#LLM LLMにおいて扱われる複数文字のチャンク。1文字ずつ読むのではなく、まずはトークンに分割されトークン列が作られる

Large Language Model Wiki #LLM #Documentation Andrej Karpathyが提唱した、LLMが構造化されたmarkdown wikiを継続的に構築・保守する個人ナレッジベースのパターン。 3層構成: Raw Sources（不変の一次資料）、Wiki（LLMが生成・更新するmarkdown群）、Schema（構造と運用規約の設定ファイル） 3つのコアプリミティブ: Ingest（新規ソースを既存ページへ統合）、Query（wikiを検索して回答し、価値ある結果は新ページとしてfile back）、Lint（矛盾・古い記述・orphanページ・cross-reference欠落を定期検査） 動機は「ナレッジベース保守の面倒な部分は読むことや考えることではなく、bookkeeping」という洞察。人間はsource curationと問いに集中し、bookkeepingはLLMに委譲する https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

#Programming #LLM OpenAIが提供するコーディングエージェントのデスクトップ/Webアプリケーション Codex（CLI）がローカル実行なのに対し、クラウドサンドボックス上で複数エージェントを並列実行できる https://openai.com/codex/

#Programming #LLM OpenAIが提供するオープンソースのCLIコーディングエージェント ターミナル上でコードの読み取り・編集・実行が可能で、Rust製 MCPサーバーとの連携によりサードパーティツールと統合可能 コードレビューエージェントによるプッシュ前のレビュー機能 ローカルでのトランスクリプト保存による継続作業 https://github.com/openai/codex

#LLM 事前トレーニング済みのGPTが特定のタスクを行う際に行う微調整

Generative Pre-Trained Transformer 生成的事前トレーニング済みトランスフォーマー #LLM トランスフォーマーのデコーダー部のみを採用したもの 事前トレーニングを行い精度を高める GPT-2では、インターネット上の文書において次の単語を予測するというトレーニング方法を用いて精度が大きく向上した

#LLM Cognition社によるソフトウェアエンジニアを模した自律型会話型エージェント https://docs.devin.ai/get-started/devin-intro

#LLM Claude Codeによるエージェント開発のノウハウが集約されたドキュメント集 https://claudelog.com/

#LLM

#LLM

#LLM Claude CodeのPlugins機能が2025/10/10にパブリックベータとして公開されたブログ Claude Code Templates https://www.anthropic.com/news/claude-code-plugins

#LLM Devinと連携されたリポジトリに対して回答を得るAsk特化のAIアシスタント 検索対象は自動でインデックスされる https://docs.devin.ai/work-with-devin/devin-search

#LLM ニューラルネットワークをベースとしたseq2seqの後継 再帰的な回路を取り除いて、エンコーダーとデコーダーを分割したもの

#Documentation #LLM Devinと連携されたリポジトリの内容を説明するWikiを生成する機能 自動でインデックスされる

#LLM Playwright向けのMCPサーバー、ブラウザ操作を自然言語で伝え動作させることができる https://github.com/microsoft/playwright-mcp

#LLM #Documentation Devinの一つの機能であるDevin WikiをPublicなリポジトリに絞って利用できるOSS Devin Searchに相当するAsk機能も備えている https://docs.devin.ai/work-with-devin/deepwiki

#LLM Claude Codeセッションをスマートフォンやタブレットからリモート操作できる機能。claude remote-controlコマンドでセッションを起動し、QRコードまたはセッションURLで接続する コード実行やファイルアクセスはすべてローカルマシン上で行われる https://code.claude.com/docs/en/remote-control

#Programming #LLM Claude Codeでのレスポンスの品質・速度・コストのトレードオフを制御するパラメータ low / medium / high（デフォルト）/ max の4段階 思考の深さ、ツール呼び出し回数、レスポンス長のすべてに影響する high ではほぼ常にextended thinkingが発動し、low では簡単なタスクで思考をスキップ 4.6 で導入され、budget_tokens の代替として設計された プロンプトに ultrathink などのトリガーワードを含めることでも制御可能（Claude Code固有機能） https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort

