[ダンテラボ] Hermes × Codexで構築する自分だけのAIバーチャルオフィス（8週間マスターコース）

3ヶ月でGitHubスターを4倍に増やしたオープンソースAgent OS「ウロボロス」の開発者イ・ジェギュが、8つのコーディングエージェント・ランタイムを直接構築・解体しながら得た設計原則を共有するオフラインミートアップを、オンラインでもご覧いただけます！

皆さんを「最上位エンタープライズAIシステムアーキテクト」へと招待します 単に他人が作ったライブラリを持ってきてつなぎ合わせたり、プロンプトの文言を整えたりするだけのミクロな技術者（Prompt Writer）にとどまらないでください。 数学的な第一原理からランタイム制御ループカーネル、そして自律復旧インフラに至るまで――大韓民国の産業現場を牽引してきた40年の実践的な工学的洞察を通じて、皆さんを企業のビジネスとデジタル主権を守る最高水準の 'エンタープライズAIシステムアーキテクト'へと確実に導きます。 今、制御不能なAIを完璧なインダストリアルコアへと変える偉大な旅を始めてみてください。 「デモでは完璧に動いていたAIが、なぜプロダクション環境にデプロイした途端、おかしなでたらめを言ったり、パイプラインを停止させたりするのでしょうか？」 「なぜ、数多くの企業が意気込んで始めたAIプロジェクトは、結局『PoC（概念実証）の沼』から抜け出せず、廃棄されてしまうのでしょうか？」 これは、現場で出会った数多くの開発者やシステムアーキテクトたちが私に投げかけた、最も切実な質問です。 こんにちは。私は、40年以上にわたり韓国の自動車パワートレインR&D部門（現代自動車グループR&D役員17年）で1,300億ウォン規模のエンジンおよび駆動技術の輸出を主導し、上場中堅製造企業の代表取締役（CEO/CTO）として現場を指揮してきたキム・ホンジプです。 機械工学と精密制御の現場で数十年を過ごしてきたエンジニアの目から見ると、現在の生成AI導入ブームの背後には、「致命的な不確実性のリスク」が潜んでいます。わずか0.1%の誤差やミスが、数億ウォン規模の物理設備の損傷や全社的なシャットダウンに直結するミッションクリティカルな産業現場において、単に確率に依存してもっともらしいテキストを出力する確率的チャットボットを、そのままサービスに組み込むことは、時限爆弾を抱えて火の中に入るようなものです。 この講義は、まさにその「制御不能な確率的AIを、わずか0.000%の構文エラーも許容しない、最も堅牢なインダストリアル制御コアへと鍛え上げる実践的な工学的方法論」を伝授するために企画されました。 1. 皆さんが現場で直面している3大致命的ボトルネック（Problem） 数多くのエンジニアが、単発的なプロンプトチューニング（Vibe Prompting）レベルのアプローチでプロダクション環境に挑み、次の3大構造的欠陥に直面して挫折しています。 有限のコンテキストと「中間の紛失（Lost in the Middle）」：会話やマルチターン実行が長くなるほど、主要なシステム指示が押し出され、コンテキストウィンドウが枯渇します。その結果、システムは記憶を失い、ハルシネーションを増幅させます。 非決定論的出力と連鎖的なパイプライン崩壊：JSONの閉じ括弧が1つ欠けたり、型が異なったりするごく微細な確率的変動が、基幹系ERP/CRM API呼び出しを麻痺させ、データ整合性を崩壊させます。 信頼できないコード実行とインフラセキュリティの破綻：エージェントが自律的に生成したスクリプトが、隔離されていないホストOS環境で実行されることで、カーネル脱出や機密データ流出のリスクを引き起こします。 このように産業現場におけるAIの誤作動は、単なる定量的な精度の問題ではなく、非対称なビジネス損失（Asymmetric Business Loss）という巨大な財務的災厄として迫ってきます。 2. この問題を「どのように」完全に解決するのか（Solution） 本講座は、断片化された商用ツールの使い方を教える市販の講座とは一線を画します。40年にわたる実務現場のノウハウとコンピュータシステム工学を融合し、確率的AIをシステムレベルで垂直統合的に制御する3つのハードコアアーキテクチャを伝授します。 ① プロンプティングを超えた「LLM-OS & コンテキストオーケストレーション」への移行 アンドレイ・カルパシ（Andrej Karpathy）のパラダイムに倣い、LLMを会話の応答者ではなく、コンピュータの中央演算コア（CPU）として再定義します。 コンテキストウィンドウを超低遅延の揮発性RAMとして、社内ベクトルDBをDiskとして、外部APIをI/Oバスとして体系化します。 MemGPTの階層型仮想メモリページングによって、無限に続く会話の中でも核心状態を飽和させることなく保持し、MCPベースの流動的な群知能（Liquid Swarm MAS）によって、トークンコストを極小化しながら動的なエージェントネットワークをスケーリングします。 ② 確率的ハルシネーションを0.000%に拘束する「決定論的ハーネスエンジニアリング」 言語モデルの創造的な柔軟性は思考（Reasoning）段階にのみ開放し、実際に外部システムと相互作用する物理的な出力端は、数学的なブール代数とコンパイラによって厳格に封じ込めます。 EBNF / XGrammarベースのCUDAロジットマスキングを適用し、無効なトークンの生成確率をP = 0.000%に強制的に制限します。 エージェントが生成したコードは、5msのスナップショット復元能力を備えたFirecracker MicroVMマイクロ仮想化サンドボックス内でのみ、一回限り実行されるようにし、物理的なセキュリティ隔離リングを形成します。 ③ GPUを無駄にしない「高信頼性MLOps・LLMOps自律復旧インフラ」 vLLM PagedAttentionおよびS-LoRAホットスワップを構築し、VRAMのアイドルによる浪費率を4%未満に抑制します。 マルチエージェントのAPI障害発生時には、SagaLLMの逆順補償トランザクションによってデータの一貫性を100%元の状態に復元します。 OpenTelemetry/Langfuseの分散オブザーバビリティネットワークを通じて、RAGASの忠実度スコア低下（Data Drift）を検知した際には、無人カナリア自動ロールバックを実行し、システムの可用性を守ります。 3. 螺旋的成長を導く実践的価値（Pedagogy & ROI） 本講座は、ブルームの改訂版教育分類学（Bloom's Taxonomy）5段階に沿って体系的に設計されています。学習者は、単なる理論の想起（Remember）から出発し、5段階のデバッグパイプライン（Deceptive Baselineの罠となるソースコード分析 ➔ 敵対的エンジニアリングによる分解 ➔ Robustな完全性パイプラインの確立 ➔ TEI ROIの算式算出 ➔ SOTIF/ISO 42001ガバナンス）を自らコーディングし、検証します。 単に「うまく動く」という感覚的な満足にとどまらず、Forrester TEI（Total Economic Impact）の財務モデルを適用し、皆さんが構築したAIシステムが企業の手戻りコスト（Rework Cost）をどれだけ削減し、数億ウォン規模の障害リスクを回避してROI 200%以上を実証できるのかを、経営陣の視点に立った指標として可視化します。

