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タグ: #LLM推論

2026年5月16日·27 views·しんたろー

Claude CodeでAI開発を自律化する：MCPとMarkdownで制御するワークフロー

AIエージェントがバグを検知し、コードを修正し、PRを投げる。そんな環境が構築できる。 150行のMarkdownを書く。24時間働くデバッグ担当が手に入る。開発者がAIの行動規範を定義するエンジニアに変わる。 Sentryのバグ修正をMarkdown 1枚で自動化する Sentryでエラーを検知し、Slackに通知が飛ぶ。人間が内容を確認し、GitHub Issueを立て、原因を調査する。

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#AI活用 #GitHubAgenticWorkflows #Sentry #エージェントアーキテクチャ #LLM推論 #開発者体験

2026年4月22日·70 views·しんたろー

【速報】OpenAIが医療特化ChatGPTを発表。医師の思考を再現する新モデルの動向

汎用AIの終焉と「思考する」特化モデルの台頭 OpenAIが次のフェーズへ移行した。医療向けモデルと画像生成モデルで、同じアプローチが打ち出された。キーワードは「生成前の思考」だ。汎用AIにプロンプトを投げる時代は終わる。これからの主戦場は、特定の業務フローに埋め込まれた、自律的に推論する専門ツールだ。開発者に求められるのは、プロンプトの工夫ではない。

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#AI活用 #OpenAI #医療AI #画像生成 #API開発 #LLM推論

2026年3月23日·101 views·しんたろー

Claudeの思考がコストに。Extended ThinkingでなぜAI開発はプロンプトの改善を優先するのか。

思考プロセスが課金対象に変わった日 AIが「考える時間」にコストがかかるようになった。 100万トークンの巨大なコンテキスト。2.5ドルの入力コスト。272Kトークンの見えない壁。推論のブラックボックスが開き、開発者が手綱を握るフェーズに入った。思考の深さを制御し、APIのレスポンス時間とコストを天秤にかけるゲームの始まりだ。ただAPIを叩けばよかった時代は終わった。

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#AI活用 #Claude #API開発 #プロンプトエンジニアリング #LLM推論

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