Synology ファイルの Ubuntu へのバックアップ: rsnapshot アクティブ プルおよびハード リンク スナップショットのチュートリアル

この記事では、Ubuntu が読み取り専用モードで Synology 共有フォルダーをアクティブにプルできるようにし、rsnapshot を使用して日次、週次、月次のハード リンク スナップショットを作成するための構成、検証、回復、およびトラブルシューティングの方法を紹介します。

Synology Hyper Backup の Ubuntu rsync へのバックアップ: モジュール構成、テスト、トラブルシューティング

この記事では、Synology Hyper Backup を Ubuntu rsync デーモンにバックアップするための完全な構成 (モジュール、認証アカウント、ファイアウォール、接続テストの作成、および Hyper Backup ページの各フィールドに入力する方法) を紹介します。

Ollama OpenClaw をローカルに展開する方法: モデルの選択、ポート、権限、メモリ プラグインのトラブルシューティング

Ollama ローカル モデルを OpenClaw に接続します。ツール呼び出しをサポートするモデルを選択し、ネイティブ 11434 ポートとプロバイダー構成を確認し、アクセス許可を制限し、TencentDB エージェント メモリの長期メモリとログ圧縮を確認します。

TencentDB エージェント メモリを OpenClaw に接続する方法: ローカル長期メモリ、ログ圧縮、追跡可能な取得

OpenClaw 用 TencentDB エージェント メモリをインストールする: ローカル SQLite + sqlite-vec を使用して長期メモリを節約し、オンデマンドでツール ログ オフロードを有効にし、node_id によって元の証拠をトレースバックします。

Archify を Codex/Claude Code にインストールする方法: ウェアハウスからアーキテクチャ図、フローチャート、SVG を生成する

Archify を Codex CLI または Claude Code にインストールし、リポジトリからアーキテクチャ図とフローチャートを生成し、明るいテーマと暗いテーマで切り替えることができる SVG をエクスポートします。グローバル、プロジェクトレベル、および一時的なトライアルメソッドが含まれています。

Orca は Codex と Claude Code をどのように並行して実行しますか: ワークツリー、タスクの比較、モバイル承認

Orca を使用して、Codex と Claude Code を独立した Git ワークツリーに入れて並列実行し、差分、テスト、リスクを比較します。完了通知を受け取り、フォローアップの質問を送信し、モバイル コンパニオン アプリを通じて手動での統合承認を保持します。

Impeccable が AI プログラミング ツールでフロントエンドを監査できるようにする方法: /impeccable の監査、設計コンテキスト、受け入れ

Impeccable を使用して、フロントエンド設計の監査を AI プログラミング ワークフローに追加します。PRODUCT.md/DESIGN.md を初期化し、監査を実行し、46 の決定論的ルールでアクセシビリティ、パフォーマンス、応答性の問題をチェックし、受け入れレポートを含めます。

Archify アーキテクチャ図スキル チュートリアル: インストール、図の生成、および「間違った図」のトラブルシューティング

Archify を使用して、Codex CLI、Claude Code、またはオープンコードのアーキテクチャ、プロセス、タイミング、およびデータ フロー図を生成します。インストール コマンド、プロンプト Word テンプレート、HTML/SVG 検証、グラフ レイアウト異常のトラブルシューティングが含まれています。

TencentDB エージェント メモリのローカル展開チュートリアル: 長期メモリ、ログ圧縮、および追跡可能なリコール

TencentDB Agent Memory のローカル メモリ プラグインを展開します。SQLite と sqlite-vec を使用して長期メモリを節約し、オンデマンドでツール ログ圧縮を有効にし、追跡可能なリンクを通じて OpenClaw、Hermes、OpenAI 互換のローカル モデルに接続します。

Orca Parallel Agent ワークフロー チュートリアル: Git Worktree を使用して Codex と Claude Code を同時に実行する

