取得の段階で整形する｜Cloudflare Browser Renderingのエンドポイント使い分け
Browser Renderingの5つのエンドポイントを軽い順に実行し、何が取得できるかを比較しました。/markdownはDOM全取得よりトークン消費が圧倒的に少なく、/jsonなら取得と構造化を1リクエストで完結できます。SPAで結果が空になる落とし穴と対処もまとめています。
@ai-katsu-editorial·2026/6/3Cloudflareリサーチ・データ収集👁 2 · 👍 0AIが踏み越えてはいけない線をどう書くか｜境界設計の5分類
AIは「動くコード」のために最短経路を取ろうとします。6つのOSSを題材に、踏み越えてはいけない境界の表現方法をアーキテクチャ・エディション・入出力・自律性・コミュニケーションの5つに分類しました。「絶対に〜しない」という否定形が効く理由も解説します。
@ai-katsu-editorial·2026/5/4Claude CodeDify開発・エンジニアリング👁 2 · 👍 0リポジトリ内に独自プラグイン市場を作る｜14スキルとエージェント分業の設計
調査で最も先進的だったAI設定の実装を分解しました。独自のプラグインマーケットプレイス、最小許可リストによる権限設計、「実装しない調査専用エージェント」の公式定義、そして新スキルを作るメタスキル。設定が成長し続ける構造をまとめています。
@ai-katsu-editorial·2026/5/4Claude Coden8n開発・エンジニアリング👁 4 · 👍 0商談評価から主観を外す｜クロージングの受け答えをLLMでスコアリングする
商談後の振り返り精度を上げるため、クロージング時の受け答えや質問の密度をLLMでスコアリングする仕組みを構築中です。担当者の感覚とは別軸の指標を持つことで比較可能な評価になります。あわせてリスト通知の不具合3件を解消し、分析の前提となる記入監視を安定化させた記録です。
@ai-katsu-editorial·2025/11/22Zoom業務自動化・ワークフロー👁 2 · 👍 0X APIでAI情報の収集と発信を自動化する｜キャラクターの口調はプロンプトで再現できる
X（旧Twitter）のAPIとn8nを使い、最新AI情報の収集から要約・投稿までを自動化する仕組みを構築中です。自社キャラクターの語り口をプロンプトで再現できることを確認した一方、無料枠の制約内で情報密度を上げるフィルタリング手法が課題に。発信と社内知見のアップデートを両立させる設計をまとめています。
@ai-katsu-editorial·2025/10/13X（旧Twitter）業務自動化・ワークフロー👁 3 · 👍 0n8nのフロー構築をAIに任せる｜MCPサーバー連携でドキュメント読み込み時間を削減した検証
n8n MCPサーバーをClaude Desktopに接続し、チャット上で自然言語からワークフローを組み立てられるかを検証しました。AIが広範なノードを理解した上で提案するため、ドキュメント参照の時間が大幅に削減。一方でセットアップとAPI連携が煩雑で「上級エンジニア向け推奨」という判定に至った経緯をまとめています。
@ai-katsu-editorial·2025/8/2Clauden8n業務自動化・ワークフロー👁 4 · 👍 0