【2026年】Fedora Workstation 開発者向けセットアップガイド｜最新技術をいち早く

このように比較すると、Fedora は「最新性」と「安定性」のバランスにおいて唯一無二のポジションを占めています。特に AI や機械学習開発においては、最新の CUDA ライブラリや Python パッケージが迅速に提供されるため、フレームワークのアップデートに対応するスピード感が開発効率に直結します。また、RPM Fusion リポジトリを活用することで、 proprietary なドライバーやマルチメディアコーデックも容易に導入でき、閉じたエコシステムからの解放を実現しています。

Fedora Workstation のインストールと初期設定：基本から最適化まで

Fedora を選択した後は、実際にハードウェアに OS をインストールし、初期設定を行う必要があります。2026 年時点のインストーラーは Anaconda ベースでさらに洗練されており、グラフィカルなインターフェースを通じて直感的にセットアップを進められます。ここでは、クリーンインストールから始まる一連の手順と、インストール後に即座に行うべき最適化設定を解説します。

まず、Fedora の公式ウェブサイトより ISO イメージをダウンロードします。2026 年 4 月時点では Fedora 45 または 46 Workstation の ISO が主流となります。USB メディア作成には dd コマンドや Rufus (Windows 環境)、あるいは Fedora Media Writer を推奨します。UEFI ブートモードでのインストールが標準とされ、BIOS モードからの起動はサポートから外れつつあります。ディスクパーティションの割り当てでは、Linux 初心者は「自動配置」を選ぶことが望ましいですが、開発者としてより細かく制御したい場合は /boot、/home、ルート (/) を独立させる構成が推奨されます。特に /var ディレクトリ（ログやパッケージキャッシュ）を独立させると、システムディスクの満杯を防ぎやすくなります。

インストール完了後、最初に実行すべきはシステム全体の更新です。Fedora はリリース直後のバージョンでも安定していますが、初期リリースに含まれるバグ修正パッチを適用することで、より堅牢な状態にします。以下のコマンドを実行し、パッケージデータベースを更新した上で、すべてのパッケージを最新バージョンへアップグレードします。

sudo dnf update --refresh

この際、カーネルのアップデートが含まれている場合、次回起動時に新しいカーネルが自動的に選択されます。システム再起動後、Locale（言語設定）や Timezone（時刻設定）を確認してください。特に開発環境においては、タイムゾーンを UTC に統一するケースもありますが、日本国内でのローカル利用であれば Asia/Tokyo が適切です。また、日本語入力システム (IBus) の初期設定も忘れずに行います。GNOME の設定画面から「言語と入力」を選択し、日本語キーボードレイアウトを追加することで、Windows 環境からの移行組でもスムーズな入力が可能になります。

さらに、開発者として重要な「ユーザー権限管理」と「自動更新設定」についても確認が必要です。Fedora Workstation では、最初のユーザーが sudo 権限を持っており、特別なアカウント作成は不要です。ただし、セキュリティの観点から、普段使いのアカウントで作業を行い、必要な時にのみ sudo コマンドを使用する習慣を身につけましょう。また、システム自動更新機能 (dnf-automatic) は、開発環境においてはビルド時のバージョン不一致を防ぐため、デフォルトではオフにされているか確認が必要です。

sudo dnf install dnf-automatic
sudo systemctl enable --now dnf-automatic.timer
sudo nano /etc/dnf/automatic.conf

設定ファイル内で upgrade_type を security に指定することで、セキュリティパッチのみが自動適用され、アプリケーションのバージョン変更による不整合を防ぐことができます。この設定は、CI/CD パイプラインをローカルでシミュレートする際にも役立ちます。

これらの初期設定を完了させることで、OS としてのベースラインは完成します。次に進むべきステップとして、開発に必要な非公式リポジトリやパッケージ管理ツールの有効化へと移ります。これは Fedora の標準リポジトリには含まれていないが、実用上不可欠なツール群を補完する重要な工程です。

パッケージ管理の最適化：DNF5 と RPM Fusion の活用

Fedora におけるパッケージ管理は、従来の DNF4 から DNF5 へ移行し、大幅なパフォーマンス向上が図られています。2026 年時点では DNF5 がデフォルトとなり、依存関係解決やキャッシュ処理の速度が劇的に改善されています。しかし、この高速化を最大限に引き出す設定を行うことで、さらに開発効率を高められます。

