鹿児島県警は17日、霧島市隼人町西光寺の天降川で見つかった遺体は、身長約115センチで性別は男性だったことを明らかにした。約700メートル離れた川の上流沿いにある温泉施設で、6月21日に熊本県八代市の男児（5）が行方不明になっていた。県警は遺体のDNA型などを調べ身元確認を急ぐとともに、司法解剖して死因を調べる。 霧島署によると、川の水位が下がったことなどから、17日午前9時から消防と大規模に捜索していた際、せきに堆積した流木の中で発見した。死後相当の時間が経過しているとみられる。 行方不明になっている男児は田中嶺臣ちゃんで、霧島市隼人町嘉例川にある温泉施設を家族と訪れていた。入浴を終え先に脱衣所に向かった両親が、浴室に残った嶺臣ちゃんがいないと気付いた。浴室には窓があった。

前に「AIの作文はなぜつまらないのか」という記事を書いた。AIの文章は分量のわりに情報量が少ないし、面白さを自動で評価する仕組みもないから、みたいな話だった。今回は逆に書き手としての話をしたい。 きっかけは cognitive-rhythm-writing というスキルがタイムラインに流れてきたことで、これは色々要素があるけど、日本語の文章に緩急を設計するための規範として、駄文を「状況を更新する文か、文書を更新するだけの文か」で切り分けるというもの。 調べてみると英語圏にもこの手の生成済文章の改善スキルがたくさんあって、たとえば unslop は "delve" や em-dash (**や─？)みたいな、AIが好みがちな語彙や記号を片っ端から狩っていくスタイルだった。日本語でいう「刺さる」とか「効く」みたいな多用フレーズを狩るのに近い。片方は文章の構造から作り直そうとして、もう片方は指紋

はじめに 株式会社ソニックムーブでフロントエンドエンジニアとして働いているShoppingSharkです。 ソニックムーブに入社して業務でAIを使い始めて3ヶ月ほど経ちました。昨今はループエンジニアリングが話題ですが、個人ではまだそのレイヤーまで進めておらず、日々の業務はバイブコーディングで回しています。 この記事では、素の状態のClaude Codeから始めて、3ヶ月の間に取捨選択して残った3つのプラグインと標準機能の使い方を紹介します。 知名度の高いツールが中心なので、次のような方に向けて書いています。 Claudeを使い始めたばかりでほぼ素の状態 業務中に5時間レートリミットに到達してしまい制限が厳しい もっと効率化するツールを知りたい 紹介するもの ステータスライン(標準機能) : 作業状況を常時可視化する 朝7時のping(ルーチン) : 5時間制限のウィンドウを業務時間に揃える

SKILL.md name cognitive-rhythm-writing description 説明的な文章に緩急を設計するための規範。緩急を装飾ではなく認知モードの切替（観察→逡巡→断定→再観察）と未回収の緊張の管理として扱い、文の拍、段落の密度波形、節の入り方、緩みと駄文の判別、執筆後の機械的な点検手順を定める。読み物として読ませたい章・記事・解説文を生成するとき、または「密度はあるが平坦でおもしろくない」文章を診断・修正するときに使用する。 認知リズムを生むための日本語ライティング規範 密度の高い文章が退屈になるのは、情報が多いからではなく、全文が同じ認知モードで書かれているからである。 この規範は、読者の認知モード（観察する、迷う、確信する、確かめ直す）を意図的に切り替え、常に「続きを読む理由」を維持することで、読み進める推進力を作る。 併用する規範 作業前に ../japa

Latest update, v1.0.4World-class docs foreverything you ship.Fast, AI-ready, and zero-config. Drop Markdown into a folder and ship a production-grade docs site, no app boilerplate to write or maintain. Free and open source, forever.

