記事一覧 新着順
@yuriemori /
- GitHub EnterpriseでCopilotの利用を統制するAI ControlsとEnterprise managed settingsが提供されている
- AI Controlsは機能のオンオフ、Enterprise managed settingsは権限・プラグイン・MCPサーバーの詳細設定が可能
- MCPサーバーの許可リストを設定する際、allowedMcpServersを空配列にすると既定サーバー以外をブロックできる
@分析屋 /
- 精度99％のAIでも誤判定が起こる
- 基準率の誤謬、病気の珍しさと誤判定率の関係
- 病気が珍しいと誤判定が増えるため再検査が必要
@inoyu-qiita /
- ローカルLLMは自分のPCで動かす大規模言語モデルの使い方を説明している
- モデルのサイズ（8B/30Bなど）、量子化（Q4_K_Mなど）、実行ツール（Ollama/LM Studioなど）を組み合わせて選ぶ
- モデル選定は用途とPCの性能を考慮し、小さめのモデルから試すことで負荷や品質を確認する
@wfukatsu /
- 議事録を確度つきの事実に分解する仕組みが導入されている
- 確度は確認済・推定・未確認の3値で、推定を確認済に格上げしない。矛盾は併記し、温度感の欄に根拠を記載する
- 未確認事項を明示することでAIの誤判断を防ぎ、実務での判断材料となる。矛盾は上書きせず併記する。
@jqit_suwa /
- AI生成コードをクリーン環境で動かすと68.3%が成功したが、再現実験では4本中4本が一発で動いた
- 依存の三層モデル（Dc/Dw/Dr）と、Python/JavaScriptのプロジェクト成功率が比較されている
- 依存のギャップよりコードのバグが失敗の主因で、テストを書くことで改善できることが示されている
@ShingoKamiya /
- AWSのコストが跳ねる主な3つの要因が明らかに
- 通信コスト、再試行コスト、残存リソースコストが主なポイント
- EC2停止後もEBSやNATゲートウェイなど周辺リソースが課金されるため、すべてのリソースを確認する
@a2-ito /
- FlociというローカルAWSエミュレータでTerraformのインフラ設定を検証できるが、一部の制約がある
- FlociはAPIレスポンスを再現するが、ネットワーク制御やIAM認可、RDSのパラメータグループ反映などは制限がある
- ECSからRDSへの接続にはFlociのプロキシ設定が必要で、apply後の差分が発生する可能性がある
@コンノ /
- AIによる業務効率化が現場の人員削減と新たな負担の移転を生んでいる
- RPAやAIによる自動化で工数がゼロになり、その分の負担が別の業務に移る。ボットのお守りという手直し作業が新たに発生する
- 効率化した業務は人員削減の材料となり、現場の負担は別の場所に移るため、業務量が変わらない状態が続く可能性がある
@jqit_suwa /
- スキルの採点ツールは内容の正しさをチェックしない
- ルーブリックに事実の正しさが含まれず、具体性の次元では誤りが高得点になる
- AIの指摘を鵜呑みにせず、自身で確認する工程が必要
@na9amura /
- User Story単位の管理に限界を感じてEpicとMilestoneでレイヤー化した
- Epicは複数User Storyをまたがる機能のまとめ、Milestoneはリリース単位の塊、Epic Discussionsで議論内容を分離
- EpicとMilestoneの役割分担で課題が改善し、議論はEpic Discussionsに集約されることが実務に影響する
@takekawa tomoki /
- Microsoft FoundryのAIゲートウェイでトークンの制限とクォータを設定できる
- 制限はTPMで1分あたりの速度を抑える、クォータは期間内の総量を抑える
- 制限超過時は429、クォータ超過時は403とリセット時間のメッセージが返る
@Nobuki Mihara /
- BigQueryのFluid Scaling設定でコンピュート課金を38.6％削減
- スロットの確保単位を60秒から1秒に変更し、データマート分析クエリに効果
- 設定はUIなしでコンソールから行い、Editionsでの利用が必須
@Koukyosyumei /
- AIエージェント間の協調作業を可能にする掲示板ツールが公開された
- Gitリポジトリをスレッドとして扱い、エージェントに認証情報を渡さずに運用可能
- エージェントにGitHubの鍵を渡さずにスレッドを管理できるためセキュリティが向上する
@sp-n-taka /
- ClaudeCode のフック機能を使ってセキュリティ監視ダッシュボードと致命的操作ブロックを実装した
- フックイベントを拾って state.json を更新する hook.py と、致命的操作をブロックする security_guard.py で構成、正規表現で操作を検出
- フックは async で動かすことでツール実行を遅延させない、 BLOCK ルールは実行後に取り返しのつかない操作に限定する
@HosokowaR /
- Orcaという並行開発向けエディタが便利だと紹介されている
- 内蔵ブラウザでタブ切り替えが可能で、リモート操作でモバイルとデスクトップのUIが同じ
- 内蔵ブラウザでGitHubやGoogle Sheetsなど複数タブをセッションごとに切り替えられるが、Googleログインには制約がある
@maskot1977 /
- 政府批判も「財源幻想」に支配される ― 批判のOSをリファクタリングする
- 財源幻想に基づく批判は、政府と同じ経済モデルを前提にしている、財源の確保を目的とした批判は供給能力を無視している
- 財源の確保ではなく、リアルリソースの配分と供給能力の向上を評価軸にすべきである。
@Matsukura Yuki /
- 社内エージェントスキルは配布することで初めて資産になる
- スキルの名前変更は削除＋追加扱い、1スキル単位で完結させる、メタ情報で責任者を宣言
- スキルの半分が0回利用されていることが判明し、責任者に確認が必要
@YOHAQ lab. /
- AIエージェントの業務利用ではサンドボックス、アクセス制御、最小限のリソース、人間確認の4つを設定すべき
- サンドボックスで実行環境を隔離し、外部サイトのアクセスを制御し、触れられるフォルダを最小限にし、危険な操作で人間確認を挟む
- AIが誤った操作をした際の影響を最小限に抑えるため、リソースの制限と人間確認の仕組みを事前に設計する
@Aniki /
- 磁気スイッチを用いた日本語配列キーボードの基板設計と実装が行われた
- ホールセンサーDRV5053とSTM32F303マイコン、4層基板設計、IIRフィルタによるノイズ除去
- USBピンの配置ミスで基板が使えない可能性があるため、発注前には必ず回路図を再確認するべきである
@ktdatascience /
- ベテランエンジニアのPRレビュー187件を分類した結果、バグ指摘は全体の20%にとどまり、コードの整合性や意図の保存が主な指摘領域だった
- 隣のコードと揃っているか（31件）、契約と意図は保存されているか（30件）、値そのものは正しいか（25件）が上位3領域、外部との境界や検証できるかは少数だった
- レビューで見落としがちな領域は、コードの整合性や意図の保存、外部との境界など、差分の外を見ることで発見できることが多く、作業量の違いが実力差の要因だった
