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        <title>LLM Unemployed に関連するフィード</title>
        <link>http://izanami.dev/occupations/LLM Unemployed</link>
        <description>LLM Unemployed に関連する記事のRSSフィードです</description>
        <lastBuildDate>Sat, 25 Apr 2026 14:31:01 GMT</lastBuildDate>
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            <title>LLM Unemployed に関連するフィード</title>
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        <copyright>All rights reserved 2026</copyright>
        <item>
            <title><![CDATA[Pictura]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/3a193465-8e1d-4a33-ad02-75aa9c46b1b0</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/3a193465-8e1d-4a33-ad02-75aa9c46b1b0</guid><dc:creator>kensuke abe</dc:creator>
            <pubDate>Mon, 19 Jan 2026 22:50:17 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[サムネイル生成 AIサービス「Pictura（ピクトゥーラ）」をリリースしました

https://pictura.tech

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💡 なぜこのサービスを作ったのか

正直なところ、私は Yo]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[サムネイル生成 AIサービス「Pictura（ピクトゥーラ）」をリリースしました

https://pictura.tech

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💡 なぜこのサービスを作ったのか

正直なところ、私は Youtube を投稿したことはありませんがゲーム系の攻略記事は何度も書いていました。その時から感じていたのですがサムネイル作成は非常に面倒です。ゲーム系のサムネイルであるあるですが公式のキャラの素材を利用してそこに文字を入れて文字色、背景、配置、、、などなど考える必要があり簡単なサムネでも30分ほどかかったりします。
また、Photoshop は高いし何より使い方を覚えるのが非常に面倒です。
色を変えるだけでも「Photoshop 色変え方」と検索して超絶多機能な Adobe 製品と睨めっこするだけでも疲れます。
そういう問題を解決するためにこのサービスを作成しました。

---

✨ Pictura の主な特徴

1. 言葉だけでプロ級のデザイン生成
作りたいイメージをテキスト入力するだけで、AI が最適な要素を配置。デザインの知識がなくても、クリック一つで魅力的な画像を生成可能です。

2. チャンネルを学習

![チャンネル学習のイメージ](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/3150767b-c95d-45f6-bb3d-f8c83f227e7a/32aed0a2-8089-4165-9e58-17a805bfcb7b.webp)

チャンネル学習のイメージ

特定の YouTube チャンネルのスタイルを学習させることができます。
自身のチャンネルや、参考にしたいチャンネルの URL を貼り付けるだけで、そのテイストを反映した統一感のあるサムネイルが作成できます。

3. 自然な顔写真の入れ替え機能

![顔写真入れ替えイメージ](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/3150767b-c95d-45f6-bb3d-f8c83f227e7a/c1fb4603-c150-4320-87c3-ee6c3c195517.webp)

顔写真入れ替えイメージ

生成された画像内の人物の顔を、指定した写真へと自然に入れ替えることが可能です。自分自身の顔を使ったオリジナリティ溢れるサムネイルも、違和感なく作成できます。

4. 高度な AI 編集・微調整

![画角を入れ替えた2枚のサムネイル](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/3150767b-c95d-45f6-bb3d-f8c83f227e7a/841f523b-5722-4440-84bb-1d72cfe57118.webp)

画角を入れ替えた2枚のサムネイル

 背景の変更: 瞬時にお好みのシチュエーションへ。
 文字の追加: インパクトのあるキャッチコピーを自由自在に。
 画角の調整: 配置の微調整も直感的な操作でサポート。
納得がいくまで AI と一緒にブラッシュアップできます。

5. 最新 AI モデル「ChatGPT / Nano-Banana」採用

画像生成エンジンには最新の AI モデルを搭載。トレンドを捉えた、非常に高品質で表現力豊かなアウトプットを実現しています。

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📅 利用プラン

まずはすべての機能を体験いただけるよう、7日間の無料トライアルをご用意しています。

| プラン | 特徴 |
| :--- | :--- |
| 無料トライアル | 7日間無料で全機能をお試し可能 |
| 月額プラン | 月単位で柔軟に利用したい方向け |
| 年間プラン | 30%お得！ 長期的に活用したいクリエイターに最適 |

※詳細な料金体系については、[公式サイトのトップページ](https://pictura.tech)をご確認ください。

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[今すぐ Pictura でサムネイルを作成する](https://pictura.tech)
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Claude Delegatorとはなにか？Claude CodeからCodexへタスクを任せる方法]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/21fc4783-5297-4b32-a235-2d5d6e85721c</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/21fc4783-5297-4b32-a235-2d5d6e85721c</guid><dc:creator>bond-ai</dc:creator>
            <pubDate>Mon, 12 Jan 2026 18:05:13 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[この記事で分かること

Claude Delegatorは、Claude Code内から複雑なタスクをGPT（Codex CLI）の専門家エージェントに委譲するプラグインです。

できること：
- シ]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[この記事で分かること

Claude Delegatorは、Claude Code内から複雑なタスクをGPT（Codex CLI）の専門家エージェントに委譲するプラグインです。

できること：
- システム設計・セキュリティレビュー・コードレビューを別AIに依頼
- 失敗時の自動エスカレーション（2回失敗→別アプローチ）
- 5種類の専門家への自動/手動ルーティング

できないこと：
- 委譲先の応答品質の保証
- 機密コードの完全な保護（外部APIにコードが送信される）
- セッション間のコンテキスト保持（毎回ステートレス）

---

なぜ委譲するのか


委譲の価値：
1. セカンドオピニオン - 異なるモデルの視点で見落としを防ぐ
2. 専門特化プロンプト - 各エキスパートが最適化されたプロンプトを持つ
3. 責務分離 - 分析と実装を明確に分ける

委譲のコスト：
- 追加のAPI呼び出し（時間・料金）
- コンテキストの再構築オーバーヘッド
- 誤ルーティングのリスク

---

5つの専門家エージェント

| エージェント | 専門領域 | 典型的なトリガー |
|-------------|---------|----------------|
| Architect | システム設計・技術戦略 | 「どう構造化すべき？」「AとBどちらを使う？」 |
| Plan Reviewer | 計画の検証 | 「この計画をレビューして」 |
| Scope Analyst | 要件の曖昧性発見 | 「何を見落としてる？」 |
| Code Reviewer | コード品質・バグ検出 | 「このコードをレビュー」 |
| Security Analyst | 脆弱性・脅威モデリング | 「これは安全？」「セキュリティレビュー」 |

Architect（アーキテクト）

システム設計と技術的トレードオフの分析を担当。

設計哲学：「要件を満たす最もシンプルな解決策」

出力形式：
- 結論（2-3文）
- アクションステップ（番号付き）
- 工数見積もり（Quick / Short / Medium / Large）

Plan Reviewer（プランレビュアー）

実装前の計画を4つの基準で検証。

| 基準 | 問い |
|-----|-----|
| Clarity | 実装詳細の参照先が90%以上明確か？ |
| Verification | 具体的な完了基準があるか？ |
| Completeness | 情報ギャップが10%未満か？ |
| Big Picture | 目的・背景・成功定義が明確か？ |

出力：APPROVE または REJECT（具体的理由付き）

Scope Analyst（スコープアナリスト）

計画を立てる前に曖昧性を発見。

検出するアンチパターン：
- 「将来に備えて」 → 具体的ニーズなし
- 「ついでに」 → スコープクリープの兆候
- 「簡単なはず」 → 見積もりの曖昧さ

Code Reviewer（コードレビュアー）

コード品質をレビュー。優先順位は：

1. Correctness - ロジックエラー、エッジケース
2. Security - 入力検証、OWASP脆弱性
3. Performance - N+1クエリ、メモリ問題
4. Maintainability - 可読性、エラーハンドリング

除外対象：スタイルの細かい指摘、命名規則の好み

Security Analyst（セキュリティアナリスト）

OWASP Top 10を中心に脆弱性をチェック。

脅威モデリングフレームワーク：
- Assets - 守るべき価値
- Threat Actors - 想定する攻撃者
- Attack Surface - 露出している要素
- Attack Vectors - 攻撃手法

---

動作モード

| モード | サンドボックス | 用途 |
|-------|-------------|-----|
| Advisory | read-only | 分析・推奨・レビュー |
| Implementation | workspace-write | 変更・修正・実装 |

注意：サンドボックスの強制はプラグイン設定に依存。設定ミスがあると意図しない書き込みが発生しうる。

---

委譲フロー

![委譲フローの状態遷移](images/03-state-diagram.webp)

7ステップの詳細

1. トリガー検出 - ユーザー入力をパターンに照合
2. 専門家選択 - 適切なエキスパートを決定
3. モード決定 - Advisory or Implementation
4. ユーザー通知 - 「Delegating to [Expert]: [summary]」
5. プロンプト構築 - 7セクション形式でコンテキストを含める
6. Codex呼び出し - MCP経由で実行
7. 応答処理 - 結果を統合・検証

ステートレス設計の意味

各委譲は完全に独立。エキスパートは前回の呼び出しを記憶していない。

メリット：
- シンプルな実装
- 呼び出し間の依存がない

デメリット：
- 毎回コンテキストを再構築するコスト
- リトライ時にトークン消費が増大

---

7セクション委譲フォーマット

すべての委譲プロンプトはこの形式に従う：



---

具体例：成功と失敗

成功例：アーキテクチャ相談



失敗例：誤ルーティング



失敗例：コンテキスト上限



---

インストールと設定

前提条件



プラグインインストール



手動設定（オプション）

:



---

制約と運用上の注意

セキュリティ境界

委譲時に送信されるもの：
- プロンプト全文（7セクション）
- 関連コードスニペット
- エラーログ（リトライ時）

機密コードを扱う場合の注意：
- 環境変数・認証情報を含むコードは送信しない
- 社内規定でAPI経由の外部送信が禁止されていないか確認

コスト

| 操作 | 概算時間 | トークン消費 |
|-----|---------|------------|
| 単純な質問（委譲なし） | 数秒 | 低 |
| Advisory委譲 | 10-30秒 | 中 |
| Implementation委譲 | 30-60秒 | 高 |
| 3回リトライ | 2-3分 | 非常に高 |

誤判定への対処

| 問題 | 対処 |
|-----|-----|
| 意図しない専門家に委譲された | 明示的にエキスパートを指定 |
| 委譲が不要なのに委譲された | 「直接答えて」と指示 |
| 委譲が必要なのに直接処理された | 「GPTに聞いて」と明示 |

---

委譲すべき場面・避けるべき場面

委譲すべき

- アーキテクチャの重要な意思決定
- 2回以上同じ修正に失敗した時
- セキュリティに関わる変更
- 大規模な計画の実行前

委譲を避けるべき

- シンプルなファイル操作
- 初回の修正試行
- 機密コードを含む作業
- 単純な質問

---

トラブルシューティング

| 問題 | 解決策 |
|-----|-------|
| MCPサーバーが検出されない | Claude Codeを再起動 |
| 認証失敗 | を実行 |
| ツールが表示されない | settings.jsonの設定を確認 |
| 専門家が呼び出されない | 明示的に「GPTに聞いて」と指定 |

---

まとめ

Claude Delegatorは、Claude CodeからGPTエキスパートへタスクを委譲する統合ツール。

適しているケース：
- セカンドオピニオンが欲しい設計判断
- 専門的なセキュリティレビュー
- 行き詰まった時のエスカレーション

適していないケース：
- 機密性の高いコードを扱う作業
- 単純で即時応答が欲しい質問
- コスト・時間に余裕がない状況

導入前に確認すべきこと：
1. 外部APIへのコード送信が許可されているか
2. 追加のAPI費用を許容できるか
3. 委譲のレイテンシを許容できるか

---

参考リンク

- GitHub: https://github.com/jarrodwatts/claude-delegator
- ライセンス: MIT
- 作者: Jarrod Watts
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[ 2026年、AI界隈はどこへ向かうのか？——18の予想から読み解く「汎用エージェント」の真価]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/c0b5c9e7-5c95-466b-a2ba-2f43ff0f793b</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/c0b5c9e7-5c95-466b-a2ba-2f43ff0f793b</guid><dc:creator>bond-ai</dc:creator>
            <pubDate>Sun, 04 Jan 2026 19:04:16 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[2025年は、まさに激動の1年でした。
年の初めには「Cursor」が流行し、多くのエンジニアがAIによるコード補完に懐疑的でした。しかし年末には状況が一変。「Claude Code」が主役の座を奪い]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[2025年は、まさに激動の1年でした。
年の初めには「Cursor」が流行し、多くのエンジニアがAIによるコード補完に懐疑的でした。しかし年末には状況が一変。「Claude Code」が主役の座を奪い、コードを「書く」のではなく「AIに任せて読む（あるいは最低限しか読まない）」スタイルが定着しました。「エージェンティック・コーディング（自律型AIによる開発）」が一気に成熟し、日常に溶け込んだ年だったと言えるでしょう。

では、2026年には何が起こるのでしょうか。
私が日々キャッチアップを続ける中で見えてきた本質的な変化について、18の予想を軸に解説します。これは私からの「お年玉」です。ぜひ最後までお付き合いください。

https://youtu.be/cmGsFgctKiU

動画解説もしているので、こちらもご覧ください。
詳細に解説しています

---

第1章：AIエージェントの進化論 ——「80点」から「100点」への挑戦

2026年のAIエージェントは、単なる自動化ツールから、より確実で汎用的な存在へと進化します。

1. 縦の進化（品質）と横の展開（汎用化）

コーディングエージェントの進化には2つのベクトルがあります。

 縦の進化： 0→1や1→10のフェーズは終わりました。次は「80点の成果物を100点にする」フェーズです。この残り20点を埋める道のりは長いですが、品質を極める段階に入っています。
 横展開： コーディングで培われた「コンテキストエンジニアリング」などの知見が、他の業務領域へも応用され始めます。

2. 「非決定論システム」としての受容と深化

従来のプログラムは「1を入力すれば必ず12が返る」決定論的システムでした。対してAIは、確率的に答えを導き出す「非決定論システム」です。
99.8%の確率で正解を出しても、1000回に1回はミスをする。この特性を理解した上で、マルチエージェントによる評価や相互レビューの仕組みを導入し、「分布的収束」の精度を極限まで高めていく1年になります。

3. マルチエージェントによる評価システムの台頭

AIが生み出す無限の「打ち手」をどう選別するか。ここで重要になるのがシミュレーションと相互レビューです。CodeRabbitのように、複数のエージェントが互いに監視・評価し合うことで、単体では見落とすミスを防ぐシステムがトレンドになるでしょう。

4. LLMのマクロ対応能力が人間を超える

Gemini 3やOpus 4.5といったモデルは、すでに部分的なタスクだけでなく、マクロな視点（戦略や全体設計）を持てるようになっています。「スキル」という概念そのものを理解し、界隈の王道を予測して実装する。適切なハーネス（制御環境）さえあれば、「モデルの方が人間より賢く、全体が見えている」と実感する場面が増えるはずです。

5. 「バイブコーダー」でもプロ並みの開発が可能に

技術的な詳細を知らなくても、AIツールを感覚的に使いこなす「バイブコーダー」が、プロ並みのアプリを作れる時代が到来します。メタ認知能力が高まったAIに対し、細かい指示出しよりも「AIは自分より賢い」という性善説で向き合う方が、結果的に無限の可能性を引き出せるようになるでしょう。

6. モデルの「ロングラン能力」が加速する

Claude Opus 4.5が示したように、タスクを長時間実行し続ける能力（ロングラン）が向上します。

 徐々に生じるズレの修正（追従性）
 ハルシネーションの抑制
 コンテキスト内での一貫性維持
これらを支える技術や、サブエージェントがメインを支える仕組みがさらに進化します。

---

第2章：覇権を握るのは誰か？ —— モデルとツールの勢力図

2026年も激しい競争が予想されますが、私の分析では「あのモデル」の優位性が揺るがないと考えています。

7. Claude Codeが2026年上半期も覇権を握る

結論から言えば、Claude Code一強の時代が続きます。
モデル自体のメタ認知能力の高さに加え、サブエージェントやHooksといった「AIエージェントとして使うための機能（ハーネス）」の完成度が圧倒的です。Anthropic社には、スキルのマーケットプレイス化を含め、未来を実装する先見の明があります。

8. Opus 4.5の真価：ハルシネーションの少なさ

Opus 4.5は回答が無難に収束する傾向がありますが、これはエージェントとしては「ハルシネーションが少ない」という強力な武器になります。創造性が必要な時はGeminiなどをAPIで叩けばよく、自律的に動かすシステムの中心（頭脳）には、信頼性の高いClaudeが選ばれ続けるでしょう。

9. 汎用エージェントの波とManusの売り抜け

一時期話題になった「Manus」のような特化型サービスは厳しくなると予想します。なぜなら、Claude CodeとOpus 4.5が賢くなりすぎたため、誰でも汎用エージェントを作れるようになったからです。汎用が特化を飲み込む流れの中で、Manusが早めに売り抜けたのは賢明な判断だったと言えます。

10. スキルのマーケットプレイス化と「情報商材」

汎用エージェントが普及すると、「特定のドメイン知識をパッケージ化したスキル」の売買が始まります。同時に、「エージェントで一攫千金」といった怪しい情報商材も増えるでしょう。本物の知見と、単なる便乗商法を見極めるリテラシーが求められます。

11. ハイエンドPC需要の急増

ローカルで複数のエージェントを常駐させ、裏側で常に仕事をさせるスタイルが定着します。これに伴い、メモリを潤沢に積んだハイエンドPC（Mac StudioやM4 Max搭載機など）が必須ツールとなり、需要が急増するでしょう。

12. コンテキストウィンドウは「量」より「質」

1000万トークン対応！といった数字競争よりも、「実用的な範囲（200K〜500K）でいかに精度を落とさないか」が重視されます。注意力を維持できる範囲が広がれば、人間を超える複雑なタスク処理が可能になります。

---

第3章：ダークホースと既存勢力の攻防

13. オープンLLMの台頭（GLM 4.7など）

中国発の「GLM 4.7」などは、安価でありながらGemini 3 Flashに迫る性能を見せています。コストパフォーマンスを重視する場面では、これらオープンモデルやDeepSeekなどがAPI経由で積極的に採用されるようになるでしょう。

14. Gemini：ワンショット最強だがエージェントの核には？

Geminiは学習データの強さからか、一発の回答（ワンショット）やマルチモーダル性能は非常に優秀です。しかし、ハルシネーションの多さから自律エージェントの「核」にはなりにくい印象です。「全部入り」を狙うGoogleに対し、エージェント特化で切り開くAnthropicという構図が続くでしょう。

15. コンピュータユースの普及

画面操作を行う「コンピュータユース」の実用化が進みます。Claude in Chromeのように、ブラウザ操作などを自律的に行うツールやサービスが、サブスクなしで利用できる形で増えていくと予想されます。

16. SLMとAIOS：爆発的インパクトはまだ先

SLM（小規模言語モデル）やApple Intelligenceは「少し便利」な機能にはなりますが、破壊的イノベーションには至らないでしょう。一方で、OSレベルでAIがアプリを操作する「AIOS」レイヤーの進化には期待したいところです。