「AIを使いすぎると、プロジェクトマネジメント力が落ちる。」 AI漬けの育休生活から現場に戻ってきて、私が実感したことです。 この記事では、なぜAI依存でPM力が落ちるのかを整理していきます。 AI漬けの育休明け、数十人規模の現場に戻って感じた不安私は直近の半年間、育休を取っていました。ただ、この期間もプロジェクトを完全に止めていたわけではなく、自分の事業まわりの小さなプロジェクトは動かしていました。 とはいえ、動かしていたのはこういうサイズ感のプロジェクトです。 関係者が数人程度 気心の知れたメンバーだけ 意思決定を自分ひとりで完結できる このサイズなら、AIと自分の頭だけでほぼ回ります。私は日中ずっとAIに壁打ちしながら、爆速で意思決定して前に進めていました。 その状態で、育休明けに数十人規模のプロジェクトに戻ってきました。そこで感じたのが、 「あれ、自分いま、こんなに人と噛み合わなか

The AI-era curl: fetch, discover, extract. One command. ax is what a coding agent should reach for instead of curl piped into a throwaway parsing script. It fetches a page, helps the agent understand its structure, and extracts structured data — locally, deterministically, with output shaped for a context window. Coding agents do one web loop constantly: fetch → understand → extract. Today that me

ふつうの軽音部 クワハリ/出内テツオ <毎週日曜更新！最新3話無料>ちょっと渋めの邦ロックを愛する新高1・鳩野ちひろ。新品のギターを背に軽音部の門を叩くも――!?「次にくるマンガ大賞2024」Webマンガ部門 第1位＆「このマンガがすごい！2025」オトコ編 第2位!! ※作品内使用楽曲はJASRAC申請中 [JC11巻発売中]

みんな東京の地雷飲食店を避けたいみたいだから、 年間300食、外食してる俺が説明するよ。当たり前の事しか書いてないので初心者向けね。 <入口の基礎知識> 以下の店は適当にふらっと入ってはいけない。都民の基礎知識 ・渋谷、新宿、池袋のチェーンっぽいけど、チェーンじゃない店：大手チェーンをパクった謎ぼったくり店 ・キャッチ：売上の１割がキャッチに入る構造。その原資は料理や酒の原材料から払われる。 ・食べ放題の居酒屋：大食いされても負けない原価設定。東京の家賃と日本人の人件費抜いて食べ放題にするには、原価計算すればわかる。 （食べ放題は中華系、インネパ系は比較的ガチの地雷は少なめ。美味しくないは普通にあるが。） ・看板に飲み放題：料理の味は最低ランク ・肉寿司：酢飯に肉の切れ端を乗せれば嘘にならない、魔法のキャッチコピー。 ・黒毛和牛：素材情報の粒度が荒い。 ・店名に創作、九州：地雷の和食店。ち

自分のまわりですごいなと感じた人は、なんだか目立っていたことが多かった気がする。 そういう目立つ人は何が違うのか、何をしているから目立つのか よくわかっていないので、思い出しながら雑に考えてみる。 考えてみたけれど、2つくらいしかないかもしれない。 1. 問題を解決する 目の前の問題を解決するために、自分がすべきこととできることを常に考えてる感じがする。 ボールが浮いていたら手を上げる、会議で気になることがあったら発言する、直接関係していなくても必要だと思ったら越境する、といった動きは全部問題解決のため。物事を前に進めるために自分が何をするべきか、何ができるかをとにかく考えて行動してる。 特徴としては、失敗を気にしすぎないこと、領域を区切りすぎないこと の2つがあるかも。物怖じせず、誰の仕事かを過度に考えすぎず、問題解決に必要なことは全部やるというスタンスを持ってる。いわゆる "オーナーシ

AI活用で一番効くのは、細かいTipsを知っていることよりも、あとからAIに渡せる文脈がどれだけ残っているかなんじゃないか、ということです。 AIの長期記憶や会話の保存、Obsidianのvaultに置くより独自のシステムを組んだほうがAI親和性が高い。 Gizmodoの動画でも言われたけどvaultは人間向けのノートで、AIが毎回読むにはノイズが多いから。 親和性高めるためにフォルダ構成とフロントマターを意識して設計するのがよさそう。… https://t.co/rKapM8qLT8 pic.twitter.com/BXdehzkQ6I — 松濤Vimmer (@shotovim) July 2, 2026 何を調べたのか。どこで詰まったのか。なぜその判断をしたのか。途中で捨てた案は何だったのか。前回どこまで進んでいたのか。 こういう文脈が残っていると、AIはかなり強いです。逆に、文脈が

