Moltbot（旧ClawdBot）は、デバイス上で動作し、WhatsAppやDiscordなどのチャットアプリを介してタスクを実行するセルフホスト型AIアシスタントです。500ドル以上するMac miniを購入する代わりに、Moltworkerを使用してCloudflare Workersにデプロイすれば、月額わずか5ドルで利用できます。このサーバーレスアプローチにより、24時間年中無休の稼働時間、自動スケーリング、ハードウェアメンテナンス不要、組み込みの永続性といったメリットが得られ、ApidogのようなツールでAPI統合をテストすることも可能です。 ボタン はじめに 2026年1月、Moltbot（元々はClawdBot）がバイラルになった際、インターネットは熱狂しました。このセルフホスト型AIアシスタントは、あなたの個人的な「インターン」となり、コンピューターの制御、ファイルの管理、ワークフローの自動化、チャットアプリを介した応答を約束しました。その熱狂は本物でした。Cloudflareの株価は20%急騰し、Mac miniはどこでも売り切れ、開発者たちはこの強力

Ashley Innocent

1月 30, 2026

以前はClawdBotとして知られていたMoltBotは、Telegram、WhatsApp、Discord、Slackなどのメッセージングプラットフォームと直接統合するセルフホスト型エージェントとして際立っています。プライバシーと低遅延を維持しながら、お使いのマシン上で実際のタスクを実行します。 Kimi K2.5をMoltBotに接続することで、多機能で費用対効果の高いアシスタントが作成されます。ユーザーは、Claude 3.5 SonnetやGPT-4oのようなモデルの数分の1のコストで、一般的なタスク、クリエイティブな作業、エージェント的な動作において強力なパフォーマンスを得ることができます。プライバシーを重視した設定の場合、量子化されたGGUFウェイトを使用したローカルデプロイメントにより、外部へのデータ送信が不要になります。 💡小さな構成の詳細が成功を左右することがよくあります。ファイルを編集する前に、接続性を確認してください。Apidogを無料でダウンロードしてください。これは、Moonshot APIエンドポイントやローカルサーバーをテストし、JSONペイロードを

Ashley Innocent

1月 30, 2026

本記事では、Kimi K2.5をローカル環境で実行する現実的な方法を解説します。MoEモデルの課題、必要なハードウェア条件、Unsloth動的量子化とllama.cppによる実行手順、API化とApidog検証までを整理します。

Ashley Innocent

1月 29, 2026

あるチームは、アプリケーションコードの生成をAIに大きく依存していました。これは現在「バイブコーディング」と呼ばれる行為です。デプロイから1週間以内に、彼らのサーバーは侵害されました。このインシデントを共有した開発者は、脆弱性が予測可能だったため、攻撃ベクトルを即座に推測できました。この記事では、何が問題だったのか、AI生成コードがセキュリティの悪用に対してなぜ特に脆弱なのかを解説し、AI支援プロジェクトを本番環境に投入する前に保護するための具体的なチェックリストを提供します。 💡AI生成されたAPIの潜在的な欠陥を監査する際には、Apidogを無料でダウンロードすることを検討してください。これは、一般的なエクスプロイトからコードを強化するための、脆弱性スキャンやエンドポイント検証を含む徹底的なAPIテストに不可欠なツールです。 ボタン インシデント：何が起こったのか この話は2026年1月にRedditのr/webdevコミュニティに投稿され、すぐに400以上の高評価を獲得し、激しい議論を巻き起こしました。ある開発者が、同僚2人が「バイブコーディング」—ChatGPT、

Ashley Innocent

1月 28, 2026

外部サービスからのウェブフックやコールバックを受信する必要があるローカルホストAPIのテストでは、ローカル開発サーバーを一時的にインターネットに公開する必要があります。ngrok、NPort、Cloudflare Tunnelなどのトンネリングサービスは、ローカルホストに公開URLを提供する安全な接続を確立します。 💡このガイドのウェブフックテストワークフローに沿って進めるには、Apidogをダウンロードしてください。このガイドでは、適切なツールの選び方、トンネリングのセットアップ方法、Apidogを使ったウェブフックの効果的なテスト方法、そして認証、レート制限、デバッグといった一般的な課題への対処法を解説します。ダウンロード ローカルホストトンネリングが必要な理由 あなたはサードパーティサービスと統合するAPIを構築しています。エンドポイントは正しく応答し、データはスムーズに流れるため、すべてラップトップで動作します。しかし、Stripe、GitHub、Twilio、またはその他の外部サービスからのウェブフックコールバックをテストしようとすると問題が発生します。 問

