所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen3.6-27Bを中核とし、外部検索結果を統合して回答する「Agentic Search（自律型検索）」スクリプト。 RTX 3090/4090（24GB VRAM）1枚で、SimpleQA精度95.7%という商用モデル級の性能をローカルで実現します。 前提知識：Pythonの基礎、コマンドライン操作、Dockerまたは環境構築の基礎。 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 24GB推奨）、Ollama、Python 3.10以上。 📦 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 古くなったAndroidスマホを、外部からAPI経由で叩ける「24時間稼働のHeadless AIサーバー」に変貌させます。 Pythonからスマホ内のGemma 2やLlama 3に推論リクエストを送り、レスポンスを取得するシステムを構築します。 前提知識：Linuxコマンドの基本操作、Pythonの基礎（HTTPリクエストの扱い）。 必要なもの：Android端末（Snapdragon 8 Gen 1以上推奨）、安定したWi-Fi、冷却ファン（常時稼働用）。 📦 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 ...