こんにちは！コロンビア大学の博士課程でAI・セキュリティの研究をしている Koukyosyumei です。 さて、読者のほとんどの方が Claude Code や Codex を使って開発をしていると思いますが、皆さんは「AIエージェントがシェルコマンドやネットワークアクセスを実行するときにどのように安全性を確認しているか」についてどこまで理解しているでしょうか？ エージェントは様々な作業を自動で行ってくれますが、誤ってファイルを削除したり、機密情報を外部に送信したり、CPUリソースを食いつぶすような非効率なプログラムを実行したりする可能性があります。 もちろん、Claude Code や Codex はどちらもエージェントを安全に動かすための仕組みであるサンドボックスを内製しています。また h5i や docker-agent といったより高性能なエージェント向けサンドボックスも注目を集

Ai Workforce事業部FDE部エンジニアの堤(@ozro_223)です。 本記事では、Coding Agent（以降、エージェントと呼びます）に持たせるスキルを、ハーネスの工夫でエージェントの実行経験から学習させる2026年上半期の研究動向を紹介します。ここでいうスキルは、Agent Skillsに代表される、SKILL.mdを含むフォルダを指します。 先に種明かしをすると、どの研究も、訓練データ・損失関数・勾配・学習率にあたる部品を1つずつテキストに置き換えた、深層学習の訓練ループとほとんど同じ形をしていました。 いま、AI界隈ではLoop Engineeringという言葉がバズワードになっています。「エージェントにプロンプトを書くのをやめて、エージェントを動かすループを設計せよ」という考え方です。 私も業務でエージェントの自己改善に取り組んでおり、そこでぶつかった問題と解決策の

はじめに AI x 旅行アプリのアバトラベル（iOS / Android）は、2026年6月にフルリニューアルしました！ ところがその直後から、「ほぼ全てのAPIが一律に遅い」 という不思議な症状に悩まされていました。弊社に協力いただいているつよつよエンジニアの栗田さんの調査により、原因はAPIのコードでもDBのチューニング不足でもなく、接続先ホスト名のDNS解決にありました。 バックエンドAPI：FastAPI（Python）、Fly.io東京リージョン（nrt）で稼働 DB：PlanetScale（AWS ap-northeast-1 = 東京） という同一リージョン構成にもかかわらず、全クエリが太平洋を渡って米オハイオへ往復していたのです。 環境変数を1つ変えるだけでSELECTが約35倍速くなった一方、原因にたどり着くまでの切り分けにはそれなりの回り道がありました。同じ構成（ジオD

ソフトウェアは、現実世界をそのまま扱えない。 たとえば、ある町の地図を描くとする。同じ町でも、目的が違えば描き方はまるで変わる。 路線図は、駅と乗り換えさえ分かればよい。だから、実際の線路の曲がりも、駅どうしの距離のばらつきも捨てて、等間隔に並んだ駅とまっすぐな線だけを残す。 道路地図は逆で、道の形や交差点が命になり、電車の路線はいらない。 どちらも、目的に必要なものだけを取り出し、それ以外を捨てている。これが抽象化である。 抽象化とは、難しい言葉に言い換えることではない。現実のものを、目的に合わせて扱いやすい形に切り出すことである。 抽象化は、いきなり型になるわけではない 路線図をソフトウェアにするとする。 最初に書くべきなのは Station という型ではない。まず考えるのは、経路案内から見たときに、鉄道について何が必要かである。 code: (text) 経路案内から見た鉄道 - ど

