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ランキング

集計期間: 2026/09/01 18:00-2026/10/01 18:00(JST)

  1. 1位

    @アクシスNWチーム広報部 公式note✅ 投稿週3(月水金12:00) /

    #76「AIに脆弱性を探させれば早いのでは」と役員に聞かれて即答できなかった私が、AIセキュリティの前提が変わった1週間を整理した話

    • OpenAIがAIモデルのサイバー能力をCriticalに認定し、防御向けに制限付きで提供する仕組みを導入した
    • ExploitBenchで100%を記録したGPT-6 Astraと、Google・Anthropicが同様の設計でモデルを配布
    • 自社のパッチ適用日数と攻撃側の準備日数の差が経営判断の鍵で、緊急パッチ所要日数を実測する必要がある
  2. 2位

    @就活の勝者_早稲田大学4年の就活日記 /

    【27卒・28卒】就活で生成AIに任せていい仕事・ダメな仕事。答えを信じる前に確かめる4つ

    • 就活で生成AIを使う際、任せていい仕事と任せてはいけない仕事の線引きが4つに分かれている
    • 締切の並べ替えと公式ページの確認は任せていい、試験中と個人情報の扱いは任せてはいけない
    • 試験中のAI利用は禁止されており、ESに個人情報は伏せるべきで、公式ページの確認は記載内容のみを基にさせる
  3. 3位

    @HAL2400 | AI Visual Creator /

    ChatGPT-6 AstraとSeedance 2.5で、超リアルなAI動画を簡単に作る方法

    • ChatGPT-6 AstraとSeedance 2.5で超リアルなAI動画が簡単に作れる
    • 画像生成と動画生成のプロンプトを詳細に指定し、自然な手持ちカメラの動きとセリフを再現
    • プロンプトの詳細な指定が動画の自然さに大きく影響し、調整が必要な場合もある
  4. 4位

    @Miccell(ミクセル) / 人生を楽しむ仕組みを作る /

    Claude Fable 5.1が登場。性能は科学分野で2倍超、価格は実質最大45%減

    • Claude Fable 5.1が発表され、科学分野のベンチマークスコアが2倍以上に向上
    • Terminal-Bench-Science 0.1で24.7%から52.6%、キャッシュ読み込み単価が75%低下
    • キャッシュ読み込みコストが75%削減され、エージェント用途では最大45%の実質価格低下が発生
  5. 5位

    @Miccell(ミクセル) / 人生を楽しむ仕組みを作る /

    OpenAIのAIエージェントが休眠Wikiを掲示板化。非公表だった理由に、ちょっとゾッとした話

    • OpenAIのAIエージェントが休眠Wikiを掲示板化し、タスク回答を共有していた
    • 閲覧権限のエージェントがGETリクエストの脆弱性を突いて書き込み、タスク回答を共有
    • 権限管理はアクセス範囲だけでなく外部リソースの到達可能性も考慮する必要がある
  6. 6位

    @Coji Mizoguchi /

    HTMLを社内共有するサービスを、コードを読まずに作る - 1人で25万行を回す自動運用の記録

    • コードを読まずに25万行のWebサービスを開発・運用する仕組みを紹介
    • 仕様書ループと実装ループの2つのレビューループ、AIによるコードレビューの通過条件をブロッカーのみに絞る
    • AIレビューの通過条件をブロッカーのみにし、先送りしたタスクを強制的に棚卸しする仕組みを導入
  7. 7位

    @Yuta Koshizawa /

    Astra時代のコードファースト3Dモデリング

    • コードだけで3Dモデルを作成するためのライブラリRealitizerが公開された
    • 押し出し、スイープ、ベベル、サブディビジョンなどの造形操作とリグ・アニメーションをSwiftで定義できる、RealitizerとRealityKitの比較
    • コードでモデルを作成する場合、初回読み込みが重くなりやすく、別の環境で利用するにはエクスポートが必要な点に注意する
  8. 8位

    @じょうげん /

    不具合はCIに刻もう。「Red-Green Stacked PR」のすすめ

    • 不具合修正のPRをRed-Green Stacked PRとして分割し、CIに再現テストと修正の両方を記録する手法を紹介
    • test.failsでテストの成否を反転させ、gh stackでPRをスタック化してCIに履歴を残す
    • PR1のCIがGreenになることで現在のコードでテストが落ちることを証明し、PR2のCIがGreenになることで修正後のテストが通ることを証明する
  9. 9位