まず、DNF のキャッシュとミラーリング設定を見直します。Fedora は世界中にミラーサーバーがありますが、日本国内からアクセスすると速度が安定しない場合があります。以下のコマンドで、最速のミラーを自動的に取得するスクリプトを実行し、設定を更新します。これにより、パッケージダウンロード時の待機時間を最小限に抑えられます。

sudo dnf install dnf-plugins-core
sudo dnf mirrorlist refresh --force

また、DNF5 の設定ファイル /etc/dnf/dnf.conf を編集することで、キャッシュの保存期間や並列ダウンロード数を調整できます。開発環境では、頻繁にパッケージをインストールするため、キャッシュサイズが大きくなりすぎないよう管理する必要があります。ただし、ネットワーク接続が不安定な環境下では、キャッシュを有効にしておくことでオフラインでの再インストールも可能です。

次に不可欠なのが「RPM Fusion」リポジトリの有効化です。Fedora は Free Software の原則に基づいており、ライセンス的に制限のあるソフトウェア（非フリーのコーデックやクローズドソースのドライバー）を公式リポジトリには含めていません。しかし、開発環境では MP4 コーデックの再生や、NVIDIA ドライバーのインストールが必要になるケースが多々あります。これらを解決するために RPM Fusion を設定します。RPM Fusion は Fedora 公式コミュニティによって管理されており、信頼性とセキュリティが保証されています。

sudo dnf install https://mirrors.rpmfusion.org/free/fedora/rpmfusion-free-release-$(rpm -E %fedora).noarch.rpm
sudo dnf install https://mirrors.rpmfusion.org/nonfree/fedora/rpmfusion-nonfree-release-$(rpm -E %fedora).noarch.rpm

このコマンドを実行すると、RPM Fusion のキーがシステムに登録され、非フリーパッケージのインストールが可能になります。特に NVIDIA GPU 開発者にとっては必須の手順です。また、Steam や Discord などのゲーマー向けソフトウェアも RPM Fusion を経由して容易に導入できるため、開発とゲーミングを両立するユーザーにとっても価値があります。

さらに、フラットなパッケージ管理システムである Flatpak と Flathub の有効化も推奨されます。Flatpak はアプリケーションをサンドボックス環境で実行するため、ホスト OS に依存しない形でソフトウェアを提供できます。特に IDE やツール類はバージョンが複雑に絡み合うため、Flatpak 版を利用することで、システム依存関係の衝突を防ぎます。

sudo dnf install flatpak
flatpak remote-add --if-not-exists flathub https://flathub.org/repo/flathub.flatpakrepo

この設定により、GNOME Software や gnome-software を介して Flatpak アプリをインストールできるようになります。また、コマンドラインからも利用可能です。2026 年時点では、多くの主要開発ツールが Native RPM パッケージとして提供される一方、特定のバージョン管理が必要なものは Flatpak が最適解となります。

DNF5 の高速化設定と RPM Fusion、Flatpak の有効化を組み合わせることで、Fedora は「最新かつ多様なソフトウェア」を利用可能な最強の開発基盤へと進化します。これにより、開発者は特定のツールに縛られず、その時々の要件に合わせて最適なパッケージマネージャーを選定することが可能になります。

コンテナ化された開発環境：Toolbox と Podman の活用

現代の Linux 開発において、Docker は標準的なコンテナエンジンとして普及していますが、Fedora Workstation ではセキュリティと権限管理の観点から Podman が推奨されています。また、それぞれの言語環境をホスト OS から分離して管理するための「Toolbox」というツールが提供されており、これらを理解することが上級者への道となります。

まず Podman について説明します。Podman は Docker と互換性のあるコマンドラインインターフェースを持ちながら、デモンプロセス (daemon) を必要としないアーキテクチャを採用しています。つまり、root ユーザーが常時必要となる「Rootless」モードが標準で動作し、セキュリティリスクを低減します。Fedora では Podman がデフォルトのコンテナエンジンとして組み込まれており、podman pull や podman run コマンドを使用することで Docker と同じような感覚でコンテナを操作できます。

