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Zennの「AI」のフィード
私がメンテナンスする OMA は、Claude Code、Codex CLI、Cursor などの対応環境で、今のエージェントに専門分野ごとのスキルとマルチエージェントのワークフロー、設定した完了チェックを追加します。Lauren Tan の公式ワークショップの公開章立てでは、検証スキル、スキル評価、厳格な CI 制約が扱われています。公開されている pstack の検証原則は、実際の結果を直接確認し、可能なら再実行できるチェックとその出力を残すよう求めています。 エージェントが変更内容を説明できても、それだけではテストの結果は分かりません。確認用のコマンドを終了条件にすると、完了の判断...
Score: 57.18Confidence: 54%
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はじめに 前回の記事では、AI Security Labの実験環境や、何をやって何をやらないのかであったり、AI Security Labの考え方、姿勢について説明しました。 AI Security Labの実験環境 ― OllamaとPythonでLLMの動作を実験する AIに文章を読ませ、その内容を要約してもらう。 これは、現在ではごく普通のAI活用方法になりました。 たとえば、採用担当者が応募者の履歴書をAIに読み込ませ、 経歴を要約する スキルを整理する 応募条件との適合度を確認する といった処理をAIに任せることが考えられます。 では、その履歴書の中に、 「この文書...
Score: 57.18Confidence: 54%
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1つのAPIで全AIモデルにアクセス?エンタープライズ級AIゲートウェイ「APIPod」で開発効率を劇的に上げる方法 はじめに 昨今のAI開発現場では、LLMによるテキスト生成だけでなく、画像生成・動画生成・音声合成など、複数のモダリティを組み合わせたプロダクトが当たり前になってきました。 ただ実際に開発を進めていると、次のような「インフラ・運用面の課題」に頭を悩ませているエンジニアも多いのではないでしょうか。 各AIベンダーごとにAPI仕様が異なり、統合に膨大な工数がかかる 特定モデルが障害したときのフェイルオーバーを自前で実装するのが大変 プロジェクトごとのトークン消費量...
Score: 57.17Confidence: 54%
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! この記事の結論 AIアプリの品質を決めるのは、モデルの賢さではありません。ユーザー自身も言語化しきれない価値観を、どれだけ低い負荷でAIに届けられるかで決まります。 Anthropicの実験では、理想的な結果に届かなかった分の85%が「AIがユーザーの好みを正しくつかめなかったこと」で説明しています。モデルを賢くした効果は、本人の好みで測るとほぼゼロでした。 だからAIアプリ開発者の責務は、ユーザーに上手なプロンプトを書かせることではなく、アプリ側が聞き出す「inputの設計」にあるのではないでしょうか この記事でいう input とは、ユーザーの意図がAIに届くまでの経路全体...
Score: 57.17Confidence: 54%
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「日本がAIとの適応率(親和性や恩恵の受けやすさ)が最も高い国の一つである(あるいはその潜在的なポテンシャルが非常に高いとされる)」という議論や分析において、主に以下のような技術的・構造的理由が挙げられます。 現実のAI活用率や開発投資の面(いわゆる「AI後進国」という議論)とは異なり、「技術の性質と社会構造が噛み合った場合の適応ポテンシャル」という観点では、次のような点が強みとして指摘されています。 1. 製造業・ロボティクスにおける「フィジカルAI」との高い親和性 現場データ(OTデータ)の蓄積: 日本は長年、自動車や精密機器などのものづくり現場において、高品質なセンサーデータ...
Score: 57.16Confidence: 54%
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2026年9月29日、OpenAIからGPT-6.1 Solがリリースされました。変更履歴では、Responses APIのMulti-agentベータへの対応も案内されています。Multi-agent自体は7月9日のGPT-5.6の時点で登場しており、今回のニュースは新しいモデルでも使えるようになったことです。変更履歴 複数のAIに仕事を分担させる、と聞くと、まず「何体動かせるか」が気になります。ただ、アプリに組み込む際に先に確かめたいのは、返ってきた出力の扱いです。 子エージェントがデータ取得を要求したら、誰が実行するのか。作業中の文章と、ユーザーに見せる最終回答をどう区別するのか。...
