6月下旬、ドイツを記録的な熱波が襲い、国内観測史上最高となる41.8℃が観測された。救急出動や交通インフラの被害が相次ぎ、冷房需要の急増で卸電力価格は一時、正午の約6.6倍に跳ね上がった。なぜ「環境先進国」とされてきたドイツは、ここまで暑さに脆弱だったのか。政治学者で、群馬県立女子大学非常勤講師の伊藤隆太さんは「背景には、脱原発、ロシア産ガスという安全弁の喪失、そしてエアコン不足という“3つの安全網”の薄さがある」と指摘する――。 41.8℃が暴いた「環境先進国」の急所 41.8℃。この数字は、環境先進国とみられてきたドイツの安全網の薄さを浮かび上がらせた。 6月29日にドイツ気象局（DWD）が公表した月間概況によれば、6月27日、ドイツ中部のザクセン＝アンハルト州の観測所ドリューヴィッツでドイツ国内の観測史上最高値の41.8℃を観測した。翌28日にはブランデンブルク州コッシェンでも41.

こんにちは、hatsu です。 先日、GitHub Actions で同じ job の中にある複数のステップを並列に実行できる parallel / background が 2026-06-25 に GA になりましたね。 これまで job の並列化はできましたが、step の並列化はできませんでした。 今回この parallel を実際のワークフローに入れてみて、ちゃんと速くなった例と、そこまででもなかった例があったので、そのあたりを書いていきます。 TL;DR 2026-06-25 に steps 並列（parallel: / background: + wait:）が GA。同じ job、同じランナーの中で独立したステップを並列化できる 効き方は大きく2種類あった 直列だった処理を並列にして、終わるまでの時間を縮める（本番デプロイが8分→3分） 別ランナーに分かれていた job を

はじめに 前回、AIにGitHubリポジトリを認識させるなら「階層構造＋index.md」と「Obsidian形式」どっちが速くて安くて正確か という記事を書きました。結論はシンプルで、**「構造はディレクトリ、意味はタグ、両取りが最強」**でした。 この記事は、その続編です。「1つのリポジトリをAIに読ませる」という話を、**「会社全体の知識をAIに配れる形にする」**というスケールに引き上げます。キーワードは3つです。 OKF（Open Knowledge Format） — 2026年6月にGoogle Cloudが発表した、組織知を「AIが読めるファイル」として梱包するオープン仕様 RAG — その知識を「検索して引っ張る」パイプライン Corporate OS（会社のOS） — 両者を土台に、社内のあらゆるAIエージェントが同じ知識を参照できる状態 結論から書きます。 OKFは「

すばる @kazuyowa_uts ｺｳﾘｯﾁｭｰ3年生の時に定期考査でずっと学年上位で課題も提出期限の1週間前までに課された量よりも多い量をやって提出していた国語の評定を4にされて、理不尽だと国語科の教師に抗議したら「課題の提出の早さは評価基準に入らないし評定が5の子はみんな夏休みの自主課題を提出しています」と 2026-07-11 21:07:29 すばる @kazuyowa_uts 言われ、そんなわけはないと思い国語の評定が5のクラスの友達に聞いて回ったら全員私よりも定期考査の点数が低い上に誰も自主課題を提出していなかった。その時から私の目から光が消えた。 2026-07-11 21:07:34 すばる @kazuyowa_uts これまあ教師陣が中一中二で全く提出物を出さない怠惰やった私に対して悪い印象を抱いていたというのもあるとは思うけど、中三になって心機一転して真面目になろうと

静岡県の鈴木康友知事が7月7日、静岡工区の着工を容認してから4日。川勝平太前知事が11日、リニア工事に反対する市民団体が開いた集会にメッセージを寄せました。川勝前知事は「静岡県だけが工事を遅らせたという…