Machine learning: 機械学習 †
記事:
Amazon Q Developer †
rulesync: 複数の生成AI向けのruleファイルの統合管理 †
記事:
Claude Code: Anthropicが開発したエージェント型コーディングツール †
例：
- git repoの場合、cloneしたフォルダで "/init" で リポジトリを分析して CLAUDE.md を作ってくれる
- --continue, -c: "claude -c" で直近の会話に戻れる
- 簡易な英語で説明：CEFR 1の英語で説明して。
- <PR URL> をghコマンドを使ってレビューして
- 現状のリポジトリに合わせて README.md を更新して
記事:
危険なコマンドを禁止する †
危険なコマンドをagentに実行されては困るので防止したい。
- "rm -rf ~/" でホームディレクトリ以下を削除されてしまったケース。
- DBにコマンド実行して破壊するケース
- git rebase/pushでリポジトリを破壊するケース
- デプロイツールを勝手に実行(terraform apply, ansible)
記事:
llms.txt: AIクローラー対策 †
記事:
dockerを利用した環境構築 †
記事:
Open Interpreter: localでも動作、複数モデル選択可能なLLVM †
- The Open Interpreter Project
- localで実行可能
- 複数のモデルを選択可能: Code-Llama(無料), GPT-4(有料。ChatGPTのAPIキーを使う)
- たくさんpipモジュールをインストールするので、dockerで動作させると環境を汚さなくてよい
記事:
社内でのAIサービス利用ガイドライン †
記事:
LLMs(Large Language Model): 大規模言語モデル/プロンプトエンジニアリング †
記事:
機械学習による超解像技術(アップスケーリング) †
- 普通の拡大アルゴリズムでは、ぼやけた/ノイズが入った画像になるのに対し、機械学習を用いたものは比較的ハッキリした画像になる
- GPU(NVIDIA Geforce/AMD Radeon/Intel内蔵)に対応したものは動作が早い
静止画/動画:
ゲーム/GUI/リアルタイム:
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