Orca は、Codex や Claude Code などのターミナル エージェントを独立した Git ワークツリーに入れて並列実行します。この記事では、該当するタスク、準備手順、並列分割、結果のマージ、および一般的な競合処理について説明します。

Codex の 5 時間制限は一時的にキャンセルされますか: 共有クォータ、バンク リセット、および使用状況ビュー

Codex と ChatGPT Work の一時的な使用量の変更を解釈します。5 時間の枠は、無制限の使用量と同じではありません。共有クォータ、GPT-5.6 Sol、およびバンク リセットの資格と使用状況パネルの表示方法について説明します。

ChatGPT Work の使用方法: アプリケーション間の長いタスク、スケジュールされたタスク、デスクトップ Codex ワークフロー

ChatGPT Work は、継続的な進歩が必要なリサーチおよび配信タスク向けに設計されています。この記事では、新しいデスクトップ バージョンで長いタスクを分割する方法、スケジュールされたタスクと監視タスクを使用する方法、チャット、作業、コーデックスを調整する方法について説明します。

ChatGPT サイトの使用方法: プロンプトの言葉からホストされた Web サイトの公開とセキュリティ チェックまで

ChatGPT サイトは、プロンプト ワードまたは互換性のあるローカル プロジェクトをホストされた Web サイトに変えることができます。この記事では、作成、プレビュー、バージョンの保存、公開、権限、およびキーのチェックのプロセスについて説明します。

OfficeCLI で AI エージェントが Word、Excel、PowerPoint の読み書きを可能にする方法: ローカル オートメーション ガイド

OfficeCLI は Microsoft Office をインストールせずに使えるローカルのコマンドラインツールで、AI エージェントによる Word、Excel、PowerPoint ファイルの読み取り、作成、編集、レンダリングを可能にします。この記事では、インストール、プレビュー、テンプレートへの入力、安全な受け渡しの流れを説明します。

CubeSandbox は AI エージェントの分離環境をどのように構成しますか: 同時実行、権限、コストのトレードオフ

CubeSandbox は、AI エージェント用の KVM サンドボックス サービスです。この記事では、ハードウェア レベルの分離が必要な場合、同時実行性とネットワーク許可、資格情報の処理、自動停止、コストのトレードオフを計画する方法について説明します。

DesktopCommanderMCPのインストール方法:クロードコードファイル検索、ターミナル制御、差分編集設定

DesktopCommanderMCP は、MCP クライアントにファイル検索、差分編集、端末プロセス制御を提供します。この記事では、Claude Code と Codex のインストール構成、権限の境界、Docker の分離、および一般的なトラブルシューティングについて説明します。

ChatGPT Work の使用方法: スケジュールされたタスク、プラグイン ディレクトリ、および長いタスクの承認ガイド

ChatGPT Work は、調査、文書、スプレッドシート、および長期的なタスクを対象としています。この記事では、Work の開始方法、スケジュールされたタスクの設定方法、プラグイン ディレクトリの権限について理解する方法、および手動承認が必要な場合について説明します。

4G デコード以上をオンにする必要があります: BIOS 設定、サイズ変更可能な BAR、グラフィックス カード、および NAS 拡張カード

BIOS の 4G 以上のデコードをオンにするかどうかの決定: 最新の 64 ビット システム、複数の PCIe デバイス、およびサイズ変更可能な BAR の条件、および起動しない場合の回復方法。

マルウェア対策サービスの実行可能 CPU 使用率が高い 対処方法: Defender のスキャン、除外、およびセキュリティ境界

Antimalware Service Executable の CPU 使用率が長時間高い場合は、スキャン オブジェクトとスケジュールされたタスクを確認し、信頼できる高頻度ディレクトリに対して最小限の除外のみを設定し、Defender を直接閉じないでください。

VS Code で Codex を使用する方法: 拡張機能のインストール、ログイン、ワークスペースのアクセス許可、および一般的なエラー

VS Code で Codex を使用する場合は、拡張機能のインストール、ログイン、ワークスペースの信頼、ファイルのアクセス許可、ターミナル環境の順序でセットアップとトラブルシューティングを完了します。