#Programming #LLM Claude Codeのメインタスク実行中でも使えるサイドチャットコマンド 会話コンテキストを参照して回答するが、ツールアクセスはない 質問と回答はephemeralで会話履歴に残らない https://code.claude.com/docs/en/interactive-mode#side-questions-with-%2Fbtw

#LLM #Documentation Claude Codeにおいて、 .claude/commands ディレクトリ内にMarkdownファイルを用意しプロンプトを記述すると再利用が可能になる機能 https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/slash-commands#%E3%82%AB%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%A0%E3%82%B9%E3%83%A9%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%B3%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%83%89

#LLM Claude Codeで--worktreeフラグによりGitのworktreeを作成し、複数セッションの並行実行を可能にする分離環境。サブエージェントもisolation: worktreeで利用可能 https://code.claude.com/docs/en/common-workflows#run-parallel-claude-code-sessions-with-git-worktrees

#LLM Pull Requestのコードレビューを自動化するAnthropic公式のPlugins。claude-plugin-officialで配布される 4つのサブエージェントを並列実行し、CLAUDE.md準拠・バグ検出・git履歴分析を独立に監査する 各指摘を0-100で信頼度スコアリングし、80以上のみをPRコメントとして投稿する ドラフト・trivial・レビュー済みPRは自動でスキップする https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/tree/main/plugins/code-review

#Programming #LLM Claude Codeのセッション中にプロンプトを定期実行するスケジュール機能 /loop [interval] <prompt> で一定間隔の繰り返し実行（例: /loop 5m check if the deploy finished） 自然言語でワンショットのリマインダーも設定可能 セッションスコープのため終了時に消える。永続的なスケジュールにはGitHub ActionsやDesktop scheduled tasksを使う https://code.claude.com/docs/en/scheduled-tasks

#LLM Claude Codeの動作をフックとし、シェルコマンドを実行することができる設定 .claude/settings.json に記述する https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/hooks-guide

#LLM Claude Codeにおいて、特定のタイプのタスクを処理するために用意する専門性を持った会話型エージェント .claude/agents ディレクトリ内でのファイル管理が可能で、初回ファイル生成は /agents コマンドの利用が推奨される https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/sub-agents

#LLM Claude Codeの機能。多数のサブエージェントを大規模にオーケストレーションするJavaScriptスクリプトをClaudeが実行時に生成し、ランタイムがバックグラウンドで実行する（セッションは応答可能なまま、同一セッション内でresume可能） サブエージェントやスキルがClaude自身をオーケストレータにするのに対し、Dynamic Workflowsは「プランをコードに移す」点が異なる。中間結果はスクリプト変数に保持され、Claudeのコンテキストウインドウには最終回答だけが載る。独立エージェント同士のadversarial reviewなど反復的な品質パターンを適用できる 制約: 同時16 / 通算1000 agent。workflow本体はFS・シェルに触れず、操作はagentのみが担う 起動: プロンプトに workflow を含める、または effort を ultracode（xhigh + 自動オーケストレーション）に設定 同梱の /deep-research がbundled workflowとして付属する research preview。全有料プラン（Proは /config）と API / Bedrock / Vertex / Foundry で利用可（要Claude Code v2.1.154+） https://code.claude.com/docs/en/workflows

#LLM Claude CodeをWeb上で実行できるページ ネットワークセキュリティをカスタマイズ可能 Network access and security https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/claude-code-on-the-web

#LLM Claude Codeの組み込みタスク管理システムで、Todoの後継機能 タスク間の依存関係（blocks/blockedBy）をDAGで管理し、CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID環境変数で複数セッション間の共有が可能 https://code.claude.com/docs/en/interactive-mode#task-list

#LLM Claude CodeではMCPに即したサーバーを利用可能 https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/mcp#enterprise-mcp-configuration

#LLM Claude Codeに標準搭載されるサブエージェントの一つ Claude Code、Claude Agent SDK、Claude APIに関する質問に回答する llms.txtを索引として公式ドキュメントを動的に取得し最新情報を参照する

