以下の文章は、電子フロンティア財団の「Hate “The Algorithm?” RSS Is One of the Tools You’ve Been Looking For」という記事を翻訳したものである。 Electronic Frontier Foundation オンラインのソーシャルネットワーク――あるいはインターネット文化をめぐるあらゆる会話――を軽く覗くだけでも、たいてい1人か2人の怪物に出くわす。「アルゴリズム」の仕業だ。少なくともFacebookがNews Feedを導入し(そして謝罪し)た瞬間から、「アルゴリズム」という言葉は、我々が何をいつ目にするかをビックテックがコントロールする仕組みの代名詞であり続けてきた。メタクソ化[enshittification]の時代にあって、フィードやネットワークを我々の手に取り戻そうという機運が高まっている。朗報がある。何十年も前か
無料サポート特典付き 購入者限定のLINEオプチャに招待します。 セットアップでつまづいたり、Claude Codeの活用で迷うことなどあれば、そちらからご質問いただけます。 ※このnoteは最新版に常にアップデートされる予定です。 2026/06/9:セットアップ解説動画を追加しました 2026/06/16:第四部を追加し、サブエージェントやスキル、GitHubの解説を追加しました 2026/06/29:追加特典をご用意しました。VercelやCloudflareを使って、HPやウェブアプリを公開する手順について解説しました。 このnoteのご感想①このnoteのご感想②このnoteのご感想③「Claude Code、気になってるけど、ターミナルの黒い画面でつまずきそう」 「Windows で入れようとして、WSL がどうとかで詰まって、そのまま放置している」 そう感じている人なら、たぶ
理化学研究所(理研)脳神経科学研究センター理研CBS-トヨタ連携センター計算論的集団力学連携ユニットの板尾健司客員研究員(東北大学学際科学フロンティア研究所助教)は、各国の人口データを分析し、世界中の少子化について、平均寿命と粗出生率(1,000人当たりの出生数)の間に二つの普遍的な関係を発見し、それらを引き起こす支配的なメカニズムの候補を提案しました。 本研究成果は、シンプルかつ普遍的な枠組みで少子化を理解するとともに、少子化対策の効果を理論的に予測することを可能にし、今後の人口政策に貢献することが期待されます。 今回、板尾客員研究員は、237の国と地域における平均寿命と粗出生率の関係を分析し、少子化の過程には、平均寿命と粗出生率が反比例する相[1]Iと、平均寿命が伸びるにつれて粗出生率が指数的に減少する相IIがあることを発見しました。そして、各国の寿命と出生率の変化の軌跡は、二つの普遍
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
一番意外だったのは、7つのうち“1つの型”だけで45%を占めていたこと。一流ほど、派手な技より“基本の型”を使い倒すんです。 全部言語化して、AIで再現するプロンプトも作ったので置いておきます。 経産省のサイトは、コンサル資料の"宝の山"コンサルの実物資料は、守秘義務のかたまりで普通は世に出ません。 ただ、例外が1つだけあります。国の委託調査です。 経産省は毎年、大量の調査事業をデロイトなど大手ファームに委託していて(1件数千万円規模もざら)、報告書は「公開資料」としてサイトに上がります。つまり、税金で作られたコンサルの"ガチの納品物"が、無料で読み放題なんです。 で、昔から「コンサルのスライドには型がある」と言われるじゃないですか。本当なのか、何種類なのか。この宝の山から1本選んで、確かめることにしました。 選んだのはこれ。 出典:経済産業省「令和6年度燃料安定供給対策調査等事業 最終報
そんなに難しい話でもないけれど、びみょーに不愉快だったのでメモしておく。 Kindle Paperwhite 2024では、PCに接続してもUSBストレージとして認識されず、直接ファイルを転送できない。で、言われたとおりにすると謎が増える状態に。本記事では、その対処法について解説する。 Kindle Paperwhite 2024 (第12世代)を買った これまでの運用 FinderからPaperWhite 2024が認識されない Send to Kindleアプリを立ちあげるもログインできず詰む ヘルプをよく読む ログイン画面は無視が正解 アプリケーションフォルダをみてみると ほかにも Kindle Paperwhite 2024 (第12世代)を買った Amazonのブラックフライデーセールにあわせて、Kindle Paperwhite 2024 (第12世代)を買った。 New Ki
