Obsidian を使っているので、タイムラインに Obsidian × Claude Code / Codex の投稿が流れてくると目に留まります。それが今年に入ってから、数ヶ月おきに何度もバズっている。単一の新しいアプリが主役になっているわけでもないのに、同じテーマが繰り返し伸びる。

自分の Vault でも試してみようと思ったものの、投稿ごとに言っていることが微妙に違います。フォルダ構成だけの話もあれば、公式スキルを入れろという話もあり、MCP まで持ち出すものもある。どれから手を付けるべきか、そもそもこれらは競合する手法なのか、断片的に読んでいるだけでは判断できませんでした。

そこで、着手する前に 2026 年 1 月から 9 月にかけて伸びた投稿を通しで読み、時系列に並べ直しました。結論としては、競合ではありませんでした。核になっている思想は 1 月から一度も変わっておらず、変わるのはどの層を表に出すか（編纂ルール、公式スキル、Codex、MCP、CLI）だけです。以下はその整理です。

個人で運営しているサービスで X（旧 Twitter）に小額の広告を出しており、その数値を Ads Manager の画面から毎回手作業で拾っていました。API で取れれば楽になると思って調べたところ、X Ads API は通常の X API とは別の承認制プログラムで、使うには申請が必要だと知りました。API キーがあれば使えるものだと思っていたので、想定外でした。

フォームはログインしないと開けず、どんな項目を求められるのか事前には分かりません。2026 年 9 月時点の画面と、各項目に何を書いたかを残しておきます。

SQLを実行すれば、答えは返ってきます。

売上はいくらだったのか。
どの施策の成果が高かったのか。
何人の顧客が継続しているのか。
どこで利用者が離脱しているのか。

しかし、表示された数字だけを見ても、その数字が正しい理由までは分かりません。

2026 年 7 月 14 日、開発プロジェクト内の大量コンテンツを英語化する作業を Codex に依頼していたところ、Codex がローカル環境の Ollama サーバーを起動する事象が発生しました。モデルによる推論や翻訳が実行された証跡はありませんが、サーバー起動・GPU 検出・既存モデル一覧の取得まで進んでいました。この記事では、その経緯と、コーディングエージェントへ長時間・大規模な作業を任せる際の設計上の注意点を記録します。

個人で開発・運用している OSS リポジトリに Claude Code を導入した際、AI 用の設定やドキュメントを公開リポジトリに残さず、ローカルだけで運用したいという要件が出てきました。この記事では、そのうち特に検討に時間を割いた除外設定のユースケースと、AI 運用で分散しがちな履歴管理の設計の 2 点に絞って記録します。

前回リリースした「01（ゼロワン）」と「クリケット」のダーツ計算用ブラウザアプリに続き、新たに「カウントアップ（Count-Up）」のスコア計算ツールを追加しました。

01やクリケットは戦略性が高く楽しいゲームですが、ダーツの基礎練習や、ルールを覚えたての初心者と一緒に遊ぶ際には、シンプルに合計得点を競うカウントアップが最適です。これまでと同様に、アプリのインストールやアカウント登録は一切不要。ブラウザを開くだけですぐに利用できます。

自宅にハードダーツボードがあり、これまでは点数計算を頭でやりながら投げていました。しかし、友人と遊んだときにきちんとした計算ツールが必要になり探してみたところ、スマホアプリのインストールが必要だったり、アカウント登録が求められたりと、サクッと使えるものが意外と見つかりませんでした。

そこで、ダウンロードも登録も不要で、ブラウザを開くだけですぐに使えるシンプルな「ダーツ計算用ブラウザアプリ」を自作し、個人サイトで公開しました。定番の01（ゼロワン）とクリケットのスコア管理に完全対応しています。

Ollama Colab Private Chat にWeb検索RAG機能を追加しました。チャットUIに追加した「🔍 Web検索」トグルをオンにするだけで、DuckDuckGoの検索結果をコンテキストに加えてLLMへ送信できます。

このツールのセットアップ手順や使い方は、技術ドキュメント で詳しく解説しています。

先日追加したズーム機能に続き、Make Demo GIF / MP4 にBGM追加機能を追加しました。無音の操作デモ動画にBGMをつけることで、より視聴者の関心を惹くMP4を作成できるようになります。

このツールのセットアップ手順や使い方は、技術ドキュメント で詳しく解説しています。

ChatGPTやClaudeは優秀ですが、仕事の文章や個人的な内容を入力するとき、少し躊躇することはないでしょうか。かといって、ローカルにGPU環境を用意してOllamaを動かすのは、ハードルが高い。

そこで、Google ColabのGPUを使い、会話ログを一切外部に送らずに使えるプライベートなLLMチャット環境をノートブック1本で作りました。セルを上から順に実行するだけで動き始めます。

このツールのセットアップ手順や使い方は、技術ドキュメント で詳しく解説しています。