このブログ記事では、著者が自分自身のデータセンターを所有することの利点について述べています。このデータセンターは数年間運用されており、いくつかの重要なポイントが挙げられています。

まず、自分のデータセンターを運営することで、コンピュータリソースを自分で管理できるため、クラウドプロバイダーに依存することによる高コストや依存関係を避けることができます。次に、データセンターを所有することは長期的にはかなりコスト効率が良いとされています。著者は、クラウドサービスを利用した場合のコストが約2,500万ドルになるのに対し、実際のコストは約500万ドルであると見積もっています。

また、データセンターの運営は実践的な問題解決や優れたエンジニアリングの実践を促進し、クラウド特有の問題ではなく、技術的な側面に焦点を当てることができます。電力と冷却については、データセンターは約450キロワットの電力を使用し、エネルギーコストを節約するために外気を利用して冷却しています。

インフラ面では、600台のGPUを搭載したカスタムビルドのマシンや、約4ペタバイトのSSDストレージを持つデータストレージユニットが含まれており、速度と信頼性が確保されています。ソフトウェア管理には、ワークロード管理のためのSlurmや、機械学習モデルを監視するためのカスタム実験追跡サービスを使用しています。

システムはシンプルさを重視して設計されており、さまざまなコンピューティングタスクに対応できるように簡単にスケールアップできます。著者は、読者に自分自身のデータセンターを構築することを考えるよう促し、技術における自立の楽しさと利点を強調しています。

この投稿は、技術やエンジニアリングに興味がある人々に、自分のコンピュータリソースを管理することの利点について考えるよう促しています。

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著者は、ウェブアプリのダッシュボードの読み込み時間が1秒から10秒に大幅に遅くなったことを経験しました。最初はReactに関連する問題を疑いましたが、調査を進めるうちに、問題はSafariブラウザに特有であることがわかりました。そこでのレイアウト処理が異常に時間がかかっていたのです。

徹底的なデバッグを行う中で、バイナリサーチ手法を用いて原因を特定しました。その結果、「フィードバックを送信」ボタンにあるハートの絵文字が問題の元凶であることが判明しました。この絵文字を削除すると、レイアウト時間は1600ミリ秒からわずか2ミリ秒に短縮されました。問題の原因は、Noto Color Emojiフォントにありました。このフォントは絵文字の表示を一貫して行いますが、Safariではカラーフォントの扱い方により、過剰なレイアウト遅延を引き起こしていました。

著者はSafariチームにバグレポートを提出し、問題が解決されるまでAppleプラットフォームでNoto Color Emojiの使用を避けるよう開発者に提案しました。また、問題の診断をより効果的に行う手助けをしてくれたAIコーディングエージェントのClaudeに感謝の意を表しました。記事は、コーディングエージェントが役立つ一方で、潜在的な問題を引き起こす可能性もあることを振り返る形で締めくくられています。

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このテキストは、Emacsを使って一週間で作られたゲームについて説明しています。このゲームの目的は、シミュレーションを楽しみ、特定のアーキテクチャのアプローチを探求することです。開発者は、タイルや効果を定義するためのシンプルな言語を作成し、ゲームの拡張を容易にしました。ゲームのアーキテクチャは、テストや拡張の面では成功していますが、ゲームプレイはあまりにもシンプルだと考えられており、他の人からのフィードバックが必要です。開発者が最後に仮想都市を作った経験は、MicropolisやSimCityの時でした。

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このガイドでは、チューニング回路用のフェライトコアインダクタを自宅で作る方法を説明します。チューニング回路はインダクタとコンデンサから成るLC回路で、インダクタは磁場にエネルギーを蓄えることができ、直流（DC）を通しながら交流（AC）を遮断します。フェライトコアインダクタは高い磁気透過率を持ち、AMラジオなどのデバイスで広く使用されています。

まず、エアコアインダクタを作ります。フェライトロッドにマグネットワイヤーを巻きつけてコイルを形成し、テープと紙の裏打ちを使って固定します。ワイヤーの端を剥き、LCRメーターでインダクタンスを測定します。

次に、フェライトロッドを追加します。コイルをフェライトロッドの周りに巻くことで、エアコアに比べてインダクタンスが大幅に増加します。壊れたロッドをテストしたところ、インダクタンスは5.3 µHから66.4 µHに増加しました。

さらに、長いフェライトロッドを使用すると、インダクタンスがさらに増加します（66.4 µHから78.9 µHへ）。コイルの位置をロッドの中心に近づけると、インダクタンスがわずかに増加します（78.9 µHから85.0 µHへ）。

コイルの長さを増やすことも重要です。コイルにより多くのターンを追加すると、インダクタンスが大幅に向上します。例えば、150ターンで2.061 mHになりました。

タップを取り付けることで、インダクタンスを調整しやすくなります。タップは巻きつける際や後から追加することができ、チューニングの柔軟性を提供します。

他にも、ワイヤーの種類やゲージ、コイルの直径など、インダクタンスに影響を与える要因があります。計算での推定は可能ですが、材料の違いがあるため、実際の測定が重要です。

このガイドは、自宅でフェライトコアインダクタを作り、実験するための基礎を提供します。

この記事では、OpenClawという強力なエージェントツールに関連するリスクについて説明しています。このツールは、ユーザーのデバイス上で機密情報にアクセスしたり、さまざまな作業を行ったりすることができます。

まず、OpenClawにはセキュリティリスクがあります。このツールはファイルやツール、ブラウザセッションに広範囲にアクセスできるため、企業のデバイスでの使用は安全ではありません。

次に、OpenClawのエコシステム内のスキルは、しばしば単純なマークダウンファイルで構成されており、有害な指示を含むことがあります。これにより、ユーザーが気づかないうちにマルウェアを配布する可能性があります。

最近の調査では、人気のあるスキルがマルウェアの運び屋となり、認証情報やAPIキーなどの機密情報が盗まれる事例が発見されました。この問題は一つの事例に限らず、多くのスキルが同様の方法でマルウェアを広めている可能性があります。

ユーザーには、仕事用のデバイスでOpenClawを実行しないように警告されています。また、過去に使用したことがある場合は、すぐにセキュリティチームに報告し、疑わしい場合は認証情報を変更し、サインインを見直すことが推奨されています。

開発者に対しては、スキルレジストリを作成する際に安全対策を講じ、有害なコンテンツを監視する必要があるとされています。スキルはソフトウェアパッケージのように悪用される可能性があるためです。

最後に、エージェントツールに関しては、権限が特定され、取り消し可能で、継続的に監視されるような信頼の枠組みを強化する必要があると呼びかけています。この記事は、OpenClawのようなツールに対して慎重になる重要性を強調しており、意図と実行の境界が曖昧になることで、攻撃者にとって魅力的なターゲットとなる可能性があることを示しています。

CIAは、世界各国に関する最新情報を提供していた無料のオンラインリソース「ワールドファクトブック」の公開を終了することを決定しました。このリソースは、ジャーナリストや学者に広く利用されていましたが、CIAは閉鎖の具体的な理由を示さず、出版物は「日没した」とだけ述べ、ユーザーには他の方法で世界を探求するよう促しました。

ワールドファクトブックは第二次世界大戦中に機密プログラムとして始まり、1975年に一般公開され、1990年代からはオンラインで利用可能になりました。特に学年中は学生に人気がありました。この決定は、トランプ政権による政府プログラムの大規模な削減の一環として行われており、CIAの職員に対する退職金の提供や、機関内の雇用削減計画が進められています。

1995年、コンピュータ科学者のニクラウス・ウィルトは、「スリムなソフトウェアを求めて」というエッセイの中で、ソフトウェアの非効率性について懸念を示しました。彼は「ウィルトの法則」を提唱し、ソフトウェアがハードウェアの進化よりも速いペースで遅くなっていると述べました。ウィルトは、現代のソフトウェアが以前のプログラムに比べてはるかに多くのストレージを必要としながら、実際にはそれほど速くはないことを指摘しました。これは、使える状態を保つために、より高速なハードウェアに依存しているからです。

著者は自身のキャリアを振り返り、ウィルトの「ユーザーフレンドリーなインターフェースの進化は価値をもたらさない」という見解に異議を唱えています。ウィルトが現代のソフトウェアの複雑さを批判した一方で、著者はそのアクセスのしやすさに価値を見出しています。

また、クラウドコンピューティングの台頭についても触れています。これにより、複雑なデータセンターを構築することなくソフトウェアを実行することが容易になりました。しかし、この便利さはしばしば、追加の複雑さやコストを伴います。

著者は、初期のキャリアでの経験を共有し、複雑なソフトウェアプロジェクトが大きなパフォーマンス問題を引き起こしたことを強調しています。彼は、AIや大規模言語モデル（LLM）などの現代のツールが、適切に使用されない場合に隠れたコストや非効率性を引き起こす可能性があることを指摘しています。

LLMがプログラミングを民主化する中で、これらに依存することがソフトウェア開発における基本的なスキルや理解を損なう懸念があります。著者は、ウィルトの法則が明白に見える一方で、ソフトウェアソリューションの複雑さがハードウェアの進歩による利点を上回る可能性があり、効率性の面で悪影響を及ぼす恐れがあると警告しています。

オンラインデモでは、WebAssemblyというsqldefのバージョンを使用して、二つのSQLスキーマを比較し、データ定義言語（DDL）ステートメントを作成します。

SQLiteのストアドプロシージャをC言語にコンパイルする方法について説明します。このプロセスを始めるための手順を提供します。まず、SQLiteのストアドプロシージャとは、データベース内で実行される一連のSQLコマンドをまとめたものです。これをC言語に変換することで、より効率的にデータベース操作を行うことができます。

始めるには、SQLiteのソースコードをダウンロードし、C言語の開発環境を整えます。次に、ストアドプロシージャの定義をC言語の関数として記述します。この際、SQLiteのAPIを利用してデータベースにアクセスする必要があります。具体的には、データベース接続やクエリの実行を行うための関数を使用します。

