著者は、Claude-codeのようなAIツールを使った経験を共有し、それがどのように抑うつ感や無気力を引き起こしたかについて述べています。最初はAIを使って簡単にコードを生成できることに魅力を感じましたが、それがコーディングの問題を理解する妨げになり、仕事への関与が薄れてしまったことに気づきました。手でコードを書くことで、批判的に考える力が養われ、解決すべき問題の文脈を理解することができました。

著者は、AIを使ってコードを生成する「バイブコーディング」が迅速な結果をもたらす一方で、受動的な考え方を助長し、深く考えたりコードの正確性を確認したりすることが難しくなる可能性があると指摘しています。ツールは思考を助けるものであり、妨げるものであってはいけないと強調しています。

バランスを見つけるために、著者はAIを制御された方法で使用し、必要な文脈を提供しながら意図的にコードを変更しています。このアプローチにより、仕事に対する関与と満足感を保つことができ、幸福を優先することが重要であると述べています。たとえ生産性を少し犠牲にすることになっても、幸福を重視することが大切だと考えています。

著者は、エンジニアリングにおけるAIの経験について語り、生産性の向上とそれに伴う疲弊を強調しています。これまで以上に多くのコードを出荷しましたが、より疲れを感じており、その原因をAI作業の特性に求めています。

主なポイントは、まずAIによって作業が迅速化されることで、より多くのタスクを引き受けるようになり、結果的に認知的負荷が増し、疲労感が増すということです。また、エンジニアはAIが生成した成果物を評価する時間が増え、創造的な作業が減っているため、精神的に消耗しています。

さらに、AIの出力は予測不可能であるため、エンジニアはストレスを感じ、安定した結果を好む彼らにとっては常に注意を払わなければならない状況が続いています。AIツールの急速な進化は、最新の技術に追いつくことへの不安を生み出し、実際には大きな利益をもたらさない新しいシステムに時間を浪費することにもつながっています。

また、エンジニアの完璧主義がAIの不完全な成果物と対立し、フラストレーションを引き起こすことも指摘されています。AIに過度に依存することで、問題解決能力が低下し、批判的思考が衰える「認知的萎縮」も懸念されています。さらに、ソーシャルメディアでは他人のAI成功事例が強調されるため、自分の劣等感が増す「比較の罠」にも注意が必要です。

著者は、AIセッションの時間を区切ることや、思考時間とAI使用を分けること、AIの出力が完璧である必要はないと受け入れること、持続可能な実践に焦点を当てることを提案しています。AI時代において重要なスキルは、いつ作業を止めるべきかを知り、AIを使う際のバランスを認識することだと結論づけています。著者は、精神的資源を守り、AIとの持続可能な働き方を見つける重要性を強調しています。

この文書、RFC 3092では、プログラミングや技術的な議論でよく使われる「foo」、「bar」、および「foobar」という用語の起源と意味について説明しています。

重要なポイントとして、約212のRFC（Request for Comments）がこれらの用語を説明なしに使用しており、特に英語を母国語としない新参者にとって混乱を招く可能性があります。「foo」は例示の際に最初に使われることが多く、その後に「bar」が続きます。これらはメタ構文変数と呼ばれています。

「foo」という用語は、1930年代の漫画やアニメから派生したと考えられており、第二次世界大戦中に軍のスラングとして広まりました。「foobar」は「foo」と「bar」を組み合わせたもので、プログラミングの例で広く使われています。また、この文書には、これらの用語に関連するさまざまな略語のリストも含まれており、FUBARなどの軍事的な起源を持つものもあります。

このメモは、インターネットコミュニティ内での理解を深めるために、これらの用語の使用法を明確にすることを目的としています。

GitHubエージェンティックワークフローは、リポジトリの管理を支援する自動化ツールです。これらは、日々さまざまなタスクを実行することで、プロセスを自動化します。具体的には、課題管理や継続的インテグレーション（CI）の失敗分析、ドキュメントの維持などを行い、すべて簡単なマークダウンファイルで定義されています。

主な特徴として、マークダウンを使用した自動化ワークフローがあり、複雑なコードを書くことなく自動化が可能です。また、AIを活用した意思決定機能があり、ワークフローは状況に応じて学習し適応します。GitHubのアクションや課題、その他のリポジトリ機能と深く統合されており、スムーズに連携します。セキュリティ面では、読み取り専用の権限で操作し、書き込みアクションには承認が必要なため、安全性が確保されています。さらに、さまざまなAIツールをサポートし、機能を向上させることができます。AIの活用も継続的に自動化され、ソフトウェアのコラボレーションを促進します。

ワークフローは制限された権限で実行され、すべての操作は監視されているため、安全性が保たれています。使い方は簡単で、マークダウンファイルに自動化の指示を書き、それを安全なGitHubアクションのワークフローにコンパイルします。GitHubアクションが自動的にワークフローを実行します。

例えば、AIエージェントがリポジトリのデータを分析し、自動的にGitHubの課題として日次のステータスレポートを生成することができます。ユーザーは必要なツールを迅速にインストールし、コマンドラインやGitHubのウェブインターフェースから直接ワークフローを設定できます。

ワークフローの例としては、日々のコード改善、自動化されたドキュメントの維持、課題やプルリクエストの管理、コンプライアンスの監視や品質チェックなどがあります。

なお、GitHubエージェンティックワークフローはまだ初期開発段階にあり、潜在的なリスクがあるため、慎重に使用し監視する必要があります。

インターネット上で自分自身の自律システム（AS）を運営することが、個人にとっても可能になりました。これは、地域インターネットレジストリ（LIR）を通じて入手できるAS番号やIPv6プレフィックスのおかげです。FreeBSDやFRR（Free Range Routing）といったツールを利用することで、自分のIPアドレス空間を管理できるようになり、サーバーを移動してもアドレスや設定を失うことがありません。

自分のASを運営することには多くの利点があります。まず、IPアドレスがインターネットサービスプロバイダー（ISP）から独立しているため、プロバイダーを変更してもアドレスを変える必要がありません。また、BGP（ボーダーゲートウェイプロトコル）を理解することで、インターネットのルーティングについての知識が深まり、ネットワークアーキテクチャの改善にもつながります。

リソースを取得するためには、地域インターネットレジストリ（例えばRIPE NCC）からAS番号とIPv6プレフィックスを取得する必要があります。これは、スポンサーとなるLIRを通じて行われ、必要な書類を記入し、ルートオリジン認証（ROA）を設定するプロセスが含まれます。

セットアップの概要としては、上流プロバイダーに接続するBGPルーターと、GRE/GIFトンネルを通じてIPアドレスを受け取る下流サーバーが含まれます。BGPルーターはFreeBSDの仮想マシン上で動作し、ネットワークインターフェースやトンネル、静的ルートを管理するように設定されています。FRRを使用してBGPセッションを処理し、有効なルートのみを受け入れるようにしています。

セキュリティ対策としては、制御プレーン（SSHやBGPセッションなど）とデータプレーン（転送されるトラフィック）を保護するためのファイアウォールルールが設定されています。サーバーはプロバイダーから割り当てられたアドレスとBGPから割り当てられたアドレスの両方を持つことができ、ソースアドレスに基づいてルーティングの決定を行うためにデュアルFIB（フォワーディング情報ベース）を使用します。

運用に関する洞察として、ルートの適切なフィルタリングの重要性や、冗長性とトラフィック管理のために複数の上流プロバイダーを持つ利点が強調されています。自分のASを運営することは、思っているよりも手軽で、運用の簡素化やインターネットルーティングの理解を深めることができます。デュアルFIBアプローチは、複数のアドレス空間を単一のサーバーで優雅に処理し、複雑な回避策なしで実現します。このセットアップにより、個人が自分のAS番号を使ってインターネットルーティングに積極的に参加し、ネットワーキングの基本的なメカニズムを理解することが可能になります。

要約がありません。

著者のセオ・ダウンズ＝ル・グインは、2018年に亡くなった著名な作家アーシュラ・K・ル・グインについての展覧会を企画したことを振り返っています。彼は、母が生きていた頃にはこのような展覧会を提案しなかっただろうと語ります。母は自分をカテゴライズされたり、単純化されることを嫌っていたからです。この展覧会は「より大きな現実」というタイトルで、オレゴン・コンテンポラリーで開催されており、彼女の初めてのタイプライターが展示されています。訪問者はそのタイプライターを使って、彼女の遺産に触れることができ、懐かしさを感じながら彼女の作品とつながることができます。

セオは、展覧会を企画する際の感情的な複雑さについても語ります。母の手紙や著作を再訪する中で、悲しみや喜びの感情が交錯しています。彼は、母の多面的なアイデンティティを損なうことなく彼女の人生を表現することの難しさを認めています。アーシュラはしばしば自分の作品や自分自身を見直していたため、セオはその動的な性質を反映させることを目指しています。

