【#ノイミーメディア情報】# Amazonオーディブル「オークラ 質問のコメディ」 日程：8/14(金)、8/28(金)、9/11(金) 出演：蟹沢萌子、櫻井もも、鈴木瞳美、冨田菜々風 ▶︎ どうぞ、お楽しみに⭐️˖° #オークラ質問のコメディ# #ノイミー# @shitsumon_radio

中島健人が台北で ファンからの質問に赤裸々回答 「これからも僕に胸キュンしてください」🌹 ⠀ 「壁ドン、床ドン、君にドーン」ポーズを ファンのリクエストで再現し大歓声👏 ⠀ 映画『ラブ≠コメディ』 舞台あいさつ、Q&Aイベント

体のメンテナンスはどこでやっているのか？という質問をたびたびもらうので、ちょっとだけ   ・日常のコンディショニング ・やっちゃったときの緊急対応 ・体の動かし方そのものをみてもらう   などなど色々目的に応じていくところがあるんですが、最後の砦はここです 結構痛いですが短時間でバチっと整います。数々のスーパーアスリート、アーティストたちを救ってます  

コーディングエージェントに「コード専用の検索エンジン」を持たせる、という発想のAPIが公開されました。一般的な検索と違い、公式ドキュメントだけを対象にしているのがポイントです。 タイトル: Context7 Search: A Grounding API for Coding Agents URL: 📝 概要 1回のGETリクエストで質問を送るだけで、Context7が適切なライブラリを自動選択し最適なコード片を返す新しいSearch APIです。 ❗ 解決する課題 一般的な検索エンジンはコード検索時に古い情報や不正確な情報が混ざりやすく、従来のContext7も1ライブラリずつしか検索できない制約がありました。 ⚙️ 方法論 公式ドキュメント・製品サイト・APIリファレンスなど一次情報源のみを対象にし、インデックス化前にマルウェアやプロンプトインジェクションをスキャン。各結果にライブラリIDとソースURLを付与して出典を明示します。 🔧 ユースケース 「Next.jsのルートハンドラーからOpenAIレスポンスをストリーミングするには?」のような1つの質問で、複数ライブラリのコード片をまとめて取得可能。IDEプラグインやコードレビューボットへの組み込みも想定されています。 💰 料金 Freeプランは月1,000コールまで、Proプランはユーザーあたり月5,000コールまで、それ以降は1,000コールあたり10ドルです。 #AIエージェント# #開発者ツール#

📰2026/8/3号の「注目記事」📰 3面『研究者ら「時数削減」訴え』 大詰めを迎えた学習指導要領改訂作業。現場の視点から提言を続けてきた研究者が中心となり、授業時数削減の必要性を訴える記者会見を開いた。調整授業時数制度に関する課題も指摘した。 8面『教育関係団体に本社独自アンケ』 日本教育新聞社が実施した教育関係団体への独自アンケート調査で、「教師のやりがい」は「子どもを育む使命感」がトップであることが分かった。生成AIの活用による教員の業務負担軽減に加え、学校教育で子どもの「社会性」を育む重要性などに関する質問項目の結果も紹介する。 12面『校長経験者担う医療との懸け橋』 発達障害や不登校の支援など、学校と医療の協力が求められる機会は多いが、課題も多い。そこで、小児科医院が元学校管理職を「医療教育コーディネーター」として雇用する動きがある。実際に取り組んでいる医院では学校との関係強化につながり、不登校からの学校復帰といった効果が生まれている。 ▼今週号の記事は下記URLからご確認いただけます。

