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GitHub Actions Reusable Workflows 実践ガイド — 設計・呼び出し・セキュリティまで
GitHub ActionsのReusable Workflowを解説。`on: workflow_call`で定義し、caller側はjobの`uses:`で呼ぶ。Composite Actionとの違い、`inputs`/`secrets`/`outputs`設計、matrix併用、最大10階層のネスト、`secrets: inherit`や権限制約、SHAピン留めなどの運用・セキュリティ注意点を整理している。
GitHub Actions から Azure への OIDC 認証設定ガイド — シークレットレス連携
GitHub ActionsからAzureへ安全にデプロイするため、非推奨の`AZURE_CREDENTIALS`長寿命シークレットをやめ、OIDCとEntra IDのfederated credentialで短命トークン認証へ移行する手順を解説。アプリ作成、RBAC最小権限付与、Environment設定、subject登録、`id-token: write`の適切な付与までを整理している。
Microsoft Scout と OpenClaw を徹底比較
Microsoft ScoutはOpenClawのOSS技術を基盤にしたエンタープライズ向け自律AIエージェントで、競合ではなく「基盤と製品」の関係。両者はSKILL.mdやMCP対応など設計思想を共有しつつ、ScoutはEntra ID・Purview・Intuneで統制を強化。OpenClawは自由度重視のセルフホスト向け。
Foundry Local で作るローカルチャットアプリ：インストールから Python 実装まで
Foundry Localを使い、端末内だけで動くマルチターンチャットアプリをPythonで実装する手順を解説。OpenAI互換API対応で既存SDKを流用でき、モデル取得・推論・ハードウェア最適化をローカル完結。CLI確認、実装例、Gradio拡張、注意点も紹介。
ローカル LLM × Azure エージェント：Phi-4 と Azure を組み合わせたコスト削減構成
Phi-4とFoundry Localで分類・要約・PII除去など軽い処理をローカル実行し、複雑な推論や長文脈はAzure OpenAIへ振り分けるハイブリッド構成を解説。OpenAI互換APIで切替えやすく、固定費と従量課金の損益分岐やフォールバック設計が重要。
2026年版 ローカル LLM 実行環境の比較：Foundry Local・Ollama・LM Studio・llama.cpp・vLLM
ローカルLLMは「ランタイム」と「モデル」を分けて選ぶと整理しやすい。Foundry Localは単一ユーザー向けのオンデバイスAIで、OpenAI互換APIやGPU/NPU自動選択が強み。手軽さはOllama/LM Studio、柔軟性はllama.cpp、多人数配信はvLLMが適する。
