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記事一覧
技術、設計、AI、過程、随筆。書き散らしたものをゆっくり並べ直しています。176 本。
mise で開発環境を 1 ファイルに寄せる — ランタイム・env・タスク・CI の運用記録
言語ランタイム・環境変数・タスク実行を mise.toml の単一設定にまとめ、asdf + direnv + Makefile の三重管理を畳む運用記録です。tools / env / tasks の各セクション、jdx/mise-action でローカルと CI を揃える方法、trust や lockfile の落とし穴までを運用者目線で整理します。
.gitignore だけが「無視」じゃない — Git の無視を運用者目線で棚卸しする
ファイルを Git から外す方法は .gitignore だけではありません。.git/info/exclude のローカル無視、core.excludesFile のグローバル ignore、追跡済みファイルを扱う git rm --cached / assume-unchanged / skip-worktree を、worktree ベースのソロ開発の運用目線で使い分けます。
自分は LLM の重みの中にいるのか — 学習データ帰属を運用者目線で読む
intheweights.com が投げる『あなたは学習済みモデルの重みに含まれるか』という問い。memorization と membership inference の違い、なぜ『含まれる』の判定が難しいのか、そして fine-tune や RAG で自分が『他人を重みに入れる側』になったときの運用者の責任を整理します。
backdrop-filter では作れない「屈折するガラス」— iOS 26 Liquid Glass を Web で再現する判断軸
iOS 26 の Liquid Glass がガラスに見えるのは、半透明やぼかしではなく背景がレンズのように歪む屈折のためです。CSS の backdrop-filter は仕様上この屈折を作れません。WebGL シェーダーで屈折をどう実装するか、そして設計者として「いつ CSS をやめてシェーダーに切り替えるか」の判断軸を整理します。
GET に body を付けたかった人へ — HTTP QUERY メソッド (RFC 10008) を運用者目線で読む
2026 年に RFC 10008 として標準化された HTTP QUERY メソッドを、Rails / Next.js の API を運用する立場から読みます。GET-with-body の回避策と POST /search の嘘を、安全で冪等で body 付きの新メソッドがどう置き換えるのか。キャッシュ設計という一番の論点まで含めて整理します。
ローカルLLMが「使える」に変わった2026年 — 75% パリティを運用者目線で読む
M2 Mac (64GB) + LM Studio で Gemma 4 / Qwen 3 / GPT-OSS がフロンティアの約 75% に届いた、という HN 首位記事を運用者目線で読みます。75% の但し書き、どのタスクをローカルに寄せ、残り 25% をどこで払うか。コスト・プライバシー・精度の損益分岐を、自分が運用者になる覚悟込みで整理します。
launchd で自動化を 24/7 回すと踏む罠 — 個人運用の再点検
macOS の launchd で記事・動画の自動投稿を半年回してきた実体験から、cron が動かない / PATH と timeout で転ぶ / 依存サービスの起動順 / stuck プロセスの累積 という運用上の罠と対処を、個人運用 (solo-dev) の視点で再点検します。監視をどこまでやらないかの線引きも書きます。
日本語 RAG をローカル SLM に任せていいか — 4 モデル 15 問ベンチを運用者目線で読む
Gemini 2.5-flash と qwen 系のローカル SLM を同じ 15 問の日本語 RAG で比べた実測記事を起点に、品質・コスト・運用負荷の三軸でどこまでローカルに寄せられるかを運用者目線で整理します。サイズが大きいほど良いとは限らない、という結果の読み方も書きます。
AI の UI を「それっぽい」で止めない — DESIGN.md に値ではなく役割を書く
AI コーディングエージェントが吐く UI が「いかにも生成」に見えるのは、色や余白の値だけを渡して役割と理由を渡していないからです。DESIGN.md に値・役割・避けるべきパターンを先に固定してエージェントに参照させ、設計の一貫性を保つ運用を、AetherEchoes のトークン実例とともにまとめます。
「動いた」は安全の証明ではない — AI 生成コードを静的スキャンで検証する運用
AI が書いたコードは「動いた」時点が一番危ない。鍵の直書きやコマンドインジェクションが、動くという事実に隠れるからです。自作スキャナの知見をきっかけに、AI 起稿コードを人間レビューと静的解析の二重ゲートに通す運用を、運用者目線でまとめます。