コンパイルが完了したら、生成されたC言語のコードをSQLiteに組み込むことで、ストアドプロシージャを利用できるようになります。このプロセスを通じて、データベースのパフォーマンスを向上させることが期待できます。

この論文では、複雑なSQLクエリ、特にネストされたサブクエリの実行に関する課題について論じています。これらのクエリは相関サブクエリに依存することが多く、実行速度が大幅に低下し、大規模なデータベースでは非効率的なパフォーマンスを引き起こすことがあります。これは、実行時間が二次的な複雑さを持つためです。

この問題に対処するために、著者は「アンネスティング」または「デコレラティング」と呼ばれる新しい一般化アプローチを提案しています。既存の手法は、深くネストされたサブクエリや複雑なSQL構造に対処するのが難しく、最適でない実行計画を生じさせることがあります。この新しいアプローチは、これらの複雑な構造を効率的に扱い、実行時間を短縮することでクエリのパフォーマンスを向上させます。

主な改善点は以下の通りです。まず、一般化されたアンネスティングにより、新しい手法は深くネストされた相関サブクエリを管理でき、再帰的クエリなどの複雑なSQL機能にも対応します。次に、トップダウン戦略を採用し、クエリを下から上へ処理するのではなく、上から下へ分析することで、ネストされた構造をより良く扱い、パフォーマンスを向上させます。最後に、依存するクエリがネストされた場合の非効率的な評価を引き起こすという、従来の手法の限界に対処しています。

提案された包括的なアンネスティングアルゴリズムは、複雑なSQLクエリの最適化に対するより堅牢な解決策を提供し、SQLの宣言的な性質を維持しながら、より迅速な実行を実現します。論文には、既存の技術との詳細な評価や比較も含まれています。

安価なAnthropicプランを利用していて、コーディングのクォータ制限に達した場合は、作業を続けるためにローカルのオープンソースモデルに接続できます。残りのクォータを確認するには、/usageと入力してください。

現在推奨されているオープンソースモデルには、Z.AIのGLM-4.7-FlashやQwen3-Coder-Nextがあります。スペースやメモリを節約したい場合は、品質に影響が出る可能性がありますが、より小型の量子化されたバージョンを使用することを検討してください。

方法1：LM Studioの使用

1. オープンソースモデルをサポートし、Claude Codeに接続できるLM Studioをインストールして実行します。
2. LM Studioサーバーを起動し、Claude CodeをLM Studioに接続するように設定します。
3. モデルを確認または変更するには、/modelと入力します。

方法2：Llama.CPP Claude CodeをLlama.CPPプロジェクトに直接接続することもできますが、一般的にはLM Studioの方が多くのユーザーにとって使いやすいです。

要するに、ローカルモデルを使用することは、クォータ制限に達した際の良いバックアップ手段です。パフォーマンスが遅くなったり、品質が低下したりすることがありますが、クォータがリセットされるまでコーディングを続けることができます。

この報告書は、エプスタインファイル透明性法に関連してアメリカ合衆国司法省が公開したPDFファイルの技術的な調査に焦点を当てています。PDFフォレンジックの重要な側面を強調し、機密文書の適切な消去と編集の重要性を示しています。

PDFはバイナリファイルであり、分析には専門的なツールと知識が必要です。この報告書ではPDFの内容には触れず、その構造や技術的な詳細を調査しています。最近、司法省から11,000以上のファイルを含む新しいデータセットが公開され、これらのPDFのさらなる分析が行われました。その結果、一貫した編集の実施が確認されました。

分析によると、データセット01-07のPDFは正しく編集されており、隠された情報は回収できないことが確認されました。これに反する誤解を招く報告も存在しています。フォレンジック調査では、PDFファイルの技術的な有効性が評価され、ほとんどのファイルがPDF標準に準拠していることが明らかになりましたが、フォント記述子に関する小さな問題が見つかりました。

報告書では、ファイルにインクリメンタルアップデートとベイツ番号が含まれていることを探求しています。ベイツ番号はページを一意に識別するために使用され、文書の改訂時に整合性を保つのに役立ちます。分析では、PDF内のメタデータが限られており、一部の文書は不適切な消去プロセスのために重要な情報が欠けていることがわかりました。

PDFには低解像度の画像が含まれており、識別可能なメタデータを排除するために処理された形跡があります。一部の文書はスキャンされたのではなくデジタルで作成されたようで、その真偽について疑問が生じています。文書に対して行われた光学文字認識（OCR）の品質はばらつきがあり、抽出されたテキストに誤りがある可能性が示唆されています。これにより、再処理を通じてさらなる情報が回収できる可能性があります。

報告書は、司法省がPDFの消去に関するワークフローを確立しているものの、ファイルサイズの削減や不要なデータの排除など改善の余地があると結論づけています。PDFフォレンジックの複雑さと、誤った結論を避けるための慎重な調査の必要性が強調されています。この要約は、エプスタインPDFのフォレンジック分析から得られた主要な発見と洞察をまとめており、機密案件における文書管理の技術的な課題と影響を浮き彫りにしています。

B2B SaaS（サービスとしてのソフトウェア）は、AIの台頭や「バイブコーディング」によって大きな課題に直面しています。バイブコーディングは、ユーザーが簡単にカスタムアプリケーションを作成できる手法です。

多くのB2B SaaS企業は、顧客がAIツールを使って自分たちのソリューションを構築できることに気づき、苦戦しています。このため、ソフトウェア株が下落し、顧客の維持に対する懸念が高まっています。

顧客は、SaaSプロバイダーに対してより柔軟性やカスタマイズ性を求めるようになっています。もしSaaSプラットフォームが特定のニーズに応えられない場合、顧客はDIYソリューションに切り替える可能性が高いです。

生き残り戦略として、SaaS企業はクライアントのワークフローに深く統合され、不可欠な存在になることを目指すべきです。また、セキュリティや信頼性に関する専門知識を強調し、DIYソリューションが弱い部分をアピールすることが重要です。さらに、顧客のニーズに応じたカスタマイズ可能なソリューションを提供し、顧客がソフトウェアに合わせるのではなく、ソフトウェアが顧客のワークフローに適応するようにする必要があります。

これらの戦略を実施することで、B2B SaaS企業はAIやユーザー主導の開発が影響を与える市場で競争力を高めることができます。

2026年1月28日、キャサリン（ホワイトクォーク）は、さまざまなメーカーのCPUに見られる注目すべきハードウェアのバグについて話しました。以下はその要点です。

まず、インテルのCPUIDに関する誤りがあります。インテルのCPUが誤って不正確なメーカー名を報告することがあるのです。例えば、Xeon E3-1231 v3プロセッサの一部には「GenuineIotel」という誤植が見られ、本来は「GenuineIntel」と表示されるべきものです。この誤りはランダムなビットエラーによる可能性があります。また、Core i5-1245U CPUでは「Intel(R) ore(TM) i5-1245U」と表示され、"Core"の'C'が抜けています。これはシステムファームウェアの人為的なミスのようです。

次に、台湾のチップメーカーITE TechのIT81202組み込みプロセッサに関するパイプラインバグがあります。このバグは、乗算操作の後に特定の命令が正しく動作しないという問題を引き起こします。回避策としては、コンパイラの機能を制限する方法がありますが、これはパフォーマンスに影響を与える可能性があるものの、インテルの名前の誤りほど深刻ではありません。このバグは大きな失敗というよりは、注意喚起の例と言えるでしょう。

これらの例は、CPU設計やファームウェアにおける慎重なエンジニアリングの重要性を浮き彫りにしています。

マイクロソフトの主要なAI製品が大きな課題に直面しています。この記事では、その製品が抱える問題について詳しく説明し、これらの問題が将来の開発や効果に与える影響についても触れています。

OpenClawは、主にタスクの自動化のためにMac Mini上でAIエージェントを実行できるオープンソースのフレームワークとして人気を集めています。この目的のためにMac Miniを購入する人が増えており、AppleがSiriのように通知をまとめるだけでなく、さまざまなコンピュータ機能を自動化できる強力なAIアシスタントを作る機会を逃したことが浮き彫りになっています。

Appleは、デバイス上で直接タスクを管理できる信頼性の高いAIを統合することでAI分野での優位性を確立する可能性がありましたが、この機会を見逃したか、リスクが高すぎると判断したのかもしれません。この技術を開発していれば、ユーザーのエンゲージメントを重視する他の企業からの反発に直面することもあったでしょう。なぜなら、そのようなAIはユーザーの操作を簡素化するからです。

OpenClawのようなサードパーティのソリューションに先行させることで、Appleは潜在的な責任から距離を保っています。しかし、このアプローチは長期的な利点を逃す結果になるかもしれません。AIエージェントの層を所有することで、Appleは競争上の強力な優位性を得られた可能性があり、そのエージェントの価値はユーザーのデータやデバイス間のインタラクションに応じて増大するからです。

現在のMac Miniへの需要の高まりは、自動化に対する強いニーズを示しており、Appleがこの市場に参入することで利益を得られた可能性があります。AIエージェントの開発に踏み込まなかった決定は、Appleが短期的な法的懸念に集中する一方で、将来的に重要な機会を逃したと見なされるかもしれません。

11月に、友人のフランクがリカースセンターのためにアーケードゲーム機を手に入れ、RCadeと名付けました。彼は元のCRTディスプレイをそのまま使い、Raspberry Piで動かすことにしました。最終的には、より強力なコンピュータに切り替える予定ですが、CRTに接続する方法が必要でした。そこで、USB経由で動作するカスタムCRTディスプレイアダプターを作ることを提案しました。

CRTはJAMMAコネクタを使用しており、フランクはVGAからJAMMAへの変換器を持っていました。しかし、標準のVGAアダプターではCRTの低解像度（320x240や336x262など）を実現できませんでした。ほとんどのアダプターは高解像度と18ビットカラーにしか対応しておらず、色のバンディング問題が発生しました。カスタムソリューションを使えば、デスクトップではなくノートパソコンを使うことも可能になります。