彼は、展覧会における伝統的な物語のあり方を批判し、複雑なテーマを単純化しすぎる可能性があると指摘します。アーシュラの考えに触発され、展覧会は「キャリーバッグ」としてさまざまな視点を持ち、探求を促すものであるべきだと信じています。その結果、母の人生と作品の複雑さを受け入れた魅力的な展覧会が実現しました。

17世紀には、がん治療は主に快適さを重視したケアに焦点を当てていましたが、医師たちはさまざまな方法を試みていました。その中には侵襲的な手術も含まれていました。特に注目すべき事例は、外科医サミュエル・スミスのケースです。彼は乳房切除手術を行った後、がん組織の味を試みました。この行為が彼の健康に深刻な影響を及ぼし、最終的には彼の死につながりました。彼はその味が自分の衰退の原因だと信じていました。

その後、医療関係者はスミスのケースについて議論し、がんが毒に似ているという考えと関連付けました。初期の近代において、多くの人々は強い感覚的体験に対する感情的反応が病気を引き起こす可能性があると考えていました。例えば、疫病の際に病気を見たり、匂いを嗅いだりすることが病気を引き起こすことがあるとされていました。中には、がん患者を見ること自体ががんを引き起こすと信じられ、患者は孤立させられることもありました。

医学の理解が進むにつれて、ウィリアム・ベケットやサミュエル・ヤングといった後の外科医たちは、スミスの死を異なる視点から考察し、悪臭や味が彼の苦しみに寄与した可能性を示唆しました。19世紀になると、感覚が病気を引き起こすという信念は薄れ、放射線療法や化学療法といった医学の進歩ががんの理解と治療を改善しました。

Matchlockは、AIエージェントを一時的なマイクロVM（仮想マシン）で実行するために設計されたコマンドラインツールです。このツールは、AIエージェントがシステムに無制限にアクセスするのを防ぎ、安全にコードを実行できるようにします。

主な特徴として、まず「隔離」が挙げられます。各エージェントは、迅速に起動し、メインのマシンから隔離された使い捨てのLinux環境で動作します。また、「秘密管理」機能により、実際の認証情報は実行中に注入され、仮想マシン内には決して入らず、エージェントはプレースホルダーのみを見ることができます。「ネットワーク制御」では、デフォルトでネットワークが制限されており、明示的に許可された場合にのみデータが外部に出ることができます。「ファイルシステム管理」では、各サンドボックスが一時的なファイルシステムを使用し、作業が完了すると消えます。さらに、「クロスプラットフォーム」対応で、LinuxとApple Siliconを搭載したmacOSの両方で動作します。

簡単なスタートガイドとしては、まずLinuxにKVMサポートが必要か、Apple Siliconを搭載したmacOSが必要です。次に、Homebrewを使ってMatchlockをインストールします。基本的なコマンドとしては、隔離された環境でコマンドを実行したり、エージェントに特定のネットワークアクセスを許可したり、安全に秘密を注入したりすることができます。

Matchlockは、GoとPythonのSDKを提供しており、アプリケーションにサンドボックス機能を統合し、仮想環境をプログラムから制御できるようにします。

アーキテクチャとしては、MatchlockはCLI、ポリシーエンジン、マイクロVMとの通信を管理する透過的プロキシで構成されています。このシステムは、仮想化技術を利用してマイクロVMを作成・管理します。

使用例としては、インターネットアクセスが必要なAIエージェントやコードを実行しながら、機密情報を保護するのに最適です。詳細な情報については、公式ドキュメントを参照してください。

要約がありません。

リッチ・クラウィエックさんとスレッシュ・ラマスブラマニアンさんの二人が参加した活動や議論についての簡単な概要があります。コメントが一つあり、議論をお気に入りに追加したり削除したりするオプションもあります。最後の活動は記録されていますが、その内容に関する具体的な詳細は提供されていません。

1ヶ月前、Anuj JainはAndroidの通知を管理するアプリ「DoNotNotify」を発表し、Show HNで注目を集めました。多くのユーザーがこのアプリをオープンソースにしてほしいと要望しました。最初は、アプリの多くがAIによって生成されていることに不安を感じ、Anujはオープンソースにすることをためらっていました。しかし、考えた結果、彼はアプリをGitHubで公開することを決め、アプリのウェブサイトでも発表しました。また、彼はアプリをF-Droidにも提出し、コミュニティからのフィードバックを歓迎しています。

コラコスキ列は、1と2からなる無限の記号の列であり、各数字は列内の同じ数字の連続する長さを示しています。この列は1965年にウィリアム・コラコスキによって初めて記述されましたが、ルーファス・オールデンバーガーが1939年に先に言及していました。

コラコスキ列の主な特徴には、自己参照性があります。これは、1と2の連続する長さに基づいて自身の項を生成します。初期の項は1、2、2、1、1、2で始まり、似たようなパターンで続きます。また、この列はフラクタル的な性質を持ち、異なるスケールでの表現を符号化しています。周期的ではなく、連続して同じ要素が三つ並ぶ部分列を含まないため、非周期的かつキューブフリーとされています。

さらに、列内の1の密度については、密度が1/2であるという推測がありますが、これはまだ証明されていません。この列は、前の項に依存する特定のアルゴリズムを用いて生成することができます。

要するに、コラコスキ列は自己生成の特性と複雑な構造で注目される独特な数学的対象です。

要約がありません。

コーディングチャレンジはシンプルなもので、候補者が一致させるべき明確な出力がありました。しかし、多くの優れたコーダーがこれを達成するのに苦労し、時には自分のコードが正しいかどうかをテストすらしませんでした。本来の難しさは、コードを本番環境に持っていく際の質問に答えることにありましたが、ここでも彼らはあまり良い結果を出せませんでした。また、クラスタラベラーにはまだ改善が必要で、特定のファイルの名前については私のミスでした。

LocalGPTは、Rustで作られたアシスタントツールで、OpenClawアシスタントの簡易版です。軽量で、約27MBの単一ファイルにコンパイルされており、Node.js、Docker、Pythonは必要ありません。

主な特徴として、OpenClawと互換性のあるマークダウンファイルを使用した永続的なメモリ機能があります。また、APIキーなしでフルテキスト検索や意味検索が可能です。設定した間隔で自動的にタスクを実行する機能も備えています。コマンドラインインターフェース（CLI）、ウェブインターフェース、デスクトップGUIを通じてアクセスできます。Anthropic、OpenAI、Ollamaなど、複数のAIプロバイダーをサポートしています。ライセンスはApache 2.0です。

インストールはcargo install localgptを使用します。著者は日々の研究やタスク管理に利用しており、セッションごとに改善されています。アーキテクチャや機能に関するフィードバックも歓迎されています。

著者は人工知能（AI）とソフトウェア開発の未来について深い懸念を抱いています。AIがすでに限界に達しているのではないか、また「十分良い」ソフトウェアに満足してしまう人々が増えることを心配しています。このような満足感は、ソフトウェア開発の技術が衰退する原因となるかもしれません。開発者やユーザーが品質や創造性よりもスピードや便利さを優先するようになるからです。

著者は、AIツールがソフトウェアの作成を助ける一方で、しばしば平凡でインスピレーションのない結果をもたらすことに言及しています。生産を早めることへの欲求が、考え抜かれた質の高いソフトウェアの必要性を覆い隠してしまうことを恐れています。また、ほとんどの人が技術的な問題やソフトウェアの品質に関心を持たなくなる可能性についても考えています。その結果、平凡さが当たり前になる未来が訪れるかもしれません。

全体として、著者は意味のあるソフトウェア開発が衰退し、それを改善しようとする関心が薄れることに不安を感じています。

著者は、プログラミングやプロジェクト管理のアプローチを変えたAIツール「OpenClaw」の体験を共有しています。最初は「Claude Code」を使っており、コーディングが簡単になりましたが、プログラマーとしての役割が根本的に変わることはありませんでした。コーディングやテスト、デバッグなどの作業には依然として多く関与しなければなりませんでした。

しかし、OpenClawを使うことで、著者は「スーパーマネージャー」となり、簡単なコミュニケーションを通じてプロジェクト全体を監督できるようになりました。OpenClawはメッセージアプリを通じて動作し、ユーザーの意図を理解し、自立して作業を行います。これにより、著者が直接関与していたコーディング作業を引き受けてくれるようになりました。この変化によって、著者はコーディングの細かい作業から解放され、管理や高次の計画に集中できるようになりました。

この変化は著者の生産性を大幅に向上させ、複数のアイデアやプロジェクトを同時に追求できるようになりました。まるで専任のチームが自分のために働いているかのようです。著者は、会社を運営しアイデアを実現する夢に一歩近づいたと感じており、ワークフローや生活において大きな変化を遂げました。全体として、OpenClawはプログラミングやプロジェクト管理におけるAIの役割の大きな進展を示しており、個人が実行者からマネージャーへと移行することを可能にしています。

