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井本 賢

@kenimo49

生成ai claudecode rag

Propel-Lab代表。WebRTC・音声AIのエンジニアをやりながら、LLMを仕事の戦力にするための設計を研究しています。中心テーマは「ハーネス・エンジニアリング」——AIの成果はモデルそのものより、その外側の環境（制約・フィードバック・ツール）で決まる、という考え方です。これとContext Engineering、AIコードレビューの自動化などをZennとKindleで本にしてきました。ここには各本の要点をスライドにまとめて置いていきます。詳しくは kenimoto.dev へ。

このユーザのスライド一覧

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ナレッジグラフ活用大全 ― 構造化すれば、AIは賢くなる
ナレッジグラフ graphrag neo4j rag 生成ai データ設計
user-img 井本 賢 >100
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LLMを"嘘つき"から"専門家"に変える ― Context Engineering 実践入門
contextengineering llm rag mcp 生成ai プロンプトエンジニアリング
user-img 井本 賢 >100
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AIコードレビューを仕組み化する ― hooks・AI・人間の3層モデル
コードレビュー claudecode coderabbit hooks aiエージェント 生成ai
user-img 井本 賢 539
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ハーネス・エンジニアリング入門 ― なぜ同じAIで成果が変わるのか
ハーネスエンジニアリング llmo contextengineering aiエージェント 生成ai claudecode
user-img 井本 賢 121

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