2025-11-20 11:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

しかし、ひとたび AI が自身を「Web のユースケース」として自認することに、合意がとれてしまいでもすれば、Web Platform にはやるべきことが山のように生まれる。30 年分の互換性を抱えて、いつ倒れてもおかしくないが、不思議と今だに動いている Web を、リセットできるまたとない機会だ。

チェックを行い、未処理エラーの原因となったFL2 Rustコードを以下に示します： これにより、次のような混乱が発生し、5xxエラーが発生する事態となりました： thread fl2_worker_thread panicked: called Result::unwrap() on an Err value コアプロキシに依存する他のシステムも、今回のインシデントで影響を受けました。

[1]: 内部には Windsurf/Cascade 由来と思われるコード痕跡が見られる しサードパーティライセンス記述がある し開発チームにはKevin Houがいる ただし、表層の実装は魔改造Windsurf寄りでありつつも、プロダクト設計はKiroに近い方向へ振れており、AIエージェントを中心に据えたタスク指向・アーティファクト管理といった独自の抽象レイヤーが全面に押し出されています。

AIコーディングにおいて「Vibe Coding」から脱却し、確実な成果を出すための「Spec-Driven Development (SDD / 仕様駆動開発)」について、その理想的なフローと現場で直面する現実（Specの巨大化、検証の難しさ）を紹介。

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Claude 4.5 Sonnetの実際の回答画面 この玉出スーパーのチラシから、木曜日（27日）のお買い得商品をお伝えします： 生鮮食品 冷蔵・冷凍食品 加工食品・飲料 木曜日は野菜、肉類、麺類などを中心にお買い得になっていますね
サンガリアのお茶って商品実在するんですね、ぐぐったら出てきました。

Even Realitiesは11月19日、ディスプレイ付きスマートグラスの新モデル「Even G2」および専用アクセサリーのスマートリング「Even R1」を国内発表した。 なお、R1は今のところEven G2としか連携できないが、今後のアップデートでG1でも利用可能になる予定だとしている。

Antigravity は、ブラウザ制御機能、非同期インタラクションパターン、そしてエージェントファーストの製品フォームファクタなど、エージェントが複雑なエンドツーエンドのソフトウェアタスクを自律的に計画・実行できるよう、IDE をエージェントファーストの未来へと進化させています。

私たちの行動規範：トムソン・ロイター「信頼の原則」, opens new tab ２０日の東京市場で日経平均は前日比で一時２０００円超高となり、節目の５万円を回復した。米エヌビディア株が決算後の時間外取引で５％高となる中、ＡＩ（人工知能）相場の過熱感への警戒から売られていた関連株を買い戻す動きが強まって上昇に弾みがついた。

ディスクイメージを取得することにより、サーバ上にあるすべてのファイルが保全されるだけでなく、使用していない領域（空き領域）に断片として残っているログやマルウェアも調査対象とすることができます。

試行錯誤を繰り返すうちにPHPUnitの該当箇所の仕組みを理解できてきて「これはPHPUnit本体を修正する以外に方法が無さそうだ」という結論に至り、そうなって初めて「OSSコントリビュート」の選択肢を選ぶことになりました。

例1: 過去データが今回より大きい場合 例2: 今回のプロジェクト特性を考慮する場合 例3: 開発以外の割り込みを想定する場合 内訳ごとのバッファ比率が決まったら、最終的な期間を計算します。

英国最大の配電網事業者UK Power Networksは2025年10月、分散型データセンターを活用した家庭用暖房システム「SHIELD」(Smart Heat and Intelligent Energy in Low-income Districts)のベータフェーズ開始を発表した。

エンジニアのAI疲れ治療法」の登壇資料

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techlife-asahi.connpass.com

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ソフトウエア大手のマイクロソフトと半導体設計大手のエヌビディアは、人工知能（AI）開発企業アンソロピックに最大150億ドル（約2兆3300億円）を出資する方針だと明らかにした。

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2回目の削除要請について、Xユーザーからは「にじボイス側は無断学習してたのか、わざと似せたのか、たまたまなのかを明らかにするべき」「学習データの出どころをごまかすからこういうことになる」など、にじボイスが利用した学習データに言及する声の他、「声が似てるだけで削除要請ってどういうこと？」「『削除要請』の連発ではなく合意形成に努力してほしい」など、日俳連の動きに疑問を呈する声も見られた。

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そのためには、自分でCREとは何ぞやを定義し、必要な組織にCRE組織の立ち上げができるような人材になりたいと思っている。
自分はCREも同様だと思っていて、どんな役割についていても顧客の信頼性を高めるためのエンジニアリングをしていればそれはCREだと思っている。

本稿では、300ページ超の報告書から構造化データを抽出するタスクを例に、実際に生成されたワークフローの詳細を紹介します。 生成されたコード（抜粋） 出力例: このノードは、LLMノードで、300ページ全てに対して、各ページを4カテゴリに分類（主要データ、成果物・品質、補足詳細、その他）し、具体的な数値が含まれるかを判定し、keep=true/falseフラグを付与します。

[ プロンプト例 ]・決済ダッシュボードを作りたい・SaaSプロダクトの売上と顧客動向をリアルタイムで把握したい・KPIを一覧できるようにしたい以上のUIを考えてください すると、ChatGPTやGeminiは即座にUIの構成案を出力します。

ＩＴコンサルティング・調査会社のＩＴＲが３月に実施した調査では、ランサムウェアに感染したシステムを完全に復旧できた企業の割合は、２０２３年以前は４９％だったが、２４年以降は３０％にとどまる。社員の疲弊を防ぐため、手当や補助の制度を急ごしらえするなど、矢継ぎ早の経営判断を迫られた＞ １週間ぐらいすれば「この会社は倒産するんちゃうか」と、社内から風評被害が広がりかねません。

「情報システム部門が日々奔走する定常的かつ煩雑な業務を、個別業務に特化した生成AIツールで強力にサポートし、生産性と創造性を両立させる『攻めの情シス』づくりを後押しする」（SHIFT） 「天才くんfor情シス」の料金体系は、初期費用や基本料金なしの従量課金制となっている。

Phase 2 の新規性保証はタグの組み合わせが既存ゲームとどの程度異なるかをスクリプトでチェックしたり、Phase 4 のバランス調整は理想的なボタン入力を遺伝的アルゴリズムで生成・動作確認しその結果に応じてゲーム内パラメタを自動調整したり、みたいな機構もいれているのだが……正直これらがどのくらいうまく機能しているのかはよく分からない。

その中で、Amazon Bedrock Agents で提供されている「Return of Control」という機能をStrands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを使って作ってみたので、その実装方法と学びを共有します。