所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの CursorのComposer機能とFireworks/Moonshot APIを連携させ、10万行を超えるような大規模プロジェクトの仕様書を自動生成する環境を構築します。 Pythonでリポジトリ構成をスキャンし、外部LLMが解釈しやすい形式に整形してComposerへ渡す補助スクリプトを作成します。 前提知識：Pythonの基本的な読み書きができること、GitHubのアカウントを持っていること。 必要なもの：Cursor（Proプラン推奨だが無料版でも可）、Fireworks.aiのAPIキー（Moonshotモデルを利用するため）。 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Llama-3.1-8B-Instruct（蒸留モデル）を使用し、1秒間に100トークン以上の速度で構造化データ（JSON）を抽出するPythonスクリプト 前提知識: Pythonの基本的な文法、ターミナル操作 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）、Python 3.10以降 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 特定のディレクトリ内のソースコードを全スキャンし、バグの発見とリファクタリング案を自動生成する「AIコードレビュアー」 前提知識: Pythonの基本的な読み書き、ターミナル（コマンドプロンプト）の操作ができること 必要なもの: Python 3.10以上、8GB以上のVRAM（GPU）を推奨（CPUでも動作可能だが低速） 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカル環境で動作し、数千ページのPDFやドキュメントから正確な回答を抽出するQwen3.5搭載RAG（検索拡張生成）システム Pythonを用いた、ドキュメントのベクトル化からQwen3.5へのコンテキスト注入までの自動化スクリプト 前提知識: Pythonの基本的な文法がわかること、Dockerまたは仮想環境の操作ができること 必要なもの: Python 3.10以上、12GB以上のVRAMを搭載したGPU（推奨）、Ollama、LangChain 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルPC上でLLMと対話しつつ、プロンプトから音楽を生成し、さらに特定の声をクローニングして読み上げさせる統合AI環境を構築します。 Pythonを使ってKoboldCppのAPIを叩き、テキスト・音楽・音声をワンストップで出力する自動化スクリプトを作成します。 前提知識として、基本的なコマンドライン操作とPythonの実行環境（venv推奨）が必要です。 動作環境にはNVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）を想定していますが、設定次第でCPUでも動作可能です。 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの MiniMax M2.7のAPIを活用し、数万文字の長大なドキュメントから特定の情報を抽出・構造化する実用的なPythonスクリプトを作成します。 一般的なTransformerモデルが苦手とする「超長文の低コスト処理」を、新世代の線形注意機構（Linear Attention）モデルで実現する手法をマスターできます。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカル環境で「説教」や「制限」を受けずに、自由なロールプレイや創作活動ができるPythonスクリプト Pythonの基礎（pipインストールや変数の概念）がわかること 8GB以上のVRAMを搭載したGPU（RTX 3060以上推奨）、または16GB以上のメモリを積んだMac/PC 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Rust製ツール「Manga Translator」を用いて、ローカル環境のみで漫画の「文字認識（OCR）」「背景補完（Inpainting）」「LLMによる翻訳」「文字合成」を自動化する環境 前提知識: 基本的なコマンドライン操作ができること。GPUドライバのインストール経験があること 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）、CUDA Toolkit 12.x、ソースコード（GitHub） 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約20分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの ローカルマシンのCPU、メモリ、GPUなどのハードウェア情報を自動取得し、LLMがそのスペックや利用状況を「辛口で診断」するPythonスクリプト Pythonの基礎（pip操作、変数）と、ローカルLLM実行環境「Ollama」の基本的な使い方がわかるエンジニア向けガイド 必要なもの：Python環境、Ollama（インストール済みであること）、NVIDIA製GPU（なくても動くが、あると煽りのキレが増す） 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 指定したキーワードについて最新の技術動向をネットから自律的に調査し、比較表を含んだMarkdownレポートを自動生成するPythonスクリプトを作ります。 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipインストール）がわかること、Dockerの基本操作ができること。 必要なもの：Anthropic APIキー（Claude 3.5 Sonnet推奨）、もしくは外部へアクセス可能なローカルLLM環境、Python 3.10以上。 📦 この記事に関連する商品 ...