17. Cursorの苦境とLLMコスト戦争

GitHub Copilot（エコシステム優位）やClaude Code（モデルベンダー直系）に対し、Cursorは独自モデルを持たないため、コスト競争で不利な戦いを強いられます。機能面での優位性も薄れつつあり、2026年は正念場になるでしょう。

18. Grok：コストと速度のダークホース

注目すべきは「Grok」です。特に「Grok 4.1 Fast」は圧倒的に安く、性能も高い。サブスクリプションの価格競争になった際、「Grok Codeで十分ではないか？」という層を取り込み、台風の目になる可能性があります。

---

2026年を生き抜くための指針

ワークフローから「エージェンティック」へのシフト

これまでは「ワークフロー（手順書）」でAIを制御するのが主流でしたが、AIの知能が人間を超えつつある今、あえて制約をかけずに「目的」だけを渡して自律的に動かす（エージェンティック）方が、成果が出るようになります。N8NやDifyのようなツールから、Claude Codeのような自律型への移行が進むでしょう。

それでも「決定論」が残る理由：エネルギー問題

しかし、すべてのシステムがAIエージェントになるわけではありません。理由はエネルギー効率です。
1つの計算にかかる電力は、AIよりも従来のプログラム（決定論システム）の方が圧倒的に少ない。資源や電力コストがシビアになる中で、適材適所の使い分けが求められ続けます。

---

まとめ：AIエージェントが「同僚」になる日

2026年は、AIエージェントが私たちの日常に完全に溶け込む1年になります。
SNSの運用、動画制作、数値管理——これらを勝手に進めてくれる「同僚」のようなエージェントを、誰もが持てる時代です。

イノベーターやアーリーアダプターの間では、すでに「寝ながら仕事が進んでいる」状態が現実になっています。知っているか、使っているか。その差が、個人の競争力に直結する時代が到来しています。

]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[TAL (Tree-structured Assembly Language)]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/58941ee9-6c4d-4a94-b93f-942307137b1c</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/58941ee9-6c4d-4a94-b93f-942307137b1c</guid><dc:creator>Hide Tane</dc:creator>
            <pubDate>Sat, 27 Dec 2025 12:39:13 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[TAL (Tree-structured Assembly Language)の主要機能

核となる機能

TAL構文
何ができるか: 思考フレームワークを構造的に提示するプロンプト手法  
具体的な]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[TAL (Tree-structured Assembly Language)の主要機能

核となる機能

TAL構文
何ができるか: 思考フレームワークを構造的に提示するプロンプト手法  
具体的な効果:
- 命令ではなく考え方をAIに与える 👉 AIが辞書的応答から思考した応答に変化する
- 構造化された文法 JSON構造、Z軸（深さ/階層）、Vector軸（位置/対立）により、プロンプトの曖昧さを排除 👉 AIが回答を迷わない 👉 人が求める出力が得られる
- Ghost軸により、AIの応答に感情やニュアンスを盛り込める 👉 人間らしい温かみや深みのある回答を得られる
- 既存のCoT等の有益なプロンプトをラッピング拡張できる 👉 有益プロンプトにTALの他の機能で拡張できる
- TALはモジュール化できる 👉 単機能のTALプロンプトを複数つくって、それらを再利用して組み合わせて、より複雑なタスクを作れる 👉 TAL-Libs
- フロー制御（条件分岐、再帰、並列処理）ができる 👉 プロンプトでありながら、AIの思考をプログラミングできる
- メタ言語である（自己記述性がある） 👉 TALを使って別のTALを生成できる  
使用場面: AIを使った思考の整理、複雑な問題解決、創作活動、システム設計、倫理的ガードレール構築など、幅広くご利用いただけます。

[TALC](https://chatgpt.com/g/g-67f90502ff0c819199365f5bd3703e51-talc-tal-compiler)
何ができるか: 自然言語のプロンプトをTAL構文に変換してくれるコンパイラ  
具体的な効果:
- 人間が複雑なTALを手書きしなくても、日常的な指示を構造化された思考フレームに自動変換  
- AIがTAL構文を見て本格的に思考しながら出力するようになり、精度・一貫性が劇的に向上  
使用場面: TALを本格活用するならほぼ必須！ 初心者でもすぐに高度な構造化プロンプトが作れるので、学習・実務の第一歩に最適です。

便利な追加機能

[TAL-Libs](https://github.com/tanep3/TAL/blob/main/READMEjp.md)
- Recursionモジュール: 再帰思考を安全に制御。深すぎる思考を自動調整し、無限ループを防ぎながら深い洞察を引き出す  
- ParallelProcessingモジュール: 複数の思考パスを並列生成・評価。複数の視点から最適解を探るのに最適  
- EthicalGuardrailモジュール: 真理（Truth）と美（Beauty）を軸にした倫理チェック。AIの回答を人間らしい価値観に寄せる  

[TALOS (Prompt OS)](https://github.com/tanep3/TAL/blob/main/docs/READMETALOSjp.md)
- System Orchestration: TALを基盤とした全体の思考OS。モジュール管理、実行フロー制御、メタ生成を一元化  
- Vibe Coding Support: 感覚的な指示（vibe）を構造化し、FastAPIなどの実装まで導く  
- Self-Improvement Loop: TAL自身でTALを改良・進化させるメタ機能  

機能の組み合わせ例

パターン 1: 高度な問題解決（Deep Reasoning）  
1. TALC + TAL構文（CoTラッピング） + Recursionモジュール = 複雑な論理問題を階層的に深掘りし、正確な結論へ  
2. 手順: 自然言語で「この問題を論理的に解いて」→ TALCで変換 → Recursionで深さ制御 → 出力評価  

パターン 2: クリエイティブ生成（Human-like Creation）  
1. TAL構文（Ghost軸重視） + ParallelProcessing + EthicalGuardrail = 感情豊かで倫理的な物語・画像生成  
2. 手順: イメージのvibeを指示 → TALC変換 → Ghost軸で感情注入 → 並列で複数案生成 → 価値軸で選別  

他ツールとの違い

| 機能                          | TAL (Tree-structured Assembly Language)                  | Chain-of-Thought (CoT)          | ReAct                           | Tree-of-Thoughts (ToT)          |
|-------------------------------|----------------------------------------------------------|---------------------------------|---------------------------------|---------------------------------|
| 思考の構造化レベル            | ◎ JSON + Z/Vector/Ghost軸で完全ツリー構造               | △ 線形ステップのみ              | ○ 思考+行動のループ             | ○ ツリー探索だが手動設計多め    |
| 曖昧さ排除・感情表現          | ◎ Ghost軸で人間らしいニュアンス可能                      | ✕ ほぼなし                      | △ 行動依存で感情薄い            | △ 探索重視だが感情なし          |
| モジュール再利用・拡張性      | ◎ TAL-Libsで単機能組み合わせ自由                         | ✕ 毎回手書き                    | △ ツール依存だがプロンプト再利用弱い | △ 探索ツリー再利用しにくい      |
| フロー制御（再帰/並列）       | ◎ ネイティブサポート（Recursion/Parallel）              | ✕ 線形のみ                      | ○ 行動ループ                    | ○ 探索アルゴだが再帰弱い        |
| メタ言語（自己生成）          | ◎ TALでTAL生成可能                                       | ✕                               | ✕                               | ✕                               |
| 初心者への敷居                | △ TALCコンパイラで大幅軽減                               | ○ 簡単                          | △ 行動定義必要                  | △ 複雑                          |
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[あなた好みの女優診断 - Avnator]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/e65d807a-b60b-4a1d-9c12-fe000b45954c</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/e65d807a-b60b-4a1d-9c12-fe000b45954c</guid><dc:creator>w n</dc:creator>
            <pubDate>Thu, 25 Dec 2025 17:12:44 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[Avnatorとは

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- 好みの]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[Avnatorとは

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🎯 AI診断
- 4-5つの質問に答えるだけ
- 好みのジャンル・体型・雰囲気を分析
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🏆 レアリティシステム
診断結果に希少度を表示：
- SSR: 超レア女優
- SR: レア女優
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技術スタック

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収益モデル

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- ランキング: https://www.aisex.jp/ranking/
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        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Tsumugi]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/95ae2893-6dd7-4b1c-8ba7-7d089f00e470</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/95ae2893-6dd7-4b1c-8ba7-7d089f00e470</guid><dc:creator>北川未知</dc:creator>
            <pubDate>Wed, 17 Dec 2025 11:33:48 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[紡ぎ（Tsumugi） — 文章の「完成品」ではなく「完成までの過程」を見せる机

紡ぎ（Tsumugi）は、文章・思考プロセス可視化プラットフォームです。  
完成した記事／原稿を置く場ではなく、完]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[紡ぎ（Tsumugi） — 文章の「完成品」ではなく「完成までの過程」を見せる机

紡ぎ（Tsumugi）は、文章・思考プロセス可視化プラットフォームです。  
完成した記事／原稿を置く場ではなく、完成するまでの過程（紡ぎ）を見せるための机（デスク）を提供します。

従来の多くの場は「完成した原稿」を前提としているため、途中の調べ物、推敲の試行錯誤、迷い・逡巡を同じ熱量で出しにくい構造があります。紡ぎは「まだ途中」「追っている最中」であることを前提に、机の上に断片を置き、その増減自体がコンテンツになる体験を狙います。

---

コア概念

ルーム（Room）
- ユーザーが作成する制作机です。
- 1ルーム = 1プロジェクト（小説1本、評論1本、企画1つなど）を想定します。
- 公開／非公開設定が可能です。

キャンバス（Canvas）
- ルーム内の無限平面です。
- FigJam的な無限スクロールに対応し、ズーム・パン操作が可能です。
- オブジェクト間のリンク線表示に対応します。

