めっちゃカメレオン、流行ってますね 真っ白な体に絵を描いてステージに擬態する、新感覚のかくれんぼゲーム『めっちゃカメレオン』。 気づいたら世界的ヒットですよ この記事執筆時点で 1500 万本突破ってやばすぎないですか？ 780円 × 約1500万本 ≒ 120億円 超 同時接続 ピーク約20万人 作ったのは2人で、開発期間約 2 ヶ月 で、エンジニアとしては気になるじゃないですか 同接20万人って、サーバー代どうなってるの？？ 想像: 一旦 0 から設計してみる 前提として、私は普段 web/mobile のバックエンド・SRE 的なことをやっているエンジニアで、ゲームのオンライン基盤にはミリしらだったりします。 「めっちゃカメレオン」並びに複数人で遊ぶマッチング型ゲームのサーバーを作るならこんな感じかな〜と想像。 1試合ぶん、ステートフルに動かし続けたいし、そこら辺の管理ができる Ag
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版) このノートは「手元の 16GB の Mac やノート PC で、Claude Code をローカル LLM で動かしたい」という人向けの実用ガイドです。2026 年 4〜7 月の X / Reddit(r/LocalLLaMA)の議論を調査した最新のモデル選びと、当方で 100 リクエスト単位の実測を重ねた Tool Call 安定化の数字をまとめています。開発の経緯を知りたい方は末尾の連作記事へどうぞ。 TL;DR 16GB RAM の Mac(M シリーズ)や Windows ノートでも、Qwen2.5-coder:7b や Qwen3.5 9B、低 quant の MoE モデルで Claude Code +
Loop Engineeringは完全自律への「橋」となる コードが人間の読解速度を超えて生成され続ける——気づいた頃には、誰も全体を把握していないコードベースだけが残る。理解負債は、後から返済できる技術的負債とは違う。負債が積み上がった時点で、返済に必要な"理解"そのものが失われている。 TL;DR Claude Code責任者Boris Chernyの「My job is to write loops.」発言から"Loop Engineering"が広まった 「都度プロンプトを打つ」から「指示・検証・引き継ぎを行う小さなプログラム(loop)を設計する」への転換 構成要素は6つ：スケジューリング、ゴール条件、隔離ワークスペース、Verifier、永続メモリ、コネクタ cobusgreyling/loop-engineeringはこの考え方を実践するCLIツール群(loop-init/l
Zed は zed-industries 製の Rust ネイティブな OSS エディタ。Electron なしの速さに、マルチバッファ・AI・Git・協業・リモート開発を標準搭載。導入から主要機能・設定・ショートカットまでこれ1本でそろう Zed が気になってる人向けに書いた この記事は乗り換え手順じゃなく、Zed の機能をこれ1本で見渡すリファレンス。各機能が何をしてくれるか、よく使うショートカットと便利な使い方まで、ひと通り書いてくよ X で毎日 AI 情報を配信してるコムテです。Claude Code テクニックを配信しています Zed は zed-industries が作ってる Rust 製のコードエディタ。OSS で、エディタ・AI・Git・協業がひとつに集結（今どきですなあ） こんなのでいいんだよエディタ Vim → Sublime Text → Atom → VSCode
Point at the line. Tell the agent. ▍ Your agent just touched 14 files. In the terminal you're scrolling through diffs hoping nothing broke. Crit opens those changes in a browser — click line 47, type "this drops the refresh token", and the agent fixes it. You see exactly what changed, round by round.
