開発者のためのGLSL: すぐ使えるシェーダーラボ
GLSLの直感を最速で鍛える実践ラボ。プリセット、ライブコントロール、フレームワークなしのWebGLで学ぶ。
Interactive Explorationsデザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
GLSLの直感を最速で鍛える実践ラボ。プリセット、ライブコントロール、フレームワークなしのWebGLで学ぶ。
Interactive Explorations多くのエージェント指示は行動のみを定義する。欠けているのは自己評価を教える層。本番運用9ヶ月・95フックから得たメタ認知フレームワーク。
AI & Technology650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 & TechnologyFastAPI + 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、そして明確な境界線を示します。
Engineering PracticeCraig Reynoldsの鳥群アルゴリズムは、3つのローカルルールでグローバル協調が生まれることを示した。同じ原理はマルチエージェントAIにも現れる。
Interactive Explorations733行のPythonパイプラインが4つの次元でノートをスコアリングし、7,700以上のアイテムを決定論的にルーティングします。アルゴリズム、重み付け、そして正直な結果についてお話しします。
Engineering Practiceネガティブスペースは不在ではなく、インフラである。物理学、音楽、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。
Design & UX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私のClaude Codeエージェントは、人間のずさんな習慣をすべてマシンスピードで受け継ぎました。3つの哲学、150以上の品質ゲート、95のフックを構築して修正を試みました。何がうまくいき、何がうまくいかなかったかをお伝えします。
AI & TechnologyXcodeBuildMCPとAppleのXcode MCPをClaude Codeに接続しました。AIエージェントがiOSアプリのビルド、テスト、デバッグを自律的に行います。
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 & Growth3つのシステムにおけるデータベース決定のコストを測定しました。移行コストは3年間で15倍に膨れ上がりました。速く決めるべき時と慎重に決めるべき時を見極めるフレームワークを紹介します。
Systems & Productivity技術記事: Introl
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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のMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。