#LLM Claude Codeにおいて、以下のようなカスタム設定を共有、配布するような仕組み カスタムスラッシュコマンド サブエージェント Hooks MCP servers https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/plugins#quickstart

#LLM Claude Codeにおいて、コード編集を行わず計画を出力してユーザーへの承認をリクエストするモード

#LLM Claude Codeの複数インスタンスをチームとして協調動作させる実験的機能 1つのセッションがTeam Leadとなりタスク分割・割り当て・統合を行い、Teammateが独立したコンテキストウインドウで並列に作業する。サブエージェントと異なりTeammate同士が直接メッセージングできる 共有タスクリスト・メールボックスによるエージェント間連携 Delegate Modeでリーダーをコーディネーション専任にできる Plan Approval Modeでリスクのある作業に計画承認を要求可能 表示モードはin-processとsplit panes（tmux/iTerm2）の2種類 https://code.claude.com/docs/en/agent-teams

#LLM Claude CodeのPlan Modeにおいて、Opusモデルを利用し、計画の承認後は自動でSonnetモデルに切り替えるモード https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/model-config#opusplan-model-setting

#Programming #LLM Claude Codeにおいてclaude-plugin-officialが公開している LSP（Language Server Protocol）プラグインを追加し、リアルタイムコード知能を提供する機能 主な特徴: 言語サーバーバイナリのインストールが必須 IDE統合時に診断情報が自動共有される 公式マーケットプレイスから言語別プラグインを追加可能 サポート言語: C/C++ C# Go(gopls) Java Lua PHP Python Rust Swift TypeScript 設定例（.claude/settings.json）: { "enabledPlugins": { "rust-analyzer-lsp@claude-plugins-official": true } } https://code.claude.com/docs/en/discover-plugins https://code.claude.com/docs/en/plugins https://github.com/anthropics/claude-plugins-official

Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成 #LLM プロンプトエンジニアリングにおいて、LLMが学習済みータだけではなく、外部データベースから関連情報を検索し、回答を生成する技術

#Programming #LLM CLIで直接動作する会話型エージェント型コーディングツール Anthropic社が提供しClaudeモデルの利用を前提にする IDEとの統合が可能 https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/overview

#LLM ファインチューニングをする際、以下の3つの特性を満たすようにすること helpful（有用） honest（正直） harmless（無害）

#LLM プロンプトエンジニアリングにおいて、プロンプトの冒頭を過ぎたところから中盤にかけて形成されるゾーンが、コンテキストにおいて重視されずらい現象

#LLM Anthropic社が2026年5月28日に発表したClaudeの最上位モデル agenticタスクでの判断力が向上し、コード欠陥の見逃しが前世代比で約1/4に Dynamic Workflows（数百並列のサブエージェントによる大規模オーケストレーション）に対応 Fast modeが2.5x高速・従来比3x安価（$10/$50 per Mトークン）、本体価格は4.7据え置きで$5/$25 Messages APIでタスク途中のsystemエントリ挿入がprompt cacheを壊さず可能に ベンチ: Online-Mind2Web 84%、Super-Agentで全ケース完遂、Legal Agent Benchmarkで初のall-pass 10%超 https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8

#LLM Anthropic社が2026年2月5日に発表したClaudeの最上位モデル コンテキストウインドウが1Mトークン（ベータ）に拡大、Opus級モデルでは初 長文脈検索でMRCR v2スコア76%を達成し競合（18.5%）を大幅に上回る Terminal-Bench 2.0でエージェンティックコーディング最高スコアを記録 GDPval-AAでGPT-5.2を約144 Eloポイント上回る Claude CodeにAgent Teams機能（並列自律作業）が追加 Adaptive thinking、effort制御（low/medium/high/max）、128k出力トークンなどのAPI機能を搭載 https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6

#LLM Daniel Avilaが公開するClaude CodeのPlugins群 https://www.aitmpl.com/plugins

#LLM Anthropic]公式が公開しているPlugins]群 Claude Codeに標準でマーケットプレイスが追加されている https://github.com/anthropics/claude-plugins-official