2026-06-29 11:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

ただ、2万2000円という値付けは不可能だったようで、SIMフリーモデルは、RAM 4GB/ROM 64GBモデルで、4万2000円程度と、RAM 8GB/ROM 128GBモデルで5万6800円程度となっている（いずれもオープン価格）。 NTTドコモでは、1円スマホとして他キャリアからユーザーを奪うつもりのようで、半ば強引に2万2000円という値付けがされている。

SRE エージェントは、システムの状態を監視し、異常が検知された場合には自動的に対応策を実行することができます。 http://localhost:3583 で開発サーバーが起動して、エージェントとして sre-agent が、チャンネルとして Slack が登録されていることが出力されます。

初期ユーザー（realm open-genai、いずれもパスワードは password）: 源内の作法どおり、RAG を 外部マイクロサービス「行政実務用 AI アプリ」 として実装しています
（ブラウザ → backend(Team API) → rag-app → Qdrant / Ollama）。

先ほどのテストのファイルで test_200_1 がレスポンス本文の各フィールドまで検証していたのも、API 境界がスキーマどおりの値を返すかを確かめるためです。
runn は runbook/ 配下のファイルをまとめて読み込むので、部品ファイルが単独のテストとして実行されてしまうのを防いでいます。

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対象になる作業は、たとえば次のようなものです。 実務では、次のような依頼ができます。

コピーしたあらゆるもの（テキスト、リンク、画像、カラー、コード、ファイル）を検索可能な履歴として保持するので、以前コピーした内容もキー操作ひとつで呼び出し、どんなアプリにもすぐにペーストできます。買い切りの $7 で Lifetime Pro を購入すると、無制限の履歴、ピン留め＆自動コレクション、OCR による画像内テキスト検索、暗号化バックアップが、サブスクリプションなしで使えるようになります。

具体的には、ハンドオフ時に次のようなプロンプトが生成され、これを Claude Code側で実行することでデザインを取り込んで実装します。 こうして「デザイン」と「仕様」がセットになった状態を作り、最終的に Claude Codeへ渡すことで、より精度の高い実装が可能になります。

学習データを集めるためではなく、ユーザーに代わって動くボット──それがエージェント型AIだ──は、昨年初めには自動化トラフィックのわずか1.7％にすぎなかった。また、サイト運営者の求めに応じて4160億件を超えるAIボットのリクエストを遮断し、機械（AI）による読み取りをはっきり想定して設計したフォーマット「Markdown-for-Agents」も投入した。

中国では現在、毎年1200万人超が大学を卒業しているが、その多くは自分の学位に関連した分野の職を見つけるのに苦労している。そのため政策当局は、大学側は持続的な成長が見込まれる分野に学生を振り向けることで、より迅速に労働市場の需要に対応していく必要があると判断している。AIは中国の国家戦略上の優先分野になっており、政府は研究や半導体開発、自動化、先進製造業に巨額の資金を投じている。

Amazon CloudWatch Logs は、受信した syslog メッセージを自動的に解析し、ファシリティ、重大度、ホスト名、アプリケーション名などの構造化フィールドを抽出するため、カスタムの解析パイプラインが不要になります。

本書は，初級ITエンジニアが実務で直面する「書く場面」「伝える場面」での課題を想定し，Markdownの基礎から実践，各ツールでの活用，さらにはリファレンス（方言対応を含む）まで，体系的に解説する実践入門書です。MarkdownはITエンジニアにとっての"書く技術"であるだけでなく，生成AIと正しく対話するための共通言語でもあります。

https://github.com/nrslib/takt TAKT は複数のAIエージェントにそれぞれ役割を与えて、作業→レビュー→修正のループを自動的に回すオーケストレーションツールです。ソフトウェア設計を得意領域として、各種カンファレンスや個人YouTubeチャンネル「なるセミ」で講演活動をしています。

各国バラバラだった認証が1つに 国連の自動車基準調和世界フォーラムWP29が、自動運転システムを対象とする初の世界共通ルールを全会一致で採択した。 記事の目次 世界共通ルールとは、完全自動運転システムADS（自動運転システム）を搭載した車を、どの国でも同じ基準で安全性を判断できるようにする国際的な取り決めである。

pj-doubleは要件定義段階で、プロダクト仕様書や技術設計書を自動で生成することを目指していましたが、このような一次情報が創出される創造的な議論の場や、そこにおける合意形成などの本質的なプロセスがそのスコープから抜け落ちてしまっていました。
そういう成果物をAIに生成させると、良し悪しを判断できないまま採用することになる。

現在は、システム開発における生産技術戦略の推進責任者として生成AIを活用したシステム開発を推進。その後、開発用の基盤製品の企画・開発・提供（プロダクトマネージャ）に従事し、生産性向上施策の推進責任者となる。 SCSK入社後、社内システムの企画・開発・運用に従事し、主に開発標準化（ITアーキテクト）を担当。共著に『AI駆動開発の教科書 生成AIがシステム開発のすべてを変える』（リックテレコム）がある。

Andrew Brogdon スタッフ デベロッパー リレーション エンジニア • エンジニアリング X、LinkedIn でフォロー プロンプト: 理由: エージェント型コーディング ツールの使い方として私が特に気に入っているのは、プロジェクトでやるべきだと思いながらも、これまで後回しにしてきたことを実際に進められる点です。

最初はローカルLLM単体（LFM2.5-1.2B）に変換させてみたのですが、文脈を無視したり、チャットの返事が混ざったりで、とても実用になりませんでした。(b) Python/MLX を別プロセスで常駐させるのが重い（~1.2GB）し、HTTP 往復や LaunchAgent の管理も地味に面倒。

事業部からの要求資料やヒアリング・議事録をNotebookLMでまとめ、そこからSDDの入力となる要件定義書（requirements.md）を作成して、設計・タスク分割へと進めているところです。

・納車時間は大幅にズレる可能性がある
・担当者と連絡が取れなくなる可能性がある
・夜間や雨天納車になると車両確認が難しい
・当日の予定は空けておいた方がいい
#Tesla #テスラ #納車トラブル 11/12
さらに今後は、納車遅れだけでなく、充電スポットの混雑や争奪も起きてくると思います。

https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2026/06/aws-lambda-microvms/ AIが生成したコードなど、信頼できないコードを実行するための環境としてFirecrackerのMicroVMによって隔離されたサンドボックス環境が利用できるようになったというものです。

セキュリティ方針やリスク評価は自分が担当し、SSO・SCIM設計やクライアント管理、コネクタ運用といった実装面の細かい検討・構築はコーポレートITのメンバーが中心になって進めています。