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Zennの「AI」のフィード
Slack / Teams / Chatwork / メールなど複数チャネルに常駐するAIエージェントを作ると、単一チャネル運用では起きなかった問題に突き当たります。同じ利用者が、同じ内容の質問を別々のチャネルへほぼ同時に投げてくるというケースです。Slackで聞いた5分後に返事が来ないので念のためメールでも聞く、上長にも同じ内容をチャットで相談する——利用者側には悪気がなくても、エージェント側は「別々の質問」として扱ってしまい、微妙に表現の異なる2つの回答を返してしまうことがあります。この記事では、チャネルをまたいだ重複質問をどう検知し、回答をどう一本化するかを整理します。 なぜチ...
Score: 57.18Confidence: 54%
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以前から、個人でT-Potを使ったハニーポットやOpenCTIなどのThreat Intelligence環境を自宅運用していました。 ログやマルウェア検体は少しずつ溜まっていましたが、それらを一つずつ深く調べるにはかなりの時間がかかります。 最近はClaude Codeを調査エージェントのように使い、必要なコードの作成やログの集計、検体の解析などを任せながら、これまで蓄積してきたデータを少しずつ掘り始めています。 今回見つかったPanchanも、その過程で偶然たどり着いたものでした。最初からPanchanを探していたわけではありません。 始まりは、1つの不完全なELFファイルでした。 ...
Score: 57.17Confidence: 54%
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はじめに 20年後のAIの性能は予測できません。現在の大規模言語モデルの延長にとどまるのか、さらに強力なエージェントが普及するのか、ロボティクスまで急速に進むのかは、技術側の不確定要素が大きいからです。一方、社会側の条件はかなりの程度まで読めます。 人口減少、高齢化、企業内部での人材育成、低い職種間流動性は、AIが登場しても20年では大きく変わりません。日本語という参入障壁だけは事情が異なり、AIが直接引き下げる対象になります。本稿はこの区別を前提に、「AIによって仕事の検証費用が下がった場合、日本の労働市場がどう反応するか」を考えます。 そのために仕事を二種類に分けます。判断した結...
Score: 57.16Confidence: 54%
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AIエージェントが、きれいな文章で「対応は完了しました」と報告する。 ところが、データベースを見ると、チケットの状態は間違ったまま。必要な更新が抜け、余計な副作用まで残っている――。 MicrosoftとHugging Faceが2026年10月3日に紹介した ThinkingBox は、まさにこのずれを測るための公開フレームワークとベンチマークです。AIの最終回答やツール呼び出しだけでなく、処理後のバックエンド状態と副作用を、実行可能なチェックで検証します。 変わったのは「AIの答え」ではなく「完了の測り方」 従来の評価では、AIが正しい回答を書いたか、正しい形式でツールを呼べた...
Score: 57.15Confidence: 54%
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はじめに:この本について この本は、誰のためのものか この本は、AIをまだ業務で本格的に使っていないSE・プログラマーの方に向けて書きました。Claude CodeなどのAIに仕事を頼んでみたものの、それらしいけれど使えないものが出てきて、そこで止まっている方にも読んでいただきたい内容です。 中心にあるのは、エンジニアが昔から知っている「決めてから作る」順番、つまりウォーターフォールです。いま「仕様駆動開発(SDD)」と呼ばれているものの中身も、同じだと私は考えています。新しい技術を覚える本ではありません。すでに持っている力を、AIという新しい相手に向ける本です。 章の並び ...
Score: 57.13Confidence: 54%
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作ったものと結論 Layaをローカルで動かし、日本語の文章やJSONから分類・スコア評価・真偽判定を試せる、Web Playground兼APIサーバーを作りました。 ブラウザで状態と質問を編集して結果を確認でき、同じ処理をHTTP APIから呼び出すこともできます。 質問の書き方を調べながら試せるように、日本語ドキュメントもアプリ内に用意しています。 今回の環境は**Ubuntu 24.04+GTX 1070(8 GB)**です。日本語の問い合わせをAPIへ送ったところ、分類・緊急度・要対応の3つの回答を取得でき、モデルがCUDA上で動いていることも確認できました。 できるこ...
