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Gemini 3.5 Flash 移行で組み直した RAG の3層キャッシュ — レスポンス・検索・埋め込みを段階的に節約する
Gemini 2.0 Flash の廃止を機に、RAG のキャッシュ設計を 3.5 Flash 前提で組み直しました。レスポンス・セマンティック・埋め込みの3層それぞれの実装コードと実測ヒット率、API 側 Context Caching との役割分担までを整理します。
Gemini の GA 画像モデルは端末解像度ちょうどに出力できない — 縦横比とセーフエリアを揃える壁紙パイプライン
GA 版の画像モデルに切り替えたら壁紙が端末画面に収まらない。1枚のマスターから全デバイス分を正確に切り出し、生成回数を台数分の1に抑える壁紙パイプラインの実装を、Pillow のコードとともにまとめます。
Gemini 3.5 Flash GA をどこから差し替えるか — ワークロード別の置き換え判定とモデルルーターによる段階導入の記録
Gemini 3.5 Flash GA への移行をモデル名の書き換え1行で済ませず、評価ハーネスでワークロード別に実測してから段階導入した記録です。判定基準・比較コード・環境変数ルーター・ロールバック設計をまとめます。
Gemini in Chrome が Android に来る前に、ブログ側で整えておきたいこと
Gemini in Chrome の Android 展開が6月下旬に始まります。auto browse を載せたモバイルのエージェントブラウジングを見据え、個人ブログ側で先に整えておきたい設計のポイントを実作業ベースでまとめました。
Gemini in Chrome の auto browse に備える — エージェントが操作できるWebアプリの構造設計メモ
Android 版 Chrome に Gemini の auto browse が届く前に、自分のWebアプリをエージェントが確実に操作できる形へ整える設計メモです。操作の的の固定・アクセシビリティツリー・JSON-LD・破壊的操作の保護を実装コードで整理します。
Gemini の生成は通ったのに公開が落ちた朝 — 高価な出力を取りこぼさない『生成アウトボックス』の設計
生成は成功したのに、公開処理の直前でプロセスが落ちる。すると高価な出力が消え、もう一度同じ生成に課金することになります。生成結果を先に永続化し、公開を冪等な後続処理に分離する『生成アウトボックス』の実装と、6月の障害下での運用記録をまとめました。
Deep Think・Deep Research・Live・Omni をどう使い分けるか — 増えた Gemini のモードに1週間の作業を割り当て直した記録
Deep Think・Deep Research・Live・Omni と増えた Gemini のモードを、個人開発の1週間の作業にどう割り当てるか。3つの判断軸と、運用して見直した箇所をまとめました。
Gemini で自律エージェントを動かす最小構成 — ツールループ設計で学んだこと
google-genai SDK の自動 Function Calling で自律エージェントを最小構成から作る手順。ステップ上限・ツール許可リスト・再試行の設計判断を、ブログ運用の自動化で得た実体験とともにまとめます。
夜間ログを毎朝3分で読み切る — Gemini API で Daily Brief 風の運用ダイジェストを自作した記録
Daily Brief に着想を得て、夜間の運用ログを毎朝1通のダイジェストに変えるパイプラインを自作しました。収集・構造化・要約・配信の4段構成と実測トークン数、障害の朝でも配信を止めないフォールバック設計までの実装記録です。
壁紙アセットの画像探しを File Search のマルチモーダル検索に任せてみた記録
数千枚の壁紙アセットから目当ての一枚を探す作業を、File Search のマルチモーダル検索(gemini-embedding-2)に置き換えられるか300枚で検証しました。カテゴリタグ運用との比較、つまずいた点、使い分けの結論を実装コードとともに残します。
App Store 審査リジェクト対応に Gemini API を組み込む — 通知の構造化から Resolution Center 返信までの運用記録
App Storeの審査リジェクト通知をGemini APIで3層のJSONに構造化し、ガイドライン照合・Resolution Center返信ドラフト・提出前セルフチェックへつなげた個人開発の運用記録です。
Gemini 機能の「使われ方」を測る — 受け入れ率・再生成率・編集距離で見る製品計測の設計
トークン消費やエラー率だけでは、Gemini で作った機能がユーザーに受け入れられているかは分かりません。生成のライフサイクルを5つのイベントに分解し、受け入れ率・再生成率・編集距離を Swift と BigQuery で計測してプロンプト改善につなげた設計と実測値をまとめました。