AI

機械学習・LLM など

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AI 2026年6月8日

ローカル LLM ベンチマーク：M3 / 24GB で 5 モデルを計測した

lm-evaluation-harness を使い、MacBook Air M3 / 24GB 上の 5 モデルを GSM8K と ARC Challenge で計測しました。phi4 が両タスクで最高スコアを記録し、速さでは mistral-nemo が突出しました。
AI 2026年6月7日

ローカル LLM のモデル選定：M3 / 24GB で動かせる範囲を調査した

各 LLM ファミリーのバリアントを調べ、MacBook Air M3 / 24GB で快適に動かせる範囲を整理して、実際に導入する 5 モデルを選定しました。
AI 2026年6月4日

Claude Code スキルの書き方——公式・非公式のアプローチを比較する

Anthropic 公式の SKILL.md アプローチと GitHub で配布されるコミュニティスキルを比較しながら、フロントマター・動的コンテキスト注入・呼び出し制御など実践で使えるポイントを整理します。
- #Claude Code
- #AIコーディング
AI 2026年6月1日

graphify で Claude Code のコンテキスト問題を解決する

ファイルを手当たり次第に読む前に、まずグラフを引け——graphify が Claude Code のコンテキスト消費を抑える仕組みを PreToolUse フックから解説します。
AI 2026年5月31日

graphify の仕組み

コードは tree-sitter でローカル解析、ドキュメントだけ LLM へ——graphify がプロジェクトをナレッジグラフ化する2段階パイプラインの設計を整理します。
AI 2026年5月30日

God nodes——コードベースの急所を可視化する

すべての依存がそこを流れる——graphify の GRAPH_REPORT が出力する God nodes という概念を軸に、コードベースの「急所」がなぜ生まれ、それを知ることが何を変えるかを掘り下げます。
AI 2026年5月28日

ナレッジグラフについて整理してみた

ノードとエッジで情報の「つながり」を直接表現するデータ構造——ナレッジグラフの基本概念と、RDB との違い、コードベースへの応用を整理します。
AI 2026年5月23日

claude コマンドを使いやすくする Tips

claude コマンドをプロジェクトで使い始めると浮かぶ「毎回同じオプションを渡すのは面倒」——CLAUDE.md と settings.json でその手間をゼロにする方法をまとめます。
- #Claude Code
- #AIコーディング
AI 2026年5月20日

claudeコマンドのオプションを整理してみた

claude --help を眺めていたら思ったより多くのオプションがあったので、用途別に整理した。典型的なユースケースも添えておく。
AI 2026年5月16日

AI の手元を読む——コーディングエージェントが使う bash コマンド

AI エージェントが実行するコマンドのパターンを理解すると、「何を確かめようとしているか」が追跡・検証できる——今のエンジニアに必要な実用的リテラシーを整理します。
- #Claude Code
- #AIコーディング
AI 2026年5月15日

Claude Code の安全弁——auto-mode 分類器が止めるもの

エージェントの各アクションを「許可」か「要承認」に自動で振り分ける auto-mode——その既定ルールを読むと、AI エージェントの危険の地図が見えてきます。
AI 2026年5月14日

Claude Code の会話ログはどこに何を残すか

セッションのやり取りは ~/.claude にすべて JSONL で残る——transcript の保存場所と構造、そこからスキルや権限の適用まで追えることを実例で確認します。