Bon@理系大学生/個人開発

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@Bon_dev_

理系大学生 × 個人開発 隙間時間に、小さなToDoをサッと。iOSアプリ『ポケットToDo』開発中。 ↓ 事前登録

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Bon@理系大学生/個人開発
はじめまして、Bonと申します。 理系大学生で、ひとりでiOSアプリを作っています。 『ポケットToDo』📱 通知に埋もれる小さなタスクを、隙間時間にサッと片付けるアプリ。 完成までの過程をここで話そうと思います。 初めての個人開発なので、個人開発してる人、よかったら絡んでください🛠
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Bon@理系大学生/個人開発
自分は何かを作ってる過程と、人に何かを届けれた瞬間が好きすぎて、登録とか手続きとかが全く進まない、、、 こういう手続きもう少し簡単にならないかなあ、、
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App Storeの諸々の設定が面倒くさすぎて、全然進まない、、、 誰か代わりにやってくれないかな〜
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万事屋BUNちゃん
万事屋BUNちゃん@YorozuyaBun·
@Bon_dev_ 元教員として考える線引きは 「判断」は人間 「作業」はAI です。 何を伝えるか、どう評価するか、 誰に寄り添うかは人間がやる。 文章を書く、資料をまとめる、 アイデアを出すはAIに任せる。 この線引きを決めてから 仕事のストレスが激減しました。
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Bon@理系大学生/個人開発
これ全部AIで良くね?って場面が多々あって みんなって何を人間がやって、何をAIがやるとかの線引きってある?
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Bon@理系大学生/個人開発
アプリ内課金を設定しようと思ったら、法人契約いるの!? そんなことないはずないんだが、、、
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Bon@理系大学生/個人開発
@egys_16 いいかどうかは保証できないんですけど、Claude Codeのほうが慣れてるっていうのが大きいです!
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やす │ エンジニア
もし月3,000円なら、 結局Codex、Claude Code、Cursorどれがいんだろ もしくはこれ以外の選択肢ある?
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@sato_neet すごすぎる、、、、 自分で作ったものが世界の誰かに確かな影響を与えている実感が得られるの、本当に尊敬です
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さと|社会不適合から個人開発で生きてる
やっと、こういうレビューが来た…! App Storeに届いた5つ星レビューで、 イタリアの人から 『すごく機能的、何より6年ぶりに別の髪型に変えるきっかけになった』 って書いてもらえた。 この1年、ずっと 『アプリを通じて人をより良い方向に導きたい』 と思ってAIと一緒に作ってきた。 生産性とか効率化はもうAIに勝てないって悟って、 だったら「人間の気持ちを変える・やる気を出させる」ことに全力でフォーカスしようって決めてた。 ポンコツAIでも、ポンコツアプリでもいい。 私が『AIのための人間センサー』みたいにやってるあの面倒くさい作業が、 AIがポン出ししただけじゃ絶対に出せない『人間の行動を変える力』を生んでるんだと思う。 やっとそれが、ちゃんと誰かに届いた気がして… めっちゃ嬉しい。 AI時代に『人間を動かすアプリ』 これが私の進むべき道なんじゃないかって、 今すごく実感してる。
さと|社会不適合から個人開発で生きてる tweet media
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Bon@理系大学生/個人開発
Apple Developer アカウントの承認降りたから、早くアプリを審査に出したいんやけど、今日締切のレポートがあって終わるまで出来ない、、、 もどかしい
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Bon@理系大学生/個人開発
@pashatto_keihi 統合管理は、それぞれのプロジェクトの全体進捗や、現状把握とかをイメージしてました! それぞれのプロジェクトは知っているけど、それらを上から俯瞰してみないと、自分のリソースを無駄使いしてしまうかなって思ってまして、、、
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KS経費&売上管理
KS経費&売上管理@pashatto_keihi·
@Bon_dev_ 統合管理とは具体的に何を行うのですか? プロジェクト跨いでの調査とかリファクタリングなら、Cursorで全てのプロジェクトを含んだディレクトリを開けばできると思います
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Bon@理系大学生/個人開発
作るアプリごとにファイルを分けて、Cursorで違うプロジェクトを作成してるんだけど、それらの統合的な管理ってどうしてる?? 僕は、それを統合管理するプロジェクトを新たに作ってやってるんだけど、他に絶対いい方法がある気がしてる笑
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【公式】Rescue Cat Card|ノワとネロとシャヴィの父ちゃん
@Bon_dev_ ざっくりいうと自宅pcにインストールして動くGPTみたいなやつ。 で、自宅PCに外からアクセスすればどこにいても開発とか色々できます。 AIの能力についてはそれぞれだけどllama OSS LLMとかで検索するかAIに聞いてみましょう〜
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Bon@理系大学生/個人開発
素人質問すぎて申し訳ないんですが、ローカルLLMってなんでしょうか? 誰か教えていただけないでしょうか?
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げるち@雑食エンジニア
@Bon_dev_ 機内モードでも使えるAIみたいなもので、簡単なものであればスマホでも使えますよ。スマホで動くレベルでも体感gpt3.5くらいは感じますね。触ってみたいなら、Googleの出してる「Edge Gallery」をスマホに入れてみることをお勧めします。
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やぎさん🐐|月1万円×AI起業挑戦中
@Bon_dev_ x.com/ya_san_zero/st… つい先ほどポストしたので、良かったら参考にしてください☺️
やぎさん🐐|月1万円×AI起業挑戦中@ya_san_zero

