ローカルLLMを長時間稼働させるための専用コンテキスト予算管理アルゴリズムをつくる
- Qwen3.8-27Bをローカルで長時間稼働させるためのコンテキスト予算管理アルゴリズムを開発した
- ワークツリーの現在状態を毎ターン注入し、古いツール結果をスケルトンに置き換える方式と会話履歴の閾値による一括削除
- コンテキストサイズが131,072トークンでも毎ターン7,000〜15,000トークンに収まりターン数に比例して増えない
企業テックブログまとめ
Zed の Edit Prediction で Ollama を利用する
- ZedのEdit PredictionをOllamaでローカルで動作させる設定が可能になった
- OllamaのAPIを経由してqwen2.5-coder:7b-baseとzed-industries_zeta-2-GGUFを指定し、prompt_formatで動作モードを調整
- MacBook Air M4で24GBメモリでも動作可能だが、Zetaモデルより処理速度が遅く、Zeta2の実装が安定するまでqwen2.5-coderを優先する
Geminiをアップデートしたら、日本語PDFの品名だけが消えた
- Geminiのバージョンアップで日本語PDFの品名が読み取れなくなった
- 非埋め込みフォントのPDFで日本語が欠落、画像化で回避可能
- PDFのフォント情報とレンダリング方法が読み取り結果に影響する
AI時代のエンジニア選考・面接のパターン
- AI時代にエンジニア選考の設計を見直す必要が生じた
- 持ち帰り課題はAIで解けてしまう、ライブコーディングは画面外のAIで突破される
- 提出物だけでは本人の技術フィットが分からないため、対話型の面接が重要になる
Snowflakeのデータが可視化しにくい？MetabaseでIoTデータのダッシュボードを構築する
- MetabaseをSnowflakeに接続してIoTデータのダッシュボードを構築した
- RSA秘密鍵による認証とウェアハウスの起動、MetabaseのDocker起動が主な手順
- パスフレーズ付きの秘密鍵はエラーになるため、-nocryptオプションで生成する必要がある
git worktreeで実現する、Claude Codeの並行開発
- git worktreeでClaude Codeの複数タスクを並行して進める手法を紹介
- git worktreeでブランチごとに独立した作業ディレクトリを作成し、それぞれにClaude Codeセッションを割り当てる、共通ルールファイルをすべてのディレクトリにコピーする
- タスクの依存関係を事前に確認し、共通ルールファイルをメインブランチで管理する
「【Fable 5.1】知らないと大損する！最新AIの『トークン節約』9つの極意」～【claude】人気記事TOP5（2026/09/06）
- Claude Codeの設定や自動化機能を活用したトークン節約の実践が紹介された
- コントローラー操作やスリープ対策、routineの連携例、skillに指示を書くアプローチが挙げられている
- 定額プランでのコスト管理やAIデバッグの実践方法が参考になる
ルービックキューブを一撃で解く専用LLMを作った
- ルービックキューブを一撃で解く専用LLMをゼロから作成した
- state embeddingとTransformerを組み合わせたモデルで、18種類のアクションから次の手を生成する。Best of 8の学習手法を採用
- 学習時に成功例のみを教師データとして使用し、難易度に応じて自動で学習データを調整した
Claude Fable 5.1 + EFS で企業 AI を安全に実装 — ZDR ロードマップ
- Claude Fable 5.1 と EFS で企業向けにゼロデータ保持（ZDR）を実現可能に
- Fable 5.1 は複雑な推論タスクで精度向上、EFS は顧客のクラウドインフラでデータ保持と自動監視を実現
- ZDR 要件がある企業は EFS 対象企業で暫定 ZDR を利用可能で、2026/12/31 まで有効
React Compilerは、純粋じゃないコードをどう扱うのか。3つのルールを破って確かめた
- React Compilerは純粋性ルールを破ったコードを3つのうち1つだけ諦める
- propsの直接代入はCompileError、副作用や時刻取得はCompileSuccessで最適化される
- 副作用がキャッシュ判定内に含まれるため、レンダー回数に応じて実行されたりされなかったりする
フル Google Cloud 環境で PR ごとのプレビュー環境を構築した
- PRごとのプレビュー環境をGoogle Cloudで構築した
- ワイルドカード証明書とURLマスクでドメインを動的に生成し、Terraformでリソースを定義した。Cloud RunとCloud SQLを活用してリビジョンとデータベースを管理した
