2026-05-04 11:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

私たちの暮らしをどう変える? 特集一覧 陸上自衛隊の第1師団第1普通科連隊（東京都練馬区）が公式X（ツイッター）で部隊の新しいロゴマークを公開したところ、「好戦的」などとする批判がインターネット上で続出。 自衛隊関係者は「部隊のロゴマークは、隊員の団結や士気高揚など内向きの意味合いが強いが、自分の部隊以外の人たちに見られることを前提に、万人から理解されるものが望ましい」と話した。

「決済を取り消して再実行する」案もありましたが、成立後に決済を取り消す判断はさらに強い混乱を生むため、チームで議論し、PSP で成立した決済は取り消さず、決済サービスの内部状態をPSP側に合わせる方向で仕様を決めました。

この予想（問題#1196）は、「大きな」数に限った原始集合について、ある特定の数学的な和がどのように振る舞うかを問う。問題#1196は原始集合予想を「数が大きくなったときの振る舞い」に拡張したものである。 エルデシュ問題1196とは何かポール・エルデシュ（1913〜1996年）は多作な数学者として知られ、数百に及ぶ未解決予想を収めたデータベースを残した。

問いを「人を増やすか減らすか」という単純な二元論から「組織のアウトプットの品質を悪化させる問題が何であり、どのように解決するか」へ移した結果、この記事では「自律的な存在が生成的かつ継続的に価値を出すための仕組みはどうあるべきか」という問いにぶつかることとなりました。

一方で、ミドルはクラウドやDevOpsが前提化した後にキャリアを始め、分業化され、専門性の高い技術分野の中で主力になってきた世代です。 ベテランには、AIが「人間の仕事を奪うもの」というより、「これまで分業化されてしまった作業を、もう一度自分の手元に引き寄せる技術」として見えやすいのでしょう。

「AIは速度をフロントローディングし、失敗をバックローディングする」 Opsera社が25万人のエンジニアを分析した2026年版ベンチマークレポートに記されたこの一文は、AI時代のソフトウェア開発組織が直面している本質的な矛盾を的確に言い当てている（出典: Opsera AI Coding Impact Benchmark Report 2026）。

AI エージェントはこのアノテーションが残された要素を簡単に特定できるため、どのコードを修正すればよいのかを判断しやすくなります。アノテーション機能を利用すると、ブラウザの要素を選択して、その要素に対するコメントを残すことができます。

今回 VSCode チームが何をしたかというと、以下のような細かいが本質的な変更を積み重ねた： その結果、エージェントセッション中に93%以上のリクエストがキャッシュから再利用されるようになっている。 カスタムスキルを使い込んでいると気づくのだが、スキルが複数のツールを呼び出したり大量の参照ドキュメントを取り込んだりすると、メインのチャットコンテキストがどんどん汚染される。

市場が完全に合理的ならエッジはすぐに消えるが、人間が参加している限り、これらの歪みは形を変えて繰り返し発生する可能性が高いと考えている。しかし市場がランダムウォークに近いのであれば、単純なチャートパターンや過去の勝率だけを根拠に将来の利益を期待するのは危険だと考えている。

毎週「自分の仕事に数字はあるか？」「今週一番印象的だったことは何か？」「そこから経営・マネジメントとして何が言えるか？」を問いかけ続けることで、現場の体験から気づきを引き出す習慣が身についていく。 フォーマットを変えること自体は小さな変化かもしれませんが、全員が現場の体験から経営・マネジメントの気づきを発見する習慣を持ち、それが会社全体の意思決定の質を上げていく。

そんな状況で生活していたので、メンタルも悪化する一方でした」（山本さん） 滞納が続いて利用を止められた大手キャリアとは別のキャリア2社でも、「ブラックリスト」入りしていることが原因でスマホを契約できないままでいた山本さんだったが、2023年に通院先の病院を変更したことで、これまでとは異なる自治体の窓口に相談できるように。

春割ですべての記事が読み放題有料会員が2カ月無料 日経の記事利用サービスについて 企業での記事共有や会議資料への転載・複製、注文印刷などをご希望の方は、リンク先をご覧ください。前日の取引終了後に2027年3月期の連結純利益が前期比9%増の820億円となる見通しと合わせて、最大500億円の自社株買いを発表したことで、好決算と株主還元強化を好感した買いが優勢となった。

さらに、親切にもgit worktreeは、複数の作業ディレクトリで同じブランチを利用するのを防いでくれる機能がついているので、使っていないworktreeがmainブランチなどのよく使うブランチを利用していると、かなり邪魔になる。

Share SpeakerDeck Copyright © 2026 Speaker Deck, LLC. All slide content and descriptions are owned by their creators.。

それでは、実際にGoのコードを用いて、DDDにおけるDIPとDIをどのように実装するのか、具体的な例を挙げて解説していきます。
さらに、Go言語の特性を活かしたDDD実装方法を模索し、試行錯誤を繰り返すことで、徐々にGo言語でのDDD実装に慣れていき、自分たちなりのベストプラクティスを確立していくことができました。