月曜日の朝、息子が学校に行きたくないと渋った 行きたくない理由を尋ねても要領を得ない、 土日はたっぷり二人で遊んだじゃないか、前から要望してたサバゲーもやった だが泣いて渋るので休ませることにした なぁに小２が２，３日学校を休んだところで人生になんら影響は無い 理由はなんとなくわかる 俺は１年半の出稼ぎから先週帰ってきたばかり、最初の週末 とはいえ毎月自宅には戻っていたし休暇は息子に全振りで付き合っていたが、 今はそれとは違う、もうしばらく大好きなパパはどこにも行かない現実に心の整理がつかないのだろう 出張前、休日はパパと二人であちこち遊びに行って楽しかった、パパが長期出稼ぎに出てから生活が変わった、 楽しかった土日が無くなった、それが戻ってきた、心がパニックになるのもわかる、逆に不安を覚えるのもわかる よって、スマホ禁止、算数国語ドリル各２０ページを課してリビングに放置した、パパの部屋に

ソフトウェアの工数見積もりは40年以上にわたって研究されてきた古いテーマで、入門書も実践書も数多い。だが現場で広く流布する「常識」の多くは、一次資料まで遡ると実証根拠が確認できない。確率分布が書ける前提で精度を磨いてきた見積もり研究は、確率分布が原理的に書けない領域から来る大幅超過には対応していない。見積もりが大幅に外れる事例の多くは、見積もり研究が前提としてきた範囲の外側で起きている。

追記：よく読まれたので Substack のほうで音声版も公開しました。 [音声版] スタートアップをとりまく思想 - 第1部 シリコンバレー思想史 なぜいま、スタートアップと思想なのか 日本で「シリコンバレー」と聞いて思い浮かぶのは、GAFAのような巨大テック企業か、「失敗を恐れず挑戦する起業家精神」といったビジネス書的なイメージではないでしょうか。 しかし、いまアメリカのテック業界で起きていること、そしてシリコンバレーが世界から注目されている理由は、そうしたビジネスの枠を超えて、政治や思想の領域にまで及んでいます。 たとえば、いまシリコンバレーの周辺では、次のようなことが起きています。 データ分析企業が、軍や諜報機関の中枢に入り込む 著名な投資家たちが「民主主義よりCEOモデルによる統治のほうが優れている」と公然と語る AI企業の経営者たちが「人類絶滅のリスク」と「人類史上最大の豊かさ

読むのがホネな技術書やビジネス書を取り上げて2週間の読書期限を課して読んでアウトプットする仮想読書会「デッドライン読書会」の第91回。同僚と読書期限を約束することによって積読が確実に減るという仕組み。過去記事はこちら。 今回とりあげるのは「エンジニアリング戦略の作り方 ―エンジニアリングの難局を打破する意思決定」だ。エンジニアリングマネジメントの領域で良書を多数発表しているWill Larsonさんの新しい訳書であり期待値が高い。しかも前著でもトピックとして興味深かった「戦略」に関する深掘りである。 エンジニアリング戦略の作り方 ―エンジニアリングの難局を打破する意思決定 作者:Will Larsonオーム社Amazon Will Larsonさんの過去の本についての私の感想はこちら（エレガントパズルも読んだけど感想書いてなかった） 「スタッフエンジニア マネジメントを超えるリーダーシップ

はじめに Claude Fable 5、今までのモデルと比べても頭ひとつ飛び出るぐらい賢いですよね。 以前出た時にすぐメインモデルに設定して、実装からデバッグから雑務まで全部やらせた結果、トークンが凄い勢いで食われていくので対策しました。 Fable 5 の賢さは活かしつつトークンは食わせないようにオーケストレーターに徹させる運用に切り替えた結果、Fable の消費がはっきり減り、しかも長時間セッションでの判断のブレが減りました。その構成と、それを1コマンドで組む方法を共有します。 なぜオーケストレーション設定が必要なのか Claude Codeはもちろんオーケストレーション設定なしでも動きます。ただオーケストレーション設定なしでメインモデルにFable 5を設定するとかなり勿体無いです。 例えば、以下のようなタスクを送ったとします。 このタスク自体はシンプルですが、Claude Code