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GPT-4o-mini構造化出力とWebSocket、複数AIロール管理はどちらを選ぶか
複数AIペルソナを扱う法廷シミュレーター事例から、会話履歴管理・構造化出力・リアルタイム同期の設計判断を整理しました。
故人の会話履歴をLLMに学習させるサービス、開発者が見落とすリスクとは
故人の会話データを学習させるAIチャットボットで起きる誤生成の仕組みと、開発者が取れる具体的な対策手順を整理しました。
AIチャットボットの安全対策が招く『過剰拒否』問題とIatroBenchの検証結果
AIの安全対策が招く『過剰拒否』の実害をIatroBench論文の数値から読み解き、自社プロダクトの確認手順と対策を整理しました。
仕様駆動AIコーディングとHTMXで作るマルチプレイヤーゲーム
仕様書をもとにClaudeに実装させる「仕様駆動開発」を実践したDjango+HTMXのゲームアプリ。フロントエンドフレームワーク不使用の設計思想と、複数型チェッカーを用いた型安全性の追求を技術的に解説する。
LLMエージェントの出力を「UIイベント」として設計する発想
LLMの返答を「感情ビート」付きのイベントとして設計し、アバターUIを駆動するGhost Vesselの実装から、構造化出力をUIイベントとして扱う設計パターンを読み解きます。
AIエージェントに渡す前に「設計の制約」を仕込む
AIコーディングエージェントが画面ごとに異なる実装を生成する原因は「制約の不在」にある。コンポーネントライブラリをガードレールとして機能させるプロンプト設計の考え方を解説する。
プロンプト資産を「設計」する：混沌から秩序へ
散在するプロンプトをコードと同様に設計・管理する考え方を、Spellbook of Promptの再設計事例をもとに解説します。
AIの「答え」はどこから来ているのか
langchain-perplexityのバグ修正リリースを見て、AIの出力品質を管理するとはどういうことかを考え直した。
ChatGPTの新メモリ機能「Dreaming」を読んで自分のLLMアプリ設計を見直した話
OpenAIのDreaming発表を読んで、自分の個人開発チャットアプリのメモリ設計を見直した。コストとのトレードオフも含めて整理してみる。
GoogleがI/O 2026でGeminiを自分たちに使った話
Google I/O 2026でGeminiを制作に使ったという話を読んで、自分のPRレビュー自動化スクリプトに引きつけて考えてみた。
AI臭さを消すClaude Codeスキル「Humanizer」を試した
Claude CodeスキルのHumanizerを導入してみた。29パターンでAI臭さを検出し、ボイスキャリブレーションで自分の文体を再現できる。PR descriptionに即使いたい。
Opus 4.8のmid-conversation system messageが地味にえぐい
Claude Opus 4.8で追加されたmid-conversation system messagesとprompt cache最小サイズ変更が、agentic loop設計にどう効くかを実務視点で整理した。