AI チュートリアル

テンサ並列とEAGLE推測デコーディングを備えたマルチGPUのDocker環境を構築し、OpenAI互換API経由でMistral Medium 3.5 128Bを提供します。

Google のマネージドエージェントなら、1 回の API 呼び出しで自律型エージェントをデプロイできます。データを分析し、Python を実行し、チャートを生成するエージェントの作り方を学びましょう。

スペックを書き、計画に落とし込み、Claude Codeでビルドするスペック駆動開発。Superpowers、Spec Kit、BMAD-METHODを比較し、自分のワークフローに合うツールを見つけましょう。

Olostep MCPとMiMoのトークンプランを使ってXiaomi MiMo-V2.5-ProをOpenCodeに接続し、CLIツールとReflex製Webアプリを構築して実力を検証します。

n8n を使って、メール処理を自動化するAIエージェントや、ドキュメントの質問応答のためのRAGエージェントを構築する方法を学びます。

Run Qwen3.6 27B on an RTX 3090 and learn how Multi-Token Prediction (MTP) with llama.cpp can boost local LLM inference by almost 2x without upgrading your GPU.

DeepSeek V4の3つの推論モードの仕組みを学び、品質・速度・コストの各面でいつどのモードが勝つのかを示すStreamlit比較アプリを作成します。

Pythonでワークアウトを記録し、Supermemoryでユーザー履歴を保持。別々のAIエージェント実行間でも、パーソナライズされたセッションを提案します。

Perplexity Computer の概要、並列サブエージェントの仕組み、実地テストで見たクレジットの実コスト、そして Pro と Max が現実のリサーチにどう適合するかを解説します。

Kimi K2.6、Olostep、OpenAI Agents SDKで、CVを読み込み、ライブの求人を見つけ、ノイズを除去し、応募先を的確に提示するAIエージェントを構築します。

本チュートリアルでは、修正済みの llama.cpp ビルドと互換 GGUF ファイルを使い、単一 GPU 上で完全な DeepSeek V4 Flash モデルを実行します。

端末の Claude Code を、権限、CLAUDE.md、プランモード、/loop、フック、/voice、コスト可視化でカスタマイズ。すぐに効く7つのアップグレード。