要約がありません。

A11yJSONは、GeoJSONに基づいて物理的な空間に関するアクセシビリティ情報を共有するために設計されたオープンスタンダードです。このフォーマットを使うことで、エレベーターやエスカレーター、動物に関するポリシーなど、アクセシビリティに影響を与える特徴をユーザーが説明できます。

例えば、A11yJSONのスニペットには、入口の種類や盲導犬の入場が許可されているかどうかが詳しく記載されることがあります。このスタンダードには、アクセシビリティの基準や例を含む文書も用意されています。

A11yJSONは、さまざまなプログラミング言語に統合できるデータモデルを提供しており、データ構造をチェックするためのTypeScriptライブラリも含まれています。また、データを検証し、クリーンにするためのWebおよびNode.js用のモジュールもサポートされています。

A11yJSONは、ベルリンに拠点を置く非営利団体Sozialhelden e.V.によって開発されました。この団体は、アクセシブルな場所の大規模なオンラインマップであるWheelmap.orgを作成したことで知られています。A11yJSONが役立つと感じた場合は、GitHubでスターを付けたり、ソーシャルメディアで共有したりしてサポートできます。

ブラウザの確認プロセスが進行中で、数秒以内に完了する予定です。

この記事では、最小非巡回決定性有限オートマトン（ADFA）を作成する方法について説明しています。ADFAは、大量の文字列（または語彙）を効率的に保存するためのデータ構造であり、スペルチェッカーなどのアプリケーションで使用されます。従来の最適化アルゴリズムは、特に大規模なデータセットに対してリソースを多く消費することがあります。

重要なポイントは以下の通りです。まず、語彙とは、関連データなしに文字列を集めたもので、さまざまなアプリケーションで使用されます。これらの文字列に効率的にアクセスすることが重要であり、データが事前に知られている場合、静的データ構造は動的なものよりも優れた性能を発揮します。

次に、データ構造を構築するためのいくつかの方法が比較されています。ハッシュ法は、誤った一致を引き起こす可能性があり、文字列の再構築ができません。トライは、文字列を迅速に見つけることができる木構造ですが、多くのメモリを消費することがあります。この記事の焦点である認識器は、トライの同等部分を統合してコンパクトな形にするもので、特に自然言語処理に役立ちます。

著者たちは、最小ADFAを構築するための効率的なアルゴリズムを提示し、その低メモリ使用量と高速性を強調しています。このプロセスでは、文字列をソートし、決定性を維持するために特定の順序で追加することが求められます。

認識器の種類についても詳しく説明されており、出力のエンコード方法や状態管理の違いにより、モア機械やミーリー機械などの高度なタイプが紹介されています。

著者たちは、認識器がトライやハッシュテーブルなどの他のデータ構造よりも一般的に少ないメモリを占有し、迅速な検索時間を維持することを示す実証データを提供しています。

実装に関する詳細には、メモリ管理戦略や認識器内での検索を最適化する方法が含まれています。

最小ADFAを作成するアルゴリズムは効率的で、さまざまなアプリケーションに適しており、共通の接頭辞や接尾辞を持つ語彙に対して他のデータ構造よりもメモリ効率が良いことが証明されています。全体として、この記事は、さまざまな計算アプリケーションにおいて、大量の文字列を効率的に管理しアクセスするために最小ADFAを使用する効果を強調しています。

ブラウザを確認するのは簡単な作業で、数秒で終わります。まず、ブラウザを開いて、設定やメニューを確認します。必要な情報がすぐに見つかるので、手間はかかりません。特に、ブラウザのバージョンや拡張機能の状態をチェックすることが重要です。これにより、ウェブサイトの表示や動作がスムーズになることがあります。全体として、ブラウザの確認は非常に迅速で、特別な技術は必要ありません。

SectorCは、x86コンピュータの512バイトのブートセクターに収まるコンパクトなCコンパイラです。x86-16アセンブリで書かれており、C言語の重要なサブセットをサポートしているため、機能的なプログラムを作成することができます。

このコンパイラの主な特徴には、グローバル変数、関数、条件文、ループ、ポインタ、コメントのサポートがあります。また、VGAグラフィックスを使用してサイン波をアニメーションさせる例プログラムも用意されています。

開発の過程では、Cコードのトークン化に苦労した創作者が、Forthのような他の言語からインスピレーションを得てプロセスを簡素化しました。そこから「Barely C」という新しいプログラミング言語の概念が生まれ、トークン化や変数処理にミニマリストなアプローチを取り入れました。最終的に、コンパイラはコードサイズを最小限に抑え、303バイトで機能するCコンパイラを実現しました。入れ子の文やインラインアセンブリといった機能も維持されています。

SectorCには、ライブラリルーチンを含むランタイムとプログラム実行のためのエントリーポイントも含まれています。提供されている例は、画面出力や音声など、その能力を示しています。

SectorCは、一見不可能と思えるソフトウェアプロジェクトが創造性と独自のアプローチによって成功することができることを示しています。現代のソフトウェアは大きくて複雑でなければならないという考えに挑戦しています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

メキシコのコンピュータシステム工学の学生が、映画制作者がアイデアをより効果的に探求できるツール「CineGraphs」を開発しました。既存のAIライティングツールから得られる一般的な出力に不満を感じた彼は、CineGraphsを設計し、粗い概念から分岐する物語の道筋をグラフとして視覚化することができるようにしました。これにより、ユーザーは構造化された脚本を作成し、プロのソフトウェアにエクスポートすることが可能になります。

物語の質を向上させるために、彼は独自のストーリーテリングスタイルを持つ100本の多様な映画のリストを作成しました。ここでは、単なる要約ではなく、構造的要素に焦点を当てています。彼はこれらの映画を分析するための複雑なPythonパイプラインを構築し、重要な物語の要素や関係を抽出しました。

10,000の物語ペアのデータセットを作成した後、彼はAIモデルを微調整し、分岐するストーリーを生成し、脚本用にフォーマットしました。このグラフ構造により、作家は最終的な選択をする前にさまざまな物語の道筋を探ることができ、開発プロセス中の思考に沿った形で進めることができます。

このプロジェクトは、一般的な脚本執筆の課題を克服するのに役立っており、多様な映画の選択がモデルの出力品質を向上させました。ユーザーはCineGraphsをウェブサイトで無料で試すことができ、登録することでさらに多くの機能を利用するオプションもあります。従来のAIライティングツールと比較した際のこのツールの効果についてのフィードバックも歓迎されています。

要約がありません。

サイモン・ウィリソンのウェブページでは、「ソフトウェアファクトリー」という概念について説明しています。この考え方は、ソフトウェアが製造プロセスのように体系的かつ効率的に開発される方法を示しています。詳しい内容については、リンクを訪れて確認できます。

要約がありません。

ファストモードは現在、研究プレビューの段階にあり、ユーザーからのフィードバックに基づいて機能や価格、利用可能性が変更される可能性があります。以下が主なポイントです。

ファストモードの目的は、Opus 4.6モデルを使用して迅速な応答を提供することですが、トークンあたりのコストは高くなります。迅速なコーディングやライブデバッグなどのタスクに利用するのが適しています。

ファストモードは、Claude CodeのCLIで「/fast」と入力するか、ユーザー設定で有効にすることで起動できます。このモードはセッションをまたいで有効のままです。

価格については、ファストモードは150トークン（MTok）あたり30ドルで、入力が200Kトークン未満の場合、200Kトークンを超えると60ドルになります。2月16日まで50％の割引が適用されます。

ファストモードはサードパーティのクラウドプラットフォームでは利用できず、請求設定で追加の使用を有効にする必要があります。

ファストモードは時間に敏感なタスクに適しており、標準モードは長期的なプロジェクトやコストを重視するタスクに向いています。

ファストモードには異なるレート制限があり、制限を超えると自動的に標準モードに戻ります。

要するに、ファストモードは迅速でインタラクティブな作業に最適ですが、コストに注意する必要があります。

ブラウザを確認してください。この作業は簡単で、数秒で終わります。

Hootは、WebAssembly（Wasm）をサポートするウェブブラウザでSchemeプログラミングコードを実行できるプロジェクトです。このプロジェクトには、SchemeコードをWasmに変換するコンパイラと、Wasmを扱うための完全なツールセットが含まれています。HootはGuileを基にしており、動作するために追加のソフトウェアは必要ありません。ツールセットは包括的で、Wasmインタープリタも含まれているため、GuileのREPLで直接Hootプログラムをテストすることができます。

