Posted in 2026

生成AIは純粋置換モダナイの費用をどこまで下げられるのか

生成AIを開発にどう活用するか、という話はよく聞く。

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生成AI運用の型を覚える: Goal / Memory / Tools / Planner / Guardrail チートシート

生成AIを毎回ゼロから使うと、会話は成立しても運用は安定しにくい。

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同じ日に何度も Copilot セッションを書き出しても、ログを上書きしないようにする

AI とのやりとりをブログ記事の材料にするために、 Copilot Chat のセッションを Markdown として保存する流れを作っている。

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AI との作業を、ログから翻訳レビューまでの運用に落とし込む

AI をもっと上手く使うには、どうすればよいのだろうか。

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VS Code のチャット履歴を、実データだけで判定しないようにする

前回、AI とのやりとりをあとから記事化するために、 export_sessions.py で Copilot Chat のセッションを書き出す仕組みを作った。

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AIとのやりとりを記事の素材として残すために、Copilotセッションを書き出す

AI とやりとりしていると、その場ではかなり大事なことを調べたり、 判断したりしているのに、あとから振り返りにくいことがある。

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AGENTS.md の次に、翻訳作業を Skills 化してみる

前回、Sphinx + ablog で作っている個人技術ノートに AGENTS.md を導入した。

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AGENTS.md を既存の Sphinx + ablog 技術ノートに導入する

Codex を使ってこの技術ノートを編集する機会が増えてきたため、 リポジトリ固有の作業ルールを AGENTS.md にまとめることにした。

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