要約がありません。

著者は、LinkedInで青いチェックマークを取得するために本人確認を行いたいと考えました。このチェックマークは、偽のアカウントの中での信頼性を示すものです。しかし、確認プロセスには「Persona」という第三者企業が関与していることが分かりました。この会社は、以下のような広範な個人データを収集します。

フルネーム、パスポート情報、国民ID番号、セルフィーやパスポートのスキャンから得られる生体情報、連絡先情報やデバイスの詳細、ためらいやコピー＆ペーストの追跡といった行動データです。

Personaは、これらのデータをさまざまな第三者データベースと照合し、画像はAIのトレーニングにも使用されます。著者は、自分のデータがLinkedInやPersonaのパートナー、さらにはアメリカの法律であるCLOUD法により、法執行機関にもアクセスされる可能性があることに気づきました。この法律は、アメリカ政府が海外に保存されたデータにアクセスできることを許可しています。

PersonaはEUのデータプライバシー法に準拠していると主張していますが、著者はこれらの保護がどれほど効果的かについて疑問を呈しています。特に、アメリカの監視法がヨーロッパのデータセキュリティを脅かす可能性があるためです。また、Personaはデータ漏洩に対する責任を50ドルに制限し、紛争には仲裁を求めることを要求しており、個人が法的手段を講じるのを難しくしています。

著者は、本人確認を行った人はデータ削除を要求し、今後の確認に対して慎重になるべきだと提案しています。生体情報を共有するリスクは、単なる確認バッジの利点を上回る可能性があるからです。

今週、F-DroidはFOSDEM26の情報を共有し、多くのユーザーがGoogleがAndroidの制限計画を放棄したと誤解していることを明らかにしました。しかし、実際にはその計画はまだ進行中であり、F-DroidはGoogleがAndroidデバイスを支配するリスクについての認識を高めるために、アプリ内にバナーを導入しました。このバナーは、ユーザーに懸念を声に出すよう促しています。

F-Droid Basicは新機能を追加するために更新されていますが、ユーザーはベータ版の更新に参加する必要があります。他のアプリ、例えばConversationsやDolphin Emulator、Nextcloudも改善や新機能を追加して更新されました。

5つのアプリが削除され、新たにNeoDB Youというアプリが追加されました。今週は合計287のアプリが更新されています。

F-Droidは、ユーザーに情報を常に把握し、寄付やコミュニティへの参加を通じてプラットフォームを支援するよう呼びかけています。

デッドランゲージソサエティは、ウルフリートという町への訪問を題材にした架空のブログ投稿を通じて、英語の複雑な歴史を探ります。投稿は現代英語で始まり、徐々に過去へと遡っていくことで、千年以上にわたる言語の進化を示しています。

ブログの筆者が書くにつれて、言語は次第に馴染みのないものになり、綴りや文法、語彙に変化が見られます。投稿の最後には古英語に近い形になり、理解が難しくなります。

重要なポイントとして、書かれた英語は過去300年間安定していましたが、数世紀の間に大きく変化してきたことが挙げられます。初期の英語は異なる綴りの規則を持ち、現在は使われていない文字も使用されていました。また、カジュアルなブログスタイルからよりフォーマルな歴史的スタイルへの進化は、言語と社会の広範な変化を反映しています。さらに、ウルフリートに存在する謎の「マスター」に関する物語も示唆されており、言語変化の探求に興味深い層を加えています。

この作品は、読者に理解に苦しむ部分に気づかせ、英語の歴史を通じた旅を楽しむよう促しています。

Rustプログラミング言語を使って、Wolfenstein 3Dのピクセル単位で完璧な、かつモッドに対応したバージョンを作成することが目的です。

要約がありません。

提供されたテキストには、Andrej Karpathyのツイートへのリンクと、Simon Willisonのブログ投稿への関連リンクが含まれています。しかし、これらのリンクから具体的な内容や詳細な情報は示されていません。もし元のテキストに重要なポイントや情報があれば、それを教えていただければ、要約するお手伝いができます。

ネコノミコンシリーズの概要です。

第一巻「終わりの書」では、ネコノミコンの紹介が行われています。第二巻「メモの書」には、ネコちゃんフォーラムからの文章が収められています。第三巻「イラストの書」では、ネコちゃんの画像を集めたフォトギャラリーが掲載されています。

2026年2月、ダイビングインストラクターでありプラットフォームエンジニアの男性が、コスタリカのココス島への旅行中に、ダイビング保険会社の会員ポータルで深刻なセキュリティの脆弱性を発見した経験を語りました。この脆弱性により、ユーザーIDを推測し、変更されていないデフォルトのパスワードを使うことで、未成年を含むユーザーの個人情報に誰でもアクセスできる状態でした。

彼はこの問題を責任を持って組織と関連当局に報告し、公開前に修正するための30日間の猶予を与えました。組織は脆弱性に対処しましたが、感謝の意を示す代わりに法的脅威で応じました。彼らは、当局に通知したことで自社の評判を損なったと主張し、秘密保持契約を通じて彼を黙らせようとしました。

インストラクターはNDAに署名することを拒否し、脆弱性報告における透明性の重要性を強調しました。彼は、GDPR（一般データ保護規則）に基づき、組織がデータ漏洩について影響を受けたユーザーに通知する責任があることを指摘しましたが、彼らはその手続きを怠りました。

この事件は、セキュリティコミュニティにおける広範な問題を反映しています。研究者が脆弱性を報告する際に、支援ではなく法的な脅迫に直面することが多いのです。インストラクターは、組織が脆弱性の開示に関する明確な方針を確立し、セキュリティ向上に貢献する研究者の役割を認める必要があると強調しました。

sandbox-execは、macOSのコマンドラインツールで、アプリケーションをサンドボックスと呼ばれる安全で隔離された環境で実行することができます。この機能により、アプリケーションが明示的に許可されない限り、システムリソースにアクセスできなくなり、セキュリティが向上します。

サンドボックスの主な利点には、悪意のあるコードからの保護、信頼されたアプリケーションの脆弱性による影響の軽減、個人ディレクトリへのアクセス制限、開発者が制限された権限でアプリケーションをテストできる環境の提供、アプリケーションが使用できるシステムリソースの管理があります。

sandbox-execを使用するには、アプリケーションが何をできるか、何をできないかを定義するサンドボックスプロファイルを作成する必要があります。基本的なコマンド形式は次の通りです。sandbox-exec -f profile.sb command_to_run で、ここでprofile.sbはサンドボックスのルールを示します。

サンドボックスプロファイルには、デフォルトで全てのアクセスを拒否し、指定された操作のみを許可する「デフォルトで拒否」と、指定された操作を除いて全てのアクセスを許可する「デフォルトで許可」の2種類があります。前者は最も安全ですが、後者は使いやすいですがセキュリティは低くなります。

例えば、ネットワークにアクセスできないサンドボックス化されたターミナルを実行するには、sandbox-exec -f terminal-sandbox.sb zshと入力します。また、macOSに含まれている事前構築されたプロファイルを使用する場合は、sandbox-exec -f /System/Library/Sandbox/Profiles/weatherd.sb commandと入力します。

アプリケーションがサンドボックス内で失敗した場合、Consoleアプリやターミナルのログを使用して、どの操作が拒否されたかを特定できます。

ただし、sandbox-execにはいくつかの制限があります。Appleは開発者に対してApp Sandboxの使用を推奨しており、複雑なアプリケーションは効果的なサンドボックス化のために広範なテストが必要です。また、sandbox-execにはグラフィカルインターフェースがないため、使い勝手が悪いとされています。

sandbox-execは、macOSでアプリケーションのセキュリティを細かく制御したいユーザーにとって強力なツールです。カスタマイズされたセキュリティプロファイルを作成できるため、セキュリティを重視するユーザーや信頼できないコードを扱う開発者にとって価値があります。詳細については、Appleの公式ドキュメントを参照することをお勧めします。

これは、低品質なAIコンテンツを生成するウェブサイトをブロックするために設計された、uBlock Origin用の個人用ブラックリストです。このリストに登録すると、広告やリファラルリンクであふれたサイトを自動的にブロックできます。uBlock Originをインストールしているユーザーは、リストを自動的に購読するか、提供されたURLから手動でインポートすることができます。

このリストの目的は、役に立たないAI生成コンテンツを提供するサイトをブロックすることで、オンライン検索結果を改善することです。リストの作成者は、情報を探す際にユーザーはAIよりも実際の人からの洞察を好むと考えています。AIは信頼性が低く、時には有害な情報を生成する可能性があるためです。

ユーザーは、リストに追加してほしいウェブサイトを報告することで提案できます。作成者は、AIコンテンツファームを特定する特定のパターンに基づいて手動でエントリーをレビューし、追加します。これには、不必要な導入部、信頼できる情報源の欠如、過剰なリファラルリンクなどが含まれます。

AI生成のウェブサイトを識別するサインには、過度に複雑な導入部、一般的なタイトル（例：「究極のガイド」）、外部リンクや参考文献が少ないこと、多くのリファラルリンク、悪いフォーマットや過剰な長さ、曖昧または無関係な内容、短期間に多数の記事が公開されることなどがあります。

リストには、AI生成コンテンツをより簡単に見つけるための検索フレーズ（Google Dorksと呼ばれる）も含まれています。

よくある質問には、リストに載ることへの懸念、文法修正のためのAIの使用、以前にリストに載ったドメインの削除リクエストなどがあります。

著者は、AI生成コンテンツをブロックすることを目的とした類似のプロジェクトにも言及していますが、特に低品質なコンテンツファームに焦点を当てています。

キヤノンキャットは、Forthというプログラミング言語を使用しています。この言語を使うことで、ユーザーはデバイスのためにスクリプトを書くことができます。

2026年2月20日、ソフトウェアの依存関係に関するセキュリティ警告を送信するツールであるDependabotを停止することが推奨されました。このツールは、特にGoプログラミングエコシステムにおいて、過剰な通知を生成し、意味のある作業から注意をそらすとの批判を受けていました。代わりに、2つのスケジュールされたGitHub Actionsを使用することが提案されました。一つは脆弱性スキャンツールであるgovulncheckを実行し、もう一つは依存関係の最新バージョンに対してコードをテストするものです。

事例研究では、Dependabotがほとんどのプロジェクトで使用されていないパッケージの小さなセキュリティ修正に関連して、数千件の無関係なプルリクエストを生成したことが強調されました。このため、影響を受けていないパッケージに依存していないプロジェクトでも不要な警告が発生しました。

記事では、より良い脆弱性スキャナーが無関係な警告をフィルタリングできること、また開発者は依存関係を即座に更新することなく最新のものに対してテストを実行すべきであると強調されました。このアプローチにより、悪意のあるコードにプロジェクトがさらされるリスクを減らしつつ、潜在的な問題を早期に発見することが可能になります。

全体として、警告疲れを軽減し、Dependabotを脆弱性スキャンとテストのためのターゲットを絞ったGitHub Actionsに置き換えることで、より効果的なセキュリティ対策に集中することが重要であるというメッセージが伝えられました。

著者は約8年ぶりにFacebookを訪れ、そのプラットフォームが大きく変わったことに気づきました。友人の投稿を期待していたものの、実際には若い女性のAI生成画像や関連性のないコンテンツが溢れ、フォローしている人やページからの投稿はほとんど見られませんでした。著者は、一部のコンテンツは面白く魅力的であったものの、多くは質の低い「エンゲージメントベイト」のように感じられたと述べています。AI生成コンテンツの普及と、それが特に脆弱なユーザーに与える影響について懸念を示しています。最終的に、著者はこの変化に不安を感じ、再びFacebookを離れることを決意し、今後は実用的な必要に応じてのみ考慮することにしました。