Score: 57.13Confidence: 54%
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『リーダブルコード』第3章のテーマは、良い名前の第一条件は曖昧さがないことだ、という話。読み手の立場に立ち、どんな誤解が起こりうるかを先に想像してから名前を決める。 これまでの読書感想はこちら: https://zenn.dev/zhaojiayi/articles/18f8fb8cd9b24f https://zenn.dev/zhaojiayi/articles/1e87c956f3f990 第3章は8つの節に分かれていて、それぞれ実際のコーディング場面を扱っている。 8つの節 3.1節は filter() が題材。 filter は、条件に合うデータを残すとも、条件に合うデータ...
Score: 57.12Confidence: 54%
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前回の #16「AIが書いて、Leanが検査する」 では、AIが作った候補とLeanの検査結果を分けて読みました。 AIに、こんな答えを作ってもらったとします。 すべての自然数は0である。 長い説明とLeanコードも付いています。 でも、全部読む前に一つだけ試してみます。 1を入れたらどうなる? 「すべての自然数は0」なら、1も0でなければなりません。 1 = 0 これは成り立ちません。 たった一つ数字を入れただけで、元の主張に問題があると分かりました。 今回は、AIが作った証明を読むときに、こうやってわざと弱いところを探してみます。 「すべて」と言われたら、一つ入れてみる 元の...
Score: 57.12Confidence: 54%
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Claude Code(claude CLI)と IDE をひとつのウインドウにまとめた macOS アプリ「tanacode」を作り、最初の正式なバージョンとして 1.0.0 をリリースしました。 https://github.com/sny-tanaka/tanacode コードを書くのは Claude に任せて、人は確認と小さな修正だけ。そのために、Claude がいま何をしているか・何を読んだか・並行して何が動いているかを、チャットの横に表示するアプリです。中で動くのはインストール済みの claude CLI そのものなので、いつものスキルや CLAUDE.md、hooks、MC...
Score: 57.11Confidence: 54%
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Claude Code に7つのサブエージェントを置き、メインセッションをPMにして調査・企画・制作・レビュー・公開までを回している実際のリポジトリをもとに、役割分担の設計、CLAUDE.md のワークフロー、ファイル経由の受け渡し、公開承認のガードレール、失敗例、コピーして使えるエージェント定義テンプレートをまとめた本です。
Score: 57.11Confidence: 54%
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「テストしておいて」が実機操作にならないようにする AIコーディングエージェントに、コードの調査、修正、テストを任せたい。ROS 2の開発でも、そのように考える場面はあると思います。一方で、開発用PCから実機へ通信できる環境では、「動作確認」の一言がどこまでの操作を意味するかを決めておく必要があります。 私はロボット開発のエンジニアとして7年の経験があり、業務ではClaude Codeを複数並行で利用しています。本記事は、勤務先の構成や運用事例を紹介するものではありません。公開ドキュメントをもとに、実機から切り離してAIを使うための設計案を整理します。 前の記事では、並行運用で作業が...
Score: 57.11Confidence: 54%
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AIから「したがって解は一意です」という証明案を受け取ったとき、その直前までに解があることも示せているでしょうか。 「二つの解を取ると、それらは等しい」と分かっても、解が一つもない可能性は残ります。この記事では、実数の方程式 ax=b を使い、存在・高々一つ・一意存在を分けて点検します。 AIの証明案をLean 4で検証した記事では、コードが通ることと元の問題を解いたことの違いを扱いました。今回はその手前にある、「結論のうち、どの部分まで証明したか」という読み方に絞ります。 ! 実数の四則演算と、方程式の解の意味を知っていれば読めます。Leanの経験は不要です。例は説明のために作った教材...
Score: 57.11Confidence: 54%
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