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AIエージェントを自作して本番運用する方法｜最小構成の実装とサブエージェント設計
AIエージェントを自作して、本番運用するまでの話をする。ノーコードツールの紹介記事ではない。自分でコードを書いてエージェントを組み、無人で走らせ続けるエンジニア向けの内容だ。 僕は1人で開発しているSaaS「ThreadPost」の裏側で、複数のAIエージェントを毎日本番稼働させている。
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注目記事
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ローカルLLMのおすすめ構成2026｜モデルと実行ツールを実測で選ぶ完全ガイド
「ローカルLLMを始めたいが、モデルもツールも選択肢が多すぎて何がおすすめか分からない」——この記事はその質問に、実際に手元のマシンで動かして検証した結果から答える選び方ガイドだ。 僕は1人でSaaSを開発しながら、APIコスト削減とオフライン検証のためにローカルLLM環境を複数構成で運用してきた。
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AI活用Tips
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Claude Codeのインストール方法｜OS別手順とエラー別トラブル対処の完全版
Claude Codeのインストールは、うまくいけば1行のコマンドで30秒で終わる。この記事はその1行と、うまくいかなかったときの原因別対処、インストール後に最初にやるべき設定までをまとめた「詰まらないための網羅版」だ。 僕はClaude CodeでSaaSを1人開発していて、Mac・Windows(WSL)・クラウド環境それぞれでセットアップしてきた。
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AI活用Tips最新記事
·149 views·しんたろー
資金ゼロの高校生が他人の筋トレをゲーム化し、TikTokで自慢させ月商210万円を稼いだ戦略
渾身のSaaSやアプリをリリースしても、新規獲得単価（CPA）の高騰に絶望する開発者たち。 1ユーザーの獲得に約1,500円を溶かし、毎月100万円以上の広告費をプラットフォームに上納するだけの地獄。 今回は、英語圏のクローズドな起業家コミュニティでしか共有されていない「広告費ゼロで億を作るバイラル戦略」を完全に解剖した。この情報は日本の常識を破壊する。
·210 views·しんたろー
嘘だろ。Claude Codeに丸投げしたらSaaSの顔が1日で完成した。
AIに丸投げしたら1日でSaaSの顔が揃った ※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。 SaaSは機能だけ作っても公開できない。 プライバシーポリシー、特商法、利用規約、ヘッダー、フッター、CTAセクション。 全部の「顔」が必要で、これが地味にキツい。 開発者にとって、自分が作った最高の機能を早く世に出したいという思いは強い。
·172 views·しんたろー
【2026年版】AIエージェントの記憶と思考を制御する10の法則｜1人SaaS開発者の実践知
AIエージェントを作っていて「なんだか回答が浅い」「長い指示を与えたのに肝心な部分を無視される」と悩むことはないだろうか。結論から言うと、それはプロンプトのせいだけではない。AIの「記憶の引き出し方」と「進化のプロセス」を設計していないことが原因だ。 僕は普段、Claude Codeというツールを使って1人でSaaSを開発している。
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Claude Code「Computer Use」公開。なぜAI向けファイルllms.txtが開発に不可欠になるのか
Claude CodeがGUI操作を自律実行する機能を公開した。 ブラウザを開いてクリックし、ビルドのテストまで全自動でこなす。 AIが単なるコーディングアシスタントから「自律的なソフトウェアエンジニア」に進化する瞬間だ。 開発者はブラウザ自動化ツールの選定から解放される。 同時に、AIに読ませるための「llms.txt」が新たな必須要件になる。
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経験ゼロの20代学生が「ただの鳥のラジコン」をオタクに投げるだけで1年で2億円を調達した
ハードウェア開発やD2C事業で、顧客獲得単価（CPA）が15,000円を超えて青ざめている起業家へ。 大企業の数十億円規模の広告費に押しつぶされ、倉庫に1,000万円以上の在庫の山を抱える前に、この記事を読んでほしい。 これは中国の未翻訳投資家向けレポートから解読した、資金ゼロから巨大市場をひっくり返す「コミュニティ主導型」の最新ハードウェア戦略だ。
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【月商600万】AIで毎日100件の記事を量産し病んだ底辺ライターが手書きの手紙を売る逆張り戦略
AIで毎日100件の投稿を量産しても、エンゲージメント率0.1%の壁に絶望しているSNS運用者へ。 必死にプロンプトをこねくり回し、1万字の完璧なSEO記事を書いても、誰からも読まれない。 「自分はただのコピペマシーンなのか？」 そうやって虚無感に押し潰されそうになっているなら、この記事があなたの人生を変える。
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なぜMetaのKernelEvolveはAI処理速度を60%向上できたのか。公式発表から読み解く開発の完全ガイド
AIエージェントがインフラの限界を突破した日 Metaが発表した自律型システムが、AIモデルの推論スループットを60%向上させた。 人間の専門家が数週間かける最適化作業を、わずか数時間で完了させたのだ。 これは単なるツールアップデートではない。 AIエージェントの役割が「コード生成」から「ハードウェアの低レベル最適化」へと完全にシフトした瞬間だ。
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Cursor 3.0の複数エージェント稼働で発生する引き継ぎの失敗と5フェーズのプロセス設計
Cursor 3.0の複数エージェント並行稼働 Cursor 3.0がリリースされた。 複数エージェントが並行稼働する。 ローカル環境で稼働する。 worktreesで稼働する。 クラウド環境で稼働する。 リモートSSH環境で稼働する。 Cmd+Shift+Pを入力する。 Agents Windowを起動する。 いつでもIDEに戻ることができる。 両方を同時に開くこともできる。
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なぜCursor 3.0のエージェント並列化で開発が変わるのか。公式情報からClaude Code連携を学ぶ完全ガイド
冒頭フック 出た。Cursor 3.0の目玉機能、エージェントの並列実行だ。 ローカルやクラウドをまたいで複数のAIを同時に走らせる。完全に力技だ。 でも、数を増やせばコードの品質が上がるわけじゃない。 並行してAI界隈で起きているのは、Claude Codeのカスタムスキルを使った「品質ゲート」と「AutoHarness」による厳格なパイプライン化だ。 量で殴るか、質で制御するか。