Hootの最新バージョンはv0.7.0です。ドキュメントやお知らせはオンラインで確認できます。開発者向けには、Git上に開発版も用意されています。

Hootを使ってインタラクティブなウェブページを作成する方法や、ゲームや他のプロジェクトでの機能を紹介する記事や動画もあります。

要約がありません。

スサム・パルの「25年間のソフトウェア開発の物語」では、彼のソフトウェア開発における25年の旅を振り返り、個人的な経験に焦点を当てたエピソードを共有しています。彼は子供の頃からプログラミングを始めましたが、大学で本格的に学び、HTMLやウェブ開発について学びました。

2001年、大学生だったスサムは、ウェブサイトのソースコードを表示する方法を発見しました。この経験は、最初に出会った年上の学生との失望を乗り越え、ウェブ開発への興味をかき立てました。

アセンブリ言語のプロジェクトに取り組んでいる際、スサムはインテル8086マイクロプロセッサのリセットベクターを試し、友人に好奇心を学問の競争よりも優先させるインスピレーションを与えました。

初めての仕事では、スサムは脆弱なeバンキングソフトウェアのインストーラーを改善し、その結果、より大きなチームに移ることができ、セキュアなバンキング製品の機能開発に携わりました。

ウィジェット開発に取り組んでいた際、スサムは混乱したコードに苦しみましたが、熟練した同僚からバグを迅速に特定する方法を学び、プログラミングスキルの継続的な向上の重要性を実感しました。

セットトップボックスに関するプロジェクトでは、スサムは当初不可能とされていたアニメーションを成功裏に実演しましたが、最終的にはハードウェアの制約によりプロジェクトは中止となりました。

RSAセキュリティでの1年後、チーフサイエンティストのバート・カリスキー博士との会議がスサムに数学とアルゴリズムに焦点を当てた充実した役割を見つけさせ、彼のキャリアに大きな影響を与えました。

2019年には、スサムがサイバーセキュリティコンテストに参加し、若い同僚たちから称賛される素晴らしい成果を上げました。この経験を通じて、経験に対する認識が時間とともにどのように変わるかを考えるきっかけとなりました。

これらの物語は、スサムの成長や好奇心、メンターシップの重要性、そして技術分野におけるスキルや認識の進化を示しています。

アメリカの最高裁判所は、1988年に制定されたビデオプライバシー保護法（VPPA）が、Metaの追跡技術を使用するウェブサイトからニュースレターに登録するオンラインユーザーに適用されるかどうかを審理します。この訴訟では、パラマウント・グローバルがユーザーの身元や動画情報を、同意なしにフェイスブックと共有したと主張しています。主な問題は、無料のニュースレターに登録する人がVPPAによって保護される「消費者」と見なされるかどうかです。この法律は、ビデオレンタル履歴の開示を防ぐために作られました。

下級裁判所はパラマウント側に立ち、原告が無料のニュースレターにしか登録しておらず、有料のビデオサービスには登録していないため、VPPAの下で消費者とは見なされないと判断しました。パラマウントは、VPPAはビデオレンタルサービスのために作られたものであり、現代のインターネット広告には適用されないと主張しています。

このケースは、データプライバシーに関する懸念が続いていることを浮き彫りにしています。特に、他の裁判所が類似のデータ共有慣行がプライバシー法に違反しないと判断していることが影響しています。

µLauncherは、シンプルなスワイプジェスチャーやボタン操作でアプリを起動できる、ミニマリストなAndroidホーム画面アプリです。効率的で気を散らさないように設計されています。

主な特徴としては、日付、時間、壁紙のみが表示されることがあります。インストールされているアプリのリストには、上にスワイプするか、戻るボタンを押すことでアクセスでき、簡単に検索することができます。また、音量調整やさまざまな方向へのスワイプ、タップ、形を描くジェスチャーをサポートしています。特定のアクションをジェスチャーに割り当てることもでき、アプリの起動や設定へのアクセス、音声のコントロールが可能です。

µLauncherは、ワークプロファイルにも対応しており、Shelterのようなアプリとも互換性があります。また、フォントのカスタマイズもできます。

アプリへの貢献は、翻訳の改善やバグの報告、新機能の追加を通じて行うことができます。開発者はプロジェクトをフォークして変更を提出することも可能です。

なお、このアプリは現在開発中であり、一部の機能はすぐには実装されない場合があります。

要約がありません。

ハーバード大学のブルース望遠鏡のガラスプレートには、さまざまな色や記号、ステッカーが付けられています。これらのマークは、異なる種類の画像を識別するために役立ちます。また、プレートの種類や特に重要なプレートを示すためにも使われています。

2030年までに世界のエネルギー需要を満たすために必要な太陽光発電の面積について述べています。世界のエネルギー消費は大幅に増加し、年間約678京BTU（英国熱量単位）に達すると予測されています。この需要を太陽光エネルギーだけで賄うためには、約496,805平方キロメートル、つまりスペインと同じくらいの面積の太陽光パネルが必要です。

重要な計算として、1平方メートルの太陽光パネルは年間約400kWhを生産できることが挙げられます。この出力を基に、世界全体のエネルギー需要を割り算することで、太陽光発電に必要な面積が算出されます。この面積を5,000の大規模な太陽光発電所に分けると、各発電所は一辺が10キロメートル未満の面積になります。

必要な太陽光パネルの面積を森林や高速道路などのさまざまな土地利用と比較し、実現可能性を示しています。また、風力や水力発電の貢献の可能性についても触れ、太陽光が主要なエネルギー源となる必要性を強調しています。

全体として、再生可能エネルギーに対する多様なアプローチの重要性を訴え、持続可能なエネルギー未来を実現するためには技術やインフラの進展が必要であると述べています。

第二次世界大戦中、ヨーロッパでは多くの車両が薪から作られる木ガスで動くように改造されました。この技術は洗練されてはいませんが、ガソリンの代わりに効率的で環境に優しい選択肢となりました。木ガス化のプロセスでは、有機物を高温で可燃性のガスに変換し、最小限の改造で車両を動かすことができます。

戦争中、燃料不足の影響で木ガス車の人気が高まり、戦争終結時にはドイツだけで約50万台が存在しました。しかし、戦後ガソリンが再び手に入るようになると、木ガス車への関心は急激に減少しました。

最近では、燃料価格の上昇や環境問題への関心から、この古い技術への再評価が進んでいます。特にスカンジナビアでは、アマチュアの技術者たちが現代の車を木ガス車、いわゆる「ウッドモービル」に改造し始めています。1950年代のスウェーデンの研究プログラムでは、将来の石油不足に備えてより良い木ガス技術の開発が目指されました。

木ガス車は電気自動車と同等の速度を出すことができ、走行距離は使用する木の量によって異なります。しかし、加熱に時間がかかり、従来の車両よりも使い勝手が悪いという欠点があります。また、木ガスの使用は有害な排出物を生じる可能性があるため、適切なフィルターシステムが必要です。

木ガス車はガソリン車ほど便利ではありませんが、再生可能な燃料の選択肢を提供します。ただし、広く普及すると森林伐採を引き起こす可能性があり、持続可能性に関する懸念が生じます。全体として、木ガス車は代替燃料の解決策としての可能性を秘めていますが、現代の選択肢と比べると実用的な応用は限られています。

現在のAIシステムが高度な数学の問題にどれだけ正確に答えられるかをテストしています。私たちは、研究の過程で作成した10問の問題を用意しました。これらの問題はこれまで公開されておらず、私たちは答えを知っていますが、しばらくの間はその答えを秘密にしておきます。

このテキストでは、ナビゲーションに使用される二つのクリップパス効果について説明しています。一つ目の効果は左上隅にある円形で、二つ目は光線のような形をした多角形ですが、こちらは改善の余地があります。元の作品はIventions EventsによってJavaScriptを使って作られましたが、著者はCSSだけの方法を好んでいます。デモとコードはGitHubで見ることができます。

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2026年2月8日、LineageOSは23.2のリリースを発表しました。このバージョンは、2つの大きなAOSPバージョンから基盤を更新したものです。主な更新内容は以下の通りです。

AOSPの変更として、今後は四半期ごとの更新ではなく、半年ごとの更新が行われることになりました。ただし、月次のセキュリティ情報は引き続き提供されます。

新しいリリースでは、Googleのマテリアルエクスプレッシブデザインシステムに基づいた新しいユーザーインターフェースが導入され、鮮やかな色合いとカスタマイズ可能なクイック設定タイルが特徴です。

デフォルトアプリもマテリアルエクスプレッシブのガイドラインに合わせて再設計され、アップデーターアプリの改善が行われています。このアプリは近日中にリリースされる予定です。

