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 & 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。
シグナルスコアリングパイプライン：決定論的ナレッジトリアージ
733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鳥の群れからエージェントへ: AIシステムの群れ行動ルール
Craig 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 Explorations「無」は構造である
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：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 & TechnologyRalphループ：自律型AIエージェントを一晩中稼働させる方法
ストップフック、スポーンバジェット、ファイルシステムメモリを備えた自律エージェントシステムを構築しました。失敗から学んだことと、実際にコードをシップする仕組みを紹介します。
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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。
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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。
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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。
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DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
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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。
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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。
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DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。