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KimiにClaude Codeを話させる:ツールフォーマット変換の実践ガイド

KimiにClaude Codeを話させる:ツールフォーマット変換の実践ガイド

LLMプロバイダー間でツール呼び出しフォーマットを変換するあらゆるユーティリティ — LiteLLM、Bifrost、Portkey、claude-code-router、Vercel AI SDK、ファーストパーティの /anthropic エンドポイント — それぞれが実際に何をするのか、そしてどれもが解決できていない3つの障害クラス。加えて、私がたどり着いた結論:モデルごとにコンテキストを下方向に適応させるのをやめ、代わりにハーネスを統率するハーネスを作れ。

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モデルではなくハーネス:同じLLMが適切な足場なしでは4倍のトークンを浪費する理由

モデルではなくハーネス:同じLLMが適切な足場なしでは4倍のトークンを浪費する理由

「ハーネス > モデル」というテーゼをトークン効率の観点から読み解く:同じモデルが素のままでは6.7%のタスクしか解けなかったのに対し、適切なハーネスを与えると68%を解いた——しかも4分の1のトークンで。ハーネスとは何か、なぜそこにこそトークン代の本体があるのか、そしてLife-HarnessとMeta-Harnessの論文が何を証明したのか。加えて、あなたのClaude Codeスタック(サブエージェント、スキル、フック、グラフ)がすでにハーネスであるという話。

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