💻 開発する

— API・SDK4 記事 ▸

— セルフホスト2 記事 ▸

ローカル LLM 入門：Ollama / vLLM の使いどころ

Ollama 完全ガイド：ローカル LLM の標準ツール

AIコーディングツール▸

Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot などのコーディング支援 AI で開発生産性を上げる

12 記事 · 4 groups

— 全体像2 記事 ▸

AI コーディングツール入門：開発生産性 2 倍の入口

Claude Code / Cursor / Copilot / Codex 比較ガイド

— 主要ツール5 記事 ▸

Claude Code 完全ガイド

Cursor 完全ガイド

GitHub Copilot 完全ガイド

OpenAI Codex 完全ガイド

Skills

— 実用ノウハウ3 記事 ▸

viii

AI ペアプログラミングの心得：丸投げと丸呑みを避ける

既存コードベースに AI を導入する：ガードレールとレビュー

プロンプトの書き方（コーディング編）

— 深掘り2 記事 ▸

Claude Code でモバイルアプリを開発する

xii

Claude Code エージェント機能：sub-agent 活用

— Practice並列で読める

プロンプト設計▸

構造化、Few-shot、CoT、評価

6 記事 · 3 groups

— 基本2 記事 ▸

LLM 開発者のプロンプト設計：基本原則

構造化プロンプト：システムプロンプトとロール設計

— 技法2 記事 ▸

Few-shot と Chain-of-Thought：推論精度を上げる

構造化出力：JSON / Function Calling

— 品質管理2 記事 ▸

プロンプト評価の基本：再現性と精度

プロンプト管理：Promptfoo / LangSmith / Helicone

アプリ開発▸

Claude/GPT API、AI SDK、Next.js 連携

7 記事 · 3 groups

— 全体像1 記事 ▸

LLM アプリ開発入門：チャット・アシスタント・自動化

— API・SDK4 記事 ▸

API でチャットアプリを作る：Claude / GPT API 入門

ストリーミング・Tool Use・構造化出力

Vercel AI SDK で Next.js × LLM

LangChain / LlamaIndex の使い分け

— クラウド・運用2 記事 ▸

クラウド経由で使う：Bedrock / Vertex

認証・課金・API キー管理

— Advanced

RAG・検索拡張▸

埋め込み、ベクトルDB、検索品質の改善

6 記事 · 4 groups

— 全体像1 記事 ▸

RAG とは：自社データで LLM を賢くする全体像

— 基礎2 記事 ▸

埋め込みとベクトル検索の基礎（開発編）

RAG 構築ガイド：チャンク化・検索・回答生成

— ベクトル DB1 記事 ▸

ベクトル DB 比較：Pinecone / Weaviate / pgvector / Qdrant

— 品質改善2 記事 ▸

検索品質を上げる：リランカー・ハイブリッド検索

ファインチューニング実践：LoRA / QLoRA

AIエージェント▸

ツール使用、自律タスク、マルチエージェント、MCP

7 記事 · 3 groups

— 全体像1 記事 ▸

AI エージェント開発入門：MCP・ツール連携・マルチエージェント

— 設計と実装3 記事 ▸

エージェント設計レシピ：Tool Use・Sub-agent・制御フロー

MCP（Model Context Protocol）入門：外部ツール連携

MCP サーバー開発入門：プロトコル仕様と実装例

— 上級・自律3 記事 ▸

マルチエージェント設計：LangGraph / Swarm / Sub-agents

Browser-Use / Computer-Use：画面操作型エージェント

エージェントを社内で運用するルール

評価・運用・本番化▸

Eval、コスト最適化、セキュリティ、可観測性

5 記事 · 3 groups

— 評価1 記事 ▸

LLM アプリの評価とテスト：eval / regression / Golden Set

— 運用基盤3 記事 ▸

コスト最適化：キャッシュ・モデル選択・量子化

観測（Logging / Tracing / Metrics）の実装

レート制限・フェイルオーバー・冗長化

— セキュリティ1 記事 ▸

プロンプトインジェクション防御：開発者目線のセキュリティ実装