Local Coding Agent
リポジトリ理解、修正、テスト、長いタスクの継続。コード生成量ではなく、実際の作業を完了できるかで比べます。
- Macのメモリ容量と実用境界
- モデルとランタイムの相性
- 品質・速度・消費電力のバランス
01 / FIELD OF INQUIRY
製品ではなく、
やりたい仕事から測る。
速さだけでは、Local AIの価値は分かりません。用途ごとに「完了できるか」を定義し、そのために必要なモデル、メモリ、ストレージ、運用条件を切り分けます。
Private Knowledge
手元の文書を外へ出さずに活用するためのRAG、ストレージ、バックアップ、検索品質を検証します。
Local AI Server
24時間使える個人用AI基盤へ。Mini PC、NAS、ネットワーク、電力と冷却までを運用単位で考えます。
- 01
仕事を定義する
実際に完了したいタスクと、合格条件を先に決めます。
- 02
条件をそろえる
機材、モデル、runtime、設定、入力を記録し、比較可能にします。
- 03
失敗も残す
OOM、停止、誤編集、やり直しを除外せず、実用性の一部として扱います。
- 04
購入条件へ翻訳する
測定値を並べるだけでなく、誰に何が必要かを明確にします。
03 / FIELD NOTES
検証を始める前に。
いま公開できるのは、検証の前提と問いです。測っていないことを測ったように見せず、準備の過程から記録します。
N° 001N° 002N° 003
すべてのノート FOUNDATION / 2026.09.22
なぜ、Macで動くLocal AIから始めるのか
METHOD / 2026.09.22
Coding Agentを「仕事になるか」で測る
BUYING QUESTION / 2026.09.22
Macのメモリ選びをモデルサイズだけで決めない
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