While we celebrate differences and believe they make Uzabase stronger, the interpretation of the 7 Values that we hold close can vary individually. Peop…
何かが失敗したとき、「もっと頑張る」では解決しない。問いかけるのは常に「何の能力が欠けているのか、それをどう読みやすく・強制可能にするか」だった。 ここがおもしろい エンジニアはプロンプトでシステムとやり取りし、タスクを記述し、エージェントを走らせ、PRの作成を許可する。レビュー作業すらエージェント間で回す方向に進んでいる。実質的に「Ralph Wiggumループ」（Codexが自分のPRを自分でレビューし、満足するまで修正を繰り返す）で動いているという表現が原文にある。 つまり、コードを書く力よりも、「何を作るか」「なぜ作るか」を言語化する力の方が重要になる。コーディングスキルが不要になるわけではないが、重心が明確に移動している。 2. エージェントに「目」を与える 何が起きたか コードの処理量が増えるにつれ、ボトルネックは人間のQA能力になった。エージェントがコードを大量に書いても、人
Recently, OpenAI has officially unveiled Codex Security, an advanced application security agent designed to identify and fix complex vulnerabilities with unprecedented accuracy. Formerly known by the internal codename “Aardvark,” the tool marks a shift from traditional security scanners toward “agentic reasoning,” where AI doesn’t just flag potential issues but validates them to eliminate the “noi
Convert unstructured documents into information-rich knowledge graphs Enrichment is the process of transforming unstructured documents into rich, structured, hierarchical knowledge graphs representing key sections, concepts, entities, and their relationships to one another. Enrichment is a critical first step in preparing data for use in downstream applications such as agentic search, eDiscovery,
Evaluating Opus 4.6 on BrowseComp, we found cases where the model recognized the test, then found and decrypted answers to it—raising questions about eval integrity in web-enabled environments. BrowseComp is an evaluation designed to test how well models can find hard-to-locate information on the web. Like many benchmarks, it is vulnerable to contamination: answers leak onto the public web through
GPT-5.4, our newest mainline model, is designed to balance long-running task performance, stronger control over style and behavior, and more disciplined execution across complex workflows. Building on advances from GPT-5 through GPT-5.3-Codex, GPT-5.4 improves token efficiency, sustains multi-step workflows more reliably, and performs well on long-horizon tasks. GPT-5.4 is designed for production-
Scheduled tasks require Claude Code v2.1.72 or later. Check your version with claude --version. Scheduled tasks let Claude re-run a prompt automatically on an interval. Use them to poll a deployment, babysit a PR, check back on a long-running build, or remind yourself to do something later in the session. To react to events as they happen instead of polling, see Channels: your CI can push the fail
Open-source maintainers do critical work, often behind the scenes, to keep the software ecosystem healthy. Over the past year, the Codex Open Source Fund ($1 million) has supported projects that need API credits, including teams using Codex to power GitHub pull request workflows. OpenAI is grateful to the maintainers who keep that work moving. The fund now supports eligible maintainers by offering
前提 「これは違う」と否定したいわけではなく自分の中で納得したいから突き詰めて考える記事です！ ドメインサービスでrepositoryを呼んでるコード 弊社のコードベースにはドメインサービスでrepositoryを実行してるコードがたくさんあった。 前職の技術顧問から「ドメインサービスでrepositoryを呼んではいけない」と聞いていたので違和感を持ちました。ただ昔すぎて詳細に関しては忘却の彼方でした。 DDDで有名な人も呼んでる DDDで有名な松岡さんの記事でもドメインサービスでrepositoryを呼んでいます。 この記事の中の「Taskが作成されたらActivityReportが作成される」ということはドメイン層の知識として重要なのに、その知識がドメイン層に書かれていない(=ドメイン層のコードを読んでも読み取れない)」という文章に関して確かにと思いました。 そもそもドメインサービス
はじめまして、つつみんです。 製薬関連の仕事に携わりながら、健康と習慣づくりをテーマに発信しています。1985年生まれの40代です。 健康に関しては「なんとなく気をつけている」レベルではなく、 ここ10年以上、自分の身体を使って試行錯誤を続けてきました。 ・クライミング歴10年（週2〜3回ペースで継続） ・食事は血糖値、腸内環境、老化、パフォーマンスを意識して設計 ・睡眠、運動、栄養、サプリメント、生活リズムまで細かく最適化 ・体感よりも「科学的に効果を期待できるもの」だけを採用 いわゆる意識高い系というより、 「実験好きな理系が、自分の身体でデータを取り続けている」タイプです。 実際、 ・何をしても疲れにくくなった。 ・仕事後も、運動したり副業したりする体力的余裕ができた。 ・年齢のわりに(10歳前後)若く見られることが増えた。 など、はっきり体感として変化が出ています。 このnoteで
前回のnoteで、生成AIによってインテントからアウトカムが創造される世界ではユーザーがソフトウェアのUIを直接操作する必要がなくなる、と書きました。意図を伝えれば、AIエージェントが自律的にデータを集め、処理し、結果を届けてくれる。この変化は課金モデルをアウトカムベースに転換させるだけでなく、業務ソフトウェアの構造そのものを大きく変えようとしています。 今回は、この構造変化を掘り下げます。SoR（System of Record）からSoA（System of Action）への進化、エージェント時代の新しい競争の構図、そしてその結果生まれる千載一遇のチャンスについてまとめてみたいと思います。 1. ソフトウェアの役割の拡張「インプット→アウトプット」から「インテント→アウトカム」へ前回のブログでも記載した通り、生成AIが登場するまで、ソフトウェアの役割は「インプットからアウトプットを計
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