AI×コーディング

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AIエージェントのトレーシング実装|全経路を追ってトークン浪費と失敗箇所を可視化

AIエージェントのトレーシングは、各ステップの処理をスパンとして記録し、トークン浪費と失敗箇所を1本の経路で追える状態にする手法です。OpenTelemetryのGenAI規約(gen_ai.*属性)で計装する手順を、最小コード例とともに基礎から解説します。
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Qwen3-Coderはクラウドで使うべきか|料金・コーディング精度・データ取扱いをClaude・GLM・DeepSeekと比較

Qwen3-Coderをクラウドで使う判断材料を、DashScopeの料金(文脈長で段階課金)・第三者ベンチ・速度・データ取扱い・Claude Code連携で整理。最新Qwen3-Coder-Nextや小型30B、GLM-5.2やDeepSeek・Kimiとの使い分け、ローカル実行の橋渡しまで。
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Kimi K2.7-Codeはクラウドで使うべきか|料金・コーディング精度・データ取扱いをClaude・GLM・DeepSeekと比較

Kimi K2.7-Codeをクラウドで使う判断材料を、公式の料金・コーディングベンチ・速度・データの扱い・Claude Code連携の観点で整理。基盤K2.6との関係、GLM-5.2やDeepSeek V4との立ち位置の違い、自己ホストの推奨スペックや乗り換えの損益分岐まで一通り。
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DeepSeek V4はクラウドで使うべきか|料金・コーディング精度・データ取扱いをClaude・GLM-5.2と比較

DeepSeek V4をクラウドで使う価値があるかを、料金・コーディング精度・速度・使い勝手とデータの扱いでClaude・GPT-5.5・GLM-5.2と比較。最安級の従量API、競技コードの強さ、中国処理のデータ注意点まで2026年時点の公表値で整理しました。
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GLM-5.2はローカルではなくクラウドで使うべきか|Claude・Codex比較と料金の目安

GLM-5.2をローカルではなくクラウドで使う価値があるかを、料金・コーディング精度・速度・使い勝手でClaudeやOpenAI Codexと比較。2026年6月時点の公表値・第三者計測をもとに、従量APIとGLM Coding Planの料金、ベンチの目安、ローカル実行との使い分けまで整理しました。
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LovableやBoltで作ったアプリが本番で詰まる理由|プロトタイプを実運用へ移す移行手順

LovableやBoltで作ったアプリを本番運用へ移す手順。コードやデータの書き出しはできる一方、監視・CI/CD・権限管理・本番向けロールバックは利用者側で整える必要がある。作り直す・留まる・中間道の三択と、コード抽出からデータ移行・ロールバックまでの移行手順を整理する。
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OllamaでローカルRAGパイプラインを構築する方法

ローカルRAGは、文書の検索から回答生成までを自分の環境内で完結させる構成。OllamaでローカルLLMと埋め込みモデルを使い、Python/TypeScriptで「取り込み・分割・ベクトル化・検索・生成」のパイプラインを最小構成から組む手順を、現行APIと実装時の落とし穴つきで解説する。
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AIコーディングツールはどれを選ぶ?Cursor・Copilot・Claude Code・Codexを用途別に比較

GitHub Copilotは6月1日に従量制のAIクレジットへ移行し、OpenAI Codexも4月2日にトークン使用量ベースへ更新済み。GitHub Copilotの公式アナウンスによれば、課金は2026年6月1日にAIクレジットベースへ移行しました(コード補完は有料プランで無料据え置き)。
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Claude Code を安全に自律実行する方法|Hook・/sandbox・隔離でリスクを下げる

Claude Code のガードレールとは、危険なコマンドの実行を抑えるための仕組みの総称。単一機能ではなく、権限ルール(permission rules)・承認プロンプト・Hook・ /sandbox ・コンテナ/VMといった複数の層で成り立っています。
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Codex Skillsの使い方|SKILL.mdの書き方と段階的開示・AGENTS.mdの使い分け

Codex SkillsはSKILL.mdに手順や参考資料をまとめ、必要なときだけCodexに読み込ませる仕組みです。YAML設定欄と本文の2段構造、段階的開示でトークンを抑える書き方、AGENTS.mdとの使い分け、スキルが呼び出されない時の対処まで具体的に解説します。