HTMLはAIエージェントが求める形式
Thariq ShihiparのHTML例は、エージェントの出力形式がなぜ重要なのかを示しています。空間構造、インタラクション、視覚的な証拠は、平板なMarkdownよりも多くの情報を伝えます。
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。
エージェント型デザインは制御インターフェースのデザインです
エージェント型デザインは、見た目のよいチャットボックスではありません。自律的に動くソフトウェアを可視化し、中断でき、監査でき、信頼に値するものにする制御インターフェースです。
AI & TechnologyAIエージェントのレビューパケットは新しい最終回答になる
AIエージェントのレビューパケットは、主張、記録、承認、テスト、デプロイの証拠、人間によるレビュー状況、未解決の課題をひとまとめにし、エージェントの作業に本当の信頼をもたらします。
AI & Technologyエージェントのインターフェースこそ制御基盤です
エージェントのインターフェース設計は、権限、記憶、実行記録、証拠、復旧、判断基準を扱う運用層です。自律型AIエージェントが信頼に値するかどうかは、そこで決まります。
AI & Technologyエージェントの実行トレースがランタイム契約になる
SHEPHERD、AI Workflow Store、WildClawBenchはいずれも、エージェント信頼性を支える同じ層を指しています。型付きトレース、再利用可能なワークフロー、そしてネイティブランタイムでの評価です。
AI & Technologyマネージドエージェント vs ローカルエージェントハーネス：何を残すべきか
マネージドエージェントがセッション、サンドボックス、トレース、イベントを担うようになりました。美意識、エビデンス、プライバシー、安全な公開のために、ローカルハーネスのルールは今こそ残すべきです。
AI & TechnologyCode with Claude SF 2026：Anthropicが実際に出荷したもの
Code with Claude SF 2026のまとめ：Claude Codeのレート制限2倍化、SpaceX Colossus 1契約、10種類の金融エージェントテンプレート、Vercept買収。
AI & TechnologyGenmojiとNSAdaptiveImageGlyph：iOS 18+でのインライン絵文字
Genmojiは属性付きテキスト内でNSAdaptiveImageGlyphとして提供されます。TextKit 2を使用するUITextViewのアプリでは、supportsAdaptiveImageGlyphを有効にし、シリアライズに対応する必要があります。
AI & TechnologyFoundation Modelsのユースケース：generalとcontentTaggingの使い分け
iOS 26のFoundation Modelsには.generalと.contentTaggingという2つのユースケースがあります。Appleのルールを参考に、プロンプティングが特化に勝る場面を見極めましょう。
AI & TechnologyImage Playground API：SwiftUI Sheet、プログラム的なImage Creator、そしてスタイル制御
Image Playgroundはアプリに2つのパスを提供します。SwiftUIの imagePlaygroundSheet モディファイアと、コンセプトから画像を生成するためのプログラム的な ImageCreator API です。
AI & TechnologyiOS 26のApp Intents 2.0：Visual Intelligence、インタラクティブスニペット、Deferred Property
iOS 26ではApp IntentsがVisual Intelligence向けのIntentValueQuery、非同期値のための@DeferredProperty、インタラクティブスニペット、エンティティビューアノテーションへと拡張されました。
AI & TechnologyFoundation Models カスタムアダプター：いつトレーニングすべきか
iOS 26 の Foundation Models カスタムアダプターは LoRA ウェイトをトレーニングし、.fmadapter パッケージとしてエクスポートし、Background Assets 経由で配信され、Apple の entitlement が必要です。
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。
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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。
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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。