第18回 Rust自作OSの教材化、LLMのVRAM最適化 ほか

Rustによる自作OSの教育利用から、AIエージェントのトークン消費最適化、バックエンドのAPIテスト戦略、ゲーミングPCへのLLM最適化、AIを用いた3Dモデリングまで、幅広い技術的な挑戦と最適化の手法を紹介する。AIを効率的に活用しつつ、システムの内部構造や品質担保を追求する実践的な知見が集まった。

今回紹介した記事:
1. 『Rustで作った自作OS「octox」がサンフランシスコ大学の教材になっていました』(o8vm)
https://zenn.dev/o8vm/articles/3934806424cd85
2. 『Claude Code / Codexで「私のlimit、減りすぎ…？」と思ったときに見る記事』(TOKIUMプロダクトチーム テックブログ)
https://zenn.dev/tokium_dev/articles/ai-agent-usage-limit-long-sessions
3. 『新規プロダクトのバックエンド自動テスト戦略 ─UT 中心から API テスト中心へ─』(Canary Tech Blog)
https://zenn.dev/canary_techblog/articles/348d976da70857
4. 『ゲーミングPC向けで LLMとデプロイ環境を最適化してみた話』(株式会社ナレッジワーク)
https://zenn.dev/knowledgework/articles/2691721311c2e4
5. 『AI×Blenderでゲーム用キャラ素体の作成に挑戦した記録』(Yuuki.Y)
https://zenn.dev/yy7613/articles/c150ef962ccc1f