2026-06-24 00:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

「家に不在の時、『明日、家におらん』と言うことがありますか？」「ノートを使い切った時、『ノートが詰まった』と言うことがありますか？」 など、言葉についての質問に「はい」「いいえ」で答えるだけで、出身都道府県とそのエリアまで当てるというWebサービス「出身地鑑定!! 方言チャート EXTRA」がXで再び拡散し、「よく当たる」と話題になっている。

人間がやるのは、WBSの備考に貼られたイシューのリンクから詳細を把握し、WBS全体から「いまプロジェクトがどこにいるか」を俯瞰すること。 これが成り立つのは、single-file-wbs が最初からAIを第一級のユーザーとして設計されているからだ。この single-file-wbs 自体、設計の相棒としてAIに保守させながら育てている。

　AI 後の世界で、貴重なのは人間のリソースですが、自分が「出来たように見える」ソースコードを、サブミットすることは、プロダクトの品質を壊す事にもつながりますし、自分のコグニティブロードを使うレビューを他人に丸投げしているようなものです。

追加で判明したのは、顧客の氏名またはメールアドレス124人分、取引先の情報28人分、退職者を含む従業員の情報2300人分、顧客の固有識別子6万449人分。マネーフォワードは6月23日、ソースコード管理サービス「GitHub」への不正アクセスで個人情報が流出した可能性がある件について、精査が完了したと発表した。

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教育学の専門性、進学校での読解指導経験、人材開発領域での知見を統合し、「読解力を子育てに活かす」独自の家庭教育メソッドを体系化。

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参考:
docs.npmjs.com/staged-publishing ^
OIDCの「リポジトリ権限を持っただけで公開できる」問題を緩和する最後のレイヤー。

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同省では、これらを踏まえ、既に技術・品質の基準に基づき登録を行っている現行の「情報セキュリティサービス審査登録制度」に登録しているサイバーセキュリティ・サービス提供事業者を対象に、「事業者の適切な運営体制」を確認する認定制度の創設を検討し、2026年度に詳細設計を進め、2027年度中の運用開始を目指している。

また、設計書をレビューしたにもかかわらず、実装PRでも結局コードを細かく見てしまい、二重レビューのようになることもありました。 AIコーディングで品質を安定させるには、コードそのものだけでなく、コードが正しいと判断するためのプロセスを作る必要があると感じています。

進学校での現代文指導を通して、読解力こそが思考力・自己理解力の土台であり、生きる力の基盤となることを確信する。教育学の専門性、進学校での読解指導経験、人材開発領域での知見を統合し、「読解力を子育てに活かす」独自の家庭教育メソッドを体系化。

また、このMCPを利用するためのRoleはこのSOC Agentにおいて基本的に以下の4つで、SPLを実行するためのRead権限があれば十分でした。高度な分析を必要としないため、sonnetのモデルで動かしています。IOCの種類や調査するログの種類によって呼び出すSubAgentを分けることで、効率的に必要な情報を取得できるようにしています。

特に、敵対勢力が現時点で暗号化されたデータを収集しておき、量子コンピュータが実用化された後に解読する「Harvest Now, Decrypt Later」のリスクに言及し、機微なデータや重要インフラ、デジタル経済を守るために暗号面の強化が必要だとしている。

新しいメールアドレスを設定した場合、これまでのアドレスはエイリアス（予備メールアドレス）に設定され、引き続きメールを送受信したり、各Googleサービスへのログインに利用したりできる。

https://speakerdeck.com/mayuki/build-your-own-apps-with-ai-20260529-dotnetnew 我が家には Tailscale VPN サーバー用の Raspberry Pi があるし、それを Web サーバーとしても活用するのはアリだなーと思ってやってみました。

https://newsroom.kddi.com/news/assets/2026/kddi_nr_s-71_4593/kddi_nr_s-71_4593_pdf_01.pdf お客様のデータを確実に保護し、将来的・潜在的なリスクを排除するために、お客様のメールパスワードの変更が必要となります。

今回は自前の演習リポジトリ、設計レビュー型の1on1、AI利用前提で小さなツールをゼロから作る実務課題、という組み合わせでしたが、それ以外にもさまざまな方法があると思いますし、それもAIの進化によりどんどんハードルが低くなってくることでしょう。もちろん、最終的にはAIが100%コードを書くことを前提とした学習を想定していますが、今このタイミングだからこそ自分で手を動かすこともできると考えました。

このように、Cost Explorer で「サービス」の絞り込みで LLM モデルを指定した上で、「グループ化の条件」に feature を表すタグキー（サンプルでは myorg:myapp:feature）を指定すると、feature-a と feature-b のコストが分かれて表示されます。