オブジェクト（Object）
- ルーム内のキャンバス上に配置される最小単位です。
- 文章（本文・メモ等）、メディア（画像・動画・音声）、図形、リンク（外部リンク・引用・参照）などを含みます。
- 作成／更新日時、ラベル（複数可）、有料／無料フラグ、（任意で）本論候補フラグ、キャンバス上の位置座標を持ちます。

リンク（Link）
- 2つのオブジェクト間の接続線です。
- 参照関係、因果関係、バージョン関係など、意味づけはユーザーが自由に定義します。

---

記録と振り返り

自動保存（Auto Save）
- すべての編集操作が裏で自動的に保存されます。
- タイムラインには表示されません。
- オーナーのみが自動保存履歴にアクセス可能です（後から追加コミットを作成する目的）。

コミット（Commit）
- ユーザーが明示的に作成する、ルームのスナップショットです。
- タイムラインに記録され、後から辿れる唯一の経路になります。
- 任意のコミットメッセージ（オプション）を付けられます。
- 前のコミットとの差分が計算可能です。

タイムライン（Timeline）
- ルーム内のすべてのコミットを時系列に記録したものです（自動保存は含みません）。
- コミット間をジャンプして過去の状態を見られます。
- 追加・削除・変更されたオブジェクトを可視化し、創作プロセスの進化を追体験できます。

ラベル（分類）

- オブジェクトにはラベル（複数可）を付与できます。
- 例：本論（Main）／メモ（Memo）／調査（Research）／日記（Diary）／引用（Quote）／試行（Draft）／その他ユーザー定義ラベル

---

公開・共有・権限

共有リンク（Share Link）
- ルームを共有するためのURLで、権限レベルごとに以下の3種類があります。  
  - オーナーリンク：完全な管理権限  
  - 編集リンク：現在の状態を編集可能  
  - 閲覧リンク：読み取り専用  
- リンクは入室時のみ検証され、入室後はセッションベース（24時間有効）で動作します。URLに含まれるトークンはセッション作成後に削除されます。

権限レベル（Permission Levels）
- オーナー（Owner）：最高権限。全機能にアクセス可能  
- 編集者（Editor）：現在の状態の作成・編集・削除と、コミット作成が可能。過去コミットは閲覧のみ（編集不可）。ルーム設定変更や権限管理は不可  
- 閲覧者（Viewer）：閲覧のみ。編集不可／コミット作成不可

共同編集（Collaboration）
- オーナーが編集者・閲覧者を招待することで、複数人で同じルーム内作業を行う想定です。

---

有料化（バリア）

バリア（Barrier）
- オブジェクト単位で設定される有料ロックです。

バリア領域（Barrier Region）
- 複数オブジェクトをまとめて有料設定する領域です。以下の表現方法を持ちます。  
  - 個別課金：特定オブジェクトのみ有料  
  - 時間軸課金：特定日時以降に作成されたオブジェクトすべて有料  
  - 空間課金：キャンバス上の特定領域内のオブジェクトすべて有料  

モザイク（Mosaic）
- 未購入ユーザーには、有料バリア対象のオブジェクトをモザイク表示し、内容を隠しつつ存在を示します。
- 購入後は通常表示に切り替わります。

購入（Purchase）
- バリア領域への一度限りのアクセス権購入です。購入後は恒久的にアクセス可能です。

収益化の手段（ビジネスモデル）
- 有料エリア解放時の都度課金（ペイパービュー）
- クリエイターごとの月額サポート（特定ルーム／全ルームのバリアを一括開放）
- プラットフォーム手数料（決済額の一定割合）

---

発見導線
- 初期フェーズでは、プラットフォーム内の発見機能は基本的に持ちません。
- SNSやブログ等の外部から直接リンクで流入する前提です。

---

想定ユーザー

主な書き手
- 小説家／小説家志望
- 評論家・随筆家・長文ブロガー
- リサーチ前提の長文レポート・企画書を書く人
- 完成品だけでなく、プロセスそのものを価値として見せたい書き手

主な読み手
- 上記の書き手のファン・フォロワー
- 同じテーマについて考えている書き手・研究者予備軍
- 「作品のメイキング」「思考の裏側」を追いかける層

---

ユースケース例

小説執筆
- 1作品 = 1ルームとして机を開き、登場人物・世界観・プロット・試し書き・ボツ案をオブジェクトとして配置します。
- 執筆過程は無料公開し、ラスト数章の原稿エリアのみ有料バリアをかける、といった売り方が可能です。

評論・エッセイ
- 仮説・反論候補・引用メモを机に展開し、まとまった結論部分を机の一角にまとめて、その領域を有料にできます。
- 読み手は無料部分のプロセスを眺め、必要なら課金して深いレイヤーに進めます。

企画・アイデア
- ブレスト、試行錯誤、ボツ案をすべて記録し、最終提案だけでなく「なぜその結論に至ったか」を共有できます。

---]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[気配を共有して寂しさを和らげるアプリ"Sotto"]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/921b9649-aa2b-4358-8cfb-253ec95bf496</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/921b9649-aa2b-4358-8cfb-253ec95bf496</guid><dc:creator>北川未知</dc:creator>
            <pubDate>Mon, 15 Dec 2025 11:21:30 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[sotto：気配を流す作業同席アプリ（リリース）

> sotto は、モザイク映像と環境音によって「何かがいる感じ」だけを共有する作業同席アプリです。
> 会話や交流は行わず、作業中の孤独を和らげ、]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[sotto：気配を流す作業同席アプリ（リリース）

> sotto は、モザイク映像と環境音によって「何かがいる感じ」だけを共有する作業同席アプリです。
> 会話や交流は行わず、作業中の孤独を和らげ、集中が途切れにくい状態を作ります。
> アプリを起動すると、カメラとマイクが自動で ON になり、どこかのルームへ参加します。

---

これは何か

sotto は、作業中に BGM の代わりとして流しておくことを前提にしたアプリです。

画面にはモザイクされた他人の映像が並び、音として聞こえるのは生活音や作業音だけです。
誰かと話すことも、つながることもありません。

ただ「ひとりではない」という気配だけが、静かに存在します。

---

なぜ作ったのか

今の生活や仕事は、あらゆるものがモジュール化され、疎結合になっています。
人とのつながりも、情報も、作業環境も、必要なときに必要な分だけ接続できます。

一方で、そこには 気配だけが存在していないと感じました。

家の中でふと感じる物音や、何かがいるような違和感。
実体はなくても、そうした気配は人の意識や集中に確かに影響を与えます。

ならば、気配も意図的に作れるのではないか。
その発想から sotto は生まれました。

---

もう少し現実的に言うと

 作業用 BGM が合わない
 カフェに行ったり、黙々会に参加するのは面倒
 完全な無音や完全なひとりだと、どこか落ち着かない

そんなときに必要なのは、音楽でも会話でもなく、
「何かが近くにある感じ」だけなのではないかと考えています。

---

コンセプト：引き算で作る同席感

sotto では、あえて多くの機能を削っています。

 ルーム選択なし
 検索なし
 チャットなし

アプリを起動すると、

 カメラ ON
 マイク ON
 自動でルーム参加

が即座に行われます。

使い方を考えさせず、作業の流れを止めないことを最優先にしています。

---

ルーム設計

 1 ルーム最大 4 人
 空きのある部屋へ自動で割り当て
 映像は高精細さよりも「存在が分かる最低限」を重視
 音声は会話品質ではなく、環境音としての存在感を重視

濃いコミュニケーションではなく、薄い同席を前提にしています。

---

プライバシーと安心

sotto は「気配」を扱う以上、安心を最優先に設計しています。

 映像は常にモザイク表示
 会話が成立しにくい音設計
 基本的な荒らし対策を実装

安心して流しっぱなしにできることを重視しています。

---

料金

無料

 音が出ないバナー広告を表示
 前面利用を想定

有料

 広告なし
 バックグラウンドでの音声同席に対応（バックグラウンド中はカメラ停止）

---

向いている人／向いていない人

向いている人

 作業中、静かすぎる環境が苦手
 会話せずに人の気配だけ欲しい
 集中を切らさず作業したい

向いていない人

 雑談や交流を求めている
 特定の人とつながりたい

---

技術について（簡単に）

 スマホネイティブアプリとして提供
 小さく作り、使われ方を見ながら育てていく方針
 過度な最適化より、まず体験を優先
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Timekeeper-世界で最も強力なスマホ制限アプリ-]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/e0a51aae-9b70-4233-8988-c0c5acfbc4ee</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/e0a51aae-9b70-4233-8988-c0c5acfbc4ee</guid><dc:creator>北川未知</dc:creator>
            <pubDate>Sun, 14 Dec 2025 12:13:24 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[Timekeeper — 手放せスマホ、取り戻せ人生。

「減らしたい」のに、気づけばまた X / YouTube / TikTok を開いてしまう。  
スクリーンタイム系は、自分で解除して終わる。]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[Timekeeper — 手放せスマホ、取り戻せ人生。

「減らしたい」のに、気づけばまた X / YouTube / TikTok を開いてしまう。  
スクリーンタイム系は、自分で解除して終わる。  

Timekeeper は、意思ではなく 仕組み（監視＋強制ロック） で、時間を溶かすアプリの利用を止めるための Androidアプリ です。

---

できること（機能）
- 監視対象アプリを選んで登録（X / YouTube / TikTok / ゲーム / ブラウザ など）
- アプリごとに
  - 現在の使用時間（初期値）
  - 目標使用時間（ゴール）
  を設定
- 毎日0時に「今日使ってよい時間」を1分ずつ自動で短縮（目標に到達するまで）
- その日の上限を超えた瞬間、対象アプリを強制終了 → ホーム画面へ（実質ロック）
- ダッシュボードで 「使用済み分数 / 今日の上限」 を表示（例：40 / 100）