Archive.todayは現在問題を抱えており、あるブログに対してDDoS攻撃を行っているとの報告があります。Hacker Newsサイトでは、Archive.todayの奇妙な行動についての議論が行われており、2つのスレッドには多くのユーザーが自身の体験や懸念を共有するコメントが寄せられています。最初のスレッドは2026年2月のもので、168件のコメントがあります。一方、2つ目のスレッドは2026年1月のもので、69件のコメントが投稿されています。

要約がありません。

Loonというプログラミング言語には、いくつかの重要な特徴があります。まず、関数の合成が可能で、複数の関数を組み合わせて新しい関数を作成できます。また、データは一連のステップを通じて処理でき、フィルタリング、変換、ソートなどが行えます。さらに、メッセージを追跡するためのロギング機能も備えています。

Loonは型システムを使用しており、存在するかもしれない値や存在しない値を扱うオプション（例えば、SomeやNone）があります。異なる形状（円や長方形など）は、その型に基づいて処理されるパターンマッチングもサポートしています。データの所有権を安全に管理できるため、複雑な構文を必要としません。

また、条件付きでコードを実行するためのマクロシステムも含まれています。Loonは、使いやすい関数型プログラミング言語を目指しており、自動的な型推論と安全なデータ処理を特徴としています。インストールするには、テキストに記載された特定のコマンドを実行する必要があります。

パドレット社は、私たちの日常生活における仕事の重要性と、私たちが享受する快適さについて強調しています。このメッセージは、私たちが大切にしているもの、例えば小さな喜びや重要な人生の瞬間が、他の人々の努力によって実現されていることを伝えています。創業者は、皆がその努力を尊重し、積極的に貢献し、協力していくことを呼びかけています。「さあ、仕事を始めよう」というスローガンは、協力の精神と、ポジティブな影響を与えるための献身を促しています。

Lean4はオープンソースのプログラミング言語であり、定理証明器でもあります。これにより、AIシステムの信頼性と安全性が向上します。従来のAIモデルは予測不可能で誤った出力を生成することがありますが、Lean4はすべての定理やプログラムが厳密に検証されるため、正しさの二元的な確認を提供します。この決定論的な特性により、同じ入力が与えられた場合、Lean4は常に同じ検証済みの結果を生成します。これは、金融や医療などの重要な分野において非常に重要です。

Lean4の主な利点には、まず正確性と信頼性があります。形式的な証明により曖昧さが排除され、各推論ステップが有効であることが保証されます。次に、体系的な検証が可能で、Lean4は解決策が指定された条件を満たすかどうかを確認できます。また、透明性と再現性もあり、誰でもLean4の証明を独立して確認できるため、明確な監査の記録が提供されます。

Lean4は、大規模言語モデル（LLM）の推論プロセスを正式に検証することで、その精度を向上させるためにますます利用されています。Lean4を使用することで、AIシステムは「幻覚」と呼ばれる問題を防ぐことができます。これは、AIが自信を持って誤った主張をする現象です。例えば、Harmonic AIのシステムであるアリストテレスは、数学の解決策に対してLean4の証明を生成し、幻覚が発生しないようにしています。

Lean4はソフトウェアのセキュリティにも大きな影響を与え、形式的な検証を通じてバグのないコードを作成することを可能にします。これにより、銀行や医療などの重要な分野でのリスクを大幅に減少させることができます。現在のAIモデルは完全に検証された解決策を生成するのに苦労していますが、AIの推論に関する進展がこの分野での進歩を促しています。

Lean4のAIへの統合はまだ発展途上であり、スケーラビリティやモデルの制限、ユーザーの専門知識の必要性といった課題に直面しています。しかし、AIシステムが私たちの生活にますます影響を与える中で、信頼と検証の必要性はこれまで以上に重要です。Lean4は、AIが安全かつ正しく動作することを保証するための有望なアプローチを示しており、AI開発における競争力を高める要素となっています。

ジエ・イェウンという名前は、サブスクリプションサービスやプラットフォームに関連しているようです。このテキストは、ジエ・イェウンに関連する更新やコンテンツを受け取るための購読を促す内容となっています。ただし、サブスクリプションの具体的な内容や目的についての詳細は示されていません。

1990年12月、CERNでWorldWideWebアプリケーションが作成され、現代のウェブの始まりを迎えました。この30周年を祝うために、2019年2月に開発者やデザイナーがCERNに集まり、オリジナルのブラウザを再現しました。これにより、人々は初期の形を体験することができました。

WorldWideWebブラウザを使用するには、ブラウザを開き、「Document」を選択し、「Open from full document reference」を選び、URLを入力して「Open」をクリックします。

このプロジェクトにはいくつかのセクションがあります。歴史セクションでは、ブラウザの起源についての概要が紹介されています。タイムラインでは、過去30年間のウェブに関連する重要な出来事がまとめられています。ブラウザセクションでは、再現されたブラウザの使い方が説明されています。タイポグラフィセクションでは、オリジナルブラウザで使用されたフォントについての情報が提供されています。コードの内部セクションでは、オリジナルのプログラミングに関する洞察が得られます。制作プロセスセクションでは、ブラウザがどのように再構築されたかの詳細が説明されています。関連リンクセクションでは、WorldWideWebの歴史や技術に関する追加リソースが紹介されています。コロフォンセクションでは、プロジェクトを支えたチームについての情報が掲載されています。

Coccinelleは、プログラマーがC言語のソースコードに対して、スタイルを保持しながら複雑な変換を行うためのツールです。これにはリファクタリングなどが含まれます。

CoccinelleのソースコードはGitHubで入手可能で、GPL-2.0ライセンスの下で提供されています。ユーザーはinstall.txtファイルの指示に従ってソースからCoccinelleをインストールできます。インストール後は、spatchというスクリプトが使用可能になります。

インストールなしでCoccinelleを実行することもでき、ダウンロードディレクトリから環境変数を設定することで利用できます。また、spatchコマンドを使用してサンプルファイルでCoccinelleをテストすることができます。

Coccinelleは、OCamlやPythonのスクリプト機能に必要な特定のパッケージを必要とします。特にDebianやUbuntuのシステムでの利用が想定されています。貢献も歓迎されており、貢献者は著作権を証明し、オープンソースライセンスに準拠するために自分の作業に署名する必要があります。

詳細については、プロジェクトのドキュメントやダウンロード用のウェブサイトを参照してください。

著者は、dotfilesやターミナル設定などの個人用Gitリポジトリをデバイス間で同期させたいと考えています。最初はGitHubを利用していましたが、特にアメリカのクラウドサービスへの依存を減らすために代替手段を探しています。彼らは、余計な機能がなくてもファイルを簡単に同期できる方法が必要だと気づきました。

Gitリポジトリは、リポジトリの履歴を含む.gitフォルダで構成されています。このフォルダをコピーすることでリポジトリを同期できますが、定期的な同期にはGitの組み込みのプッシュとプルコマンドを使用する方が安全に変更を管理できます。

著者は、ベアリポジトリとノンベアリポジトリの違いについて説明しています。ノンベアリポジトリは作業ディレクトリ（編集可能なファイル）を持っていますが、ベアリポジトリは.gitフォルダのみ（履歴）を含んでいます。変更をプッシュできるのはベアリポジトリのみで、これにより競合を防ぎます。

新しい設定では、自宅のデスクトップに接続された外部ドライブにベアリポジトリを作成しています。他のデバイスはSSHを通じてこのドライブにアクセスします。この方法により、サードパーティのサービスに依存せずにデバイス間でシームレスに同期できます。ウェブインターフェースやコラボレーションツールのような機能はありませんが、個人プロジェクトには十分です。

著者はGitHubの過去の利用を振り返り、知識を共有するには単にコードを公開するだけではなく、整理されていて発見しやすいことが重要だと気づきました。彼らは、ランダムなコードでGitHubを混雑させるのではなく、明確で検索可能なスニペットを作成することに注力しています。最終的に、個人プロジェクトにはシンプルなファイル同期の解決策が必要だと感じています。

要約がありません。

要約がありません。

著者は、二文日記の書き方についての経験を共有し、日記に興味がある人々に向けてアドバイスを提供しています。彼らは、元のブログ記事に対する好意的な反応に感謝し、どのように日記を記入しているかについての洞察を伝えたいと考えています。

著者の記入方法には、いくつかのスタイルがあります。まず、仕事の合間にスクラップ用紙に素早くメモを取ることが多く、日中にこれらのエントリーを洗練させていきます。次に、Google Keepアプリを使ってアイデアや観察をメモし、後でそれを日記のエントリーにまとめます。また、忙しい日には、思いついたトピックやその日の振り返りをもとに、寝る前に直接日記に書くこともあります。

日記の形式については、著者はアナログの日記（モレスキンノート）とデジタル版（マークダウンファイル）の両方を維持しています。アナログ版は、エントリーが行間で分けられており、読みやすい形式になっています。デジタル版は、見出しを使って整理されており、バックアップも取られているため、データの損失を防いでいます。

著者は、これらの方法は個人の好みに過ぎないと強調し、読者が自分に合った方法を見つけることを勧めています。そして、楽しく思い出に残る日々を願っています。

プログラミングにおけるバグを減らすための戦略について、特にコンピュータサイエンスにおけるインデックスとの混乱を避けるための命名規則に焦点を当てています。

多くのプログラミングバグは、単純なミスから生じます。例えば、シャドウイングによって誤った変数を使用したり、インデックスを誤って特定したりすることが挙げられます。強い静的型付けは、偶発的なエラーを防ぐのに役立ちますが、コードが複雑になりすぎると読みづらくなることもあります。

プログラミングにおいて一般的な問題の一つは、配列のインデックスに関連するオフバイワンエラーです。著者は、型が役立つこともあるが、この問題を効果的に解決するわけではないと指摘しています。

著者は、間違いを避けるための命名規則を提案しています。アイテムの数には「count」を、特定のアイテムには「index」を使用すること、また「index < count」とすることで明確さを保つことが重要です。バイト数には「size」を、バイト単位のインデックスには「offset」を使うことも推奨されています。

テキストには、これらの命名規則に従うことでコードが理解しやすくなり、エラーを見つけやすくなることを示すプロジェクトからのコード例が提供されています。著者は、命名規則だけではバグを完全に排除することはできないが、ソフトウェア開発におけるエラーの可能性を減らすための広範な戦略の一部であると結論づけています。

全体として、命名の一貫性がコードを明確にし、一般的なプログラミングミスを防ぐことにどれほど重要であるかが強調されています。

要約がありません。

リュビシャ・バイチッチは、人工知能（AI）の可能性と現在の制約について語っています。AIは特定のタスクにおいて優れた能力を発揮しますが、既存のモデルに伴う高い遅延やコストが広範な利用を制限しています。現代のAIシステムは、大規模で高価なインフラを必要とし、その結果、運用コストが高くなります。

タアラスという会社は、設立から2.5年で、AIモデルのためのカスタムシリコンを作成することでこれらの障壁を克服することを目指しています。彼らのアプローチは、次の三つの重要な原則に基づいています。まず、個々のAIモデルに特化したハードウェアを設計し、効率を最大化する「完全な専門化」。次に、メモリと処理を一つのチップに統合し、速度を向上させ、複雑さを減らす「ストレージと計算の統合」。最後に、高価な技術を排除するためにハードウェアを再設計し、コストを下げる「根本的な簡素化」です。

タアラスは、ハードワイヤードのLlama 3.1 8B AIモデルという初の製品を発表しました。このモデルは、現在のソリューションよりも大幅に速く、安価です。今後、さらに進化したモデルをリリースする計画もあります。

全体として、タアラスはAIをよりアクセスしやすく、コスト効果の高いものにすることを目指しており、開発者が遅延や費用といった従来の制約を超えて革新的なアプリケーションを作成できるよう促しています。

