#AIコーディング
7 本
本番LLMのLoRAアダプタ管理設計ガイド：バージョニング・ホットスワップ・マージ戦略の実務パターン
複数のLoRAアダプタを本番MLパイプラインで管理するための4パターンを実装コード付きで解説する。HuggingFace PEFT＋MLflowによるバージョニング、vLLM dynamic LoRA loadingでのホットスワップ、Task Arithmetic・DARE・TIESでのマージ戦略、評価ゲート設計まで体系的に整理する。
LLM継続学習の戦略選択ガイド：EWC・リプレイ・LoRAアダプタ分離・ProCLの設計判断
本番LLMを継続的に更新する際の壊滅的忘却対策として、EWC・リプレイバッファ・LoRAアダプタ分離（O-LoRA）・プログラムメモリ型（ProCL）の4手法を追加学習コスト・推論オーバーヘッド・実装難易度・忘却抑制効果の4軸で比較し、ユースケース別の設計判断基準を示す。
AIコーディングアシスタントが幻覚するパッケージ名が攻撃面になる：スロップスクワッティングの実態と開発者が今すぐ取れる対策（arXiv 2605.17062）
5モデル・199,845プロンプトの大規模検証で明らかになったLLMパッケージ幻覚の実態。幻覚率4.62〜6.10%、127の共通幻覚パッケージ名という「スロップスクワッティング」攻撃面の現状と、開発者が今日から実践できる3ステップ対策を解説します。（査読前arXivプレプリント）
AIコード生成ツールを安全に使う開発者チェックリスト：スロップスクワッティング対策の現状と今すぐできる5つの対策
GitHub Copilot・Cursor・Claude Codeが提案する架空パッケージ名を攻撃者が先取り登録する「スロップスクワッティング」。2026年最新論文のデータを踏まえ、今日から実践できるlockfile管理・SCA統合・サンドボックステストなど5つの防御策を解説します。
【2026年版】Cursor 3.0 Agents Window 入門：マルチエージェント並列実行の開き方・使い方・実践ワークフロー
Cursor 3.0で追加されたAgents Windowは、複数AIエージェントをgit worktree隔離環境で並列実行できる専用UI。開き方・タスク分割・/worktreeコマンド連携まで実務ワークフローをゼロから解説。
AI開発環境でBunとNode.jsをどう選ぶか：2026年版の実務チェックリスト
Claude Code・Codex・Gemini CLIなどのAIコーディング環境で、Bun v1.3とNode.jsをどう選ぶべきかを実務目線で比較。速度、互換性、依存関係、チーム運用の観点から判断チェックリストを整理します。
【2026年版】AI開発環境はuvで整える：Claude・Codex時代のPython環境構築ガイド
Claude、Codex、Gemini CLI などのAI開発ワークフローでは、再現性のあるPython環境が重要です。uvでpip・venv・pyenv・Poetryを一本化し、AIコーディング時代の環境構築を解説します。