知識の複利効果：分野横断の知識が最高のツールを生んだ理由
デザイン＋エンジニアリング＋AIの融合が、単独のスキルでは決して生まれなかったツールを生み出しました。インタラクティブな計算機と、分野横断の優位性を実践で解説します。
Systems & Productivity執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
複利エンジニアリング: 劣化ではなく加速するコードベース
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 & TechnologyClaude Code Hooks：95個のフックそれぞれが存在する理由
Claude Code 用に95個のフックを構築しました。それぞれ、何かがうまくいかなかったから存在するのです。その誕生の物語と、そこから生まれたアーキテクチャをご紹介します。
AI Development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スタートアップのためのデザインシステム：逆順で構築した理由
デザインシステムを逆から構築した：トークンが先、コンポーネントは後。CLSバグがトークン省略のコストを教えてくれた。投資時期の議論をやめた。
Design & UXClaude Code + Cursor：30セッションの併用から学んだこと
Claude 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 DevelopmentプロンプトエンジニアリングのためのOODAループ：5つの失敗が教えてくれたこと
5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 & Technology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。
Career & Growth4年間の年次レビューから実際に学んだこと
4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。
Systems & ProductivityVibe Codingとエンジニアリング：私が引く境界線
私は毎日Claude Codeを使い、86のフック、完全な品質ゲートシステムを運用しています。どこでvibe codingをし、どこでエンジニアリングをするのか、そしてなぜその境界が重要なのかをお話しします。
AI & Technologyタイプスケール：13段階を選んだ理由と比率が重要な理由
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コンテキストウィンドウ管理：50セッションから学んだAI開発の教訓
50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 Development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。