まず、VGA信号を生成するためのプログラム可能なIO（PIO）を持つRaspberry Pi RP2040マイクロコントローラーを使用しました。必要なHSYNCとVSYNC信号を作成するためのアセンブリプログラムを書き、メモリからピクセルデータを読み取ってRGB値を出力するプログラムも作成しました。

次に、コンピュータからRP2040にUSB経由でフレームバッファデータを送信するためのLinuxカーネルモジュールを開発する計画を立てました。Pi Zeroにビデオを送信するために設計されたGUDというプロトコルを使うことを検討しました。リバースエンジニアリングを行った結果、RP2040用のGUDのRust実装を作成し、CRTに画像を表示することに成功しました。

しかし、色深度やフレームレートに関して課題があり、RP2040のUSB速度が性能を制限していました。そこで、より高い速度をサポートし、ディスプレイを駆動するためのインターフェースを内蔵したSTM32マイクロコントローラーを使用することを考えました。

STM32H723を使った新しい基板を設計し、アナログからデジタルへの変換システムを構築しましたが、短絡やUSBの不安定さなどいくつかの問題に直面しました。トラブルシューティングと再設計を経て、最終的に基板がRCadeと正常に動作するようになり、ディスプレイの色品質とフレームレートが大幅に向上しました。

今後は、音声サポートやより良いバッファリング技術を追加して基板を強化する予定です。このプロジェクトから多くのことを学び、まだ進行中でさらなる改善が期待されています。

Voxtralは、Voxtral Transcribe 2を発表しました。この新しい製品には、2つの高度な音声からテキストへのモデルが含まれています。1つはバッチ処理用の「Voxtral Mini Transcribe V2」、もう1つはライブ転写用の「Voxtral Realtime」です。

「Voxtral Mini Transcribe V2」は、13の言語でスピーカーの識別や単語ごとのタイムスタンプを提供し、高品質な転写を実現します。このモデルは業界で最も低い単語誤り率とコストを誇っています。

一方、「Voxtral Realtime」は、音声エージェントやリアルタイムコミュニケーションに最適な、200ミリ秒未満の低遅延で設計されています。このモデルはApache 2.0ライセンスのもとでオープンソースとして提供されています。

両モデルは効率的かつ正確で、多言語対応や厳しい環境でも使用可能です。会議の転写、バーチャルアシスタント、コールセンターの自動化、コンプライアンス監視など、さまざまな用途に適しています。

ユーザーはMistral Studioでモデルを試すことができ、APIを通じて競争力のある価格で利用可能です。また、Voxtralはプライバシーにも配慮し、オンプレミスやプライベートクラウドでの導入オプションを提供しています。さらに、同社は音声AI開発の職種で人材を募集しています。

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このツールは、職場環境での仮想マシン（VM）の管理を目的としています。主なポイントは以下の通りです。

まず、サンドボックスの隔離機能があります。これにより、仮想マシンを瞬時に作成・複製し、メインの本番環境に影響を与えずに変更を安全にテストできます。

次に、コンテキストに応じた柔軟性があります。このツールは、システム（オペレーティングシステム、パッケージ、コマンドラインツール）を分析し、それに応じて適応します。

さらに、完全な監査履歴が提供されます。すべてのアクションや変更が記録され、本番環境に適用する前に確認することができます。

また、Ansibleプレイブックを自動生成する機能もあります。サンドボックスでの作業からAnsibleプレイブックを生成できるため、インフラを簡単に再現できます。

具体的な使用例として、サンドボックスを作成し、ウェブサーバー（Apache）をインストールし、カスタムウェブページを設定するサンプルが示されています。最後には、実行した手順を詳細に記載したプレイブックがあり、これを任意のUbuntuサーバーで再利用できます。

全体として、このツールはサーバー設定の管理において効率性と安全性を向上させます。

バーンのユークリッドは、オリバー・バーンが1847年に発表した「ユークリッドの要素の最初の六冊」の現代版です。この作品は、カラフルな図や記号を特徴としています。プロジェクトには以下の内容が含まれています。

まず、六つの重要な幾何学の分野を扱った書籍があります。これには、基本的な平面幾何学、幾何学的代数、円と角度、正多角形、比と比例、幾何学的比例が含まれています。

次に、プロジェクトについての情報も提供されています。バーンの元の出版物やそのデザイン、サイトがどのように作られたかについての詳細が含まれています。

また、1847年版の幾何学的なイラストを使ったカラフルなポスターもあり、装飾用に購入することができます。

さらに、幾何学的なイラストを使ったパズルも販売されており、挑戦を楽しむことができます。

このプロジェクトは、インタラクティブな要素や鮮やかなビジュアルを通じて、古典的な幾何学をより身近で魅力的なものにすることを目指しています。

Recall.aiは、毎週数百万の会議を記録する企業で、忙しい通話時間における接続の急増により、Postgresデータベースのパフォーマンスに問題を抱えていました。このため、データベースへの接続を確立する際に10〜15秒の遅延が発生し、これはPostmasterプロセスに関連していました。

Postmasterは、Postgresにおいて接続やバックグラウンドワーカーを管理する単一スレッドのプロセスです。負荷が高くなると、Postmasterは圧倒され、遅延が生じることがあります。チームは当初、遅いクエリが遅延の原因だと考えていましたが、実際にはピーク時に接続リクエストに応じるのにPostmasterが時間を要していることが問題であることがわかりました。

調査のために、チームは高い接続負荷をシミュレートするテスト環境を作成しました。その結果、Postmasterのメインループが接続の急増を効率的に処理できないことが明らかになりました。パフォーマンスプロファイリングの結果、Postmasterは接続管理に多くの時間を費やしており、新しい接続をフォークするプロセスがコストがかかることが分かりました。

Postgresの設定で巨大ページを有効にすることで、フォーク操作中のオーバーヘッドを減らし、スループットが向上しました。しかし、バックグラウンドワーカーの高い回転率がPostmasterにさらなる負担をかけました。問題を軽減するために、接続のピークやバックグラウンドクエリの急増を減らす戦略を実施し、パフォーマンスが改善されました。

これらの発見は、Postmasterの限界を理解することがPostgresのスケーリングにおいて重要であることを示しています。また、高負荷を効果的に管理するために接続プーリングの必要性を強調しています。著者たちは、データベースサービスにおけるPostmasterのパフォーマンスを観察するためのより良い監視ツールの必要性を訴えています。

S7スキームは、音楽アプリケーション向けに設計された軽量のスキームプログラミング言語です。CCRMAのビル・ショットスタットによって開発され、主にR4RSスキームを基にしていますが、音楽やオーディオのスクリプトに適した追加機能が含まれています。

S7を選ぶ主な理由は、音楽プログラミングのニーズに合った機能が備わっていること、複数の独立したインタープリターをサポートしているため、Maxパッチでの利用に便利であること、動作が速く、サイズが小さく、変更が容易であること、そしてBSDライセンスにより、スタンドアロンやMax for Liveデバイスに適していることです。

S7の特徴には、スキームのシンプルさにCommon Lispからの強化が加わっていること、キーワードや適用構文、第一級環境のサポートがあること、コード作成を容易にするCommon Lispスタイルのマクロが含まれています。

S74スキームは、S7の上に追加された関数の層で、Max用のスキームで自動的に読み込まれます。これにより、S7を最小限に保ちながら、便利な関数が提供されます。

Max用のスキームの目的は、音楽システムの開発を容易にし、小規模なチームにとって柔軟性を持たせることです。再利用可能で簡潔なコードを作成し、芸術的表現の障壁を最小限に抑えることに重点が置かれています。

S7の利点は、明確で最小限の構文で音楽プログラミングを簡素化すること、Common Musicからの豊富な音楽関連関数のライブラリが含まれているため、音楽プログラミングに慣れたユーザーにとって有益であることです。

一方、S7の欠点としては、コミュニティの認知度が低く、主にスキームに慣れた人向けの文書が乏しいこと、最新のスキーム標準（R7RS）に準拠していないことが挙げられます。

他にもClojure、Guile、Chickenなどのさまざまなスキーム実装が検討されましたが、音楽アプリケーションに特化したS7の利点には及びませんでした。

慎重な評価の結果、S7は埋め込みの容易さ、性能、音楽プログラミングへの適性から選ばれました。今後の計画には、ユーザー向けの文書やリソースの改善が含まれています。このプロジェクトは、コミュニティ内での協力や類似の取り組みの探求を奨励しています。

相手の話を理解するためには、ただ待っているのではなく、積極的に耳を傾けることが大切です。著者は彼女との会話を振り返り、効果的なリスニングにはいくつかのポイントがあることに気づきました。

まず、会話を始める前に、何を言うかではなく、どうやって聞くかに意識を向けることが重要です。これにより、より良いコミュニケーションの基盤が築かれます。

次に、集中して聞くことが求められます。気を散らすものを減らし、目を合わせ、言葉の背後にある感情を理解しようとする姿勢が大切です。

また、反応を考えたり、発言を判断したりすることは避けるべきです。混乱する点があれば、 interrupt するのではなく、明確にするよう努めます。

さらに、オープンエンドの質問を使って、会話の表面的な部分を超えた深い感情や考えを探ることが効果的です。

最後に、相手の言ったことを要約して確認することで、理解を深め、さらに詳しく話してもらうよう促すことができます。

著者は、問題を解決しようとせずに聞くことで、真のつながりが生まれ、話し手が自分の考えを整理する手助けになると結論づけています。このアプローチは、オープンなコミュニケーションのための安全な環境を育み、関係を強化します。

