Andrej Karpathy氏のLLM Wikiを1ヶ月運用してわかった、LLMの知識を『繋げる力』
中心となるのがWiki層である。Wiki層はmarkdownファイル群で、以下のページが並ぶ。 サマリーページ：一次資料1本につき1つ作られる要約。論文・Web記事ごとに1ページ 概念ページ：複数のソースを横断して整理したテーマ・手法・人物などのまとめ。 queryページ: wikiへの質問とその回答をファイリングしたもの index.md：上記すべてのページを一覧するカタログ（特別ファイル） log.md：操作履歴を時系列で追記していくログ（特別ファイル） 運用は3つの基本オペレーションで回る。 Ingest：新しいソースを投入すると、LLMがサマリーページを作り、関連する概念ページに知見を波及させ、indexとlogを更新する。1ソース投入で10〜15ページに更新が及ぶこともある Query: wikiに対して質問する。価値ある回答はqueryページとしてwikiにファイリングし、資産
2026年のローカルLLM事情を整理してみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2025 年から 2026 年にかけて、ローカル LLM 界隈の動きが激しすぎて追いつけなくなってきました。DeepSeek-R1 のインパクト、Ollama の機能拡充、Qwen2.5 の日本語性能向上、そして Claude Code がローカル LLM で動くようになったという話題。「そろそろちゃんとキャッチアップしないとマズい」と思い、自分の整理も兼ねてこの記事を書いてみました。 この記事では、普段 Claude Code や GitHub Copilot、Cursor などのコーディング AI を使っている開発者向けに、2026 年 1 月時点でのローカル LLM の選択肢を整理していきます。「どのモデルを選べばいいのか」「ライセンスは大丈夫なのか」「どれくらいのスペックが必要なのか」といった疑問に答えてい
Claude Codeで「AI部下10人」を作ったら、勝手にバグ直して「違反は切腹」ルールを追加してきて、オレは適当にしゃべるだけになった
結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様（人間） ↓ 「やれ」 将軍（Claude Code） ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老（Claude Code） ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽（Claude Code × 8） とにかくshogunにぶち
2025年、AIコーディングをガチって学んだこと10選｜makaneko
【まとめ】2025年の学び年間サブスクは罠。AI情勢はすぐ変わる 「最強モデル1つ」より「適材適所」 「入り口」で体験が大きく変わる 魔改造は無駄になる。「軽さ」こそ正義 Gitを制する者がAIコーディングを制す ログとTDDだけで8割の問題は解決する 雑にしゃべり、AIに整理させると効率いい 「AIは賢いから大丈夫」は危険 拡張機能を詰めすぎると低脳に AIコーディングは「ディレクション」 2025年は「AIコーディング元年」と言っても過言ではないくらい、大きな変化がありました。Claude Codeの登場により、AIが自律的な作業をおこなえるようになり、非エンジニアでもかなりコーディングがしやすくなりました。 私自身、非エンジニアではありますが暇さえあればAIコーディングで何かを作るように。もはや「これなしでは考えられない」くらいの存在です。 この1年を振り返り、AIコーディングをより
GitHub Copilotにおける Agent / Instructions / Prompt の整理と活用方法
皆さん、GitHub Copilotは利用されていますでしょうか？ 私は、コスパが良いのと複数のモデルを利用できる点に魅力を感じたため、仕事だけでなくプライベートの開発でも利用しています。 しかし、使い込んでいく中で一つ壁に当たることがありました。それは、Agent・Instructions・Promptといった複数のファイルタイプが存在し、それぞれがどのように影響し合い、どのように使い分けるべきかが分かりにくいという点です。 そこで本記事では、私自身の備忘録も兼ねて、これらの概念と実際の検証結果を踏まえた活用方法について解説します。 GitHub Copilotとは GitHub Copilotは、AIを活用したコーディング支援ツールとして登場しました。当初はVSCodeエディタ上でのコード補完が主要な機能でしたが、現在では GitHub Web上でのチャット機能、プルリクエスト（PR）
東京大学 学内広報 NO.1599 ｜ 淡青評論