開発者向けの新しいツールも追加され、LineageOSの開発プロセスがより管理しやすく、構築しやすくなりました。

リーダーシップに関しては、長年の貢献者であるラシードが退任し、ノレン・ジョンソンが新しいディレクターに選ばれました。

LineageOS 23.2は多くのデバイスで利用可能で、古いバージョンへのサポートも継続されます。

ユーザーは、特定のガイドに従ってアップグレードを行うことができ、特に記載がない限りデータの消去は必要ありません。

開発者は、公式サポートを受けるためのデバイスの提出やアプリ開発、翻訳への貢献が奨励されています。

このリリースは、ユーザー体験の向上とLineageOSコミュニティの拡大に向けた重要な一歩となります。

アル・ロウは、シエラで「レジャースーツ・ラリー」シリーズを制作したことで知られるアメリカのゲーム開発者です。彼は1980年代初頭からゲーム制作を始め、音楽や模型列車に対する情熱を持っています。

インタビューの中で、ロウは自身の背景について語りました。彼は1980年代にゲーム制作を始め、「レジャースーツ・ラリー」で特に知られています。また、ディズニー向けに「ドナルドダックの遊び場」といった教育ゲームも手掛けました。

彼はノルウェーへの旅行中に網膜剥離を経験し、観光名所を見ることができなかったユーモラスなエピソードを共有しましたが、子供の頃から模型列車を楽しんでいたことを語りました。

ロウは生涯のほとんどを模型鉄道に捧げており、線路の組み立てや配線を学びました。全米模型鉄道協会（NMRA）の理事を務め、鉄道展示会にも参加することを楽しんでいます。

音楽は彼の生活の重要な一部であり、サクソフォンを演奏し、ビッグバンドやサクソフォン四重奏団など複数のバンドに関わっています。

ユーモアについても考察し、1980年代以降の変化を振り返りました。その時代のジョークの中には、今日では受け入れられないものもあり、メディアにおける暴力が増加していることに言及しました。

シエラのゲームについても語り、「ダーククリスタル」ゲームやポイント＆クリックアドベンチャーゲームの登場について触れました。会社が買収された後の衰退や、ゲームに関する多くの歴史的資料が失われたことについても洞察を示しました。

ゲーム開発の課題についても思い出し、難解なパズルやプレイヤーの死亡など、技術の進歩によって多くのゲーム開発の側面が変わったことを指摘しました。

彼は、自身のゲームが思考や問題解決に焦点を当てていた一方で、現代のゲームはこれらの要素が欠けていると考えています。また、古いゲームの資料や、自身のコードに含めたユーモラスなコメントが失われたことを残念に思っています。

このインタビューは、アル・ロウの多様な興味や経験を浮き彫りにし、ゲームや音楽への重要な貢献を反映しています。

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DOS（ディスクオペレーティングシステム）の歴史とそのゲーム環境について、特に初期のコンピュータ時代に使われたコピー保護の方法に焦点を当てた内容です。

最初に、ウェブページ上で特定の要素にマウスを乗せたときに情報を表示するツールチップの作成に関するコードが紹介されています。次に、DOSに特化したウェブサイトのメニューが、現在のページに応じて動的に生成される方法が説明されています。

DOSにおけるコピー保護については、いくつかの重要なポイントが挙げられています。まず、PCブータ（PC Booters）という初期のゲームは、オペレーティングシステムなしでフロッピーディスクから直接起動し、全てのシステムリソースを利用しましたが、ハードディスクには対応していませんでした。次に、特定の「キー」を必要とする非ブート可能なディスク、いわゆるキー・ディスクがあり、通常のコピー方法では複製できない隠れたデータを含んでいました。また、後のゲームでは、マニュアルに記載された特定のコードを入力させるなど、手動によるコピー保護が用いられ、コードホイールのような物理的なアイテムを使って所有権を確認する方法もありました。

ゲームのクラッキングについても触れられており、個人がゲームファイルを改造してコピー保護を回避し、オリジナルのディスクやマニュアルなしでゲームをプレイできるようにした様子が描かれています。このプロセスを助けるために、さまざまなツールやユーティリティが開発され、コピー保護されたディスクの管理も行われました。

ディスクコピー用のユーティリティもいくつか登場し、コピー保護技術を回避できるものもありました。中でも、Copy II PlusやCopy II PCといったユーティリティは、保護されたディスクを複製できる能力から物議を醸しました。

全体として、この文書はソフトウェア保護の進化と、企業やユーザーがそれを保護または回避するために用いた方法を、特にDOS時代におけるコンピューティングの世界での事例を通じて強調しています。

コーディングエージェントの性能が向上しており、どのエージェントを使うべきかが重要な課題となっています。しかし、エージェントの性能はプログラミング言語やタスクの種類、タイミングによって大きく異なることがあります。単一のエージェントに頼るのではなく、複数のエージェントを使用し、その出力から最適な解決策を選ぶ方が良いアプローチです。この方法は「ベスト・オブ・N」と呼ばれ、複数のエージェントが並行して作業し、人間のレビュアーが最良の結果を選びます。

私たちのプロセスでは、実際のコーディングタスクに対して複数のエージェントをテストし、どのエージェントが最も良いコードを生成するかを追跡しています。18のエージェントにわたる211のタスクの結果を分析し、機能開発やバグ修正といったタスクに焦点を当てています。

コーディングエージェントの性能を見てみると、トップパフォーマーは存在しますが、彼らの間の差は小さく不確実なことが多いです。エージェントの集団を使用することで、結果が大幅に改善されます。例えば、トップ3のエージェントを使用すると、最良の解決策を見つける確率が1つのエージェントを使った場合の24%から51%に増加します。さらにエージェントを追加すると確率は向上しますが、7つ以上のエージェントを使うとその効果は減少します。

要するに、コーディングエージェントは性能によってグループ分けでき、特定のタスクに最適なエージェントを予測するのは難しいですが、数人のトップエージェントを使用することで通常はより良い結果が得られます。複数のエージェントを使うことで、コードの品質を向上させ、後での大幅な修正の必要性を減らすことができることが多いです。

申し訳ありませんが、外部リンクやURLからのコンテンツにはアクセスできません。ただし、文書のテキストや重要な詳細を提供していただければ、その内容を要約するお手伝いをいたします。

地理的な結合、つまり空間的な関係に基づいてテーブルを結合することは、データのサイズが増えるにつれて遅くなり、非効率的になることがあります。通常、現代のデータベースはハッシュキーを使って結合を最適化しますが、空間的な結合では明確なキーが提供されないため、複雑さが増し、処理時間が長くなります。

このテキストで提案されている解決策は、H3というシステムの利用です。H3は地球を六角形のセルに分割し、効率的な空間操作を可能にします。H3を使うことで、地理データをセルIDの集合として表現でき、複雑な空間チェックからセルの重なりに基づくシンプルな結合に移行できます。

地理的結合を最適化するプロセスは、各テーブルに対してH3のカバレッジを作成し、これらのセルIDで迅速に結合を行い、その後、実際の空間関係を候補の縮小されたセットでのみ確認するという流れです。この方法により、操作が大幅に高速化され、高価な空間チェックの回数が減少します。

重要なポイントとして、H3は効率的な空間インデックス作成とクエリを可能にします。このアプローチは、複雑な空間条件から迅速な整数結合に作業負荷を軽減し、その後の精度を確保するためのクリーンアップステップを行います。また、実装は柔軟で、追加のストレージやメンテナンスなしでさまざまなデータベース構造に対応します。

テストでは、H3インデックスを使用することでクエリ速度が劇的に改善され、従来の方法と比べて最大400倍の速度向上が見られました。H3の解像度の選択はパフォーマンスに影響を与え、セルのサイズとインデックス作成や結合の処理時間のバランスを取ります。全体として、この戦略はデータベースにおける地理空間クエリの効率を向上させます。

2026年2月5日に、Claude Opus 4.6が発表され、前のバージョンに比べてコーディングや推論能力が向上しました。主な改善点は以下の通りです。

まず、コーディングスキルが強化され、より良い計画が立てられ、長いタスクを管理できるようになりました。また、大規模なコードベースでも効果的に動作します。コードレビューやデバッグの能力も優れています。

次に、初めて1百万トークンのコンテキストウィンドウを搭載し、より広範なデータを扱うことができるようになりました。これにより、パフォーマンスを損なうことなく情報を処理できます。

さらに、このモデルは財務分析や研究、文書やプレゼンテーションの管理など、さまざまなタスクを実行できます。複雑な推論やコーディングタスクにおいて、他のモデルを上回る評価を得ており、特に経済知識に関するタスクではOpenAIのGPT-5.2を144ポイント上回りました。

安全性と整合性も強化されており、誤った行動を取る率が低く、敏感なリクエストにも効果的に対応できます。

追加機能として、タスクに応じて推論の深さを調整できる適応型思考や、複数のエージェントを作成して共同作業を行うエージェントチーム機能があります。また、ExcelやPowerPointとの統合が改善され、データ処理やプレゼンテーション作成がよりスムーズに行えるようになりました。

全体として、Claude Opus 4.6は知識労働者や開発者の生産性と効率を向上させることを目的としており、AIの能力において重要な進展を示しています。さまざまなプラットフォームで利用可能で、価格体系は以前のモデルと同じです。