はじめに 金曜の夜だった。10個のコミットを git rebase -i で並べ替えていた。4個目で衝突した。慌てて解決したが、解決を間違えた。git rebase --abort で巻き戻し、最初からやり直す。2回目はもっと雑になり、3回目で reflog を漁ってコミットを拾い直した。本番でもチームのリポジトリでもない。自分のローカルブランチを、自分一人で壊していた。 この冷や汗には覚えがある。git を10年触っていても消えない。いつ上達するんだ。毎回調べている気がするし雰囲気で触っている。怖いのは衝突そのものではない。衝突が起きた瞬間、リポジトリが「途中の状態」で固まり、間違えるとやり直せないことだ。Jujutsu (jj) を3日触って、その恐怖の正体が「やり直せなさ」だったと、ようやく言葉にできた。 この記事は jj というバージョン管理ツールの紹介です。ただし「git より新
はじめに こんにちは。開発部の雨です。 今回は、ローカル環境で動く「長期記憶付きチャットボット」をゼロから実装する方法を紹介します。 最初はシンプルに「全会話履歴をそのままLLMに渡す」素朴な実装からスタートし、その問題点を実際に確認しながら、RAG（Retrieval-Augmented Generation）とChromaDBを使って段階的に改善していきます。最終的には、会話がどれだけ長くなっても関連情報だけを的確に引き出せる、実用的なチャットボットが完成します。 使用するツールはすべて完全ローカル・無料。APIキーは一切不要です。 問題の本質 LLMを使ったチャットボットを作るとき、多くの人が最初にこう実装します。 messages = [] while True: user_input = input("You: ") messages.append({"role": "user"
TL;DR 「ローカルLLM＝コストが安い」はほとんどの場合で誤りです。2026年時点での損益分岐点はかなり高く、GPUを遊ばせると単価はAPIより高くつきます。 それでもローカルLLMが勝つ領域はあります。ガバナンス・タスク特化での精度・レイテンシ の3軸です。 実例として、RAGチャットボットの軽量な判定ステップを Gemma 4 E2B（2Bクラス）+ LoRA に切り出したところ、素のモデルでは 61 % だったドリフト検知率が、fine-tuning後に 97 % まで上がり、gemini-2.5-flash や 10倍以上大きい 31B モデルに並ぶ／一部上回る結果になりました。 重要なのは 「大きなモデルで教師データを作り、品質ゲートをかけて、小型モデルを蒸留的に特化させる」 データ生成パイプラインです。 はじめに ローカルLLMの話になると、まず出てくるのが「APIに毎月払
このリポジトリは何か shanraisshan/claude-code-best-practice は、GitHub Trending 1位を獲得し、現在5万スター近くまで伸びている Claude Code のベストプラクティス集です。 中身を一言でいうと、設定ファイルを配るテンプレート集ではなく、「Claude Code をうまく使うための知識」をリンク付きで整理したリファレンス です。大きく次の3パートで構成されています。 概念リファレンス（CONCEPTS） — Subagents / Commands / Skills / Hooks / MCP / Memory など、Claude Code の各機能が「どこに置くファイルで、何をするものか」を一覧化 Tips & Tricks（82個） — Prompting / Planning / Context / CLAUDE.md /
最初に表明しておくと、自分はCloudflareの社員である。 AIエージェント時代にCloudflareは最適なプラットフォームである！今回はCloudflareがなぜAIエージェントに向いているかを紹介する。 AIエージェント時代のアーキテクチャ AIエージェントを構築するためのアーキテクチャについて考えてみる。 クラウドはAI時代を想定していない Cloudflareは今年の4月に出したブログ記事で強く言っていてる。 インターネットは元々、AI時代を想定してつくられていません。クラウドも同様です。 スマートフォンの登場で端末が大量に増えた。一つのアプリケーションをたくさんのクライアントに配信しなくてはいけない。そこでコンテナの技術を使ってアプリケーションをスケールさせた。1対多だ。これがいわゆる「クラウド」である。 AI時代では1対1になる。それぞれのエージェントが一人のユーザーを担
オープンソースプロジェクト「context-mode」がGitHubトレンド1位に：AIプログラミングのコストを98%削減、Token不安の解消に期待 オープンソースのMCPプラグイン「context-mode」がGitHubのトレンド1位を獲得した。AIプログラミングにおけるTokenコストの高騰とモデルの「記憶喪失」という二大課題に切り込むツールだ。仮想サンドボックス、チェックポイントスナップショット、「コードで思考」という3つのメカニズムにより、AIプログラミングのコストを98%削減し、モデルの有効記憶時間を30分から3時間へと大幅に延長するという。プロジェクトは世界に分散する多国籍チームによって開発され、1万5000以上のスターを獲得。24万人以上の開発者が導入し、マイクロソフトやグーグルなどの大手企業にも採用されている。プログラマーが自費でTokenを購入する「隠れ減給」状態に陥
LLM Wiki作成方法 ここからは具体的な作成方法、育て方をまとめます。 wiki専用ディレクトリをプロジェクトのルートディレクトリに作成 まずは Claude Code の wiki にしたい専用ディレクトリをプロジェクトのルートディレクトリに作りましょう。 この時点ではただフォルダを作るだけで大丈夫です。 私は ai_wiki/ という名前にして、プロジェクトのルートディレクトリに置くルールにしています。 a から始まるとファイルツリーの一番上にきて見つけやすいので、この名前にしました。 フォルダができたらそのフォルダを Obsidian で開きます。 まだ Obsidian を入れていない人は公式からインストールしてください。 インストールしたら Obsidian を起動して、作ったフォルダを「保管庫としてフォルダを開く」のボタンから開くだけで、そのフォルダは自動でセットアップされ