便利だけど知られていないGemini APIの機能 💰 毎回同じ長いシステムプロンプトを送り直してトークン代を垂れ流していませんか？ Geminiの「コンテキストキャッシュ保存（Context caching）」を使えば、共通する長い入力を一度キャッシュし、以降のリクエストで再利用することで入力トークンコストを大幅に削減できます。大量のドキュメントや長いプロンプトを繰り返し使う場面で、コストが劇的に変わります。 📌 タイトル：コンテキストのキャッシュ保存（Context caching） 🔗 URL： 🧩 概要 LLMに長い共通コンテキスト（マニュアル全文、コードベース、数百ページのPDF等）を毎回送ると、その分のトークンが毎回課金されます。Context cachingは、そのコンテキストをGoogle側にキャッシュとして保持し、後続リクエストでは参照だけで済むようにする仕組みです。暗黙的キャッシュ（同じ入力が自動で再利用）と明示的キャッシュ（手動で作成・TTL管理）の2種類があります。 🛠 使い方 明示的キャッシュの場合、まずキャッシュを作成するAPIを呼び、system instructionや長い入力コンテンツを登録します。返されたキャッシュ名を以降のgenerateContentリクエストに渡すだけ。TTL（有効期限）はデフォルト1時間で、用途に応じて調整可能。暗黙的キャッシュは何も設定しなくても同一プレフィックスが自動的に再利用されるため、まずはそのままの利用で恩恵を受けられます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・社内ナレッジベースQA：全社マニュアルや規約文書をキャッシュし、ユーザーの質問ごとに毎回送信する必要をなくす。応答速度もコストも改善。 ・コードレビューbot：リポジトリのコードベースやコーディング規約をキャッシュし、PRごとのレビュー依頼で共通部分の再送を省略。 ・カスタマーサポート：FAQ・製品仕様書をキャッシュして、問い合わせのたびに巨大なコンテキストを再送しない構成に。 ・バッチ分析パイプライン：同じ参照データに対して大量の個別クエリを投げる処理で、キャッシュにより1件あたりのコストを圧縮。 💡 ユースケース 📚 長文ドキュメントに対する繰り返しの質問応答 🔍 共通のシステムプロンプトを使う大量リクエスト 🧑‍💻 コードベース全体を文脈に持つ開発支援ツール 📊 同一データセットへの複数観点での分析 ⚠️ 注意点 キャッシュには最低トークン数の要件があり、短いプロンプトではキャッシュ作成できません。また、キャッシュの保持にはストレージ料金がかかるため、利用頻度が低い場合はかえって割高になることも。TTLの設定と利用パターンを見極めて、コストメリットが出る場面に絞るのがポイントです。 ✨ 「同じものを何度も送る」コストは積み重なると大きな差になります。まずは一番長い共通コンテキストをキャッシュしてみてください。 #Gemini# #LLM#

# OpenCodeの機能と実践的な使い方 ✨ 「まず計画、それから実装」。OpenCodeの基本操作を覚えると、AIに安心して任せながら、いつでも変更を巻き戻せる開発リズムが手に入ります。 🏷️ タイトル: @検索・Plan/Build・画像・/undo・/redo 🔗 URL: 📘 概要 OpenCodeの日々の操作は、ファイル参照・エージェントモードの切替・画像入力・取り消し/やり直しといった少数の基本操作に集約されます。これらを押さえるだけで、対話的なコーディングがスムーズになります。 ⚙️ 機能の説明 ・`@`によるファイル参照: メッセージ内で `@` を入力するとファイル名のあいまい検索（fuzzy search）が起動し、対象ファイルを文脈に含めて質問できます。`!` を先頭に付けるとシェルコマンドを実行し、その出力をツール結果として渡せます。 ・Plan/Buildの切替: Planは編集やbashが「ask（確認）」に制限された計画用モード、Buildは全ツールにアクセスできる実装モードです。`Tab` キーで両者を切り替えます。 ・画像入力: 画像をターミナルにドラッグ&ドロップして、エラー画面やデザインなどを視覚情報として渡せます。 ・`/undo`と`/redo`: `/undo` は直前のメッセージとそれに伴うファイル変更を取り消します。複数回実行でさらに前へ戻れます。`/redo` は取り消した変更をやり直します。 🛠️ 実践的な使い方 1. まずPlanモードで `@/src/api/handler.ts のリファクタ計画を立てて` のように依頼し、計画を確認します。 2. 納得したら `Tab` でBuildに切り替え、実装させます。 3. 結果が思わしくなければ `/undo` で巻き戻し、必要なら `/redo` でやり直します。 具体的には `@/src/payment.ts のバグを調べて` のように `@` で参照し、`Tab` でPlanからBuildへ、`/undo` で取り消し（複数回可）、`/redo` でやり直し、という流れです。 💡 ユースケース 影響範囲の大きいリファクタは、まずPlanで方針を固めてからBuildで実装すると安全です。AIの変更が期待と違っても `/undo` で即座に元に戻せるため、試行錯誤のコストが下がります。 ⚠️ 注意点 ・`/undo` はメッセージ単位での巻き戻しです。手動で加えた変更との混在には注意してください。 ・Planモードでも編集が「ask」で許可される構成だと、確認に応じれば変更され得ます。承認時はよく確認しましょう。 ・画像のドラッグ&ドロップ対応はターミナルエミュレータに依存します。 #OpenCode# #AICoding#