実験ログ、考察、検証データを公開。 記事から Skills へつながる、実務向けの読み物。
DeerFlow / OpenClaw / Claude Code の実験ログをつなぎ、AI を単発利用から運用基盤へ移すための読み物。
実験テーマ・基盤・実務への転用先で記事を探せます。
プロンプトエンジニアリングを、目的、前提、制約、出力形式を設計する仕事の型として整理し、実務で使う時の基本と限界を解説する。
AIエージェント導入前に確認したい、メール添付やWebクロールの危険ファイル、誤削除、権限過多、外部指示、ログ設計を整理する。
MCPを、AIアプリケーションが外部データやツールとつながるための共通プロトコルとして、AIエージェント活用の文脈で解説する。
RAGを、外部文書を検索して生成AIの回答に使う仕組みとして整理し、社内資料検索で使う時の注意点を解説する。
AIワークフローを、人、AI、既存ツールの分担設計として整理し、導入前に分解すべき業務工程と品質管理を解説する。
チャットボットの種類、定型回答とAI生成型の違い、FAQや社内資料をどう学習・検索させるか、AIエージェントとの違いを整理する。
AIエージェントを、生成AIに作業の流れとツール利用を組み合わせた仕組みとして整理し、仕事で使う前の基本を解説する。
Hermes Agentを、自分のサーバー上に常駐し、スキルと記憶を育てる自己改善型のオープンソースAIエージェントとして、OpenClawとの違いを中心に実務目線で整理する。
OpenClawを実際の業務でどう活用しているかを、リサーチの定時自動化、AI秘書、SNS運用、記事やサイト制作、プログラミング自動化、定型レポートといった具体例で整理する。
Windows 11 + WSL2 + Docker Desktop 環境で DeerFlow 2.0 のPoCを自動構築した際に詰まりやすかった6つのポイントと解決策をまとめる。
DeerFlowを、複雑なタスクを分解し、隔離環境で実行し、成果物までつなげるAIエージェント基盤として実務目線で整理する。
OpenClawを単なるAIチャットツールではなく、複数モデルの使い分け、ルーティング、評価、改善を回すAI運用基盤として整理する。
記事は考え方の整理。Skills は AI に渡すだけで動く実装パッケージ。 自分で組み立てる手間なく、すぐ実務に投入できます。
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