この記事では、大西洋の緯度方向循環（AMOC）の崩壊の可能性について説明しています。この海流は、ヨーロッパや北アメリカを温暖に保つ重要な役割を果たしています。最近の研究によると、AMOCは弱まっており、2021年の研究では過去1,000年以上で最も弱い状態にあることが示されています。深い大西洋の温暖化や海水の塩分濃度の変化が、この減少の兆候とされています。

一部のモデルでは、2100年までに崩壊する可能性は低いとされていますが、2300年や2500年の予測では、炭素排出が続く場合、高いリスクがあるとされています。今後10年から20年の間に、転換点に達する可能性も指摘されています。しかし、他の研究では、AMOCが以前考えられていたほど弱まっていない可能性があり、予想よりも減少が少ないかもしれないという楽観的な見方も示されています。

AMOCが崩壊した場合の影響としては、ヨーロッパでの厳しい気温の低下、海面上昇、そして世界的な気候変動が考えられます。アイスランドはすでにこれを安全保障上のリスクとして認識し、将来の影響に備えるための対策を講じています。全体として、状況は深刻ですが、他にも緊急に対処すべき気候問題が存在しています。

FDAは、承認されていないGLP-1薬を販売している企業に対して措置を講じる計画です。これらの薬は、承認された医薬品の代替品として販売されていますが、FDAが安全性や有効性を確認できないため、消費者を保護するための措置です。また、FDAは、これらの企業が行っている誤解を招く広告についても対処します。例えば、調合薬がFDA承認の薬と同じであると主張したり、臨床的に証明されていると述べたりすることです。これらの規制に従わない企業は、法的措置を受ける可能性があります。FDAは、薬の品質に関する公衆の健康と安全を確保することに対するコミットメントを強調しています。

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ベン・ウィルソンは、マイクロソフトアカウントのエラーによって基本的なアプリ、例えばメモ帳にアクセスできなくなったことに対する不満を語っています。彼は、Windowsがクラウドサービスに依存しすぎており、完全な機能を持つオペレーティングシステムではなく「シンクライアント」のようになっていることを懸念しています。彼は一般的にWindows 11を好んでいますが、重要なアプリへのアクセスを失うなどの予期しない問題が発生すると、マイクロソフトの選択を擁護するのが難しくなると述べています。ユーザーが自分のPCを再びコントロールするためにデブロートスクリプトに頼る必要がないべきだと考えており、マイクロソフトにはクラウド統合よりもユーザー体験を優先してほしいと願っています。

オーバーチャーマップには「プレイス」と呼ばれるデータセットがあり、2023年1月時点で世界中の7200万以上の興味のある地点（POI）が含まれています。このデータセットは最近改善が行われており、9月には運営状況や信頼性に関する情報が追加され、10月には基本的なカテゴリ情報が導入され、12月には分類に関するプロパティが追加されました。

著者は、AMD Ryzen CPUを搭載した高性能なコンピュータを使用し、Windows上でUbuntu 24 LTSを実行しています。データセットの分析にはPythonやDuckDB、QGISなどのさまざまなツールを活用しています。プレイスデータセットはオーバーチャーのS3バケットからダウンロード可能ですが、リリースは60日後に削除されます。

このデータセットには72444739件の記録が含まれており、POIのヒートマップビジュアライゼーションも提供されています。住所、カテゴリ、ソーシャルメディアのリンクなど、多様な情報が含まれています。POIには398のユニークなカテゴリがあり、ほとんどのビジネスの運営状況は「営業中」と表示されており、閉店しているものは非常に少ないです。データセットで最も一般的なブランドにはシティバンク、マクドナルド、スターバックスがあります。

地理的な分布を分析すると、多くのPOIが海上に位置していることがわかり、推定では2900万以上のPOIが海域に誤って配置されている可能性があります。また、データセットにはPOI情報の正確性に関する信頼度スコアも含まれており、ほとんどの記録は信頼度1.0と評価されています。

著者はデータ分析に関するコンサルティングサービスを提供しており、潜在的なクライアントはLinkedInを通じて連絡を取るよう呼びかけています。

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ハックデイズにご参加いただき、ありがとうございました！15カ国以上から集まった300人の参加者と共に素晴らしい時間を過ごしました。参加者には学生や研究者、経験豊富な開発者が含まれています。

受賞者の皆さん、おめでとうございます。1位はVRCチームの「Visio Room Connector」、2位はOpenProjectの「Docs x OpenProject Integration」、3位はHaXathonの「Math in Docs」、そして一般投票で選ばれたのはPanographixの「Tables and graphs in Docs」です。

プロジェクトの詳細なリストはオンラインでご覧いただけます。

私たちのオープンソースのデジタルワークスペース「La Suite」は、フランスの政府機関DINUMとANCTが、オランダとドイツと協力して開発しました。

コードは完全にオープンソースで、MITライセンスのもとで提供されています。興味がある方や詳細を知りたい方は、[email protected]までメールを送るか、私たちのウェブサイトを訪れてください。

著者は、DevSecOpsエンジニアとしての5年間を振り返っています。この期間、スキルや尊敬を感じていたものの、繰り返しの作業や挑戦の欠如から退屈さと孤独感を抱くようになりました。変化を求めて、著者はInfisicalでソリューションエンジニアの職に転職しました。この役割は、技術的な作業と顧客との対話が組み合わさったものであることがわかりました。

新しい職場では、著者はさまざまな業界のクライアントと日々関わり、新たな問題を解決しながら関係を築いています。この役割では、技術的なバックグラウンドを活かしつつ、顧客のフィードバックに基づいて製品開発に影響を与えることができます。前の仕事とは異なり、常に学び、新しい挑戦に直面しています。

著者は、ソリューションエンジニアリングがすべての人に向いているわけではないと強調しています。特に、孤独な環境で深い技術的作業を好む人には合わないかもしれません。しかし、DevOpsの仕事に行き詰まり、コラボレーションや多様性を求めている人にとっては、この役割が充実した選択肢となる可能性があります。著者は他のDevOpsエンジニアに対して、ソリューションエンジニアリングを検討するよう促しています。これは、彼らが欠けているかもしれないつながりや成長を提供することができるからです。

暗い路地で緊迫した状況に置かれた人物が、危害を避けるために数学の問題を解かなければならない場面が描かれています。この問題は、単位円の内部にランダムに選ばれた三つの点によって形成される外接円が、その円の内部に完全に収まる確率を計算することです。

この人物は、点の座標を外接円の中心と半径に関連するパラメータに変換することで問題に取り組みます。変換のヤコビ行列式を計算する必要があり、これには複雑な行列操作と行列式の性質に関する理解が求められます。

簡略化した結果、ヤコビ行列式は点の角度の差の正弦を含むことが分かります。次に、確率のための積分を設定しますが、これは角度に関する部分と幾何学に関する部分の両方を含みます。三角関数の恒等式や対称性を利用しながら、これらの積分を計算し、最終的に確率の表現にたどり着きます。

さらなる積分計算の結果、最終的な確率は25であることが判明します。満足した不良は、人物を解放し、彼はそのストレスの多い経験を振り返り、今後は暗い路地を避けることを誓います。

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2026年2月4日、ジェス・クラースは開発者向けの知識APIとモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーのパブリックプレビューを発表しました。これらのツールは、AIを活用した開発者ツールが最新のGoogleのドキュメントにアクセスできるように設計されています。

開発者向け知識APIは、Googleの公式な開発者ドキュメントをMarkdown形式で提供する信頼できる情報源です。このAPIを利用することで、開発者はさまざまなGoogleプラットフォームから包括的なドキュメントにアクセスでき、関連するドキュメントページを迅速に検索・取得できます。また、変更があった場合は24時間以内に更新されたドキュメントを入手することができます。

MCPサーバーは、AIアシスタントが外部データソースにアクセスするのを助けるオープンスタンダードです。このサーバーを統合することで、開発者は特定のタスクに対する実装ガイダンスやトラブルシューティングの支援、Googleサービスの比較分析などの機能をツールに追加できます。

開発者は、APIキーを作成し、Google Cloud CLIを使用してMCPサーバーを有効にし、提供されたドキュメントに基づいてツールを設定することで、これらのツールの利用を開始できます。

今後の計画として、プレビューは構造化されたコンテンツやより広範なドキュメントのカバレッジを含むように進化し、更新の遅延を減少させることを目指しています。この発表は、開発者にこれらのツールを探求し、Googleの公式な知識を自分のワークフローに取り入れることを促しています。

GNU Algol 68コンパイラに関するプレゼンテーションがFOSDEM 2026で行われます。このセッションでは、GCC用の新しいAlgol 68フロントエンドについて紹介されます。イベントは土曜日の13時35分から14時まで、UTC+1の時間帯で行われ、場所はUD6.215です。プレゼンターはホセ・E・マルケシです。オンラインでのライブストリームも提供されます。

