チュートリアル記事
チュートリアル記事
古いAndroidスマートフォンをAIエージェントへ | DroidClawチュートリアル
DroidClawが予備のAndroidデバイスをフル機能のAIアシスタントに変える方法を発見してください。軽量なBunランタイムのインストールからGPTまたはOllamaモデルの設定まで、このガイドでは対話型ゴール、オートメーションワークフロー、Tailscale を使ったリモート制御まで案内します。最小限の設定でYouTube検索、WhatsAppメッセージの自動化などを学びましょう。趣味の人、開発者、古い電話を大規模言語モデルの力で再利用したいすべての人に最適です。
PicoLMで10ドル台のボード上でTinyLlamaを実行する – 完全チュートリアル
PicoLMが10ドル台のRaspberry PiまたはLicheeRVボードを強力なローカルLLMホストへ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、TinyLlama 1.1Bモデルのダウンロード、Cのみのエンジンのコンパイル、オフラインチャット用にPicoClawを設定、そして経済的なハードウェアでのパフォーマンスベンチマークを体験します。ゼロ依存設計、Flash Attention、JSON文法制約について学び、わずかなデバイス上で構造化された出力を生成する方法を知ります。コストパフォーマンスが高く、プライバシーを守るエッジハードウェア用LLMを求める開発者に最適です。
OpenClawのデプロイ方法：ワンクリックでAIアシスタントをセットアップ
OpenClaw Installerを使ってマシンをプライベートAIコンパニオンに変える方法を発見してください。このガイドでは、ワンクリックでデプロイ、クロスプラットフォームサポート、複数モデル構成、およびTelegram、Discord、WhatsApp、WeChatなどのチャネル統合を説明します。また、Dockerデプロイ、セキュリティベストプラクティス、トラブルシューティングのヒントもカバー。最後には、ローカルまたは専用サーバで完全に機能するAIゲートウェイを構築し、クエリに回答し、カスタムスキルを実行し、人気のメッセージングアプリで相互作用できるようになります。今すぐ開始し、あなたの条件でパーソナライズAIの力を解き放ちましょう！
P2Pool をセットアップする：ピア・ツー・ピア Bitcoin マイニングガイド
あなたのコンピュータを P2Pool を使って分散型 Bitcoin マイニングノードに変える方法を紹介します。このガイドでは、前提条件、Linux および Windows でのインストール、NAT 設定、ポート転送、さらに Litecoin 上での P2Pool 実行方法までを順を追って解説します。ノードを安全に保ち、マイニング効率を最大化するベストプラクティスも学び、すべてを実践的なチュートリアルで網羅します。
発見！軽量な4,000行Pythonリポジトリをフル機能のパーソナルAIアシスタントへ変える方法を紹介します。nanobot プロジェクトはコアエージェント機能、リアルタイムデータ分析、そして Telegram/WhatsApp とのチャットアプリ統合を単一の設定ファイルで提供します。アーキテクチャの学習、pip や Docker での高速インストール、ローカルモデルの組み込み、タスクのスケジューリング、スキルセットの拡張を行いましょう。研究者、開発者、ホビイストに最適で、シンプルながら強力な AI コンパニオンを小型ハードウェアで動作させたい方へ。
nanobot：数分で構築できる4,000行Python AIアシスタント
OpenClaw AIアシスタントをCloudflare Workersで実行する：ステップバイステップチュートリアル
オープンソースのOpenClaw AIアシスタントを、Cloudflare Workers上で完全に管理された常時稼働型チャットボットへ変える方法を発見してください。このガイドでは、前提条件、シークレット設定、デプロイ、オプションのR2永続化、Cloudflare Accessを使った認証、さらにはCDPによるブラウザ自動化までを解説します。最終的に、自己ホスティングの煩わしさから解放され、セキュアでスケーラブルな、本番環境で稼働可能な多チャネルAIアシスタントを手にすることができます。
KarpathyのLLMコーディングルール：Think、Simplify、そしてIterate
アンドレイ・カルパティのClaude LLMを使ったコーディングの4原則ガイドを発見しましょう。コーディング前に考える方法、過剰設計を避けるコツ、外科的変更の実装、ゴール駆動型ループの実践を学びます。記事は各原則を深く解説し、実践的な導入手順を提供し、規則を自プロジェクトに追加してコードをクリーンで信頼性の高いものにする方法を示します。LLMを活用しながら保守性と明確さを保ちたい開発者に最適です。
GitHub Copilot SDKをアプリに統合 – クイックガイド
Web ダッシュボードの構築、コーディングワークフローの自動化、IDE プラグインの開発など、どのような開発を行っていても、GitHub Copilot SDK を使えば Copilot の強力なエージェント型 AI をソフトウェアに直接埋め込むことができます。実践的なこのガイドでは、Python、TypeScript、Go、.NET で SDK をインストールする基本手順を解説し、Copilot エージェントを起動する方法、ブロイラプレートコードの生成、カスタムツールの実行、無限セッションのワークフロー管理などの実例を紹介します。さらに、主要な設定オプション、セキュリティベストプラクティス、Copilot CLI とのインタフェース方法も網羅。ガイド終了時には、任意のプロジェクトに差し込める即応型プロトタイプが完成し、必要に応じて AI アシスタンスを解放できます。
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！