2026-06-10 17:02 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

chatgpt image 2.0などでWebサイトを画像として出力 画像からパーツを１枚の画像にグリッド状に並べてもらう Claude designでパーツの切り出し Claude CodeにWebサイトの画像（設計図）と切り出したパーツを渡してWebサイトとして組み立てもらう ぜひ参考にしてみてくださいhttps://tbde.co.jp/。

AI活用のレベルをレベル 1（速く作る）／レベル 2（正しく作る）／レベル 3（必要なものを作る）と分けてきましたが、最大の主張は、これらは「どれか1つ」ではなく段階的に積み上げて初めて成立する、ということです。

防衛省があらゆる政策でスピードを重視していると説明したうえで、ドローンなどの無人アセット（人が搭乗しない装備）について「安価で大量に迅速に生産できる力を求められる時代になりました」とし、企業に提案を呼びかけた。防衛省の外局である防衛装備庁は、攻撃型のドローンに対処する「迎撃ドローン」を早期に取得するため、民間企業からの提案募集を開始した。

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参考としてクラウドのKimi K2.6(1T MoE)と比較したところ、ローカルモデルが全滅したProc/Lambdaのreturnの違いやdeferの実行タイミングを正確に回答しており、パラメータ規模の差が言語仕様の深い理解に直結していることが分かりました。

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「本材料により磁気メモリの高速・省エネルギー化が実現されることで、AIやデータセンターにおける電力消費の課題解決に貢献するとともに、光通信と電子回路をつなぐ次世代高速情報基盤を支える中核技術としての展開が期待される」（研究チーム） 研究結果は、国際学術誌「Applied Physics Letters」に8日付で掲載された。

普及率の数字は出典によって異なるが、世界の金融取引のかなりの部分がいまもCOBOLの上で動いているのは多くのレポートでも指摘されている *11:2026年2月、AnthropicがClaudeでCOBOLコードを解析・変換できると発表した直後、IBM株が約13%下落した（2000年以来の下げ幅、月間では約27%下落）。

Haskellの抽象的な概念（型システムからFunctor、Monadまで）を、集合や代数構造といった「馴染みのある数学の言葉」を補助線にして読み解く入門書。難解な理論を学ぶためではなく、Haskellの挙動を理解するためのツールとして数学を活用するスタイルで解説します。そのため、数学の教科書というより物理の教科書の雰囲気に近いです。 エンジニアのための情報共有コミュニティ。

あわせて、IAM認証でログインする各ユーザーには通常時は参照権限のみを付与し、書込系権限が必要な場合だけGitHub Actionsの承認付きワークフローから一時付与する運用にしました。 本記事では、共用DBユーザーによる運用から個人のIAM認証を使った運用へ移行した背景と、MySQLロールの一時付与を実現するための構成例を紹介します。

本資料では、現行システムをゼロから再実装する独自のAIワークフロー（5つのフェーズ × 3層のエージェント構造、71体のサブエージェント）、Python・FastAPI・htmx という技術選定、そして大規模なシステム改革を淀みなく進めるための組織づくりまでを紹介します。

「Google翻訳」アプリの「ライブ翻訳モード」を利用する際は、任意のヘッドフォンを接続することで、話し手のトーンを反映した同時通訳を70以上の言語で体験できる。 Gemini 3.5 Live Translateはストリーミングで音声を処理しながら、文脈を待って品質を高めるか、即時に訳して話し手と同期するかのトレードオフを動的に調整するという。

自分たちの業務を良くするために自力でVBAやGASを覚えてコードを書いて現場の課題を解決してきた人たちが集まる環境で DX推進の整備を行う場合、 Pull Request（PR）も、人間によるコードレビューも、本当に必要なのでしょうか？ 結論を先に言えば、ドメイン知識を持つ現場の専門職が自分たちの業務のためにコードを書く場合、IT業界の標準的な開発フローをそのまま持ち込む必要はありません。

要約の取得に失敗しました。

前編となる第1回の記事では、私が自宅で運用している Kubernetes クラスタを題材に、「なぜ自宅にクラスタを持つのか」という動機や、趣味の環境であってもあえて「本番相当」に扱うことで得られる学びについてお話ししました。

また、更にユーザー数が増えた場合にもクライアントでの偽陽性率が多少上がることを許容し、サーバー上で低偽陽性率の Cuckoo Filter を適用する2段構成とすることで耐えられそうとは思っています(こちらは未実装なので机上論になりますが)。

──自分のために開発したツールが、どう他の人にも普及していったんですか？ AIエージェントが外部のツールと連携して使えるようになるのは便利なので、「Shepherd」の存在に気づいたエンジニアたちが、自然と使い始めていったんです。

また不要になったモバイルバッテリーを処分したことがある人のうち、18.3％が禁止されている「通常の家庭ごみとして処分した」と回答した。それによると58.8％がモバイルバッテリーを所有しており、このうち約3割が「異常に熱くなった」「膨張した」「異音がした」「焦げたようなにおいがした」といったトラブルに見舞われていた。

以前は「コードを書く→実行する→結果を整形する→資料を作る」という各ステップを人が繋いでいましたが、今はそのフロー全体をAIと協働して進められるようになりました。正確性については検証が必要とはいえ、これまで計画立案や解析以上に時間を取られることも多かった部分を一定サポートしてもらえるようになったのは非常に助かりました。