A week-long automated attack campaign targeted CI/CD pipelines across major open source repositories, achieving remote code execution in at least 4 out of 7 targets. The attacker, an autonomous bot called hackerbot-claw, used 5 different exploitation techniques and successfully exfiltrated a GitHub token with write permissions from one of the most popular repositories on GitHub. We're entering an

ソートはコンピュータサイエンスにおける古典的なタスクですが、これが最先端の LLM と結びつき、新たな研究の潮流が生まれています。 ソートは比較関数さえ定義すれば実行することができます。従来の比較関数は身長・金額・距離のように測定可能な数値の比較を前提としていましたが、この比較関数内で LLM 呼び出しを行うことで「どちらが好みか」「どちらが優れているか」「どちらがクエリに関連するか」といった主観的で曖昧な概念を比較でき、これらの概念に基づいたソートが可能になります。 Python では、二つのオブジェクト a と b を受け取り、a を前に持ってきたければ -1 を、b を前に持ってきたければ +1 を出力する関数 cmp を実装し、functools.cmp_to_key(cmp) をソートのキーに設定すれば任意の基準でソートできます。 まずは雰囲気をつかむために応用例を見てみましょう

Claude Codeを長時間利用していると、セッションが切れるたびにコンテキストが失われ、開発の連続性が損なわれる経験はないだろうか。この最大の課題を解決するのが、GitHubでわずか24時間にして949スターを獲得したプラグイン「Claude-Mem」 本記事では、Claude-Memの革新的な仕組みから具体的な使い方、そしてプロフェッショナルレベルの応用術までを徹底解説する。たった2コマンドで導入できるこのツールが、あなたのAIエージェント開発をどのように変革するのか、その全貌を明らかにしていく いつも通り動画でも解説しているので、合わせてこちらも見てみてください👍 Claude-Memとは何か？Claude Codeの記憶問題を解決する仕組みClaude Codeの最大の弱点として、セッション終了時のコンテキスト喪失が挙げられる。約50ツールの使用後にコンテキスト制限に到達し、こ

Cross Border (XB) Engineeringの @deeeeeeeeeet です． 先日の事業戦略発表会において共有しましたが，今後更にメルカリの海外展開を加速させるためにグローバル版のメルカリアプリを先日リリースしました． このアプリは現在提供してる日本版・アメリカ版のメルカリとは異なる新しいアプリであり，またアプリだけではなくその裏側のバックエンド基盤も新たに再構築しています．本記事では，エンジニアリングの観点からメルカリ グローバルアプリ（以下、グローバルアプリ）とその基盤の戦略やアーキテクチャーをこれまでのメルカリの挑戦から得られた学びを振り返りつつ紹介します． メルカリにおける越境取引 「メルカリ」に出品したことがあるみなさんの中には，自分の商品が一般のお客さまではなく事業者によって「代理購入」された経験がある方もいらっしゃるかもしれません．これは，海外のお客さまが

Planモードで計画を立てて、実装させる。コードを読んでると「この関数、何やってるんやろう？」と気になる。ほんで質問してみる。 答えを聞いて「じゃあなぜこの実装にした？」「他のパターンは？」とパワハラ質問タイムに入る。 ひとしきり理解できたところで「ここ修正してや」と依頼する。 こうすると、質問タイムで調べた本筋とはあまり関係のない膨大な情報がコンテキストに残ったまま作業を続けることになります。 なので、Claude Code君からすると「さっきと話題変わったな...なにいうてるねん...もう頭いっぱいや...」となってしまいます。 何が問題なのか 公式ドキュメントにこんな記述があります： "Claude's context window fills up fast, and performance degrades as it fills." コンテキストが埋まるにつれて性能が落ちると言

