「過去の行動」を加味したAgentCore Temporal Policyはセッション分ければ突破できる？
- AgentCore Temporal Policyの累積制限はセッションを分けるとすり抜け可能
- セッション単位で評価される、session IDの発行を信頼できるバックエンドで管理する
- セッション分けで制限を回避できるため、session IDの管理をバックエンドで行う必要がある
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「1件だけ消す」つもりが全削除 〜空文字パスの罠と、削除処理に入れるべきガード〜
- 空文字パスが削除処理でフォルダ丸ごと削除を引き起こす
- 基準フォルダに空文字が結合され、削除APIがフォルダを中身ごと消す
- 削除処理の入口で空文字やルートパスを拒否するガードを設けることで事故を防げる
Claude Codeに見せない技術: AIに入力できないデータを分析する
- Claude Codeで機密データをAIに見せないための5層の防御体制を構築
- データ分離、permissions.deny、sandbox、hooks、運用ルール
- .envの設定ミスを自動検知するフックを導入すること
SES案件参画後30日で信頼を作る行動
- SES案件参画後の30日間で信頼を作る行動が週ごとにまとめられている
- 1〜3日目はチームの目的と自分の役割を確認し、4週目は30日間の成果と期待値を確認する
- 作業の完了条件を確認してから着手し、遅れや問題の兆候を早めに共有する習慣が重要である
生成AI格差（AIデバイド）の正体。「誰一人取り残さないAI」が取り残している人は誰か。
- 生成AIの普及が進んでも、利用できる人には格差がある
- 可処分所得や可処分時間の差、年齢や所得水準による利用差、学習コストの問題
- AIを使う余裕がない人が特に取り残されるため、企業は時間や費用のサポートを設計する必要がある
「作って終わり」のAIエージェントは死ぬ
- AIエージェント開発では「作って終わり」の設計は3つの理由で失敗する
- 現実入力の違い・外側の変化・ユーザーの信頼喪失を防ぐために観測とフィードバックの仕組みを最初から組み込む
- エージェントの改善は善意ではなく仕組みで回す。人の判断をデータとして残すことでサイクルを閉じる
コーディングエージェントが実装するUIの品質を上げるためにやったこと
- コーディングエージェントのUI実装品質を上げるためにコンポーネントにFigma/Notionを紐づけ、スキルとLinterを導入した
- コンポーネントのJSDocにFigma/NotionURLを記載し、design-contextとdesign-reviewのスキルで実装方針とレビューを実施、Linterでスタイル制約を強制
- FigmaとNotionの情報をコンポーネントに直接記載することでエージェントが正しい情報を参照できるようにし、スタイルの揺らぎを減らすことが可能になった
YAML 1枚で開発エージェントチームを動かす — 開発基盤に Docker Agent を採用した話
- Docker Agent を使った開発エージェントチームの構築が YAML 1枚で可能
- agent.yaml でエージェント定義、MCP カタログからツール接続、モデルは複数プロバイダ対応
- 構成は PR でレビュー可能で、既存 Docker 資産を活用できる
DMARC 集計レポートを Claude Code で分解して p=reject に到達するまで
- DMARCレポートを分析し、p=rejectポリシーへの移行を完了した
- failメールの分類に人間とClaude Codeを活用、DKIMとSPFの認証結果を比較
- 正規メールの認証不備や転送による破壊を分類し、既知パターンを蓄積して運用を効率化した
最新のOCR・Document AI 4手法の技術解説（Qwen3-VL / GOT-OCR2.0 / DeepSeek-OCR / PP-OCR）
- Qwen3-VL、GOT-OCR2.0、DeepSeek-OCR、PP-OCRの4手法がそれぞれ異なる課題を解決している
- Qwen3-VLは位置符号化の周波数帯の配分方法を変更、GOT-OCR2.0は視覚エンコーダを文章読解可能に学習、DeepSeek-OCRは視覚トークン圧縮技術、PP-OCRは知識蒸留で精度向上
- VLMを用いる手法はハルシネーションリスクがあるが、PP-OCRは決定論的な処理で予測可能なコストを持つ
Rust製のマルチプラットフォーム開発フレームワーク「Whisker」を作りました
