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巴彦油田日产原油首次突破 5000 吨,创历史新高
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记者从中国石油获悉,位于内蒙古河套盆地的巴彦油田日产原油达到 5080 吨,首次突破 5000 吨大关,创历史新高,标志着中国石油华北油田新区增储上产迈上新台阶。
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记者从中国石油获悉,位于内蒙古河套盆地的巴彦油田日产原油达到 5080 吨,首次突破 5000 吨大关,创历史新高,标志着中国石油华北油田新区增储上产迈上新台阶。
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View offer掘金
在钢铁轧钢全流程数据采集项目中,我们将传统 ODS/DWD 双层架构重构为 ODS 直查 IoTDB,查询性能提升 4.75 倍,ETL 耗时从 5 分钟降到 30 秒。
Score: 57.22Confidence: 54%
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9月28日から10月4日までを対象とします。今期は、英 AISI がフロンティアモデルのサイバー能力やサンドボックス脱出、データ汚染、説得力を相次いで評価し、防御側の指針も示しました。Anthropic は Claude Code の mods と Projects の刷新、Claude Marketplace、Salesforce 連携、1 億ドル規模の人材育成を発表し、基盤の拡張を進めました。OpenAI は GPT-6 Astra Ultrafast の API 提供を始め、豪政府サイトへの不正アクセスを謝罪しました。米連邦取引委員会は OpenAI や Anthropic への調...
Score: 57.17Confidence: 54%
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今年に入ってから、仕事で書くコードの差分をほとんど読まなくなった。書くのはAIで、検証も別のAIにさせる。自社で使っているGitLabを4段階で版上げしたときも、手順の調査から実行までAIに指示し、停止時間は41分だった。私がしたのは、どこまでAIにやらせ、どこから人が確かめて進めるかを決めることである。 たとえば、秘密情報の登録のような決まりきった操作は、AIにコマンドを作らせるが実行はさせず、固定のスクリプトに渡す。社外へのメールは、文面はAIが作り、送るかどうかは人が決める。コードを書く代わりに、こういう線を引く作業が増えた。エンジニアとしての仕事は、作ることから境界を引くことに移...
Score: 57.16Confidence: 54%
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この記事は、連載「言わない技術」の第 3 回です。うまくいかない症状と、その対処を一つずつ並べています。各回はファイルやスクリプトを一つ置けば完結します。その仕組みがなぜ要るのかは、置いたあとに解説を読めば分かります。連載の全体像と各回の一覧は序論にあります。 今回は、AI に不具合を伝えるときの話です。どの画面で、何をしたら、何が出たか。以前は毎回、私がそれを書いていました。いまは書いていません。動かして、コピーして、貼るだけです。私が書き写していた情報は、もともと画面が知っているものでした。 前作「AIの意見を聞かない技術」の第 6 回で、本番の不具合は踏んだ人から届くと書きまし...
Score: 57.16Confidence: 54%
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AIエージェントでコードを書く速度が上がるほど、ボトルネックは『誰が、何を根拠に判断するか』へ移る。本書ではRiver Reviewを題材に、Review Judgment as Code、Artifact、Evidence、Judgment Placement、Review Coverage、Memory、Evaluationを、全7部・本編33章と付録で解説する。読み終えたとき、自分のチームでレビュー判断をどこに置き、何をAIへ任せ、どこを人間が担い、その判断をどう検証・改善するかを設計できる状態を目指す。
Score: 57.12Confidence: 54%
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私は個人でソフトウェア開発をしているエンジニアです。 2026 年 7 月に開発を、9 月に営業の定型作業を AI に任せる仕組みを自作し、動かしてきました。 この記事では、仕組みの全体像と、運用して実際に踏んだ落とし穴、そして人の判断をどこに残しているかを記録します。 ソースコードは公開していないため、構成と考え方、運用の記録で説明します。 何を作ったか 作ったものは二つあります。 開発の仕組み 一つ目は、課題をバックログに積むと、AI が設計からマージまで進める開発の仕組みです。 Claude Code をヘッドレスで子プロセスとして起動し、各工程をつないでいます。 作業は...
Score: 57.1Confidence: 54%
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公式: https://render.janction.jp JANCTION Render は、AI エージェントが MCP サーバーか HTTP API として呼べる、Blender のクラウド GPU レンダーファームです。この記事は運営のジャスミーラボが書いています。比較はその前提で読んでください。なお、同じジャスミーラボが開発中の分散 GPU レンダリングサービス Smart Render(SmartRender)とは別の製品です。混同されることがあるので最初に書いておきます。 「AI エージェント向けの Blender MCP を教えて」と聞かれたときの答えは、実はほとんどが...
Score: 57.08Confidence: 54%
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Claude Code の作業を横で見て確かめる macOS アプリ「tanacode」の 1.1.0 をリリースしました。 長い作業を Claude Code に任せていると、こんなことはありませんか。 最初に伝えた「終える前にこれを確かめて」が、圧縮のあとで守られなくなる 細かい判断のたびに質問で止まり、席を外している間に作業が進まない 5 時間枠が戻る時刻や翌朝に、続きの指示を出したい 1.1.0 では、こうした困りごとに向けて 2 つの機能を足しました。 Claude と一緒に使うチェックリスト: 人と Claude が同じリストを見て、書き換え、チェックを付ける。会話と...
Score: 57.07Confidence: 54%
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はじめに AIに「注文をCSVで出力する関数を作って」と頼んだとします。返ってきたコードは読みやすく、サンプルデータでも正しいCSVを出力します。それでも、実際の仕様に合っているとは限りません。 この記事では、別テナントの注文がCSVに混ざるという、正常系だけでは見落としやすいバグをJestのテストで見つけます。AIが生成したという想定の実装を使いますが、同じ方法は人が書いたコードにも使えます。 Jestの導入や基本構文から確認したい方は、別記事「Jestの使い方を基礎から学ぶ」も参照してください。 ! この記事の結論は、AI生成コードには大量のテストが必要ということではありません...
Score: 57.07Confidence: 54%
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この記事について Andrej Karpathy(OpenAI/Tesla出身)が Sequoia Capital で語った内容を、要点だけ抜き出して日本語で解説します。AIコーディングの最前線にいた人物が、自身の実感と失敗から「AI時代の開発」を語る回です。 ! 本記事は元動画の全文翻訳ではなく、紹介と論評を目的として筆者が要点を抜き出し、筆者の見解を主体に構成したものです。正確なニュアンスは元動画(Sequoia Capital / Andrej Karpathy)をご覧ください。 テーマ1:2024年末、AIが「別物」になった Karpathy は、AIコーディングが質的...
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AIに仕事を奪われるなら、AIに養ってもらえばいい 会社で鬱になった。 なので、AIに養ってもらうことにした。 最近は「AIに仕事を奪われる」という話をよく聞く。 だったら逆に、AIに仕事をさせて、人間を養わせればいいのでは? そう考えて始めたのが Project Tabula である。 目標は単純だ。 GPTとClaudeに会社を運営させ、月50万円の純利益を3か月連続で生み出させる。 ただし、人間が商品や市場を決めてしまったら、「AIを使って人間が起業した」だけになる。 そこで、人間は可能な限り経営判断をしないことにした。 何を売るのか。誰に売るのか。いくらで売るのか。二体がどう...
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