Claude CodeからCodexへの移行ガイド 2026
Claude CodeからCodexへの移行ガイド：実際のローカルデータをもとに、AGENTS.md、スキル、フック、プロファイル、MCP、公開執筆の品質基準、検証済みのCLIメモを移行します。
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。
カスタムSF Symbols：可変テンプレートと必須の3つのソース
SF Symbolsは3つの元デザインから27種類のバリエーションを生成します。可変テンプレート、互換データとして必要なパス条件、レンダリングモード、Xcodeへの受け渡しを整理します。
AI & TechnologySwiftUI Layout プロトコル：sizeThatFits から placeSubviews までカスタムレイアウトを構築する
iOS 16 の Layout プロトコルでは、2 つのメソッドでアプリにカスタムレイアウトを構築できます。sizeThatFits、placeSubviews、proposal の契約、layout values、そしてキャッシュについて解説します。
AI & TechnologyAVFoundation HDR と Apple Log：iPhone でのプロビデオワークフロー
iPhone 15 Pro 以降は HEVC や ProRes と並んで Apple Log を記録できます。AVFoundation は `AVCaptureDevice` を通じて HDR（HLG、HDR10、Dolby Vision）と Apple Log を提供します。
AI & TechnologytvOS Focus Engine：Siri Remote向けSwiftUIパターン
Apple TVはタッチではなくフォーカスでナビゲートします。SwiftUIの.focusable、@FocusState、focusSection、prefersDefaultFocusがその語彙です。実戦投入できるパターンを紹介します。
AI & TechnologySwift Testing：XCTestを置き換えるフレームワーク、そしてXCTestに残るもの
Swift TestingはXcode 16+およびSwift 6で提供されます。マクロ、トレイト、パラメータ化テスト、デフォルトで並列実行。段階的に移行可能で、UIテストはXCTestに残ります。
AI & TechnologySF Pro：可変軸、オプティカルサイジング、そしてDynamic Typeとの契約
Appleのシステムフォントには3つの可変軸と連続的なオプティカルサイジングが搭載されています。Appleプラットフォーム全体でタイポグラフィを機能させるための語彙です。
AI & TechnologyApple プラットフォームマトリクス：どのターゲットにどのアプリがふさわしいか
iOS、iPad、Mac、Watch、Vision、TV。6つのプラットフォーム、6つの責務。Apple ターゲットの選定は、エンジニアリング判断である前にプロダクト判断です。
AI & TechnologyvisionOSの空間パターン——ウィンドウの先にあるもの
iPadのUIをVision Proに浮かべただけのアプリは、このプラットフォームの本質を取りこぼしています。Window、Volume、Immersive Space、Ornament、Attachment——visionOSネイティブの語彙を整理します。
AI & TechnologyAppleの新しいSpeechフレームワーク：SpeechAnalyzer vs SFSpeechRecognizer
iOS 26では、SpeechTranscriber + SpeechDetectorモジュールを備えたSpeechAnalyzerが導入され、SFSpeechRecognizerのオンデバイス代替となります。いつ移行すべきか。
AI & TechnologySymbol Effects：すべてのアイコンに使えるSwiftUI標準のアニメーション語彙
SF Symbolsには、すべてのiOSアプリが使えるアニメーション語彙が用意されています。Bounce、pulse、scale、replace、variable color、breathe——すでにデザイン済みで、アクセシブルで、無料です。
AI & TechnologyApple Vision Framework：開発者が見落としているオンデバイスCV
Apple Visionは20種類以上のオンデバイスCV処理を提供します。多くの開発者は、Visionがミリ秒・無料・オンデバイスで処理できる作業にOpenAI Visionを選びがちです。
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。