CIAは、1971年から続いていた重要な出版物「ワールドファクトブック」の提供を終了することを発表しました。このウェブサイトは完全に削除され、ユーザーは以前のコンテンツにアクセスする代わりに閉鎖通知にリダイレクトされるようになっています。この決定に対しては批判の声が上がっており、多くの人がアーカイブ版は依然として利用可能であるべきだと考えています。たとえそれがメンテナンスされていないことを示す通知があったとしてもです。CIAは以前、年次アーカイブを公開しており、これらはインターネットアーカイブでまだ見つけることができます。また、あるユーザーがGitHubにリポジトリを作成し、2020年版のワールドファクトブックを共有しています。これにより、人々はその中に含まれていた貴重な情報の一部にアクセスできるようになっています。

著者は、子供向けのおもちゃとして設計された電動トラクターの製作を完了しました。このプロジェクトには約6ヶ月かかり、娘のルーシーと一緒に楽しみながら取り組みました。ルーシーはしばしば一緒に作業することに興味を示していました。

このトラクターは、350Wのモーターと36Vのバッテリーで動いており、子供向けのゆっくりとした速度に合わせて設計されています。頑丈なリアアクスル、調整可能なシート、基本的なケーブル操作のブレーキが備わっています。シャーシは合板で作られており、フェガーソンTE20トラクターに触発された自作の操舵システムが特徴です。

後輪は芝刈り機から取り外したもので、アクスルはそれに合わせて特注で作られました。初期の計算が間違っていたため、ギア比を改善するためにカウンターシャフトが追加されました。また、トラクターにはDPDTスイッチを使用したシンプルなリバース機構があります。

いくつかの課題もありました。ブレーキの効きがあまり良くなく、部品がうまく組み合わさることに問題がありました。また、スロットルの反応が不満足だったため、改善を目指していたArduinoプロジェクトを取りやめました。

仕上げの段階では、著者は塗装が苦手で面倒に感じましたが、なんとか完成させました。溶接技術が鈍っていたため、完璧な仕上がりにはならなかったものの、溶接プロセスのコントロールを改善する方法を学びました。

全体として、このプロジェクトは楽しさと創造性、工学を組み合わせた素晴らしい学びの経験となりました。

多くの企業が高齢者を雇用することの利点を認識し始めています。イギリスの小売業者B&Qは、高齢の従業員を採用することで利益が大幅に増加し、スタッフの離職率や欠勤が減少したことを発見しました。同様に、BMWは高齢者が働きやすい職場環境を整えることで生産性を向上させました。

研究によると、高齢の従業員は生産性やチームのパフォーマンスに良い影響を与えます。50歳以上の従業員が多い企業は業績が良く、世代を超えたチームは若い従業員だけのチームよりも優れた成果を上げることが示されています。しかし、多くの組織は依然として経験豊富な従業員を早期に退職させる傾向があり、これは生産性に関する誤解が原因です。

労働力は高齢化しており、人々が長生きし出生率が低下する中で、企業は適応が求められています。多くの高齢者は自らの意思で仕事を辞めるのではなく、リストラによって職を失い、貴重な経験が失われています。

ユニリーバのような企業は、高齢者を維持するための革新的なプログラムを始めていますが、これらの取り組みは規模が限られています。また、高齢者消費者の市場は大きな経済的機会を提供していますが、多くの企業はこれを見逃しています。

投資家も高齢者の雇用と維持の重要性に気づき始めており、これが生産性や成長を向上させる可能性があります。企業は労働力の年齢に対するアプローチを見直し、戦略的な優先事項として扱う必要があります。年齢に配慮した職場環境を整えることで、組織はパフォーマンスを向上させ、高齢化する人口のニーズにより良く応えることができるでしょう。

Allegroは、iOS、Android、Webの各プラットフォームで高性能なモバイルユーザーインターフェースを一貫して提供することに課題を抱えていました。そこで、アプリのリリースなしにサーバーからUIを更新できる内部ソリューション「MBox」を開発しました。時間が経つにつれて、Allegroはパフォーマンスとユーザー体験を向上させるための代替手段を模索し、オープンソースのフレームワーク「Lynx」を検討しました。

Lynxは、単一のReactコードベースを使用して、より良いパフォーマンスとクロスプラットフォーム開発を約束しました。これはAllegroの既存のニーズに合致し、ネイティブレンダリングやサーバー駆動のUIサポートといった機能を提供しました。AllegroはLynxを評価するために、モバイル画面を再実装し、現在のWebViewアプローチと比較するA/Bテストを実施しました。

しかし、テスト中にJavaScriptエンジンのクラッシュや、SEOにとって重要なサーバーサイドレンダリング（SSR）が欠如しているという課題が浮上しました。また、LynxをSwiftUIなどの最新のネイティブフレームワークと統合することも難しく、LynxのC++コアの複雑さからメンテナンスのリスクも指摘されました。

ユーザー体験や主要なパフォーマンス指標にいくつかの改善が見られたものの、AllegroはSEOの制限や古い技術への依存、潜在的なメンテナンスの課題から、現時点ではLynxを採用しないことを決定しました。今後もLynxの開発を注視し、フレームワークが成熟するにつれて再検討する可能性があります。

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2026年2月5日、OpenAIは「Frontier」というプラットフォームの発表を行いました。このプラットフォームは、企業がAIエージェントをより効果的に構築、展開、管理するためのものです。AIの導入により、仕事の進め方が大きく変わり、企業の75％の従業員がAIによって以前はできなかったタスクを実行できるようになったと報告しています。例えば、ある大手製造業者は生産最適化の時間を6週間からわずか1日に短縮し、大手エネルギー企業は収益を10億ドル以上増加させました。

しかし、多くの組織は複雑で断絶したシステムのためにAIを効果的に実装することに苦労しています。このため、AIができることと、チームが実際に展開できることの間にギャップが生じています。Frontierは、このギャップを埋めることを目指しており、AIエージェントに人間の従業員と同じトレーニングと文脈を提供することで、ワークフローを理解し、さまざまなシステムでタスクを実行できるようにします。

Frontierは異なるデータソースやツールを接続し、AIエージェントが既存のビジネスプロセス内で効率的に作業できるようにします。また、継続的な学習とパフォーマンス評価の機能も備えており、AIエージェントが時間とともに改善されることを保証します。さらに、FrontierはAIエージェントがセキュリティとコンプライアンスのために明確な境界内で動作することを確保します。

OpenAIはHP、Intuit、State Farmなどの大手企業と提携し、Frontierを実装しています。このプラットフォームは、今後さらに多くの顧客に提供される予定です。目標は、組織がAIを迅速に活用し、競争優位性を高めることです。

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SpaceXはxAIを買収し、宇宙にデータセンターを設立する計画を進めています。このビジョンは、Googleやいくつかのスタートアップからも注目されています。宇宙をデータセンターとして利用することで、無限の太陽光発電が可能になり、打ち上げコストが低くなる可能性があるため、メリットがあると考えられています。Googleの研究によると、2035年までにロケットの打ち上げコストが1キログラムあたり200ドルに下がれば、宇宙のデータセンターは地上のものと競争できるようになるとのことです。

しかし、いくつかの大きな課題が残っています。高度なAIを訓練するには数十万のGPUが必要であり、そのためには数十万の衛星を打ち上げる必要があります。これにより、宇宙ゴミのリスクが増加します。また、衛星技術のアップグレードは現実的ではなく、新しい衛星を打ち上げる必要があるため、既存の衛星を更新するだけでは済みません。

それでも、SpaceXのような企業はこのアイデアを追求しており、今後のIPOに向けての期待感を生み出そうとしている可能性があります。投資家は、将来の利益の可能性に基づいてこれらの事業に資金を提供する意欲があるかもしれませんが、実現が近いとは限らないことも理解しています。

BMWが新たに自社のロゴの形をした専用のネジを導入しました。このネジは、ドライバーが自分の車を修理することを難しくするために設計されています。ブランドを優先するあまり、一般的な工具では扱いにくく、工具が壊れたりネジがなめたりする問題が発生しています。批評家たちは、このデザインがBMWの消費者の修理選択肢を制限し、製品に対するコントロールを維持するための戦略の一環であると指摘しています。

BMWのリサイクルおよび解体センターを訪れた際、同社が自社の工具や特許を厳重に保護していることが確認され、修理業界の革新を妨げているとの声も上がりました。メーカーはこうしたデザインを安全対策として正当化することが多いですが、消費者にとっては所有権の障害と見なされています。

BMWの行動に対抗する形で、DIYコミュニティはこの専用ネジに対抗するための3Dプリント工具を作成しました。これは、草の根の取り組みが大企業に挑戦できることを示しています。修理権を求める運動が盛り上がる中、BMWがこのセキュリティネジを使用する決定は、時代遅れで消費者のニーズに合っていないと見なされています。

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2026年2月4日、ヨーロッパの情報機関は、ロシアが重要な衛星を傍受しており、NATOの宇宙インフラが重大な危険にさらされていることを明らかにしました。過去3年間で、ロシアの衛星が少なくとも17の重要なヨーロッパの衛星を追尾したり、妨害したりしているとの報告があります。これにより、データの盗難や衛星の制御が懸念されています。

関与しているロシアの衛星は、ルチ-1とルチ-2で、これらはヨーロッパの衛星に非常に近づいて操縦しています。この近接により、古い衛星が指令を受け取るために使用する暗号化されていない通信を傍受することが可能になります。最新の暗号化が施されていないため、多くのヨーロッパの衛星は脆弱であり、ロシアがこれらの指令信号を捕らえれば、衛星を無効にしたり、軌道を操作したりすることができ、壊滅的な故障を引き起こす可能性があります。

さらに、コスモス2589やコスモス2590といった新しいロシアの衛星も注視されています。これらの衛星も同様の能力を示しています。ドイツの国防大臣は、衛星ネットワークへの攻撃がGPSや軍事通信などの重要なサービスを妨害する可能性があると警告し、現代社会に対する脅威が高まっていることを強調しました。

ジム・ヤグミンは「バイブコーディング」を批判しています。これは、AIを使ってコードを迅速に生成・管理する方法ですが、その構造を明確に理解せずに行うため、技術的負債を生むことになります。彼はこれを「魔法の定規」に例え、建設において不正確な測定を生むことを示しています。バイブコーディングは動作するコードを生み出すことができますが、複雑なプロジェクトに必要な精度を欠くことが多いのです。