最近「ローカルLLM」という言葉を見かけることが増えました。 LLMってそもそも何? ローカルで動かす意味は? この辺を知ったら汎用性も高くて、開発の幅も広がりそうだったので分かりやすくまとめてシェアします! LLMは 「人間の言葉を理解して、文章を作れるAIの頭脳」のことです。 ChatGPT、Claude、Geminiなどはサービス名で、 その中にLLMという頭脳が入っています。 例えるなら ChatGPT = 車 LLM = エンジン みたいな感じでしょうか? つまり普段使っている ChatGPTは、 LLMそのものというより、 LLMを使いやすくしたサービスに近いです。 一方でローカルLLMとは何か? 簡単に言うと、 「自分のPCの中で動かせるAIの頭脳」です。 【普通のChatGPT】 自分 ↓ インターネット ↓ OpenAIなどのサーバー ↓ 回答 【ローカルLLM】 自分 ↓ 自分のPC ↓ 回答 という流れです。 つまりAIに質問した内容が、外部サーバーに送られず、自分のPC内で処理される。 ここが一番大きな違いです。 クラウドLLMの強みは、 とにかく高性能ですぐ使えること。 ChatGPTやClaudeのようなAIは、 登録すればすぐに使える。 設定もほぼ不要。 スマホでも使える。 最新モデルも使える。 AIを使い始めるなら、 まずはクラウドLLMで十分だと思います。 ただし、クラウドLLMには注意点もあります。 入力した内容は、 基本的に外部のサーバーに送信されます。 もちろん各社は安全対策をしていますが ・顧客情報 ・社内資料 ・契約書 ・開発中のアイデア ・公開前の事業計画 こういったものを扱う時は、 「本当に外部に送っていいのか?」 を考える必要があります。 そこで出てくるのがローカルLLMです。 ローカルLLMなら、 AIを自分のPC内で動かせるので、大きく3つのメリットがあります。 ①情報を外に出しにくいこと。 社内資料や個人情報を扱う場合、 PC内で完結できます。 ②利用量に応じたAPI料金がないこと。 クラウドAIやAPIは、 使えば使うほど料金がかかる場合があります。 でもローカルLLMなら、 基本的にはPCの電気代と本体代で動きます。 ③自由にカスタマイズしやすいこと。 たとえば、 ・AI社長 ・AI秘書 ・AI営業 ・AIエンジニア ・AI分析担当 みたいに、 自分専用のAIチームを作ることもできます。 ただし、ローカルLLMにも弱点はあって まず、PCスペックが必要です。 軽いモデルなら普通のPCでも動くけど、 高性能なモデルほど重くなります。 特に大事なのはメモリで ざっくり言うと、 8GB:かなり厳しい 16GB:入門なら試せる 24GB:かなり現実的 32GB以上:かなり快適 といった具合です。 そして、ChatGPTやClaudeの最上位モデルと比べると、 ローカルLLMの性能は劣ることが多いです。 つまり、 高性能で手軽に使いたいなら クラウドLLM。 安全性や自由度を重視したいなら ローカルLLM。 この使い分けが大事です。 導入自体は、昔よりかなり簡単になっているようで 代表的なのは ・Ollama ・LM Studio このあたりです。 Ollamaは、コマンド操作に抵抗がない人向け。 LM Studioは、画面操作で使いやすい。 導入の流れはざっくり OllamaやLM Studioをインストール ↓ Llama、Qwen、Gemmaなどのモデルを選ぶ ↓ モデルをPCにダウンロードする ↓ チャット画面で質問する ↓ 必要に応じて自分用に設定を調整する もちろん最初は少し難しく感じましたが、 仕組みとしては 「AIサービスにアクセスする」のではなく、 「AIの頭脳を自分のPCに置く」 ということです。 僕がローカルLLMを調べようと思った理由は、AIに質問するだけではなく AIに会社を動かしてもらう。 AIに開発を手伝ってもらう。 AIに分析してもらう。 AIに自分専用の仕組みを作ってもらう。 そういうことを考え始めた時に、 「将来的に自分専用のAIチームは作れるの?」 という疑問が出てきたからです。 ローカルLLMは、 AIをより自由に、安全に、自分専用に使うための選択肢なので、今すぐ全員が使う必要はないとは思いますが、 ChatGPTを使っている人 AIで副業や開発をしたい人 AIエージェントに興味がある人 自分専用AIを作りたい人 は、知っておいて損はないと思います。 まとめると、 LLM = AIの頭脳 クラウドLLM = 外部サーバーで動くAI ローカルLLM = 自分のPCで動くAI AIを「使う」から、 AIを「自分の環境に組み込む」ためには、ここが、これからかなり大事になりそうだと感じました。

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せいにち☘️
せいにち☘️@seinichi11·
@Bon_dev_ ディレクトリ構成困りますよね… 今はAIに丸投げしてるとどんどん肥大化していって大変なことになってます…
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