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    <title>kazu</title>
    <description>先端技術教育で人と社会の成長を加速させる/2016年AI Academy創業/AIエンジニア/生成AI×教育/個別最適化/Agent Slides Studio開発中
https://github.com/kazu0914/agent-slides-studio
#EdTech #ブレインテック #教育DX #AIエージェント</description>
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    <lastBuildDate>2026-09-18 13:21:41 -0400</lastBuildDate>
    <item>
      <title>作ったアプリを、安全に世に出す｜Vibe Codingで作ったアプリの公開前セキュリティチェック</title>
      <description>coen Vibe Codingワークショップ第3回（2026年9月26日）の講義資料です。

AIで作ったアプリは、動いていても安全とは限りません。この回では、自分のアプリを公開する前に「どの手順で、何を確かめるか」を4つのステップで整理しました。

・手順①コードの点検：APIキーの直書き、認証の抜け、個人情報の扱いをAIにレビューさせる
・手順②データと認証：SupabaseのRLSとAuthで、他人のデータを守る
・手順③公開先：VercelやCloudflareで、秘密のキーを環境変数で管理して公開する
・手順④AI機能：プロンプトインジェクションや大量利用による高額請求に備える

公開前チェックリストも収録しています。
Vibe Codingでアプリを作ったものの、公開していいか不安な方の参考になればうれしいです。

AI Plus Works
https://aiplus-works.com</description>
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      <content:encoded>coen Vibe Codingワークショップ第3回（2026年9月26日）の講義資料です。

AIで作ったアプリは、動いていても安全とは限りません。この回では、自分のアプリを公開する前に「どの手順で、何を確かめるか」を4つのステップで整理しました。

・手順①コードの点検：APIキーの直書き、認証の抜け、個人情報の扱いをAIにレビューさせる
・手順②データと認証：SupabaseのRLSとAuthで、他人のデータを守る
・手順③公開先：VercelやCloudflareで、秘密のキーを環境変数で管理して公開する
・手順④AI機能：プロンプトインジェクションや大量利用による高額請求に備える

公開前チェックリストも収録しています。
Vibe Codingでアプリを作ったものの、公開していいか不安な方の参考になればうれしいです。

AI Plus Works
https://aiplus-works.com</content:encoded>
      <pubDate>Sat, 26 Sep 2026 00:00:00 -0400</pubDate>
      <link>https://speakerdeck.com/kazu_0914/tsukuta-o-anzen-ni-yo-ni-dasu-vibe-coding-de-tsukuta-no-koukai-zensekyuriti-chekku</link>
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    <item>
      <title>Jev入門｜文章を読み、判断を返すAI（実測つき）</title>
      <description>文章を生成せず、決めた選択肢の中から「どれに当たるか」と確率だけを返すAI「Jev」（TypeSafe AI）の入門スライドです。

・Choice／Score／Noulの3つの型と、生成AIとの役割の違い
・架空の問い合わせで実際にAPIを呼んだ結果（担当・優先度・懸念の確率）
・手元の検証（42件・18件・14件・12件）と、確信度で人に回す件数
・接続を使い回すと応答時間が0.472秒から0.222秒に
・料金、データの扱い、向かない処理

公式情報・手元の実測・第三者の報告・未検証のアイデアを分けて書いています。実測は日本からの小さな架空データによるもので、実務全体の精度を示すものではありません。

解説記事（note）
https://note.com/kazu_t/n/n15e31232247c

スライドはAgent Slides Studioで作成しました。OSSで、無料で使えます。
https://github.com/kazu0914/agent-slides-studio</description>
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      <content:encoded>文章を生成せず、決めた選択肢の中から「どれに当たるか」と確率だけを返すAI「Jev」（TypeSafe AI）の入門スライドです。

・Choice／Score／Noulの3つの型と、生成AIとの役割の違い
・架空の問い合わせで実際にAPIを呼んだ結果（担当・優先度・懸念の確率）
・手元の検証（42件・18件・14件・12件）と、確信度で人に回す件数
・接続を使い回すと応答時間が0.472秒から0.222秒に
・料金、データの扱い、向かない処理

公式情報・手元の実測・第三者の報告・未検証のアイデアを分けて書いています。実測は日本からの小さな架空データによるもので、実務全体の精度を示すものではありません。

解説記事（note）
https://note.com/kazu_t/n/n15e31232247c

スライドはAgent Slides Studioで作成しました。OSSで、無料で使えます。
https://github.com/kazu0914/agent-slides-studio</content:encoded>
      <pubDate>Fri, 18 Sep 2026 00:00:00 -0400</pubDate>
      <link>https://speakerdeck.com/kazu_0914/jev-toha</link>
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