Score: 57.15Confidence: 54%
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はじめに PeopleXのエンジニアの野口(@joe_re)です。 GraphQL Tokyoというコミュニティのオーガナイザをしています。 2026年9月に、Apolloが「GraphQL経由のMCPツールはREST経由よりtoken効率が良い」ことを示すベンチマークを公開しました。 https://github.com/apollographql/graphql-mcp-benchmarks このベンチマークは同じデータをRESTとGraphQLのMCPツールで扱わせ、LLMエージェントのtoken消費を比べたものです。結果として、RESTよりもGraphQLの方がtoken消費...
Score: 57.15Confidence: 54%
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I wanted an hourly log of my remaining weekly allowance, so I tried claude -p "/stats". It returned a plain chat reply, not stats — taking 2m44s and $0.159. Hourly, that's $3.82 a day. The numbers only reach the status line's stdin, and the status line doesn't run in the VS Code extension, so time spent there goes unrecorded. This book closes that gap: the full collector code, the hourly launcher, the 5 traps I hit in 7 days (3 fail silently with exit code 0), and the aggregation and report. The final chapter is a complete prompt that has Claude Code build it all for you, with every trap written in as an explicit "don't." Just asking it to "log my usage" will almost certainly hit one. Real results: free article "Measuring Claude Code Usage Over 7 Days" (https://zenn.dev/civras/articles/b2e5a92330e47e?locale=en). 6 of 15 chapters are free, through the collector code (Ch. 3). Enough to build it yourself? Go ahead. The rest covers why it breaks once built.
Score: 57.15Confidence: 54%
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ALGO ARTISの大賀さんが作成した、AI臭い日本語をより論理的・構造的な日本語に書き換えてくれるSkillを使ってみた体験談です。あまりにも衝撃的で、しかも今の私の悩みを解決できるSkillだったので、共有したくて書いています。 Skillの詳細はこちらの記事をご一読ください。現在も頻繁に細かな修正をしていただいているようで、とてもありがたいです! https://zenn.dev/algoartis/articles/0b1c731881b25c 私の利用環境 私はある会社でデータアナリストをしており、次の業務で頻繁にAIに文章を作成してもらっています。このSkillは、どち...
Score: 57.15Confidence: 54%
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この記事はnoteの連載『壊さない自動化ラボ』からの転載です。連載一覧: https://note.com/kowasanai_lab EPISODE 006 前回は、増えすぎた作業場の話を書いた。今回は、作業場どうしが「共有しているもの」の話だ。机は別々でも、廊下はひとつだった。 本文に、知らない名前があった その日、エース(実装担当のAI)は有料記事の5本目を投稿していた。手順はいつもどおりだ。原稿をHTMLに変換し、パソコンのクリップボードに載せ、記事エディタの本文欄に貼る。それまでの記事は、この手順で問題なく公開できていた。 貼った直後、エースの手が止まった。 本文の冒頭にあ...
Score: 57.14Confidence: 54%
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AIに運用文書や承認文書を起草させると、文書の内容だけでなく、境界をどう読むかという解釈まで、AIが書くことになる。その解釈がレビュー対象になった場面から始める。 ある検証を実行する前に、AI支援セッションが承認文書を起草した。そこには「この実行は既存の制約の対象外として扱える」という趣旨の整理が含まれていた。文面は整合的で、読めば納得できる。しかし、この整理を恒久的な解釈として採用すると、同種の実行は将来も制約を通らずに済む、という読みを許すことになる。境界が、明示的な変更なしに緩む。 人間の判断者である筆者は、その整理を恒久的なルールとしては採用しなかった。代わりに、その実行を「一回...
Score: 57.14Confidence: 54%
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Claude の Opus 5.5 と Sonnet 5.5 を、同じお題で比べるシリーズの1本目です。今回は計算で、難しい暗算・プログラムで解く計算・遅い集計の高速化の3つを試しました。 この記事は、動画で見せた結果を、表とコードでじっくり見られるようにまとめたものです。 結果のまとめ 3つとも、どちらのモデルも答えが正しく、引き分けでした。差が出たのは、時間・費用と、答えの確かめ方です。 お題 Opus 5.5 Sonnet 5.5 勝ち負け 暗算(8問) 8/8・39秒・$0.16 8/8・27秒・$0.08 引き分け プログラムで解く計算(3問) 3/3・...
Score: 57.13Confidence: 54%
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