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AIタグが付けられた新着記事 - Qiita
AIアプリでは、ユーザーの入力をそのままプロンプトへ連結すると、モデルが本来の指示を無視し、内部情報の開示や意図しないツール実行を行うことがあります。これは「プロンプトインジェクション」と呼ばれる攻撃です。 この記事では、手元で小さな検証コードを動かして攻撃の流れを再現し、...
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TL;DR CLAUDE.md でプロジェクト規約を宣言すると、コード生成精度が劇的に上がる サブエージェント並列実行で「調査→実装→レビュー」を同時進行できる カスタムスラッシュコマンドを育てると繰り返し作業がゼロになる 背景 Claude Code (旧 c...
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设计模式学了不用等于没学。整理一下实际项目中真的用到的 5 个模式,不是教科书上的抽象例子,是代码里实际出现的场景。
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本文以 Spring Boot 和 Spring AI 为基础,介绍 Java AI 应用中的异步任务、流式输出、线程池、虚拟线程、超时、取消、背压、租户级并发控制和优雅降级,并给出一个可落地的接口设
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2026 年 9 月,Anthropic 发布了一份报告,点名 7 家中国 AI 公司——阿里、DeepSeek、月之暗面、智谱、小米、商汤、MiniMax——指控它们用各种方式"蒸馏"Claude
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歐盟網路安全局(ENISA)發布最新威脅分析,2025年影響歐盟的資安事件以DDoS最為常見,占比逾半;其次為未授權存取事件,占比接近4成。不過,從事件造成的影響來看,勒索軟體仍是短期衝擊最大的威脅。具有財務動機的攻擊活動占ENISA記錄事件近3成,其中勒索軟體及資料外洩分別占47%及36%。
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AI に実装を任せる範囲を広げていくと、あるところで「では自分は何をしていればいいのか」が分からなくなります。全部読むなら任せた意味が薄れ、何も見ないなら責任が取れません。 手元に残す役割は3つです。作らないものを先に1行書くこと、合否を手元のコマンドで決めること、決めた理由を1行残すこと。 この3つ以外は、任せる側に入ります。以下は、この3つの出どころと、Claude Code の操作に落とした形です。 出どころは、自作の占い bot の回答 疲れたときに AI に占いをさせてみたら、面白かったことがあります。いまは Telegram の bot にしてあります。生年月日を登録する...
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大規模言語モデル(LLM)のマルチモーダル化や巨大化が進む一方で、軽量かつ低遅延で動作する「SLM(Small Language Model)」への注目度が高まっています。 そんな中、Hacker Newsで話題を集めているのが、自宅のコンシューマ環境で学習された0.8B(8億パラメータ)の超軽量意思決定モデル**「Jeff」**です。 概要と注目されている背景 Jeff は、わずか8億パラメータという小ささでありながら、意思決定や構造化出力などのタスクに最適化されたモデルです。最大の特徴は、約30msという爆速の応答速度と個人レベルの環境(Home-trained)で学習可能という...
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「AI時代の具体と抽象」が、この9月にまとまって話題になっていた。 筋書きはだいたい共通している。具体(実装)は AI がやるようになる。人間は抽象(何を作るか、なぜ作るか)を担う。だから抽象の力が差になる。具体と抽象を往復するほど理解は深まる。 半分は正しいと思う。ただ、この筋書きは「その抽象はどこから来るのか」を言っていない。この記事では、そこを1枚足してみる。 今週の「具体と抽象」 先に、何が話題になっていたかを確認しておく。 9月21日、「エンジニア不要論の真実!AIの進化と具体抽象から完全解説」が Qiita に出た。AI に奪われるのは具体の仕事で、仕事の総量はむしろ増...
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AI がコードを書くようになり、「これからは E2E テストが大事だ」「いや、ユニットテストを厚くすべきだ」という議論をよく見かけます。けれども、テストの種類ごとに検出できる不具合は違い、その役割は AI が来ても変わりません。大事なのは、それぞれの役割を意識して使い分けることです。この記事では、テストの役割の違いと、AI と一緒に開発する時にそれぞれの役割をどう活かすかを整理します。 役割は、検出できる不具合の種類で決まる テストの種類を比べる時は、「どれが優れているか」ではなく「どの種類の不具合を検出できるか」で見ると整理しやすくなります。 ユニットテストは、関数やモジュールのロ...
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想定読者 2025年度以降にIT業界に参入したエンジニア システム開発プロジェクトで上流〜中流工程を任されている人 自分の仕事がAIに奪われていると感じているエンジニア tl;dr Meat Proxyで起きる破綻は、AIのせいではなく「己に対して当然求められている責任を己が放棄した結果」である。 生成AIは責任を持てないので、原理的に副操縦士の域をでない。 人間の介在価値は意思と責任を持つことにある。エンジニアよ、意思と責任を持て。 はじめに。 こんにちは。スプーキーズでOpenCode宣教師をしていたすずるんです。 はじめてZennに、それも会社名義で書くわけです...
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一日10,000件のメールをどう仕分けるか イラストはChatGPTで生成しました。 弊社にはHR事業部という部署があります。この事業部は、フリーランスや他社のエンジニアと案件をマッチングさせる事業をメインに行っています。 このマッチング業務を支えているのは、毎日大量に届くメールです。エンジニアの情報と案件の情報を合わせて、一日あたり約10,000件のメールが届きます。件数が多いことに加えて、各社フォーマットが異なる点も厄介です。人間が書いているケースが多いため、記載方法がメールごとに少しずつ違い、機械的に処理しにくい状態になっていました。 さらに、このデータは鮮度が命です。案件や...
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