JWasmは、MASMと互換性のあるアセンブラで、Windows、Linux、DOS、OS/2など複数のオペレーティングシステムで動作します。

Windowsでは、Visual C++を使用する場合、32ビット版を作成するにはMsvc.mak、64ビット版にはMsvc64.makを使用します。また、Open Watcomを使って32ビット版を作成する場合はOWWin32.makを利用します。Linuxでは、GCCを使う場合はGccUnix.mak、CLangを使う場合はCLUnix.makを使用してJWasmをビルドします。DOSでは、JWasmのビルドにはOpen Watcomが推奨されており、古いCPU向けに制限された16ビット版を作成することも可能です。古いバージョンのVisual C++も追加ファイルを使うことで利用できます。OS/2では、Open Watcomを使用してOWOS2.makを使います。

他にもさまざまなコンパイラ用のMakefileが存在しますが、中には古くなっているものもあります。

この記事では、C++17で導入されたstd::shared_mutexの使用方法について説明します。これは、共有データへの同時アクセスを管理するための機能です。まず、std::mutexを使ったスレッドセーフなカウンターの簡単な例から始まります。std::mutexは、一度に一つのスレッドだけがデータにアクセスできるため、多くの読み取り操作がある場合にはパフォーマンスに制限が生じます。

std::mutexの制限について説明します。複数のスレッドが頻繁に共有データを読み取る場合、std::mutexは排他的なアクセスを必要とするため、ボトルネックになることがあります。これにより、読み取りが多いアプリケーションでは非効率的になり、パフォーマンスが低下します。

そこで登場するのがstd::shared_mutexです。これを使うと、複数のスレッドが同時にデータを読み取ることができ（共有所有権）、書き込みの際には排他的なアクセスを提供します。これにより、読み取りが主なシナリオに適しています。

記事では、カウンターの実装をstd::shared_mutexを使うようにリファクタリングする方法が示されています。これにより、データの整合性を損なうことなく、同時に読み取ることが可能になります。

パフォーマンスの向上についても触れています。ベンチマーク比較では、std::shared_mutexを使用することで、std::mutexに比べて競合が大幅に減少し、読み取りが多いワークロードでスループットが向上することが示されています。

共有ミューテックスのパターンは、キャッシュのようなアプリケーションに特に有益です。キャッシュでは読み取りが一般的で、更新はあまり行われないためです。

ただし、いくつかの注意点もあります。std::shared_mutexでの再帰的ロックは未定義です。また、共有ロックから排他ロックにアップグレードするとデッドロックが発生する可能性があります。さらに、ロックが多いからといって必ずしもパフォーマンスが向上するわけではなく、競合が少ない状況では逆効果になることもあります。

最後に、C++20以降の新しい並行処理機能にも触れていますが、std::shared_mutexは共有データを扱う特定のユースケースにおいて依然として重要であると強調しています。std::shared_mutexは、書き込み時にデータの整合性を保ちながら同時に読み取りアクセスを管理するための貴重なツールです。特に、読み取り操作が主流のシナリオにおいてその価値が発揮されます。

ショッピングカートは空です。商品を追加するために、引き続きお買い物をお楽しみください。

AIエージェントは特定のタスクに優れていますが、複雑で相互依存するプロジェクトには苦労しています。現在のAIエージェントの調整フレームワークには限界があり、開発者がタスクの分割や管理方法を事前に定義する必要があります。

既存のフレームワークにはいくつかの種類があります。LangGraphは、開発者が事前に設定した静的なグラフを使って調整をモデル化します。CrewAIはエージェントに役割を定義しますが、エージェントが必要に応じて役割を適応させることはできません。AutoGenはエージェントがグループチャットでコミュニケーションを取りますが、明確な構造がないため予測不可能な結果を招くことがあります。OpenAI Swarmはエージェント間の簡単な引き継ぎを提供しますが、並行処理や柔軟性に欠けています。Claudeのツール使用ループは順次タスクには適していますが、並行処理が必要な複雑なタスクには対応できません。

これらのフレームワークはすべて、開発者がワークフローを定義する必要があり、エージェントがリアルタイムの洞察に基づいてタスク管理を適応させたり最適化したりする能力を制限しています。

Cordは、エージェントが与えられた目標に基づいてタスクのツリーを動的に構築できるようにします。たとえば、APIの移行を評価するタスクが与えられた場合、エージェントは必要なサブタスクを特定し、それらを調整し、人間の入力を必要に応じて取り入れます。Cordは、spawn（新しいタスクをクリーンなコンテキストで作成）とfork（兄弟タスクから結果を引き継ぐ）という2つの重要な概念を使用し、効率的でコンテキストを考慮したタスク管理を実現します。

CordはClaude Code CLIとSQLiteを使用して構築されていますが、基盤となるプロトコルはさまざまなシステムやプラットフォームに適応可能です。テストでは、プロトコルが学習可能であり、エージェントが定義された基本要素を効果的に使用してタスクを管理し、エラーから回復し、明示的な指示なしで相互に調整できることが示されました。

このシステムは、リポジトリをクローンし、特定の目標や計画文書を使って実行することで試すことができます。全体として、CordはAIエージェントが複雑なタスクを自律的に管理できるように、調整構造を動的に形成する方向へのシフトを示しています。

私は、鉱山安全健康管理局（MSHA）から公開データをダウンロードし、アメリカ国内のすべての鉱山を示す視覚的な地図を作成しました。この地図には、各鉱山の運営者やサイトの詳細情報も含まれています。

トランプ大統領は、新たに15%の世界的な関税を導入しましたが、これは裁判所が彼の権限を超えたと判断したにもかかわらずの決定です。この決定は、企業やアメリカの同盟国にとって懸念材料となっており、将来の関税についての不透明感が広がっています。イギリス、メキシコ、ドイツなどの国々は状況を注視していますが、慎重な姿勢を崩していません。また、現在違法となった関税を支払った企業への返金についても疑問が残っています。この新しい関税は一時的なもので、議会の承認がない限り150日間のみ有効です。

このブログでは、Karmadaとk3sを使用したコンピュータビジョンデモのためのクラウドエッジテストベッドの設置から得られた教訓について述べています。重要なポイントは、Karmadaが使用する分散型キー・バリューストアであるetcdが、遅いストレージに非常に敏感であるということです。

設置中、チームはポッドのクラッシュが続く問題に直面しました。この問題を調査した結果、根本的な原因が判明しました。それは、NUCデバイスの共有ストレージからのI/Oパフォーマンスが不十分であったため、etcdがタイムアウトしていたということです。

この問題を解決するために、チームはZFSの設定を最適化しました。具体的には、同期書き込みを無効にすることで、書き込みの遅延を大幅に減少させ、クラスターを安定させました。

主な教訓は、etcdに関連するクラッシュが発生した場合、アプリケーションレベルの問題に焦点を当てるのではなく、まずストレージのパフォーマンスを評価することが重要だということです。適切なストレージは、Karmadaのような分散システムが信頼性を持って機能するために欠かせません。

開発者がHacker NewsのためのネイティブmacOSデスクトップクライアントを作成し、MITライセンスのもとでオープンソースとして公開しました。

このアプリの主な特徴は、ストーリーを閲覧するためのサイドバーと記事やコメントを読むためのメインエリアを持つ分割表示のユーザーインターフェースです。また、主要な広告ネットワークからの広告やポップアップをブロックするためのツールが内蔵されており、設定で切り替え可能です。アカウント管理機能もあり、macOSのキーチェーンを使用して、ログイン、アカウント作成、セッション管理ができます。ユーザーはオフラインでアクセスできるストーリーを保存でき、検索やフィルタリングが可能です。検索機能はAlgolia HN APIを利用しており、高度な検索やフィルタリングオプションを提供します。読み進めた進捗を示すバーもあり、アプリはSparkleを通じて自動的に更新されます。ダークモードにも対応しており、システムの外観設定に合わせて変化します。

技術的な詳細としては、約2,050行のSwiftコードで構築されており、現代的なプログラミング手法が用いられています。ユーザーデータにはHN Firebase APIを、検索とフィルタリングにはAlgoliaを利用しています。アプリのリリースプロセスは、GitHub Actionsを使用して自動化されており、ビルド、署名、デプロイが行われます。

このプロジェクトは、貢献やフィードバックを歓迎しており、今後の機能としてキーボードナビゲーションや通知サポートが検討されています。詳細については、GitHubのプロジェクトページを確認してください。

「ガブリエル・ナイト3：聖なる血、呪われた血」は、ゲームの世界で特に注目される作品で、その開発の背景や歴史とホラーの独特な融合が特徴です。ジェーン・ジェンセンによって制作されたこのゲームは、アドベンチャーゲームの人気が低下していた厳しい時期に登場しました。それにもかかわらず、ジェンセンの独自のビジョンは維持され、当時の他のプロジェクトが管理不全や高い離職率に苦しむ中で、成功を収めました。

ジェンセンは、フランスの村レンヌ＝ル＝シャトーにまつわるさまざまな陰謀論からインスピレーションを得ました。この村は隠された宝物や秘密結社と結びついています。ゲームは野心的で、2Dグラフィックスから没入感のある3D環境への移行を試みましたが、これは大きな技術的課題を伴いました。開発中は、チーム内の士気の低下や頻繁なスタッフの交代、財政的な問題などが影響し、最終的には当初の予算を超えるコストがかかりました。

それでも、「ガブリエル・ナイト3」はストーリーやキャラクターの深みが評価されました。ゲームの構造は、3日間にわたって謎を解くもので、ガブリエルとグレースというキャラクターを切り替えながら進行します。物語の魅力や巧妙に作られたパズル、設定の雰囲気が特に注目されましたが、当時のグラフィックスは最先端とは言えませんでした。

発売時には賛否が分かれ、一部の批評家は特に猫の毛を使ったひげのパズルを厳しく評価しました。このパズルは、ゲームの難しさを象徴するものとなり、業界全体のアドベンチャーゲームの衰退を示す一例となりました。

最終的に、「ガブリエル・ナイト3」はシエラのアドベンチャーゲームの時代の終わりを告げる作品となり、批判にさらされながらも、ジャンルの最後の年を象徴する過小評価された名作として一部の人々に評価されています。

要約がありません。

要約がありません。

この文章では、さまざまな小さなプログラミング言語とその実装について説明しています。特に、それぞれの特徴、コードサイズ（行数）、および機能に焦点を当てています。

まず、小さなプログラミング言語について紹介されています。これらの言語は、主に関数型プログラミングや型システムに特化しています。具体的な例として、OCaml、Haskell、Scala、Rustなどが挙げられています。

各言語の実装は、コードサイズや特徴が説明されています。例えば、型チェックやインタプリタ、ネイティブコードへのコンパイルなどの機能が含まれています。「Eff」は代数効果を持つインタプリタであり、「Algorithm W」は型チェッカーです。

特に注目すべき実装として、HirrolotのCoCはOCamlでの計算の構造の簡潔な実装を示しています。また、HarropのMiniMLは高階関数を使わずに基本的な機能を示すミニマルなMLコンパイラです。「Algorithm W」はHindley-Milner型推論のよく文書化された実装です。「Eff」は代数効果を第一級の構造として導入しています。

多くの実装には、パターンマッチングや代数データ型、型クラスなどの高度な機能が含まれており、これらの機能を実現するために必要な行数はさまざまです。

さらに、実装を理解したい人のために、参考文献として「Write You a Haskell」や「Modern Compiler Implementation in ML」が提案されています。

全体として、この文章は小さくても強力なプログラミング言語を作成する可能性を強調しており、複雑な機能が比較的少ない行数で実装できることを示しています。

Claude Code Securityは、ソフトウェアチームがコード内のセキュリティ脆弱性を特定するために設計された新しいツールです。現在、エンタープライズおよびチーム向けの限定的な研究プレビューとして提供されており、オープンソースプロジェクトのメンテナーには特別なアクセスが与えられています。

このツールは、人間の研究者のようにコードをスキャンし、従来の方法では見逃されがちな複雑な脆弱性を探します。高度なAIを活用して、コードの各コンポーネントがどのように相互作用するかを理解し、一般的なルールベースのツールよりも深く潜在的な問題を評価します。各発見は検証プロセスを経て、誤検知を排除し、開発者が提案された修正を承認する必要があります。