---

ルール（仕様）
- 「現在の使用時間（初期値）」は 一度決めたら変更不可
- 「目標時間」は 短くする方向にしか変更不可
- 監視対象アプリが前面にある間、使用時間を加算し、上限超過で即ロック

---

デイパス（どうしてもの日だけ解除）
上限を超えた後でも、デイパス（1日アンロック） を購入すると、その日だけ制限なしで使えます。  
ただし、デイパスは 使うたびに価格が2倍で自動値上がり（初回 2ドル → 4ドル → 8ドル …）の設計です。

---

配布形態・ライセンス
- Android専用
- Google Play ではなくストア外配布（野良配布）
- ライセンスは 買い切り（約100ドル / ¥10,000） の設計

---

逃げ道対策（監視の強制力）
- 常駐サービス停止や権限OFFなど、監視が途切れた事実を記録
- 監視を戻したタイミングで、制限時間や積み上げなどの状態を 初期化（リセット） する設計

---

プライバシー
取得するのは 「前面アプリが何か」と「何分続いたか」 のみ。  
検索内容や閲覧内容など 中身にはアクセスしない 設計です。  
メールアドレス登録不要（端末内の匿名識別）、詳細データは端末内で完結。  
サーバー側に送るのはライセンスや課金に必要な最小限の情報で、決済は Stripe を利用します。

---

公式ページ
https://v0-timekeeper.vercel.app/
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[sora2での動画作りについて]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/e845959f-a368-4390-9f4a-988dbf3f368e</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/e845959f-a368-4390-9f4a-988dbf3f368e</guid><dc:creator>ざつおん</dc:creator>
            <pubDate>Sun, 30 Nov 2025 18:20:26 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[

sora2を使用してテンプレ外動画を生成＆投稿をしていての使用感について

youtube,tiktok にて底辺過疎活動者が sora2を使用していての感想

ポリシーについて

これが本当に大]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[

sora2を使用してテンプレ外動画を生成＆投稿をしていての使用感について

youtube,tiktok にて底辺過疎活動者が sora2を使用していての感想

ポリシーについて

これが本当に大変なんですわ。
nsfw 系とか暴力と版権物をプロンプトに出して違反になるならわかる。

しかし！

海外プロンプトで、様々なものを破壊したり人を投げたりする動画は生成されているが
それを日本語で作ろうとすると高頻度で違反になり弾かれる。
それどころか、
「変身する」「ダンスする」
など、本当に普通のプロンプトでもポリシー違反で弾かれることが多々あります。

これが sora2を使っててとても不便不愉快に感じてますね。
ホラー系も弾かれます。

生成について

ポリシー問題もありますが、自分的にとても腹が立つのが
・テンプレ以外
・ホラー定番の鏡と現実がリンクしない
みたいなのが本当に生成されにくい。
他の AI を使ってプロンプトを作成しても普通に破綻するのですが

X では
sora2や nano banana と youtube で毎月〇万円！！！
みたいなのばかりになっています。

最後に

他に気づきやよい方法や AI があれば記事を書いていこうと思います！
youtube の方もよろしくお願いします
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[またろぐ]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/7aeac3d7-aeea-4a25-88ee-d998a6637846</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/7aeac3d7-aeea-4a25-88ee-d998a6637846</guid><dc:creator>aa s</dc:creator>
            <pubDate>Fri, 14 Nov 2025 21:55:45 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[またろぐ — “ちょうどいい頃合いで、好きなことと再会する”

GitHub: https://github.com/Shupo00/MataLog  
デモ: https://matalog.ver]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[またろぐ — “ちょうどいい頃合いで、好きなことと再会する”

GitHub: https://github.com/Shupo00/MataLog  
デモ: https://matalog.vercel.app

---

最近、ふと思ったことがある。  
好きで通っていたラーメン屋に行ったのに、「あれ、前より感動しないな……」って感じる瞬間がある。  
味は変わってない。むしろ前より丁寧につくられてる気すらするのに、なぜか自分のほうが反応しなくなっている。

で、帰る途中に気づいた。  
ああ、これただの飽きなんだなって。

何でもそうだけど、続けて触れると新鮮さってどうしても消える。  
でも、一度離れて、時間が経つと、また普通に好きに戻ったりする。  
人間って不思議だな、と前から思っていた。

こういうの、経済学では限界効用逓減とか言うらしい。  
難しい名前だけど、意味は単純で、何回も繰り返すと感動は減るよって話。  
ただ、その逆もあって、間を置くとまた“うまっ”って感じられる。  
これが昔から、なんとなく好きだった。

じゃあ、この間隔って、自分でコントロールできないのかなと。  
「また行きたい」「また会いたい」「また食べたい」。  
そういうまたって、気まぐれだけど確かに存在していて、そのタイミングをちゃんと迎えられたら、人生の満足度は少し上がるんじゃないか。

そう思って、試しにメモアプリに「最後に行った日」を書いてみた。  
そしたら、案外よかった。  
「うわ、もう1ヶ月経ってる」「そろそろ頃合いだな」みたいな感覚が生まれた。  
単純だけど、この感覚はクセになる。

で、それをアプリにしてみた。  
それがまたろぐ。

仕組み自体はとても簡単で、「最後にやった日」からの時間を見て、自分が“またやりたくなる頃”をスコアにして表示する。  
ある程度スコアが上がったら通知が来て、「あ、そろそろ行きたいかも」と気持ちを軽く押してくれる。

別にやらなくてもいいけど、そういうのを、やさしく拾っておくためのアプリにしたかった。

---

やってみて分かったことがある。  
人の「好き」って、思っているほど安定していない。  
続けて触れていると飽きてくるし、しばらく離れると、また普通に好きに戻ったりする。

『またろぐ』は、その変化にあわせて  
「あ、そろそろまたやってもよさそう」  
「今はまだ早いな」  
そんなタイミングを静かに知らせてくれるだけのアプリだ。

全部を好きなまま維持するのは難しい。  
でも放っておくと、気づかないうちに「本当は好きだったもの」を見失うこともある。

その手前で一度立ち止まれるように、思い出すきっかけだけ置いておく。  

『またろぐ』は、それくらいの距離感で使えるツールにしたかった。

これはたぶん、人生を効率化するためのツールではない。  
どちらかというと、「自分の気分に誠実でいたい人」向けのアプリだと思う。

だって、全部を好きなまま維持するのは無理だから。  
でも、また好きになるタイミングを逃すのは、もっともったいない。  
その真ん中の地点を拾ってくれるのが『またろぐ』。

好きと距離をとって、また出会い直す。  
そんな人間らしい動きを、ほんの少しサポートできたらいいな、という気持ちでつくった。

---

📸 実際の画面

アイテム一覧
![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/65f7cc27-a9ae-4c38-96d2-9feb8b6e9c34/b6b99d35-ed79-4e75-ba7e-a8671f95f4c3.png)

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アイテム追加画面
![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/65f7cc27-a9ae-4c38-96d2-9feb8b6e9c34/c9ba928d-d404-4bb7-b55f-bdc66205210b.png)

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統計画面
![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/65f7cc27-a9ae-4c38-96d2-9feb8b6e9c34/4de4a61c-f1ab-462a-aff8-7b92cb3e73ee.png)

キャプションをここに記入



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🔗 またろぐ — Webアプリはこちら  
https://matalog.vercel.app  
“ちょうどいい頃合いで、好きなことと再会する。”]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Ebbing - 勉強記録 & 復習リマインダー]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/317611a9-d999-4fcd-8033-82af71daf41e</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/317611a9-d999-4fcd-8033-82af71daf41e</guid><dc:creator>嘉村峰仁</dc:creator>
            <pubDate>Mon, 13 Oct 2025 16:58:02 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[Ebbing（エビング） は、勉強内容を記録し、忘却曲線にもとづいて最適な復習タイミングをお知らせする学習サポートアプリです。

シンプルなUIで日々の勉強記録をつけるだけで、自動的に復習スケジュール]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[Ebbing（エビング） は、勉強内容を記録し、忘却曲線にもとづいて最適な復習タイミングをお知らせする学習サポートアプリです。

シンプルなUIで日々の勉強記録をつけるだけで、自動的に復習スケジュールを生成。
「いつ復習すればいいのか」がひと目でわかります。

もう、無計画な勉強で時間を無駄にすることはありません。
Ebbingがあなたの記憶を“定着”へと導きます。


主な機能

•　学習内容の記録・編集・削除
•　忘却曲線に基づいた復習リマインダー
•　復習ステータスの自動管理
•　シンプルで直感的なデザイン
•　学習履歴の一覧と可視化

利用シーン

•　資格試験や受験勉強の計画管理に
•　語学学習の単語復習サイクルに
•　新しい知識を確実に定着させたい人に
•　忘れる前に効率よく復習したい人に

アプリの特徴

Ebbingは、心理学者ヘルマン・エビングハウスが提唱した「忘却曲線」の理論をもとに設計されています。
人がどのように忘れていくかをモデル化し、適切な間隔で復習を行うことで、記憶を強化します。

