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Antigravity と Gemini 3 Pro でデザイン再現率を上げるには、全画面ではなくセクション単位で画像を切り出してアップロードし、既存コードを読み込ませた状態で生成させ、角丸や余白などの微調整を反復して指示するのが最速で 120 点のクオリティに到達する方法 有料プラン契約して、ガンガン回した結果、Antigravity + Gemini 3 Pro のデザイン再現率をさらに引き上げるコツを掴んだぜぃ ポイントはこれ セクション単位で狭く切り出して画像を見せる 既存のコードとクラス設計を読み込ませた状態で生成させる 細かい修正指示を反復で伝える 80 点を生成させた後に、細かいフィードバックを出す だいたい、これやればデザインの精度がバク上がりする でも、無料やと、すぐにレートリミットや！ なんで、個人アカウントに切り替えて、GoogleAI Pro（月額 2,900 円
Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view LLM勉強会 基礎からエージェント設計まで Tomoki Yoshida (birder)️ DeNAAI技術開発部AIイノベーショングループ 2025-12-01 (月) 13:00-16:00 みなさんの3時間絶対に無駄にしません！本気で準備しました！ どうか今日だけは内職ご遠慮ください 今日の流れ イントロダクション 前半 知識 実践演習（ハンズオン） 後半 知識 実践演習（ハンズオン） 案件の実例紹介 → 詳細時間配分 イントロダクションSlackでぜひ盛り上がってください！ こんなこと思ったことありませんか？ 難しいタスクのプロンプトをチューニングしているけどうまくいかない Web版Gemini/ChatGPTとAPI実装時の差分がわからないので、Web
本稿は、Claude Code のスキルとサブエージェントを確実に発動させるための実践ガイドである。公式ドキュメントには記載のない罠がいくつか存在するため、検証結果を踏まえて攻略手順をまとめる。忍耐力が試される区間なので気長に頑張りましょう。 発端：スキルが発火しない まず目標を確認する。やりたいのは「プロジェクト固有のコーディング規約を Claude に守らせる」こと。 スキルを作成する。 # .claude/skills/tech-stack/SKILL.md --- name:tech-stack description: このプロジェクトの技術スタック --- #技術スタック - HTTP クライアント: ky（axios は使用禁止） - テスト: Vitest（Jest は使用禁止）
こんにちは。LayerXAI Workforce事業部でR&Dチームのリサーチエンジニアの矢野目です。 こちらはLayerXAI エージェントブログリレー49日目の記事です。前回の記事はKenta WatanabeさんのAIエージェントを開発するPdMがやることをプロンプトを書きながら考えるでした。 今回の記事では、AIワークフローの自動生成技術開発の取り組みについてお話しします。AIワークフローを構築する際、「どのような処理ステップを組み合わせるか」「各ステップでどんなプロンプトを使うか」といった設計に多くの時間がかかります。特に、お客様のドメイン知識が必要なタスクでは、試行錯誤を繰り返しながら精度を高めていく必要があり、これが大きな課題となっています。 そこで我々Applied R&Dチームでは、プロンプトとワークフロー構造を同時に自動生成する手法に取り組んでいます。本稿では、
こちらはLayerXAI エージェントブログリレー2日目の記事です（1日目のponさんの怒涛のTKG記事（not Tamago kakegohan）もぜひご覧ください）。 こんにちは、CEO室でAI Agent開発のPdMをやっているKenta Watanabeです。 近年のLLM関連技術の急速な発達により、自社プロダクトの開発にLLMを活用する方も増えてきているのではないかと思います。一方で、LLMの確率的な振る舞いからプロダクションで安定稼働する機能やAI Agentの開発に苦戦している方も同時に多いのではないかと思います。 そういった中で、6月頃からContext Engineeringと呼ばれるLLMをうまく稼働させるための技術が話題になってきました。Context Engineeringというキーワードがバズり出した起源やContext Engineering自体の解説は各所
悩み：30時間かかっていたMV制作を、なんとかしたかった「AIを使えば、もっと早くMVを作れるはず」──そう思っていたのに、 気づけばいつも朝になっている。 1本のミュージックビデオ（MV）を完成させるのに、平気で30時間くらいかかっていました。 もちろん、こだわり始めれば時間はいくらあっても足りません。 でも、もう少しサクッと、でもクオリティは妥協せずに作れないか── そんな思いをずっと抱えていました。 そこで今回、噂のAI動画生成ツール 「Sora 2」 を本格的に導入してみることにしました。 試したこと：Sora2AIを使ったMV制作フロー今回試した、実際の制作手順はこんな感じです。 参考にした記事はこちら。 🪶 STEP1：プロンプト作成まず、MVの元になる歌詞をChatGPTに読み込ませて、 映像のイメージを伝えるプロンプトを生成します。 このときのコツは、プロンプトの最後に
プロンプト設計は、言語モデルから正確で高品質なレスポンスを引き出すプロンプト（自然言語のリクエスト）を作成するプロセスです。 このページでは、GeminiAI モデルを最大限に活用するためのプロンプト設計を開始するための基本的なコンセプト、戦略、ベスト プラクティスについて説明します。 トピック固有のプロンプト ガイド より具体的なプロンプト戦略をお探しですか？その他のプロンプト ガイドについては、以下をご覧ください。 メディア ファイルを使用してプロンプトを表示する Imagen と Gemini ネイティブ画像生成を使用した画像生成のプロンプト 動画生成のプロンプト 他のサンプル プロンプトについては、このガイドで説明したコンセプトの多くをインタラクティブに紹介するプロンプト ギャラリーをご覧ください。 明確で具体的な指示 モデルの動作をカスタマイズする効果的かつ効率的な方法は、明確
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