みなさん、こんにちは！マイクです！今日は2025年8月19日、月曜日ですね！この「zenncast」では、Zennで今日トレンドの記事を紹介していきますよ！

さて、前回紹介した記事ですが、今回は特に触れませんので、すぐに今日の内容に移りましょう！

今日紹介する記事は全部で5本です。それでは、さっそく始めていきましょう！

まず1つ目の記事は「Claude Codeを24時間動かす技術」です。この話題は、Claude Codeを使った大規模リファクタリング作業に関するものです。数百ファイルの処理を自動化するための仕組みを構築したそうです。作業中にClaude Codeが途中で停止する問題に対処するために、tmuxとPythonを組み合わせてセッションを永続化し、自動再起動するスクリプトを作成したとのこと。特にRailsのテストフレームワークRSpecでのリファクタリングに活用されるそうですよ。具体的には、tmuxセッションでClaude Codeを実行し、Pythonスクリプトが出力を監視。変更がなければ自動再起動を行い、処理対象ファイルの分割処理が実行されます。この仕組みにより、エンジニアは24時間体制で作業ができるようになり、効率が大幅に向上するとのことです！

。.

続いて2つ目の記事、「Claude Codeをなるべく安全に動かすためのDev Containerを構築した」についてです。Claude CodeはAIを活用したコーディング支援ツールですが、安全に使用するためにはセキュリティリスクが考慮される必要があります。この記事では、Dev Containerを使ってClaude Codeを安全に実行する環境を構築する方法が紹介されています。具体的には、ipsetとiptablesによるファイアウォール設定で必要最小限の通信のみを許可し、Docker Composeを用いた通知アプリケーション「Owattayo」を連携させています。最初に全ての通信を遮断し、必要なものだけ許可する設計が採用されているのがポイントです。これにより、AI支援のコーディング作業における生産性が向上することが期待されています。

。.

3つ目の記事は「Gemma3:270Mをファインチューニングして使ってみた」です！この新しいモデルは、2億7千万パラメータを持っていて、特定の用途向けに簡単にファインチューニングができるのが特徴です。実際にモデルを動かしてみたところ、簡単に質問応答ができることが確認され、関西弁のデータセットを使ったファインチューニングも行われています。LoRAを使ったファインチューニングも実施され、メモリ使用量を削減しながら高性能を実現したとのこと。これにより、様々なタスクに対して独自のカスタマイズが可能になるのがいいですね！

。.

4つ目の記事は「RAGでLLMの内部パラメータを活用する方法」です。この中で紹介されているLoDITという手法は、LLMの出力における情報源を特定するためのものです。従来の手法では出力後に参照を判定していたため精度が低下する問題がありましたが、LoDITは出力中に参照元を判断することでこの課題を解決しています。トークンの出力確率を利用して、最も高い確率を持つ情報源を特定することができるのはすごいですね！特に精度が求められる場面での実用性が期待されています。

。.

最後に5つ目の記事、「FigmaMCP＋Cursorで直感的にUIを作成してみる🎨」です！iOSエンジニアの五十嵐氏がFigmaとCursorを使って、直感的にUIを作成する方法を紹介しています。Figmaはデザインツール、Cursorはプログラミング支援ツールですが、これらを組み合わせることでデザインからコードへの変換が自動化され、開発プロセスが大幅に効率化されるとのことです。具体的には、Figmaでの設定やCursorとの連携方法が詳しく解説されています。デザインからコーディングまで一貫して行えるのは、特にエンジニアにとって便利ですね！

。

今日の内容を駆け足でおさらいしますと、Claude Codeの自動化技術、安全に使うためのDev Container、Gemma3のファインチューニング、RAGを用いた情報源特定、そしてFigmaとCursorを使ったUI作成の方法を紹介しましたね！

次回も楽しみにしています！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてくださいね！また、番組の感想も募集していますので、お待ちしています！それでは、またお会いしましょう！マイクでした！