2026-01-20 11:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 READMEには、TypeScript/JavaScriptファイル編集時に console.log の残存を警告するフックの例が紹介されています。

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この意味で、AIネイティブプロダクトは「学習し続ける存在」として設計されている。プロダクトはリリースされた時点で完成するのではなく、利用される中で振る舞いを変え、進化し続けることが前提となる。 しかし、AIネイティブプロダクトを担当するプロダクトマネージャーは、学習システムの設計運用責任者である。

グーグル・クラウド・ジャパンは1月19日、「Google Workspace」の利用規約を更新し、顧客が日本の公的機関の場合は、契約の準拠法を日本法、合意管轄裁判所を東京地方裁判所にする旨を明文化したと発表した。

この記事では、LINE iOSのような大規模プロジェクトにおいて、Claude Codeを効果的に活用するための、インストラクションの設計思想を紹介します。LINEアプリの開発においても、Claude Codeをはじめとした、コーディングエージェントの活用が進んでいます。ここわずか1年あまりで、コーディングAIを用いた開発は日常的なものになりました。

自律型AIができた場合の未来の組織図について軽く触れましたが、この組織図みなさんどう思いましたか？本当にロングコンテキスト問題を解決した人間と変わらない自律的なAIが生まれたとして、本当にこのような組織図になると思います？僕はこうはならないと考えています。

針生 泰有(執筆記事の一覧) サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当 2026-01-15 11:10 2026-01-19 2026-01-19 2026-01-19 2026-01-19 2026-01-16 © 2009- 引用をストックしました 引用するにはまずログインしてください 引用をストックできませんでした。

RSCペイロードとは、サーバーコンポーネントのレンダリング結果を表すデータであり、クライアントがこれを読みこむことで、サーバーコンポーネントのレンダリング結果をブラウザ上で表示します（具体的には、RSCペイロードには「静的なHTML」と「クライアントコンポーネントの呼び出し」が含まれているので、それらをクライアント側のReactで処理します）。

MCPではまず「どのツールでどう取得するか」を細かく別途制御しなければなりませんでしたが、Skillsでは単純に今まで自分で書き溜めていたSkillファイルを渡すだけで、エージェントがその中身を読み取って処理してくれました。

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2024年、私はMetaのVR部門の元責任者であるMark Rabkin氏に対し、Supernaturalの買収やVRリズムゲーム「Beat Saber」の頻繁なアップデートがあるにもかかわらず、なぜフィットネス機能をさらに拡大しないのかを尋ねた。

クラウドサービスといってもたくさんありましてですね、どこのなんのデータを取るかということなのですが、これも生成AIに聞いたところ、目的に沿うようなデータが取れるのはこれだよということで、Slack（投稿とリアクション）、Gmail、Google カレンダー、Asana、Box、Zoomのデータを取ることになりました。

それから時は流れ、Windows 10と64bit環境が主流になった2020年頃、思い出したかのようにGBA Boot cableとGBAを取り出した私は昔遊んでいたデバイスドライバとソフトウェアが動作しないことに気づきました。

試験艦「あすか」に搭載したレールガンの洋上射撃実験を収めており、さまざまな射角で弾頭を発射する様子やそのハイスピードカメラ映像、標的船を射撃する様子などを確認できる。

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🟢 危険度低の検知コメント 🟡 危険度中の検知コメント 🔴 危険度高の検知コメント 上述した strong_migrations gem の利用時は lock_wait_timeout 値が 10秒に設定されていました。

ケースは、下部に3.5レーン分の厚さがあるGPUを差した時、問題なくある程度の空間があり、簡易水冷のラジエータを2機(CPUとGPU1)を問題なく設置できるもので検討した結果、CORSAIR 7000D AIRFLOWとなった。

特に『上司・管理者』が最多となったことから、AIの判断内容そのものではなく、活用方針を決定した立場が責任を負うべきだという考え方が共有されている」（フロンティア） AIエージェントを導入済みの企業に、AIエージェントを部下として評価する際に重視する項目を聞いたところ、「正確性・ミスの少なさ」（45.9％）が最多で、「業務のスピード・生産性」（45.0％）、「自律性・判断力」（33.0％）と続いた。

原文: https://sijiaoh.com/posts/why-i-avoid-frontend/ ちなみに私はDDDについては、前半のドメインモデリングの考え方には賛同していますが、後半の技術的な実装パターンには賛同していません。これらはプロジェクトにアサインされてからでないと分からないことが多いですし、何より私はこういった問題に強く苦痛を感じてしまう性分なのだと思います。

実際にRaspberry Piでインターネット向けにpingを実行するとSource Addressは 3fff:1:1:2006::cd75、 Gatewayは 3fff:1:1:2003::1 (RT-C-01, 正確にはLink-Local Unicast) を選択していることがわかりました。

レビューの単位はAPIエンドポイント 観点は毎回同じ 重要度が高・中と判断されたものだけをIssueとして残す 人間がコードレビューをするときに、頭の中で自然とやっていることを、そのまま自動化しました。

「どれだけ賢いか」から「どれだけ稼げるか」へのマインドセットの切り替え――「緊急リリース」と言われるGPT-5.2を見てみると、OpenAIがライバルに「とにかくやり返したい」というだけではなく、「生成AIモデルにおける『勝ち負け』の基準を再構築したい」と思慮していることを強く感じる。

5章 生成されたコードを理解する：レビュー、改良、所有 – バイブコーディングを超えて ―AI時代を生き抜く開発者の未来 [Book] 私たちが普段生成AIやコーディングエージェントを使用する際には、AIの出す一般解をさらに解釈して「私たちの側の文脈」と照らし合わせ、「この成果物は現状最適だから使用すべき」と選択していると言えるでしょう。