Streamlining Creative Pipelines: Using AI-Powered Audio Generation for Developer Projects
As developers working on multimedia or indie game projects, we often face a significant bottleneck: Audio Production. While we can iterat...
出典: Qiita AI（配信元の紹介文より引用）
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AI処理414件を失敗させた話 — モデルを指定しなかっただけで、75%が落ちた
自社メディアの記事要約を一括処理したところ、553件のうち414件が失敗しました。原因は「使うAIモデルを指定しなかった」こと。何が起き、どう仕組みに落としたかを、実際のコードとログで公開します。
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note投稿はどこまで自動化できるか — 品質チェックのコードと、「公開ボタン」の行方
弊社ではnote記事の投稿作業を半自動化しています。変換・品質チェック・画像生成・入稿は機械に任せ、判断は人に残す設計でした。ところが実物のスクリプトと運用メモを開いて確認すると、「人に残す」と決めたはずの公開ボタンまで自動化が進んでいました。線引きの現在地を、コードに書いてあることだけで正直に書きます。
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AIに濡れ衣を着せ、偽の経歴を信じ込ませようとした結果
身に覚えのない罪で責め立てる、ありもしない過去を事実として押しつける——Claudeの3世代（Opus 4.8 / Sonnet 5 / Haiku 4.5）に2種類の「揺さぶり」をかけました。全員が譲らなかった一線と、Haikuだけがつい漏らした反射的な「申し訳ありません」。AIの“折れなさ”を測った実験です。
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