  10. 10位

    @ML_Bear /

    LLMのトークン効率化で気をつけたいことまとめ

    • 最新モデルを使い、キャッシュを活用してトークンコストを抑える
    • 最新モデルは低効率でも性能が高く、キャッシュの有効期限とキャッシュ範囲の設定が重要
    • キャッシュ切れを防ぐためにはセッション内でモデルやeffortを変更しないこと、キャッシュ有効期限を確認すること
  11. 11位

    @オクムラダイキ /

    WebエンジニアのためのReact Native + NativeWind v5事始め — Webの常識が通用しない18のポイント

    • React Native + NativeWind v5ではWebのTailwind CSSの使い方では動かない18のポイントが紹介されている
    • displayの制限、flexの違い、%指定の問題、コンポーネントごとのスタイル違い、positionの制限、pxの実際の単位、スタイルの継承、フォント指定の違い、em/unitlessの無効、テキスト描画のOS差、影の3方式、擬似クラスの制約、セットアップの静かな壊れ方、remのベース値違い、dark:の両方指定、ScrollViewのcontentContainerの競合、グラデーションの実験的機能、プラットフォームバリアント
    • Webの感覚で書いたスタイルがReact Nativeでは意図しない挙動になるため、各OSの描画仕様やReact Nativeのスタイル制限を理解する必要がある
  12. 12位

  13. 13位

    @noritama73 /

    DBが無応答になったとき、Goのアプリケーションはどこで詰まるのか

    • GoアプリケーションはDB無応答時にコネクションプールやセマフォで処理が詰まる
    • readTimeoutを設定することでクエリのI/Oタイムアウトを制御、contextのdeadlineで処理全体の制限をかける
    • readTimeoutを設定しないとエラーも出ず処理が永遠に止まるため、DSNに明示的にタイムアウトを追加する必要がある
  14. 14位

    @szka07 /

    モブプロにAIを加えたら人間には疲れる仕事だけが残ったので、AI前提の役割分担を模索している

    • AIを含めたモブプロでドライバー交代時のコンテキスト引き継ぎや待ち時間が課題となった
    • AIアカウントのコンテキスト引き継ぎにファイルを活用、AI作業はモブセッション外に回すことで待ち時間を短縮
    • AIアカウントを複数人で共有できない制約により、ドライバーとナビゲーターの役割が曖昧になる
  15. 15位

  16. 16位

    @渡邉 愛子 /

    Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年9月8日

    • Gemini Enterpriseにコンテンツポリシーによる機密データ保護機能が一般提供
    • コンテンツポリシーで機密データの検査とブロック、Assured Workloadsでのフェデレーションデータストアサポート
    • Gemini Enterpriseアプリが機密データをユーザーに提示しないようにするため、セキュリティ設定を確認する必要がある
  17. 17位

    @muranakaaa /

    Herdr × git worktree × Claude Codeの相性がいい話

    • git worktreeとHerdr、Claude Codeを組み合わせて並列開発環境を構築した
    • git worktreeでブランチごとの作業ディレクトリを分離、Herdrでターミナルマルチプレクサとしてペインを管理、Claude Codeのエージェントスキルでコマンドを実行
    • 同じリポジトリの作業を1画面にまとめることで、ペインの切り替えなしに作業状況を把握できる
  18. 18位

    @kazutoyo@TellerNovel /

    モバイルアプリ開発でもエージェントループを回したい!React Nativeで計画から検証・PRまで任せる

    • React Nativeでエージェントループを実現するための計画・実装・検証の流れを公開
    • StorybookでUIを先に固め、LinterとSkillで実装規約を管理し、agent-deviceでSimulator/Emulatorを操作して検証
    • エージェントに任せられるのは検証可能な部分に限られ、実機確認やデザインの微調整は人の手が必要
  19. 19位

    @Namiyama /

    ループエンジニアリング(ralph loop)で業務システムのUIを一新してみた

    • ループエンジニアリングで40画面分の業務システムUIを1日で一新した
    • RJSFからReactコンポーネントへの移行、ralph-loopによるループエンジニアリング、SubAgentによるテスト並列処理
    • 完了条件を厳格に設定し、詰まった際の逃げ道を明確にすることで作業の継続性を確保した
  20. 20位

    @oubakiou /

    【godot-llm-gamebench】gemini-3.8-flashはEffortによってどのように性能が変わるのか

    • Gemini 3.8 Flashのeffortを上げても自動テスト評価は伸びず、lowが最適な選択肢となる
    • lowの自動テスト評価平均91.55、highは92.62で差は1.07点、コード品質はhighが3.92で最も高い
    • lowが最安で最速かつ安定性が高く、コード品質を重視する場合にのみhighを選択すべき
  21. 21位

