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LLMエージェントの出力を「UIイベント」として設計する発想
LLMの返答を「感情ビート」付きのイベントとして設計し、アバターUIを駆動するGhost Vesselの実装から、構造化出力をUIイベントとして扱う設計パターンを読み解きます。
AIエージェントに渡す前に「設計の制約」を仕込む
AIコーディングエージェントが画面ごとに異なる実装を生成する原因は「制約の不在」にある。コンポーネントライブラリをガードレールとして機能させるプロンプト設計の考え方を解説する。
プロンプト資産を「設計」する：混沌から秩序へ
散在するプロンプトをコードと同様に設計・管理する考え方を、Spellbook of Promptの再設計事例をもとに解説します。
AIの「答え」はどこから来ているのか
langchain-perplexityのバグ修正リリースを見て、AIの出力品質を管理するとはどういうことかを考え直した。
ChatGPTの新メモリ機能「Dreaming」を読んで自分のLLMアプリ設計を見直した話
OpenAIのDreaming発表を読んで、自分の個人開発チャットアプリのメモリ設計を見直した。コストとのトレードオフも含めて整理してみる。
GoogleがI/O 2026でGeminiを自分たちに使った話
Google I/O 2026でGeminiを制作に使ったという話を読んで、自分のPRレビュー自動化スクリプトに引きつけて考えてみた。
AI臭さを消すClaude Codeスキル「Humanizer」を試した
Claude CodeスキルのHumanizerを導入してみた。29パターンでAI臭さを検出し、ボイスキャリブレーションで自分の文体を再現できる。PR descriptionに即使いたい。
Opus 4.8のmid-conversation system messageが地味にえぐい
Claude Opus 4.8で追加されたmid-conversation system messagesとprompt cache最小サイズ変更が、agentic loop設計にどう効くかを実務視点で整理した。
AI検索で自社が引用されているか、数字で追う時代になった
AI検索に自社が引用されているかを数字で追う時代。PabloのGA4連携を見て、CVRまで通した計測ができるかを試したくなった。
営業AIプロンプト集を読んで正直ビビった話
AINOWの生成AI営業活用記事を読んでビビった。NTTデータやパナソニックコネクトの事例を見て、これフリーランスの案件対応にも使えると気づいた話。
ローマ教皇がLLMの解釈可能性を言語化してた件
バチカンのAI回勅が予想外に読めた。LLMの解釈不可能性を「cultivated」と表現したsection 98が刺さって、自分のPRを見直したくなった話。
AIエージェントの用語を読んで、デザイナーが考えたこと
AIエージェントの用語解説記事を読んで、デザイナーの私が「scaffold」「harness」という言葉に自分の仕事を重ねた話。