プロンプトエンジニアリングのためのOODAループ：5つの失敗が教えてくれたこと
5つのプロンプト失敗が教えてくれた：構造化された観察は巧みな言い回しに勝る。ボイドのOODAループは日々のプロンプトエンジニアリングに直結する。
AI & Technology執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
LLMはテキストをどう見ているか：i18nシステムが教えてくれたトークンエコノミクスの実態
サイトを6言語に翻訳して判明：韓国語は同一コンテンツで英語の2.8倍のトークンを消費する。インタラクティブなビジュアライザーでその理由を解説。
AI & Technology複利エンジニアリング: 劣化ではなく加速するコードベース
コードベースは成長とともに遅くなるもの。私のは加速する。95のフック、44のスキル、14の設定が各機能を前回より安くする。
AI & TechnologyAIシアター：90%の企業が「AIを活用」しているのに、価値を生み出しているのはわずか23%である理由
McKinseyの調査によると、90%の企業がAI導入を主張していますが、パイロットを超えてスケールしているのはわずか23%です。私はこれまでのキャリアで3つのAIシアターのパターンを目撃し、自分自身もその1つを実践していました。
AI & Technology76から100へ：Lighthouseパーフェクトスコア達成への道
個人ポートフォリオサイトのモバイルLighthouseパフォーマンススコアを76（CLS 0.493）から全カテゴリ100/100/100/100のパーフェクトスコアに改善した方法を解説します。
AI & Technology外部記事
技術記事： Introl
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大規模言語モデルをローカルで実行するための包括的なハードウェア推奨事項とコスト分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
さまざまなAIワークロード向けにNVIDIA最新データセンターアクセラレータを比較するGPU選択ガイド。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
GoogleのTensor Processing UnitのTPUv1からTPUv5までの進化に関する詳細な技術解説。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
コンテナ化環境におけるGPUクラスターのリソース共有戦略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Rayフレームワークを使用した分散AI計算の構築と管理のガイド。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
オープンソースLLMの経済性とDeepSeekの競争上のポジショニング分析。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
将来のデータセンター電力要件とNVIDIAの次世代GPUロードマップ。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
次世代AIインフラストラクチャに電力を供給する小型モジュラー炉ソリューション。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。