M3U プレイリストを VLC で再生できない場合の対処法: リンク形式、ネットワーク、プレーヤーのトラブルシューティング

M3U プレイリストを VLC で再生できない場合、その理由には、プレイリストのリンク エラー、単一チャネルの障害、ネットワーク制限、TLS 証明書、プレーヤー キャッシュなどが含まれます。

民生用グラフィック カードでエージェントを実行するコストの計算方法: 電気代、減価償却費、およびタスクあたりのコスト

実際の消費電力、ハードウェアの減価償却費、有効なタスクの数、および出力トークンを使用して、消費者グレードのグラフィック カード上でローカル エージェントを実行するコストを計算し、ローカル デプロイメントとクラウド API の間の適切な境界を決定します。

ローカル音声認識 Whisper NAS 導入: より高速な Whisper 音訳チュートリアル

Whisper 音声認識を NAS 上でローカルに展開するための実践的なチュートリアル: より高速な Whisper を使用して音声とビデオを文字起こしし、tiny/base/small/medium モデルを選択し、TXT/SRT を出力し、VAD フィルタリング、CPU/GPU compute_type を構成し、バッチ文字起こしとプライバシー境界を処理します。

ローカル エージェントの Windows WSL 導入チュートリアル: Ollama、Codex OSS および権限制御

Windows WSL2 を使用して Ubuntu にローカル エージェントをデプロイします。WSL をインストールし、Ollama を開始し、ローカル モデルの検証、Codex OSS モード アクセス、systemd サービス管理、および読み取り専用権限を使用して開始し、一般的な GPU、ポート、パスのトラブルシューティングを行います。

NAS 導入の Ollama パフォーマンスが不十分かどうか: CPU、メモリ、グラフィックス カードの判断方法

Ollama が NAS 導入に十分かどうかは、ハード ドライブの容量ではなく、CPU、メモリ、利用可能な GPU、およびターゲット モデルによって決まります。この記事では、CPU のみ、8GB/16GB メモリ、NVIDIA グラフィックス カード、および Docker 導入の実際の判断とテスト方法を示します。

Codex 用ローカル大規模モデル API の使用チュートリアル: Ollama、LM Studio、および vLLM

Codex でローカルの大規模モデルを使用する方法を紹介します。まず、Codex OSS モードを使用して Ollama または LM Studio に接続します。また、高度なベース URL 構成、検証手順、および vLLM などの OpenAI 互換 API の一般的な制限について説明します。

vLLM KV キャッシュのメモリが不十分な場合の対処方法: ビデオ メモリ、コンテキスト、同時実行性のトラブルシューティング

vLLM が KV キャッシュ メモリが不十分であることを示すプロンプトを表示したら、まず max_model_len を減らし、次に gpu_memory_utilization、同時実行性、およびバッチ処理を調整します。この記事では、FP8 KV キャッシュ、手動キャッシュ サイズ、CPU オフロード、および一般的な OOM トラブルシューティングについて説明します。

LM Studio OpenAI 互換インターフェイスの使用方法: ローカル API アクセスのチュートリアル

LM Studio を OpenAI 互換のローカル API として使用する方法を紹介します。サーバーの起動、モデル ID の取得、チャット完了の呼び出し、Python SDK 構成、ストリーミング出力、埋め込み、および一般的な 404/接続障害のトラブルシューティングです。

Ollama マルチモデル スイッチングの構成方法: 常駐、ビデオ メモリ、Modelfile のチュートリアル

Ollama マルチモデル スイッチングの実際的な設定 (ollama run、ps、stop、Modelfile alias、keep_alive、OLLAMA_KEEP_ALIVE、OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS) を整理し、メモリが不足している場合にモデルが相互に混雑するのを避ける方法を説明します。