参加者は、AV1/WebMおよびMP4形式でのビデオ録画を視聴でき、ビデオ用の字幕ファイルも用意されています。また、参加者同士のディスカッションのためのチャットルームも設けられています。プレゼンテーションに対するフィードバックも受け付けています。

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Smooth CLIは、AIエージェントがウェブをより効果的にナビゲートするために設計された新しいブラウザです。このブラウザでは、エージェントが自然言語を使ってタスクを指定できるため、複雑なユーザーインターフェースの操作が簡素化されます。このアプローチにより、エージェントは詳細なコマンドに煩わされることなく、達成したい目標に集中できます。

Smooth CLIの主な機能には、自然言語によるタスク指定があります。エージェントは「ニューヨークからロサンゼルスへのフライトを検索する」といった目標を簡単に述べることができます。また、ユーザーのIPアドレスを使用してクラウドブラウジングを行うため、キャプチャなどの問題を軽減し、よりスムーズなブラウジング体験を提供します。

さらに、Smooth CLIは、Claude Codeと組み合わせて使用することで、他の方法に比べて20倍速く、5倍安価であることがテストで確認されています。セキュリティ面でも、Smooth CLIは安全なサンドボックス環境で動作し、エージェントのセキュリティリスクを最小限に抑えています。

全体として、Smooth CLIはAIエージェントの能力を向上させることを目指しており、より直感的で効率的なブラウジング体験を提供します。現在、無料トライアルが利用可能で、ユーザーからのフィードバックも歓迎されています。

ルリオロジーは、シンプルなルールに従うシステムの挙動を理解することに焦点を当てた新しい科学分野です。この用語は、40年以上にわたりこの分野を探求してきたスティーブン・ウォルフラムによって作られました。ルリオロジーでは、研究者が抽象的なルールを設定し、その結果を観察します。これにより、広大な計算宇宙の中でシンプルなプログラムの挙動に関する洞察が得られます。

コンピュータサイエンスが特定のタスクのために設計されたプログラムを扱うのに対し、ルリオロジーは独立して存在するルールを検討します。また、数学とも異なり、ルールの挙動を観察することに重点を置いており、理論を証明することは目的としていません。ルリオロジーは実験的な科学であり、特定のケースから始めて一般化を図ることが多いです。計算的不可約性といった概念に取り組むこともあり、これはある結果を特定するために膨大な計算努力が必要な場合があることを意味します。

ルリオロジーは複雑性の研究に役立ち、モデルを作成しシステムを理解するための基礎知識を提供します。自然科学の要素を取り入れつつ、シンプルなルールから何が生まれるかについて新しいアイデアを生み出すことに重点を置いています。ルリオロジーは、ルールの挙動を探求し視覚化するためのツールとしてウォルフラム言語を活用しています。

要するに、ルリオロジーはシンプルなルールの結果を探求し、予期しない挙動を明らかにし、計算宇宙に関する包括的な理解を構築することを目的としています。将来の研究や技術の進展に向けた可能性を秘めています。

昨春、アメリカの大手テクノロジー企業が支配する中で、自分自身のGoogle Workspaceを作るのはどれほど難しいか考えていました。驚くことに、マークの助けを借りて2ヶ月間のパートタイム開発の後、「Eigen」というプロトタイプを作成しました。この名前はオランダ語やドイツ語で「自分の」という意味です。Eigenは、eigen.isで試すことができます。

Eigenには、メール、ドライブ、ドキュメント、連絡先、そしてタスク管理用のカンバンボードであるスティッキーズが含まれています。メールはメッセージの送受信ができるシンプルなウェブメールクライアントです。ドライブはファイルの保存と共有ができ、フォルダの作成も可能です。ドキュメントはリアルタイムでの共同編集ができるテキスト編集機能を提供します。連絡先は基本的な連絡先管理を行います。スティッキーズはタスク管理のためのカンバンボードです。

このシステムは最新の技術を使って構築されており、各ユーザーに独自のデータディレクトリを提供し、情報をSQLiteデータベースに保存することでシンプルさを重視しています。この設計により、ユーザーデータが隔離され、バックアップが容易になり、スケーラビリティも向上します。しかし、ドキュメントの共有やリアルタイムでの共同作業には課題があります。

かなりの進展はありましたが、これは開発すべき全体のほんの一部（5%未満）に過ぎません。欠けている機能には、エンドツーエンドの暗号化、カレンダー機能、標準プロトコルとの互換性があります。また、現在のアーキテクチャのスケーラビリティや、Eigenをユーザーが拡張できるようにする方法についても探求する必要があります。

次のステップは、フィードバックを集め、プロジェクトを洗練させ、コミュニティからの意見を得るためにコードをオープンソース化することです。私の目標は、ユーザーが自分のデータを所有できるシンプルで安全なワークスペースを作ることです。Eigenに貢献したり試したりしたい方は、eigen.isを訪れるか、[email protected]までご連絡ください。

アミット・プラサドの「良いコードの静かな死」という記事では、著者が「良いコード」に対する情熱を語っています。彼が定義する良いコードとは、読みやすく、保守しやすく、明確な目的を持つコードです。質の高いソフトウェアを作ることに尽力しているにもかかわらず、プラサドは良いコードがますます少なくなっていると指摘しています。彼の役割は、単に良いコードを書くのではなく、実際の問題を解決することに焦点を当てています。

プラサドは最近の経験を共有しています。ある同僚が複雑なシステムをC言語からRustに書き直しましたが、最初の書き直しは明確さや保守性に欠けていました。しかし、同僚が元のコードを理解するために時間をかけた結果、新しいバージョンはずっと良くなり、自然に流れるようになり、作業しやすくなりました。この経験は、プラサドのコーディングに対する興奮を再燃させましたが、彼はその興奮が時間とともに薄れてきたと感じています。

彼は現代のコーディングがしばしば自動化されたエージェントに依存しており、受け入れられるコードは生成されるものの、良いコードは生まれにくいと考えています。ソフトウェアエンジニアリングの分野が進化する中で、高品質なコードを作る情熱が薄れていくことを懸念し、コーディング文化の重要な側面が失われていくことを悲しんでいます。

このブログ記事では、PCソフトウェアのフロッピーディスクコピー保護手法であるVault Prolokについて説明しています。Vault Corporationは1979年に設立され、1983年に最初の製品であるProlokを発表しました。Prolokは、従来のディスク形式を使用するのではなく、ディスク表面に意図的にダメージを与える「指紋」と呼ばれる独自のアプローチで人気を博しました。

ソフトウェア出版社は、あらかじめダメージを施したディスクを購入し、ユーティリティを使ってプログラムをこれらのディスクに暗号化することができました。Prolokは海賊版対策として強力な防御手段として宣伝され、Ashton-Tateなどの大手顧客を持ちましたが、最終的にはソフトウェアの海賊版を完全に排除することには失敗しました。

Prolokの技術は、ディスクの指紋が存在する場合にのみデータにアクセスできるセキュリティチェックに依存していました。指紋がなければ、プログラムはデータへのアクセスを防ぐか、場合によってはデータを消去することもありました。Vaultは、ソフトウェアやデータに対して異なる保護を提供するHard Disk ProlokやFilelokといったバリエーションも製造しました。

革新的な機能にもかかわらず、ProlokはQuaid SoftwareのRAMKEYなどのソフトウェアによって破られ、ユーザーがソフトウェアのバックアップコピーを作成する権利を確認する法的闘争に発展しました。この訴訟はVaultの評判に悪影響を及ぼし、特に将来の製品に破壊的な機能を示唆した後はその影響が顕著でした。

記事は、Vaultの衰退と現代のコンピューティング環境におけるProlokの模倣の試みについて触れ、ソフトウェアコピー保護の進化における歴史的な重要性を強調しています。

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Herokuは、開発者がクラウド上でアプリケーションを構築、実行、管理するのを支援するプラットフォームです。最近、プラットフォームに関する変更や改善についてのアップデートがありました。これらのアップデートには、新機能やパフォーマンスの向上、ユーザーへのサポートの強化が含まれる可能性があります。目的は、開発者がHerokuをプロジェクトに利用しやすくし、プラットフォーム全体の体験を向上させることです。

著者は、tldrawプロジェクトにおける新しい貢献ポリシーの導入について議論しています。この決定は、AIツールによって生成された低品質なプルリクエストが増加したためです。多くのフィードバックは肯定的であり、貢献の質を向上させる必要性に賛同する声が多いことが示されています。

著者は、コーディングにAIツールを使用していることを認めつつ、AIが簡単にコードを書くことができるため、外部からの貢献の価値について疑問を呈しています。また、過去の貢献に関する自身の経験を共有し、意味のある変更を行うためにはコードベースや文脈を理解することが重要であると強調しています。