Claude Code Securityの開発は、広範な研究とテストに基づいており、何年も見逃されていたオープンソースコードの500以上の脆弱性を明らかにしました。このツールの目的は、セキュリティ問題の迅速な検出と解決を可能にすることでサイバーセキュリティを強化することです。

AIがコードの攻撃と防御の両方でますます普及する中、Claude Code Securityは防御側に強力なアドバンテージを提供することを目指しています。興味のあるユーザーは、このツールへの早期アクセスを申し込むことができます。

要約がありません。

SwiftForthは、Windows、Linux、macOS上でForthプログラミング言語をサポートする包括的な開発システムです。開発者が必要とするすべての機能を提供し、システム機能への簡単なアクセスと強力なインタラクティブ環境を備えています。

SwiftForthの主な特徴には、外部ツールが不要であることが挙げられます。独自のコンパイラ、アセンブラ、リンカが含まれており、SWOOPという機能によりForth内でオブジェクト指向プログラミングが可能です。また、インタラクティブなコマンドウィンドウを通じて、ユーザーは簡単にコマンドを入力・編集できます。さらに、高度なデバッグツールとして、クロスリファレンスツール、ソースブラウザ、逆アセンブラ、ステップ実行デバッガーが含まれています。内蔵の最適化コンパイラは、コードのパフォーマンスを向上させます。

ドキュメントとサポートについては、PDF形式で完全なドキュメントが提供されており、リファレンスマニュアル、Forthの標準、プログラミングガイドラインが含まれています。また、カスタマイズ用の完全なソースコードも提供されています。

システム要件は、Windowsの場合はWindows 10以降（GUI IDE）、macOSはmacOS Catalina以降（コマンドラインIDE）、LinuxはLinuxカーネル6.16以降（コマンドラインIDE）が必要です。i386またはx64互換のCPUも必要です。

プログラミング機能としては、SwiftForthは効率的な実行のためにサブルーチンスレッド方式を採用しています。メモリモデルはフラットアドレス空間で動作し、位置に依存しません。辞書機能では、長い単語名やマルチスレッドの単語リストをサポートし、高速な検索が可能です。ローカル変数や浮動小数点のサポートもあり、標準Forthと互換性があり、豊富な数学関数が含まれています。

SWOOPを利用することで、カプセル化、継承、多態性が可能となり、コードの整理や再利用が向上します。スレッドとコールバックのサポートにより、マルチタスクが可能で、システムとのインタラクションのためにコールバック関数を定義できます。

Windows特有の機能としては、Windowsシステムメッセージの処理、DLLの作成、ダイアログボックスの管理に関するツールが含まれています。

全体として、SwiftForthはForthプログラミングのための堅牢で効率的な環境を提供し、初心者から経験豊富な開発者まで幅広く対応しています。

この記事では、Claude C Compiler（CCC）とそのソフトウェア工学やAIの分野における重要性について述べています。

コンパイラの役割は、コンピュータサイエンスにおいて非常に重要です。コンパイラは人間の指示と機械の実行の橋渡しをするものであり、エンジニアにとってコンパイラを構築することは重要な教育経験となります。

CCCは、AIが小さなコードスニペットを作成する段階を超え、より大規模なエンジニアリング作業に参加できるようになったことを示しています。これにより、全体のシステムにわたって一貫性を保つことが可能になりました。

CCCは、数十年にわたる確立されたコンパイラ工学の実践を反映しており、AIが構造化された設計から学び、それを効果的に適用できることを示しています。

ただし、CCCはコンパイラを成功裏に生成した一方で、テストに合格することに重点を置きすぎて、一般化可能な抽象を作成することには弱点を示しました。これは、AIが既知の技術には優れているものの、革新には苦労していることを示しています。

既存のコードをAIのトレーニングに使用することは、知的財産権や学習と模倣の境界に関する問題を提起し、従来の法的枠組みに挑戦しています。

AIがより多くのコーディング作業を自動化するにつれて、エンジニアの役割は設計、創造性、管理にシフトしていくでしょう。今後は、ソフトウェアがどのように構築されるべきかを定義することに焦点が当たります。

エンジニアリングチームは、AIツールを積極的に採用しつつ、自分たちの仕事に対する責任を持つ必要があります。彼らは高次の設計や文書化に注力し、システムが将来の進化に適した構造を持つようにするべきです。

全体として、CCCはAI開発における重要なマイルストーンを示しており、ソフトウェア工学へのAI統合の潜在的な利点と課題の両方を浮き彫りにしています。

2017年、WikiLeaksはVault7を公開しました。これにはCIAのハッキングツールや、役立つgitのヒントを含む開発者向けのドキュメントが含まれています。その中の重要なヒントは、ローカルのgitリポジトリを管理するためのもので、時間が経つにつれて蓄積される古いブランチを整理する方法です。

gitリポジトリは、機能をマージした後に古いブランチで散らかってしまうことがあります。マージされたブランチを確認するには、次のコマンドを使用します。

git branch --merged

しかし、これらを一つずつ削除するのは面倒です。CIAはより良い解決策を提供しました。

git branch --merged | grep -v "\*\|master" | xargs -n 1 git branch -d

このコマンドの動作は次の通りです。まず、git branch --mergedがマージされたブランチをリストします。次に、grep -v "\*\|master"が現在のブランチとマスターブランチを削除対象から除外します。そして、xargs -n 1 git branch -dが残りのブランチを安全に削除します。

「master」の代わりに「main」を使用するプロジェクトに適応するには、次のようにします。

git branch --merged origin/main | grep -vE "^\s*(\*|main|develop)" | xargs -n 1 git branch -d

このコマンドをデプロイ後に実行すると、ブランチの数が多くから少なくなります。これを簡単に使えるようにciacleanというgitエイリアスとして保存することもできます。

alias ciaclean='git branch --merged origin/main | grep -vE "^\s*(\*|main|develop)" | xargs -n 1 git branch -d'

このコマンドを使うことで、gitリポジトリを整理し、毎週の時間を節約することができます。

要約がありません。

要約がありません。

ジェンキンズとラドローは、バーチャル世界「セカンドライフ」での最近の出来事について考察しています。特に、ジャスティスリーグユナイテッド（JLU）事件に焦点を当て、オンライン空間における政治やファンタジーへの影響を探ります。彼らは、プレイヤー間の異なる目標や物語が対立を引き起こした過去の「ザ・シムズ・オンライン」の出来事と類似点を指摘し、バーチャル世界が多様な体験を提供する一方で、それらの体験が衝突することで緊張を生む可能性があることを強調しています。

著者たちは、JLU事件とアルファビルの選挙が、異なるプレイヤーの動機がバーチャル環境で共存しながらも最終的には対立することを示していると述べています。競合する物語を認識することの重要性についても言及し、それがオンラインでの相互作用だけでなく、現実世界での行動や市民参加にも影響を与えることを指摘しています。

また、スーパーヒーローに触発されたバーチャルアイデンティティのようなものは、プレイヤーに意味のある行動を促す一方で、他のアイデンティティは有害なファンタジーを助長し、悪影響を及ぼす可能性があると彼らは述べています。これらの物語の影響を理解するために、批判的な検討が必要だと呼びかけています。

最終的に、著者たちはバーチャル世界が私たちの生活においてますます重要になっている中で、そこにおける規範や価値観を反映し、ポジティブな相互作用を促進しつつ、創造的な表現や遊びを許容することが重要であると主張しています。

24 Hour Fitnessは、マーケティングメールの配信停止ページに問題を抱えています。ユーザーが配信停止を試みると、スペイン語のエラーメッセージが表示され、スパムを止めることができません。この問題は、ウェブサイトのJavaScriptにおける単純なコーディングミスが原因で、2025年11月から報告されているにもかかわらず、修正されていません。

CAN-SPAM法では、企業は機能する配信停止オプションを提供することが求められており、これを怠ると重大な罰金が科される可能性があります。著者は、マーケティングメールを受け取りたくないと考えており、2025年10月以降に40通のメールを受け取っており、企業からの反応がないことに不満を感じています。

この問題に対処するため、著者は正しく機能する独自の配信停止ページを作成しました。24 Hour Fitnessのエンジニアリングチームに関わる人々に対して、問題を解決するために必要な単純な一行の修正を共有するよう呼びかけています。

このテキストには、GoogleのGemini 3.1 Proモデルのプレビューとモデルカードへのリンクが含まれています。プレビューのリンクはVertex AIコンソールにアクセスします。一方、モデルカードのリンクではGemini 3.1 Proモデルに関する詳細情報が提供されています。

Acme Weatherは、Appleに買収されたDark Skyのチームによって作られた新しい天気アプリです。Appleでの経験を経て、チームは既存の天気アプリに満足できず、より良いものを作りたいと考えました。

Acme Weatherの主な特徴には、まず「不確実性を受け入れる」ことがあります。このアプリは、天気予報が100%信頼できるものではないことを認識しており、複数の予測結果を提供することで、ユーザーが予測の信頼度を理解できるようにしています。

次に「コミュニティ報告」があり、ユーザーは自分の場所からリアルタイムの天気更新を送信できるため、現在の天候状況をより正確に把握できます。

「便利な地図」機能もあり、嵐の範囲や降水量などの天気関連データを示すさまざまな地図が用意されています。これにより、予報以上の文脈を提供します。

「通知機能」では、重要な天気更新のためにカスタマイズされた通知を設定でき、アプリを常にチェックする必要なく情報を得ることができます。

さらに「Acme Labs」では、虹の警告や夕日通知などの楽しい機能があり、ユーザー体験を向上させています。

最後に、Acme Weatherはプライバシーを重視しており、必要な情報のみを収集し、データを第三者に販売することはありません。

このアプリは、iOS App Storeで年間25ドルで利用でき、2週間の無料トライアルも提供されています。将来的にはAndroid版も予定されています。クリエイターたちは、これが彼らが今まで作った中で最高の天気アプリだと信じており、ユーザーに試してみることを勧めています。

この記事では、チャットボットがページのリフレッシュによって直面する課題について説明しています。特に、チャットボットのインフラにおけるサーバー送信イベント（SSE）の限界に焦点を当てています。ユーザーがページをリフレッシュすると、チャットボットからのストリーミング応答との接続が失われ、会話履歴にすぐにアクセスできないため、ユーザー体験が悪化します。

まず、SSEの限界についてですが、ページがリフレッシュされると、クライアントはSSEストリームから切断され、生成されたトークンや会話のコンテキストにアクセスできなくなります。

現在の解決策として、一部の開発者はSSEイベントをデータベースに保存し、ユーザーが中断したところから再開できるようにするためのエンドポイントを作成しています。しかし、このアプローチは最適ではありません。

代替アプローチとして、著者はSSEとWebSocketを比較しています。WebSocketはリアルタイム通信を可能にし、切断時の処理をよりスムーズに行えるため、ユーザー体験が向上します。

また、再接続処理や複数デバイスのサポート、効率的なメッセージ配信などの高度な機能を支えるために、より良いインフラやツールが必要とされています。

さらに、この記事では、パブ/サブメッセージングプラットフォームがこれらの課題に対処する可能性を強調しています。これにより、シームレスなトークンストリーミングやリアルタイムの更新が提供され、全体的なチャットボット体験が向上します。

結論として、AIモデルは大きく進化していますが、それを支えるインフラは追いついておらず、SSEのような既存の技術の限界によってユーザーにとってフラストレーションを引き起こす体験が続いています。

マイクはクリスマス休暇中にドライアイスを使ってRaspberry Pi Pico 2のオーバークロックを試みました。以前の実験では、元のPicoが1 GHzまでオーバークロックできることがわかっており、マイクは新しいRP2350チップの性能を探ることを目指しました。

