ループ・エンジニアリング――検証が安いところでループは勝つ
ループ・エンジニアリングを、Boris Cherny の全文書き起こしと照合する。彼が名前を挙げるループはどれも検証が安い。その制約こそが、何を自動化すべきかを決める。
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。
MetricKit再構築：iOS 27の状態認識テレメトリ
iOS 27でMetricKitが再構築されました。非同期のメトリック／診断ストリーム、Codable対応のレポート、そしてメトリックをアプリの状態ごとに分割するStateReportingフレームワークを解説します。
AI & TechnologyiOS 27のFoundation Modelsにおける画像入力
iOS 27では、オンデバイスのFoundation Models LLMにVision機能が加わります。UIImage、CGImage、ピクセルバッファをプロンプトに添付として渡すだけで、その内容を推論できます。
AI & TechnologyInstruments 27でアプリの応答性はどう進化したか
Instruments 27はTop Functions、Run Comparisons、Swift executorsインストゥルメント、新しいInspectorパネルを追加し、CPU・アクター・syscallに起因するハングを診断できます。
AI & TechnologyMusic Understanding入門：オンデバイスのオーディオ解析
Music Understandingは、楽曲のキー、リズム、構造、ペース、楽器の動き、ラウドネスをSwiftコードで解析するAppleのオンデバイスフレームワークです。
AI & TechnologyGame Porting Toolkit 4：Mac上でのエージェント型ゲーム移植
Game Porting Toolkit 4は、エージェント型の移植スキルをClaude Codeプラグインとして、さらにgpucaptureとgpudebugのCLIツールを提供します。Cyberpunkの手動移植が基準を打ち立てました。
AI & TechnologyPythonから使うFoundation Models：fm CLI
macOS 27にはfmコマンドラインツールとPython向けのFoundation Models SDKが付属し、Appleのオンデバイスモデルをスクリプト化して評価パイプラインを構築できます。
AI & TechnologyMLXでMacの上にエージェントAIを動かす
WWDC 2026：MLXを使ってエージェントAIのループ全体をMac上でローカルに動かし、複数のMacにスケールさせ、さらにAppleのフレームワークでセキュアにしてプロファイリングする。
AI & TechnologyApp Schemas：アプリをSiriから使えるようにする
App Schemasは、アプリのコンテンツとアクションをSiriがすでに理解している形で記述します。これにより、トレーニングフレーズなしでSiriがデータを推論し、操作できるようになります。
AI & Technology2026年の機械学習におけるMetal
WWDC26はMetalを第一級のML計算基盤へと押し上げました。カスタムカーネル向けのMetalテンソル、M5のneural accelerator、リアルタイムのニューラルレンダリング、そしてMLX Swiftです。
AI & TechnologyvisionOS 27の新機能 — 空間開発者向け完全ガイド
visionOS 27では、MacからのSpatial Preview、PCからのFoveated Streaming、Safariの没入型環境、メートル空間でのオブジェクトトラッキング、そしてRealityKitが追加されました。
AI & TechnologyiOS 27のHealthKit: ワークアウトゾーンと新しいタイプ
iOS 27では、HKWorkoutZoneConfigurationとHKWorkoutZoneGroupによってワークアウトの心拍ゾーンが正式なHealthKitデータとなり、さらにmenopausalStateなどの新しいタイプも加わります。
AI & Technology外部記事
技術記事： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
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。