シンプルで使いやすいインターフェースにより、勉強記録を手軽に続けることができます。
どんな学習スタイルの人でも無理なく継続できるようデザインされています。

よくある質問
Q. 復習タスクはどのように生成されますか？

学習対象を追加すると、エビングハウスの忘却曲線に基づき、1日後・3日後・7日後・14日後・30日後の復習タスクが自動的に生成されます。

Q. オフラインでも使用できますか？

はい。Ebbingはオフライン環境でも動作します。オンライン復帰時に自動的にデータが同期されます。

Q. データを削除するにはどうすればよいですか？

アプリ内のプロフィール画面から「アカウント削除」を実行することで、すべてのデータを削除できます。

Q. 復習タスクを翌日に持ち越すことはできますか？

はい。各タスクの「翌日に持ち越す」機能を使用できます。


]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[VibeHub｜バイブコーダーのためのプラットフォーム]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/8d697dd3-9599-4a23-9614-b0c3b04c0967</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/8d697dd3-9599-4a23-9614-b0c3b04c0967</guid><dc:creator>Shuichi Nagao</dc:creator>
            <pubDate>Tue, 30 Sep 2025 22:59:53 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[VibeHubとは

VibeHubは、非エンジニアでも安心してプロダクトをローンチするのを実現します。「セキュリティ対策に何をしていいかわからない」「何をもってセキュアと言っていいのかわからない」と]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[VibeHubとは

VibeHubは、非エンジニアでも安心してプロダクトをローンチするのを実現します。「セキュリティ対策に何をしていいかわからない」「何をもってセキュアと言っていいのかわからない」という不安を、包括的なセキュリティ診断とAI駆動のペネトレーションテストで解決し、たった10分でセキュリティ周りの対策がクリアになります。

![セキュリティ診断の一例](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/b06f8a30-9a14-4a67-9000-a32ffc5f2cda/d67c6f2b-b371-42e0-a832-edef5eb96b2a.png)

診断の一例

主な特徴

- 包括的なセキュリティ診断: 包括的なセキュリティ診断を行い、様々な側面からリスクを診断。AI駆動なので、特殊なセットアップなしで動作。SupabaseのRLSポリシーも診断します。
- 専門スキル不要: ソースコードをアップロード、または対象のURLを指定するだけ。Gitやセキュリティツールの知識は不要。
- 直感的なフィードバック: 優先順位付けされた修正リスト、リスク評価、すぐにLLMに送信できる修正用のプロンプトも提供。結局どうすればいいのか、が明確に。

こんな方におすすめ

- バイブコーダー: バイブコーディングで動くものが作れるが、そのままリリースして良いのか不安という方
- 非エンジニア: CursorやAIのプロダクトを使って、プロダクトを作ったが、プロにセキュリティ周りをチェックをしてもらいたい方
- Supabaseユーザー：SupabaseのPostgresを使っており、RLSポリシーが不安という方

利用手順

プロダクトを共有
ソースコードをアップロードするか、対象のURLを指定します。ツールの設定やGitも不要。SupabaseのDB URLを提供すれば、RLSポリシーに関しても調査します。

![診断リクエスト](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/b06f8a30-9a14-4a67-9000-a32ffc5f2cda/3c0f46a3-804f-4353-abeb-a620ba2df461.png)

診断のリクエスト




包括的なスキャンを実行
静的・動的スキャン、AIを活用したペネトレーションテストを包括的に実行します。

診断結果を確認
スキャン結果をまとめて、優先順位付けした修正手順を提供します。

![診断結果](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/b06f8a30-9a14-4a67-9000-a32ffc5f2cda/dea0145a-4cd1-4f12-8860-682ca2d2243a.png)

診断結果

導入効果

- 10分でセキュリティ診断: 10分でセキュリティ診断が完了し、セキュリティ周りの対応方針が定まります。
- 30分でペネトレーションテスト: ペネトレーションテストは非常に大切ですが、プロのセキュリティエンジニアにお願いすることが一般的です。VibeHubではAIを活用して人間のようにペネトレーションテストを自律的に行うことができます。
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[皮肉ちゃん]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/913f3748-e325-4d13-bcc0-d3cb2c941475</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/913f3748-e325-4d13-bcc0-d3cb2c941475</guid><dc:creator>aa s</dc:creator>
            <pubDate>Wed, 24 Sep 2025 22:01:24 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[[皮肉ちゃん](https://irony-chan.vercel.app)

アプリ紹介



誹謗中傷がダメだと声高に言われるようになったこの時代。
私たちは、気持ちが沈んだときや心が負けそうにな]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[[皮肉ちゃん](https://irony-chan.vercel.app)

アプリ紹介



誹謗中傷がダメだと声高に言われるようになったこの時代。
私たちは、気持ちが沈んだときや心が負けそうになったときに、どうやって自分を守り、どうやって言葉を外に出せばいいのでしょうか。

そんな問いに、颯爽とあらわれたのが『皮肉ちゃん』です。

『皮肉ちゃん』は、愚痴をそのまま吐き出す場所ではありません。
あなたの言葉を受け止めて、上品でユーモラスな「皮肉」として返してくれる、ちょっと風変わりなお嬢様。
攻撃でも暴言でもない。けれども、ただの愚痴でもない。
そこには、ほんのりした笑いと距離感、そして少しの救いが宿っています。

愚痴の受け皿は、きっと多い方がいい。
ぜひ一度、『皮肉ちゃん』に言葉を預けてみてください。 

スクリーンショット

![皮肉ちゃん野球](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/65f7cc27-a9ae-4c38-96d2-9feb8b6e9c34/613ed415-dfd5-47b1-a6c5-d0553003a70b.png)

皮肉ちゃん

]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Model Arena]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/fab70009-52a0-4bc2-b91c-5eb76d7ccf4c</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/fab70009-52a0-4bc2-b91c-5eb76d7ccf4c</guid><dc:creator>Shuichi Nagao</dc:creator>
            <pubDate>Thu, 18 Sep 2025 10:18:58 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[Model Arena とは

Model Arena は、最新の画像生成モデルが気になっている人向けのプロダクトです。Nano Banana や Seedream 4.0、 Qwen-Image の]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[Model Arena とは

Model Arena は、最新の画像生成モデルが気になっている人向けのプロダクトです。Nano Banana や Seedream 4.0、 Qwen-Image のような最新の AI モデルが公開された時に、わざわざ高額な月額サブスクリプションを払わなくても、Model Arena では利用に応じたクレジット購入で利用開始できます。また、複数のモデルを同じプロンプトで同時に利用できるので、モデルの検証にも便利です。

主な特徴

- 複数モデル同時実行: 複数の AI モデルを同時に使うことができるので、それぞれの違いを簡単に検証できます
- 利用に応じた課金: わざわざ高額な月額課金をする必要はありません
- 画像の生成から画像の編集まで: 複数の画像をアップロードして編集することもできます

こんな方におすすめ

- AI での画像生成が気になっている方: Seedream 4.0 が Nano Banana 級に凄い、と言われているが、試し方がいまいち分からない
- 少し試したいだけなのに、高額な月額課金はまだしたくない方: ちまたのツールだと高額な月額課金が必須なことも多いです
- アダルト系のコンテンツを試してみたい方: ChatGPT や Nano Banana ではアダルト系のコンテンツは生成が難しいですが、Model Arena の方がゆるくなっています

主要機能

画像の生成
利用したいモデルを選択して、自分の欲しい画像を説明します。それだけで、すぐに画像が生成できます。複数のモデルのアウトプットがすぐに見れるので比較も簡単です。

また、アダルト系のコンテンツも、メジャーなプラットフォームに比べて作りやすいです。

画像の編集

生成した画像や、自分のカメラで取った写真を編集することもできます。また、複数の画像をアップロードできるので、合体したり、入れ替えたりできます。

クレジット課金

月額プランは存在せず、利用したい分だけクレジットを購入する形をとっています。これによって、無駄な出費を防げます。
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[やりたくないよ！]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/944c0069-1828-4a0c-b8a4-c9b7d2b2554a</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/944c0069-1828-4a0c-b8a4-c9b7d2b2554a</guid><dc:creator>aa s</dc:creator>
            <pubDate>Thu, 11 Sep 2025 14:57:56 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[GitHub: [https://github.com/Shupo00/yaritakunaiyo3](https://github.com/Shupo00/yaritakunaiyo3)

デモ: ]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[GitHub: [https://github.com/Shupo00/yaritakunaiyo3](https://github.com/Shupo00/yaritakunaiyo3)

デモ: [https://yaritakunaiyo3.vercel.app](https://yaritakunaiyo3.vercel.app)

コンセプト



人間の行動は、いつも「やる」と「やりたくない」がセットになっています。勉強、仕事、掃除、メール...どんなタスクにも「めんどい」「気が重い」といった感情がくっついているのに、従来のToDoアプリはその本音を切り捨ててきました。

そこで作ったのが 『やりたくないよ！』 です。

このアプリでは、行動と一緒に“やりたくない気持ち”を記録できます。タスクを追加するときに「やりたくない理由」と「やりたくない度」を数値で残せる仕組み。さらに統計画面では、その気持ちの推移をグラフやカレンダー、ヒートマップで可視化できます。

つまり、ただのタスク管理ではなく 「ストレスチェッカー」 として使えるのが特徴です。曜日や時間帯ごとの“やりたくなさパターン”を振り返ると、自分が無理をしやすいタイミングや、逆に行動しやすいタイミングが見えてきます。「なんとなくしんどい」を「データ」として残すことで、感情を客観的に整理できるのです。

ありのままの自分を記録し、自己理解を深めるためのアプリです。行動と感情をセットで残すことで、日常に潜む「やりたくなさ」を可視化し、ストレスを抱え込まない新しい習慣をつくりたいと思っています。



技術的な工夫


実装には Next.js (App Router) と Supabase を選びました。
フロントエンド: Next.js + TypeScript + Tailwind CSS
バックエンド/DB: Supabase (PostgreSQL, Auth, RLS)
認証: Supabase Auth（メール／Magic Link）
状態管理: React Query 
デプロイ: Vercel



