所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Cursorでコードを書き、Claude Code（CUIエージェント）で「テスト実行・デバッグ・GitHub Issueの自動修正」を完結させるハイブリッド開発フローを構築します。 最終的に、GitHub上のバグ報告（Issue）を検知し、Claude Codeが自律的にコードを修正・テストしてPR（プルリクエスト）を作成するまでの流れを自動化します。 前提知識：PythonまたはNode.jsの基礎、ターミナルの基本操作、GitHubリポジトリの運用経験。 必要なもの：Claude APIキー、Cursor Proプラン（推奨）、Node.js v18以上。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Llama 3.1やMistralなどの最新オープンソースLLMを、自分のPC（Windows/Mac）のGPUを活用して高速に動作させるPython実行環境を構築します。 量子化技術（GGUF）を使い、本来なら数十GBのVRAMが必要な巨大モデルを、一般的なゲーミングPCやMacBookでサクサク動かせるようにします。 最終的に、PythonからローカルLLMを呼び出し、チャット形式で応答を返すスクリプトを完成させます。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）のGPU性能を最大限に引き出し、ネット接続なしで高速に動作するローカルLLMチャット用Pythonスクリプトを作ります。 「mlx-lm」というライブラリを活用し、Hugging Face上の数千種類のモデルを数行のコードで切り替えて、仕事で使えるレスポンス速度を実現するのがゴールです。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの MacのGPU（Apple Silicon）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3などの最新LLMをPythonから高速に呼び出す推論スクリプト。 前提知識：Pythonの基本的な文法（pipでのライブラリ管理など）を理解していること。 必要なもの：Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）搭載のMac、インターネット環境。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）の性能を最大限に引き出し、Gemma 2やLlama 3といった最新のLLMを高速に動作させるPythonスクリプトを作成します。 Pythonの基礎（pipでのインストールや関数の呼び出し）がわかれば、ライブラリのセットアップから推論実行まで、今日中にローカル環境で完結できます。 クラウドAPIを使わず、完全にオフラインで「自分のMac上でAIが思考する状態」を構築するのが今回のゴールです。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、自分のPCリソースを最大限に活用して、Llama 3やMistralなどの最新モデルを爆速で動かす「自分専用のAI推論環境」を構築できます。 具体的には、llama.cppをビルドし、GGUF形式のモデルをGPUへオフロードして、PythonからAPI経由で呼び出すスクリプトを完成させます。 クラウドのAPI料金を気にせず、機密情報を外に出さないローカル完結型の開発基盤を手に入れることがこの記事のゴールです。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3などの最新LLMを高速に動作させるPythonスクリプト Hugging Faceからモデルを自動ダウンロードし、量子化（軽量化）して実行する一連のパイプライン ストリーミング形式で回答を表示し、CLI（コマンドライン）で対話できる実用的なツール 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Claude CodeとCursorを組み合わせ、対話だけで「特定サイトからニュースをスクレイピングし、要約してLINEやSlackに通知するツール」をゼロから完成させます。 Pythonの基本的な読み書きができることを前提としますが、環境構築から実行まで、私が実務で使っているワークフローをすべて公開します。 最終的には、ターミナルからClaude Codeに指示を出し、Cursorでコードを微調整する、現代最強のAI開発体験を手にできます。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3.1やGemma 2などの最新LLMと高速にチャットできるPythonスクリプトを構築します。 前提知識: ターミナルの基本操作、Pythonの基本的な文法（pipでのライブラリ導入など）がわかること。 必要なもの: Apple Silicon搭載のMac、インターネット環境。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、Llama 3.1 8Bなどの最新LLMを「GGUF形式」に変換・軽量化し、Pythonから高速に呼び出す推論スクリプトが完成します。 単に「動いた」で終わらせず、VRAM使用量をコントロールして、あなたのPCスペックを最大限に引き出す設定をマスターしていただきます。 ...