AI Guide

Claude CodeとCursorを併用し、バックエンドのAPIサーバー構築から自動テスト、Gitコミットまでを完全にAI主導で完結させる手法を解説します。

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの FastAPIを使用した「非同期処理対応のタスク管理API」を構築します。単なるコード生成ではなく、Claude Codeによる「テスト実行→エラー修正→ドキュメント生成→Gitコミット」という一連のエージェントワークフローを体験するのが目的です。 ...

AIエージェントを安全に動かすE2Bサンドボックス構築ガイド

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの GPT-4oなどのLLMが生成したコードを、あなたのPCから完全に隔離されたクラウド上の仮想環境（サンドボックス）で安全に実行し、結果（グラフ画像や計算結果）を受け取るPythonスクリプトを作ります。 LLMが「ファイルを削除する」「OSの設定を書き換える」といったリスクをゼロにし、実務でAIエージェントを運用するための必須基盤を構築します。前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数、pip）がわかること、OpenAI APIの使用経験があること。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

MLX 使い方入門：Apple SiliconでローカルLLMを爆速で動かす方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）のGPU性能を限界まで引き出し、ローカル環境でLLMと高速にチャットができるPythonスクリプトを作成します。 Pythonの基本的な文法がわかれば、ライブラリのインストールから量子化モデルの実行まで、迷わず完結できる構成にしました。外部APIを一切使わず、完全にオフラインで動作する自分専用のAI環境を構築します。 ...

Claude CodeとCursorを併用する最強のAI開発環境作り

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Claude Code（CUIエージェント）とCursor（GUIエディタ）を組み合わせ、FastAPI（バックエンド）とReact（フロントエンド）が連携する「AIタスク管理ツール」をゼロから作成します。この記事の手順を終える頃には、AIに「設計・実装・テスト・修正」を自律的に行わせるワークフローが身についているはずです。必要な前提知識は、基本的なコマンド操作（cd, lsなど）と、何らかのプログラミング言語に触れた経験だけです。 ...

llama.cppの使い方とGGUF量子化入門：自分のPCでLLMを動かす最強環境の構築

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るものこの記事を読むと、Hugging Faceで公開されている最新のLLM（Llama 3やQwenなど）を、自分のPCスペックに合わせて「量子化」し、OpenAI互換のAPIサーバーとして稼働させる環境が作れます。 ...

MLX入門：Apple Silicon MacでローカルLLMを高速動作させる方法

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple純正の機械学習フレームワーク「MLX」を使い、MacのGPU性能をフルに引き出して日本語LLMと対話するチャットプログラムを作ります。 Pythonの基礎（pipインストールや環境変数の理解）があれば、ライブラリの導入から文字生成までスムーズに完結できます。最終的には、メモリ消費を抑えた「4ビット量子化モデル」を使い、MacBook上でサクサク動く推論環境を構築します。 ...

ブラウザでAIを動かす常識が変わる。Hugging Faceが公開した「世界最速のWebGPUカーネル」を使えば、あなたのブラウザがそのまま高性能なAI実行環境になります。

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るものブラウザ上でLlama 3などのLLMを爆速で動かすチャットアプリ Python不要、ライブラリのインストールも最小限で済むJavaScript実装前提知識：JavaScriptの基本的な文法がわかること必要なもの：モダンブラウザ（Chrome/Edge）、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） ...

Claude CodeとCursorを併用する最強のAIコーディング環境構築ガイド

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Claude CodeとCursorを完全に同期させ、ターミナルとエディタの長所を掛け合わせた開発フローを構築します。具体的には、Next.jsを使用した「GitHubリポジトリのスター数を取得するAPI付きダッシュボード」を、AIエージェントの指示だけでゼロからデプロイ可能な状態まで作り上げます。 AIに「設計・一括実装」をさせ、人間がCursorで「微調整・レビュー」を行う実務直結のスタイルを習得します。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

MLX-LM 使い方入門：Apple Silicon MacでローカルLLMを爆速化する方法

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）の性能をフルに引き出し、最新のLLM（Llama 3.1やQwen 2.5など）を高速に動かす対話型Pythonスクリプトを構築します。 Pythonの基礎知識があれば、外部APIに1円も払わず、オフラインで機密情報を扱える自分専用のAI環境が手に入ります。 ...

OllamaとOpen WebUIでローカルLLM環境を構築する方法

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの WebブラウザからChatGPTと同じ感覚で操作でき、自分のPC内だけで完結するセキュアなAI対話環境を構築します。前提知識：ターミナル（コマンドプロンプト）でコマンドをコピペできること。必要なもの：NVIDIA製GPUを搭載したWindows/Linux PC、もしくはApple Silicon（M1/M2/M3）搭載のMac。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...