2026-03-01 11:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

3値論理 ―― 神のいない論理 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定（総務省） ※国として機械判読可能なデータの統一ルールを示していても、実際には公的システム由来のデータにも、いわゆる「お絵描きCSV」のようにデータ構造が壊れたCSVが普通に存在します。

実装の詳細とテストが深く結びついてしまっているがために偽陽性が生まれ、リファクタリング耐性が損なわれテストが壊れやすくなるというのが「単体テストの考え方/使い方」で言われていることであり、「実践テスト駆動開発」でも同じような主張がされている。

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「UNIQUE関数」や「SORT」関数などの動的配列関数と、「スピル演算子（#）」という特殊な記号を組み合わせることで、1つの数式で複数の値を返し、隣接するセルへ自動的に結果を「溢（あふ）れ出させる（スピルさせる）」ことが可能になった。 商品名の抽出において、「=UNIQUE(B2:B21)」のようにセル範囲を指定していると、範囲外（22行目以降など）に追加されたデータが反映されない。

2026年2月19日、Science誌に掲載されたDaniotti et al.の論文「Who is using AI to code?」は、16万人の開発者による3000万件超のGitHubコミットをニューラル分類器で解析し、AIコーディングの世界的普及と影響を初めて大規模に定量化した研究である。

Anthropicが妥協を拒んだ「国内監視」と「自律型兵器」の2つのポイントについて、OpenAIは「多層的なアプローチ」を用いることで自社のレッドライン（越えてはならない一線）を維持し、政府との対立を回避したという。

29歳無職 vibe coder 質問です！ ReactでDnDを実装する場合 に 仮想DOMと実際のDOMという2つの世界を常に意識しなければならない とのことですが、具体的には何を意識する必要があるのでしょうか？
Reactを使っている場合とそうでない場合で具体的なコードで具体例を詳しく教えてほしいです！ 29歳無職 vibe coder エンジニアのための情報共有コミュニティ。

（公開後にサブエージェント利用数が1週間で約1.5倍に伸びました）
他のメンバーの利用が可視化され、「自分も使ってみよう」という行動につながったと考えています。 今回は「誰がどの機能をどう使っているか」を可視化したかったため、Claude Codeが出力するトランスクリプトを直接解析する方針にしました。

研究チームは、これまで電池の劣化要因とされ、製造工程で徹底的に除去されていた「水分（結晶水）」をあえて材料内に保持することで、ナトリウムイオン電池のエネルギー密度（比容量）を従来比でほぼ2倍に引き上げることに成功した。

もし直接モデルを読み込むために llama.cpp を使用したい場合、以下のようにできます：（:Q4_K_M）は量子化タイプです。

この記事は、合併前の旧ブログに掲載していた記事（初出：2023年9月5日）を、現在のブログへ移管したものです。LINEヤフー株式会社のサービスを支える、技術・開発文化を発信しています。

「SQLが使えない」「複雑な集計ができない」といった特性を正しく理解し、技術選定の段階から慎重に判断する必要があるため、今回その勘所をガイドラインとしてまとめることにしました。そのため、ビジネス要件から「従業員情報をIDで検索する」などのユースケースを洗い出し、それを満たせるテーブルとインデックスのスキーマを設計していく具体的なプロセスをガイドライン内で解説しています。

Dell PowerEdge T320（ハードウェア RAID）→ QNAP TS-431P（ソフトウェア RAID）→ mergerfs + SnapRAID on Ubuntu 24.04 と渡り歩いてきて、ようやく「壊れても理解できる」ストレージ構成にたどり着きました。

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洗い物ができた🤗 AI がコードを書いてレビューして修正してを繰り返している間に、台所がきれいになっている。実装に集中しているときにレビュー観点が薄れ、レビューしようとしても自分が書いたコードへのバイアスがかかる。 この考え方に沿って、実装する AI とレビューする AI を分けてフィードバックループを回す仕組みを作ることにしました。

協力技術と民主主義の未来 E・グレン・ワイル、オードリー・タン、Pluralityコミュニティ 本書について 『Plurality』は、社会的差異を超えた協力の力を認識し活用する、新たな技術パラダイムを描いています。

一般的な 楽観的排他制御 (OCC) の手法は、累積値を読み取り、指定範囲の値に対する税率を計算し、累積値が読み取り以降変更されていないという条件付きでトランザクションを書き込みます。 1 スレッドから 130 スレッドにスケールアップするにつれて、処理されたトランザクション数が一貫して増加したことから、システムが大規模な並列処理の場面においても高い並行性を効果的に処理できることが示されました。