RP2350は、電圧によって異なる最大クロックスピードを達成できることがわかりました。1.1Vでは312 MHz、1.3Vでは420 MHz、1.5Vでは512 MHz、1.7Vでは570 MHzに達しました。また、熱の問題を解決するために、マイクはヒートシンクとファンを追加し、より高い安定したクロックスピードを実現しました。1.7Vで576 MHz、2.0Vで654 MHz、2.2Vで678 MHzに達しました。しかし、オンボードのレギュレーターは2.2V以上の電圧を安定して供給できず、マイクは外部電源の使用を検討しました。

マイクはオーバークロックの限界を押し広げるためにドライアイスを冷却に使用する計画を立てました。CoreMarkベンチマークを使用して厳密なテストを行い、正確な性能比較を行いました。ドライアイスを使った結果、Pico 2は2.8Vで800 MHzに達しましたが、高い電圧では安定性が低下しました。

さらなる試行では、異なるPico 2ユニットを使用して最も性能の良いチップを見つけることに取り組みました。最良の結果は3.05Vで873.5 MHzでしたが、これはチップを損傷するリスクがありました。

RP2350は極端な条件下でも驚くほど耐久性があることがわかりました。700 MHzを超えるオーバークロックは、冷却の制限により効果が薄れることが多いです。1.6Vで約500 MHzの安定したオーバークロックが長時間使用するには安全とされています。マイクは今後の実験としてPi 5を提案し、Pico 2ボードの手頃な価格が無謀な実験を促進することを強調しました。

Arch User Repository（AUR）は、ユーザーが作成したスクリプト（PKGBUILD）の集まりで、Arch Linux用のソフトウェアを構築し、インストールすることを可能にします。このリポジトリは非常に便利ですが、最近の事件のように、悪意のあるパッケージがアップロードされるリスクもあります。

AURは、ユーザーがArch Linux用のパッケージングスクリプトをアップロードできる場所です。各パッケージには主なメンテイナーがいて、通常は最初にアップロードした人がその役割を担います。

PKGBUILDは、パッケージを構築する方法を定義するbashスクリプトです。重要なメタデータには、パッケージ名、バージョン、説明、アーキテクチャ、ライセンス、ソースURL、チェックサムが含まれます。

PKGBUILDには、prepare()、build()、check()、package()の4つの主要な関数があり、それぞれパッケージ作成プロセスの特定の目的を果たします。

PKGBUILDをレビューする際は、まずソースを確認し、信頼できる場所からのものであることを確認します。悪意のあるパッチが含まれていないか注意が必要です。また、ビルドプロセス中に予期しないダウンロードが行われないか、コマンドが明確で安全であるかを確認します。インストールスクリプトが存在する場合、これらはインストール中にroot権限で実行されるため、慎重に検査する必要があります。PKGBUILDの内容が理解できない場合は、そのパッケージを使用しない方が良いでしょう。

もしパッケージが悪意のあるものであると疑う場合は、Arch Linuxコミュニティに相談することが重要です。IRCやフォーラムでアドバイスを求めることができます。悪意のあるパッケージは報告され、削除されることがあります。

AURはユーザー間の信頼に基づいて運営されていますが、時には問題が発生することもあります。より良いモデレーションやプルリクエストシステムの導入など、改善の提案もあります。

AURはArch Linuxユーザーにとって便利なツールですが、パッケージを慎重にレビューすることが、潜在的なリスクを避けるために重要です。

ConanのCおよびC++パッケージマネージャーは、ユーザーがリモートサーバー、設定、プロファイル、オートメーションコマンドなどを定義することで、さまざまな方法で設定をカスタマイズおよび拡張できるようにしています。以前は、conan config installコマンドを使用して設定を共有する際に、過去のセットアップを再現するのが難しいという課題がありました。

新しいconan config install-pkg機能により、ユーザーは設定を標準のConanパッケージとしてパッケージ化できるようになりました。これにより、バージョン管理が向上し、更新が容易になり、異なるプラットフォーム向けに異なる設定を持つことが可能になります。これらの設定パッケージの作成は簡単で、通常のConanパッケージと同じリポジトリを使用します。

conanconfig.ymlファイルを使用することで、設定パッケージを簡単に管理でき、プロジェクトの完全な隔離と再現性を実現します。この機能はロックファイルとも連携しており、過去のビルドで使用された正確な設定を再現することができます。

全体として、Conanの設定パッケージを使用することで、設定の管理と配布が簡素化され、再現性が向上し、以前の方法と比べて追跡可能性も向上します。詳細については、公式ドキュメントを確認することをお勧めします。

サンフランシスコの奇妙な雰囲気、特にテクノロジー業界における状況が語られています。この街では、広告と住民の実生活との間に大きなギャップが存在しています。著者は、一般的な消費者向けの広告の代わりに、起業家をターゲットにした奇妙なテクノロジー関連のメッセージが溢れていることに注目しています。これは、人々が消費するのではなく、創造することが期待される文化を反映していますが、多くの人々が依存症やホームレス問題に苦しんでいる現実もあります。

このような背景の中で、ロイ・リーが共同設立した物議を醸すスタートアップ「Cluely」が目立っています。Cluelyは、AIを活用して就職面接などのタスクを支援するツールを提供していますが、これは多くのテクノロジー労働者がすでにAIに依存しているにもかかわらず、大きな反発を招いています。この記事は、この反発が仕事の性質の変化やテクノロジー業界における新たな階級の分断に起因している可能性があると示唆しています。一部の人々は成功を収める一方で、多くの人々は時代遅れになってしまうのです。

ロイ・リーは、伝統的なスキルよりも行動力、つまり決断を下す能力を重視する新しいテクノロジー起業家の典型を体現しています。停学からスタートアップの創設者へと至る彼の旅は、真の学びや倫理的な考慮よりも、迅速な成功やバイラルな名声を重視するマインドセットを示しています。この考え方には批判があり、個人が注目や短期的な報酬を優先する文化の長期的な影響について疑問が呈されています。

物語は、ロイとエリック・ズーのような他の若い起業家を対比させています。エリックは同様の行動力を示しながらも、自己中心的ではなく、より現実的に見えます。この記事は、表面的なものやバイラルな行動を報いるテクノロジー文化の持続可能性について懸念を示し、AIに依存しながらも重要な人間のスキルやつながりを欠く社会の将来に対する不安をほのめかしています。

このプロジェクトは、Apple Siliconを搭載したMacBook Proの内部加速度センサーとジャイロスコープにアクセスできるようにするものです。これらのセンサーは、標準のAPIを通じては公開されていません。以下が主なポイントです。

このプロジェクトは、MacBookのセンサー処理ユニット（SPU）が管理するセンサーから生データを読み取ります。現在のところ、M3チップを搭載したMacBook Proでのみテストされています。

センサーのデータは、システムレジストリ内の特定のデバイスを通じてアクセスされます。加速度センサーとジャイロスコープは、姿勢（ロール、ピッチ、ヨー）を計算するためのデータを提供し、フィルタリング技術を使用しています。

ユーザーはリポジトリをクローンし、Pythonスクリプトを実行することでセンサーのデータにアクセスできます。システムの権限のため、ルートアクセスが必要です。

このプロジェクトには、振動の強度に基づいてキーボードのバックライトを点滅させる機能が含まれています。また、心拍数検出のデモもありますが、これは実験的で信頼性はありません。

主なコードはデバイスとのインタラクションとデータ処理を担当しています。キーボードバックライトのドライバーもプロジェクトに含まれています。

これは実験的なツールであり、将来のmacOSのアップデートでは動作しない可能性があります。また、医療用途には適していません。このプロジェクトはMITライセンスのもとでオープンソースとして提供されており、Appleとは関係ありません。

要約がありません。

Flycast WASMは、WebAssembly技術を利用してウェブブラウザ上で動作するセガ・ドリームキャストのエミュレーターです。最初の公開版は2026年2月にリリースされ、EmulatorJSのコアとして機能します。

このエミュレーターの主な特徴は、実際のBIOSを使用してゲームを起動できること、WebGL2を利用した描画、そして完全な音声出力が可能な点です。ただし、現在のところSH4インタープリターを使用しているため、パフォーマンスは制限されています。ダイナミック再コンパイル（dynarec）がWASMには実装されていませんが、最適化の計画がPERFORMANCE.mdに記載されています。

Flycastは公式にWebAssemblyをサポートしておらず、これまでのWASM版の開発は失敗に終わっていました。しかし、開発者は異なるコンポーネントにおいて30以上のバグを修正し、エミュレーターがウェブ環境で機能するようにしました。

始めるには、まず必要なファイルをダウンロードし、正しいディレクトリに配置する必要があります。ドリームキャストのBIOSファイルとWebGL2のパッチが必要です。また、ソースからビルドする場合は、Linux環境とEmscripten SDKが必要です。リポジトリをクローンし、パッチを適用してプロジェクトをビルドするための特定のコマンドに従う必要があります。

パッチは、ゲームプレイや互換性を向上させるために、ソースコードやランタイムのJavaScriptにおけるさまざまな問題に対処しています。

プロジェクトには、README、技術的な文書、パッチ、互換性のためのスタブ、デモサーバーが含まれています。FlycastエミュレーターはGPLv2のライセンスの下で提供されています。詳細については、リポジトリ内の完全なドキュメントを参照してください。

PayPalは、2025年に発生したソフトウェアのエラーにより、ユーザー情報が漏洩したことを発表しました。このデータ侵害は2025年7月1日から12月13日までの間に、名前、メールアドレス、電話番号、ビジネス住所、社会保障番号、誕生日などの敏感な情報が流出したもので、2025年12月12日に発見されました。

PayPalはこのエラーを修正し、データへのさらなるアクセスを防ぎました。影響を受けたユーザーには、2年間の無料クレジットモニタリングと身元回復サービスを提供しています。顧客には、不審な活動に注意し、フィッシング詐欺に対して警戒するよう呼びかけています。

また、影響を受けたアカウントのパスワードもリセットされました。PayPalの広報担当者は、システム自体は侵害されておらず、影響を受けたのは約100人の顧客に限られると説明しました。この問題は、2022年に発生したクレデンシャルスタッフィング攻撃に続くもので、35,000件のアカウントが危険にさらされました。

ATAboyは、レトロコンピュータファンやデータ復旧の専門家、アーカイブ担当者向けのデバイスです。このデバイスを使うことで、古いIDEハードドライブを現代のコンピュータにUSB接続でき、ヴィンテージコンピュータは必要ありません。古いCHS専用のドライブと新しいLBA IDEドライブの両方に対応しており、さまざまなデータ復旧作業に役立ちます。

ATAboyの主な機能には、IDEハードドライブを標準のUSBマスストレージデバイスとして接続できることがあります。特別なドライバーは不要で、Windows、Linux、macOSで動作します。また、設定が簡単なユーザーフレンドリーなインターフェースが特徴です。

使用するためには、40ピンのIDE（PATA）ハードドライブをMASTERまたはSINGLEに設定し、ドライブ用の外部電源、USB-Cケーブル、設定用のシリアルターミナルエミュレーター（PuTTYなど）が必要です。

セットアップは簡単で、まずIDEドライブをATAboyに接続し、次にドライブに電源を供給します。その後、ATAboyをUSB経由でコンピュータに接続し、ターミナルエミュレーターを使ってドライブを設定します。設定が完了すると、ドライブは通常のUSBドライブのようにアクセスできます。

安全に使用するためには、貴重なデータをマウントする前に書き込み保護を有効にし、デバイスを取り外す前には必ず安全に取り外すことが重要です。これにより、データの破損を防ぐことができます。

ただし、いくつかの制限もあります。USB 1.1を使用しているため、現代のアダプターと比べてパフォーマンスは遅くなります。また、一部の古いドライブは正しく設定するために試行錯誤が必要な場合があります。デバイスにはバグがある可能性があり、ホビイスト向けに設計されているため、注意して使用することが求められます。

