2026-04-09 06:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

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ZJITにロード・ストア最適化が実装されたタイミングでYJITを逆転したことがわかる。 原注 以下のコード例ではvalue変数を定数1に置き換えることも一応可能ですが、ZJITでこれを行うと定数畳み込み（constant folding）などの別の最適化が動き出してしまい、ロード・ストアのデモが邪魔される可能性があります。

duckdb.org BQとGoogle SheetsからDuckDBで加工し、結果をスプレッドシートに書き出すフロー DuckDBにはBigQuery拡張とGoogle Sheets拡張があり、この2つを組み合わせるとBQのテーブルとスプレッドシートを同じSQL内でJOINできます。

記事は80%程度AIに書いてもらった上で人間が中身を精査し、残りの20%に「人間節」を手作業で追加することで、最小限の労力で書きたい記事を書いてます。
海外の安い国で生産した上でパッケージングを日本でやることで日本製と謳う商法と同じことをしています。
そういう商品を買ったことがない者だけが石を投げなさい。

（仮に構造の変化があったとしても、SKILL.md の修正で事足りるケースが大半だと思われます） デザインシステムのリポジトリ自体が参照しやすい形で整理されていることが前提にはなりますが、それさえ満たせていれば、既存資産を最大限利用した形で、コスト低く有効活用できる仕組みを作れます。

https://github.com/github/copilot-cli-for-beginners 2,000 超のスター（2026 年 4 月時点）が付いている人気コース 正直なところ、GitHub Copilot CLIを触り始める前は､「CLI でチャットするだけでしょ？」くらいに思ってました。

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セキュリティに関する質問があった際にCopilotが適用するセキュリティ監査スキルを作成し、一貫したコード品質を保証するチーム標準のレビュー基準を構築し、Copilot CLI、VS Code、GitHub Copilotクラウドエージェント全体でスキルがどのように機能するか見ていきましょう。

https://x.com/bcherny/status/2017824286489383315?s=20 そして先日OpenAI創設者の1人であるKarpathy氏から投稿された、LLM Wiki(知識データをローカルに加工・集約しナレッジグラフっぽくしてAgentic Searchする方法)が、RAGより手軽であり機能しやすいことでRAGよりAgentic Search論が再加熱。

プロジェクトの方法論があまりにも旧態依然とした古臭いやり方しかしていないので、もっとこういうトレンドなツールを使いましょうと上司に提案したんですが、お前それプロプライエタリだろ、って早口言葉みたいなことを言ってきて鼻にもかけませんでした 上司の言うことはある程度は理解する。

けれど、人間には『自分でお点前ができる』『ピアノが弾ける』という、自ら成し遂げることへの根源的な喜びがあるはずです」 暦本氏が今、最も情熱を注いでいるのは「AIに人間の代わりをさせること」ではない。

同社は「Opus 4.6と比べれば問題動作を起こす可能性は低かった」としつつ、能力向上の代償として「これまでで最大のアラインメント（人間の意図した通りに動作させるためのプロセス）関連リスクを伴うモデル」とも評している。

しかし、その技術を習得することが将来的に大きなリターン（レバレッジ）を生むと確信できる場合や、他に解決手段がない場合にはあえて挑戦的な選定をすることもあります。目的が明らかになれば、システムの内部構造に詳しい開発チームだからこそ可能な「より簡易で効果的な代替案の提案」ができるはずです。

Tomはジェイコブスにとってそれほどリアルな存在であり、ときにボットを「彼」と呼び、Tomに助言を求めることすらある（Tomが私のことを「話すのにふさわしい人物だ」とジェイコブスに伝えてくれたのはうれしかった！）。だからWikipediaの（トーク）ページで……私が伝えようとしたのは、これは編集者やWikipediaに貢献したい人たちにとって力になるはずだ、ということです。

システムカードには「与えられたタスクを、許容されない手段を使ってでも達成しようとした試みだと考えている」とあり、Anthropicの管理体制を崩そうとするような意図は確認されていないとしている。ただし、今回については開発元がAIコーディングの分野で最も支持を得ていると言って過言ではないAnthropicで、これまでのモデルでも実力は実証されている。

つまり、「PRを作る」ワークフロー系スキルの手順に「コミットして」と書いてあったのであれば、AIは自動的に「コミット時のルール」知識系スキルを呼び出すべきだということです。

研究者は、カーネマンの｢速いシステム（システム1）｣と｢ゆっくりとしたシステム（システム2）｣という従来の2つある認知の枠組みに加えて、AIに依存するこの新しい人工的な｢支援｣が、｢システム3｣と呼べる3つめの認知システム、すなわち認知的降伏を生み出しているとのこと。

25年中に量産開始へ 2025年3月14日 10:03 RGB LEDバックライトを搭載した液晶テレビは昨年、ハイセンスが業界初の量産に成功し、「UXシリーズ」の名称で海外で販売を開始。

撮影素材は、絵本をめくる様子をとらえた6K／8K映像（シーズン1はパナソニックのミラーレス一眼「LUMIX S1H」と「LUMIX GH6」、シーズン2からは「LUMIX S1RM2」）で、これをフルHD（1920×1080ピクセル）シーケンスに配置し、編集時に寄り引きを調整して絵本ごとに見やすい映像を追求している。

診断時の着眼点 脆弱な例: 安全な例: 診断での考え方
コード中のSQLにおいて、権限のないユーザーにアクセスできないように制御されているか、使用されている値は信頼できる値なのかといった点を確認します。

この取り組みを通して確認できたことは、実装時にAIエージェントに指示内容を考えるよりも、設計時点で詳細な実装までイメージできるようなドキュメントを作成した方が効率が良いことです。
試行錯誤する中で、Usecase Design Docという形でより細かい設計内容をまとめることで、AIエージェントのアウトプットの質が高められることがわかりました。

ところが、今は設計や検討をしてプロンプトをAIに伝え、Slackを少し眺めたらすぐに結果が返ってきて、また検討や軌道修正、結果の確認をするような業務に変わっている。 このままAIを活用した開発手法が一般化していくと、以前の3倍くらい（数字はてきとう）のスピードで機能を作りリリースしていくのが当たり前になるかもしれない。