ASCII.jp － トップ14h ago

SMS送信や自動音声通話、Twilio×NestJSなら簡単にトライできる
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SMS送信や自動音声通話、Twilio×NestJSなら簡単にトライできる

「SMS や自動音声通話って、自分で実装するのは難しそう...」と思っていませんか？ 実は Twilio を使えば、ほんの数十行のコードで自分のスマホに SMS を送ったり、 電話をかけたりできます。この記事では、最小コードで動かすところから、 BullMQ によるキュー / リトライ / Webhook 送達確認 / 動的 Cron スケジューリングまでを段階的に解説します。

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 ASCII.jp － トップ1d ago

“GPUなし”ノートPCで動くLLMで、ローカルAIエージェントを自作する
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“GPUなし”ノートPCで動くLLMで、ローカルAIエージェントを自作する

業務用ノートPCでローカルLLMを動かし、モデルごとの性能を比較しました。GPU非搭載のマシンでも動かせるモデルがあるとわかったところで、次に気になったのは「じゃあ何に使えるのか」です。LLMが自律的にツールを使って動く「AIエージェント」を、ローカルLLMで組んでみました。

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 ASCII.jp － トップ4d ago

実践を通じて加速度的に進化中！ 生成AI時代の映像制作現場のリアル〔FIXERはたらくひと図鑑〕
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実践を通じて加速度的に進化中！ 生成AI時代の映像制作現場のリアル〔FIXERはたらくひと図鑑〕

社内で活躍するメンバーにスポットを当て、その魅力や仕事へのこだわりを深掘りする人気企画―― ✨ はたらくひと図鑑インタビュー ✨ 今回は、先日最終回を迎えた三重テレビの特別企画番組「LEGEND～よみがえる三重の偉人列伝～」(*1)にて生成AIで制作協力をしたLEGEND制作チームへの２回目のインタビューの後編です！

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 ASCII.jp － トップMar 27

「再現は無理と思った」歴史人物は誰？　生成AI動画でテレビ番組に協力、その裏側を語る〔FIXERはたらくひと図鑑〕
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「再現は無理と思った」歴史人物は誰？　生成AI動画でテレビ番組に協力、その裏側を語る〔FIXERはたらくひと図鑑〕

社内で活躍するメンバーにスポットを当て、その魅力や仕事へのこだわりを深掘りする人気企画―― ✨ はたらくひと図鑑インタビュー ✨ 今回は、先日最終回を迎えた三重テレビの特別企画番組「LEGEND～よみがえる三重の偉人列伝～」(*1)にて生成AIで制作協力したLEGEND制作チームに２回目のインタビューをしました！

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 ASCII.jp － トップMar 26

手軽に試せるAWS GenUの罠？ 放置で数万円溶かさないためのコスト注意点
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手軽に試せるAWS GenUの罠？ 放置で数万円溶かさないためのコスト注意点

AWS GenU（Generative AI Use Cases on AWS）は、AWSが公開している生成AIのサンプルアプリケーションです。社内向けのチャットボットやRAG（社内文書検索）などの機能を、公式サイトからCloudFormationで1クリックデプロイできるのが特徴です。

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 ASCII.jp － トップMar 24

Figma MCP Server×Claude Codeで、デザイナーと開発者を双方向につなぐ
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Figma MCP Server×Claude Codeで、デザイナーと開発者を双方向につなぐ

この記事ではFigma MCP Serverを使って、コードとFigmaデザインを双方向に連携するワークフローを試してみたので紹介します。

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ACT OUT TEESMar 19
Some Assembly Required
Whether it’s life, love, or furniture, nothing great comes pre-built. Wear it and own the process.
Act Out Tees ~ www.actouttees.com
#assembly #diy #builder #process #create #progress #fixer #maker #project #unfinished #PrintOnDemand #Tees
 ASCII.jp － トップMar 19

無料のGoogle ColabでオープンソースLLMをファインチューニングしてみたのじゃ
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無料のGoogle ColabでオープンソースLLMをファインチューニングしてみたのじゃ

「Claude Codeをファインチューニングしたい」と思って調べたら、Amazon Bedrockを使う必要があって普通にお金がかかることがわかった。じゃあ無料でできないのか？と調べると、オープンソースのLLMをGoogle Colabの無料GPUでファインチューニングするという方法があった。今回はそれを実際に試して、特定のキャラクター（一人称「余」、語尾「〜のじゃ」のおてんば姫）の口調を学習させてみた。

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 ASCII.jp － トップMar 19

“GPUなし”ノートPCでローカルLLMを比較検証、どれだけ動く？
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“GPUなし”ノートPCでローカルLLMを比較検証、どれだけ動く？

本記事では、CPUのみのノートPC環境で複数のローカルLLMを実行し、推論速度やメモリ使用量、出力の傾向を確認しました。

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 ASCII.jp － トップMar 16

700行の動的フォームをリファクタリングし、保守性を劇的に向上させた
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700行の動的フォームをリファクタリングし、保守性を劇的に向上させた

Reactで動的フォームの実装・保守に携わっている方や、コンポーネント設計やリファクタリングに関心のある方に向けて書いています。特に「なんとなく動いているけどコードが読みにくい…」と感じている方の参考になれば嬉しいです。

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