ATAboyはオープンソースで、ファームウェアはGNU GPLv3の下でライセンスされ、ハードウェアはCERN-OHL-W v2の下でライセンスされています。全体として、ATAboyは古いドライブを扱いたい人々のために設計されており、改善や学習の余地があります。

「Tool Calls0」という言葉が出てきましたが、要約するためのテキストが提供されていないようです。要約してほしいテキストを共有していただければ、喜んでお手伝いします。

要約がありません。

FreeCADは、実際の物体をさまざまなサイズで作成するための無料のオープンソース3Dパラメトリックモデラーです。主な特徴には、パラメトリックモデリングがあります。これにより、モデルの履歴内のパラメーターを調整することで、デザインを簡単に変更できます。また、2Dスケッチから3Dオブジェクトを作成できるため、詳細な図面を簡単に作成することが可能です。

FreeCADは、プロフェッショナルなデザイン、プロトタイピング、3Dプリントなどに適しており、ライセンス料や制限がありません。Windows、Mac、Linuxの各プラットフォームで動作し、さまざまなファイル形式をサポートしているため、ワークフローへの統合も容易です。

ユーザーコミュニティが強力で、初心者から専門家まで幅広いユーザーをサポートするための豊富なドキュメントも用意されています。さらに、製品デザイン、機械工学、建築、有限要素解析（FEA）やロボットシミュレーションなどの専門的な作業に対応するための高度なツールも含まれています。

FreeCADはコミュニティの参加を奨励しており、ユーザーがその開発に貢献することを歓迎しています。

新しい法律「バッテリー規制」がヨーロッパで施行され、バッテリーの収集、再利用、リサイクルを管理します。この法律は、バッテリーのカーボンフットプリントを最小限に抑え、有害物質を減らし、EU外からの原材料への依存を減らすことを目的としています。

バッテリー規制の主なポイントは以下の通りです。バッテリーの調達、製造、使用、リサイクルにわたるライフサイクル全体を考慮したアプローチが採用されています。2025年からは、バッテリーの性能やカーボンフットプリントの制限、有害物質の削減に関する新しい要件が始まります。また、コバルトやリチウムなどの貴重な材料が再利用されるよう、リサイクル効率や材料回収の段階的な目標も設定されています。2027年からは、消費者がデバイスのポータブルバッテリーを簡単に交換できるようになり、再利用が促進され、廃棄物が減少します。さらに、バッテリーに関する重要な情報を提供するラベル制度が導入され、QRコードを通じて詳細情報にアクセスできるようになります。企業は、バッテリーの原材料調達における社会的および環境的リスクに対処する必要があります。

この法律は、持続可能なバッテリーの使用を支援し、電動輸送によるバッテリー需要の高まりの中で、EUの戦略的自立性を高めるための取り組みの一環です。今後は、EU加盟国での法律の実施に焦点が移ります。

要約がありません。

要約がありません。

Stripeは「ミニオン」と呼ばれる自動コーディングエージェントを開発しました。これらのエージェントは人間の監視なしにコーディング作業を行います。毎週、1,300件以上のプルリクエストがこれらのエージェントによって作成されており、人間によるレビューはありますが、人間が書いたコードは生成されません。

ミニオンの主な特徴の一つは「デブボックス」です。デブボックスは標準化されたクラウド環境で、迅速に準備され、使用可能になります。この設定により、干渉を受けずに効率的にコーディングが行えます。

また、ミニオンは独自に構築されたエージェントフレームワークを使用しています。これは従来のコーディングアシスタントとは異なり、人間の監視や確認を必要とせずに自律的に作業できるため、エラーを減少させることができます。

さらに、ミニオンは「ブループリント」に従って作業します。ブループリントは厳格なワークフローと柔軟なエージェントタスクを組み合わせたもので、特定のタスクを確実に完了させることができ、効率を向上させます。

ミニオンはコードベースからコンテキストを収集し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を利用して必要なツールや情報に動的にアクセスします。これにより、コーディング能力が向上します。

パフォーマンスを向上させるために、ミニオンはStripeの広範なテストフレームワークを通じて自動フィードバックを受け取ります。リアルタイムで問題を修正できるため、継続的インテグレーション（CI）プロセスへの依存を減らすことができます。

全体として、Stripeのミニオンは同社のソフトウェアエンジニアリングにおける重要な進展を示しており、業界標準の実践とStripe独自のインフラを組み合わせて開発者の生産性を向上させています。チームはこれらのエージェントを進化するニーズに合わせて継続的に改善しています。

著者は、複数のセッションでコーディングする際の生産性を向上させるために、macOS用のアプリ「cmux」を開発しました。以前は、分割ペインを使ったGhosttyを利用していましたが、通知が役に立たず、管理が難しいと感じていました。cmuxは、各ワークスペースの重要な情報、例えばgitのブランチや通知を表示するタブ付きのサイドバーを提供します。エージェントに注意が必要な場合、そのタブが点灯し、ペインの周りに青いリングが表示されるため、簡単に識別できます。

このアプリには、スクリプト可能なAPIを備えたインアプリブラウザもあり、ユーザーは開発サーバーと直接やり取りできます。cmux内のすべては、コマンドラインインターフェース（CLI）やソケットAPIを通じて制御でき、ワークスペースの作成やキーストロークの送信などが可能です。

詳細については、デモ動画をこちらでご覧いただけます。また、リポジトリも訪問できます。

この記事では、企業がAIに対する見方を再考すべきだと主張しています。AIを独立して動作する同僚として捉えるのではなく、人間の能力を高める「外骨格」として見る方が効果的だと提案しています。AIを人間の作業を強化する道具として扱う企業は、AIが自律的に機能することを期待する企業よりも良い結果を出しています。

著者は「外骨格モデル」を紹介し、製造業、軍事、医療などのさまざまな分野での実例を示しています。例えば、フォードやBMWは外骨格を導入し、怪我や労力を大幅に減少させています。軍事用途では、外骨格が兵士の負担を軽減し、怪我を防ぎます。また、医療リハビリでは、脊髄損傷の患者が再び歩けるようになる手助けをしています。

この記事は、自律的に行動する「エージェントAI」の開発の流れを批判し、こうしたシステムが必要な文脈を欠くリスクを指摘しています。その結果、失敗を招く可能性があります。成功するAIの統合には、タスクを分解し、特定の機能を支援する専門的なマイクロエージェントを作成し、人間が意思決定を行うことが重要です。

著者は、企業がAIが軽減できる反復的または負担の大きい作業を特定することに焦点を当てるべきだと提案しています。完全な自動化を追求するのではなく、AIの未来は人間の生産性を高める道具にあるとしています。外骨格市場の成長は、労働者を置き換えるのではなく、支援し強化するというこのトレンドを反映しています。

この記事は、Neel Chauhanが自分のセットアップに追加したいと考えているARMホームラボサーバー、Minisforum MS-R1のレビューです。彼は以前、性能が不足しているARMシステムや高価なMacハードウェアに悩まされていましたが、MS-R1は手頃な価格で強力なARMオプションを提供します。

NeelはMS-R1をベアボーンユニットとして受け取り、1TBのSSDをインストールしました。最初はRocky Linuxをインストールしようとしましたが、ネットワークインターフェースカードが認識されない問題に直面しました。そのため、彼はFedoraを選び、こちらは彼のニーズに合ってうまく動作しました。

MS-R1の利点としては、他の選択肢、例えばMacやHPEシステムと比べて強力でありながら手頃な価格であることが挙げられます。また、以前の機械よりも静かに動作し、さまざまなLinuxディストリビューションをサポートしていますが、彼はDebianよりもFedoraを好みました。

一方で欠点もあります。M.2スロットが限られており、一つはWi-Fi用に占有されているため、SSDの選択肢が制限されています。また、一部のネットワークカードが認識されず、機能に問題が生じることがあります。さらに、電源管理に小さな不具合があり、停電後に再起動しないことがあります。

MS-R1にはいくつかの欠点がありますが、彼のホームラボにとって良い追加となっています。Neelはその価値と性能を評価しており、特に高価な代替品と比較するとその魅力が際立ちます。彼はこのサーバーをセカンダリのSambaドメインコントローラーとして使用する予定です。

全体として、MS-R1はホームラボ愛好者にとって成長するARMエコシステムの中で有望な選択肢と見なされています。

著者は、スタートアップでの4年間における重要なインフラ決定について、支持した点と後悔した点を共有しています。

まず、クラウドプロバイダーについては、Google CloudよりもAWSを選んだことが支持されています。AWSは顧客サポートが充実しており、安定性も高いと評価されています。次に、AWSのEKS（Elastic Kubernetes Service）を使用することが推奨されていますが、管理されたアドオンについてはカスタマイズの問題から後悔しています。

データ管理に関しては、信頼性と速度の観点からRDS（リレーショナルデータベースサービス）とRedisをキャッシングに使用することが強く支持されています。インフラツールとしては、ECR（Elastic Container Registry）とAWS VPNがそれぞれ安定性とシンプルさのために推奨されています。

ポストモーテムの自動化については、ボットを使って自動化することが支持されており、インシデント対応にはPagerDutyのテンプレートを使用することが勧められています。コスト管理のためには、SaaSのコストを見直すための月次ミーティングが推奨されています。

アイデンティティ管理については、Oktaのようなアイデンティティプラットフォームを早く導入しなかったことを後悔しており、Google WorkspaceよりもOktaを好んでいます。ドキュメンテーションにはNotionが支持されており、コミュニケーションにはSlackが評価されています。

インフラ管理にはGitOpsを使用することが支持されており、外部の要求よりもチームの効率を重視しています。データベース管理については、複数のアプリケーションでデータベースを共有したことを後悔しており、技術的負債や管理の問題を引き起こしました。

監視ツールとしては、Datadogの高コストを後悔しており、信頼性のためにPagerDutyが支持されています。インフラをコードとして管理する際には、CloudFormationよりもTerraformを好んでおり、より複雑なコードベースのソリューションを使用しなかったことに後悔はありません。

ネットワーキングに関しては、複雑なネットワークメッシュを避けたことに後悔はなく、負荷分散にはNginxのシンプルさを好んでいます。

全体として、著者はチームの成長と効率を支える信頼性の高いツールとプロセスを選ぶ重要性を強調しています。

最近の研究によると、思春期に大麻を使用することが、後の人生で重篤な精神的健康問題を発症するリスクを大幅に高めることが分かりました。具体的には、双極性障害、精神病、うつ病、不安障害などが含まれます。この研究では、46万人のティーンエイジャーのデータを分析し、25歳になるまで追跡調査を行いました。分析には、以前から精神的な症状を持っていた人は含まれていません。

研究の結果、大麻を使用したティーンエイジャーは、使用しなかった人に比べて双極性障害や精神病と診断される可能性が2倍高いことが明らかになりました。また、うつ病や不安障害のリスクも増加し、大麻を使用した人では、うつ病が約33%、不安が25%増加することが示されました。

専門家は、思春期の脳はまだ発達段階にあり、大麻の影響を受けやすいと指摘しています。多くの人が大麻を無害な物質と見なしている一方で、深刻な精神的健康への影響がある可能性があると警告しています。この研究の結果は、ティーンエイジャーに対して大麻使用に対する慎重さを促すことを目的としています。

提供されたリンクは「freedom.gov」というウェブサイトに繋がっています。しかし、リクエストにはそのサイトの具体的な内容が含まれていないため、要約することができません。もしサイトからの特定の情報やテキストを要約してほしい場合は、ぜひ共有してください。

長い文脈に対応するための言語モデルのスケーリングは、キー・バリュー（KV）キャッシュのサイズに制約されています。通常、長い文脈はトークンを要約することで管理されますが、これにより重要な情報が失われ、パフォーマンスに影響を与えることがあります。最近の進展により、カートリッジを使用してコンパクトなKVキャッシュを作成し、フルコンテキストのパフォーマンスを維持することが可能になりましたが、このプロセスは遅く、コストがかかります。