その後、左側のステージで CSS完全に理解した ボタンをクリックすると、条件を満たしていればステージクリアです。 画面右側のエディターに CSS を入力して、左側のステージ上の要素を動かしたり、隠したり、押せる状態にしたりします。

スクリーンショットを頻繁に撮影する機会がある人は是非Flameshotを試してみてください。各種プラットフォームでも利用可能であり、高度な編集機能やカスタマイズ性を求めるユーザーにとっては特に魅力的な選択肢となっています。

その中で取締役COO 幸田が登壇した際の資料の一部を公開します！ SpeakerDeck Copyright © 2026 Speaker Deck, LLC. All slide content and descriptions are owned by their creators.。

この記事では、re:Invent 2025 でプレビュー発表され、2026年3月にペネトレーションテスト機能が GA となった AWS Security Agent を、意図的に脆弱な FastAPI アプリに対して動作させ、設計レビュー・コードレビュー・ペネトレーションテストの3機能で 何が起きるのか どんな結果が得られるのか を、画面と検出結果ベースで紹介します。

まだ読んでいない方は先にこちらをどうぞ！ SKILL.mdを使っている開発者の皆さん、gh skillというコマンドを知っていますか？
ぱっと見、GitHubのリポジトリやPRの操作を最適化させるためのAgent Skillsのように見えますが、実際は SKILL.mdを管理するためのコマンドです。

qwen3-14b（推定 8.3 GB）と gpt-oss（推定 10.5 GB）は VRAM に収まりきらず、一部のレイヤーを CPU メモリで処理しています。 ※ gpt-oss は HTTP 200 で全 run 成功判定ですが、max_tokens=2048 で出力が途中切れしており実質不完全 約1,200字の仕様メモを読んで複数の表を出力する最大規模タスクです。

常に守ることは AGENTS.md
Claude固有は CLAUDE.md
Gemini系固有は GEMINI.md
手順化できるものは SKILL.md
役割分担は agents系ファイル 全部をひとつのファイルに詰め込むより、「常時読むもの」と「必要なときだけ読むもの」を分ける。

移行を検討する開発者の関心は「拡張数」ではなく、「Rust開発環境として必要なLanguage ServerとDebugger Adapterが揃っているか」「プロジェクト固有のビルドスクリプトやテストランナー統合の代替が見つかるか」という実用的な軸に集約される。

（共同通信＝浅見英一） ▽世界的数学者が「ＡＩが自律的に証明した」と宣言 １月、米カリフォルニア大のフィールズ賞数学者、テレンス・タオ氏が自身のＳＮＳで、約５０年も未解決だった「エルデシュ問題７２８番」という数学の予想について「ＡＩが自律的に解決した」と宣言した。

」これだ！記事を書いた筆者かのようなブコメをすれば、必ずスターがもらえるぞ！「筆者です」とは書いてないので、ギリ嘘ではないまあ、おすすめはしないPermalink | 記事への反応(1) | 18:39 ツイートシェア そのブコメは、「書きました。

フローチャート図からも分かるように、基本的には多くのユースケースでGitHub Appsでのトークン生成が第一候補になります。 GitHubログインを使う場合は利用しますが、APIアクセスや自動化用途では基本的にGitHub Appsに置き換えられています。 GitHub の各種トークンの特徴・使い分けについて、フローチャート図を用いて説明しました。

（共同通信＝浅見英一） ▽世界的数学者が「ＡＩが自律的に証明した」と宣言 １月、米カリフォルニア大のフィールズ賞数学者、テレンス・タオ氏が自身のＳＮＳで、約５０年も未解決だった「エルデシュ問題７２８番」という数学の予想について「ＡＩが自律的に解決した」と宣言した。

TSRXの公式ドキュメントでは、Liu et al. (TACL 2024) の研究Lost in the Middleを引用しながら、言語モデルは関連情報が近くにまとまっているときに最もよく機能する という知見を設計の根拠として挙げています。

プロダクト倫理: あなたのプロダクトは誰かを傷つけていないか作者:及川卓也Amazon プロダクト倫理: あなたのプロダクトは誰かを傷つけていないか *1:Anthropicが定義する最高水準のAI安全基準 *2:"You Only Live Once"（人生は一度きり） takoratta
2026-04-28 17:33 及川卓也。

しかし、AIにコードを書かせる際に「どこまで厳密なエラーハンドリングが必要か」「テストはどの程度書くべきか」といったことに迷われた経験はないでしょうか？ 今回は、バクラク事業部の品質の定義やテスト戦略などを言語化し、Claude Codeが動く際にリスクの高い箇所を守るように動いてもらい、テストも同時に生成してもらう、早期テストで時間とコストを節約する試みについてご紹介します。