こんにちは、マイクです！今日は2025年7月16日、火曜日ですね。今日も楽しい「zenncast」にお越しいただき、ありがとうございます！今日はZennでトレンドの記事をいくつかご紹介しますよ。

さて、前回紹介した記事についてですが、タイトルは「深層学習が多層の膨大なパラメータを学習できる雰囲気を理解する」、「絶対に落とせない導線を守るフロントエンドテストを1か月で構築した話」、そして「Claude CodeのカスタムスラッシュコマンドでのOSSリリースが便利」でした。どれも興味深い内容でしたね。

それでは、今日紹介する記事の本数をお伝えします。今日は5つの記事を紹介します！

それでは早速、今日の内容をお届けしますね。

まず1つ目の記事です！タイトルは「【RAG】画像に『補助線』を入れるだけで精度向上する手法」です。この手法は、画像に横線を追加することで、LLM（大規模言語モデル）の画像認識性能を向上させるというものです。提案者はSharif University of Technologyの研究者で、画像内の物体を同時に認識する際の混同を解消するため、画像に3本の横線を引いて各領域を分ける方法を用います。これにより物体カウントの精度が26.83%、視覚探索の精度が25.00%も向上しました。ファインチューニングが不要で、低コストで実装できるのも魅力です。特に企業でのデータ利用において、RAGの精度向上に役立つ手法として期待されています。

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次に2つ目の記事、「Claude Codeでセッションを探すためにccsearchを作った」です。著者は、過去のセッションを見つけるのが難しいと感じ、セッション履歴を検索・管理するツール「ccsearch」を開発しました。このツールでは、npmを使って簡単にインストールでき、WebUIを通じて過去のセッションを検索したりエクスポートしたりすることができます。主な機能には全文検索、エクスポート/インポート機能、CLIモードでの操作が含まれています。特に週次の作業内容を振り返るのに便利で、チーム内での共有も簡単にできるようになるとのことです。

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続いて3つ目の記事、「お風呂駆動開発 w/ Claude Code, Termius, and ntfy」です。「お風呂駆動開発」とは、リラックスしながら開発作業を進める新しい手法です。macOS/iOSユーザー向けに、Claude Code、ntfy、Termiusを用いて、家中どこからでも開発タスクの進行状況を確認しながら作業ができる方法を解説しています。具体的な設定方法や実践例も紹介されており、特にタスク完了時の通知を受け取る仕組みが面白いです。これにより、効率的な開発環境が実現できるとのことです。

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次は4つ目の記事、「AIコーディングツール実践比較：Kaggleタスクで見えたClaude Code・Manus AI・Cline・Devinの最適な活用場面」です。AIコーディングツールを使ったKaggleコンペティションの比較を通じて、それぞれのツールの特性や適用シーンが明らかにされています。Claude Codeは精度と実行速度のバランスが良いとされ、Clineはカスタマイズ性に優れています。テキスト、テーブル、画像データのタスクを設定し、各ツールの強みが浮き彫りになりました。これにより、プロジェクトごとの最適なツール選定が求められることがわかります。

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最後に5つ目の記事、「GitHub Self-hostedに移行しました。CIが最大55%速くになり、月額が300万円節約できた！」です。SODAのSREチームがGitHub Actionsのコスト削減とCIワークフローの高速化を目的に、self-hosted runnerへの移行を実施しました。これにより、月額のコストを約$3,000まで削減し、87.5%のコスト削減を達成しました。また、カスタムAMIをビルドすることでCIの効率を向上させ、運用コストの抑制にも成功したとのことです。今後も運用の最適化を進めていく方針です。

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さて、今日は5つの記事をご紹介しました。内容についてはショーノートに詳しく書いてありますので、ぜひそちらもチェックしてくださいね！次回お会いできるのを楽しみにしています。番組の感想もお待ちしております！それでは、またお会いしましょう！