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随着苹果将Apple Intelligence进一步深度整合至macOS系统,一款名为RemoveMacAI的开源工具近日在Mac用户社区引发广泛关注。该工具专门用于关闭Apple Intelligence功能、删除已下载的本地AI模型,并阻止系统再次自动下载相关文件,从而帮助用户释放宝贵的存储空间。 阅读全文
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はじめに Anthropicは2026年10月6日、ニュースの「Announcements」に 「Expanding the Cyber Verification Program」 を公開しました。審査を通過したセキュリティ専門家(qualifying security ...
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Mistral Large 4を無料で試せるマルチモーダルAIプレイグラウンド Mistral Large 4 は、テキストと画像を扱える汎用マルチモーダルAIモデルです。コーディング、ドキュメントに関する質問、文章作成、ツール呼び出し、構造化JSON出力などを試せます。...
Score: 57.37Confidence: 54%
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ChatGPT の dots(常時稼働のエージェント)に「次に何をやるか」を考えさせて、手を動かすのは Claude Code、チェックは Codex。この三者を、人がコピペで中継せずにつなげないかと試している記録です。 先に正直に書いておくと、まだ試験運用です。一応動いてはいますが、連携の仕組みはまだ浅く、細かいところは調整しながら回しています。 なので「みんな入れたほうがいい」とまではおすすめしません。試してみたい人が自分の Claude Code に貼れるよう、使っているプロンプトをそのまま置いておきます。 仕組みは「dots が依頼ファイルを置く → 拾い役が Claude Co...
Score: 57.17Confidence: 54%
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AI生成コードのレビューは全行読む必要ある?契約とテストで絞る設計 この記事の要点 AI生成コードのレビューは、全行を同じ密度で読む必要はなく、「契約」と「テスト」で機械的に守れる部分と、人が読むべき部分に分けるのが現実的です。 契約(入力と出力の約束事)をテストで固定すると、人は実装の中身ではなく「契約そのものが正しいか」に集中できます。 認可・金銭・データ破壊など、契約で表しにくい領域は、AI生成であっても従来どおり人が精読する必要があります。 はじめに:AI生成コードのレビューで消耗していませんか AI生成コードのレビューを、全行同じ密度で読み続けるのはつらい作業です。...
Score: 57.17Confidence: 54%
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AIは、会話が終わると全部忘れます😇 だから「同じ罠に二度はまらない」ためには、罠をどこかに書き残すしかありません。問題は、その「どこか」をどこにするか。意外と、ここで差がつきました。 日本株のAI銘柄スクリーニング&継続学習端末「ALPHA FORGE(アルファフォージ)」を、Claude Code と二人三脚で個人開発しています。今回は、運用中に踏んだ3つの罠と、それぞれをどこに書き残したかをまとめます🗂️ ! 【要約:この記事で伝えたいこと】 AIに起動してもらった裏方の処理が、会話を閉じた瞬間に道連れで止まり、翌朝まで定期実行がお休みしていた🌙 自動起動も、古い記録ファイルのせ...
Score: 57.16Confidence: 54%
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💡 本記事について 本記事は、AIの実験・活用メディア「大人のAIアソビ」の技術サテライト版です。 キャラクター(武将クマの「ぷれい」&青髪AI美少女「ジェミー」)による軽快な掛け合い・オチ対話劇の全文は、👉 本館の元記事 にて公開しています。 📌 3行でわかるこの記事の要点 広告を押した瞬間に画面が真っ黒になりタスクキルしか効かない現象がAndroidで多発 現場プレイヤー検証の完全手順「アプリ再起動 ➔ キャッシュ消去 ➔ 広告ID削除・再取得」を徹底図解 もう一つの定番エラー「広告が見つかりません」と表示される原因と対処法も合わせて解説 1. なぜ待っても動かない...
Score: 57.16Confidence: 54%
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はじめに 0。 これが今回の数字です。何の0かというと、このタスク(Zenn/Qiita技術記事の自動投稿パイプライン)が今回のセッションでgit fetchやgit log、複数のファイル読み込み、Web検索、そして数千文字規模のJSONを返す大きめのツール呼び出しまで一通り終えた後に、自分自身のセッション管理ツール(get_session)へ問い合わせて返ってきたcontext_usage.used_tokensの値です。 このツールはsession_context.model(現在動いているモデル)やexternal_metadata.last_served_model(直近の...
Score: 57.15Confidence: 54%
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コード経験ゼロから、AIに言葉で説明してゲームを作っている韓国の個人開発者です。最初のゲーム「Sperm Race」(ゆるい精子レースゲーム)はGoogle Playでリリース済みです。「AIでゲームを作るといくらかかる?」とよく聞かれるので、無料の計算機を作りました。 ただ、その計算機が当たっているのかは自分でも分かりませんでした。そこで、リリース済みのゲームの条件をそのまま入れてみました。 入れた条件 ジャンル:レース/規模:小規模/絵柄:シンプル・ベクター/2D キャラ3、BGM3曲、対応言語13 広告・アプリ内課金・セーブ、Android、エンジンはPhaser(実際は素...
Score: 57.13Confidence: 54%
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私は英語を身につけたいと思っています。海外のコンテンツや一次ソースに直接触れられるようになりたいですし、いつか海外で働いてみたいという気持ちもあります。 そうなれば、仕事のやり取りも英語です。いまはClaude Codeに、毎日日本語で仕事を頼んでいます。たとえば「昨日のデプロイ以降エラーが増えているので、原因と影響範囲を調べて」のような文です。英語のチームなら、これをどう言うのでしょうか。 教材の例文を覚えるより、こうした自分の仕事の文を英語で言えるほうが役に立ちそうです。そこで、送ったプロンプトを英語でどう言うかを、入力欄の上に出すmodを作りました。 https://github....
Score: 57.12Confidence: 54%
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! この記事は何の話か(3 行まとめ) 静的解析のように完全にはなりえない道具に AI の敵対的レビューをかけると、反例探しが終わらず、指摘をすべて封じると道具そのものが使えなくなりました(試算では網羅できる要素が388件から1件に) 信じてよい前提と、前提が破られたことを見つける検知器を明文化し、指摘を3つに分類させると、どこを直すべきかがはっきりしました それでも指摘はまっすぐには減らず、最後にやりとりを終わらせたのは「実データの誤判定につながる指摘だけをブロッカーにする」という止める基準でした Codex に敵対的レビューを頼むたびに「ブロッカーがあります」という返事が返って...
Score: 57.11Confidence: 54%
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前編で読みの良さを確かめた Irodori-TTS v4.1-Small に、「清水寺」のような単語だけを読ませたところ、声の前後に BGM のような音が鳴りました。原因を参照音声の条件に絞って切り分けた結果、参照音声にかけていた下処理 (無音を詰めて音量をそろえる) が主な原因と出ました。 結論 参照音声に下処理をかけると、短い入力 8 文 × seed 2 の 16 本すべてで、声の前に音が出ました。下処理後の長さを 12.87 秒にしても 15.54 秒にしても、2 回つないで 25.74 秒にしても同じです 同じ録音を切っただけの参照では、25.69 秒・15 秒の 32 ...
Score: 57.1Confidence: 54%
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