AI関連の話題ではChatGPTやClaudeなどのクラウドベースのサービスが注目されがちですが、外部に情報を漏らすことなくAIを実行できるローカルAIの開発も盛んに行われています。プライバシー重視ブラウザ「Brave」の開発元もローカルAI関連の開発に取り組んでおり、ローカルAIエージェントの無駄な実行を中断してバッテリー消費を抑えるシステム「AgentStop」を開発したことが2026年5月28日に発表されました。 AgentStop: Terminating Local AI Agents Early to Save Energy in Consumer Devices | Brave https://brave.com/blog/agentstop/ ローカル環境でAIを実行する場合、当然のことながら自分のPCの計算リソースやバッテリーを消費することになります。単純なチャット用途に
こんにちは、データマネジメント部でデータエンジニアをしています。山城です。 Claude Codeがリリースされて早くも一年ちょっとが経ちました。恥ずかしながら今まで碌に使っていなかったので、ここ二か月ほどCodexをメインに使いながら設定を行っています。 公式からリリースされた機能についてまとめた記事などは色々確認できるのですが、具体的な設定やファイルの中身などはあまり見かけないので、整理がてら記事にしていこうと思います。 今回は設定したものの中でも、ある程度放置でも長時間実行できる環境にするための環境整備について書きます。理由はとても単純で、使っていくと投げたいタスクの粒度がだんだん大きくなり、権限もデフォルト権限で動かしていたこともあり承認を求められることも増えてきて面倒になったからです。多分リリースから使っていた人たちも同じような流れを辿ったんだろうな…と感じています。 設定前の知
インディーゲームの金字塔として知られる、“壺おじ”こと『Getting Over it With Bennett Foddy』をご存知だろうか。数々のゲーム配信者、VTuberがプレイし、「ゲーム実況の登竜門」として評価を受ける、インディーゲーム屈指の名作だ。 同作のタイトルには作者であるベネット・フォディ（Bennett Foddy）の名前が記されている。ゲーム実況を見るのが好きな人、VTuberを好きな人、あるいは『Steam』でゲームを遊んだことのある人なら、「なんとなく知っている」「聞いたことはある」であろう“壺おじ”だが、その作者の人となりについては、意外と知らない人が多いのではないだろうか。 そこで今回、リアルサウンドテックではSF作家にして批評家、そしてインディーゲームの熱心なプレイヤーでもある千葉集による「ベネット・フォディを中心に見るインディーゲーム小史」を、全七回にわた
Google、「Antigravity 2.0」発表。デモとしてゼロからOSを開発、Doomも実行可能に。効率性と高い開発能力をアピール Googleは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Google I/O 2026」で、AIによる開発ツール「Antigravity」のバージョンアップとなる「Antigravity 2.0」を発表しました。 Antigravity 2.0はAIエージェントファーストな開発環境とされ、複数のAIエージェントを用いた高度な開発機能を備えています。Googleは基調講演でデモとしてAIエージェントによってゼロからOSを開発し、Doomを実行させるまでの動作を披露。その高い能力とともに、このOSの開発に1000ドル未満のAPIトークンしか使用しなかったとして、コスト効率の高さもアピールしました。 Antigravity 2.0発表 ここでは基調講演の一部を
A reliability layer for self-hosted LLM tool-calling. You give forge a set of tools; the model calls whichever it wants in whatever order. Workflow structure is opt-in — required_steps, prerequisites, and terminal_tool let you constrain the loop when you need to, but forge's guardrails (rescue parsing, retry nudges, response validation) apply with zero required steps too. Forge takes an 8B local m
弁護士さんと，ゲーム1本を“1〜100まで生成AIで作ろう”としたらの思考実験。最近インディーゲーム界隈からの相談が増えてるらしい？ 編集部：楽器 カメラマン：永山 亘 「最近，インディーゲーム界隈の方々から“生成AIを使ったゲーム作り”ってどうなんでしょうと，ご相談いただくことも増えました」 昨年のスマホ新法に関するインタビューの直後。 ゲーム好き弁護士の前野孝太朗氏がこう言った。 ※こちらは生成AIで制作したgif画像です 昨今，あらゆる業界で無視できなくなったAI技術を，ゲーム作りに活用するとしたら。現状は法人・個人を問わず，適法性と（彼我のあらゆる）感情のもとでは，制作環境改善のための便利ツール，あるいはAIを主題とした一発ネタであれば，好意的に受け取られる印象がある。 一方で，創作物の直接的な生成は，少なくない例で忌避されている。 ゆえにAI関連の議論も活発化しているのが現況であ
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