ヤグミンはバイブコーディングと「仕様駆動開発」（SDD）を対比させています。SDDは詳細な仕様と積極的な計画に基づいて、より良いコードを作成します。しかし、SDDは正確な文書を維持するのが難しく、「文書負債」を生むことがあります。これにより、一貫性が失われることが多いのです。

彼は、従来のソフトウェア開発が複数の利害関係者の協力を必要とすることが多いと指摘しますが、SDDは製品とエンジニアリングの決定を分離することで、これを複雑にし、重複した努力を生む可能性があります。

これらの問題に対処するために、ヤグミンは「コンテキストレイヤー」の導入を提案しています。このレイヤーは、ビジネスの知識をコードに直接結びつけるもので、人間とAIの両方が効率的にコンテキストにアクセスし、更新できるようにします。これにより、開発プロセスがスムーズになり、関連情報が常に利用可能になると考えています。彼はこのアプローチが協力を促進し、ソフトウェア開発の質を向上させると信じています。

ヤグミンは、ビジネスのニーズと技術的な実行のギャップを埋めるために、コーディングプロセスにコンテキストを統合する重要性を強調し、この統合を促進するための概念実証の可能性にも言及しています。

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この記事は、ネットワークアプリケーションの実行に特化したブラウザエンジン「Arcan」に関する以前の記事の補足です。主なポイントは以下の通りです。

Arcanはマイクロカーネルアーキテクチャのように機能し、ウィンドウやディスプレイを管理します。アプリケーション同士が埋め込まれたり、ローカルソフトウェアと相互作用したりできるようになっています。メディアのデコードやネットワーク通信などのタスクは、異なるプログラムに分けられています。

A12プロトコルはArcanの中心的な要素で、アプリケーションがネットワーク上でどのように通信し、リソースを共有するかに焦点を当てることで、ユニークなウェブ体験を提供します。

この記事では、過去のインターネット体験、特に掲示板システム（BBS）について振り返り、現在のウェブと比べてより個人的で企業的でない感覚を強調しています。

現代のウェブの断片化や問題についても言及されており、ユーザーがしばしば自分が人間であることを証明しなければならない状況や、さまざまな障壁に直面することが述べられています。

A12はアプリケーションやリソースをリンクする新しい方法を導入し、接続を双方向で認証可能かつ再発見可能にします。これは、従来のウェブリンクが一方向で説明的でないことと対照的です。

A12プロトコルは検索機能の向上を目指しており、ユーザーがメタデータに基づいてリソースを見つけられるようにし、強制された検索アルゴリズムに依存しないようにします。

Arcanフレームワーク内でのアプリケーション開発についても説明されており、アプリケーションのパッケージングや更新が簡単で、署名された更新を通じてセキュリティが確保されることが強調されています。

将来的な展望として、既存のウェブコンテンツの保存や、ユーザーがオンライン体験をよりコントロールできるようにすることが挙げられています。

この記事は、過去のインターネットモデルからインスピレーションを得た新しいウェブアーキテクチャのアプローチを強調し、現在の課題に対処しつつ、よりユーザー主導の未来を描いています。

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この記事では、DIYのピコバルーンを使って成層圏を探査する方法について説明しています。これらの小さなバルーンは、ハムラジオの送信機などの小さな荷物を運ぶことができ、世界中での追跡が可能です。このプロジェクトは、アマチュア無線や科学に興味がある人々にとって手軽に参加できるもので、ピコバルーニングを楽しむことができます。

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死については、1914年から2025年までの戦争による犠牲者について議論しています。

環境に関しては、FUSEが1880年から2025年までの地球の温度変化を示し、Airはリアルタイムの空気質データを提供しています。

言語については、Constellationがさまざまな言語系統を探求し、Treeは原始言語から現代の言語への進化を追跡しています。

お金に関しては、All Roadsが距離による貿易ルートを地図化し、Curlは貿易の密度を視覚化しています。Detourは距離に基づくルートを示し、Vortexは総貿易流量を表示します。Cordsは世界の貿易関係を分析し、Keep Upは家賃の影響について議論しています。

サイクルについては、Summer Ringsが1896年から2024年までのオリンピックのメダル数を示しています。

宗教に関しては、Boilが沸騰のアニメーションパターンを示し、Phyllotaxisはフィボナッチ螺旋の分布を説明しています。Soulsはフィロタクシスの溶岩をテーマにしたビジュアルを特徴としています。

宇宙と現象については、Northern Veilsがオーロラの歴史を議論し、Keep LookingがUFOの目撃情報を追跡しています。Big Feetはアメリカにおけるビッグフットの目撃情報を地図化し、Big Footはクリプティッドとの遭遇を示しています。

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MetaflowとKubeflowは、機械学習（ML）や人工知能（AI）プロジェクトのためのツールです。MetaflowはNetflixによって開発され、開発者向けに使いやすいPythonベースのツールを提供することに重点を置いています。一方、KubeflowはKubernetes上でAIの作業負荷を管理するための広範なエコシステムです。

新しい統合により、ユーザーはMetaflowでプロジェクトを作成し、それをKubeflowパイプラインとしてデプロイできるようになりました。これにより、既存のKubernetesインフラを変更することなく、開発者の体験が向上します。この統合は、Metaflowの使いやすさとKubeflowの堅牢なインフラツールを組み合わせています。

Metaflowの主な特徴には、ワークフローのためのシンプルなAPI、リアルタイムの視覚出力、設定管理が含まれます。また、タスクとデータの並列処理をサポートし、優雅な失敗処理や依存関係の自動パッケージ化も行います。デプロイメントにおいては、環境の明確な分離、CI/CDの統合、反応型システムの構築が可能です。

ユーザーは、クラウド環境やローカルマシンにMetaflowを簡単にデプロイできます。統合をインストールした後は、MetaflowをKubeflowパイプラインサービスに指し示すだけで使用を開始できます。Kubeflowパイプラインとしてフローを作成しデプロイするのも、数コマンドで簡単に行えます。

この統合は機能していますが、Metaflowの一部の機能はまだサポートされていません。今後のアップデートでは、追加機能や便利なAPIが含まれる可能性があります。

MetaflowとKubeflowはオープンソースプロジェクトであり、活発に開発が進められています。ユーザーは、サポートやフィードバックのためにMetaflowコミュニティに参加することが奨励されています。この統合は、両プラットフォームの強みを活かして、MLやAIプロジェクトの生産性と効率を向上させることを目指しています。

第二次世界大戦中、ヨーロッパでは燃料不足のため、多くの車両が木ガスで動くように改造されました。木ガス車は、薪を燃料として使用し、ガソリン車に代わる効率的で環境に優しい選択肢です。電気自動車と同様の航続距離を提供します。木ガス化のプロセスでは、有機物が高温によって可燃性のガスに変わります。

この技術は1920年代にジョルジュ・アンベールによって開発され、戦争中に広く使用されました。ドイツだけでも約50万台の木ガス車が稼働していました。戦後、ガソリンが手に入るようになると、これらの車両は急速に人気を失いました。

最近、燃料価格の上昇や気候問題への関心が高まる中、木ガス車への関心が再燃しています。特にスカンジナビアでは、愛好者によって手作りのモデルが作られています。スウェーデンでは1950年代に、木ガス車を使った潜在的な石油不足に備えるための研究プログラムも始まりました。

木ガス車は薪や木片で動かすことができ、ガソリン車より効率が劣ることもありますが、カーボンニュートラルで、電気自動車のような複雑な化学バッテリーを必要としません。しかし、この技術には、かさばることや出力が低いこと、使用前の準備に時間がかかるといった欠点もあります。

限界はあるものの、木ガス車は危機的状況や地域的な持続可能なエネルギー解決策としての代替燃料源の可能性を示しています。ただし、大規模な導入には森林伐採のリスクや、従来の燃料と比べた使いやすさや効率に関する課題があります。

仕事では、Teamsを使っていますが、Markdown機能はあるものの、長いメッセージを書くにはあまり向いていません。そのため、私はnvimで文章を書き、ブラウザでプレビューしてからTeamsにコピーしています。しかし、プレビューやコピーの手間を省くツールを見つけました。このツールはRustとClaude Codeで作られており、WindowsやMacで動作し、Ubuntuでも使えるはずです。ただし、貼り付けた内容の見た目は、貼り付け先のアプリによって異なることに注意が必要です。

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Substackは、一部のユーザーに対して、2025年10月に発生したセキュリティ侵害により、メールアドレスや電話番号が漏洩したことを通知しました。この問題は2026年2月3日に初めて発覚しました。SubstackのCEOであるクリス・ベスト氏は、ハッカーが一部のユーザーデータにアクセスしたものの、パスワードや金融情報などの機密情報は安全であると述べました。ユーザーには、不審なメッセージに注意するよう呼びかけています。Substackはセキュリティの問題を修正し、さらなる調査を行っています。ベスト氏はこの侵害について遺憾の意を表し、ユーザーデータの保護に対する会社の取り組みを強調しました。

著者はプルリクエスト（PR）のレビュー経験について語っています。特に、AI生成のReactコンポーネントが多く含まれる長いPRは、読むのをスキップすることが多いと述べています。また、従来の差分形式では、ボタンの動作などの機能の変更を理解するのが難しいと指摘しています。

この問題を解決するために、PRレビュー中にアプリと対話する強化学習（RL）エージェントを使用したツールを開発しました。このエージェントは、プレビュー環境での変更を探り、修正内容を示す動画を作成します。このアプローチは、テキストよりも動画の方が人々の関心を引きやすいため、エンゲージメントを向上させることを目的としています。

アプリ内での変更箇所を特定することが課題でしたが、ReactのFiberツリーを利用してコードの変更をDOM要素に結びつけることで解決しました。RLエージェントは、スクロールやクリックといったアクションに対して報酬を与えられながら、これらのコンポーネントと対話するように訓練されています。

