Rust RustのLLMフレームワークRigをRoo-cline × DeepSeek V3で試してみた！
はじめに最近注目を集めているRustのLLMフレームワーク「Rig」を、Roo-clineとDeepSeek V3を使って検証してみました。Rigは、LLMを活用したアプリケーション開発のためのスケーラブルでモジュラーなフレームワークです。...
AI開発
Rust 
ソフトウェア開発 エンジニアスキルレベルとAI駆動開発における品質管理
はじめにAI駆動開発の普及に伴い、ソフトウェア開発の品質管理は新たな課題に直面しています。特に、エンジニアのスキルレベルによってAI生成コードの品質評価能力に大きな差が生じることが、重要な問題として浮上しています。本記事では、エンジニアのス...
大規模言語モデル (LLM) Roo-cline + DeepSeek V3でMCPのfilesystem環境を刷新！驚異のコスパ体験記 🚀
はじめにMCPのファイルシステム環境を刷新するという大がかりなタスクに、Roo-clineとDeepSeek V3を使って挑戦してみました。大量のトークン（471.8k入力 + 5.4k出力）を消費したにもかかわらず、なんとトータルコストは...
セキュリティ Command Executor MCP Server v0.1.0 リリース：事前承認コマンド実行の安全な橋渡し役
Model Context Protocol（MCP）の新しいサーバー実装として、Command Executor MCP Server v0.1.0がリリースされました。このサーバーは、LLMとローカル環境の間で安全にコマンドを実行するた...
AI開発 Roo-ClineでMCPサーバーを自動設定した話 🚀【exa-mcp-server編】
はじめにRoo-Clineの便利な機能の1つに、プロンプト1つでGitHubからMCPサーバーをダウンロードして設定までを自動で行える機能があります。今回は実際にexa-mcp-serverを導入した際の体験を共有したいと思います。Exaの...
LLM 【連載】pydantic-ai徹底解説 (1) はじめての pydantic-ai（GoogleColab付）
今回は Python で LLM(大規模言語モデル)を活用するための強力なフレームワーク「pydantic-ai」を紹介します。pydantic-ai は、Pydantic を活用した構造化レスポンスや型安全性、エージェント(Agent)・...
AI開発 Claude Desktop Model Context Protocol (MCP) でMemory機能を実装する完全ガイド
はじめに本記事では、Claude DesktopにModel Context Protocol (MCP)を使用してMemory機能を実装する方法を詳しく解説します。この機能により、AIアシスタントに長期記憶機能を追加し、よりパーソナライズ...
クラウドサービス Claude Desktop MCP × Sourcesage × Replit Agent × AWS統合ガイド
はじめに本記事では、企業環境でのセキュアな開発を実現するための統合アプローチについて解説します。Claude Desktop MCP、Sourcesage、Replit Agent、そしてAWSのサービスを組み合わせることで、セキュリティを...
機械学習 Llama 3.2 Vision Finetuning Unsloth Radiography （📒Googgle colabノートブック付）
はじめにこのノートブックでは、医療画像分析のための大規模言語ビジョンモデル(Vision Language Model: VLM)のファインチューニングを行います。具体的には、Llama 3.2 11Bモデルを使用して、X線画像、CTスキャ...
プログラミング LangChainのデバッグを極める：コールバックとロギングの実践的ガイド
🎯 この記事の目的この記事では、LangChainを使用する際の効果的なデバッグ方法について、実践的なコード例を交えて解説します。特にBaseCallbackHandlerを活用したデバッグ手法に焦点を当てます。langchain のRun...