参考書のサンプルコードをZ.ai GLM-4.7-Flashで動かした——農家エンジニアのチャットボット開発記①
Zenn / 4/27/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- Z.aiのGLM-4.7-Flashを使い、参考書に載っていたサンプルコードを実際に動かすことで、導入の手触りを検証した内容です。
- 農家(農業現場側)を想定したチャットボット開発の進め方として、まずは既存サンプルから動作確認するアプローチが示されています。
- モデル選定の観点では、Flash系の軽量・高速な挙動が開発初期の検証サイクルに有利である点が示唆されています。
- 実装面では、サンプルコードの実行〜結果確認までの流れを通して、LLM連携の具体的なステップが把握できることがポイントです。
起:次の目標は「チャットボット」
先日、Notionにためてきたクレソンデータベースをもとに、
世界のクレソン料理を地図上に表示する静的Webサイトの公開に成功した。
https://nanaka-farm.com/watercress_world_atlas.html
熊本でクレソンを作っているナナカファームの農場主として、
はじめてクレソンを手にしたお客さんに、「クレソンをどう使うか」を
伝えることが目標だ。地図アプリはその第一歩だった。
でも、静的なページには限界がある。
「カレーにも合うクレソン料理がある」「出汁を吸う野菜としてのクレソンの魅力」——
こんなアイデアをその場で...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles

Black Hat USA
AI Business

Big Tech firms are accelerating AI investments and integration, while regulators and companies focus on safety and responsible adoption.
Dev.to
How to Build Traceable and Evaluated LLM Workflows Using Promptflow, Prompty, and OpenAI
MarkTechPost
AI 编程工具对比 2026:Claude Code vs Cursor vs Gemini CLI vs Codex
Dev.to

How I Improved My YouTube Shorts and Podcast Audio Workflow with AI Tools
Dev.to