新たに提案されたアプローチは、アテンションマッチングという手法を用いて潜在空間での迅速なコンテキスト圧縮に焦点を当てています。この手法では、アテンション出力を再現するために小さなキーとバリューを生成し、各KVヘッドレベルでアテンションの質量を一貫して保ちます。このプロセスは、より簡単なサブプロブレムに分解され、その中には効率的に解決できるものもあります。このフレームワークは、圧縮速度と品質のバランスを大幅に向上させるさまざまな技術を生み出し、特定のデータセットではわずかな品質損失で数秒で最大50倍の圧縮を実現します。

Pi for Excelは、Microsoft Excel用のオープンソースのAIアドインで、スプレッドシートの体験を向上させます。さまざまなAIモデルを使用しており、APIキーやOAuthを使ってOpenAI、Anthropic、Google Gemini、GitHub Copilotなどのサービスと接続できます。

このアドインには、ワークブックを管理するための16の組み込みツールが含まれています。これには、ワークブックの構造の概要表示、セルの値の読み書き、自動的な数式の入力、シート間のデータ検索、行やシートの追加・削除などの構造変更、書式設定や条件付き書式の適用、数式の依存関係の追跡と簡単な説明、コメントやワークブックの履歴の管理が含まれます。

また、使用中に異なるAIモデルを切り替えることができるマルチモデルサポートや、複数のセッション用のタブを持ち、自動保存やセッション履歴の管理ができるセッション管理機能も備えています。AIはワークブックのレイアウトや最近の変更を自動的に理解し、変更前にチェックポイントを提供することで、必要に応じて簡単に元に戻すことができます。

さらに、追加のミニアプリをインストールしたり、Excelから直接ウェブ検索を行うための外部ツールに接続することも可能です。Pi for Excelを使用するには、マニフェストファイルをダウンロードし、Excelに追加して、選択したAIプロバイダーに接続する必要があります。

開発者向けには、詳細なセットアップ手順、ビルドやテストのためのコマンド、拡張機能の作成に関するガイドラインが提供されています。このプロジェクトは最新のウェブ技術を使用しており、簡単に展開できるように設計されています。プロジェクトはMITライセンスのもとで提供されています。

今週のエピソードの要約です。

テレノベラは、クライアントとの会議で語られない問題を浮き彫りにすることが多く、職場のダイナミクスを反映した誇張されたドラマを描いています。

重要なエピソードには、「全体会議の混乱」があります。この会議は問題を解決するために開かれましたが、部門のリーダーたちの間で責任の押し付け合いが起こり、明確な答えは得られませんでした。また、「ラ・ベルダッド」では、ドン・エルナンドが招集した緊急の取締役会が展開され、マリアナと彼女のチームが明確な指針を求める一方で、アレホは最終戦略を準備しています。

提供するサービスには、技術コンサルタントが含まれます。シニアデベロッパーアドボケイトは、チームと直接連携し、生産性と明確さを向上させます。技術アドバイザーは、アーキテクチャや製品の決定におけるリスクを最小限に抑えるための初期評価を行います。

製品とデリバリーに関しては、機能的なソフトウェアを迅速に提供し、実際のユーザーフィードバックに基づいて調整を行うことに重点を置いています。カスタムソフトウェア開発では、高品質なソフトウェアを提供し、将来に向けてチームの能力を強化します。

最近の記事では、ウェブコンポーネントの進化、協力的なプログラミング技術、管理の緊張、AIを用いたコード分析について取り上げています。

追加リソースとして、ドラマを通じて示されたソフトウェアの教訓を探求し、ソフトウェア開発における成果を認識することができます。

Lexegaは、SQLコードレビューを強化するために設計されたツールで、SQL文を実行前に明確で実行可能な「シグナル」に変換します。これにより、大規模なコード変更で見落とされがちな潜在的な問題を特定することができます。

Lexegaのプロセスは、トークン化、意味抽出、シグナル生成、ルールマッチング、ポリシー評価といういくつかのステップを通じてSQLを分析します。この分析は決定論的であり、同じ入力に対して常に同じ出力を生成します。

シグナルとは、SQL文が何をするかを反映したもので、見た目ではなく、例えば無制限の削除やポリシーの削除などのリスクを特定するのに役立ちます。一般的なSQLの問題として、NULLを許容するカラムにフィルターがかかることでLEFT JOINが意図せずINNER JOINに変わるケースがありますが、Lexegaはこのような問題を分析を通じて検出できます。

Lexegaは、単純なテキストの差分では明らかでないSQLクエリの重要な変更を特定することができ、例えばテーブル間のJOIN条件の変更などを見つけることができます。また、Jinjaやdbtのテンプレートを分析する前にレンダリングすることができ、デプロイメントのコンテキストに基づいた正確な評価を行います。

ユーザーは、シンプルなYAMLを使用して独自のルールを作成でき、組織のニーズに特化したリスク評価が可能です。シグナルの取り扱いについては、ブロック、警告、許可などの方針に基づいて決定され、CI/CDパイプラインに統合することで一貫した実施が可能になります。

決定論的な動作は、特にAI生成の変更が増加する中で、信頼性のあるSQLレビューのプロセスにとって重要です。これにより、一貫性と予測可能な結果が保証されます。

全体として、LexegaはSQLコードを分析するための構造化されたアプローチを提供し、潜在的なエラーを早期にキャッチし、安全なコードのデプロイを促進します。ユーザーは簡単なインストールコマンドで迅速に使用を開始できます。

Gitasの概要

インストール方法について説明します。LinuxやmacOSでは、次のコマンドを実行します。curlを使ってスクリプトをダウンロードし、シェルで実行します。WindowsのPowerShellでは、別のコマンドを使用してスクリプトを実行します。また、Homebrewを利用する場合は、まずタップを追加し、その後Gitasをインストールします。Cargoを使う場合は、Cargoのインストールコマンドを実行します。

Gitasの使い方は簡単です。ツールを起動するには「gitas」と入力します。アカウントを追加するには「gitas add」と入力し、手動で追加するか、GitHubのログインを利用します。特定のアカウントでgitコマンドを実行するには、「gitas git clone <url>」のように入力します。

Gitasの仕組みは、まずアイデンティティを切り替えることで、gitの設定を更新し、認証情報をキャッシュして簡単に使用できるようにします。また、コマンドプロキシとして機能し、一時的なアイデンティティでgitコマンドを実行できるため、設定ファイルを変更する必要がありません。さらに、トークンはシステムのキーチェーンに安全に保存されます。macOSではキーチェーン、Windowsでは資格情報マネージャー、Linuxではシークレットサービスを使用します。

データの保存については、設定ファイルは「dirs::config_dir()/gitas/accounts.json」にあり、システムのキーチェーンに秘密情報が保存されます。

アンインストール方法も簡単です。LinuxやmacOSでは、指定されたコマンドを使ってGitasを削除します。WindowsではPowerShellを使用して、指定のパスを削除します。HomebrewやCargoを使ってインストールした場合も、それぞれのアンインストールコマンドを実行すれば削除できます。

ライセンスはApache License, Version 2.0の下で提供されています。

要約がありません。

要約がありません。

Micasaは、クラウドサービスやサブスクリプションなしで、家庭に関するタスクを管理するための端末アプリケーションです。このアプリは、食器洗い機のフィルターを掃除するタイミングやカビの問題を処理するなど、人々が忘れがちなさまざまな家庭用品やタスクを追跡することを目的としています。

開発者はMicasaを個人プロジェクトとして作成し、主にAIを使ってコーディングを行い、人間の介入は最小限に抑えました。

Micasaの主な特徴には、使いやすいVimスタイルのインターフェースがあり、簡単にナビゲートや編集ができます。また、AIに関する一般的な質問に答えるためのオプションのローカルAIチャット機能もありますが、アプリを使用するためには必須ではありません。すべてのデータを一つのSQLiteファイルに保存するシンプルな構造で、文書や画像も一緒に管理できます。大規模なデータセットにはあまり適していませんが、使いやすさが魅力です。開発にはGoプログラミング言語が使用され、ユーザーインターフェースにはCharmbracelet、データベース管理にはGORMが利用されています。

Micasaは、サンプルデータを使って試すことができ、デモを実行することで、ユニークなオプションとして大量のデモデータを生成することも可能です。

女性の服のサイズについて、特に子供から大人への変化に焦点を当てた内容です。

11歳の女の子は、ジュニアサイズの9号を着ることが多く、これは中間のサイズにあたります。思春期に入ると、女性用サイズに移行することが一般的で、これがフィッティングに関する混乱を引き起こすことがあります。

15歳になると、多くの女の子は成人の身長に達し、ジュニアサイズが合わなくなることが多いです。女性用サイズに移行すると、選択肢は増えますが、サイズの一貫性が欠けていることもあります。

女性の服のサイズはブランドによって大きく異なり、同じブランド内でもばらつきがあります。このため、買い物をする際にフラストレーションを感じることが多いです。普遍的なサイズ基準は存在せず、各ブランドが独自のサイズチャートを作成しています。

多くのブランドは「バニティサイズ」を採用しており、実際のサイズよりも小さく見えるように設定されています。このため、女性たちは自分の本当のサイズを理解するのが難しくなっています。

現在のサイズシステムは限られた人口データに基づいて開発されており、現代の多様な体型やサイズにはうまく適応していません。

著者は、自分に合った服を見つけるのに苦労した経験を共有し、よりフィットする服を作るために裁縫を学んだことを述べています。

ファッション業界は、狭い体型の定義に合わせて商品を展開することが多く、多くの女性が適切なサイズを見つけられない状況を助長しています。

全体として、女性が服のサイズに関して直面している課題と、多様な体型を反映したより包括的で正確なサイズシステムの必要性が強調されています。

私たちはpbrt-v4をJuliaに適応させ、Makieプロットライブラリのためのバックエンドを作成しました。これにより、Makieのプロットをリアルなパストレーシングを使ってレンダリングできるようになります。Juliaはユーザーが定義した物理を直接GPUコードにコンパイルできるため、約200行のコードで重力レンズ効果を持つブラックホールのような新しい素材や効果を追加することが可能です。このセットアップは、KernelAbstractions.jlを通じてAMD、NVIDIA、CPUシステムで動作し、Metalのサポートも近日中に予定されています。デモシーンはgithub.com/SimonDanisch/RayDemoで見ることができます。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

ハリー・マクラクランは、1981年に制作したアドベンチャーゲーム「アークティックアドベンチャー」をAI技術「クロードコード」を使って現代的なマルチメディア版に復活させました。このゲームは、高校時代にBASICでプログラムされて以来、大きく進化しています。新しいバージョン「アークティックアドベンチャー2026」では、グラフィックや使いやすいインターフェースが追加され、ウェブ上でアクセスできるようになりました。

マクラクランは2021年にゲームを初めて更新し、その後、クロードコードを使って元のBASICコードをウェブ対応の形式に変換することを決めました。このプロセスは驚くほど感情的で協力的であり、彼は若い自分と一緒に作業しているように感じました。クロードからの初期出力は粗かったものの、さらなる開発のためのしっかりとした基盤を提供しました。

更新されたゲームは、元のパズルやストーリーなどの核心要素を維持しつつ、強力なセーブオプションや「死を取り消す」機能、アニメーショングラフィックなどの機能を強化しています。また、マクラクランは音響効果やインタラクティブな要素も追加し、ゲームをより魅力的にしました。

元のテキストベースの体験の本質を失うことへの懸念があったものの、マクラクランはグラフィックを追加してもゲームの魅力が損なわれないことを発見しました。クラシックな形式を好むプレイヤーのために、テキストのみのモードも作成しました。

全体として、「アークティックアドベンチャー2026」はノスタルジーと現代技術の融合を表しており、テキストベースのアドベンチャーからマルチメディア体験への進化を示しています。このプロジェクトはマクラクランにとって楽しいものであり、プレイヤーが新しい機能とゲームのヴィンテージな精神の両方を楽しんでくれることを願っています。

