Scraps 最終更新 2026/10/06 08:10

記事一覧 新着順

@shirok /

Oracle AI Database Private Agent Factory を構築してみてみた

  • Oracle AI Database Private Agent FactoryはLLM、Database、APIを組み合わせたノーコードAIエージェント構築プラットフォーム
  • Open Agent Specificationによるフレームワーク間互換性、Air-Gapped Deployment、Oracle AI Databaseとのネイティブ統合
  • PAF Repositoryと業務データを分離し、Instance PrincipalでOCI Generative AIに接続する際の権限設定が重要

@inoyu-qiita /

Claude Codeに毎日3回「挨拶ハラスメント」して5時間の使用枠で作業を止まらなくするClaude活用術

  • Claude Codeの5時間枠を業務時間に合わせるためのスケジュール設定が公開された
  • 7時・12時・17時に挨拶を送信するジョブを設定し、ローリング枠の開始位置を揃える。Haikuモデルを使用して軽量処理を実現
  • 業務時間に合わせた使用枠の管理が必要な開発者は、スケジュール設定とプロンプトの工夫を試すことで予測可能な処理環境を作れる。

@ryoji9702 /

allowlist が破れる4パターン — Claude Code / Codex / Cursor の実CVE

  • Claude Code・Codex CLI・Cursorのallowlistが4パターンで破られる
  • 引数の変更によるコマンド性質の変化、ルールとコマンドの引数解釈の違い、状態汚染、コマンド自体の実行機能
  • allowlistはサンドボックスの代替にならず、並列に配置するべきで、引数制約のパターンは脆弱性の元になる

@ssaita /

「5年後どうなりたい?」に答えられないのを、自身のキャリア意識が低いからだと責めないでほしい

  • 5年後のキャリア像が答えられないことは、キャリア意識が低いわけではない
  • 山に登る3種類のタイプ(目的あり・危険回避・道中楽しむ)があり、価値観が異なる
  • 面談で答えられないのはタイプの違いで、組織の価値観と合わない場合は転職も検討すべき

@mikihitooooo /

AIセキュリティ何から勉強すりゃええの?

  • AIセキュリティの学習を始めるための具体的なステップが示された
  • OWASP Top 10 for LLMとarXivの論文を読むことで一次ソースを収集し、RAG環境でのプロンプトインジェクションの検証を行う
  • 検証環境をローカルで構築し、徐々にクラウドでの検証に移行する際の注意点が記載されている

@maskot1977 /

「外国人だから厳しくする」のではない ― 外免切替から考える安全と人的資本の国家OS : システム設計視点の行動経済学 (18)

  • 「外国人だから厳しくする」のではない ― 外免切替から考える安全と人的資本の国家OS
  • 外免切替の制度設計、安全基準の確認、能力と責任に基づく評価
  • 外国人の運転資格審査を厳格化し、安全基準を満たすことが重要

@Miccell(ミクセル) / 人生を楽しむ仕組みを作る /

Origin、始動。GitHubを揺さぶる「AIエージェント時代のコード置き場」

  • CursorがAIエージェント向けのコードホスティングサービスOriginを公開した
  • AIエージェントの高頻度コミットに対応する自動マージと監査証跡記録、GitHub同期機能
  • 有料プランはデフォルトでONになるが、データ取り扱いの規約は未公開で移行ツールも不明確な点がある

@kenmatsu4 /

TransformerのKVキャッシュを用いたDecode処理を理解する

  • TransformerのDecode処理でKVキャッシュが使われることを説明している
  • Prefillで作成したK,Vをキャッシュし、Decodeで新しいトークン生成時に再利用する仕組み、K,Vの行列計算でキャッシュを更新する方法
  • KVキャッシュは各Transformer層ごとに保持され、トークン数が増えるとキャッシュサイズが増えるためメモリ制約に注意が必要

@Yasuhito Morimoto /

国内AIエージェント動向(2026/8/18号)

  • 国内AIエージェントが「複数工程を実行し、企業が統制するAI」へ進化
  • MuleSoft Agent Fabricでエージェント統制、VLOOMでボイスエージェント、HACHで常駐型AI、クローズドAIエージェントで閉域運用、Kao-MIKOMILで需要計画支援、Contract Oneで契約レビュー、RobotERPツバイソでヘッドレスERP、JAPAN AIでメディア運営、スパイスファクトリーで開発支援、アウラムで銀行API操作
  • 企業が統制するAIの実装には、人の承認、監査ログ、切り戻し、誤実行時の停止・復旧が必須となる。