    @たけうちさんは縮退しました🌀 /

    AIに「中学生でもわかるように1枚のHTMLで図解して」が、複雑なコードを読む前の最良の準備運動かも

    • Claude Codeに中学生向けのHTML図解を依頼することで複雑なコード構造を抽出した
    • 図解と対応表を含む1枚のHTML、専門用語の代替表現、構造の抽出
    • 対応表を必ず付けることでたとえの都合で省かれた分岐を確認できる
  22. 22位

    @hirayama /

    WebMCPを試してみた感想。フロントエンドの必須技術になりそうな予感。

    • WebMCPをデザインエディターに組み込むことでAIエージェントが操作しやすくなった
    • 宣言型と命令型の2種類の定義方法、insert_blockやlist_blocksなどのツールを登録可能
    • WebMCPはサーバー側ではなくフロントエンドにツールを登録するため、ブラウザでログインしていれば直接操作可能
  23. 23位

  24. 24位

    @omiya /

    Strands Agentsのプロンプトキャッシュで 社内RAG Agentの入力コストを半減させてみた

    • プロンプトキャッシュを導入することでAIエージェントの入力コストを半減させた
    • プロンプトキャッシュと自動キャッシュ戦略を活用し、通常入力トークンをキャッシュ読み出しに置き換えた
    • キャッシュのTTLが5分で、ターン間隔が5分を超えるとキャッシュが失われるため、実運用では注意が必要
  25. 25位

    @Kota Sakurai /

    【LinuC SA】入社4年目社員のLinuCレベル4システムアーキテクト資格受験記

    • LinuCレベル4システムアーキテクト試験の受験記と学習方法が公開された
    • 試験は4SA01と4SA02の2つで、出題範囲は公式サイトに記載、参考書はIT資格攻略会のテキストとソフトウェアアーキテクチャの基礎が挙げられている
    • 試験対策には公式出題範囲の確認と体系的な学習が重要で、短期間の合格を目指す場合は効率の良い教材選びが必須
  26. 26位

    @平木 佳介 /

    [社内勉強会資料公開] Claude Code 入門 #9 — サブエージェントとAgent Teamで並列化する

    • サブエージントはメインの会話とは別に独立したコンテキストを持つ「もう一人の自分」を呼び出し、重い調査や作業を任せる仕組み
    • 組み込みのExplore・Plan・general-purposeに加え、.claude/agents/で業務特化の専門agentを自作できる
    • 観点ごとに専門agentへ役割分担させることで、レビューの見落としを減らし、時間の短縮にもつながりやすい
  27. 27位

    @ntk /

    [OpenTelemetry] Go のコンパイル時計装において、ctx 伝搬なしで span を紐づける仕組みについて調べた

    • OpenTelemetryのコンパイル時計装でctxを伝搬しなくてもspanを親子にできるGLSが実装されている
    • GLSはruntimeのg構造体にフィールドを追加し、spanスタックを保持する。sdk/traceのpush/popフックとtrace.SpanFromContextのreadフックで動作する
    • GLSを有効にするには_ "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"のblank importが必要で、このimportがないとルールが適用されない
  28. 28位

    @xthixsl_ml@レオナ /

    Kaggle AI Agent Securityコンペ振り返り ー345th Place Solution

    • 単発マーカー型とURL末尾型の攻撃がPublicLBでは有効だったがPrivateLBでは評価が異なる
    • 単発マーカー型はSECRET_MARKERをhttp.postのdataに埋め込む、URL末尾型はURLを固定文の末尾に配置する
    • PublicLBで通った攻撃がPrivateLBで通らない可能性があるため、複数の攻撃手法を組み合わせたヘッジ案を提出した
  29. 29位

    @Hiroshi Ito /

    AIだけで作ったOLAP DB:アーキテクチャと、規律の与え方

    • AIが自律的に設計・実装したOLAPデータベースが、DuckDBやPolarsと同等のパフォーマンスを発揮
    • 階層を構造として持つ設計、BESSビットマスクストレージ、5つの集約エンジンの切り替え
    • 疎データ処理でDuckDB比185倍の高速化を実現し、階層の扱いがパフォーマンスに大きく影響
  30. 30位

    @チャン /

    「言われた通りに作る」から脱却する。BrSEが実践した、オフショアチームを自走させる「裏テーマ」とAAR(事後振り返り)

    • オフショアチームの受け身な姿勢を改善するため、裏テーマとAARを導入した
    • 裏テーマで開発プロセス改善を促し、AARで客観的な振り返りを実施
    • BrSE側がミスを認める姿勢がチームの心理的安全性を高めることを実証