AI感のないAWS構成図をAIエージェントに描かせたい！
- AWS構成図をAIエージェントに描かせるための指示を工夫することで、業務で使えるきれいな図が作成できる
- AWS公式アイコンを使う、線の配置を厳密に指定、AZの正式名称を記載、draw.io形式で出力
- 指示が曖昧だとAI感のある不自然な図になるため、具体的な配置や形式の指示が必要
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Vercelの「インポートできます」メールは何を見て送られてくるのか 61リポジトリで確かめた
- Vercelはリポジトリにpackage.jsonやPython・Goのマニフェストがあれば、push後約5秒でインポートメールを送る
- package.jsonの依存が検出され、vite.config.tsやlockfileだけではメールが来ない、JSON構文の破損や不正バージョンでも検出される
- メールはGitHub Appの権限でリポジトリをスキャンし、ビルド可能かどうかは見ない。プライベートリポジトリも対象で、通知設定で止められない可能性がある
JenkinsのPRレビューでテストとセキュリティスキャンも回す ― AIのAPPROVEを機械的に覆すMineWatchのCI
- JenkinsでPRごとにテスト・セキュリティスキャンを実行し、AIのAPPROVEを機械的に覆す仕組みを構築
- シークレットスキャン・SAST・バックエンドテスト・E2E・依存脆弱性チェックをPRごとに実行し、検証が1つでもFAILならAIのAPPROVEを強制的にREQUEST_CHANGESに変換
- 検証結果がFAILでもビルドを止まらせず、最終的なVERDICTで機械的に判定する設計で、AIの指摘が誤ってても実測で確認できる
個人開発でApp Storeリリースフローを学ぶ（三部作）― 本番だけ静かに壊れた、CI/CDの2つの事故
- iOSとKubernetesで構築したアプリのCI/CDで2つの本番障害が発生
- Firebase設定ファイルのプレースホルダ使用とKanikoのキャッシュキー仕様の落とし穴
- 配布直前で秘密ファイルの内容一致確認を追加し、本番イメージタグの更新漏れを監視で検知する
モデルの重みは触らず"仕事のやり方"だけを自動進化させる AutoDesign を読んで、LangGraphでミニ実装してみた
- AutoDesignはモデルの重みを触らずharnessを最適化するAIエージェント設計手法
- Inner LoopとOuter Loopの2つのループ構造、Acceptance Gateによる過学習防止、harnessのプロンプトと制約ルールの改善
- harnessの改善がモデル構成に依存せず汎用性があり、過学習を防ぐためtrainとdevスコアの両方を考慮する
VRChatワールド「すんごいカメレオン」同期技術解説
- VRChatでリアルタイムにテクスチャを同期する技術が公開された
- ドット単位でペイント情報を送信し、再送リクエストで不一致を解消する仕組み、QvPenのストローク送信方式を応用
- Udonの帯域制限下でリアルタイム同期を実現するためのドット記録と分割送信の方法が紹介されている
人間がAIを矯正し、AIが人間を矯正する🫸🫷ポリコレと生成AIの奇妙な循環
- AIは人間の価値観を学習し、その価値観を再現する装置になった
- 学習データに含まれる偏見と、安全性調整による価値観の反映が衝突する
- AIの出力に含まれる価値判断が人間の価値観に影響を与える可能性がある
AIに書かせても速くならないのは、AIを「手足」として使っているから。人が押さえるべき5つの判断ポイントと半自動ループの作り方
- AIを「部下」として扱うことで、開発の手戻りを減らし、効率化する方法が紹介されている
- 設計書の承認ステータスを持たせることで仕様の勝手な変更を防ぐ、スキルを「人が絶対にやること」から逆算して書く
- 設計書に承認ステータスを設けることで、AIが勝手に仕様を決めてしまうリスクを減らせる
日本語ベンチマークでJevの性能を検証する
- Jevは日本語のベンチマークデータで試験問題カテゴリで高いスコアを記録した
- 試験問題カテゴリでは他2モデルよりも10ポイント以上高いスコア、選択式の問題に限定して評価
- 試験問題カテゴリのスコアが高い理由が明確でなく、学習データの混入が疑われる
話題のJevを触ってみました。特徴、料金、活用事例など。
- Jevは文章生成ではなく型付き回答と確率を返すモデルで、ソフトウェアが直接使える判断を出すことを目的としている
