コンテキストエンジニアリングはアーキテクチャである：650ファイルの先に見えたもの
650ファイル、7層階層にわたるAIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング。3つの本番障害、実際のトークン予算、そしてそれらを乗り越えたシステムの記録。
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。
ノービルド宣言：バンドラーなしで本番に出す
FastAPI + HTMX + プレーンCSSでビルドツールゼロ、Lighthouseスコアは満点。実際の本番環境の数値、正直なトレードオフ、そして明確な判断基準を示します。
Engineering Practiceメタ認知AI：エージェントに自己評価を教える
多くのエージェント指示は行動を定義するだけです。欠けているのは自己評価を教える層です。偽証拠ゲート、名前付きの7つの失敗モード、曖昧語の検出を解説します。
AI & Technology「無」は構造である：インフラとしてのネガティブスペース
ネガティブスペースは不在ではなく、インフラです。物理学、音楽、情報理論、デザインにおいて、空虚・沈黙・余白がいかに構造を生み出すかを考えます。
Design & UXマルチエージェント熟議：合意こそがバグである理由
マルチエージェント熟議は、シングルエージェントシステムが見逃す失敗を検出します。そのアーキテクチャ、行き止まり、そして本当に構築する価値のあるものについて解説します。
AI & Technologyなぜ私のAIエージェントには品質哲学があるのか
私のClaude Codeエージェントは、人間のずさんな習慣をすべて機械の速度で受け継いでしまいました。そこで3つの哲学、150以上の品質ゲート、95個のフックを構築しました。何が効果的だったかをお伝えします。
AI & Technology2つのMCPサーバーがClaude CodeをiOSビルドシステムに変えた
XcodeBuildMCPとAppleのXcode MCPは、Claude CodeにiOSビルド、テスト、デバッグへの構造化アクセスを提供します。セットアップ、実例、率直な学び。
AI & Technologyプロダクトを出荷するデザインチームの作り方：ZipRecruiterでの12年間が教えてくれたこと
ZipRecruiterでプロダクトデザインを12年間リードした経験から、どのチーム構造が出荷に強く、どのチームが延々と磨き続けるだけかを学びました。そのパターンは意外なものでした。
Design & UXコマンド、スキル、サブエージェント、ルール：139の拡張機能を整理して学んだこと
Claude Codeには4種類の拡張タイプがあります。95のフック、44のスキル、そして数十のコマンドを構築した結果、どの抽象化がどの問題に適しているかを学びました。
AI DevelopmentAIシステムの構築：RAGからエージェントへ
3,500行のエージェントシステムを86のフックとコンセンサス検証で構築しました。RAG、ファインチューニング、エージェントオーケストレーションについて学んだことを共有します。
AI & Technology誤ったデータベース決定の15倍コスト：意思決定タイミングの教訓
3つのシステムでデータベース決定のコストを測定した。移行コストは3年間で15倍に増大。いつ速く決め、いつ慎重に決めるべきかのフレームワーク。
Systems & Productivity厳格でありながら温かく：フィードバックの原則を86のフックに組み込んだ方法
Googleの Project Aristotle は、心理的安全性がチームパフォーマンスを予測する最大の要因であることを発見しました。私は同じ原則を自動化されたコードレビューフックに組み込みました。
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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。
