CodexのSkillsをどう組み合わせる？ 1つのAgentに集めすぎない設計
Skillを工程ごとに組み合わせるとき、すべてを1つのAgentへ入れてよいのか。Skillのメタデータによるコンテキスト増加と、Agentごとに必要なSkillsだけを持たせる設計を考えます。
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AI Agent posts
AI Agentに本番サーバーのShellを渡す必要はあるのか
AI Agentに本番サーバーを操作させるとき、Shellをそのまま渡す必要はあるのか。Shellの自由度と、Function Callingなどで操作を限定する設計を比較し、読み取り・書き込み・承認をどう分けるか考えます。
Codex CLIでできるならOpenAI APIはいらない？ codex exec・SDK・App ServerとResponses APIを使い分ける
Codexをプログラムから呼び出せる現在、Responses APIを直接使うのはどんなときか。codex exec、Codex SDK、App Server、Responses APIを、実装・運用・配布の違いから比較します。
ChatGPTやCodexでできるのに、なぜOpenAI APIを使うのか
ChatGPTやCodexでも自動化やAgent実行ができる現在、OpenAI APIを直接使う意味を、機能差ではなく抽象化レイヤーと責務の違いから考えます。Codex SDK・App Server・Responses APIの使い分けを実装視点で解説します。
AI Agentのコンテキストエンジニアリング入門：KV Cache・Skills・状態管理・圧縮を理解する
AI Agentの判断を支えるコンテキスト設計について、APIメッセージ、KV Cache、システムプロンプト、Agent Skills、状態サマリー、コンテキスト圧縮、Subagent分離まで実装視点で解説します。
Piとは？少ないTokenと高い拡張性が特徴のミニマルなコーディングAgent
Piは少ないTokenで始められる小さなコアと、TypeScript ExtensionsやSkillsで必要な機能を追加できる高い拡張性が特徴のコーディングAgentです。Claude Code・Codexとの違いや実際の使い方を紹介します。