仕事をしていて、「ああ、この人はなんとなく押せば引いてくれる人だ」と相手に学習されてしまう瞬間ってあると思うんですよね。 一度そう認知されると、以降ずっと押される側に回り続けることになります。 会議で発言しても流される、雑な依頼が回ってくる、自分の意見が反映されない。 逆に、明らかに同じくらいの実力なのに、なぜか周りから一目置かれていて、無茶な要求をされない人もいる。 この差はいったい何なのか。 愛嬌や隙はもちろん大事です。 完璧に固めすぎると人は寄ってこないし、いい意味でいじってもらえる余白がないと、相手との距離も縮まらない。 あいつちょっと呼んでおきたいな、と思われるためには、ある程度の隙を残しておくことが必要だと思います。 ただ、それと同時に「この一線は越えさせない」という金属的な硬さもセットで持っておかないと、舐められる側になるおそれがあります。 チャームと矛盾するようですが、一線
この投稿は https://ill-identified.hatenablog.com/entry/2024/04/21/230009 に投稿したものと同一の内容です. どのサービスが一番文書を書きやすいかを調べるために, いくつかのサービスで同一の内容を投稿しています. この記事の要約 先日報道された「500年後に日本人が佐藤だけになる」という試算の内容に違和感を覚えた. 資料を確認してみると, 大きな問題のある方法で試算がなされていることがわかった. 苗字の絶滅問題について, より実現可能性の高いシナリオをシミュレーションし, そのプログラムと結果を公開した 報道された試算とは大きく異なる結果を得られた より精緻な分析を行いたいが, 技術的・計算リソース的なハードルに阻まれている なんか良いアイディアあったら教えてください はじめに 注: 本稿のシミュレーションはまだ完了していません.
はじめにMac用のKindeはsqliteデータベースで蔵書情報を管理しており、各種DBクライアントツールや、Pythonなどのプログラミング言語で簡単にアクセスできます。 今回PythonでMac版Kindleの蔵書情報を読み取ってみました! Pythonでの読み方データベースは以下の場所に置いてあります。 ~/Library/Containers/com.amazon.Lassen/Data/Library/Protected/BookData.sqlite次のコードで購入した書籍のタイトルや著者、出版日、購入日などの情報を取得できます。 import pandas as pd import sqlite3 from pathlib import Path metadata_path = Path.home()/"Library/Containers/com.amazon.Lassen
令和8年9月1日から 生活道路における自動車の法定速度が60km/hから30km/hに引き下げ となります。 特に道幅が狭い道路の最高速度が引き下げとなりますので、より一層安全運転を心掛けましょう! ポスターはこちら 1.法定速度が30km/hに引き下げられる道路 法定速度が60km/hから30km/hに引き下げられる道路は、主に地域住民の日常生活に利用されるような、中央線等がない道路(=生活道路)です。 法定速度が30km/hとなる道路の例 2.法定速度が変わらない(引き続き60km/hである)道路 今回の改正ですべての道路の法定速度が30km/hになるわけではありません。次のような道路の法定速度は、引き続き60km/hです。 中央線や車両通行帯が設けられている一般道路 中央分離帯等が設けられ、自動車の通行が往復の方向別に分離されている一般道路 高速自動車国道の本線車道並びにこれに接する
はじめに はじめまして、新卒エンジニアのfuyunokiです。 この度、新卒として入社した会社でClaudeを使えるようになったので、自分用に調べたことをまとめてみました。せっかくなので記事として公開します。同じように「会社でClaude Code使えるようになったけど何から手を付ければ…」となっている新卒・若手エンジニアの助けになれば嬉しいです。 正直、最初にドキュメントを眺めた時は機能が多すぎて「結局何を覚えればいいんだ…」となりました。なのでこの記事では、公式ドキュメントに書いてある内容だけでなく、現役エンジニアの方々のブログやAnthropic社内の事例なども漁って、実際の運用でどう使われているかまで含めてまとめています。 対象読者はタイトル通り「これからClaude Codeを触る人」です。逆に、もう使い倒してる人には目新しい情報はないかもしれません 1. まずはインストール 2
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