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https://anond.hatelabo.jp/20260111115301 質問みたいなのが多かったみたいなので、いくつかピックして書こうと思う 日本人が何でネオナチ系？いじめられるだけじゃないの？調べてみたのと弁護士経由でFBI側から色々アドバイスをもらったので、その知識の中で書くなら ネオナチで白人至上主義団体のテロ組織は、実は全体の半分もない。 雑にインセルや民族右翼(80年代で言えばIRAの米国支援組織とか)、アンチエコ右翼(本当にいるらしい)、キリスト教保守派系、(ポピュリズム右翼(オルトライト)を含め、「左翼的なものでない過激組織」を雑にネオナチ系と括ってるのが実態に近い というか、何故かネオナチ系の様なものを信奉していくようになっていく傾向があるらしい(日本の暴力団と右翼の関係の様なものといっていた) 兄が属していたテロ組織はネオナチ+Qアノンの複合的思想で、当時はかな

【この記事でわかること】・α世代の「最大の脆弱性」は何か・ロサンゼルス山火事、AIはどう活用された?・分断や格差を克服する「市民AI」とは政治の分極化が進む米国を筆頭に、民主主義は世界各国・地域で揺らぐ。人工知能（AI）とともに育つα（アルファ）世代は分断を乗り越えられるのか。テックを使って幅広い民意を収集する「ブロードリスニング」を手がけた台湾の初代デジタル相、オードリー・タン氏に聞いた。

Cicadas Francois Cosmos 🇯🇵 🇺🇦 @FC_Cicadas @kobeimamoe @grok 15周年おめでとうございます。 Grok "このイラストの線をリアルスティックアニメスタイルのキーフレームとしてブラッシュアップしたのち、印象派の油絵風に変換して。口は大きさ控えめ、小さく微笑む。グラデーション控えめ。全体的に健康的な暖色系カラーに見栄えがするようバランスよく光源アレンジ。目線は正面よりやや左上方向。手の爪にライトピンクのマニキュア。目をオホーツクブルーに彩色。足の先端部分及びかかと部分を濃い目の団十郎茶に彩色。右後ろに見える足の先端部を団十郎茶に彩色。タイツを紺色に彩色。ステージをクリムゾンレッドに彩色。背景を花柄のピンク色を基調とした縦縞ストライプ柄の壁紙に変更。画像全体を緩やかなS字非線形グリッドに照らし、立体効果を持たせてグリッド線を消去。

AIの進化によって、プロダクションコードに対するテストコードは、以前と比べて格段に書きやすくなったと感じています。 単体テストに関する基本的なお作法については、以前に以下の記事で整理しました。 興味があれば、参考として読んでもらえると嬉しいです。 保守や運用の観点で見ると、プロダクションコードを修正した際に、既存のテストが壊れ、そのテストを修理しながら既存機能を担保していく、という点で、単体テストは有効に機能します。 一方で、テストカバレッジ100%のように、すべての分岐や条件を網羅するテストを書くことについては、費用対効果の面で疑問を感じることもあります。 どこかで「おおよそ75%程度を目安にすればよい」という話を聞いた記憶もあり、現実的な落とし所を探る必要があるように思います。 AIの力によって、さまざまなパターンのテストを比較的簡単に書けるようになった今だからこそ、どこまでテストを書

AIはWikipediaやブログやStackOverflowやOSSのコードで学習してますね。 でもそういった学習材料が、AIのせいで新しく書かれなくなってきてます。 Wikipediaが書かれない けどまず、AIがいろいろ詳しく解説してくれるので、Wikipediaを見なくなりました。Google検索でWikipediaを出してくれるのでWikipediaのサイトに行かなくなったというのはありますが、AIでは事前学習の知識だけで書かれたものは情報の出所がわからず、Wikipediaを意識しなくなります。 また、今までだと何かについて知りたくてがんばって調べたら、それをどこかにまとめておきたくなるので、Wikipediaを更新したりしてました。けど、自分でがんばってないのでWikipediaを更新しようとは思わないですね。 結構名が通った人なのにWikipediaに項目がない、ということも