AIを引っ提げてやってきた大学院生 学外のとある修士2年生の学生から、研究を評価してほしいと頼まれました。彼がやっているのは、私が専門とする研究分野のある仮説をデータによって検証する内容でした。読んでみたところ、経済学の五大誌は難しいにしても、着眼点、新規性、データの質などから、フイールドトップの学術誌に挑戦できる水準にあると感じました。 驚かされたのは、彼が経済学を専攻する学生ではなく、それどころか経済学をこれまでほとんど学んだことがないという点です。彼の関心は技術の新領域への応用、特に「生成AIの新活用」にあり、専門外である経済学という分野で、AIとの対話だけでどこまでのレベルの研究ができるかを1年間かけて試してみたというのです。研究のアイデア出し、先行研究のレビュー、理論モデルと仮説の構築、データの探索と収集、計量ソフトを用いた分析、図表の作成、英語論文化に至るまで、さまざまなAIツ
長州力さんのChatGPTの使い方が新しい「次元が違う」「人類がAIに勝った」
長州力 @rikichannel1203 長州力の公式アカウントです。 ツイートは本人、情報の告知などはスタッフがつぶやきます。 YouTubeチャンネル「長州力【公式】RIKI CHANNEL」 も開始しました。ご登録よろしくお願いします。 youtube.com/channel/UCcjEX… youtube.com/channel/UCcjEX…
Claude Code時代のソフトウェアエンジニア生存戦略｜すてぃお
Claude Codeが変えた開発の風景Claude Codeを使い始めて約1ヶ月経ちますが「Claude Codeを使ってから、開発の概念が根本的に変わった」と僕は思ってる。 ClineやCursor Agentの登場でもでも相当変わったと思う。でもClaude Codeはそれ以上の変化だと僕は感じている。何が根本的に違うのか。 自走力の高いClaude Code - ファイルを読み、修正し、テストを実行し、エラーを解決する。まるでペアプロしているような体験。 コードを書く能力が高いClaude 4 Opus - 複雑なロジックも正確に実装できる圧倒的なコード生成能力。 Claude MAXでの定額化 - API料金を気にせず使い倒せる。この「料金を気にしなくていい」という心理的な解放が、開発のアプローチを根本から変える。 従量課金のメンタルモデルから定額使い放題のメンタルモデルへという
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
重度知的障害の女性が活躍する仕事 川崎 “あるシステム”が決め手に 職場全体にメリットも | NHK
重度の知的障害がある女性が、障害がない人と遜色のない作業時間で仕事をしているお店があります。 それを可能にしたのは、 “あるシステム”です。このシステムは、同じ職場で働く、障害がない人たちの働きやすさや効率の向上にもつながっているといいます。 開発のきっかけとなったのは、障害児を育てる母親が感じた“生きづらさ”でした。
GitHub Copilot はどのようにして空気を読むか？ - ABEJA Tech Blog
"Everything is true," he said. "Everything anybody has ever thought." この記事は ABEJAアドベントカレンダー2023 の 17 日目の記事です。 こんにちは。システム開発部の石川 (@ishikawa) です。昨年のいまごろは Objective-C ばかり書いていましたが、今年は念願の Swift で QR コードリーダーを書き直したり、React Native の C++ コードをデバッガで追いかけて不思議なバグの修正をした年でした。 react-native で 196,607 回 fetch() すると通信できなくなるバグを直した https://t.co/lvNC3PL85b— takanori_is (@takanori_is) 2023年9月21日 普段の業務では TypeScript と Go、Pyt
Bing AIのチャットができること｜品田遊（ダ・ヴィンチ・恐山）
Chat GPTをさらに進化させた、Bingに搭載されるチャットAI機能を先行で体験したので、いろいろ使ってみた。情報収集よりも文章形成が中心です。 2023/2/18 追記：アップデートが入ったので現在はできなくなってることも多々あるみたいです。 比較表ハムスターとiPhoneの比較ジョークを考える弁護士に厳しい怖すぎる俳句ドクロ俳句 ドクロハンバーガー俳句 漫才コロナ禍漫才ロールプレイ高飛車な女の子紹介文グラビアアイドル風の武田信玄グラビアアイドル風の卑弥呼裁判ゲーム陰謀論地球平面論者のロールプレイ指示した話を膨らませて書くチャーハンを捨てる話SS天海春香と櫻木真乃の対話碇親子の会話おじさん構文 このあと「iPhoneをあげるよ」としつこかった思想のトレースラップバトル「お前はただの曲がった果物」ジョークの解説批判的な検討非現実的な前提からのシミュレートアスキーアートシナリオの中間を考
羽生善治、藤井聡太と、紡ぐ盤上の物語
