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Hermes Agentで自分用のJarvisを試すなら、新しいPCを買う前に、手持ちのPCとChatGPT Plusで始めるのがいちばん手軽です。ChatGPTのサブスクでのつなぎ方と、利用枠が足りなくなったときのProの考え方、ローカルLLMを選ぶときのメモリーの見方、24時間動かすときの夏場の熱、今のPCで足りるかの確かめ方をまとめました。

Jarvis（Hermes Agent）に好みを覚えてもらう記憶、案件の進み具合を書くMarkdownの記録、繰り返す作業のスキル。架空の練習データで、保存・確認・書き換え・削除から片付けまでを手順どおりに試せます。

Jarvis（自分用のHermes Agent）に最初に頼む仕事として、短い資料から「決まっていること」「次の行動」「確認が必要なこと」を分けてもらう手順を、コピーして使える架空の練習資料と依頼文つきで説明します。担当や期限を勝手に埋めさせない頼み方と、答えを資料で検算する方法も載せています。

開発スキルや方法論をAIの仕組みに組み込み、周囲にも使える形にできるエンジニアの価値。2026年10月の現場から見える予想と、若手の学習・育成について考えます。

AIに内部結合テストのケースを考えてもらうため、設計書、DDL、前工程のテストケースをどの順番で渡したか。バッチ単位とジョブネット単位での資料のそろえ方を書きました。

Metaの新AIモデルMuse WonderとFullについて、Meta AI・Museとの違い、スマホアプリと日本での入口、Muse CodeとAPIの使い方・料金・データの扱いを公式情報から調べました。

Cursor ProからThe X Subscription Premiumへ切り替えました。Grok・Composer中心の使い方と、ChatGPT Pro・Claude Maxの別契約、Xの青バッジ検討から判断した理由です。

AIの実装・静的解析・テスト生成と実行は約30分〜1時間。一方、人の確認は半日単位でした。工程ごとのヒアリングから見えた、開発全体の進捗とレビュー待ちの話です。

AIは正しい指摘を出していました。それでも、その意味を理解する知識が足りなければ見落とすことがある。仕事での出来事から、AIを使う側も学び続ける必要を感じた話です。

Nano Banana Proで漫画の当たりのコマを引くまで何枚も生成していた僕が、Nano Banana 2.1の公式作例と料金を見ながら、引き直しや制作費がどう変わりそうか考えます。