Ashley Innocent

1月 28, 2026

本記事では、Mac Mini または VPS 上で Clawdbot（Moltbot）をセルフホストする方法を解説します。セットアップ、セキュリティ、性能最適化、Apidog との API 連携まで網羅し、ローカルとクラウドの違いも整理します。

Ashley Innocent

1月 28, 2026

ドキュメント処理は長らくAIの最も実用的なアプリケーションの一つでしたが、ほとんどのOCRソリューションは精度と効率の間で不快なトレードオフを強いられています。Tesseractのような従来のシステムは、広範な前処理を必要とします。クラウドAPIはページごとに課金され、レイテンシが追加されます。現代の視覚言語モデルでさえ、高解像度のドキュメント画像から生じるトークン爆発に苦戦しています。 DeepSeek-OCR 2は、この状況を完全に変えます。バージョン1の「Contexts Optical Compression」アプローチを基盤とし、新リリースでは「Visual Causal Flow」を導入しています。これは、単に文字を認識するのではなく、視覚的な関係とコンテキストを理解することで、人間が実際にドキュメントを読む方法で処理するアーキテクチャです。その結果、画像をわずか64トークンに圧縮しながら97%の精度を達成し、単一GPUで1日あたり20万ページ以上のスループットを可能にするモデルが誕生しました。 このガイドでは、基本的な設定から本番環境へのデプロイまで、すべてを網羅して

Ashley Innocent

1月 27, 2026

本記事では、Kimi K2.5 APIの特徴と実践的な使い方を体系的に解説します。マルチモーダル機能、Agent構成、Python・JavaScript例、Apidogによるテスト、料金と最適化手法まで網羅します。

Ashley Innocent

1月 27, 2026

本記事では、Clawdbot の思想、主要機能、設定方法を解説します。ローカルファースト設計と永続的な記憶により、AI を実用的な開発自動化エンジンへ進化させ、Apidog と組み合わせた効率的な開発フローを紹介します。

Ashley Innocent

1月 26, 2026

RemotionがAgent Skillsをリリースしました。これにより、AIによる動画制作のすべてが変わります。 ```bash npx skills add remotion-dev/skills ``` たったこれだけです。この一つのコマンドで、Claude CodeはRemotionのReactベースの動画フレームワークを隅々まで理解する動画制作のエキスパートになります。 ## Remotion Agent Skillsとは？ [Agent Skills](https://agentskills.io/home)は、Claude CodeのようなAIエージェントに特定のツールやフレームワークを適切に使用する方法を教える「取扱説明書」です。公式のRemotionスキルは、Claudeに以下の深い知識を与えます。 *   Remotionのコンポーネントアーキテクチャ（``、``、``） *   アニメーションAPI（`interpolate`、`spring`、`useCurrentFrame`） *   タイミング、パフォーマンス、レンダリングに関するベストプラクティス *  

Ashley Innocent

1月 23, 2026

ブラウザの自動化は、これまで複雑なスクリプトの作成、セレクターの管理、予測不可能なページ状態への対応が必要でした。Claude Codeは、自然言語でやりたいことを記述するだけで、AIがそれを正確なブラウザアクションに変換することで、このプロセスを変革します。 Claude Codeのブラウザ自動化が強力である理由： * 自然言語による制御：セレクターコードを書く代わりに、Claudeに「ログインボタンをクリックして」と指示します * インテリジェントな適応：AIがコンテキストを理解し、ページ変更に適応します * 視覚的理解：アクセシビリティツリーとスナップショットモードにより、信頼性の高い要素ターゲティングを提供します * クロスブラウザ対応：Chromium、Firefox、WebKitに対応しています * シームレスな統合：開発ワークフローに直接統合して実行できます 💡ブラウザのワークフローと並行してAPIをテストしていますか？ Apidogは、視覚的なAPIテストとモックサーバーを提供することで、Claude Codeのブラウザ自動化を補完します。ブラウザテス

