AI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デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
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 & TechnologyClaude CodeとCursorを併用した30回の開発セッションを記録しました。データが示す各ツールの得意分野と、組み合わせがうまくいかない場面をお伝えします。
AI Development5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 & TechnologyGoogle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。
Career & Growth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 & TechnologyMcKinsey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 & Technologyこのサイトは12pxから80pxの13段階タイプスケールを使用。比率の選び方、システムフォントがカスタムフォントに勝る理由、スクイントテストの知見。
Design & UX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 & TechnologyZipRecruiter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 & UX50回のClaude Code開発セッションでトークン消費量を計測しました。コンテキストの枯渇は、気づく前に出力品質を劣化させます。それを防ぐパターンをご紹介します。
AI Development9ヶ月間で12のプロジェクトを検証しました。フレームワークに従ったものもあれば、ステップを飛ばしたものもあります。その結果の違いが、どのエビデンスが本当に重要かを教えてくれました。
Career & Growth4年間のPast Year Reviewのデータから、どの決断が複利的に積み重なり、どの活動がエネルギーを奪うかが明らかになりました。このデータがキャリアの意思決定を変えました。
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