藤井聡太氏が竜王位を獲得し、最年少四冠を達成した。 羽生善治氏が最年少四冠を達成した際「この記録は今後破られないだろう」と考えていた、私を含む多くの将棋ファンには時代の変遷を感じざるを得ない圧倒的な出来事である。 このあまりの出来事に、感動のような、動揺のような思いが溢れているため、ここに思いを記します。 私は30〜40年来の将棋ファンで、将棋好きが高じて一時期は詰将棋の本を出したり将棋に関する雑誌の編集を行ったりしていました。 私が将棋に魅力を感じ始めた古い時代、将棋は、武士道に似た雰囲気をまとっていました。将棋で生きていくことを決めた少年たちは先生に弟子入りし、そこで修行をします。修行は先生による直接の将棋指南や、高弟による指南や将棋研究会などです。しかし当時の「修行」にはこれ以上の意味があり、掃除炊事や規則正しい生活をして礼節を学び、人間としてより良い生活を送ることで次第に将棋も強く
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
ディープラー二ング（深層学習）の登場で“第3次人工知能（AI）ブーム”が訪れ、数年が経過しました。今では多くの企業がAIのプロジェクトを進め、自社製品やサービスに取り入れようと動いています。 世界で繰り広げられている人工知能開発競争の中心にいるのが、米国や中国です。米国ではGoogle、Apple、Facebook、Amazon.com（GAFA）や、IBM、MicrosoftなどのIT企業が、し烈なAI人材の獲得競争を繰り広げています。日本は米中に比べると、AIの研究開発において世界で存在感を示せていないのが現状です。 日本における第3次人工知能ブームのキッカケとなった「人工知能は人間を超えるか」（2015年）の著者・東京大学の松尾豊特任准教授は、「日本は今のままでは世界に勝てない。その現実と向き合う所から始めないといけない」と言っています。 日本がAI開発で世界と戦うにはどうすればいい
21世紀に“洋ゲー”でゲームAIが遂げた驚異の進化史。その「敗戦」から日本のゲーム業界が再び立ち上がるには？【AI開発者・三宅陽一郎氏インタビュー】
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
不完全情報ゲームのポーカーで人間を倒したAI「Libratus」が採っていた戦略が論文で公開される
ポーカーは手札の情報がすべて公開されていないため「不完全情報ゲーム」だと言われており、人工知能(AI)が人間を打ち負かすのは難しいと考えられてきました。しかし、2017年1月にカーネギー・メロン大学の開発したAI「Libratus」はこの難題を見事にクリアし、人間のプレイヤー相手にポーカーで完勝することに成功しました。そのLibratusを開発した研究者が、どのような戦略をLibratusが採ったのかに関する論文を公開しました。 Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals | Science http://science.sciencemag.org/content/early/2017/12/15/science.aao1733.full Inner workings of vic
AIとは何か、人工知能学会会長が語った常識と誤解
人工知能（AI）がブームになっているが、これまでのブームとどう違うのか。AIは、どのような発展段階にあるのか。人間の仕事を奪う「敵」なのか。人工知能学会会長である山田誠二氏の、こうした疑問に答えるような講演を要約してお届けする。 人工知能（AI）がブームになっているが、これまでとどう異なるのか。人工知能は、どのような発展段階にあるのか。人間の仕事を奪う「敵」なのか。こうした疑問に答えるような講演を、人工知能学会会長の山田誠二氏が、2016年11月1日に開催したイベント「SAS Analytics Next 2016」で行った。これを要約してお届けする。山田氏は国立情報学研究所教授、総合研究大学院大学複合科学研究科情報学専攻教授、東京工業大学情報理工学院情報工学系特定教授を務めている。 なお、以下は山田氏の講演を要約・再構成したものであり、文責は筆者にある。 「強いAI」と「弱いAI」 何を
builderscon tokyo 2017 で横山三国志の「うむ」の数を伝えに行ったハナシ | Heruheru3
2017/8/3〜8/5 に開催の builderscon tokyo 2017 に行ってきました。 ついでに色々あってスピーカーとして登壇してきました。 詳細はこちら。 横山三国志に「うむ」は何コマある？〜マンガ全文検索システムの構築 ウムの数を数えるに至るまで そもそもこの話がどこから始まったかというと、十数年前に 二次裏(虹裏)という掲示板で突如「ウム！」 というコマが貼られだした辺りだと思います。 当時広島で大学生しててCREATIVEという部の部長だったんですけど(今でもあるのかな？)、大学祭のときに何故か皆でウムの人を書き続けるという遊びをしていました。 そこから、それまでは読んだことあるなー程度だった横山三国志に深くハマることになります。 なお、大学では「マルコフ確率場を用いた自動作曲」という、今のDeepLearningが出る前のAIで生成系の研究をしていました。これ
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『国税庁のAIの使い方、正しいうえに強くて笑うw』......所得税調査の追徴税額が1431億円、2009年以降で過去最高を更新。
イラスト侍 | 【特別読み切り】 / マガポケ | 少年マガジン公式無料漫画アプリ
