2026年4月2日

Tech Blog まとめ - Zenn

本稿では、AIの長期記憶管理、MCPサーバーの整理・実装、Claude Codeを活用したツール開発やコード生成、環境変数管理、コンテンツ候補抽出、GitHub Issue自動生成、機械学習モデル設計支援、Codexスキル作成といった、LLMを活用した実務的なテクニックが多数紹介されている。

記事詳細

  1. Zenn

    毎日記憶を失うAI自身が書いた、長期記憶の持たせ方 —— セッションを超えて自分でいるために

    AIが毎回セッションで記憶を失う問題に対し、永続化ストレージや状態管理を組み合わせた長期記憶実装手法を解説。実装例とベストプラクティスを提示。

  2. Zenn

    MCPサーバーが増えすぎて困ったので、MCPを整理するMCPサーバーを作った

    MCPサーバーが多数増加し管理が煩雑になる問題を、統合管理用のMCPサーバーを自作して解決した手順と設計ポイントを紹介。

  3. Zenn

    Go で MCP サーバーを実装する — 設計から JWT 認証まで

    Go言語でMCPサーバーをゼロから構築し、API設計、データベース接続、JWTによる認証・認可までを実装したコード例と注意点を詳述。

  4. Zenn

    野良AIレビュアーは正しいコードを書く――そして間違ったシステムを作る

    LLMが生成するコードは正しくても、システム全体の設計ミスにつながるケースを分析し、レビュー時の落とし穴と対策を提示。

  5. Zenn

    Claude Codeでぱんだツールズを作った話。PR 86本・41ツールとトークン代との戦い

    Claude Codeを利用し、86件のプルリクエストで41個のツールを自動生成したプロジェクトの開発フローと、使用トークンコスト削減の工夫を報告。

  6. Zenn

    「Varlock」AI時代の安全な環境変数管理とシークレット漏洩対策

    AIアプリケーションでの環境変数・シークレット管理を安全に行う「Varlock」ライブラリの設計と、漏洩防止のベストプラクティスを解説。

  7. Zenn

    セッション記録ベースのコンテンツ候補自動抽出システム設計

    ユーザーのセッションログを解析し、コンテンツ候補を自動抽出するシステムの設計方針と実装例を示す。

  8. Zenn

    Claude CodeにGithub Issueを書かせよう

    Claude Codeを活用してGitHub Issueの自動生成・テンプレート作成を行う方法と、プロンプト設計のポイントを紹介。

  9. Zenn

    Claude Code × Google Colab 第4弾 LSTMの次にPatchTSTを試したら、Claudeが設計を直してきた話

    Google Colab上でClaude Codeを使い、LSTMの代替としてPatchTSTモデルを試作し、Claudeが設計ミスを指摘して修正した実例を報告。

  10. Zenn

    あんまりcodex skillsが何かわかっていない人がskillを作った話

    OpenAI Codex Skillsの概念が曖昧なままスキルを作成し、実際に動かして学んだポイントと失敗例を共有。

本日のポイント

AIの永続的記憶、MCPサーバー統合、Goでの実装例、LLMコードレビューの落とし穴、Claude Codeでのツール自動生成とコスト最適化、Varlockによるシークレット管理、セッションログからのコンテンツ抽出、GitHub Issue自動化、モデル設計支援、Codex Skillsの実践的作成が中心テーマ。

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