データ設計



テーブルは非常にシンプルです。

id (uuid, PK)
userid (uuid, FK → auth.users.id)
action (text, 必須)
reason (text, 任意)
dislikelevel (int, 0–100)
done (bool, 完了フラグ)
createdat, updatedat (timestamptz)

セキュリティは Supabase の Row Level Security (RLS) を利用し、auth.uid() = userid のみが自分のタスクにアクセスできるようにしました。これにより、クライアントからは anon key だけで安全に操作可能です。



実際の画面



追加フォーム: 行動、理由、やりたくない度を入力
![追加フォーム](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/65f7cc27-a9ae-4c38-96d2-9feb8b6e9c34/05fceda9-b1e4-42ad-90c4-c5be0e694252.png)

キャプションをここに記入


一覧: やりたくない度バーと表情アイコン付きで表示、並び替えも可能
![一覧画面/ソート](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/65f7cc27-a9ae-4c38-96d2-9feb8b6e9c34/174adc23-5b6b-4499-958b-18450639fc40.png)

キャプションをここに記入


統計画面（Stats）: 週・月ごとの平均や最大のやりたくない度を確認
![統計](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/65f7cc27-a9ae-4c38-96d2-9feb8b6e9c34/a21633d0-441b-42f2-9121-3c240520728b.png)

キャプションをここに記入

![統計2](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/65f7cc27-a9ae-4c38-96d2-9feb8b6e9c34/da00e341-fffe-46e5-a730-58af885a2c99.png)

キャプションをここに記入




開発を通じて得た学び



「やりたくない理由」を書き出すだけで、思っていた以上に気持ちが整理される、隠していた“毒”を可視化することが、逆に健全な自己理解やストレス軽減につながると実感しました。統計ページでは GitHub の “草” のようなヒートマップを導入しました。ポジティブな出来事を可視化すれば「頑張り度」を確認できます。一方で、ネガティブな出来事を可視化すれば「自分がどの時期にどんなストレスを抱えていたか」を俯瞰できます。つまり同じ可視化技術でも、前向きな指標にもなり、ストレスチェッカーにもなるという二面性があると気づきました。



まとめ



「やりたくない気持ち」を否定せずに記録することで、人間らしい矛盾や感情をそのままアプリに刻むことができたと思います！プロジェクトを通じて、私は目標である「思想をサービスに落とし込む」ことと、「技術で形にする」ことを実現できたと考えています！この調子で精進します。

]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[SIM AIを完全解説！n8nの限界を超えるAIエージェント搭載ワークフローの新基準 ]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/a1f1d328-98b7-4ac2-a4ed-ced98dc254c0</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/a1f1d328-98b7-4ac2-a4ed-ced98dc254c0</guid><dc:creator>bond-ai</dc:creator>
            <pubDate>Sun, 07 Sep 2025 18:00:07 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[n8n／Dify／Zapierとの違い・使い方・実例まで

> 「AIエージェントを自作したいけどプログラミングが難しそう」
> 「日々の定型業務を自動化したいけど、既存ツールの設定が複雑で挫折した…]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[n8n／Dify／Zapierとの違い・使い方・実例まで

> 「AIエージェントを自作したいけどプログラミングが難しそう」
> 「日々の定型業務を自動化したいけど、既存ツールの設定が複雑で挫折した…」
> そんな悩みを、AIの力で“作る工程”そのものを支援して解決するのが sim.ai です。

TL;DR（要約）

 sim.ai は、AIを中核に据えたビジュアル型“エージェント／ワークフロー”構築プラットフォーム。Figmaのようなキャンバス上でノーコード構築が可能。
 Copilot が対話で設計・編集を支援。\\「AIに作らせる」\\体験が中核。
 オープンソース（Apache-2.0）＆セルフホスト可。データ主権・コスト最適化に強い。
 既存のIFTTT型（Zapier等）にAIの推論・判断を組み込めるのが最大の差分。
 業務の厳密な制御が要るRPA寄りの用途はn8nが依然優位な場面も。適材適所が結論。

https://www.youtube.com/watch?v=WKkBxqcJcYQ

> ※本記事の内容は上記YouTube動画でも解説しています。動画派の方は冒頭リンクからどうぞ。

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sim.aiとは？

一言でいうと、「AIを主役にしたビジュアル型のエージェント／ワークフロー・ビルダー」。
キャンバスでノードをドラッグ＆ドロップし、LLM・外部SaaS・自社データをつないで処理を組み立てます。ノーコードでチャットUI公開／API化／Webhook化／スケジュール実行まで対応。

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何が従来ツールと違う？

従来は 「Aのトリガー → Bのアクション」 の直列接続が中心。
sim.ai はパイプの途中に “思考・判断・生成”を担うAIエージェント を主役として組み込めます。
→ 条件分岐・要約・意図判定・文面生成 など、人の判断を代替する処理まで自動化。

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できること（代表例）

 社内ドキュメントRAG：PDFや社内ナレッジを知識源にしたFAQチャットボット
 市場調査エージェント：競合ニュースの監視→要約→Slack通知
 メールの自動仕分け：受信メールを分類→適切な担当へ自動アサイン
 SEOライターBot：テーマ収集→構成作成→本文生成→配信
  （作成後はチャットUI公開やAPI/Webhookとして即デプロイ可能）

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押さえておきたい「強み」

 ノーコード×FigmaライクUI：非エンジニアでも素早く試作→改善
 豊富な連携：Slack／Gmail／Notion／GitHub／DB…実務連携が数クリック
 柔軟なデプロイ：チャット公開、REST API／Webhook化、スケジュール実行
 リアルタイム共同編集：同一フローを複数人で同時編集
 Copilot補助：自然言語からワークフロー骨子を自動生成
 オープンソース（Apache-2.0）＆セルフホスト可：商用利用しやすく、コスト・データ主権に有利

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sim.aiの“特徴的5要素”を深掘り

1) ミニマルで直感的なUI/UX

必要情報に集中できるシンプル設計。学習コストが低く、非エンジニアの心理的ハードルを削減。

2) 「Sim Copilot」による対話型開発

エディタ内で説明（Explain）／案内（Guide）／編集（Edit）を支援。
モード

 Ask：Q\&Aとガイドのみ（ワークフローは変更しない）
 Agent：提案→承認後にブロック追加・配線・設定変更を反映

Depth Levels（推論レベル）

 Fast：最速・最安（小規模編集に）
 Auto：速度と精度のバランス（デフォルト）
 Advanced：大規模・複雑編集向け
 Behemoth：深い計画・デバッグ・大規模変更に

> 個人的メモ：Askモードで「分からない」を減らせるのが良い。手が止まりにくい。

3) Apache-2.0のメリット

商用利用の自由度が高く、組み込み・改変・販売まで柔軟。企業利用の安心材料に。

4) ワンクリック連携が多い

 コミュニケーション：Slack／Discord／Gmail／Telegram
 生産性：Notion／Google Drive／Google Sheets／Airtable
 開発：GitHub／Supabase／Pinecone／Qdrant
 Web自動化：Google Search／Firecrawl（スクレイピング）／Browser Use／Stagehand
 その他：Twilio（SMS）／ElevenLabs（音声合成）
  多くは 数クリックの認証だけで接続完了。

5) ローカルLLMとの統合（Ollama対応）

Ollama を標準サポート。PC上の Llama 3／Mistral／Command R+／gpt-oss-120B などを外部API同様に組み込める。
→ 機密を外へ出さず高度なAI処理、特化モデルの活用、データ主権を実現。

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sim.ai vs n8n：違いをひと目で

| 観点      | sim.ai                  | n8n                |
| ------- | --------------------------- | ---------------------- |
| 基本思想    | AIネイティブ（Agentが中心）       | 自動化ネイティブ（API連携が中核） |
| UI/UX   | ミニマルで直感的。“AIの思考の流れ” を設計 | 設定項目が多く情報密度が高い     |
| 連携設定    | ワンクリック接続が多い             | 手動で権限・トークン設定の場面が多い |
| トリガー    | アプリ固有のイベントトリガーは現時点で少なめ  | 豊富（「新規メール受信時」など）   |
| 向いている用途 | AI中心の新体験の素早い試作          | 複雑業務の厳密制御を要する自動化   |

Slack連携の体験差（イメージ）

 sim.ai：設定画面でConnect → 許可 → すぐ利用。チャンネルはプルダウン選択。
 n8n：Slack App作成→権限追加→トークン生成→n8n側に貼付…と手順が多い。

> なお、イベントトリガーの豊富さはn8nが現状優位。ユースケースに応じて併用や使い分けが現実的です。

---

実践チュートリアル

チュートリアル1【基本編】社内文書FAQボット（RAG）

目的：PDFマニュアルをアップロードし、内容に答えるチャットボットを作成。

手順（要点のみ）

1. Knowledge作成：PDFをアップロード→自動チャンキング→ベクトル化
2. ワークフロー：Start（Chat）→Knowledge→Agent→Response を接続
3. Agent設定：例）OpenAI/gpt-4o-mini

    System Prompt：
     「あなたは社内マニュアルに詳しいアシスタントです。提供されたコンテキストのみに基づいて回答してください。
     コンテキスト: 」
    User Prompt：
4. テスト＆公開：Runで試験→Deploy as Chat で社内公開

チュートリアル2【応用編】Copilotで“競合ニュース監視ボット”

目的：毎朝9時に検索→要約→Discordへ通知。

Copilotへの指示例

> 毎日午前9時に「AI 最新動向」でGoogle検索し、上位3件の内容を要約してDiscordの「最新ニュース」チャンネルに投稿するワークフローを作成してください。

生成される典型構成：Schedule → Google Search → Loop → Firecrawl → Agent → Discord
仕上げ：DiscordのWebhook／APIキーを設定→Runで確認→Deployで自動化

