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Gemini API + Cloudflare Durable Objects でつくるステートフルAIエージェント本番ガイド
Cloudflare Durable Objects と Gemini API で会話履歴を永続化するステートフル AI エージェントを構築します。wrangler.toml のバインディングからルーティング Worker、WebSocket Hibernation、クライアント実装まで本番前提で解説します。
Gemini API のファイル URI が突然 404 になる問題 — 48時間 TTL を前提にした設計の組み立て方
昨日まで動いていた Gemini API の画像/動画認識が、サーバー再起動後に急に動かなくなることがあります。原因は File API の48時間 TTL でした。検出方法と、TTL を前提にしたアプリ設計の組み立て方を実例で解説します。
Gemini ディープリサーチが浅い・途中で止まるときの実践トラブルシューティング
Gemini のディープリサーチが薄い結果しか返さない、途中で停止するときの実践的な対処をまとめました。リサーチプランの編集、ソースが日本語サイトに偏るときの調整、アップロードした PDF が引用されないときに見る3つの設定などを実例つきで解説します。
Gemini を「毎日の読書アシスタント」として運用する個人の知的生活デザイン
Gemini を「リサーチ担当」より一段近い距離で、毎日の読書アシスタントとして使い続けるための運用設計。アーティスト・個人開発者として領域横断の知識が必要な日常で、私が落ち着いて使えている形を共有します。
Gemini API を主軸にしたマルチLLMフェイルオーバー設計 — 本番の可用性を底上げする冗長化アーキテクチャ
Gemini API を主軸に Claude / GPT-4o をフォールバックに据えたマルチLLM冗長化アーキテクチャを、ルーター・アダプタ・サーキットブレーカー・観測まで Python で本番品質の実装パターンとして解説します。
Gemini APIで副業を始める90日ロードマップ — マルチモーダルの強みを生かした個人収益化の実装ガイド
Gemini API を使って副業として月数万円を作る90日のロードマップ。マルチモーダル対応・コンテキストキャッシング・Free Tier活用といったGeminiの強みを最大限活かしながら、個人事業者が無理なく続けられる収益化構造をフェーズ分けで解説します。
Gemini 2.5 Pro の 100万トークンを使い切る — 大規模コンテキスト時代の設計と運用
Gemini 2.5 Pro の 100万トークン窓は、ただ全部突っ込めば良いという代物ではありません。私が大規模ドキュメント解析・コードベース全文読解・長期会話設計で実験して辿り着いた、本当に効くコンテキスト設計の方法をまとめます。
Gemini API の料金体系を『収益事業者目線』で読み解く — Free Tier・有料Tier・Pro/Ultraの選び分け
Gemini API で何かを作って売ろうとするとき、料金ページを眺めるだけでは収益が読めません。Free Tier、有料Tier 1〜3、Google AI Pro / Ultra の差分を、副業や個人事業として収益化する目線で具体的に整理しました。
Gemini Gems の Custom Instructions を使いこなす — 検証して分かった指示設計の勘所
Gemini Gems の Custom Instructions は、書き方ひとつで応答品質が大きく変わります。私が複数の Gem を運用して見えてきた、効く指示文と効かない指示文の差を整理します。
Gemini API のストリーミング応答をユーザー操作で中止する — AbortController と asyncio の正しい使い方
チャットUIの『停止』ボタンを押したのに Gemini API のストリーミングが裏で動き続けている — そんな見落としを防ぐための、AbortController と asyncio.CancelledError を使った安全な中止処理の実装方法をまとめます。
Gemini API の seed パラメータで応答を再現可能にする — テストとデバッグで効く使い方
Gemini API の seed で応答を再現可能にする実践手順です。100回計測の一致率、テストケースIDから seed を導出する掃き出しジョブ、比較の厳しさを4段階に分ける設計、seed を落とすラッパーの直し方までまとめました。
Gemini Computer Use の自己修復アーキテクチャ — 失敗するブラウザ自動化を本番で安定稼働させる設計パターン
Gemini Computer Use のブラウザ自動化を本番で運用すると、要素消失・モーダル割り込み・ネットワーク遅延で頻繁に失敗します。失敗を「自己修復」させる回復戦略を、検出・分類・リトライ・人間介入のレイヤーに分けて、Pythonの動くコードで設計します。