チュートリアル記事
チュートリアル記事
ラルフ・ウィグム テクニックの導入: ステップバイステップチュートリアル
AIソフトウェアをより迅速かつ信頼性高く構築したい方は、Geoff HuntleyのRalph Wiggum手法が単一のLLMを自律的な開発者に変える方法を学びましょう。このガイドは、三段階のワークフローを案内し、計画と構築のための二つのプロンプトテンプレートを示し、各イテレーションを自動でコミット＆プッシュする実行可能なbashループを提供します。仕様の構造化、賢明な実装計画の生成、テストによるバックプレッシャーの活用方法を体験できます。最後にはリポジトリの設定、任意のプロジェクトでループを実行し、コードベースをクリーンかつバージョン管理したままLLMを最終製品へ導く方法を習得します。
# どこでもコードを書く: スマートフォンで5分でリモートコーディングガイド
スマートフォンを強力な開発ワークステーションに変える方法を発見してください。このチュートリアルでは、24時間稼働するラップトップをセットアップし、Tailscale と Termius をインストールし、SSH を有効化し、Claude Code を使用して AI アシストされたコーディングを5分以内に行う手順を紹介します。電車の中、カフェで、海外を旅しているときでも、最小限のセットアップで最大の生産性を実現しながら、どこでもコードを書く方法を学べます。これらの手順に従い、一般的な接続のトラブルをトラブルシューティングし、今日からスマートフォンでコードを書き始めましょう！
Localflare：Cloudflare Workers 用実践的ローカルダッシュボード
Localflare は、ローカル Workers 開発環境をフルスタックのダッシュボードに変え、コードを変更せずに D1 データベース、KV 名前空間、R2 バケット、Durable Objects、キューを閲覧できます。このチュートリアルでは、インストール、クイックスタート、カスタム開発ワークフロー用のアタッチモード、ブラウザトラブルシューティングを順を追って解説し、Cloudflare Workers プロジェクトで Visual Studio のような体験を得る方法を示します。
Automate Faceless Video Creation & Scale Revenue in 4 Weeks
YouTube、TikTok、Instagram、Facebookで顔なしショート＆ロング動画コンテンツの自動化を究める究極ガイドを発見してください。アイデアからスクリプトへ、AI駆動動画を生成し、投稿をスケジュールし、即時に収益化する方法を学びます。ステップバイステップカリキュラムでは、最適ツール、ワークフローハック、ニッチ選択、プラットフォーム戦略をすべてSyllaby.io無料トライアルで網羅。数時間のクリエイティブ作業を節約し、複数チャンネルを立ち上げ、数週間で月収$1,000+を開始。完全ロードマップ、テンプレート、実務成功事例を一つの分かりやすいリソースでご覧ください。
Claudeコードセットアップ究極ガイド：フック、スキル＆アクション
Claude Code を使って、リポジトリをスマートで AI パワードなチームメイトに変える方法を発見してください。このチュートリアルでは、.claude フォルダーの作成、フックとエージェントの設定、JIRA と GitHub 用の MCP サーバー構築、リアルタイムのコード洞察のための LSP 有効化、そして自動品質チェックと定期メンテナンスのための GitHub Actions の接続までを段階的に解説します。コードスニペット、ディレクトリレイアウト、ベストプラクティスのコツとともに、再利用可能なスキル、スラッシュコマンド、そして自動レビュー ワークフローの構築方法を学びます。生産性を向上させ、コードベース全体で一貫性を保ちたいですか？ 完全な実践ガイドをお読みください。
statik を使って Go バイナリに静的ファイルを埋め込む
Go アプリケーションを Web フロントエンドと共に開発している場合、HTML、CSS、JavaScript、画像などの静的アセットをまとめてバンドルする必要が出てくることがよくあります。これらのファイルを手動で持ち運んだり、別途デプロイしたりするのはミスが起きやすいです。statik ツールは、ディレクトリ全体を Go バイナリに埋め込むことでこれを解決します。このチュートリアルでは、statik のインストール方法、埋め込みソースの生成、ファイルタイプのフィルタリング、実行時にファイルへアクセスする方法、HTTP サーバーでの配信などを学びます。ステップバイステップの例に従うことで、単一のバイナリを出荷し、デプロイを簡素化し、決定論的ビルドを維持できます。
Playwrightスクリーンショットを極める：徹底解説ガイド
Playwrightは強力な自動化ライブラリであり、そのスクリーンショット機能は、ビジュアルリグレッションテスト、デバッグ、そしてドキュメント作成に不可欠です。この記事では、ページ全体のスクリーンショットや特定の要素のスクリーンショットを効果的に撮影する方法、ビジュアルの変化を比較する方法、そしてこれらのプラクティスを開発ワークフローに統合する方法を深く掘り下げていきます。Playwrightの堅牢な機能を活用して、信頼性の高いビジュアル検証とデバッグの強化を実現しましょう。
Claude コードのリバースエンジニアリング：技術ガイド
Claude Codeの複雑なコードを最先端のLLM技術でリバースエンジニアリングする方法をご覧ください。この包括的なガイドでは、APIリクエストのモンキーパッチからカスタムログ可視化ツールの利用まで、プロセスを詳細に解説します。Claude Codeのコアワークフロー、コンテキスト圧縮、IDE統合、短期記憶管理などの背後にある方法論を学びましょう。AIエージェントアーキテクチャの理解を目指す開発者であれ、LLMアプリケーションを探求する研究者であれ、この記事では、4.6MBのミニファイされたJavaScriptファイルを解析して得られた実践的なステップと洞察を深く掘り下げます。分析結果を探求し、この最先端技術を支えるプロンプトとツールデザインを理解しましょう。
Happy-LLM：大規模言語モデル徹底解説
Datawhaleがお届けする、無料かつオープンソースのチュートリアルプロジェクト「Happy-LLM」で、大規模言語モデル（LLM）の世界に飛び込みましょう。この体系的なガイドでは、自然言語処理の基礎からLLMの実装まで、Transformerアーキテクチャ、事前学習済みモデル、そして実践的なアプリケーション開発を網羅しています。 独自のLLMを構築し、ファインチューニングする方法を学び、RAGやAgentといった技術を探求することで、AI革命を深く理解することができます。現代AIの複雑さを習得したい学生、研究者、そしてLLM愛好家にとって理想的な内容です。
GRPOを極める：Unslothを用いた推論LLMの効率的な学習
強化学習 (RL) の世界へ深く踏み込み、GRPOのような高度な技術がいかにAIモデルのトレーニングに革命をもたらしたかを解き明かしましょう。本記事では、強化学習の核心概念を紐解き、PPOとGRPOの違いを解説。さらに、Unslothの最先端最適化がいかにGPUのVRAM使用量を90%以上も削減するかを詳述します。一般的な消費者向けハードウェアで強力な推論能力を持つ大規模言語モデル (LLM) を訓練し、トレーニングワークフローを最適化し、効果的な報酬関数を設計する方法を習得できます。基礎原理から実践的な実装のヒントまで、Unslothと共に、より賢く効率的なAIを構築する秘訣を解き明かしましょう。