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「できた」の先に、
なぜがある。

まずは使ってみる。気になったら、仕組みまで。

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ひとつのテーマを、記事をたどりながら少しずつ深められます。

全12本

はじめよう、AI駆動開発

生成AIで作ったWebアプリを、自分で読み、直し、公開して運用するためのシリーズ。Next.js、Git・GitHub、TypeScript、API、データベース、認証、テスト、デプロイ、エラー調査、セキュリティ、パッケージ管理、監視を扱う。後半では、コードの分け方(モノレポを含む)とドキュメントも扱う。APIの契約と型はAPIの回に含めた。

  1. 1AI駆動開発で困らないためのNext.js
  2. 2AI駆動開発で困らないためのGit・GitHub用語
  3. 3AI駆動開発で困らないためのTypeScript
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全4本

履修登録から試験まで

履修登録から試験までの1学期で、AIをどう使い分けたかの記録です。資料が増えないうちは、普通のチャットで足ります。学期中に増えていくものは、ソースに入れないと残りません。試験前は、押すだけで作れるものと、形式を指定して作るものを使い分けます。

  1. 1履修登録を、成績と要項の2つのPDFで決める
  2. 2学期中に増える記録を、AIに持たせる
  3. 3Gemini Notebookで、資料から学習用の教材を作る
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全1本

実践する自動化

日々の作業でAIに毎回同じ説明を繰り返すのをやめ、自分の文脈をファイルとして持たせるところから、手順・記録・接続を仕組みにするところまでを扱う。実際の業務と学生生活のなかで試して、残ったものだけを書いたシリーズ。

  1. 1①実践する自動化 — 毎回AIに説明するのをやめ、文脈をファイルで管理する
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全2本

Ollamaで始めるローカルLLM

Ollamaで始めるローカルLLMを順番に読むシリーズです。

  1. 1ローカルLLMを自分のPCで動かす
  2. 2ローカルLLMを動かす道具の役割
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  • 対話AI

    3件の記事

    AIとの対話は、何ができて、どこでつまずくのか。身近な使い方から、その仕組みまで見ていきます。

  • 散らばった情報を、どう探し、読み、結びつけるのか。AIと情報整理の関係をひもときます。

  • 開発環境

    18件の記事

    Terminal、Git、エディター。ものをつくる裏側で働く道具と、そのつながりを整理します。

  • AIは何を見て、どのように答えをつくるのか。データとモデルの関係から内側をのぞきます。

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