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執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
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 & GrowthAIシアター：90%の企業が「AIを活用」しているのに、価値を生み出しているのはわずか23%である理由
McKinsey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 Development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道なき道：12年間のVP職を離れ、12のプロジェクトを立ち上げるまで
ZipRecruiterでプロダクトデザインVPとして12年間務めた後、独立して開発する道を選びました。計画も目的地もなく、あったのは好奇心と資金的な余裕だけでした。
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 & ProductivityLLMはテキストをどう見ているか：i18nシステムが教えてくれたトークンエコノミクスの実態
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 & 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。