2026-07-31 17:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

技術メディア ThinkIT にて連載していた「Windowsユーザーのための WSL2で始める Linux環境構築術」の全29回に渡って執筆を担当いたしました。執筆完了を記念し、構成・内容・文章をすべて見直し、最新の知見を踏まえて全面的にリライトした再構築版として公開しました。 WSLやインフラ、仮想化技術のことでお困りごとがありましたら、ぜひ弊社にご相談いただけますと幸いです。

設計として引っかかると言える人がいて、それを受け止める場があるなら、AIが速く大量に出してくるものは、そのぶん速く磨かれる。もしくは、そのAIの生成物を問題ないと判断した人に向かって言うことになる。いまは、これがないと、AIが出してきたものについて誰も何も言わなくなる。

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種を明かせば当たり前で、送金内容はrequestStateという文字列としてリクエストの中に丸ごと入っていただけなのですが、実際にプロセスを殺してから続きを別プロセスに処理させてみると、「サーバーはリクエストの外側に何も覚えていない」というステートレスの意味がようやく実感できました。

※ 記事とは何の関係もない、ソファーでくつろぐ犬 皆さんは、AI エージェントが生成した PR のレビューをどうさばいていますか？ コーディングエージェントに任せる作業が増えるにつれて、diff の行数と自分が理解している量がだんだん一致しなくなってきました。

さくらインターネットはデータセンターの物理運用からインフラ構築、ソフトウェア開発までを自社で行っているため、ガバメントクラウドの要件の提示時も「どう作れば要件を満たせるか」を早期に見通し、具体的な工程表を描けた。

決定的に計算できる処理(消費税の計算)は、エージェントに生成させるよりもコードで処理する方が確実なため、呼び出し側で通常のロジック(Python の関数)として実装しています。 strandsagents.com 今回は、「請求書・見積書(PDF)から必要な項目を抽出する」スキルを作成します。

しかしNISTは最新版のDNSガイドラインで、DNSをゼロトラストや多層防御を支えるネットワークセキュリティの基盤として位置付け、DNSをポリシー適用や脅威検知を行う重要な制御ポイントとして活用することを推奨している。

Q4 で「組織のルール・承認プロセス」が約4割を占めたこと、AI 活用推進担当者という役割を持つ方が複数来場されていたことは、その問いが至る所で共有されている現れだと感じました。

CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=1 を設定すると、auto-memoryの参照と書き込みが止まります。ただしhooks・スキル・MCPサーバー・CLAUDE.md の自動読み込みまで一緒に無効になる軽量起動フラグなので、メモリだけ止めたい用途には環境変数のほうが向いています。

SHARE Apple 編集部にメッセージを送る Windowsのシステム監視アプリ「タスクマネージャー」を生み出した開発者Dave W. Plummer氏が、Mac向けに同アプリの移植作業を行っていることを明らかにしました。

コーディング・エージェントの利用が爆発的に急増したかなりの部分は、単なる「トークン最大化」――ツールの使い方を習得するためか、あるいは単に何かをやっているように見せるためだけに、企業がAIを可能な限り活用しようとしているだけ――かもしれない。

Level 1 — 5GC概要 Level 2 — 基本手順 Level 3 — モビリティ・QoS Level 4 — サービス/デバイス種別 Level 5 — 応用/最新 辞書的に引く さあ、カリキュラム で全体像をつかむか、上の章から読み始めましょう。

要約の取得に失敗しました。

具体的には、メールの内容を読み取って要点を示したり、類似の過去問い合わせを探したり、大量にあるテンプレートの中から適したものを提案したりと、担当者の作業そのものをAIが肩代わりするのではなく、担当者の判断をAIがサポートする形へと機能を再設計していきました。

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Gartnerのシニアプリンシパルアナリスト、ニティシュ・ティアギ氏は「組織はAIコーディングエージェントの実験段階から本格導入へ急速に移行しているが、多くがトークン消費量増加による財務的影響を過小評価している」と指摘する。

Browser Support CSS Gap Decorations の詳細 vw や vh などのビューポート単位は、スクロールバーのサイズを自動的に差し引きます（:root で宣言された overflow-y: scroll または scrollbar-gutter: stable を使用して表示されることが保証されている場合）。

SHARE Google DeepMind 編集部にメッセージを送る Google DeepMindが開発したタンパク質構造予測AIプログラム「AlphaFold」を手がけたチームが、事実上解体されたことがFinancial Timesの報道で明らかになりました。

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OpenAIとジョージア工科大学の研究者らは総合科学学術誌『Nature』に掲載された研究で、これらのモデルの評価方法がハルシネーション（幻覚）を促す仕組みになっていることを示した。人間がクライアントの発言を捏造すれば、入力している時点で罪悪感を覚えるものであり、その感覚こそが、ほとんどの人にそれを思いとどまらせる。文章を生成し、ユーザーがそれを読み、AIにとってはそれで取引完了となる。

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