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4週間目：昼寝をしながら10エージェントのマーケティングプラットフォームを構築中
マルチテナントアーキテクチャを備えた3つのAIマーケティングエージェントを4週間で構築しました。これは前回のプロダクトで1ヶ月かかった量と同じで、そのプロダクトはローンチまで7ヶ月かかりました。
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ソロ開発者のための安全なデプロイ：AIを使ってFeature Flagで安全にリリースした話
重要なTTSエンジンの入れ替えを「うまくいくことを祈る」だけで出荷しそうになりました。しかしAIアシスタントがリスクを指摘し、完璧なfeature flag戦略の構築を手伝ってくれました。
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3分から500msへ：意味不明だったサインアップバグの話
3分かかるサインアップの遅延を追跡した結果、原因はシュレディンガーのユーザーでした。データベースの書き込みと読み込みのレプリケーションラグにより、ユーザーが「存在している」と「存在していない」が同時に起きていたのです。
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AIゴーストライターは悪い考えです。代わりにAI「思考パートナー」を使う方法をお教えします
自分の専門分野について自信満々に間違った情報を述べるAIツールを見て、ツールを作り直しました。あなたをコントロールの座に置く4ステップのワークフローをご紹介します。
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1つのAIパラメータ変更で月$54のコスト
Cloud Run移行は完璧だと思っていました。しかし、たった1つのAIパラメータ — temperatureが0ではなく0.7に設定されていたこと — が30%のAPI呼び出し失敗と月$54の無駄なトークンを引き起こしました。
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広告からエンジニアリングへ：DIALOGUEを構築して学んだ技術的教訓
AWSからGCPに移行し、92%のコスト削減と10倍のパフォーマンス向上を達成しました。「ベストプラクティス」を捨てて実際に機能するプラグマティックなアーキテクチャを選んだ教訓をお伝えします。
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DIALOGUE：AIポッドキャストジェネレーターをゼロから構築する（そして多くのことを学ぶ）
コンテンツが作成される前に形を整えられるAIポッドキャストジェネレーターを構築しました。通勤中にAIがWikipediaを読み上げるだけなのにはうんざりしていたからです。
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Google Gemini 2.5 Proが今や私のコーディングパートナー
5,000時間にわたるAIモデルのテストを経て、Gemini 2.5 ProがコーディングでClaudeやChatGPTを上回りました。複雑なアプリケーション構築のデフォルトツールになった理由をお伝えします。
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CrewAIはすごい！ - 私のファーストインプレッション
CrewAIでAI生成ポッドキャストを10日間構築した結果、フレームワークは驚くほど使いやすいものの、高品質なコンテンツには依然として人間の真剣な努力が必要だと学びました。
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ズルしました：Sydneyが10-Kレポートのナラティブを読めるようになりました
戦略的にスコープを7社に限定することで、Big Techの年次報告書10年分のナラティブコンテンツをSydneyが読めるようにスケールさせました。コストと機能のバランスの取り方をご紹介します。
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Less Is More（少ないほうが豊か）
2つのAIエージェントを1つのマルチタレントアシスタントに統合しました。S&P 500の財務分析と15年分のブログコンテンツの両方を分析できます。少ないことは本当に豊かなのです。
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S&P500エージェントMVPローンチ：SECデータに基づく金融質問への回答
10年分のSECデータを使って金融の質問に答えるAIエージェントを構築しました。ストリーミングの課題もようやく解決し、リアルタイムかつ検証可能になりました。