AIMockでAIエージェントのテストを決定論的にする — LLM・ベクトルDB・MCP・A2Aを1つのポートでモックする
AIMockはLLM・ベクトルDB・MCP・A2Aを1つのポートでモックします。エージェントのテストスイートが3秒以内に、毎回同じ出力で完了します。
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AIエージェントと5ラウンドでブログのロゴを作る — 手元に残ったのは/logoスキルと3本のスクリプト
AIエージェントとブログのロゴとコードフォントを作り直した記録です。壊れたSVGの字形、正規表現によるバウンディングボックス、間違った漢字、そしてそこから生まれた/logoスキルを扱います。
画像生成AIのアーキテクチャ対決：Autoregressive vs Diffusion — 2026年の勝者は？
gpt-image-1とDALL-E 3のアーキテクチャの違いを、自己回帰的なトークン生成と反復ノイズ除去、連続と離散の壁、DiT、そして2026年の三つ巴市場から解説します。
git includeIf と filter-repo --mailmap で直す — 27個の個人リポジトリに紛れ込んでいた会社のメールアドレス
Gitのidentityはリポジトリではなくディレクトリに属する。includeIf gitdirで以後を直し、git filter-repo --mailmapで既にpushしたコミットを直す。
Astroのコンテンツコレクションだけでブログを運用する — CMSを捨て、MDXを選び、外部キーを型で置き換えた話
このブログにCMSがない理由。画像から決まったディレクトリ構成、MarkdownではなくMDXを選んだ判断、そして外部キーの代わりになったタグレジストリについて整理します。
A2A と MCP は何が違う？エージェント間通信プロトコルの設計思想を整理してみた
MCPだけではエージェント間通信に足りない理由を、対等性・Agent Cardによる能力発見・非同期タスク管理から整理し、両プロトコルがHTTPを選んだ理由まで解説します。
Python の yield で動作中の AI エージェントに入力をストリーミングする — return との違いと Node.js での実装
Python の yield が return とどう違うか、そして async ジェネレーターをプロンプトとして渡すことで長時間動作する AI エージェントに入力をストリーミングする方法を、Node.js の等価な書き方とともに解説します。