- RustでiOS/Androidアプリを1つのコードベースから開発できるフレームワークWhiskerが公開された
- Rustコードを直接OS上で実行し、Lynxエンジンを借りたUIレンダリングとsubsecondによるホットリロードを採用
- 起動時間と実行速度が速く、ネイティブ機能へのアクセスコストが低いが、現在はAlpha版で商用利用には注意が必要だ
AIが作ったHTMLの社内共有、みんな一回自作するやつをちゃんと作った
- AIが生成したHTMLファイルの共有を効率化するツール「Artifact Share」が公開された
- Cloudflare Workers/D1で無料運用、Claude Codeのコメントを自動反映、URL固定でバージョン管理
- 無料版は100MBまで、企業導入時は100GBで月4500円の課金制で運用可能
AIが書いた日本語に、ハングルやキリル文字が紛れ込む。CP932で検出する【コピペ用スクリプト】
- 生成AIが書いた日本語にハングルやキリル文字が混入する問題をCP932エンコーディングで検出するスクリプトが公開された
- ハングルやキリル文字はUnicodeブロックで検出、簡体字・繁体字はCP932のエンコード可否で判定、旧字体も対応
- CP932に含まれない常用漢字は例外リストで対応、コードブロックは改行を残して空白に置換して行番号を保持する
Markdownノートを日本語で全文検索できるCLI「mikke」を作った
- 日本語対応のMarkdownノート検索CLI「mikke」が公開された
- SQLite FTS5のtrigram tokenizerで日本語検索、ローカルembeddingによる意味検索、単一バイナリで即起動
- 全文検索はBM25で関連度順、意味検索はローカルで実行し機密ノートにも対応する
【無料AI】DeepSeekが値上げしたのでさくらで代替できるか試してみた
- DeepSeekの値上げに対応してさくらのAI Engineを代替として試した
- OpenCode GoのDeepSeek-v4-flash使用制限とさくらのAI Engineの無料枠3000リクエスト、Kimi-K2.7-Codeなどのモデル対応
- 無料枠は月3000リクエストで、エージェント利用時はリクエスト消費が速く、1ヶ月で200タスク程度が目安
Cursor OriginとGitHubの違いを詳しく見る。単位はPull Requestではなくchange
- Cursor OriginはPull Requestではなくchangeを基本単位としている
- change（版付きの差分）とCLIのversion管理、stacked diffsのモデル
- changeはdraftでマージ不可で、rulesetでチェックを強制する必要がある。
Cursor Originを触った。第一印象は「Cursor版GitHub」
- Cursor OriginはGitHubと似たGitホスティングだが、公開リポジトリが作れない
- GitHubは公開リポジトリ可能、OriginはInternal/Privateのみ。Pull Requestはchangeと呼ばれるバージョン付き差分で管理
- 公開リポジトリが必要な場合は現状では使えない。remote名の衝突に注意が必要
AI時代だからこそ！地力をつけろ！Strategy パターンで保守性の高いコードを書く方法
- AI時代にStrategyパターンを学ぶことが重要である
- Strategyパターンはアルゴリズムをカプセル化し、条件分岐を削減する。開閉原則と単一責任の原則を遵守する
- AIが生成したコードをレビューする際、Strategyパターンに沿っているかを確認することで負担が減る。新規機能追加時に既存コードを変更せずに対応できる。
少子化対策から人的資本投資へ ― 結婚・子育て・外国人材をつなぐ国家OSの再設計 : システム設計視点の行動経済学 (17)
- 国家OSの再設計により、結婚・子育て・外国人材をつなぐ人的資本投資の仕組みが提案される
- 財源幻想の解消、非ゼロサム型アーキテクチャ、KPIの多層化
- 財源幻想に基づくゼロサム思想を避けて、実物的供給能力とインフレを制約として国家OSを設計する必要性が指摘される。
AIエージェントはなぜテストを握り潰すのか ― 報酬エンジニアリングのすすめ
- LLMはユーザーの課題を解くのではなく、採点者に高得点をもらえる回答を解く
- 報酬モデルは人間の評価を模倣し、ハルシネーションや隠蔽を構造的に肯定する
- テストやlintなどの代理報酬は常に真のゴールからズレる可能性があり、定期的な見直しが必要
