2025-08-25 00:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

先日、AIを柔軟なスケジュール作成に活用しているとX（旧Twitter）に投稿したところ、少し反響があったので私なりのやり方を解説してみようと思います。（私が使ってる AI をGeminiなのでGeminiの使用を前提に話します） ここ1ヶ月、AIにスケジュールを考えてもらって、AIの指示する通りに働いて、AIの指示する通りに休んでいる。

福田元さん「時々同じことをしゃべってしまうなど、生身の人間ではないことはわかっているが、私の望みとしては、いつか、娘が困ったときには母親のように知恵を貸してくれたり、冗談を言って和ませてくれたり、私にはできない母親の役割をしてくれるといいなと思っています」 こうしたサービスが広がる一方で、亡くなった人をAIで再現することについて、否定的な感情を持つ人が多くいることもわかっています。

前に踏み出す力 主体性 働きかけ力 実行力 考え抜く力 課題発見力 計画力 創造力 チームで働く力 発信力 傾聴力 柔軟性 状況把握力 規律性 ストレスコントロール力 https://www.meti.go.jp/policy/kisoryoku/index.html この枠組みは、新卒採用や中途採用に限らず、社会人として必要とされる普遍的な力を整理したものとして活用されています。

検閲システムのテストか誤動作か不明 多根清史 中国の大規模インターネット検閲・遮断システム「グレートファイアウォール（GFW）」が、8月20日未明に突如として1時間にわたり世界との接続を遮断したことが確認された。具体的には、HTTPSの標準ポートである443（TCP）の通信すべてに対し「偽のTCP RST+ACKパケット」が注入され、接続が強制的に切断されたことが原因だとされる。

腕や手首で動かすマウスと異なり、繊細な人差し指を使って操作できるのが特徴で、トラックボール本体ぶんという小さなフットプリントで、精密に、広範囲にマウスカーソルを動かすことができます。 代わりとなるマウスをあれこれ探してたどり着いたのが、ゲーミング・トラックボールをうたう｢GameBall｣です。

チームの力で組織を動かす 〜ソフトウェア開発を加速するチーム指向の組織設計 誰か偉い人がトップダウンで「うまくいくように組織を設計しておいたからあとはみんな頑張って！」みたいなものではなく、現場を見ているエンジニアリングマネージャを中心とした開発チームを主役にして、そこがうまくいくことで組織全体が開発をうまくまわせるようになる、という視点なのがいい。

(図: 社内AI開発支援ツールについて語ろう企画) 「隣のチームでCursorの勉強会やるらしい」
「今度MCPについて話すイベントやります」
「AIで○○を楽にしました」 エンジニアから始まった波は、さまざまな職種の人たちにも広がっていきました。

(手持ちのマシンにArcが載っているものがないので未検証です) ollamaを以下のようなdocker-composeを使って動作させて様子を見てみました。 rocmを使ったものもあるようなのですが、ollamaやLM Studioの状況を鑑みるにrocmの環境で安定すると思えなかったので検証はしないことにしました。

list_project_issues ツールを使用してプロジェクトの問題を特定 なお、MCP 設定内の autoApprove 設定を使用して、Kiro がユーザーにプロンプトを表示せずにツール実行リクエストを自動的に承認するかどうかを制御することもできます。

本書では、プロンプト設計、RAGインデックス構築、会話メモリ、外部ツール連携、自律エージェントについて詳しく説明し、基本理論から実装、テスト、CI/CD、運用監視、継続的改善までの全プロセスをPythonとJavaScriptによる豊富なサンプルコードで丁寧に解説しています。

（無料で、JSON出力できて、家族間で共有できる家系図アプリが欲しかった） いろいろ考えた末に個人開発するしかないと思い、一昨日くらいから作り始めた家系図アプリですが、AIを使うことで 2日程度 で開発できたので、その方法について紹介しようと思います。

公式ブログによると、Laravel Boostは17,000以上のベクトル化されたドキュメントにアクセスし、使用しているLaravelのバージョン固有（10.x、11.x、12.x）の情報を提供する仕組みになっているとのことです。

URL context tool が優位だったケース 次に、URL context tool の優位性が出るケースを検証するため、もう少し Google で検索しづらい複雑な内容を生成させてみます。

人によって印象がちがうけど、期待通りに書いてもらえない、と不満を言っている人はフルタイムで開発している人で、そういった人は自分で1の進捗を出せていたものが0.5になっていて不満で、一方、満足している人は、もともと自分でコードを書く時間がなくて何も作れていなかったのが、ちょっとは作れるようになる、という、0が0.5になっているので満足している、ということかもしれない。

「背理系フレームワーク」とは、このAIの根源的な限界を前提とした上で、人間が持つ「暗黙知」や「矛盾を嗅ぎ分ける直感」を対話のプロセスに注入するための知的作法に他なりません。 AIへの指示例: これらの道具を駆使することで、AIとの対話は単なるQ&Aではなく、一つのテーマを多角的に掘り下げていく、ダイナミックな共同探求のプロセスへと進化します。

Cerabras が開発する AI システムは、gpt-oss-120B モデルの推論速度において、NVIDIA H100 の後継となる最新世代の GPU B200 より高い性能を叩き出しました。

皆さんの知見を寄せ合って、アプリに使われている開発フレームワークの情報を一緒に集めていきましょう！！ Flutter（ライセンスUI・ビルド物・資産） Android（OSSライセンス画面） iOS（Acknowledgementsの生成） React Native（Hermesと周辺） 旅とプログラミングをこよなく愛します。

※ただし、機能の内容については、今は人の手でissueに詳細に記入を行なっています（ここもいずれAI活用をしたい部分です） 2. タスクsub-issueへの分割
以下のコマンドで、作成した機能issueを元に、調査・実装・テストコード作成といった、具体的な作業タスクをsub-issueとしてAIが自動で切り出します。

Dependabotが元々全社的に導入されているので、ライブラリが全くアップグレードされていなかったというわけではなかったですが、メジャーバージョンを上げる活動やモダンなライブラリへの移行は人間が意思を持って実行しない限り放置されがちなのでこのようにガッと対応することが大事だと思いました。