grill-me / grilling をローカルLLM向けに改変してみた
Claude Codeの壁打ち用スキルとしてはsuperpowersのbrainstormingが有名ですが、最近よく耳にするのが「grill-me」。 要件定義や新しいスキルを作成するのに超絶便利だっていう話も聞くけど、同時に、一度発動すると容赦なく執拗に質問を投げかけてきて、我々バイブコーダーを奈落の底に突き落とすとかなんとか（違 そんなスキルを怖いもの見たさで導入してみようとGitHubで本家のリポジトリを見たところ、SKILL.mdファイルの中身はたったの1行でした。 --- name: grill-me description: A relentless interview t...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
GitHub ActionsのCIをHugging Face Jobsへ移すと実行時間は1分40秒から1分10秒になるのか？
Hugging Faceが自社プロダクトTrackioのCIをGitHub ActionsからHF Jobsへ移した結果、CPU実行で1分40秒が1分10秒（約30%短縮）、GPU実行で45秒・1回1セント未満と報告されました。ただし発信元は当該サービスの提供者であり、測定回数も期間も記載がありません。読み方を整理します。
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社内AIの「危ない出力」を自社ルールで検閲する4Bモデルは、中小企業でも運用できるのか？
NVIDIAが公開したNemotron 3.5 Content Safetyは、AIの入出力が安全かどうかを判定する4Bパラメータの小型モデルです。多言語Aegisで有害判定F1が96.5%、日本語は明示的な訓練対象12言語に含まれます。ただし数値はすべて提供者本人の自己申告で、比較条件は非公開です。
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AIエージェントに専用コマンドを渡すと何が変わるのか？18タスク1,000回で成功率84%が94%になった記録
Hugging Faceが同一の18タスクを各10回、計約1,000回走らせて比較したところ、専用CLIを使ったエージェントの成功率は94%、汎用のAPI直叩きでは84%でした。トークン消費は最大6.0倍の差がつく一方、単発の読み取りでは専用化が不利になる線引きも示されています。
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