furnace
機械学習モデルを、
RustのHTTP APIへ。
RustとBurnを使ったONNXモデルの推論サーバー。モデルの実行をHTTP APIとして提供する、機械学習の実装・運用に向けたOSSプロジェクトです。
GitHubでソースを見る✳ SOFTWARE ENGINEER & BUILDER
複雑な課題を、
使えるかたちに。
構造をほどき、仕組みをつくる。
実務の不便から、長く使えるソフトウェアを育てる
ソフトウェアエンジニア、Gilfeatherです。
FIELD NOTES — 001BUILD / ITERATE
01
現場の課題
↘02
構造を整理
↘03
小さく実装
↘04
確かめて改善
課題から、動く仕組みへ
THINK IN SYSTEMS.
Rust ✳ Python ✳ TypeScript ✳ AWS
BUILD FOR USE.01 / SELECTED WORK
コードで、答えをつくる。
公開しているプロジェクトと、個人開発の取り組み。
それぞれのソースや紹介ページから、詳しくご覧いただけます。
mcp-template
AIと業務APIを
つなぐ、出発点。
FastMCPでMCPサーバーを構築するためのPythonテンプレート。認証、エラー処理、キャッシュなど、外部APIとの連携で必要になる処理をまとめています。
GitHubでソースを見るKamiForge
身近な不便を、
アプリづくりの起点に。
個人開発アプリを紹介するサイト。AIとの対話を通じて課題を見つける「対話型課題発見ツール」を掲載しています。実用性と使いやすさを大切にした取り組みです。
プロジェクトサイトを見るほかの公開プロジェクト
開発用HTTPサーバーや、AWSの静的サイト基盤など。
02 / HOW I BUILD
動く、その先まで。
実務で使うものだから、
問題の捉え方も、保守のしやすさも大切に。
課題の構造を捉える
いきなり機能を増やすのではなく、どこに複雑さや不便が生まれているのかを整理する。解ける大きさにしてから、実装に進みます。
シンプルに、明示的に
意図が読み取れる設計と、扱いやすい仕組みを選ぶ。性能だけでなく、変更しやすさや長期的な保守にも目を向けます。
つくりながら、確かめる
開発ツールやユーティリティを、自分が向き合う課題からつくる。実装、検証、改善を重ねて、使えるものに近づけます。
CLARITY → IMPLEMENTATION → ITERATION
03 / ABOUT
SOFTWARE ENGINEER
& INDEPENDENT BUILDER
Gilfeather.
業務委託を中心にソフトウェア開発に取り組むエンジニア。バックエンドやインフラ寄りの開発、既存システムの設計整理・リファクタリング、初期実装から安定化までを得意領域としています。
個人では、実務の課題を起点にしたOSSやアプリを開発。AIを開発や業務の仕組みに取り入れることにも関心を持ち、実装を通じて探っています。
主に使う技術
Rust / Python / TypeScript / AWS
LET’S CONNECT
コードから、話をはじめよう。
開発の取り組みや各プロジェクトの詳細はGitHubへ。
関連リポジトリのIssueでのフィードバックも歓迎します。