Scraps 最終更新 2026/10/02 03:40

#クラウド

@Tim Fernholz /

誰もがデータセンター建設に不満を持つ理由

  • データセンターコンストラクションに対する反対運動が広がっている
  • 地域住民の経済的・環境的懸念と、産業化の歴史的トラウマが主な要因、企業のプロパガンダとNIMBYの動きが対立
  • データセンタープロジェクトの実施には地域との信頼構築が不可欠で、単なる技術的課題ではない

@Tim De Chant /

ビル・ゲイツのブレイクスルー・エナジーが21のスタートアップを支援、エネルギーの未来を形作る

  • ブレイクスルー・エナジーが21のスタートアップを支援し、エネルギーの未来を形作ると発表
  • プロトンボーラン燃料を使った核融合や半導体効率向上、水素輸送のアンモニア利用が含まれる
  • エネルギー需要の増加に対応するための技術開発が進んでおり、インフラ整備が課題となる

@Takaaki Suzuki /

Cloudflare AI Gateway 予算ベースAIモデルルーティング

  • Cloudflare AI Gatewayで予算に応じてモデルを自動切り替えるルーティングを構築できる
  • Spend Limitsでコスト上限を設定し、Dynamic Routeのfallbackで安価なモデルに自動切り替える。AnthropicとWorkers AIのプロバイダ対応が異なる
  • 予算超過時の切り替えはログで確認が必要で、キャッシュヒットはコスト0円として扱われる。ルール数上限20件に注意

@Ivan Mehta, Dominic-Madori Davis /

Morphotonics、4000万ユーロを調達しデータセンターアプリケーション向け光学部品開発を進める

  • Morphotonicsが4000万ユーロを調達し、データセンターアプリケーション向けの光学部品開発を進める
  • ナノインプリントリソグラフィーとコパッケージドオプティクスを活用し、波導技術を提供する
  • データセンターアプリケーション向けに製品を拡張する際は、現地の製造拠点と顧客との連携が重要になる

@GitHub OSS /

Open-Dev-Society/OpenStock

  • OpenStockがGitHubで公開され、オープンソースの株式市場アプリとして機能
  • Next.js、MongoDB、Finnhub、TradingViewを活用し、認証とデータ統合を実現
  • 開発環境の構築にはMongoDB接続文字列とFinnhub APIキーが必要で、無料トライアルではリアルタイムデータが制限される

@mylifewithviolin /

日本語プログラミング言語Mind9でAI仕様駆動開発を行ってみた(ステップ3)~修正実行プランの調整~

  • 日本語プログラミング言語Mind9でC#の花火アニメーションを変換するための修正方針をGitHub Copilotが生成
  • 乱数処理、構造体配列、図形IDの保持と移動、遅延実行による周期更新、粒子の描画と色設定の実装方針
  • MindのGUIライブラリで実装可能な範囲を明確にし、外部ライブラリや拡張が必要な部分を課題として明記

@shuway00 /

タスク管理をしなくていいAI「Optio」を作ってみた

  • Optioは日常の会話やSlackからタスクを自動認識し、管理不要で仕事を進めるAIエージェント
  • JEVでタスク判定、OrcaRouterで生成・推論、Cloudflare Workflowsで非同期処理、外部ツールはSlack APIとMCPを活用
  • タスク判定の精度が低いと確認作業が増えるため、実際の利用を通じた改善が求められる

@mylifewithviolin /

日本語プログラミング言語Mind9でAI仕様駆動開発を行ってみた(ステップ1)~環境準備・コード生成ルール.md~

  • 日本語プログラミング言語Mind9でAI仕様駆動開発の環境準備とコード生成ルールを設定した
  • Mind9のソースコードはShift_JISで保存し、Copilotによる生成コードはSJISに変換する制約を設け、GUIコードはマニュアルに準拠する
  • 生成コードはマニュアルに記載された構文と仕様に完全準拠し、推測で追加しないこと

@ishi720 /

妖精が飛んでいるかのような幾何学模様をJavaScriptで作ってみた

  • JavaScriptで六角形の辺を往復する点から線の交点を計算してアニメーションを作成した
  • 点の往復移動と法線ベクトル、線の交点計算、グラデーションによる軌跡描画が使われている
  • 線の交点を計算するアルゴリズムと軌跡の描画方法が実装のポイントとなる

@むーさん /

DynamoDBでベクトル検索を導入する際は既存のGSIの射影タイプの確認が大事だと思った

  • DynamoDBでベクトル検索を導入する際、既存GSIの射影タイプを確認しないと書き込みコストが4倍になる
  • GSIの射影タイプがALLの場合、ベクトルデータがGSI4本とベクトルインデックスに複製される。同居と分離の比較でWCUが24と6に差が出る
  • GSIの射影タイプがALLでベクトルを問題アイテムに同居すると、採点時のWCUが4倍になるため、ベクトルを別アイテムに分離する設計が有効