude Code を使った開発をスタートしています。 本記事では筆者が 2 ヶ月間 Claude Code を触りながら行き着いた、シンプルながら効果的な git-grep の使い方を紹介します この記事で書くこと Claude Code で git-grep を活用する例 （おまけ）新しいフックを追加するときの Tips この記事で書かないこと フック定義（python コード）の解説 Claude Code やフックの説明 git-grep を PreToolUse フックで使う いきなり結論ですが、PreToolUse フックで Grep ツールの呼び出しを禁じ、 git grep --function-contextを強制するフック を定義しています。 もちろん Bash ツールで grep を使ったコンテンツ検索も禁じています。rip
Unsloth で始める gpt-oss のファインチューニング
（上記、Github の README.md を一部日本語に翻訳して引用） Unsloth の良い点としては、学習の高速さやVRAM消費量が小さいことに加え、学習の効率化において近似計算を一切使用していないことから、精度低下がゼロと自信を持って書かれていることや、Huggingface において様々な動的量子化/GGUFモデル等を公開していることが挙げられます。 また、Unsloth を用いてLLMのダウンロードを行うと、謎の仕組みで高速に進みます。(Unsloth: Fast downloading is enabled と出てくるので多分早くなっている) インストールは以下のコマンドで行えます。 余談ですが、Unsloth の公式ドキュメントに書かれた LLM のファインチューニングガイド、どのモデルを使うべきか？、LoRA のハイパラのガイド は情報が綺麗にまとまっていて個人的にかな
AIの「ASMRボイス」に脳ゾワゾワ 合成音声の進化と、収益化への課題 (1/4)
AI音声合成プロジェクトの「Aivis Project」が7月23日に、「Aivis Cloud API」のベータ提供を開始しました。LLMと連携させて、15文字換算で最速で0.3秒未満で応答を得られるという反応速度を実現しているとしています。応答速度の速さは、AIキャラクターとの音声での自然なやり取りをする上で、重要な要素です。 無料で使える音声合成「Aivis Project」 ニケちゃんさんが開発中の「AITuberKit」が早速対応したため、API接続をして試してみました。LLMはグーグルの「Gemini 2.5 Flash」をAPI接続して、東京の天気について会話をしています。実際、応答は速く、話してからほとんど間を開けずに返答が返ってきます。感覚的にはGrokの「Ani」と話しているときと、あまり差を感じません。 現在はテストを兼ねて、無料で提供されていますが、いずれは課金が開
Claude Codeでn8nワークフロー作るのが楽すぎて、もう手動で作る気が起きない件
※この記事は、AIで生成したフィクションのキャラクター「ダウナー系お姉さん」の視点で書かれています。登場する人物・事例もAIで生成した100%架空のものですが、技術的な内容は実際に使用可能です。 はぁ...また夜更かししちゃった。タバコとコーヒーだけで生きてる気がする今日この頃。 でもね、今日は珍しく良いもの見つけたから記事書いてあげる。Claude Code使ってn8nのワークフローを自然言語で作れるっていう、まあまあ使える話。 なんでこんなことしようと思ったか Claude Code推進してる会社多いでしょ？「Webアプリのデモ作ってすごいね〜」で終わってない？正直、それじゃあんまり楽になんないよね。 実際の業務に使えないと、ただの高級なおもちゃ。というわけで、業務自動化の定番n8nと組み合わせてみたら、意外と良かったって話。 ちなみにこれ使うやつ： ...真面目に読んでる？まあいいや
Amazon ECS Blue/Green Deploymentは既存のCodeDeploy方式と何が違うのか？ - How elegant the tech world is...!
はじめに お久しぶりです。iselegantです。 今回は超久しぶりにAmazon ECSに関するブログを書いてみます。 ネタは先日発表された、Amazon ECS Blue/Green Deploymentです。 aws.amazon.com これまで、Amazon ECSでBlue/Green Deploymentを実装しようとした場合、CodeDeployによる連携が一般的でした。 それが今回のリリースにより、CodeDeploy不要となり、Amazon ECSの機能として閉じる形でシンプルに実装・管理できるようになったわけです。 さて、このアップデートにより、既存のCodeDeployの方式と比較して、どのような違いがあるのか気になる方もいるのではないでしょうか？ 今回は、CodeDeploy方式とECSネイティブ方式のBlue/Green Deploymentの違いに関して、少し
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GitHub - eastlondoner/vibe-tools: Give Cursor Agent an AI Team and Advanced Skills