Claude Codeが判断・実行を、n8nがトリガー・連携・スケジュール管理を担当します。概念 → 連携 → 実践の順で、反復業務を入力→判断→実行→検証→伝達のフローとして設計し、エラー処理・リトライ・人の承認まで組み込んでスケジュール実行による無人運用を行います。コーディングを一から学ばなくても、非開発者が自動化システムを直接構築できます。

ComfyUIでAI画像と動画を直接制作し、n8n連携を通じて反復作業まで自動化する実践講座です。ローカルとクラウドGPUの活用から最新モデル、編集、LoRA、動画生成まで一度に学ぶことができます。

ChatGPTだけを使っていた開発者から、AIエージェントを使いこなす開発者へ。CodexのRules、Hooks、Skills、MCPを活用して、コーディングの生産性を極大化する実践的な活用法を学びます。

同僚たちはすでにClaude Codeで仕事をしているのに、あなたはまだこれらすべてを手作業で行っているのですか？ご心配なく！この講座を受講すれば、あなたもバイブコーディングの達人になれます。

AIエージェント、漠然としていませんか？実務経験をもとに、プロンプトからループ、グラフエンジニアリングシステムまで、問題解決のノウハウを伝授します。

複雑なNext.jsの様々な概念を短時間で核心だけ学べます。Next.jsを初めて学ぶ方のための実務必須知識だけをお伝えします。フレームワーク講義だけで8年目を迎えるキャプテンパンギョのNext.js新規講義。「AI時代のフロントエンド開発者」のコーディングと学習方法を学べます！:)

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

[ソースコード提供] コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)でインストール不要、ブラウザですぐに完成！ コーディングの文法学習はもう終わり！AIと対話しながら(Vibe Coding)、Google IDX環境で社内文書を完璧に理解するRAGチャットボットを構築し、ウェブでリアルタイムにデプロイする超高速実践コースです。

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。

AIを適切に活用できる人だけが収益を創出できる利己的な時代。 AIコーディングエージェントに「正しく」仕事をさせるために必ず知っておくべき収益型ウェブ開発の基本概念＆現実的なガイド。 コードを一行も書かずにコーディングするためのマインドセットから、0円でプロダクトを作る現実的な方法、実質的な事業者設立や税務処理に関する内容まで。 実際の現場で培ったインサイトが詰まったAI収益型ウェブプログラミングガイドです。

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

AIでYouTubeショート動画作成を自動化！！ n8nを使ってYouTubeショートを自動で作る方法をゼロから学びます。 テキスト→画像/音楽→動画作成→アップロードまで、一連の流れを一度に構築します。 テストモード/実践モードの使い分けや、コストを抑えるコツまで実習します。 講義が終わればすぐに使える自動化テンプレート3つを完成させます。 コーディングの知識がなくても進められるよう、ノードの配置から一歩ずつ学びます。 AIによるYouTubeショート制作の自動化に、ぜひ挑戦してみてください！

Spring Boot SNSアプリをローカルKubernetesにデプロイし、GitHub ActionsとArgo CDでデプロイを自動化します。メトリクス、ログ、トレースで障害の原因を特定し、AIの分析結果を根拠に検討します。

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

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。

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。

Midjourneyの生成からCapCutの編集まで! 実務ですぐに使えるAI動画制作ワークフロー完成

クリック一つでAI業務自動化＋副収入創出！！！ 業務自動化の決定版「Make」、複雑な設定や機能のせいで始めるのをためらっていませんでしたか？ 初心者でも簡単に進められるステップバイステップの講義で、夢に見た自動化を自ら実現してみてください。