基礎知識 Vibe Coding実践例：PythonでX（旧Twitter）に投稿する注意点とサンプルコード
PythonとTweepyを使ってX（旧Twitter）に投稿する方法を、最新のX API仕様に基づきわかりやすく解説します。
構造部
基礎知識 
AIテキスト Vibe coding実践例:RSS記事をOllamaでAI要約してMarkdown化するPythonコード（llama3.1:8b）
RSSから記事本文を取得し、Ollama（llama3.1:8b）で要約してMarkdownに整形する最小構成をまとめます。進捗ログ付きで、後からRAG素材として再利用しやすい出力にします。
AIテキスト Vibe coding実践例:RSSのリンク先本文まで取得してMarkdownにまとめるPython実装(requests+BeautifulSoup4)
RSSは一覧には便利ですが本文は含みません。feedparserで取得したRSSのリンク先から本文を抽出し、Markdownに組み込んで保存する最小構成を紹介します。
基礎知識 Vibe codingを実践してわかった注意点:失敗しにくい使い方
Vibe codingは便利ですが、そのまま信じると危険です。実際のコード生成例を題材に、注意点と実践で使える活用方法を整理します。
AIテキスト RAG関連記事まとめ：基礎からOllama×ChromaDB実装、LangChain整理まで
pareido.jpのAIテキストカテゴリ内にあるRAG関連記事10本を、読む順番が迷わない形で整理しました。
AIテキスト RAG実装をLangChainでリファクタリングする方法とポイント
既存のRAG実装を拡張しやすくするために、LangChainを使った実装方法と注意点を解説します。
AIテキスト llama3.1 と gpt-oss で役割分離したRAG実装 ─ function calling と生成を分ける
function calling を llama3.1:8b、文章生成を gpt-oss:20b に分担する RAG 実装と、その設計意図を解説します。
AIテキスト Ollama×ChromaDBで「語り部」を作る：RAGにより「遠野物語」をAIに語らせる実装ポイント
Ollamaの埋め込みとChromaDB検索で遠野物語を「語り部」として回答させつつ、最上位結果の題目（theme）に属するチャンクも追加して文脈を厚くする実装の要点と落とし穴を整理します。
AIテキスト 青空文庫『遠野物語』をRAG検索の題材とする実例
青空文庫『遠野物語』を題材に、RAGで使いやすいテキスト構造へ整形する前処理を解説します。
AIテキスト MarkdownをRAG（検索拡張生成）で扱う知識ベースとして活用する方法
MarkdownコンテンツをRAGシステムで効率よく検索・生成に使うためのチャンク分割と構造保持のベストプラクティスを、最新情報に基づいて解説します。