Agent HQというサービスをご存知でしょうか？ Agent HQのご紹介: あらゆるエージェントを、あなたのワークフローに 10月末のGitHub Universe 2025で発表されたもので、実際に直後からCodex CLIが利用できる状態になっていました。 それが今朝（2026年1月28日）になって、Insiders環境でClaude Codeも利用できるようになりました！ これでGitHub Copilotのプランを契約すると GitHub Copilot(& Copilot CLI) Codex CLI Claude Code という3つのAIコーディングエージェントが利用できるようになりました（まだPreviewですが）。 ただ現在のCopilotのプランは、Claude CodeのMaxに該当するようなプランがなく、一定規模以上は従量課金になってしまうため、フルコミットで使

AIにブログの下書きを書かせることがあるのだが、出てくる文章が自分の雰囲気とは全然違うものになってしまうという課題があった。「まさにAIに書かせました」という感じの、汎用的で特徴のない文章が出てくることが多い。 自分のブログなので、やはり自分の色をちゃんと出したい。そこで、AIを使いながらも自分らしい文章が書けるような方法を探っていた。 Claude Codeの文脈理解力の高さを活かせば、自分の過去記事から文体を学習させて、それっぽい記事を書かせることができるのではないかと思い、試してみた。 実際にこの方法で書いてもらった記事がこちら： https://blog.shibayu36.org/entry/2025/08/05/173000 。またこの記事自体もClaude Codeで下書きを書かせている。 記事を書かせる前の事前準備 自分の過去記事から文体の特徴を抽出してもらい、WRITIN

こんにちは。LINEヤフーでプライベートクラウドのインフラを担当している井上です。 LINEヤフーの膨大なトラフィックとデータを支えているのは、私たち自らが開発・運用している大規模なプライベートクラウドです。現在は、旧LINEの「Verda」と旧ヤフーの「YNW(IaaS)」という2つの巨大な基盤を、次世代基盤「Flava」へと集約していく過渡期にあります。 VerdaYNWFlava

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結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様（人間） ↓ 「やれ」 将軍（Claude Code） ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老（Claude Code） ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽（Claude Code × 8） とにかくshogunにぶち

開発・運用の現場から、IIJのエンジニアが技術的な情報や取り組みについて執筆する公式ブログを運営しています。 IIJはアメリカやヨーロッパ、中国、ASEANに海外拠点がありますが、今回はアメリカにあるIIJ Americaより「アメリカのインターネット事情」と題して、現地スタッフがブログをお送りします。 環境や考え方など、日本との違いに驚きや発見があると思います。 ぜひご覧ください。 はじめに こんにちは、IIJ America でネットワークエンジニアをしているケイゴです。 私は 2020 年にニューヨークへ赴任し、それ以来 IIJ の北米バックボーンの運用や、現地で提供しているネットワークサービスの運用・設計・構築・開発に携わってきました。アメリカ国内外のキャリアとの交渉やデータセンター移設、海底ケーブルの冗長化検討、都市部の回線手配など、日々さまざまなネットワークに触れながら仕事をし

あけましておめでとうございます。(もう3週目にはいるのでもう言わなくなる時期かもしれない） 2026年が始まり、仕事始めると一瞬で正月モードは終わってしまう。正月のあの内省な感じと街が浮かれている感は結構好きなんですがね、、ということで毎年恒例というか、もう誰のためというか、業となっている気はするのですが、続けていくことが重要という感じで今年の投資テーマに関しての所感を書いていきたい。過去作は。2019年、2020年、2021年、2022年、2023年、2024年、2025年。今回で8作目だ。VC辞めることがあるまでは、出来が悪くても一応続けたい。 この数年はメディア特集など含めて2026年の将来予想みたいなのがだいぶなくなってきた。まあ正直気持ちはわかる。毎回これを書きながら別に将来を予想してもそれどおりにいくことはないし、1年のトレンドなんてそんなに面白くない。エンタメとして面白くする