ブログを書くまでがカンファレンスということで、RSGT2026に参加しました記事です。 今回参加したのは、「開発フロー改善がうまくいって知見も溜まったし、どこかで発表したいな」と思った時にたまたまRSGT2026のプロポーザル応募をしているのを見て、勢いでプロポーザル応募したのがきっかけ。結果的にプロポーザルも通り、初参加 & QAフローを最適化し、品質水準を満たしながらリリースまでの期間を最短化するという発表をしてきた。 初参加で、しかもこれまでスクラムやアジャイル系のイベントにはほぼ参加したことがなかったため、ほとんど知り合いがいないという状況だった。けれど今回の機会で色んな人と廊下や懇親会で話せて、興味深い議論をしたり知り合いを増やせたりしたなと思う。 セッションもレベルが高いものばかりで、特に以下の2つのセッションが参考になった。両方とも深い知見であると同時に、会社でまず一歩目を踏

English Article 最近はClaude Codeでコーディングすることが増えてきました！しかしこいつもそうだけどVSCodeもメモリをもりもり食います。大食いが5プロジェクトもあるとまあメモリもカツカツです。 そうして流行りのGhosttyに乗り換えたのが半年前なんですが、最近はGhosttyでVSCode環境をそのまま再現したい！という今の自分のGhostty環境をお見せします！ 私の環境Ghostty環境そして私の元々のVSCode環境です。 詳しく見ていきましょう。まずVSCodeのほうですが、簡単にはこれです。一般的な部類だと思いますが、左のサイドバーにファイル一覧とGitのTree表示。右にはClaude Code or Code Editorとその下にターミナルという基本構成です。 これをそのまんまGhosttyで再現したい！ということで実際に使っているのはこれです

すでに40年近い歴史を持つファイルシステム「NTFS」 「ReFS」への移行はいつ頃から進められる!? Windows 11は複数の「ファイルシステム」を扱える。今回はこのファイルシステムを簡単に解説する。解説の対象とするのは「INBOX」、つまりWindows 11の標準インストールで対応可能なファイルシステムとする。 以下の表は、Windows 11のファイルシステムである。現状、Windows 11で利用可能なファイルシステムは、「HDD/SSD」用、「光学メディア」用、「リムーバブルメディア」用の3つに大別される。ただし、この分類は厳密なものではなく、たとえば、リムーバブルメディアであるUSBメモリでNTFSを使うことも可能である。 HDD/SSD用には、NTFS（https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows-server/storage/fi

生成AI（Gemini CLI）を専属アナリストにする。中小型割安株スクリーニングとAI評価のハイブリッド投資術 生成AI（Gemini CLI）を専属アナリストにする。中小型割安株スクリーニングとAI評価のハイブリッド投資術はじめに「数千社ある上場企業の中から、お宝株をどうやって見つけるか？」 これは個人投資家にとって永遠の課題です。 私は現在、「伝統的なバリュー投資の指標」と「最新の生成AIによる分析」を組み合わせた独自のスクリーニング手法を実践しています。具体的には、Gemini CLIを活用して、機械的なスクリーニングだけでは見えない企業の真価を判定しています。 今回は、私が実際に運用しているプロンプトと、それによって出力された10銘柄の評価結果を公開します。 1. 独自のスクリーニング基準まず、数値で候補を絞り込みます。私が採用しているのは、投資の神様ベンジャミン・グレアムの理論

Geminiの勢いが止まらない。ChatGPTが圧倒されるのも仕方ない2026.01.11 08:0030,850 かみやまたくみ いま、｢AI市場の勢力図の塗り替え｣が進んでいます。 長らく絶対王者として君臨してきたChatGPTを、GoogleのGeminiが猛烈な勢いで追い上げ、その差をギュンギュン縮めている。そんなレポートが公開されました。 データの出所は、“信頼できる通信簿”と言える調査会社｢Similarweb（シミラーウェブ）｣。数百万人のユーザーデータからサイトのアクセス数を正確に弾き出し、オンライン市場分析を行っています。 First Global AI Tracker of 2026 Gen AI Website Worldwide Traffic Share, Key Takeaways: → Gemini surpassed the 20% share benchm

はじめに GitHubのアカウントごとBanされたくなかったら、OpenCodeのサードパーティプロバイダーからCopilotを利用するのは今すぐ止めたほうがいいです。 経緯 2026/01/10近辺で、Claude Pro/Max契約によるOpenCodeなどのサードパーティ エージェント経由での利用ができなくなったことが話題になっています。 reddit: Claude Refunded $200 and banned my "organization" / account (?) 賛否ありますが、個人的にはこの件に関してはAnthropicの対応は妥当だと思います。$200の返金はむしろ寛大ですらあります。 そもそも規約でサードパーティのハーネスなどからの利用は禁止されているからです。 GitHub Copilotに関しても同様ですが、こちらはより問題があります。 どうも非公開の内部