# コンテナイメージのプル
podman pull registry.fedoraproject.org/fedora-toolbox:latest

しかし、Podman をただインストールしただけでは、開発者にとっての「手頃な環境」は得られません。そこで登場するのが Toolbox です。Toolbox は Podman のラッパーであり、特定の言語やツールチェーンがセットアップされたコンテナを簡単に生成・管理します。例えば、Python 開発のために toolbox create python と実行するだけで、その Python バージョン専用のシェル環境が構築されます。

この仕組みの最大の利点は「ホスト OS を汚染しない」ことです。通常、開発中に pip install やパッケージ更新を行うと、システムのパッケージ管理（DNF）と競合し、OS の破損リスクが高まります。Toolbox 内のコンテナは独立した環境であるため、OS の破損を気にせず、最新のライブラリをインストールして実験できます。

# Python 開発環境の作成
toolbox create -r fedora-toolbox:45 --image=python-dev-env

# コンテナ内への起動
toolbox enter python-dev-env

また、Distrobox というサードパーティ製のツールと組み合わせることで、さらに柔軟な環境構築が可能になります。例えば、Ubuntu ベースのコンテナを Fedora ホスト上で動作させたり、逆に Alpine Linux をホストとして使うこともできます。これは、特定のプロジェクトが Ubuntu 依存であったり、軽量なベースイメージが必要な場合に有効です。

2026 年時点では、GitLab CI や GitHub Actions のローカルテストにも Podman を利用するケースが増えています。CI/CD パイプラインを再現する際、Podman コンテナでビルドを行い、その結果を確認することで、本番環境との差異を最小限に抑えられます。また、Podman は Docker Swarm や Kubernetes との互換性も高く、クラウドネイティブな開発フローへの移行もスムーズです。

このように、Podman と Toolbox を活用したコンテナ戦略は、Fedora 開発者にとっての必須スキルとなります。これにより、複数のプロジェクトを異なる環境で並行して管理しつつ、ホスト OS の安定性を維持することが可能になります。次に、具体的なプログラミング言語のセットアップ手順について詳しく見ていきましょう。

主要プログラミング言語のセットアップ：バージョン管理と環境構築

Fedora に標準で含まれている言語ランタイムは最新ですが、開発プロジェクトごとに特定のバージョン（例えば Python 3.10 や Node.js 18）が必要になることが一般的です。そのため、システムパッケージを直接操作するのではなく、バージョン管理ツールを活用した環境構築が推奨されます。ここでは主要な言語ごとのセットアップ方法を解説します。

まず Python です。Fedora Workstation には最新バージョンの Python がデフォルトで含まれますが、開発では pyenv を使用して複数の Python バージョンを管理することが一般的です。また、仮想環境の作成には標準の venv または virtualenv を使用します。

# pyenv のインストール（バージョン管理用）
curl https://pyenv.run | bash
source ~/.bashrc

# 特定の Python バージョンをインストール
pyenv install 3.10.14
pyenv global 3.10.14

これにより、システム Python と開発用環境を明確に分離できます。Node.js の場合も同様に nvm (Node Version Manager) が強力な選択肢です。特定のプロジェクトの要件に合わせた Node バージョンを切り替えることで、依存ライブラリの衝突を防ぎます。

# nvm のインストール
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash
nvm install 20 LTS

Rust 開発者の場合は、公式スクリプトを使用する rustup が最適です。Fedora のパッケージマネージャーからインストールされる Rust は古くなることがあるため、rustup を使用して常に最新バージョンを維持します。また、Go (Golang) も同様に公式のバイナリを使用し、GOROOT と GOPATH 環境変数を設定することで管理します。

# Go のインストール（例：1.23）
curl -L https://go.dev/dl/go1.23.linux-amd64.tar.gz | sudo tar -C /usr/local -xz
export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin' >> ~/.bashrc

Java (JDK) の場合も、バージョン管理が重要です。sdkman を使用することで、OpenJDK や OpenJ9 などをワンコマンドで切り替えることができます。

# SDKMAN のインストールと JDK デフォルト化
curl -s "https://get.sdkman.io" | bash
source "$HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh"
sdk install java openjdk-21-lts

各言語のツールチェーンをセットアップした後は、IDE 用の設定や拡張機能のインストールが必要になりますが、それについては次のセクションで詳しく説明します。また、これらの環境は Toolbox コンテナ内でも利用可能です。例えば、Podman コンテナ内で pyenv を実行し、コンテナ毎に異なる Python バージョンを持つことも可能です。この柔軟性が、複雑なバックエンドシステム開発における利点となります。

