フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Web Bot Auth（試験運用版）でリクエストを認証する Google は、Web Bot Auth IETF インターネット ドラフトの使用をテストしています。これは、ウェブサイトが bot が本物であることを検証するのに役立つ新しい暗号プロトコルです。現在、Google インフラストラクチャでホストされている一部の AI エージェントでこのプロトコルをテストしています。このガイドでは、Web Bot Auth とは何か、現在のステータス、試験運用フェーズで検証を実装する方法について説明します。 Web Bot Auth とは Web Bot Auth は、bot から送信されたリクエストの認証に使用される試験運用中の暗号プロトコルです。Web Bot Auth では、自己申告のヘ
4 月に OpenAI から OpenAI Privacy Filter というモデルが公開されました。 テキストデータから個人情報を検出・マスキングすることができる、ローカルで動作するモデルらしいです。 というわけで、pre-commit フックに入れたら面白そうなので試してみました。 OpenAI Privacy Filter の使い方 (CLI) OpenAI Privacy Filter を使用するための公式 CLI が公開されているので、今回はこちらを使ってみます。 インストール pip で GitHub から直接インストールできます。PyPI には現時点では公開されていません。 usage: opf [-h] OpenAI Privacy Filter (OPF): redact text to remove PII. Redact locally via CLI and in
This dev-log is getting a lot of attention on HN (scary!): HN Thread. To those who are coming here from HN: This started as an investigation or rather a question: "How far I can get with building a piece of software by keeping myself completely out of the loop". The tl;dr of this dev log is that I still need to be in the loop to make anything meaningful. Take aways: like "em-dash" is to ai writing
「Codex Chrome extension」の概要をまとめました。 1. Codex Chrome extensionOpenAIの「Codex」には、アプリ内ブラウザや各種プラグインを使って作業する機能があります。その中でも「Codex Chrome extension」は、CodexがユーザーのChromeを利用して、ログイン済みのWebサイト上で作業できるようにするための拡張機能になります。 たとえば、LinkedIn、Salesforce、Gmail、社内ツールのように、ログイン状態が必要なWebサイトをCodexに読ませたり、操作させたりしたい場合に使います。OpenAIのドキュメントでは、ローカル開発サーバーや公開ページ、ログイン不要のプレビュー確認などは、まずCodexの「in-app browser」を使うことが推奨されています。「Codex Chrome extens
Amazon ElastiCache での全文検索、完全一致検索、範囲検索、ハイブリッド検索 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon ElastiCache での全文検索、完全一致検索、範囲検索、ハイブリッド検索 本記事は 2026 年 5 月 7 日に公開された “Full-text, exact-match, range, and hybrid search on Amazon ElastiCache” を翻訳したものです。 訳者註：本記事の全文検索は、現時点では言語オプションとして english のみをサポートしており、日本語テキストはスペースや句読点で区切られた単位でインデックスされます。日本語を全文検索する場合は、事前に形態素解析で語ごとにスペースで区切ったテキストをインデックスし、検索クエリも同じ形で渡すようにしてください。 Amazon ElastiCache は、別個の検索サービスを使用することなく、キャッシュ内で直接リアルタイムの全文検索、
## どんな本？ 「Webエンジニアのための法務確認ガイド 〜「これ、法務案件では？」とアラートを出せるようになる本〜」 「この実装、大丈夫なの？」と不安に思ったことはありませんか？あるいは不安に思わなくて、あとあと気付いてひやっとしたことありませんか？ ポイント機能、DM機能、フリー素材の利用、SESでの外注管理……実は法的なグレーゾーンが潜んでいる仕様は山ほどあります。でも、法律の教科書を読む時間はないし、そもそもそこに問題があるかも気付いていない状態がほとんどなので、「調べる」というきっかけも掴みにくい。 この本はそんな悩みに応えるために書きました。 「法律の正解を教える本」ではなく、「法務とスムーズにやり取りするガイド」 です。 「この仕様を実装しようとしたら、この法律を疑え」という逆引き構成で、エンジニアが法務・弁護士と話すための共通言語を提供します。 また、最近タイムリーに「大
Note: This article gained some traction on Hacker News. It's a nice discussion, so have a look if you like! Thanks everyone for your thoughts! About Task Paralysis Straight away: I am not diagnosed yet. So I'm hesitant to say "I have ADHD", because the truth is: I don't know it. There are signs: My siblings have been diagnosed as kids, and I'm personally struggling with tasks that others deem to b
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。野村総合研究所の早川です。 本記事では AWS Lambda Durable Functionsの仕組みを解説し、Step Functionsとの使い分け、実際に使った場合に気をつけるべきことを紹介します。 従来、Lambdaといえば「ステートレスで使う」「マルチステップ処理は Step Functions に任せる」「状態管理は DynamoDB に外出しする」というのが設計のベストプラクティスとされてきました。 ところがre:Invent 2025にて、その前提を変える AWS Lambda Durable F
I returned to AWS - and was reminded HARD why I left.
I was one of the very first advocates for AWS back when it was brand new - SQS, S3, EC2 SimpleDB - it was a lot smaller back then. In fact I organised the very first AWS event in Melbourne when the AWS rep came from the US to evangelise. Cloud computing was an absolutely mind blowing revolution - suddenly your startup could run its own computer systems in minutes without need to install and run yo
はじめに Amazon Bedrock AgentCore上で実行するRuntimeから、Agent Toolkit for AWSのSkillsを呼び出して実行できるようにしました。数えると、実に50種類にも及びます。 まずAgent Toolkit for AWSのskills/配下にあるAWS全般のSkillsを同梱し、さらにAIエージェント関連の能力を補うためにaws-agents pluginのSkillsも追加しています。 本記事では、Agent Toolkit for AWSの概要、MCP ServerとSkillsの使い分け、CodeZip方式で直接デプロイするAgentCore Runtimeからの実行方法を説明します。 背景 Amazon Bedrock AgentCoreとStrands Agentsを活用して、独自のTechAdvisorと呼ばれるAIエージェントを
概要 本記事ではAmplify Gen 2を使用してRAGアプリを構築した際に、バックエンド部分で調べた内容をまとめます。 本記事で書くこと Bedrock Knowledge Bases等のバックエンドの設定 本記事で書かないこと Amplify Gen 2のアプリケーションの作成 Amplify Gen 2へのアプリケーションのデプロイ フロントエンド部分の話 なお、本記事は2026/5/10時点の内容で記載しています。 構成 Amplify組込みで以下のAWSリソースを作成します。 AppSync(GraphQL API) Cognito(認証) Lambda(Bedrockへのクエリ、Knowledge Basesへの取込み) S3バケット(RAG用の元データ格納先) カスタムリソースとして以下のAWSリソースを追加します。 Bedrock Knowledge Bases S3 V
Your schema as SQL Edit definitions.sql to the shape you want. sqlfu draft compares that desired schema with replayed migration history, shows the smart diff, then writes the reviewed migration file. Read about the migration model definitions.sql create table posts ( id integer primary key autoincrement, slug text not null unique, title text not null + published integer); terminal $ npx sqlfu draf
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