AI時代にも生き残るエンジニアの条件、アメリカのビッグテックのシステム設計、アルゴリズム思考、オープンソース実務の完成

Grokbotで単にAIと会話するだけでなく、開発、リサーチ、デザイン、運用業務を代行するAI Agentチームを作る方法を学びます。Agentの設計からPrompt/Rules、ブラウザ、ターミナル、ツールの活用、Multi-Agentの協業、Memory、Skill、Routine、コスト最適化と失敗からの復旧までを自ら構築し、最終的には人が継続的に指示しなくても反復業務を遂行する24時間稼働のAI Companyシステムを完成させます。

モバイルアプリは、画面をきれいに作るだけでは完成しません。 ネットワークが切断され、アプリが終了し、データが重複し、数多くのイベントが同時に発生する瞬間から、本当のモバイルシステム設計が始まります。 この講義では、Instagramのフィード、WhatsAppのメッセージング、Uberの位置情報追跡、Netflixのオフラインダウンロード、Spotifyのストリーミング、ChatGPT、ClaudeのようなAIアプリを自ら設計しながら、米国のビッグテックで求められるモバイルアーキテクチャの考え方を身につけます。 完成された構造を最初から暗記することはありません。最もシンプルな実装から始め、データの不整合、遅い画面、メッセージの重複、バッテリー消費、アプリの終了、デプロイ障害といった問題を自ら発見し、それらを解決する過程で、オフラインファースト、Sync Engine、状態マシン、キャッシュ、再試行、リアルタイム接続、Push Notification、可観測性、AI-nativeアーキテクチャの原理を段階的に身につけます。 iOSとAndroidのプラットフォーム上の制約も併せて比較しながら、機能を実装するだけでなく、高速で安定し、障害から復旧可能なモバイルシステムを設計する方法を学びます。

この講義では、Threadsのフィード、Amazonのカート、NetflixのストリーミングUI、Google Docsの共同編集、Micro Frontend、Agentic UI、Observabilityといった実際のサービス事例を通じて、フロントエンドのシステム設計の考え方を身につけます。

講義では、Claude Code architectureを通じて、なぜモデルよりもハーネスが重要なのかを説明します。そして、Context Harness、Permission Harness、Verification Harness、Tool Harness、Subagent & Worktree Harness、Debugging Harnessという6つの構造で、Claude Codeの作業システムを設計する方法を扱います。その後は、CLAUDE.md、セッション管理、大規模なコードベースの制御、worktreeの並列運用、エラーログの分析、環境変数および設定スコープの問題追跡までつなげながら、実際のバックエンド・DevOpsの実務でClaude Codeを継続的に使っていくための基準を身につけていただきます。

米国ビッグテックのアルゴリズムコーディングインタビュー方式を採用して面接に備え、差別化戦略を通じて実装します。

Xcode & ARC メモリ管理、 Swift 基礎(let/var·Optional) · 純粋関数·クロージャ · 高階関数(map/filter/reduce) 活用、 Playground 実習環境構築を一度に習得します。

RabbitMQ, Kafka, RedisとPython Flaskを統合し、大規模トラフィック処理とリアルタイムストリーミングを実践プロジェクトで学ぶ講座です。

シリコンバレーのエンジニアが教えるソフトウェアシステムデザインの講義では、大規模システムの設計原則とアーキテクチャパターンを学び、安定性と拡張性に優れたソフトウェアソリューションを構築する方法を学びます。また、実務事例を通じて、パフォーマンスの最適化と障害対応戦略についても学びます。

この講義は、マイクロサービスアーキテクチャと分散環境を単なる技術の羅列ではなく、実際の業務や面接で求められる「設計の観点」から解き明かします。モノリスとMSAの違いから出発し、段階的な移行戦略、モジュール化されたモノリス、クリーンアーキテクチャやヘキサゴナルアーキテクチャまで段階的に扱い、各選択がなぜ必要なのか、それに伴うトレードオフを明確に説明します。また、実習を通じて構造の意図を直接確認し、分散環境で必然的に直面するデータ整合性、トランザクション、サービス間通信、障害対応といった核心的な問題を現実的なシナリオで学習できます。カカオの面接官の実際の質問と観点に基づいて構成されたこの講義は、単なる知識の習得を超え、分散システムを捉える思考プロセスそのものを一段階引き上げることを目標としています。