グラフィックス処理と AI 開発：NVIDIA GPU と CUDA の設定

2026 年現在、AI・機械学習分野での GPU 処理の需要は非常に高いです。Fedora はオープンソースを重視する OS ですが、最新の NVIDIA ドライバーや CUDA ツールキットを活用することで、GPU 活用も可能になります。ただし、Linux における NVIDIA 対応にはいくつかの注意点があります。

まず、 proprietary な NVIDIA ドライバーのインストール方法について説明します。Fedora の標準リポジトリではフリーなオープンソースドライバー (Nouveau) が提供されますが、これは AI 開発やゲーム用途には非対応です。そのため、RPM Fusion リポジトリを介して NVIDIA ドライバーを導入する必要があります。

# RPM Fusion 経由でのインストール（例：nvidia-driver-560）
sudo dnf install akmod-nvidia xorg-x11-drv-nvidia-cuda

このコマンドを実行後、システムはカーネルモジュールをビルドし、再起動後に NVIDIA GPU が有効化されます。2026 年時点では、NVIDIA のドライバーバージョン番号がより高くなっている可能性がありますが、akmod-nvidia は自動でカーネル更新に合わせてモジュールを再構築するため、安定性を保ちながら最新ドライバーを利用できます。

CUDA Toolkit と cuDNN のインストールは、開発目的によって異なります。開発者が CUDA を使用する際は、公式の .run ファイルや conda パッケージを使用することもありますが、Fedora 環境では dnf を介して cuda-toolkit パッケージをインストールする方法が最もシステム統合性が高まります。

# NVIDIA Container Toolkit の有効化（Docker/Podman と連携）
sudo dnf install nvidia-container-toolkit

これにより、Podman や Docker コンテナ内で GPU を使用した処理が可能になります。特に PyTorch や TensorFlow などのフレームワークを使用する際、GPU アクセラレーションを正しく認識させるためにはこの設定が不可欠です。また、Wayland セッションでの NVIDIA GPU の動作については、2026 年時点で完全なサポートが確立されており、ハイブリッドグラフィスを持つノート PC でもスムーズに切り替えが可能になっています。

AI 開発においては、コンテナ内での環境構築が一般的です。Fedora の Podman と NVIDIA Container Toolkit を組み合わせることで、本番環境と同じ GPU 設定でトレーニングを行うことができます。また、メモリ管理において VRAM 不足が発生した際の対策として、Swap スワップ領域の拡張設定や ZRAM の有効化も検討すべき項目です。ZRAM は RAM を圧縮ディスクとして使用するため、メモリの節約に役立ちます。

# ZRAM 設定（例：2GB）
sudo dnf install zram-generator-configured
sudo systemctl enable --now zram@zram0

このように、Fedora 上で NVIDIA GPU と CUDA を活用するには、RPM Fusion の適切な利用と、NVIDIA Container Toolkit のセットアップが鍵となります。これにより、オープンソースの Linux 環境でありながら、商用ハードウェアのパフォーマンスを最大限に引き出す開発基盤を構築できます。

エディタと IDE の選定・設定：VS Code と JetBrains の最適化

開発効率を最大化するためには、エディタや IDE (Integrated Development Environment) を適切に設定する必要があります。Fedora Workstation では、GNOME テクノロジーとの整合性が高いため、多くのツールがスムーズに動作します。ここでは、最も人気のある VS Code と JetBrains 製品群の設定について詳しく解説します。

まず Microsoft Visual Studio Code です。Fedora には公式のリポジトリから code パッケージを提供しています。ただし、開発者としてより高いパフォーマンスと統合機能を得るためには、いくつかの拡張機能 (Extension) をインストールし、設定を最適化する必要があります。特に Linux では「Linux Kernel Headers」や「C/C++」拡張機能を有効にすることで、ネイティブコンパイル時のサポートが強化されます。

# VS Code のインストール
sudo dnf install code
# 必要な拡張機能のインストール（CLI から）
code --install-extension ms-python.python
code --install-extension rust-lang.rust-analyzer

また、VS Code は Electron ベースであるため、メモリ使用量が多い傾向にあります。Fedora Workstation で高負荷な IDE を動かす場合、GNOME Shell 拡張機能の「Blur My Shell」などを調整して描画負荷を軽減することも有効です。さらに、ファイルシステムへのアクセス権限の問題が起きることがあるため、sudo コマンドを使用する際のセキュリティ設定 (allowSudoCommand) に注意が必要です。

