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Schikkeg/raw-weights

誇大広告はなし、アーキテクチャのみ。大規模言語モデルからエージェント型ワークフローまで、AI革命の生の構成要素を、スケーラブルなシステム設計の観点から技術的に深掘りします。

raw-weights とは?

このスキルは、AIエコシステムの基盤技術を、誇張やマーケティングを排除し、純粋にアーキテクチャとスケーラビリティの観点から分析する技術リソースです。大規模言語モデル(LLM)の内部動作、エージェント型ワークフローの設計パターン、そしてそれらを支えるシステム設計の原則を、実践的なコード例や図解を交えて解説します。主にGitHub上で公開されており、Claude Code、Codex、CursorなどのAIエージェントツールと連携して利用されることを想定しています。MCP(Model Context Protocol)ツーリングやAIエージェント自動化に関連する最新の知見も取り入れ、昨日から24時間以内にプッシュされたリポジトリから発見された情報を基に、常に最先端の内容を提供します。開発者にとっては、AIシステムを設計・実装する際の深い理解と実用的な洞察を得るための、信頼できる技術リファレンスです。

対応✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
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ドキュメント

raw-weights は何をしますか?

誇大広告はなし、アーキテクチャのみ。大規模言語モデルからエージェント型ワークフローまで、AI革命の生の構成要素を、スケーラブルなシステム設計の観点から技術的に深掘りします。

ソース: https://github.com/Schikkeg/raw-weights

エージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツーリング、および関連するAIエージェント自動化のために、過去24時間以内にプッシュされたGitHubリポジトリから発見されました。

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