- Cloud Runのリビジョン数上限に注意し、毎日深夜にクリーンナップを実施する必要がある
Sigma Computingの組織内データ・ドキュメントを検索・分析出来る『Sigma MCP Server』連携をClaudeから試す
- Sigma MCP ServerでSigma組織内のデータを自然言語で検索・分析できる
- MCPプロトコル経由でClaudeやChatGPTなどAIアシスタントと接続、データモデルやワークブックの検索、テーブル構造の確認、クエリ実行が可能
- Sigmaアカウントの権限とOAuth認証が必要で、MCP経由のクエリはタグで識別可能
AIと帳票デザイナを作った25日（1）全体像と3つの期
- 25日で635コミットの帳票デザイナアプリを開発し、3つの期に分けて進め方を記録
- フロントエンドにVite+React、バックエンドにJava+Javalin、PDF出力にApache PDFBoxを採用。IssueとPRを活用した進捗管理
- リリース可能性を測るためのビルド健全性やセキュリティ監査は明示的なIssueとして管理しないと永遠に進まない
App Service - Easy Auth を使い Azure AI Search をユーザーの権限で検索できる仕組みを作る
- App ServiceのEasy Authでユーザーの権限でAzure AI Searchを検索できるように設定した
- Azure AI Searchのロールベースアクセス制御とloginParametersでスコープを指定し、アクセストークンを転送する
- Easy Authの設定でloginParametersにhttps://search.azure.com/user_impersonationを追加しないとトークンが取得できない
AgentCore MemoryのFGACを実測 — Cedarでactor分離、permit合成の落とし穴はforbidで塞ぐ
- CedarポリシーエンジンでFGACを実装すると、permitはOR的に合成されるため、越境を塞ぐ条件はforbidのunlessに書く必要がある
- permitのwhen条件は他のpermitに影響せず、forbidのunlessで制約を強制する。Cedarの条件式でnamespaceとactorIdをJWTのclaimと比較する
- permitのwhen条件はOR合成されるため、他のpermitの影響を受ける。forbidのunlessで制約を明示的に書くことで越境を確実に塞げる
AgentCore MemoryのGateway連携を実測 — 呼び出しは素のRESTでtarget名が第1セグメント
- AgentCore Memoryの呼び出しは素のRESTで、パスの第1セグメントがtarget名として解決される
- REST呼び出し形式、target名のパス解決、CedarアクションIDのURI構造
- gateway作成時に--protocol-typeを省略する必要があり、実行ロールにコントロールプレーンAPIの権限を追加する
少しずつ変化するシステムこそ「定量指標」で評価する ― 文字起こし精度の検証基盤を作った話
- 文字起こし精度の改善は感覚ではなく統計的指標で評価する仕組みを構築した
- 処理を4層に分けてデータ取得・正規化・検定・可視化を独立させ、CER/WER/DER/RTFなどの複数指標とWilcoxon/McNemar検定を組み合わせた
- 正解データの作成コストが最も重く、統計的検定の結果をレポートで明確に表現する必要がある
AWS Glue の監視を Job Monitoringで実装してみた
- AWS Glueのジョブ監視をDatadogのJob Monitoringに移行した
- Job Monitoringの専用UIで実行状況を一目で確認し、Flame Graphでトレース可能、タグの環境識別に対応
- ジョブの失敗率や実行時間の変化をすぐに把握でき、環境識別タグの対応でフィルタリングが可能になった
AppService にEasy Authを組み込む方法
- AppServiceにEasy Authを組み込む方法が説明されている
- Microsoft EntraやGoogleなど複数のIDプロバイダーに対応し、認証コードをほとんど書かずにサインインを追加できる
- App Serviceリソースへの書き込み権限とMicrosoft Entraのアプリ登録権限が必要で、クライアントシークレットはアプリケーション設定に保存される
ログを誰のために書くのか？
- ログレベルは技術的なエラーの発生ではなく、運用上の対応が必要な状態を表す
- Errorは運用者が対応を検討すべき状態、Infoは後から確認するための情報
- ログを見るのは開発者だけではなく運用担当者やサポート担当者もいる