サーバー設定からブログ・YouTube自動化まで、n8nで完全なAIワークフローを構築します。 Contabo VPSベースのサーバーインストール、Ubuntu・Docker・Portainer環境の設定、ドメイン接続とHTTPSセキュリティ設定まで、安定した運用環境を実習します。 FastAPIとDockerを活用した検索API・ファイルサーバー開発、Airtableとn8nの連動、ブログAIエージェントの構築、画像・動画の自動化まで扱います。実際のサービス運営にすぐ適用可能な収益型自動化戦略を完成させることができます。

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

非専門家の視点でも簡単に理解でき、実戦ですぐに適用可能な「MySQL性能最適化 入門/実戦（SQLチューニング編）」講座を作ってみました！

既存のバックエンドにLLMが結合されると、アーキテクチャはどう変わるのでしょうか？単なるLLM APIの呼び出しを超えて、Model Router、LLM Gateway、Vector DBなどAIサービスの核心コンポーネントを理解し、RAGやAI Agentを含む運用可能なAIサービスアーキテクチャを段階的に設計するシステムデザイン入門講座です。 自分だけのLLMベースのAIサービスを作りたい方のために、設計の流れを素早く習得できるようサポートします。

AIを実際の業務に適用可能なプロンプト活用法と、AX（AIトランスフォーメーション）組織の構築戦略を学びます。 ワークフロー単位の体系的なアプローチで反復業務を自動化し、即座に現場へ適用できる実務中心の業務自動化ソリューションを完成させます。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

非専門家の立場でも簡単に理解でき、実戦ですぐに適用可能な「DB設計入門・実戦」講座を作ってみました！

有料APIの費用負担なしに、自分のMacBookで最新のGemma 2モデルを直接動かす全工程を学習します。Apple SiliconのMetal APIを活用した性能最大化の手法と、VRAM容量別の最適パラメータ設定をマスターし、FastAPIベースのプロダクションレベルのローカルAIインフラ構築能力を身につけます。

責任主導設計方法に代表されるオブジェクト指向設計方法を学習し、凝集度、結合度、カプセル化の観点から設計をトレードオフする方法を調べます。

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

Model Context Protocol (MCP) を利用して IntelliJ と連携し、迅速に開発する方法についてハンズオン形式で解説するチュートリアルです。

AIツール、何から学べばいい？悩みはもう終わり！ - 受講生80名の評価 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT、Claude、Gemini、Genspark、NotebookLM、Gamma、Skywork、Manus、Antigravity、Claude Code、MiriCanvas、Opal、CapCutなど - 15種類以上のツールの核心機能を20日間で、本当に分かりやすくお教えします。 - 毎週課題を遂行する方式で、「聞き流す講義」ではなく「体得できる講義」を提供します。 - プロンプト作成 > 画像生成 > PPTと動画生成 > バイブコーディングまでオールインワンでカバー - 4時間分の講義動画 + 週次学習資料 + 課題認証システム

プロンプトだけで財務諸表を分析し可視化する魅力的なコーディングの世界へ招待します。 コード一行なしにAIと相談しながらサービスを作りデプロイまで進めます。

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AI活用能力が給料を決定します。 毎日行っていた退屈な反復業務、これからはAIに任せてください。 '業務自動化のほぼすべて'は、コーディングの知識がなくても数回のクリックだけで自分の業務を勝手に処理する自動化システムを作る方法をお教えします。退屈な書類作業やデータ整理から解放され、他人より一歩先を行く'AI仕事ができる人'へと生まれ変わるでしょう。

✅全体（1）〜（7）のシリーズのうち、（5）オペレーティングシステム、ユーザーインターフェース、データベース。