ベルリンのしがひです。DJやっています。 昨日、DJ用音源のラウドネス最適化ツール「headroom」を開発したことをZennで記事にしました。RekordboxからCDJにUSBエクスポートする際、Auto Gain機能が効かないために発生するトラック間の音量差を解消するためのツールです。 開発を進める中で、MP3ファイルのロスレスゲイン調整のためにmp3gainという古いツールへの依存が発生しました。そしてこのmp3gainを調べていくうちに、私はあることに気づきました。 このツールは15年以上メンテナンスされていない。それにもかかわらず、今でもSourceForgeで週1,000回以上ダウンロードされ続けている。 なんとかならんもんか。Claudeの力を借りて、このツールを現代に蘇生させることにしました。 mp3gainとは何か mp3gainは、MP3ファイルの音量をロスレスで調整

2025年、Coding Agentの成長は著しく開発環境は大きく変化した。 この変化は単に個々人のコーディング作業がCoding Agentに代替されるだけの話ではない。これまで当たり前だった開発スタイルの前提からゼロベースで考え直さなければならないということでもある。 本記事ではその変化について、バージョン管理の観点で深掘りしていく。 commitの意味が変わりつつある この1年で、コーディング作業そのものはほぼ自動化可能になった。 AIは人間とは比較にならない速度でコードを生成し、試行錯誤を繰り返す。 一方で、その成果物を無批判に受け入れられるほど品質が安定しているわけではなく、設計やコードレビューの重要性はむしろ増している。 その結果、「レビュー疲れ」という言葉が生まれるほど、レビューがボトルネックになり始めている。 ここで問題になるのが、AIの試行錯誤の速度と、人間のレビューの速

旧ツイッターの「X」は、AIを使って画像を加工する機能を有料会員に限定する措置をとりました。本人の同意なしに性的な画像が拡散される被害が相次いだことを受けた対応とみられます。 「X」は生成AI「G…

Coding agents are changing how software gets built. Models can now run for hours, complete ambitious multi-file refactors, and iterate until tests pass. But getting the most out of agents requires understanding how they work and developing new patterns. This guide covers techniques for working with Cursor's agent. Whether you're new to agentic coding or looking to learn how our team uses Cursor, w

この年末年始、Xで利用できる生成AI「Grok」が原因で、大きな騒動がありました。クリスマスイブにXに実装された、投稿された画像をGrokで簡単に加工できる機能。これが原因でXにビキニ画像があふれ出したのです。 Grokに簡単な指示を出すことで、誰が投稿した画像であっても簡単に加工できてしまう──当然、この機能が発表されると、SNS上では悪用に対する不安の声が多数上がりました。ボクも最初に知った時は「そんな機能、SNSに付けちゃう？」と、にわかに信じられない気持ちでした。 そして案の定、世界中で女性の画像が性的に加工される事態になりました。折しも日本では年末に「コミックマーケット」が開催され、多くのコスプレイヤーさんの画像がSNSにアップされていたタイミング。その画像がターゲットにされるケースが多発し、大きな騒ぎになりました。 年明けには、アイドルの漫画を描いていたマンガ家が「作画資料」な

こんにちは。ダイの大冒険エンジョイ勢のbun913と申します。私はSDET(Software Development Engineer in Test)として、QAチームにいる何でも屋さんとして、私より優秀なみなさんが本質的なことに時間を使えるように日夜改善を考えています。 私は弊QAチームでのMCP活用として以下のような記事を書いておりました。 今回は最近話題の Agent Skills とあらかじめ作っておいたCLIツールを組み合わせて、QAチームが本質的ではない作業にかける時間とトークン消費量を大幅に削減する試みを紹介します。 内容自体はQAチームの取り組みですが、考え方やツールの使い方は他のことに流用できるのではないかと考えています。 先に背景とやったことをざっくり説明 背景: 前回までの取り組み 弊チームでは自動テストに力をいれつつも、手動テストの威力も大事にしています。実際探索