---

アーキテクチャと導入方法

技術スタック（学習にも◎）

 Next.js（App Router）／Bun
 PostgreSQL／pgvector（RAGのベクトル検索）
 shadcn UI／Tailwind CSS／React Flow（エディタ）
 Socket.io（リアルタイム）

使い方の選択肢

 クラウド版（sim.ai）：アカウント作成ですぐ開始。インフラ管理不要。
 セルフホスト版：自社インフラで完全コントロール。ローカルLLM活用や厳格なセキュリティ要件に。

Self-hosted: NPM Package



Self-hosted: Docker Compose



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現状の課題（把握しておきたいポイント）

 ドキュメント不足：機能追加のスピードに公式Docsが追いつかない箇所あり
 エラー原因が追いにくい：Copilotは助けになるが、原因特定が難しいケースも
 トリガーの種類：n8nと比べアプリ固有トリガーがまだ少ない

> それでも筆者所感では、強みが課題を上回る。特にCopilot中心の体験はパラダイムシフト級。

---

結論：今、sim.aiを始めるべき？

答えは“Yes”。

 エンジニア／企画／個人事業主まで、作業スピードと品質を底上げ。
 Copilotで「分からない」を対話で解消 → “AIに作らせる”開発体験が手に入る。
 難しい操作は不要。まずは公式サイトから触ってみて、小さく作って素早く出すのが吉。

AIx開発に関する情報発信は私を是非フォローして下さい！
https://x.com/AImasaou

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用途別のおすすめ

 AI体験のプロトタイプを速く作りたい → sim.ai
 既存業務の厳密なRPA的自動化 → n8n
 外部SaaSを広く浅くつなぎたい → Zapier

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必要なら、文体のトーン調整（よりカジュアル／より堅め）や、見出しのSEO最適化（狙うキーワード前提の書き換え）、図版・スクショ用のキャプション案までそのまま使える形に整えます。
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Discord BotからObsidian VaultへGitHub Appを使ってファイルを追加できるようにしました]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/dd5b4563-8cc6-400b-86d0-ff8eec57ac71</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/dd5b4563-8cc6-400b-86d0-ff8eec57ac71</guid><dc:creator>大橋和則</dc:creator>
            <pubDate>Fri, 05 Sep 2025 08:31:20 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[このGitHub App版ボットは、DiscordとGitHubをシームレスにつなぐために開発されたツールです。Discord上で共有された入力をGitHub IssueやGistとして即座に変換・登]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[このGitHub App版ボットは、DiscordとGitHubをシームレスにつなぐために開発されたツールです。Discord上で共有された入力をGitHub IssueやGistとして即座に変換・登録することができます。わざわざコピー＆ペーストを繰り返す必要がなく、日常的なチャットのやり取りをそのままGitHub上のナレッジやタスク管理に反映できるのが特長です。また、GitHub Actionsとの連携を前提に設計されているため、追加の自動処理やワークフローとの統合も容易です。開発チームやコミュニティ運営において、アイデア収集から課題管理までの流れを効率化し、自然なコミュニケーションをそのまま開発プロセスに取り込むことが可能になります。さらに、GitHubに同期されたObsidianのVaultを利用することを前提としており、「ベッドに寝転んで思いついたアイデアをObsidianに溜め込む」という個人的なニーズから発想されたツールでもあります。Discordでの発言がそのままVaultへと蓄積され、自然に知識管理の仕組みに組み込まれることを目指しています。

]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[MCP-ndl-search]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/898143c2-b9dd-4bae-994d-333ff7ae47be</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/898143c2-b9dd-4bae-994d-333ff7ae47be</guid><dc:creator>大橋和則</dc:creator>
            <pubDate>Tue, 19 Aug 2025 09:18:38 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[国会図書館の膨大な書誌データを、自然言語で直感的に検索できる MCP（Metadata/Content Proxy）サーバーを公開しました。本システムは単なるキーワード検索を超え、ユーザーの自然な質問]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[国会図書館の膨大な書誌データを、自然言語で直感的に検索できる MCP（Metadata/Content Proxy）サーバーを公開しました。本システムは単なるキーワード検索を超え、ユーザーの自然な質問文（例：「戦後の日本の農地改革について書かれた基礎資料」「昭和初期の建築図面集で所蔵館を教えて」など）を解析して最適な書誌情報を返します。さらに、各書籍の所蔵図書館一覧まで取得できるため、現地調査や図書館相互利用申請の前段階としても有用です。

主な特徴
	•	自然言語インターフェース：専門用語を知らなくても、普段の言葉で検索可能。
	•	所蔵館表示：検索結果に所蔵図書館の一覧を含め、利用可能な館を一目で確認。
	•	検索結果の柔軟な出力：書誌情報／書影リンク（利用可能な場合）／所蔵館情報をまとめて返却。
	•	拡張設計：将来的な外部古書ネットワークや入手支援サービスとの連携を見据えたモジュール構成。

期待される利用シーン
	•	研究者の資料探索、文献レビューの効率化
	•	学術・教育機関での調査準備
	•	古書店や収集家による所在確認と入手戦略の策定

今後の展望

今後は古書流通ネットワークと連携し、「所蔵確認 → 問い合わせ → 最終入手」までのワークフローをスムーズに繋ぐことを目標にしています。また、ユーザーの利用ログやフィードバックをもとに検索精度の継続的改善も行っていきます。]]></content:encoded>
        </item>
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            <title><![CDATA[EverWear -洋服の着用と洗濯の履歴を管理-]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/a3b51d7b-c441-4e17-a276-7f334375b87d</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/a3b51d7b-c441-4e17-a276-7f334375b87d</guid><dc:creator>Naoto Noguchi</dc:creator>
            <pubDate>Wed, 23 Jul 2025 21:52:03 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[EverWearでクローゼット管理して、衣類長持ちケア！

大切な衣類の洗濯頻度にこだわりのあるコアなファッション愛好家のあなたへ。

EverWear は、洗濯頻度を最適化することで、大切な衣類の寿]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[EverWearでクローゼット管理して、衣類長持ちケア！

大切な衣類の洗濯頻度にこだわりのあるコアなファッション愛好家のあなたへ。

EverWear は、洗濯頻度を最適化することで、大切な衣類の寿命を最大化することができるクローゼットアプリです。

こんな人におすすめ！
・大切な衣類を長持ちさせたい
・着るたびに洗濯するのではなく、何回か着たら洗濯する衣類がある
・着回ししているうちに、今何回着たかわからなくなってしまう

EverWearでは、着用だけでなく洗濯の履歴も管理できます！

こんな機能があります！
・クローゼットのアイテムを登録し、「何回着たら洗濯するか」を設定できる
・着用と洗濯を記録することで、適切な洗濯タイミングがひと目でわかる
・着用と洗濯の履歴が確認できる
・統計レポートであなたのファッションライフを可視化できる
・衣類ダメージ、環境影響、お金の節約を試算し、効果を実感できる

EverWeardで、サステナブルなファッションライフを実現しよう！

このアプリを使えば、着用と洗濯の履歴を管理して、衣類をスマートに着回すことが可能になります。
最適な洗濯頻度により、あなたの大切な衣類は"一生もの"になるでしょう。

衣類にも地球にも、お財布にもやさしいファッションライフを実現してください！]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Xのタイムラインから動画を消す「Quieter X」を公開しました]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/966b42b0-2916-4a43-8a53-12568ba786a1</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/966b42b0-2916-4a43-8a53-12568ba786a1</guid><dc:creator>Shuichi Nagao</dc:creator>
            <pubDate>Tue, 22 Jul 2025 11:36:08 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[Quieter X: Twitter/X で穏やかなタイムラインを

Twitter/X のタイムラインに溢れる動画にうんざりしていませんか？

Quieter X は、より穏やかで集中できるブラウジ]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[Quieter X: Twitter/X で穏やかなタイムラインを

Twitter/X のタイムラインに溢れる動画にうんざりしていませんか？

Quieter X は、より穏やかで集中できるブラウジング体験を提供する Chrome 拡張機能です。動画コンテンツを選択的に非表示にしつつ、フィードの他の部分はそのままに—自動再生のサプライズによる気晴らしともおさらば！

主な機能：

- 動画フィルタリング：タイムラインの動画のみを非表示にし、X の他のエリアはそのまま残します。
- シンプルなモード選択：直感的なボタンで3つの簡単なオプション：
  - すべての動画を表示：変更なしで一般的な体験を楽しむ。
  - 動画のみ非表示：動画プレイヤーを削除し、投稿自体は表示—詳細をクリックすると動画が再表示。
  - 動画付き投稿を非表示：動画を含む投稿を完全に削除し、究極のスッキリ感を。
- スマート UI と自動ダークモード：システムテーマ（ライト/ダーク）に合わせたモダンなポップアップインターフェース、手動切り替えやスムーズなトランジションも対応。
- 即時反映＆永続性：リフレッシュ不要で変更がリアルタイムに適用され、設定はセッションをまたいで保存。

Quieter X の魅力：

ノイズの多いフィードの世界で、Quieter X はあなたにコントロールを取り戻させます。生産性向上、モバイルでのデータ節約、またはテキストと画像を中断なく楽しむのに最適。軽量で、プライバシー重視（データ収集なし）、X とのシームレスな統合を実現。

始め方：

- Chrome ウェブストアから Quieter X をインストール。
- X にアクセスし、拡張機能アイコンをクリック。
- モードを選び、必要ならテーマを調整して「設定を適用」をクリック。
- 穏やかにスクロール—タイムラインが瞬時に変わります！

静かな X の準備はできていますか？ 今すぐインストールして、フィードを自分好みにカスタマイズ！]]></content:encoded>
        </item>
    </channel>
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