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AI が会話を重ねるほど馬鹿になる？モデルのせいじゃない、そろそろ手を打つ番だ
前の二回は「コンテキストに入る前」にトークンを節約する話だった。今回は会話の最中にやる二つのこと——誰が作業するか（モデル階層化）と、どれだけ記憶を抱えて作業するか（コンテキスト管理）。AI が途中から鈍くなるのは、たいていモデルのせいではない。
AI コーディングが高くつく？トークンを 82% 削った（実測データ付き）
前回はツールを正しく使う話だった。では具体的にどう？今回は実数付きの実践編——rtk gain は六千以上のコマンドで 740 万トークン、82% を節約していた。
トークンを食っているのはドキュメントではない、ツールの使い方だ
PDLC はドキュメントだらけでトークンを食う？——ドキュメントが多いこととトークンを食うことは別の話。本当に節約したいなら、ツールを正しく使うことであって、ドキュメントを削ることではない。
PDLC 1.1：v1.0 が成果物の形について犯した2つの間違い
v1.0 は縦方向の問題を解決しました——feature のステージを順序よく進めること。v1.1 は2つの横方向の問題を修正します：成果物タイプの混在と、feature 間の関係欠如。
aitm 1.0：AIをコパイロットに、ハンドルは自分で
aitm 1.0 リリース。バイナリ 5.3MB、コールドスタート 3-5ms、6つのLLMプロバイダー、4層セキュリティモデル。設計の思想と実装の詳細を紹介します。
arcade：ブログにブラウザ用アーケードエミュレータを設置しました
ブログの /arcade/ にブラウザで動くアーケードエミュレータを設置しました。MAME や数十種類のコンソールに対応。ご自身のローカルゲームファイルをドラッグするだけで遊べ、すべてブラウザ内で完結、アップロードなし。
PDLC：AI による開発を「ソフトな慣習」から「ハードな契約」へ
AI が「機能を作りました」と言うが PRD はチャットの中だけ。テストは「あとで追加」。セッションをまたぐと誰もどの機能がどのステージかを覚えていない。PDLC は 31 個の標準化ステージと 5 つの不変条件（Iron Law）でこれを解決する。動機・実装・応用・効果を一気通読。
aitm 初公開：AI をターミナルに組み込む
AI を組み込んだデスクトップ向けターミナルアプリ。macOS と Windows に対応。AI がファイル読み込み、コマンド履歴検索、コマンド実行を行えます。すべての高リスク操作には明示的な確認が必要。最新版：v0.9.0。
ようこそ、技術ブログへ
個人の技術ブログ最初の記事。何を書いていくか、そしてこのブログで何を得たいかを少し。