Engineering
Applied Sciences · 34 notes.
- AI検索評価 ⑩引用一貫性 — 先週と今週で同じドメインを引いているか
- AI検索評価 ⑪鮮度 — 引用元コンテンツがどれだけ新しいか
- AI検索評価 ⑫DA相関 — ドメインオーソリティと引用頻度の関係
- AI検索評価 12指標 — 入口
- AI検索評価 ①引用率 — 1回答あたり何個のURLを引いてくるか
- AI検索評価 ②ソース多様性 — 引用元がどれだけ偏っていないか
- AI検索評価 ③正確性スコア — 事実問題でどれだけ正答するか
- AI検索評価 ④回答長 — 平均何文字でユーザーに返してくるか
- AI検索評価 ⑤日本ドメイン比率 — .jp系をどれだけ引いてくるか
- AI検索評価 ⑥TLD分布 — ドメイン種別の構成比
- AI検索評価 ⑦引用重複率 — エンジン同士がどれだけ同じドメインを参照しているか
- AI検索評価 ⑧レイテンシ — 平均応答秒数
- AI検索評価 ⑨ブランド言及率 — 自社名がAI回答に出る確率
- Browser Automation MCP 2026 — Playwright・chrome-devtools・agent-browser 比較
- browser-to-api — サイトを CDP トレースから OpenAPI 化する Browserbase スキル
- Claude Agents まわりの仕様整理
- Claude Code オーケストレーション用語集 2026-05
- Claude Code の Spawn（並列 subagent 起動）は本当に並列で効くのか
- Claude Code をオーケストレーション層から起動する
- Digital Architect 入門（00）— 職種の実在とオリジナル教科書シリーズの全体像
- GEO / AIO — 生成エンジン最適化と「言及される」KPI
- Git の歴史
- GitHub Pages と Cloudflare Pages — 仕組みの違いと nikinakamura.com への移行プラン
- Jaccard 類似度 — 2つの集合がどれだけ重なるかを 0-1 で測る
- MCPEO — AIエージェント向けSEO（ツール選択の最適化）
- MECE プロンプティング — 4文字でAI出力を体系化する
- stage されてない変更を抱えて pull したい時
- til の分類をビルドする — directory → JSON パイプライン
- エージェント・コマース — ACP と「AIに買われる」可視性
- タスク型クエリ — 「質問」から「依頼」へ
- ディープリサーチ — 自動生成レポートという新しい被引用接点
- バリアント（variant）— 地域だけ変えて1要素を測る設計
- マルチホップ実タスクベンチ — FRAMES / BrowseComp
- 被引用の「選択」から「吸収」へ — citation absorption