このツールは、従来のユニットテストでは見逃されがちなレンダリングバグやユーザーインターフェースの問題を検出することができます。しかし、機能フラグや複雑なユーザーステートなど、一部の機能にはまだ課題があります。

このサービスは無料で利用でき、試すためのリンクやデモを見るためのリンクも提供されています。

このテキストは、Android開発のためのツールについて説明しています。このツールは、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を使用しており、gRPC技術を利用して複数のサービスをサポートしています。AArch64システム、つまり特定のコンピュータアーキテクチャで動作するように設計されています。このツールは、開発者がプロジェクトを簡単かつ効率的に設定できるように手助けします。

ブログでは、QodoのCode Review Benchmark 1.0の開発について紹介しています。この新しい手法は、AIによるコードレビューシステムの性能を測定するものです。従来のベンチマークが主に孤立したコミットのバグを見つけることに焦点を当てていたのに対し、Qodoのベンチマークは、活発なオープンソースプロジェクトからの実際のマージされたプルリクエスト（PR）を使用しています。このアプローチは、バグ検出だけでなく、意図的に欠陥を注入することでコードの品質やベストプラクティスも評価します。

Qodoのベンチマークは、コードの正確性と品質の両方を評価し、より現実的なテスト環境を提供します。また、この手法はさまざまなコードベースに適用でき、高品質な評価データを大規模に生成することを目的としています。さらに、Qodoは他の7つの主要なAIコードレビューツールとのテストで、最も高いF1スコア（60.1%）を達成しました。これは、ユーザーに偽陽性を過剰に提示することなく、幅広い問題を効果的に特定できることを示しています。

このプロセスは、リポジトリを分析してベストプラクティスを特定し、PRを収集し、コンプライアンス違反やバグを注入し、結果を基準と照らし合わせて検証するという方法論に基づいています。

全体として、QodoはAIコードレビューのベンチマークに新しい基準を設け、過去の手法の限界を克服し、実際のシナリオにおけるAIツールの統合的で広範な評価を提供しています。

プライバシーの重要性について、歴史的および現代の例を用いてその意義を説明しています。

アムステルダムでは1851年から市民登録制度があり、個人情報や宗教的な所属が記録されていました。このデータは第二次世界大戦中にナチスによって悪用され、ユダヤ人住民を特定し、標的にするために使われました。その結果、多くの命が失われました。

オランダの抵抗運動は、ユダヤ人を守るためにこの登録の一部を破壊しようとしましたが、記録の一部が失われただけで、大規模な悲劇を防ぐには至りませんでした。

現代の例として、アメリカの人事管理局（OPM）が大規模なデータ漏洩に遭い、2000万人以上の個人情報が流出しました。アムステルダムの登録と同様に、このデータも悪用される可能性があります。

記事では、「隠すものがないからプライバシーを気にしないべきだ」という考えに疑問を投げかけています。プライバシーは基本的な人権であり、秘密と同一視されるべきではないと主張しています。

著者は読者に対し、敏感な個人情報を公に共有することに対してどれだけ快適に感じるかを考えるよう促しています。自分の行動に関わらず、プライバシーを重視することが重要です。

プライバシーを守る必要性が強調されており、その欠如は、隠すものがないと考える人々にとってもさまざまな悪影響をもたらす可能性があると警告しています。全体として、社会におけるプライバシーの重要性を強調し、個人データの共有やセキュリティについての無関心に警鐘を鳴らしています。

イーロン・マスクの会社Xのフランスオフィスが、パリの検察のサイバー犯罪ユニットによって捜索されました。この捜査は、違法なデータ抽出や児童性的虐待素材（CSAM）への関与などの潜在的な違法行為を調査しています。マスクと元CEOのリンダ・ヤッカリーノは、4月に聴取を受けるよう召喚されています。マスクはこの捜索を「政治的攻撃」と表現し、Xは失望を示し、違法行為を否定しつつ、捜索が言論の自由を脅かすと主張しています。

イギリスでは、情報コミッショナー事務所（ICO）がマスクのAIツール「Grok」を調査しています。このツールが有害な性的画像や動画を生成する可能性があるためです。Grokが個人データを無断で使用してそのようなコンテンツを作成していることに対する懸念が高まっています。イギリスでは、Grokに関連する性的ディープフェイクの出現により、さまざまな当局による調査が行われています。

テレグラムの創設者パベル・デュロフは、フランスがソーシャルネットワークに対して取った行動を批判し、自由な国ではないと主張しました。彼自身も、プラットフォームのモデレーションに関する法的問題に直面しています。

妻がマイクロベーカリーを始めたいと言ったのですが、既存の生産管理ソフトウェアは高すぎるか、機能があまりにも基本的すぎることが分かりました。そこで、私は「Craftplan」というカスタムソリューションを作成し、無料で提供することにしました。

Craftplanは、レシピ、在庫、注文、製造計画、購買を管理するのに役立ちます。コスト追跡やアレルゲンの特定といった機能も含まれています。このソフトウェアは、Elixirやその他の最新技術を使って構築されています。

ライブデモはここで試すことができます（ログイン：[email protected]、パスワード：Aa123123123123）。コードはGitHubで見つけることができます。

Claudeは、ユーザーに商業的な影響を与えずに本当に役立つAIアシスタントであることを維持するため、広告を表示しない方針を採っています。他のプラットフォームがオーガニックなコンテンツとスポンサー付きのコンテンツを混ぜるのとは異なり、Claudeとの会話は個人的で繊細な内容が多く、広告が不適切に感じられることがあります。

広告を含めない決定は、ユーザーの信頼と役立ちさへのコミットメントに基づいています。広告収入モデルでは、商業的な動機がユーザーのニーズよりも優先される可能性があり、推奨内容に対立する利害関係が生じることがあります。Claudeは、エンゲージメント指標を最適化するプレッシャーなしに、明確で意味のある支援を提供することを目指しています。

Claudeを開発したAnthropic社は、広告ではなく、企業契約やサブスクリプションを通じて収益を上げることに注力しています。このアプローチにより、ユーザーのプライバシーや注意を損なうことなく、Claudeへのアクセスを拡大することが可能になります。また、ユーザーの生産性を向上させるために、第三者ツールとの統合を検討しており、商業的なやり取りは広告主からではなく、ユーザーから始まるようにしています。

要するに、Claudeの設計原則は、広告の雑音を排除し、ユーザー中心の体験を重視することで、信頼と深い思考を促進しています。

欧州委員会は、WhatsAppを「非常に大きなオンラインプラットフォーム（VLOP）」として正式に分類しました。この決定は、EU内で4500万人以上のユーザーを持つ「チャンネル」機能に基づいています。

WhatsAppは、プライベートメッセージングとオンラインプラットフォームの機能を組み合わせています。ユーザーが広く情報を共有できるチャンネル機能は、デジタルサービス法（DSA）の対象となりますが、プライベートメッセージングサービスはこの規制からは除外されています。

WhatsAppを運営するMeta社は、2026年5月中旬までにVLOPに対する追加のDSA要件を満たす必要があります。これには、人権侵害、選挙操作、違法コンテンツ、プライバシーの問題などのリスクへの対処が含まれます。

この指定の後、欧州委員会はWhatsAppがDSAに準拠しているかどうかを監視し、アイルランドのデジタルサービスコーディネーターと協力して進めていきます。

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現在、最も一般的に使用されているAIモデルは、自己注意という手法を用いたトランスフォーマーです。しかし、この手法は情報量が増えるとコストが高くなり、ストレージや計算能力、エネルギーの需要が増加します。この問題を解決するために、自己注意をより効率的に計算する方法を提案します。これにより、メモリや計算コストを大幅に削減できます。

私たちは、従来の数学的アプローチを分解し、対称パターンを使用して計算を簡素化することで、この新しい方法を実現しました。この手法により、情報ごとに固定のコストでより効率的な処理が可能になり、コストを増やさずにより多くの処理ヘッドを使用できるようになります。私たちはこのアプローチをテストし、正しく機能することを確認しました。この成果は、大規模なトランスフォーマーモデルに必要なリソースを削減し、貴重な数学的技術を導入するのに役立ちます。

「クリムゾンランド」は、2003年に初めてリリースされ、2014年にリマスターされたカルト的な人気を誇るトップダウンシューティングゲームです。新しいプロジェクトでは、オリジナルのメカニクスや挙動を保ちながら、ゲームをゼロから完全に書き直すことを目指しています。

このプロジェクトは2026年1月に始まり、オリジナルのコードに依存せず、ゲームを忠実に再現するためのリバースエンジニアリングに焦点を当てています。ゲームのすべての側面がオリジナルと一致するように、バグや特定の挙動も含めて再現することが目標です。

開発者は、静的解析のためにGhidraを、実行時デバッグのためにWindbgを使用し、関数名の自動化や解析を行うためのコーディングアシスタントも活用しました。これにより、オリジナルゲームのアーキテクチャや挙動を理解する手助けとなりました。また、ゲームが使用しているカスタムアーカイブ形式も分析し、ゲームアセットを抽出しました。

現在、プロジェクトは大きな進展を遂げており、46,800行のコードとさまざまなゲームプレイ機能が実装されています。ゲームはプレイ可能で、オリジナルの雰囲気を保っています。

今後の計画としては、オンラインハイスコアの追加や、改善された照明効果を持つナイトモードの導入が検討されていますが、基本的な体験はそのままにする予定です。

開発者は、オリジナルゲームのファンにバグの特定やプロジェクトへの貢献を呼びかけており、コミュニティの関与がこのクラシックタイトルを守るために重要であると強調しています。

先週、Clawdbot（またはOpenClaw）というツールについて多くの話題がありました。一部のユーザーは、主なデバイスで広範な権限を与えたり、クラウド上で実行したりしており、その結果、高いトークン使用量が発生しています。驚くべきことに、Clawdbotを接続してタスクを共同で行うユーザーもいます。この行動は極端に見えるかもしれませんが、著者はClawdbotには探求する価値があると考えています。