はじめにTIG（Technology Innovation Group）の真野です。 フューチャーの有志メンバーで取り組んでいる「アーキテクチャ設計ガイドライン」のタスクフォース活動について、2025年の活動実績報告と振り返りの記事です。 アーキテクチャガイドラインとは https://future-architect.github.io/arch-guidelines/ フューチャーでは、システム開発の現場で頻出する設計論点とその対応策を体系化したドキュメントをガイドラインとして整備し、GitHub Pagesおよび技術ブログで公開しています。 コンセプトは、単なる手順書や絶対的なルールブックではなくどうすべきかを考えるための議論の土台である点です。プロジェクト固有の事情を削ぎ落とし、汎用的な設計論点と推奨される解決策を提示することで、設計者が最適な判断を下すための補助線となることを意図

なぜ私はCESに足を運んだのかどうもAlgomatic Roboticsの南里です。 2026年1月6日から9日まで、ラスベガスで開催されたCES2026に参加してきました。CESは世界最大級のコンシューマー向けテクノロジーカンファレンスですが、私が現地に足を運んだ理由は明確です。一次情報を得ること。これに尽きます。 日本国内で事業開発や研究開発に携わる方々、政策立案に関わる方々と話をしていると、意思決定に必要な「どこに投資すべきか」「どの領域に攻めていくべきか」という情報が圧倒的に不足していることを痛感します。 とくに「フィジカルAI」「AIロボット」領域においては、信頼できる一次情報が少なく、多くの人が二次情報の選別に苦労しているのが現状です。 経営企画室やDX推進部、新規事業開発チームの方々は、海外の動向を把握したいと考えながらも、どの情報を信頼すべきか判断できずにいます。だからこそ

今年に入ってからふと思いつきで新しいプログラミング言語 "Wado" (ワドゥ）を設計しつつagentic codingで実装したところ、なんと3週間ほどで基礎的なところができちゃいました。実装的にはまだ本当に基礎的なところで、B-Tree Mapを実装できる程度です*1。 github.com このWadoは、2026年1月3日にinitial commitが行われました。それから一ヶ月も経っていない今、静的型付け、ジェネリクス、トレイトおよびトレイトによる演算子オーバーローディング、クロージャ、モジュールシステム、shebangによるペライチスクリプトの実行、そして実用的なパフォーマンスを備えた処理系が動いています。 開発者は私一人です。スタートアップでVP of Technologyとして働きながら、二人の子供（mfxとrfx）を育てる傍らでの開発です。コードの100%以上はコーディ

こんにちは。モバイルデベロッパーエクスペリエンスチームの@giginetです。ここわずか1年あまりで、コーディングAIを用いた開発は日常的なものになりました。LINEアプリの開発においても、Claude Codeをはじめとした、コーディングエージェントの活用が進んでいます。 この記事では、LINE iOSのような大規模プロジェクトにおいて、Claude Codeを効果的に活用するための、インストラクションの設計思想を紹介します。 適切なインストラクションはなぜ必要か？ Claude Codeはデフォルトの状態でも高い精度を発揮しますが、プロジェクト固有のルールや知識を適切に与えることは実装の効率化に重要です。 まず、本稿では便宜的にメモリファイル(CLAUDE.md)やAgent SkillsなどのようなClaude Codeに指示を与えるプロンプト全般を「インストラクション」と呼ぶことに

ClickHouse has acquired Langfuse. If you're reading this as a Langfuse user, your first question is probably: What does this mean for me? Our roadmap stays the same, our goal continues to be building the best AI engineering platform, and we remain committed to open source and self-hosting. There are no immediate changes to how you use Langfuse and how you can reach out to us. What does change is o

生成 AI の時代において、ユニバーサル セマンティック レイヤはインテリジェントな意思決定の基盤であり、現在だけでなく将来のデータ プロジェクトの成功と精度の鍵となります。Looker のセマンティック レイヤは、元データをダウンストリームのユーザーと LLM の両方が理解できる言語に変換します。 LookML を使用して信頼できるビジネス指標を提供することで、データのコンテキスト、定義、関係のための一元的なハブを確立し、すべての BI および AI ワークフローを強化できます。