AIが生成した貢献には問題があり、多くの新しいプルリクエストは形式的には整っているものの、実際には存在しない問題に対処していたり、プロジェクトのニーズを誤解していたりします。これにより、メンテナーにとって混乱や追加の作業が生じています。

著者は、AIによってコーディングが容易になると、良い貢献と悪い貢献を区別することが難しくなり、外部からの貢献の価値が低下する可能性があると考えています。将来的には、より効果的に管理できるツールが整うまで外部からの貢献を制限し、コードではなくフィードバックや議論を通じて価値を加える貢献に焦点を当てることを提案しています。

全体として、著者はAIの進展によって変化するソフトウェア開発の状況を認識しつつ、外部の貢献者からのコードを受け入れる際にはより慎重なアプローチを取ることを支持しています。

著者は、AIツールを効果的に自分の作業フローに統合するための旅を振り返り、六つの重要なステップを紹介しています。

まず、著者はコーディング作業にチャットボットを使用することを避けるべきだと提案しています。チャットボットは効率が限られており、常に修正が必要になるためです。代わりに、ファイルを読み込み、プログラムを実行し、HTTPリクエストを行うことができるより高度なAIツールであるエージェントを使用することを勧めています。

次に、著者はAIに対して最初はあまり感心していなかったものの、自分の手作業のコーディングをエージェントを使って再現することに挑戦しました。このプロセスは時間がかかりましたが、ツールをよりよく理解する助けとなり、最終的には作業フローの改善につながりました。

また、著者は一日の終わりにエージェントを使って作業を進めることを始めました。アクティブに働いていない時間でも進展を得ることができ、エージェントは深いリサーチや曖昧なアイデアの探求、問題の優先順位付けに役立つと感じました。

さらに、著者はエージェントが得意なタスクを見極め、それをエージェントに任せることで、より複雑な作業に集中するようになりました。効率を保つために通知をオフにすることも学びました。

著者は、エージェントのパフォーマンスを向上させるために、彼らのミスを修正し、質の高い結果を出すようにすることの重要性を強調しています。これには、エージェントのためにより良いプロンプトやツールを作成することが含まれます。

最後に、著者は常にエージェントがバックグラウンドで動いている状態を目指しています。エージェントにタスクを委任する能力を向上させつつ、品質を損なわないようにすることが目標です。

著者は、AIツールを使用する際の体系的なアプローチを共有し、これらのツールの強みと限界を理解することが生産性を高めるために重要であると述べています。技術の進化に合わせて方法を適応させることにオープンであり、AIの使用に関する個々の選択を尊重しています。

Breezyboxというプロジェクトについての内容です。このプロジェクトはESP-IDFプラットフォーム上に構築されており、Raspberry Piに似ていますが、完全なオペレーティングシステムの複雑さはありません。独自のテキストモードドライバーを搭載しており、スムーズなANSIテキストデモが可能です。将来的にはVGAのようなグラフィックスも追加する予定です。

著者は、Gitリポジトリから複数のアプリを一つのコマンドでインストールすることに成功しました。これにより、シンプルなデバイスでホームブリューソフトウェアを実行しているような感覚を味わえます。ユーザーは、承認なしで互換性のあるアプリケーションを簡単に公開できます。

このプロジェクトは、HackadayやHackster.ioなどのさまざまなメディアで取り上げられ、ESP32-S3を使用したコンパクトな即起動PCの革新的なアプローチが注目されています。

r3forthは、ColorForthやForthの哲学に触発されたミニマリストなプログラミング言語および環境です。このシステムは、特にSDL2ライブラリを使用したゲーム開発のために、シンプルでありながら強力なプログラミング環境を提供することを目指しています。

r3forthの特徴として、まず軽量な仮想マシン（VM）が挙げられます。サイズは約40KBで、C言語で書かれており、WindowsやLinuxでの速度と移植性を重視しています。また、「ゼロブロート」哲学に従い、大きな標準ライブラリや複雑なツールはなく、コアのVMとユーザーのコードだけで構成されています。さらに、Windows向けには自己ホスト型のコンパイラが含まれており、効率的な実行が可能で、将来的にはハードウェアへの直接実装も視野に入れています。エコシステムとしては、2Dグラフィックスや3Dエンジン、統合エディタなどのライブラリが提供されています。

r3forthを始めるには、LinuxではSDL2の開発ライブラリをインストールし、事前にコンパイルされたバイナリを実行するか、ソースからビルドします。Windowsでは、インストールなしで実行可能なファイルをダウンロードして実行するだけです。

r3の使用方法としては、まず統合開発環境（IDE）があり、VMを起動すると自動的に実行され、コードエディタや辞書ブラウザなどのツールが提供されます。また、ユーザーは任意のテキストエディタでスクリプトを作成し、コマンドラインから直接実行することができます。開発ループは迅速な実行を可能にし、スクリプトを実行する際に即座にフィードバックを得ることができます。

フォルダ構造は、コアスクリプト、システムライブラリ、メディアファイルが含まれており、アクセスしやすく整理されています。r3forthは単なる言語ではなく、itch.ioなどのプラットフォームで利用できるゲームやデモも含まれています。さらに、リソースやドキュメントは/docフォルダやYouTubeチャンネルで確認できます。

このテキストでは、言語モデル（LLM）の出力生成方法について、従来のトップダウンアプローチではなく、関連付けや適用プログラミング言語に触発されたプロセスを用いることが提案されています。著者は「横方向のパッシングジョイン」という手法を使ってデータをより効率的に管理し、プログラム内でのローカルな修正を可能にすることを提案しています。

著者は、異なるモデル（OpusとHaiku）がパリティツリー（子ノードの合計が偶数か奇数かを評価する構造）を構築する際の性能を比較する実験を行いました。この実験では、回答を生成する際の接頭辞記法と接尾辞記法の効果を比較しました。

結果は以下の通りです。思考することで性能が向上し、OpusはHaikuよりも優れた結果を示しました。また、接尾辞記法は接頭辞記法よりも効果的であることが分かりました。

これらの発見は、操作の順序が重要であり、思考と適切な記法の組み合わせがモデルの精度を大幅に向上させる可能性があることを示しています。

先週、ドメインを新しいサーバーに向けようとしましたが、古いサイトがまだ表示されていました。いくつかのトラブルシューティングを行った結果、DNSの伝播とその仕組みについて学びました。

DNSとは、ドメインネームシステムのことで、ウェブサイトの名前（例えばexample.com）をIPアドレス（例えば93.184.216.34）に変換します。これにより、ブラウザはIPアドレスを覚えなくてもウェブサイトに接続できるようになります。

DNSの構造にはいくつかの重要な要素があります。まず、ルートサーバーがあります。これはDNSの検索の出発点で、リクエストをトップレベルドメイン（TLD）サーバーに送ります。世界中に13のルートサーバークラスターがあります。次に、TLDサーバーがあります。これらのサーバーは、.comや.orgなどの拡張子の下にあるドメインを管理し、特定のドメインの場所を知っています。ドメインとは、実際に購入する名前のことで、例としてexample.comがあります。これは、NamecheapやGoDaddyなどのレジストラから取得します。また、サブドメインもあります。これは、メインドメインの前に付く部分（例えばapi.example.com）で、ドメインを所有していれば無料で作成できます。

DNSレコードは、ドメインを他のアドレスに接続するための設定です。Aレコードは、ドメインをIPv4アドレスにリンクします（例：example.comを93.184.216.34に）。AAAAレコードは、Aレコードと似ていますが、IPv6アドレス用です。CNAMEレコードは、IPアドレスの代わりに別のドメインを指します（例：www.example.comをexample.comに）。

これらの概念を理解することで、ドメインの問題を効果的にトラブルシューティングできました。

著者のジェイソン・フリードは、南カリフォルニアで両親のために借りた現代的でハイテクな家についての体験を語っています。この家にはタッチスクリーンやプログラム可能なボタンなど最新の技術が備わっていますが、彼はそれに対して不満を感じています。従来のライトスイッチが複雑なパネルに置き換えられており、操作するためにはチュートリアルが必要です。そのため、特に夜間にゲストが使うのが難しくなっています。フリードは、家は単にライトをつけるために技術ガイドを必要とするべきではないと主張し、過度に複雑なスマートホームシステムの欠点を強調しています。

著者は、自転車による脳震盪からの記憶喪失を心配しており、重要なデータを安全に保存するための解決策を作成しました。彼らは、シャミール秘密分散法と年齢暗号化を組み合わせた方法を使用し、ウェブブラウザで簡単に利用できるようにパッケージ化しました。このシステムでは、著者に何かあった場合に友人や家族が重要な情報にアクセスできるようになりますが、ロックを解除するには7人の友人のうち5人の同意が必要です。システムのデモは彼らのウェブサイトで利用可能で、ブラウザ内で完全に動作します。

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