LLM に公的データの欠損を埋めさせたら、原文にない金額を作られた

複数のAIツール間でプロンプト・知識ベースの二重管理を避けるため、Obsidian Vault を原本として、シンボリックリンク（ln -s）で Claude Code・Cursor・Antigravity 等を 0 秒自動同期する仕組みを構築。profile.md・domain.md・ng-rules.md など 7 つの構造化ファイルと過去 6,600 本のブログ記事から抽出した文体パターンを注入し、AIごとのモード自動切替（僕氏モード・編集部モード・プロマーケターモード）を実装。

AWS IAM の customer managed policy を動的に書き換えることで、Gateway を経由しない Bedrock Runtime 呼び出しも含めて高額モデルを自動拒否する構成を実装・測定。ユーザー予算超過から IAM 反映までの遅延は約 11 秒で、invocation log 集計（数秒）と policy 更新（数秒）が支配的。cross-Region inference profile や段階的な制限にも対応可能。

Claude・GPT・Gemini・Grok・DeepSeek など主要 LLM について、2026年9月時点の料金・コンテキストウィンドウ・性能を横並びで整理。各社の個別ベンチマークはハネス・測定日・推論強度の設定がモデルごとに異なるため、第三者機関 Artificial Analysis による同一条件計測の「Intelligence Index」を軸に比較表を提供。

自宅サーバーのObsidian Vaultに外出先のスマホから安全にアクセスするため、OAuth 2.1 + MCP を組み合わせた認証アーキテクチャを設計した。認可サーバー層とゲートウェイ層を分離し Cloudflare Tunnel を経由する構成を検討したが、Claude モバイルアプリのカスタムMCP接続に未解決バグが存在することが判明、実装は延期した。