著者はClawdbotを使ったポジティブな体験を共有し、さまざまな方法で生産性が向上したことを強調しています。まず、メッセージ管理では、Clawdbotがメッセージを追跡し、テキストでの約束に基づいてカレンダーイベントを管理します。次に、毎晩、今後の会議やタスクを要約し、翌日の準備を手助けします。また、忙しいグループチャットから重要な会話を要約する機能もあります。さらに、ホテルや商品の価格を追跡し、自動的に変動をチェックすることができます。家庭管理では、冷凍庫のアイテムを在庫管理し、レシピに基づいて買い物リストを整理します。最後に、関連するカレンダーやウェブサイトにアクセスして予約やアポイントメントを取ることも可能です。

著者は、Clawdbotが銀行情報やテキストメッセージなどの機密情報にアクセスできるため、リスクが伴うことを認めています。Clawdbotへの信頼は人間のアシスタントに対する信頼と同じであり、利点がリスクを上回ることが多いと示唆しています。著者は、このツールの柔軟性と継続的な改善の可能性を受け入れることを勧め、ユーザーにその機能をより深く探求するよう促しています。

要するに、Clawdbotを使用することにはリスクがあるものの、著者はそれが日常のタスクにおいて生産性と組織力を高める強力なツールであると感じています。個人や職業生活に統合する際には、慎重でありながらもオープンなアプローチを推奨しています。

エージェントスキルは、エージェントがタスクをより正確かつ効率的に実行するための指示やリソースの集まりです。

エージェントスキルを使用する理由は、エージェントが信頼性を持って作業するためには文脈が必要であり、スキルは手続き的な知識や会社やチームに関する具体的な情報を提供することでこれを実現します。また、スキルはエージェントの能力をタスクに応じて強化します。

スキルの利点は、スキルを作成する人にとっては、一度作成した機能をさまざまなエージェント製品で使い回せることです。エージェントにとっては、スキルが新しい機能をすぐに提供します。組織にとっては、知識を構造化された形で管理し、共有できることが重要です。

エージェントスキルは、特定の専門知識をパッケージ化して法的レビューやデータ分析などのタスクに活用できます。また、プレゼンテーションの作成やデータ分析などの新しい機能をエージェントに提供し、複雑なタスクを一貫したプロセスに簡素化することができます。さらに、さまざまな互換性のあるエージェント製品で同じスキルを使用することが可能です。

エージェントスキルは、主要なAI開発ツールによってサポートされており、Anthropicによってオープンスタンダードとして作成され、コミュニティからの貢献が可能です。

始めるには、スキルについて学び、その機能や重要性を理解します。スキルフォーマットの仕様にアクセスし、スキルをエージェントやツールに統合します。また、GitHubで利用可能な例のスキルを探ることもできます。

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fips-padは、FIPS承認の暗号技術のみを使用して強力なセキュリティを確保するために設計されたシンプルなオフラインノートパッドです。このアプリケーションは、暗号環境を厳密に検証する最小限のアプリケーションを作成する試みから始まりました。

このアプリケーションの主な特徴は、単一ユーザー向けでオフラインで使用でき、ネットワーク接続が不要なことです。メモは暗号化され、安全に保存されます。また、アカウントやテレメトリ、クラウド同期、プラグインは一切ありません。

重要な点として、fips-padはFIPS認証を受けた製品やコンプライアンスツールではありません。FIPS承認の暗号システムを使用していることを確認できない限り、アプリケーションは起動しません。必要なセキュリティ条件が満たされない場合、アプリケーションは起動に失敗します。

対応するオペレーティングシステムは、Windows、macOS、Linuxです。WindowsではFIPSモードを有効にする必要があります。macOSでは、認証された暗号モジュールを含む厳密なバージョンリストが使用されます。LinuxはFIPS対応の構成でのみサポートされています。

暗号設計においては、メモは暗号化されたデータとして安全に保存され、鍵管理や乱数生成はシステム承認の方法で行われます。

制御措置として、FIPS 140-2および140-3への準拠を目指していますが、アプリケーション自体の準拠を主張するものではありません。特定のセキュリティ制御は、アプリケーションの単一ユーザーかつオフラインという特性に基づいて選択されています。

配布に関しては、ソースコードがレビュー用に公開されており、署名されたバイナリを購入することでセキュリティと整合性が確保されています。

要するに、fips-padは、暗号基準に厳格に従い、不要な複雑さを排除した集中型で安全なノートパッドアプリケーションです。

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私は、Mermaidダイアグラムを描画するためのRustベースのツールを作成しました。公式のmermaid-cliはフルブラウザを使用するため、動作が遅くなります。私の解決策であるmmdrは、ブラウザやNode.jsを必要としないネイティブなRustレンダラーです。

主なポイントとして、まず速度があります。mermaid-cliは1つのダイアグラムを描画するのに約3000ミリ秒かかりますが、mmdrはわずか約3ミリ秒で済みます。また、mmdrはフローチャート、シーケンスダイアグラム、クラスダイアグラムなど、13種類のダイアグラムをサポートしています。

Deno Sandboxは、ユーザーやAIモデルが生成したコードを安全に実行するための新機能です。この機能は、セキュリティを損なうリスクなしにコードを実行できることを目的としています。

このサンドボックスは、信頼できないコードを安全に実行するためのもので、外部APIを呼び出す際に敏感な認証情報を扱うことが多いです。サンドボックスのセキュリティ機能には、軽量のLinuxマイクロVMを使用して信頼できないコードを隔離し、機密情報へのアクセスや不正なネットワーク呼び出しを防ぐ仕組みがあります。また、APIキーや秘密情報はサンドボックス内で直接公開されることはなく、承認された外部リクエストに必要な時だけ利用可能になります。さらに、ユーザーはサンドボックスが通信できる外部ホストを制限することができ、セキュリティを強化し、不正なデータアクセスを防ぎます。

コードは、サンドボックスからDeno Deployに直接デプロイでき、追加の再構築ステップが不要なため、開発から本番環境への移行が簡単になります。サンドボックスは一時的なものですが、ユーザーは読み書き可能なストレージボリュームやスナップショットを作成し、迅速なセットアップや状態の保持が可能です。

技術的な仕様としては、アムステルダムやシカゴなどの地域で利用可能で、最大4GBのメモリと2つのvCPUをサポートしています。起動時間は1秒未満と速く、AIコードの実行や安全なプラグインシステムなど、さまざまな用途に対応しています。

Deno Sandboxは使用量に基づく料金モデルで運営されており、Deno Deployプランに含まれています。現在、Deno Sandboxはベータ版であり、開発者が利用を開始するためのリソースも用意されています。

詳細については、Denoのウェブサイトやドキュメントを確認してください。

ベン・シューメイカーのエッセイでは、最近リリースされたCodexデスクトップアプリについて論じています。このアプリは革命的ではないかもしれませんが、ソフトウェア開発の重要なトレンドを反映しています。彼は、CodexアプリをClaude Codeと併用してコーディングのワークフローを管理している方法を紹介し、複数の機能を同時に作業できる利点を述べています。

主なポイントは以下の通りです。Codexアプリは、並行開発のためのツールとして機能し、主要なプロジェクトを妨げることなく異なるタスクを管理しやすくします。従来の統合開発環境（IDE）は進化しており、シューメイカーは、コードの読み書きから、コードを生成するシステムの管理へと焦点が移っていると主張しています。

業界は、コードそのものよりも仕様（スペック）を優先する方向に進んでいます。要求や設計を適切に定義することが、実際に生成されるコードよりも重要になってきています。シューメイカーは、数年後にはソフトウェア開発の風景が全く異なるものになると考えており、コードよりもAIエージェントや仕様の管理に重点が置かれるようになると述べています。

要約がありません。

最近、多くの人々が古いメールの抜粋をTwitterで共有しており、これらのテキストに頻繁に現れる等号に対する好奇心が高まっています。この等号はコードでもスキャンエラーの結果でもなく、正しく変換されなかったために生じたものです。

かつて、メールは主にプレーンテキストでしたが、技術の進歩に伴い、長い行のテキストをサーバーの要件に合わせて分割する必要がありました。等号は、行がフォーマットの理由で分割されたことを示すために使用されます。例えば、長い文が二行に分けられ、最初の行の末尾に等号が付けられることで、次の行に続くことを示します。

この問題は「クォーテッド・プリンタブル」と呼ばれる特定のエンコーディング方式から生じます。このメールの処理が不適切であった場合、文字が欠落したり、テキストが正しく表示されなかったりすることがあります。また、等号はエンコードされた文字を示すこともあり、変換中に誤って処理されることがあります。

要するに、メールに現れる等号は、古い変換技術やメールフォーマットの不適切な取り扱いの結果であり、洗練されたエンコーディングやスキャンエラーによるものではありません。

この記事では、NixOS上で一時的な仮想マシン（VM）を設定する方法について、microvm.nixプロジェクトを使ったアプローチが紹介されています。著者は、この方法がデータを永続的に保存しないVMを簡単に作成できるため、個人データの漏洩リスクを避けながらコーディングエージェントを安全に実行できる点を好んでいます。

microvm.nixの設定における主なステップは以下の通りです。まず、VM用のネットワークブリッジを作成します。次に、Nixの設定にmicrovmモジュールを追加するためにflake.nixを構成します。続いて、Emacs用やGo Protobuf用など、個別のVMをmicrovm.nixファイルで定義します。次に、microvm-base.nixでネットワーク設定や共有ディレクトリを確立します。その後、microvm-home.nixでユーザー固有の設定を行います。最後に、goprotobuf.nixのようなファイルに特定の環境に必要なパッケージを含めます。

VMを実行するために、著者は作業スペースを作成し、SSHキーを生成してからVMを起動します。設定が完了した後、著者はコーディングエージェントのClaudeを使って、ユーザーのリクエストに基づいて新しいVMを自動的に作成する方法を探ります。

