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      • RustとONNXで組むembedding・rerank API
      • WordPressに近いDjangoブログ基盤の設計
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      • Clefの注文画面操作を追加学習・軽量化
      • Jev-Omniのマルチモーダル判定とClefとの比較
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      • DeepSeek V4 Flash 0731のvLLM実測とCPU KV offload
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      • DeepSeek-V4-FlashをDwarfStar4の2ノードで評価
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      • MiMo V2.5 Proの単一・dual GPU計測
      • DeepSeek V4 Flash Q2のDwarfStar 4実測
      • Qwen3.6-27BのNVFP4・MTP・LoRA実測
      • DeepSeek-V4-Flashのローカル推論:llama.cppとBlackwell 96GB×2
      • Qwen3.6-27Bの推論とロール別LoRA計画
      • Kimi-K2.6のCPU / GPU配置とコード生成
      • NVFP4で翻訳と日本語3文体のデータを生成
      • GLM-5.1のexpert配置とHybrid推論
      • MiniMax-M2.7の速度と非商用制限
      • Qwen3.5-397B-A17BのDjango実装と推論速度
      • GLM-5.1のexpert配置と生成速度
      • Dagsterで会話の分岐と評価データを管理する
      • Qwen3.5による6ページの歯科サイト生成
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      ソフトウェアツール

      開発ツール、IDE設定、MCP統合、コード分析ユーティリティ。

      技術メモとして残していた ObsidianノートにAIの要約を利用しています。

      shelpa-mcpの仮想パイプラインとCWD管理

      LLM向けMCPサーバーshelpaのコマンド分離、パイプライン、CWD、監査ミラーを記録します。AIシステム開発で実装した制限と、モデルに利用を定着させられなかった結果です。

      shelpaのパス制限・監査ミラーと廃止の理由

      LLM向けMCPシェルshelpaのパス脱出とメモリ上限を対策しました。LLM導入で直面したツール選択・パイプ構文の問題と、復旧に使えた監査ミラーを記録します。

      homelabで使う9本のRust製MCPサーバー

      familiarを支える検索、コード解析、DB参照など9本のRust製MCPサーバーを紹介します。LLM導入とAIシステム開発に使う責務分担・コンテキスト制限・非同期連携の設計です。

      voracleのresearchを開発フローに組み込む

      ウェブ調査をvaultへ保存するvoracleのresearchを安定化しました。UTF-8 panic修正、ONNXモデル移行、MCP統合を通じ、LLM導入後の開発で調査結果を再利用する仕組みを記録 …

      shelpaからfilesystemへ: ファイル操作と復旧の再設計

      Rust製MCPサーバーshelpaを14ツールのfilesystemへ再設計しました。AIシステム開発に使うワーカーの誤操作に備え、ゴミ箱・undo/redo・履歴追跡を実装した記録です。

      voracleでObsidianを検索し、LLM会話を取り込む

      Rust製MCP / CLIのvoracleを実装。開発業務へのLLM導入に使うObsidian検索、差分embedding cache、会話取り込みをまとめます。

      aichatのsymlink環境でfunction callingが止まる原因

      aichatのshell toolがPATHの再帰で停止した原因と修正。LLM導入で使う開発ツール連携を、実パス比較で安定させた記録です。

      pathfinderのMCP応答を変えて精度を比較

      pathfinderのmaybe_exts・件数・boolを比較し、70問と40タスクで測定。LLM導入とMCPツール開発で使う応答設計の記録です。

      pathfinderのパス解決とMCP検証

      Rust製pathfinderを約4,000ファイルでfilesystem MCPと比較し、contextを約10,000 tokens減らしました。LLM導入の開発支援向けに、ColBERTのパス候 …

      ctreeのAST解析とMCP連携

      Rust製ctreeでコード構造と変更をハッシュ付きの要約にしました。LLM導入による開発支援に向け、strong/weakの解析範囲とpathfinder・Serenaの使い分けを説明します。

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