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国防総省にAI製品を提供しているAmazon、Google、Microsoftなどの米IT企業で働く70万人の従業員を代表する団体No Tech For Apartheidは同日、「Google、Microsoft、Amazonの経営幹部は国防総省の申し出を拒否し、DHS、CBP、ICEなどの他の抑圧的な政府機関との契約について労働者に透明性を提供しなければならない」という声明文を出した。

descriptionに「人間に聞きたくなる瞬間」をトリガーとして書いておけば、Agentがまさに聞こうとした瞬間にスキルがロードされて「いや、自分でやれ」と軌道修正できる。

生成される override はこんな感じです: 前回の記事では defaultRule で全サービスに一括ルーティングしていましたが、tug では exposedByDefault=false
にして各サービスに明示的にラベルを付与しています。 compose.yaml を一切変更せず tug up するだけで、複数プロジェクトがポート競合なく共存します。

言うまでもないことかもしれませんが、ローカルパソコンの Claude Code のセッションでできることはすべてスマホからできるということなので、権限を絞ること、危険なコマンドは実行されないように settings.json に追加する、Hooks などでガードレールを組んでおくなど、自衛は必要です。

要約の取得に失敗しました。

そして、潜水艇を停止させ、乗り込み、ハッチをこじ開け、ディーゼル排気ガスと湿気が混じった中で息苦しそうにしている2人、3人、あるいは4人の消耗した男たち、および数トンのコカインが収納された貨物室を発見するだろう。

「界面軌道工学（interfacial orbital engineering）」と呼ばれる全く新しい物理的アプローチを駆使することで、安価で豊富な「マンガン」を主役とした、500回の充放電サイクルを経ても劣化が全く見られない驚異的な耐久性を持つカソード材料（LiMnO2）の開発に成功したのである。

都道府県のニュース 【ニューヨーク共同】米オープンAIのアルトマン最高経営責任者（CEO）は27日、同社の人工知能（AI）を国防総省の機密システムで利用することで同省と合意に達したとX（旧ツイッター）で明らかにした。 オープンAIのニュース・速報＞ サム・アルトマンのニュース・速報＞ 最高経営責任者（CEO）のニュース・速報＞ 47NEWSに掲載の記事・写真の無断転載を禁じます。

加害者側としての交渉と見なされる理由特に決定的なのは**「連載再開＋中止要求撤回」という条件を編集部が提案**している点です。

このような背景の中で適切にソフトウェア開発を進めていくためには、プラットフォームエンジニアリングの導入を通じて開発者の負担削減や生産性向上を実現し、自社のリソースを上手に活用していく姿勢や工夫が求められると言えます。

Go 1.0がリリースされた2012年の時点で、すでに静的解析のためのパッケージ群が標準ライブラリに含まれていました。 Go 1.23でイテレータが導入されると、静的解析の書き方にも良い影響がありました。ASTベースでソースコードを自動書き換えするマイグレーションツールで、Go 1.0リリース時にgo fixコマンドとして統合されました。

先にご紹介したazooKey on macOSでは昨年2月のv0.1.0-alpha.12の時に「いい感じ変換」として、米OpenAIのAPIを呼び出す格好で同様の機能を実装している。 Ver.36の新機能として最初に紹介されているのが、生成AIを活用したクラウド型文書制作補助ツール、「ATOK MiRA」である。

本ドキュメントは、Visual Studio Code 環境において GitHub Copilot が workspace 内の特定のパスにあるファイルを読み取り、プロジェクト固有のコンテキストやルールを自動的に適用する .github ディレクトリの仕様について、その詳細な構成、各設定ファイルが持つプロパティ、および具体的な活用例を網羅的に解説します。

例えば、従来は一つのVMインスタンス上でRunnerを動かしていたもののk8sを利用する場合は一つのNode上で複数Podを動かすことができるためその分コストパフォーマンスが良く、その効果を試算するといったことが挙げられます。

サイドプロジェクトDをAIがやってくれている間に、あなたはメインプロジェクトAを進めればいいんだが、AIがプロジェクトの序盤を軽快にこなしていく様子を見るのはなんともいいものだ。 今のAIの能力を見極め、AI＋人間のちょっとした努力でちゃんと100%まで持っていけるタスクをサイドプロジェクトにする。

音声生成エンジンは意図通りに読み上げてくれないことがあるためときどき人間が矯正してやる必要があるが、Markdown的な自然な書き方として <ruby> タグを使って指定できるようにした。