次に JetBrains 製品群（IntelliJ IDEA, PyCharm, CLion など）についてです。これらは Java ベースの IDE で、Fedora の JVM と整合性が非常に高いです。2026 年時点では、JetBrains の公式 Flatpak パッケージも提供されており、システム依存関係から解放された状態で利用できます。

# JetBrains Toolbox App (Flatpak)
flatpak install com.jetbrains.intellij-ultimate

JetBrains はライセンス管理が厳格ですが、Fedora ではコミュニティ版や教育用ライセンスとの併用が容易です。IDE の設定においては、jvm.options を調整することで GC（ガベージコレクション）の動作を最適化し、大規模プロジェクトでの起動時間を短縮できます。特に 64GB 以上のメモリを搭載したワークステーションでは、JVM メモリ割り当て (-Xmx) を適切に設定することが重要です。

また、ターミナルエディタの Vim や Neovim を使用する開発者も少なくありません。Fedora では標準で Vim が提供されていますが、より現代的な機能を持つ Neovim をインストールし、Lua 設定スクリプトを構築することで、高速かつ柔軟な編集環境を実現できます。特に LSP (Language Server Protocol) の実装により、C++ や Rust などの静的型付け言語でも補完やリファクタリングが可能になりました。

これらのエディタ設定は、開発者のワークフローに大きく影響します。Fedora では、GNOME Shell との親和性を保ちつつ、開発効率を最大化するためのバランス調整が必要です。例えば、フルスクリーン時のタスバー非表示や、キーバインドのカスタマイズなどは、ユーザーが好みに合わせて調整できる機能として備わっています。

ユーザビリティ向上 GNOME 拡張機能の導入

Fedora Workstation の魅力は、GNOME デスクトップ環境にあります。しかし、標準の GNOME はシンプルさを追求しており、開発者によっては機能を追加したくなる場面があります。これを可能にするのが「GNOME Shell Extensions」です。2026 年時点では、拡張機能の管理がより容易になっており、公式リポジトリとサードパーティ製を混在させて利用できます。

まず、拡張機能を有効にするためのツールをインストールします。gnome-extensions-app や Extension Manager が推奨されます。これらは GNOME Software から直接入手可能で、インストール後の再起動やシェルリロードが不要です。

# Extension Manager のインストール（Flatpak 版）
flatpak install org.gnome.Extensions

拡張機能の選定においては、開発効率を上げるものが優先されます。例えば、「Dash to Dock」はタスバーを固定化し、頻繁に使うアプリケーションへのアクセスを高速化します。「Blur My Shell」や「Corners Rounding」などは、視覚的なストレスを軽減する効果があります。

開発環境においては、マルチモニタ設定も重要です。GNOME の標準機能でも対応していますが、「Multi Monitor Toggle」などの拡張を使用することで、外部ディスプレイへの切り替えをよりスムーズに行えます。また、キーボードショートカットのカスタマイズは、dconf-editor を使用することで細かく調整可能です。

ただし、拡張機能を導入する際は注意が必要です。GNOME のバージョンが更新されると、一部の拡張機能が動作しなくなることがあります。そのため、拡張機能の更新頻度やコミュニティの評価を確認して導入することが重要です。また、過度なカスタマイズはパフォーマンス低下を招く可能性があるため、必要なものだけを厳選してインストールしましょう。

よくある質問（FAQ）

Q1: Fedora Workstation と Ubuntu 開発環境の違いは何ですか？ A: Fedora は最新技術の提供に優れ、Ubuntu は安定性とコミュニティサイズで優れています。Fedora は RHEL の上流であり、最新カーネルやライブラリが即座に利用可能です。また、SELinux がデフォルト有効でセキュリティが高いのが特徴です。一方で U[bun](/glossary/bun-runtime)tu LTS は長期サポートのため、企業環境での採用率が高く、パッケージの互換性も高いです。

Q2: 開発中に SELinux でブロックされたファイルにアクセスできない場合どうすれば？ A: まず ausearch や audit2why コマンドでエラーログを確認し、原因を特定します。一時的な設定変更（permissive モード）は推奨されませんが、特定のアプリケーションに対して例外ルールを作成するのが安全です。SELinux のルール作成には専門知識が必要ですが、開発環境の安全性維持に不可欠です。

