LLMの評価とテスト：本番で壊れる前に障害を捕まえるEvalパイプライン構築ガイド
AILLMevaluationtestingevalsAI-engineeringproductionCI-CDobservability
LLMアプリケーションを本番にデプロイする前に問題を検出する完全ガイド。自動化された評価フレームワーク、カスタムスコアリング関数、回帰テスト、Human-in-the-Loop評価、そして2026年すべてのAIエンジニアに必要なCI/CDパイプライン。
ブログ
Pockit Engineering Blog - Stories about development, tech, and tools
RAG vs ファインチューニング vs ロングコンテキスト：2026年LLMアーキテクチャの選び方完全ガイド
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LLMアプリケーションでRAG、ファインチューニング、ロングコンテキストウィンドウのどれを使うべきかの実践的判断フレームワーク。アーキテクチャ図、コスト分析、本番コード、そしてすべてのAIエンジニアが必要な意思決定ツリー。
MCP vs A2A：2026年版 AIエージェントプロトコル完全ガイド
AIMCPA2AagentsLLMprotocolarchitectureagentic-ai
Model Context Protocol（MCP）とAgent-to-Agent（A2A）プロトコルを徹底比較。AIエージェントがツールを使い、互いに協調する方法を標準化する2つのプロトコルのアーキテクチャ、コード例、実践的な実装パターンを解説します。
LLM APIコストを90%削減する方法：キャッシング・ルーティング・プロンプト最適化の実践ガイド
AILLMOpenAIAnthropiccost-optimizationsemantic-cachingprompt-engineeringTypeScript
セマンティックキャッシング、モデルルーティング、プロンプト圧縮、バッチ処理でLLM APIコストを大幅削減。OpenAI・Anthropic・Google API対応のコード例とコスト試算付き実践ガイド。
2026年版 OpenAI Codex vs Claude Code：誰もやらない本音の比較
AIOpenAICodexClaude CodeAnthropiccoding agentdeveloper toolsAI codingsoftware engineering
OpenAI CodexとClaude Codeを実際のプロダクションコードベースで徹底比較。アーキテクチャ、エージェンティックワークフロー、コード品質、料金、セキュリティまで — 実践例を交えて正直にまとめました。
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