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AI
機械学習・LLM など
55 件の記事 · 4 / 5 ページ
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Microsoft「MAI-Code-1-Flash」——自前コーディングモデルが狙うもの
本日のAIニュースは Microsoft の自前コーディングモデル MAI-Code-1-Flash——「なぜ自社で作るのか」の経済合理性とエンジニアへの影響を読み解きます。
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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。
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Claude だけで Google Deep Research を再現する——deep-dive スキルの設計
コミュニティ製スキル deep-dive は、問いを DAG に分解して並列サブエージェントで調査し、ギャップを埋めて統合するリサーチフローを Claude Code だけで実装します。外部 API は不要です。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
