所要時間: 約25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」を利用して、Llama-3やGemma 2といった最新のLLMをローカル環境で動かすPythonスクリプトを作成します。 Hugging FaceにあるMLX専用モデルを自動ダウンロードし、ストリーミング形式（1文字ずつ表示される形式）でAIと対話できるツールを完成させます。 外部APIへの課金を気にせず、Macの性能をフルに引き出したプライベートなAI環境を構築することがゴールです。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの LLMが生成した「何をするか分からないコード」を、ホストPCから完全に隔離された環境で安全に実行し、結果だけを回収するPythonスクリプト ローカルLLM（Ollama）やクラウドAPI（Claude/GPT）と連携し、データ分析やグラフ作成を自動で行うエージェントの基礎 実行後に自動で破棄され、ファイルシステムやネットワークへの不正アクセスを防止するサンドボックス環境 📦 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 特定のニュースサイトから最新記事を取得し、その内容をAIで要約してMatplotlibで可視化するPythonツールを作成します Claude Codeが全体構造の設計とターミナル操作を、Cursorがコードの細部修正とリファクタリングを担う「AI二刀流」の開発スタイルを習得できます 前提知識: Pythonの基本的な構文がわかり、ターミナルの基本操作（cd, ls等）ができること 必要なもの: Anthropic APIキー、Cursorのインストール、Node.js（Claude Code用） 📦 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40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」を利用し、MacのGPUパワーを最大限に引き出してLlama 3などの最新LLMを高速動作させるPython環境を構築します。 最終的に、ターミナル上でAIとリアルタイムに対話できるストリーミング形式のチャットスクリプトを完成させます。 前提知識として、基本的なターミナル操作とPythonの基礎（pipインストールや関数の実行）ができることを想定しています。 📦 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40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Cursorでフロントエンドを整えつつ、Claude Codeにバックエンドのロジック構築とテスト自動化を丸投げする「ハイブリッド開発環境」を構築します。 最終的に、FastAPIを使用した「AIによる自動バリデーション機能付きメモアプリ」を、ほぼ自動生成で完成させます。 この記事は、Pythonの基本的な文法がわかり、ターミナル操作に抵抗がない方を対象にしています。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分の持っているPDFファイルを読み込み、その内容について回答するPythonスクリプト LangChainとChromaDBを組み合わせた、最も標準的で拡張性の高いRAGパイプライン プログラム経験が少しあれば、コピペと環境構築だけで「自分専用の知恵袋」が手に入ります 📦 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25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3.1やQwen 2.5などの最新モデルを爆速で動かすPythonスクリプトを作成します。 一般的なllama.cppやOllamaよりもApple Siliconのメモリ帯域をフルに活用できるため、より高いトークン生成速度を実現できます。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple公式の機械学習フレームワーク「MLX」を利用して、Mac上でLlama 3などの最新LLMと対話できるPythonスクリプト 外部APIに依存せず、オフラインかつ高速（毎秒15〜20トークン以上）に動作する推論環境 前提知識: Pythonの基本的な読み書きができること、ターミナルでコマンド操作ができること 必要なもの: Apple Silicon（M1/M2/M3チップ）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） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要でChatGPTのようにチャットができるローカルAI環境 Ollamaをバックエンド、Open WebUIをフロントエンドにしたブラウザベースの操作画面 自分の持っているPDFやテキストファイルを読み込ませて回答させるRAG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40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの AIエージェントが生成したPythonコードを、ホスト環境から隔離されたDockerコンテナ内で実行し、結果だけを受け取るシステムを構築します。 LLM（OpenAI API）と連携し、「指示→コード生成→サンドボックス実行→結果確認」のループを自動化するスクリプトを完成させます。 前提知識：Pythonの基礎的な文法、Dockerの基本的な概念（インストール済みであること）。 必要なもの：OpenAI APIキー、Docker Desktop（またはDocker Engine）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...