[00] アイデンティティ

技術技巧

複雑な問題 → スケーラブルな解決策_

$ stack --list
React · Django · Postgres · LLMs · AWS
哲学
技・巧・美
基本原則

意図的柔軟美しい

[01]

アーキテクチャ

俯瞰的思考

ソリューションアーキテクトの視点。枠にとらわれず、問題の本質を捉える。スケールする複雑なシステム設計の経験。

システム設計スケーラビリティトレードオフ
[02]

実行

実践的納品

完璧を追求しながらも出荷する。QA90%削減と多層最適化の実績。AWS認定、本番環境で実証済み。

QA 90%削減AWS認定本番環境
[03]

多才

フルスタック

Django + React + LLM。バックエンド最適化のスペシャリスト。スタック全体でのチームリーダーシップとメンターシップの経験。

フロントエンドバックエンドAI/ML
[01]
能力

提供サービス

$ gkb develop

アプリケーション開発

モダンなフレームワークとベストプラクティスによるエンドツーエンドのアプリケーション開発。

--react--django--typescript
$ gkb architect

システムアーキテクチャ

ビジネスニーズに合わせてスケールし進化するシステム設計。

--microservices--event-driven--cloud-native
$ gkb optimize

パフォーマンス

多層キャッシュ、マイクロサービス、本番システム向けパフォーマンスチューニング。

--redis--postgres--profiling
$ gkb ai

AI/ML統合

実際のアプリケーションとワークフロー向けの実用的なAI/ML実装。

--llm--rag--fine-tuning
$ gkb lead

技術リーダーシップ

チームを向上させる技術メンターシップとアジャイル開発プラクティス。

--mentorship--architecture--review
$ gkb test

QA自動化

手動オーバーヘッドを削減し、信頼性を向上させる自動化フレームワーク。

--pytest--e2e--ci-cd
[02]
方法論

作業プロセス

01
$ gkb init

理解

問題空間、制約、目標を深く掘り下げる。初日から整合性を確保するため、適切な質問をします。

> 要件を分析中...
02
$ gkb design

設計

スケーラビリティと保守性を考慮したエレガントなソリューションを設計。すべての決定を文書化、すべてのトレードオフを検討。

> 設計図を生成中...
03
$ gkb build

納品

透明性と継続的なコミュニケーションによる反復的な開発。完了時だけでなく、毎日進捗を確認できます。

> ソリューションをコンパイル中...
04
$ gkb deploy

最適化

継続的な改善、パフォーマンスチューニング、知識移転。チームをより良い状態で引き渡します。

> パフォーマンスを最適化中...
✓ プロセス完了。デプロイ準備完了。
[03]
事例紹介

最近のプロジェクト

ID:PRJ-001

遺伝子パーソナライズドヘルスMCP

AIアシスタントが遺伝子に基づくパーソナライズドヘルス分析を提供できる、業界初のModel Context Protocolサーバー。DNA変異、ラボマーカー、ライフスタイルデータを6つのツールと59以上の健康トピックにわたり、マルチレンズ探索で統合。

TECH:
MCPPythonAI/Health
METRICS:1stto market
YEAR:2025
ID:PRJ-002

統合テストフレームワーク

同じテストを本番統合テストとローカル開発用の低ボイラープレートpytestとして実行可能にし、API手動QAを90%削減。

TECH:
PythonpytestCI/CD
METRICS:90%QA overhead
YEAR:2025
ID:PRJ-003

LLMベースOCRパイプライン

LLMフィードバックループによる継続的な精度向上で、同等コストでAWS Textractを上回るイベント駆動型ラボマーカーOCRパイプライン。

TECH:
LLMAWSPython
METRICS:>Textractaccuracy
YEAR:2024
ID:PRJ-004

リアルタイム検索エンジン

複数のマイクロサービスから1億以上のドキュメントをインデックス化し、複雑なクエリをサポートするElasticSearchベースのエンジン。

TECH:
ElasticSearchMicroservicesRedis
METRICS:100M+documents
YEAR:2023
ID:PRJ-005

バックエンド最適化

Redisキャッシュ、リーダー/ライターDBルーター、クエリ最適化により、毎日数時間のデータベース計算を節約。

TECH:
RedisPostgreSQLDjango
METRICS:hoursdaily compute
YEAR:2023
ID:PRJ-006

Reactパフォーマンススイート

全社的なReactプラクティス、ツール、フックにより、最初の有意義な描画までの時間を3秒以上短縮。

TECH:
ReactTypeScriptProfiling
METRICS:-3sTTFMP
YEAR:2022
ID:PRJ-007

レポート生成パイプライン

毎日10万件以上のピーク生成を処理し、数百万のレポートを正常に処理する最適化されたパイプライン。

TECH:
PythonCeleryAWS
METRICS:100k+daily peak
YEAR:2022
// 全プロジェクトNDA下7
[04]
お問い合わせ
contact.sh
$ gkb contact --init

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