[Codex + Ollama] オンデバイス・バイブコーディング:無料&無制限トークンとセキュリティまで

100%無料、無制限トークン、セキュリティまで完璧な「オンデバイス・バイブコーディング」エージェントの活用法を扱う国内初の無料講座です。 頻繁に途切れるトークン制限、高くなるバイブコーディングツールの購読料、ソースコード流出の懸念など、クラウドベースのバイブコーディングツールの限界を超え、Codex + Ollama + オープンソースLLMを融合したオンデバイス開発エージェントを構築します。

難易度 入門

受講期間 無制限

codex
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AI
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LLM
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Vibe Coding
Vibe Coding
codex
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AI
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LLM
LLM
Vibe Coding
Vibe Coding

学習した受講者のレビュー

4.8

5.0

BRUCE KATE

100% 受講後に作成

シンプルなようですが、主要な内容について方向性を定めるようにされていますね。ありがとうございます。

5.0

yim1jp

36% 受講後に作成

Vibe Codingで自分だけのLLMモデル構築に手軽に挑戦できるのが嬉しいです。

5.0

웰시코디

100% 受講後に作成

コンテキストウィンドウを克服する部分で、多くのインサイトを得ることができました。

受講後に得られること

  • 費用0円、トークン制限なしのバイブコーディング実行

  • セキュリティの心配なしに、100%ローカル開発環境を構築

  • オープンソースモデル活用能力 & AIネイティブ知識の習得


オンデバイスバイブコーディング、トークン制限なしで始めましょう

これまで経験したことのない費用0円、無制限トークン、完璧なセキュリティを備えた「自分だけのAI開発エージェント」を構築する方法を無料で提示します。




🚨

これまでのバイブコーディング、
このような問題はありませんでしたか?

🪫 トークン制限

頻繁に切れるトークンのせいで、作業フローが度々中断されていませんか?

💰 サブスクリプション料金 & API費用

高まるサブスクリプション料金とAPI費用のせいで、思う存分活用できていませんか?

🚨 ソースコード流出のリスク

ソースコード流出のリスクがあるため、企業で使用できていないのでしょうか?

上記の3つの壁を打ち破る出口こそが、自分のコンピュータ内ですべてを解決する
「オンデバイス(On-Device)バイブコーディング」です。





オンデバイス・バイブコーディング:
無料 & 無制限トークン & セキュリティの心配なしに開発する


オンデバイス・バイブコーディングとは、オープンソースで公開された言語モデル(LLM)を
自分のコンピュータ(Mac/Windows)で駆動させるバイブコーディングの新しい方式です。

そのおかげでトークン費用や制限がなく、
インターネットなしでも使用可能な
完璧なセキュリティ環境の構築が可能です。


Point 1

簡単なインストール & 直感的な操作

本講義では、直感的で一般ユーザー向けのGUIツールであるCodex Appを使用して、オンデバイスのバイブコーディング環境を簡単に構築し、使用する方法を学びます。

使い慣れたバイブコーディングツール、Codex Appの初期画面


Point 2

小さなモデルの性能を最大化する方法

オンデバイス環境で使用するモデルは、クラウドベースのモデル(Claude-Opus、GPTなど)よりもサイズが小さいモデルでありながら、高いパフォーマンスを発揮させるための様々な手法を理解します。

オンデバイス環境で使用可能な多様なローカルLLMモデル


Point 3

単なる活用法を超えて、ローカルAIの原理まで

クラウドベースのモデルを使用していた時には分からなかった、AIモデルに関する知識やオープンソースのエコシステム、そして自分のコンピュータ(ハードウェア)がどのようにAIを駆動させるのか、その基本原理について理解します。



🎉
バイブコーディングも無料、
講義も無料


オンデバイス・バイブコーディングも無料(別途実習に必要な費用なし)、講義もまた無料です。
この講義は100%無料で提供されます。


受講前のご注意事項

実習環境

  • OS:WindowsまたはmacOS

  • 使用するツール: OpenAI Codex, Ollama, LLM Models(Gemma4 ラインナップ)

  • 推奨スペック:RAM 16GB以上

本講義はVOD講義ではなく、テキストブック講義です。

  • すべての実習ソースコード、プロンプト、ガイドブックはテキスト形式で提供されます。



こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 高いCursor購読料 & 頻繁なトークン制限で悩むCursorユーザー

  • ソースコードおよび情報(API KEYなど)の流出に敏感な実務担当者

  • オープンソースLLMの動作原理とサービングインフラを制御するAIアーキテクトとして成長したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Claude (Code)、Codex、Cursor、Antigravityなどのバイブコーディングツールの使用経験があれば尚可です。

  • Webやアプリなど、特定の分野での開発経験があるとなお良いです。

こんにちは
youngportfolioです。

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3

回答

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「名士たちの知識」を誰もが簡単に理解できるように解説し、最新のAI技術を融合させてより進化した学習システムを届ける「AI知識伝達者」です。.

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71件

4.8

71件の受講レビュー

  • k75989641722님의 프로필 이미지
    k75989641722

    受講レビュー 9

    平均評価 4.7

    5

    64% 受講後に作成

    テキスト形式の講義ですが、よくまとめられています。興味のある方は一度読んでみると良いと思います。

    • arbor07010899님의 프로필 이미지
      arbor07010899

      受講レビュー 4

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      シンプルなようですが、主要な内容について方向性を定めるようにされていますね。ありがとうございます。

      • umtitite님의 프로필 이미지
        umtitite

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        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        コンテキストウィンドウを克服する部分で、多くのインサイトを得ることができました。

        • yim1jp6245님의 프로필 이미지
          yim1jp6245

          受講レビュー 2

          平均評価 5.0

          5

          36% 受講後に作成

          Vibe Codingで自分だけのLLMモデル構築に手軽に挑戦できるのが嬉しいです。

          • minju0626님의 프로필 이미지
            minju0626

            受講レビュー 2

            平均評価 5.0

            5

            100% 受講後に作成

            LLMとRAGを学び始める流れを把握するのにとても良く、ローカルモデルに対する偏見を払拭することができました!内容も長すぎないので、通勤時間で全部見られました。おすすめです(笑)

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