ジェイミー・タナは、OpenAPI仕様からGoコードを生成するプロジェクト「oapi-codegen」でのGitHub Secure Open Source Fundへの参加経験について振り返っています。

参加の目的は、セキュリティの強化です。oapi-codegenはHTTPリクエストとレスポンスを通じて機密データを扱うため、生成されるコードの安全性を確保することが重要です。すべてのユーザーがコードをレビューするわけではないため、特に注意が必要です。

ジェイミーは約2年間、プロジェクトの唯一のメンテイナーを務めており、これは大きな挑戦です。このファンドは、セキュリティに集中し、プロジェクトをより良く管理するためのリソースを提供しました。そのおかげで、セキュリティを損なうことなく、より多くの協力者を追加できるようになりました。

プログラムは、セキュリティポリシーの設定やブランチ保護の強化、さまざまなセキュリティチェックの実施など、セキュリティのギャップを特定し、対処する手助けをしました。

少人数のメンテイナーグループに参加することで、セキュリティの課題についてオープンに議論できる環境が整い、サポートを受けることができました。

最近、oapi-codegenのメンテナンスが減少しているものの、これが意図せずに潜在的に有害なコード変更のマージリスクを低下させています。

このプログラムは貴重な学びの機会を提供し、ジェイミーはこの経験から得た洞察を今後共有することを楽しみにしています。

全体として、ファンドへの参加はoapi-codegenのセキュリティプラクティスを大幅に改善し、プロジェクトのメンテナンスをより良くする道を提供しました。

AIエージェントは、メール管理のような簡単な作業からサイバーセキュリティのような複雑な問題まで、さまざまな場面で利用されています。これらのエージェントがどのように機能し、どれだけの自律性を持っているかを理解することは、安全に導入するために重要です。

最近の調査結果によると、AIエージェント「Claude Code」は、より長い時間自律的に作業できるようになり、人間の介入が必要な時間がわずか3ヶ月でほぼ倍増しました。また、経験豊富なユーザーは、Claude Codeが常に承認を得ることなく作業することを許可する傾向があり、承認なしでの作業が20%から40%以上に増加しています。しかし、これらのユーザーはエージェントをより頻繁に中断することもあります。

Claude Codeは、特に複雑な作業において、ユーザーが中断するよりも明確な指示を求めることが多いです。これは、AIが自らの不確実性を積極的に管理していることを示しています。エージェントが行うほとんどの行動は低リスクであり、取り消し可能です。ソフトウェアエンジニアリングがエージェントの活動のほぼ半分を占めていますが、医療や金融などの分野でも利用が増えてきています。ただし、まだ大規模には達していません。

AIエージェントの効果的な監視には、新しい監視システムと人間とAIが共同で自律性とリスクを管理できるインタラクション方法が必要です。しかし、AIエージェントの研究にはいくつかの課題があります。AIエージェントの定義が標準化されておらず、その急速な進化が実証研究を難しくしています。また、異なる文脈でエージェントがどのように機能しているかを把握することも限られています。

今後の提言としては、実際の環境でエージェントがどのように使用されているかを理解するための研究が必要です。AIは人間の入力が必要な時を認識できるように設計されるべきです。また、ユーザーがAIの行動を効果的に監視できるツールを提供し、特定の承認プロセスを強制しないようにすることが重要です。この研究は、AIエージェントの行動を理解するための基礎的なステップを示しており、AI技術が進化し続ける中で実証研究の重要性を強調しています。

ボイト・シュナイダー・プロペラ（VSP）は、ボイトグループが開発した特別な海洋推進システムで、高い操縦性が特徴です。このシステムは、特にタグボートやフェリーなどの船舶が、舵を使わずにほぼ瞬時に推進方向を変更できるようにします。1926年にエルンスト・シュナイダーによって発明されたこのシステムは、回転可能な垂直のブレードを備えており、あらゆる方向に推力を生み出すことができます。

VSPは、下向きに延びたブレードを持つ円形のプレートを回転させることで機能します。プレートが回転する際、ブレードの角度が調整されて推力を生み出し、非常に効率的で反応が良いシステムとなっています。このため、正確な制御が求められる船舶に最適です。アジマススラスタは初期投資が安価ですが、VSPは長期的なコストが低く、残存価値も高いです。

歴史的には、VSPはもともと水力発電用のタービンのために設計されましたが、海洋用に適応されました。1930年代には、掃海艇やフェリーなど、さまざまな軍用および民間の用途で人気を博しました。現在、VSPはアメリカ海軍やフランス海軍の船舶を含むさまざまな船で使用されています。また、このシステムはドローンや実験機での利用も検討されています。

2026年、ATProtoオープンプロトコルに基づいて構築されたプラットフォーム「Bluesky」に対する懸念が高まりました。Blueskyの主な約束は、ユーザーが自分のデータを所有し、プラットフォームに不満があれば簡単に離れることができるという点です。しかし、ほとんどのユーザーはBlueskyのサーバーにデータを保存しているため、他の選択肢に切り替えるのが難しくなっています。

Blueskyに接続するアプリが増えるにつれて、そのインフラへの依存度が高まり、プラットフォームを離れたいユーザーにとっての課題が増しています。Blueskyは、データの中継、タイムラインの構築、ユーザーのアイデンティティディレクトリなどの重要な要素を管理しており、もし会社が方針を変更したり買収されたりした場合、ユーザーにとって不利になる可能性があります。

自己ホスティングやデータ移行の技術的な可能性はあるものの、歴史的に見てほとんどの人がこれらの行動を取らないため、中央集権化が進んでしまいます。Blueskyが買収された場合、新しい所有者がデータアクセスを制限したり、プラットフォームの運営方法を変更したりする可能性があり、すべての接続アプリに影響を及ぼすことが懸念されています。

Blueskyのチームは善意で取り組んでいるようですが、投資家からの財政的な圧力が、分散化ではなく集中化を招く可能性があります。これにより、ユーザーの自律性という元々の約束が損なわれる恐れがあります。

要約がありません。

Mini Diariumは、プライバシーを重視した暗号化されたローカルのクロスプラットフォーム日記アプリです。公式ウェブサイトはmini-diarium.comです。このアプリは、AES-256-GCMという強力な暗号化技術を使用して日記の内容を保護し、データがデバイスの外に出ることはありません。また、インターネットに接続しないため、テレメトリーやデータ共有も行われません。

Mini Diariumでは、パスワードやキー ファイルを使って日記をロック解除することができ、セキュリティが強化されています。リッチテキストエディタを搭載しており、フォーマットされたエントリーを作成でき、カレンダーでのナビゲーションも可能です。他のジャーナリングアプリからのインポートや、JSONやMarkdown形式へのエクスポートもサポートしています。エントリーはロック解除時に自動的にバックアップされ、Windows、macOS、Linuxで動作します。

Mini Diariumは、もともと存在したMini Diaryアプリを基にしており、メンテナンスが行われなくなったため、開発者がプライバシーとシンプルさを重視して現代の技術を使って一から再構築しました。インストールは、Windows用の.msiファイルやmacOS用の.dmgファイルなど、さまざまな形式で提供されています。初回起動時にはセキュリティ警告を回避する必要がある場合があります。

ユーザーは暗号化用のパスワードを設定し、エントリーは自動保存されます。キー ファイル認証を利用することで、複数のデバイスから日記を解除したり、キー ファイルを安全に保管したりすることができます。また、ナビゲーションやエントリーのインポート・エクスポートなどの操作にはキーボードショートカットが用意されています。

Mini Diariumは、デスクトップアプリフレームワークにTauri、ユーザーインターフェースにSolidJS、バックエンドプロセスにRustを使用して構築されています。このプロジェクトはオープンソースであり、貢献を歓迎しています。開発者はセットアップやセキュリティ問題の報告に関するドキュメントも提供しています。全体として、Mini Diariumはユーザーのプライバシーとデータ保護を最優先に考えた、安全で使いやすい日記アプリです。

要約がありません。

著者は、アメリカのプロバイダーであるAWSに依存せず、ヨーロッパのインフラを利用してスタートアップを立ち上げた経験を共有しています。データ主権を重視し、GDPR（一般データ保護規則）に準拠したシンプルさを追求し、EU企業を支援することを目指しました。

インフラの選択肢として、著者は計算リソースにHetznerを、トランザクションメールやドメイン登録などの追加サービスにScalewayを、CDN（コンテンツ配信ネットワーク）やセキュリティにはBunny.netを選びました。また、Kubernetesを使ってソース管理、分析、顧客管理のためのさまざまなツールを自社でホストしています。

直面した課題の一つは、トランザクションメールの競争力のあるヨーロッパの選択肢を見つけることでした。Sendgridのような既存のサービスは、使いやすく安価です。GitHubを離れることは感情的に難しく、ワークフローを再構築する必要がありました。さらに、EUのレジストラでのドメイン価格が予想以上に高かったことも問題でした。

避けられないサービスもあります。ユーザー獲得やアプリ配信にはGoogle AdsやAppleの開発者プログラムが必要です。また、ソーシャルログインにはアメリカのサーバーが必要ですが、ドイツのプロバイダーであるHankoがユーザーアカウントの管理をローカルで手助けしています。

最終的に、著者はこの経験が価値あるものであったと感じています。インフラコストは低く、技術スタックについての理解も深まりました。しかし、アメリカのデフォルトの代わりにEUの選択肢を選ぶには多大な努力が必要です。EUのテックエコシステムは成長していますが、この選択に伴う作業に備えることが重要です。

詳細については、著者の完成した製品をhank.partsで見ることができます。

要約がありません。

mahler.cは、西洋音楽理論のために設計されたシンプルなC99ライブラリです。このライブラリの主な特徴は以下の通りです。

まず、使いやすさが挙げられます。サイズが小さく、簡単に利用できます。また、音楽に関するさまざまな機能が含まれており、音程、和音、スケール、調号などを扱うことができます。内部でメモリを割り当てることはなく、理論的な調（例えばFb+）にも対応しています。さらに、Gの20番目のシャープのような音の変化に制限はなく、正確な同名異音を識別します。例えば、Dの短6度はBbであり、A#ではありません。ライブラリは100%のテストカバレッジを持ち、十分にテストされています。

使用例として、C4ブルーススケールを作成し印刷するためには、音符の構造体を定義し、mah_get_scale関数を呼び出すことができます。

このライブラリは作曲家グスタフ・マーラーにちなんで名付けられました。マーラーは感情の深さと現代主義を融合させた作品で知られています。おすすめの作品には交響曲第5番や『大地の歌』があります。

ライブラリの詳細情報は、ドキュメントやユニットテストに記載されています。また、CMakeを使用してコンパイルすることができ、ソースフォルダとヘッダーフォルダを含め、プロジェクトの設定を正しく行う必要があります。

全体として、mahler.cはCプログラミングにおける音楽理論に興味がある人にとって実用的なツールです。

Gitはファイルを追跡しますが、ディレクトリは追跡しません。リポジトリ内にディレクトリが存在することを確認するためには、二つの方法があります。一つは.gitkeep技術、もう一つはよりシンプルな.gitignore方法です。

.gitkeep技術では、ディレクトリ内に空のファイル「.gitkeep」を作成します。この方法では、.gitkeepファイルと.gitignoreファイルの両方を編集してディレクトリを追跡する必要があります。また、ディレクトリの名前を変更した場合は、.gitignoreも更新しなければならず、これを見落とすことがあります。さらに、.gitkeepは公式に認識されていないため、開発者を混乱させることがあります。

一方、より良い.gitignore技術では、ディレクトリ内に.gitignoreファイルを使用します。この.gitignoreファイルには、すべてのファイルを無視するための一行と、自身を無視しないようにするための一行が含まれています。この方法はシンプルで、ファイルは一つだけで済み、ディレクトリの名前が変更されても効果的です。

したがって、ディレクトリをGitで追跡するには、.gitignoreを使用する方が効率的で簡単な方法です。