Q3: DNF5 と DNF4 の違いは何ですか？ A: DNF5 は Rust で再実装されており、依存関係解決とキャッシュ管理が高速化されています。特に大規模なパッケージ更新時のパフォーマンス向上が顕著です。また、コマンドの構文も一部変更されていますが、基本的な使い方は旧バージョンと同様です。Fedora 40 以降は DNF5 が標準となっています。

Q4: Fedora で Docker を使わずに Podman を使うメリットは何ですか？ A: Podman は Rootless モードをサポートしており、セキュリティリスクを低減できます。また、デモンプロセスを持たないため、システムリソースの節約になります。Fedora ではコンテナエンジンとして Podman が推奨されており、Docker コマンドとの互換性も確保されています。

Q5: NVIDIA GPU のドライバー更新が失敗します。 A: akmod-nvidia を使用してカーネルモジュールを自動ビルドさせる必要があります。RPM Fusion を有効化しているか確認してください。また、Wayland セッションでの動作保証を確認し、必要に応じて X11 セッションで試すことも方法の一つです。最新ドライバのインストールには公式リポジトリを使用します。

Q6: Toolbox コンテナ内で VS Code が起動しません。 A: 通常は SSH リモート接続機能 (remote-containers) を使用して、ホスト OS からコンテナ内の IDE を利用するのが標準的な使い方です。コンテナ内で直接 GUI アプリを起動するのは非推奨であり、X Server の設定や権限の問題が発生しやすいです。SSH リモート接続を使用することで解決します。

Q7: Fedora での Flatpak 版 VS Code と DNF 版の違いは？ A: DNF 版はシステム統合性が高く、パフォーマンスに優れます。Flatpak 版はサンドボックス化され、他のアプリケーションと干渉しません。特にバージョン管理が複雑な場合や、システムを汚染したくない場合に Flatpak が推奨されます。どちらでも機能は同等です。

Q8: Fedora のアップデートでシステムが破損するリスクはありませんか？ A: Fedora は毎月の更新がありますが、RPM ファイルの整合性チェックが行われるため、破損リスクは低いです。ただし、重要な開発環境ではスナップショット（Btrfs など）を事前に作成し、万が一の場合にロールバックできるようにしておくことが推奨されます。

Q9: Fedora Workstation のカーネルバージョンは頻繁に変更されますか？ A: はい、Fedora は約 6 ヶ月ごとに新しいカーネルを提供します。これにより最新のハードウェアサポートを得られますが、開発環境の安定性を保つためには、特定のプロジェクトで使用するカーネルバージョンを固定する設定も検討すべきです。

Q10: Fedora のインストールメディア作成に失敗しました。 A: Rufus や Fedora Media Writer を使用して USB メディアを作成してください。ISO ファイルのダウンロードが途中で切れていないか確認し、SHA256 ハッシュ値を検証してから書き込みを行ってください。UEFI ブートモードでのインストールを推奨します。

まとめ：Fedora Workstation で未来を開発する

本記事では、Fedora Workstation を開発者向けに最適化するための包括的なガイドを提供しました。2026 年 4 月時点の最新技術環境において、Fedora は最新のカーネル、強力な SELinux セキュリティ、そして Wayland/PipeWire の標準サポートによって、優れた開発基盤となります。

記事全体の要点を以下にまとめます：

• Fedora の選択理由: RHEL の上流プロジェクトであり、最新のハードウェアとソフトウェアを安定して利用可能。
• 初期設定の重要性: DNF5 の最適化、RPM Fusion の有効化、Flatpak によるパッケージ管理が必須。
• コンテナ環境: Toolbox と Podman を活用し、ホスト OS から分離した開発環境を構築することで安全性と効率性を両立。
• 言語サポート: pyenv、nvm、rustup などのバージョン管理ツールを使用し、プロジェクトごとの依存関係を明確に管理。
• GPU/AI 開発: RPM Fusion を介して NVIDIA ドライバーと [CUDA Toolkit をインストールし、AI/ML 開発を可能にする。
• エディタ設定: VS Code や JetBrains の拡張機能と設定を最適化し、開発フローの効率化を図る。
• GNOME 拡張: Dash to Dock など、ユーザービリティ向上のための拡張機能を慎重に導入する。

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