AI Coding

主要なLLMプロバイダーで構造化出力（信頼性の高いJSONの取得）を並べて比較したサポート状況と、最小限のPythonの例をご紹介합니다。

大規模言語モデル（LLM） は強力ですが、プロダクション環境では自由形式の段落を欲しがることは稀です。 むしろ、アプリケーションに投入できる予測可能なデータ（属性、事実、構造化オブジェクト）が欲しいのです。 それがLLM構造化出力です。

最新で包括的な GitHub Copilot チートシート をご紹介します。Visual Studio Code と Copilot Chat に関する必須のショートカット、コマンド、使用 팁、コンテキスト機能について解説します。

ここに、モデルコンテキストプロトコル（MCP）の説明が示されています。MCPサーバーの実装方法の短いノート（GoでのMCPサーバーの実装）も含まれており、メッセージ構造やプロトコル仕様についても記載されています。

標準の Ollama には直接的なリランク API がないため、クエリ - ドキュメントペアのエンベッディングを生成してスコアリングを行うことで、Go 言語による Qwen3 Reranker を使ったリランキング を実装する必要があります。

この小さな Reranking Go コード例は、クエリと各候補ドキュメントの埋め込みを生成するために Ollama を呼び出し、 その後、コサイン類似度で降順にソートします。

Ollama モデルライブラリには、HTML コンテンツを Markdown に変換できるモデルが存在します。これはコンテンツ変換タスクに役立ちます。このガイドは、2026年のドキュメンテーションツール: Markdown、LaTeX、PDFおよび印刷ワークフロー ハブの一部です。

ここでは、AI支援コーディングツールやAIコーディングアシスタントとその優れた点についていくつか紹介します。

Vibe coding は、開発者が自然言語で望ましい機能を説明し、AI ツールがコードを自動的に生成する AI 駆動型のプログラミングアプローチです。直接のコーディングは最小限に抑えられます。