Ashley Innocent

1月 22, 2026

複雑な自動化スクリプトに苦労することなくCI/CDパイプラインにインテリジェンスを注入する方法を探しているなら、Claude Code Skillsはまさにあなたが必要としているものかもしれません。これらのカスタムAI駆動ワークフローは、プレコミットセキュリティチェックからデプロイメント検証まで、あらゆるものを自動化します。壊れやすいシェルスクリプトの代わりに、自然言語の指示を使用してそれらを定義します。 CI/CDにおいてClaude Code Skillsが強力である理由： * 自然言語による自動化: 複雑なYAMLではなく、平易な英語でワークフローを定義 * インテリジェントな意思決定: AIがコンテキストを分析し、修正案を提示し、さまざまなシナリオに適応 * 再利用可能なワークフロー: 一度作成すれば、シンプルなスラッシュコマンドでどこでも呼び出し可能 * Git連携: Gitイベント（pre-commit、pre-push、post-merge）に直接フック * 拡張性: Bash、ファイル操作、ウェブ検索など15以上のツールにアクセス可能 💡API中心のパ

Ashley Innocent

1月 22, 2026

開発者は、精度を犠牲にすることなくプロジェクトのセットアップを加速するツールを常に求めています。Anthropicが提供するエージェント型コーディングアシスタント「Claude Code」は、ターミナルでの自然言語インタラクションを通じて、エンジニアが複雑なタスクを処理できるようにします。この記事では、プロがTailwindのセットアップにClaude Codeをどのように使用しているかを探り、ユーティリティファーストのスタイリングを現代のWebアプリケーションに統合する合理化されたプロセスに焦点を当てます。Claude Codeを活用することで、チームはTailwind CSSコンポーネントを迅速に生成および構成し、手作業を削減します。 💡さらに、レスポンシブなUIとバックエンドサービスを組み合わせたアプリケーションを構築する際には、堅牢なAPI管理が不可欠になります。Apidogを無料でダウンロードしてワークフローを強化しましょう。これはシームレスなAPIテストとドキュメントを提供し、データ駆動型プロジェクトにおけるTailwindスタイルのインターフェースを完璧に補完します。

Ashley Innocent

1月 21, 2026

開発者は、ワークフローを効率化し、Web開発におけるベストプラクティスを強制するツールを常に求めています。Claude Codeは、AI支援コーディングのための強力な拡張機能として登場し、タスクを自動化し、コードを最適化し、業界標準への準拠を保証する特殊なスキルを統合することを可能にします。具体的には、Claude Codeスキルを活用して、VercelにデプロイされたReactアプリケーションを向上させ、パフォーマンスチューニングのためにvercel-react-best-practicesを適用し、優れたユーザーインターフェースのためにweb-design-guidelinesを適用します。このアプローチは、開発を加速するだけでなく、構造化されたガイダンスを通じてエラーを削減します。 💡Webアプリケーションを構築する際、効果的なAPIハンドリングは、シームレスなフロントエンドとバックエンドの統合にとって極めて重要です。Apidogは、オールインワンのAPIプラットフォームとして、迅速なAPI設計、デバッグ、モック、テスト、ドキュメント作成を可能にすることで、これらのスキルを補

Ashley Innocent

1月 21, 2026

エンジニアや開発者は、過度なリソースを要求することなく高いパフォーマンスを発揮する効率的なモデルを常に求めています。このような状況において、GLM-4.7-Flashは魅力的な選択肢として登場しました。Zhipu AI (Z.ai)が開発したこの30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、その強度と効率性のバランスで際立っています。コーディングベンチマーク、推論タスク、ツール統合において優れており、ローカル展開のシナリオに適しています。 GLM-4.7-Flashをローカルで実行することで、ユーザーはデータプライバシーを維持し、遅延を削減し、統合をカスタマイズできるようになります。Ollama、LM Studio、Hugging Faceなどのツールがこのプロセスを簡素化します。 💡さらに、API経由でモデルを提供すれば、Apidogでテストを強化できます。Apidogを無料でダウンロードして、ローカルのAI APIをシームレスに管理および検証しましょう。Apidogはカスタムモデルプロバイダーと統合されており、テストケースを自動化し、GLM-4.7

Ashley Innocent

1月 20, 2026