- 型付き回答と確率を返す仕組み、入力は自由なテキストで出力は質問ごとの型付き回答となる
- 料金は入力トークン単位で、出力は無料で、招待制での利用が必要な点が実務上の判断材料となる
無料枠AI APIを使い倒す：9RouterとOmniRouteで自分専用のAIゲートウェイを構築する
- 無料枠AI APIを最大限に活用するためのローカルAIゲートウェイ9RouterとOmniRouteを構築
- 9Routerは軽量で直感的なダッシュボード、OmniRouteは複数のルーティング戦略をサポート、両方ともAPIキーとプロバイダーを設定して動作
- 複数アカウントとモデルを組み合わせてクォータを拡張する戦略が必要で、無料枠の制限を意識した運用が重要
SAP BDCナレッジ集：SACのQuick Builderを試してみた
- SAP Analytics CloudのQuick Builderでストーリーのテーブルを編集モードにせず変更できる
- メジャーの追加・削除、分析軸の変更、並び替え、フィルタ維持が可能、データソース変更や計算項目作成は不可
- Quick Builderで行った変更はストーリー編集で保存せず、ブックマーク機能で状態を保持する必要がある
セキュリティのために入れたSIEMがSLOを守っていた話｜Sapporo.sre #0 LT登壇レポート
- セキュリティのために導入したSIEMが信頼性の指標を向上させた
- SIEMでログを相関分析し、WAFのルールで悪性IPをブロックした
- セキュリティログは信頼性の情報源となることを実証した
AI エージェントも「作る」より「指摘する」ほうが強い
- LLMエージェントの品質向上には「作る」より「指摘する」ほうが効果的
- 生成と検証の非対称性、Evaluatorの独立性、証拠付き判定
- Evaluatorは成果物を直接編集せず、証拠付きで判定し次の計画に流す
Jevにゲームをやらせるな！LLMを蒸留してみよう！
- Jevの代替としてLightGBMでLLMを蒸留してゲームをクリアできるモデルを作成した
- DeepSeekの操作を正解ラベルにし、LightGBMで決定木を学習、ハーネスの入力変換と重み付けを実施
- Jevの規約で蒸留が禁止されているため、競合モデルを避けて利用する必要がある
社内での価値観共有のために、ワークショップの設計と開催をしてみた話〜Webアプリケーションを添えて〜
- 社内価値観共有のワークショップを設計し、Webアプリケーションで実装した
- Itoゲームのルールをベースにしたシチュエーションベースの議論と、結果の振り返り機能を備えたWebアプリ
- 価値観の基準にギャップがあることを理解し、議論を促す仕組みが有効だった
【MMJ】自分の地図を持つ。API キーなし・従量課金なし・地図サーバーなし
- MMJは地図を自前で管理するためのOSSツールを公開した
- APIキー不要・従量課金なし・サーバー不要、PMTiles形式でタイルを配信、MapLibreスタイルを手書きでカスタマイズ
- タイルは自分で切り出さないといけない、スタイルは6種類用意されており言語切り替えが可能
【無料】【急上昇1位】Claude Opus 5.5が来た。でも普通の会社員は「乗り換えなくていい」。AIを1個選ぶ時代が終わり始めた。
- Claude Opus 5.5が登場し、AIの使い方の変化が起きている
- Claude Opus 5.5はコーディングや知識作業に特化し、コストと速度が向上。AIの役割は「回答する」から「仕事を進める」へ
- AIを1つ選ぶのではなく、仕事に応じて複数のAIを使うことが重要で、人間が判断する役割が重要
爆速になった Expo Modules 2.0 を全部試してみた
- Expo Modules 2.0では@ExpoModuleと@JSの2つのマクロでネイティブモジュールを書けるようになった
- @ExpoModuleでモジュール登録、@JSでJSに公開する関数を指定。同期呼び出しは最大8.9倍、レコード受け渡しは5.9倍高速化
- Shared Object生成はほぼ変化しない。イベント用の@EventはModule継承が必要で、本番移行はまだ早い
社内AI活用LT会「OPEN LUNCH vol.1」開催レポート
- 社内でAI活用事例を共有するLTイベントを開催し、部署ごとの使い方と人間の役割分担を紹介した
- 開発部門はClaudeにAWS構成図作成と料金見積を任せ、管理部門はAIを下書きや確認に使った、営業部門は提案書の質を向上させるためにAIにインプットを増やした
- AIの活用は最終判断は人間が行い、個人の工夫をチームで再現できる形にすることが重要だった