NixOSは初めは複雑に見えるかもしれませんが、一時的なVMを管理するための強力な機能を提供し、新しいプロジェクトの要件に適応するのが容易で、メンテナンスも最小限で済むことが結論として述べられています。著者はまた、コーディングエージェントの急速な進化とその実用的な応用についても考察しています。

著者は、現在の経験の中で欠けていると感じる深く挑戦的な思考への憧れを表現しています。この欠如は、主にソフトウェア開発におけるAIの影響によるものです。著者は、自身の性格を二つの側面に分けて説明しています。一つは「ビルダー」で、実用的な解決策を迅速に作り出すことを楽しむ側面です。もう一つは「シンカー」で、複雑な問題に長時間取り組むことに喜びを感じる側面です。

AIは迅速な問題解決を可能にしますが、著者はそれが深い思考の機会を減少させ、自身のエンジニアとしての成長に停滞感をもたらしていると感じています。AIは「十分良い」解決策を効率的に提供しますが、著者の深い知的関与への欲求を満たすものではありません。

著者は、迅速に構築したいという欲求と、意味のある精神的挑戦が必要であるという欲求との間で葛藤しています。現在のコーディングや問題解決の状況では、ビルダーとしての側面とシンカーとしての側面の両方が満たされていないと感じており、これら二つの側面をどのように調和させるべきか不安を抱えています。

最近、Zendeskからのスパムメールが急増しています。私はたったの30分で何百通ものメールを受け取りました。

Debianは、ボランティア開発者の中にはチームに知らせずに貢献をやめる人がいるため、課題に直面しています。このようなコミュニケーションの欠如は、メンテナンスされていないパッケージや未解決の問題を引き起こす可能性があります。Debianプロジェクトリーダーのアンドレアス・ティレは、ボランティアがさまざまな理由でコミットメントを変更することがある一方で、その変更を効果的に伝える方法が少ないと指摘しました。

多くのボランティアは、自分の利用可能性について話すことに不安を感じており、その結果、責任が忘れられたり、放置されたりすることがあります。これにより、未対応のバグやセキュリティリスクといった問題が発生することがあります。ティレは、貢献者の間で利用可能性の変化を追跡し、伝えるためのより良いシステムの必要性を強調しました。

この問題に対処するために、ティレは自動化されたシステムを作成することを提案しました。このシステムは、潜在的に非アクティブと見なされる貢献者に定期的にメールを送り、彼らに自分の状況を確認するよう促します。この取り組みは、コミュニケーションを改善し、Debianプロジェクトや同様のオープンソース活動の健全性を維持することを目指しています。

要約がありません。

2026年2月3日、AppleはXcode 26.3をリリースしました。このアップデートでは「エージェンティックコーディング」という新機能が追加され、開発者はAnthropicのClaude AgentやOpenAIのCodexなどの高度なコーディングエージェントをXcode内で直接利用できるようになりました。これらのエージェントは、自律的に複雑なタスクを実行し、開発者がアプリをより効率的に作成する手助けをします。

エージェンティックコーディングは、アプリ開発プロセス全体でコーディングエージェントが支援する新しいアプローチです。エージェントはドキュメントを検索したり、プロジェクト設定を管理したり、作業を視覚的に確認したりすることができ、ワークフローをスムーズにします。この機能の目的は、生産性と創造性を向上させ、開発者が革新に集中できるようにすることです。

また、Xcode 26.3はモデルコンテキストプロトコルを通じて、互換性のあるエージェントやツールをサポートしており、開発者の柔軟性を高めています。このリリース候補版はApple Developer Programのメンバー向けに提供されており、近日中にApp Storeでの正式リリースが予定されています。

2026年2月2日、Notepad++の開発者は、2025年6月から9月にかけて発生した更新システムのセキュリティ侵害を明らかにしました。攻撃者は2025年12月まで自らのインフラにアクセスを維持していました。この攻撃は、ベトナム、エルサルバドル、オーストラリアなどのユーザーや政府、金融機関を標的にした複数の実行チェーンとさまざまな悪意のあるペイロードを含んでいました。

最初の実行チェーンは2025年7月下旬から8月上旬にかけて行われ、攻撃者は悪意のある更新を配信し、システム情報を収集し、悪質なペイロードを展開するコマンドを実行しました。次のチェーンは2025年9月中旬から下旬にかけて異なる更新バリアントを使用し、より詳細なシステム情報を収集しました。この際、新しいファイルを別のディレクトリに配置し、Luaスクリプトを実行してさらなる悪意のあるペイロードをダウンロードする仕組みでした。2025年10月には、攻撃者は戦術を変更し、システム情報機能を持たないファイルを別のディレクトリに配置し、バックドアを展開しました。

攻撃者は2025年10月中旬に以前の感染チェーンを改良したURLとペイロードを用いて再び活動を再開しましたが、2025年11月以降は新たな感染は報告されていません。カスペルスキーのセキュリティソリューションは、これらの攻撃に関連する悪意のある活動を成功裏に検出しました。彼らは、類似の脅威を検出するために特定の行動や侵害の指標（IoC）を監視することを推奨しています。

悪意のあるURLや実行可能ファイルのハッシュが提供され、感染したシステムや悪質な通信を特定する手助けとなります。この攻撃は、ソフトウェアの更新メカニズムを確保する重要性を浮き彫りにしています。更新が侵害されると、さまざまな組織に広範な感染を引き起こす可能性があります。

Modelenceの共同創設者であるアラムとエドゥアルドは、アプリ開発を簡素化するためにTypeScriptとMongoDBを使用したオープンソースのフレームワークを作りました。彼らは、アプリを作るたびに認証やデータベース、APIの設定といった繰り返しの作業を避けたいと考え、複数の管理プラットフォームへの依存を減らすことを目指しました。

彼らは、AIアプリ開発の本当の課題はツールだけでなくプラットフォームにあると信じています。Modelenceは、人間の開発者とAIコーディングエージェントの両方に対応しており、以下のような機能を備えています。TypeScriptは早期にエラーを検出し、MongoDBはデータベース管理を簡素化します。また、認証やデータベース、定期実行のための組み込み機能により、開発者は製品のロジックに集中できます。

ユーザーは、Modelenceのウェブサイトでプロンプトを入力することでアプリビルダーを試すことができます。このフレームワークは、Modelence Cloudを利用してバックエンドのサポートを受けながらローカル開発を可能にし、運用環境でのエラー管理を改善するためにDevOpsエージェントを追加する計画もあります。

Modelenceは、開発者向けにそのフレームワークとクラウドサービスを迅速に示すことを目指しており、AIコーディングのための堅牢なプラットフォームを構築することが主な課題であると強調しています。

外部リンクに直接アクセスすることはできませんが、文書のテキストや主なポイントを提供していただければ、要約するお手伝いをいたします。

AIが作成したシミュレーターがあり、ユーザーはダッカリカンの大統領になった気分を体験できます。現在、このシミュレーターは基本的な機能しかありませんが、キャラクターとの会話だけでなく、より魅力的なアプリケーションをAIを使って開発する可能性を示しています。

2026年2月3日のブログ記事で、フレッドはコネチカット州ウィルトンの221キャノンロードにある自分の不動産に関するアイデンティティ盗難の悩ましい経験を共有しています。2015年に兄と共に購入した土地を売るつもりは全くなかったにもかかわらず、フレッドは自分になりすました詐欺師による複数の売却試みを受けています。

最初の事件は2024年3月に発生しました。ある不動産弁護士がフレッドに連絡し、誰かが自分と兄になりすまして土地を売ろうとしていると伝えました。詐欺師は偽の身分証明書を提示し、メールやテキストで連絡を取っていましたが、弁護士の調査によって売却は阻止されました。

最近の2026年2月には、さらに2人のエージェントがフレッドに連絡し、再び土地を売ろうとする試みがあったことを伝えました。フレッドは、このような詐欺は空き地に多く見られると説明しています。住民がいないために不審な活動に気づきにくく、取引が遠隔で行われることが多いからです。

フレッドは土地所有者に対して、地元の当局に詐欺通知を登録したり、自分の不動産に関するGoogleアラートを設定したりするなどの予防策を講じるようアドバイスしています。また、221キャノンロードは売りに出ていないことを強調し、もしこの土地について連絡を受けた場合は直接自分に連絡してほしいと呼びかけています。

FBIは、ワシントンポストの記者ハンナ・ナタンサーンのiPhoneにアクセスできませんでした。これは、iPhoneのセキュリティ機能であるロックダウンモードが有効になっていたためです。最近の裁判記録によると、FBIはナタンサーンの自宅を捜索した際に、どのデバイスにアクセスできたか、またどのデバイスにはアクセスできなかったかが明らかになりました。この記録は、ロックダウンモードが不正アクセスを防ぐ効果的な手段であることを示しています。

キロバイトに関する一般的な混乱と、その計測方法について説明します。

キロバイトの定義についてですが、従来、キロバイトは1024バイトと定義されています。これはコンピュータが使用する二進法に基づいています。しかし、1000バイトと測定することも可能で、こちらは十進法の測定により近いです。

データサイズが増加するにつれて、メガバイトやギガバイトなどの単位で、二進法と十進法の測定の違いが大きくなり、重要な不正確さを引き起こします。例えば、テラバイトでは約10%の差が生じることがあります。

技術業界では、特にRAMの製造において、1キロバイトを1024バイトとする古い慣習が依然として使われています。しかし、ストレージデバイスでは十進法の測定がよく使われるため、混乱が生じます。

この混乱を解消するために、国際電気標準会議は二進法の測定用にバイナリ接頭辞（例えば、キビバイトのためのKiB）を導入しました。一方で、十進法の測定には標準のSI接頭辞（例えば、キロバイトのためのkB）を使用しています。

1キロバイトを1024バイトとする古い慣習は依然として残っており、特に技術に詳しくない人々にとって混乱を引き起こしています。