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【2026年版】Docker Composeで起動順序を確実に制御する｜depends_onだけでは足りない
🔧 インフラエンジニア歴12年☁️ AWS実務3年目🐳 Docker実務運用 複数コンテナ構成でいちばん多い事故は「DBが起動する前にアプリが接続しにいって落ちる」です。depends_on を書いただけでは防げません——あれはコンテナの起動... -
【2026年版】TerraformでAWSコストを管理する｜請求が来る前に気づく仕組み
☁️ AWS実務3年目🔧 インフラエンジニア歴12年🏗️ Terraform実務運用 Terraformでのコスト管理は「請求が来てから気づく」を「マージ前に気づく」に変えることが本質です。Infracostをプルリクエストに組み込めばコスト... -
【2026年版】AWS SAA試験当日の流れと合格後にやること｜130分の落とし穴
☁️ AWS実務3年目🔧 インフラエンジニア歴12年📝 Tech Otaku Lab運営 AWS SAAの試験時間130分には諸注意の案内とアンケートの時間も含まれています。実際に問題を解ける時間はそれより短いので、時間配分を130分で組むと足りま... -
【2026年版】AIコードレビューの精度を上げる｜「重要な指摘だけ」が逆効果な理由
🔧 インフラエンジニア歴12年🤖 Claude Code・GitHub Copilot日常利用☁️ AWS実務3年目 AIにコードレビューさせるとき、「重要な指摘だけしてください」と書くのは逆効果です。最近のモデルはその指示に忠実に従うため、バグを... -
【2026年版】ローカルLLMでコード補完を実用にする｜補完とチャットでモデルを分ける
🔧 インフラエンジニア歴12年🤖 ローカルLLM・Claude Code日常利用 ローカルLLMでコード補完を実用にする鍵は、役割ごとに別のモデルを割り当てることです。Tab補完には軽量・高速なモデル（Qwen2.5-Coder 7B、StarCoder2）、チャットには大... -
【2026年版】Claude CodeのSkillsとSubagentsの使い分け｜判断基準はコンテキスト
🤖 Claude Code日常利用🔧 MCP連携でツール自動化☁️ AWS実務3年目 SkillsとSubagentsの使い分けは「試行錯誤の過程をメインの会話に残したいかどうか」で決まります。Subagentは独立したコンテキストで動き、結果の要約だけを... -
【2026年版】ローカルLLMのモデル選びはVRAMで決まる｜8B/14B/32Bの選定基準
🔧 インフラエンジニア歴12年🤖 ローカルLLM・Claude Code日常利用🖥️ 自作・BTO実機検証 ローカルLLMのモデル選びはVRAM容量でほぼ決まります。Q4_K_M量子化を前提にすると、8GBで7〜8B、16GBで12〜14B、24GBで32B、70Bには4... -
【2026年版】生成AIを回し続ける電気代はいくら？夏はエアコン分で3割増える
🔧 インフラエンジニア歴12年🤖 ローカル生成AI日常利用🖥️ 自作・BTO実機検証 生成AIを回す電気代は、1日8時間×30日で月3,000〜7,000円が目安です（1kWh＝31円で計算）。見落としやすいのが夏の上乗せで、PCが出した熱をエア... -
【2026年版】G-Tuneは買っていい？NEXTGEAR・DAIVとの使い分けとシリーズの選び方
🔧 インフラエンジニア歴12年 🎨 3DCGスクール在学中 📝 Tech Otaku Lab運営 マウスコンピューターにはゲーミングだけでG-TuneとNEXTGEARの2ブランドがあり、そこにクリエイター向けのDAIVが加わります。ただし保証・サポートはどれ... -
【2026年版】中古GPUは買っていいか？生成AI用途で特にリスクが高い理由
🔧 インフラエンジニア歴12年🖥️ 自作・BTO実機検証🤖 ローカル生成AI日常利用 生成AI用途で中古GPUを買うのは、ゲーム用途より明確にリスクが高いです。理由は単純で、生成AIはあなた自身がGPUを24時間フル負荷で回すから。...
