はじめに 先日、このような投稿を見かけました。 メールサーバをセルフホストして、サービスごとに別々のアドレスを割り当てている方のところに、とあるお寿司チェーンにしか教えていないはずのアドレス宛にフィッシングメールが届いたそうです。おかげで、どこから漏れたのかが一発でわかった、という話でした。アドレスの出どころを切り分けられる運用自体はすごく良いと思います。 問題はそのあとです。反応には「Gmailのエイリアスを使えばいい」という声が並び、投稿主ご本人も「厳密にはCatch-Allではなくエイリアスで運用している、区切り文字をピリオドにしているので弾かれにくい」と補足していました。 このエイリアスという一語が、私にはどうしても飲み込めません。 hoge@example.comに対してhoge+fuga@example.comやhoge+spam@example.comを使い分ける。文字列の上

よく分からない、という方はとりあえずOpus 4.6を選んでおけば外れは少ないかと思います。 ただOpus4.6以前とそれ以降のモデル(4.7/4.8/GPT5.5) でガラッとプロンプト処理の性質が変わるので その点を今後意識した方がよりパフォーマンスが出せるかと思われます。 先に結論2 Opus4.6以前と移行のモデルでそれまでの常識がガラリと変わりました。 不足しているコンテキスト情報を推論で補っていたのが4.6以前です。 これは長所でもあり、短所でもありました。 指示した事以外の能力をくみ取ろうとするあまり、指示追従性能の低下にも繋がっていました。 それを改善したのが4.7や5.5です。 進化した方向性は随分異なりますが、両モデルに共通して言えるのは「それまでのプロンプトの書き方は通用しなくなる」点です ネットやXでOpus4.7は性能が下がったとか言われがちなのはこの推奨プロンプ

日本の古い大企業（いわゆるJTC）で課長になって1年強が経った。課長としての業務の中で一番「中間管理職み」があるのが、課員の成績評価だなと感じている。矛盾を吸収するバッファというかアブソーバーみたいな機能を明示的でない形で要求されている、この感じ。 評価ルールと、そのルールによって生じる心理やムーブについて、当事者としては苦労しつつも、こういう光景になるのは面白いなと感じていて、忘れないうちに記録しておきたい。（具体的な数値や名称は少し変えたりぼかしたりしている。） 一般社員の業績評価の方法 目標シートの作成 社員は半期ごと（4、10月）に、取り組む業務を書いた目標シートを作成。 各項目には達成基準と重み付けを設定。 達成基準は、その人の職務のレベル（後述）と照合して、「少しチャレンジング」な程度で設定。 期初に上司と面談し、内容と重み付けの妥当性をチェック。 3ヶ月（1四半期）後に再度面

「ローラーコースタータイクーン」は1999年に登場した遊園地経営シミュレーションゲームのシリーズで、2019年にはNintendo Switch/Windows版の「ローラーコースタータイクーン・アドベンチャー」がリリースされています。1999年にリリースされたシリーズ初代の「ローラーコースタータイクーン」は「史上最高レベルに最適化されたゲーム」の一例として語られており、その裏側でどのような工夫が行われていたのかについて、シニアゲームプレイプログラマーのラース・ティーセン氏がコード解析をもとにした詳細な解説を公開しています。 The gold standard of optimization: A look under the hood of RollerCoaster Tycoon – Larst Of Us https://larstofus.com/2026/03/22/the-go

これ板金？　ちょっと何言っているかよく…第38回優秀板金製品技能フェア各賞紹介：金属加工技術（1/2 ページ）

2026年2月25日（水）に開催された「内製開発Summit 2026」に登壇した際の資料です。 https://inhouse-dev-summit.findy-tools.io/2026

「UIAPduino」は290円（税込）のArduino互換マイコンボードだ。RISC-Vアーキテクチャを採用したCH32V003を搭載し、USBケーブル1本で開発を始められる。 開発、製造委託、全数検査、梱包、出荷まで、すべてを手がけるのは埋田祐希（うめた ゆうき）氏、ただ1人。 自宅の机の上で1万個を検査し、3Dプリンターで作った治具で品質を担保する。「三度の飯より開発が好き」を価格で表現したら、すき家の定食と同じ290円になった。 だが埋田氏の目標は、このボードで利益を得ることではない。製造工程のすべてをオープンソース化し、世界中の誰もがクローンできる状態にすること。その先に見据えるのは「100均の棚に並んでいるマイコンボード」だ。 原価を知っているから、買えなくなった 埋田氏の本職はEMC（電磁両立性）のエキスパートだ。電子機器が法規制の範囲内で電波を出し、自他ともにデバイス間で悪

と入力するだけで、事前に用意したプロンプトを一瞬で呼び出せる機能のことです。 要するに、「よく使う指示をショートカット化できる仕組み」 です。 カスタムプロンプトの作り方 VS Codeの Copilot Chat 右上にある 歯車アイコン⚙から、「プロンプトファイル」を選択 コマンドパレットが開くので、「＋新しいプロンプトファイル」を選択 「.github/prompts」 を選択 ※この2つの違いは、どこにプロンプトファイルを保存するかです。「.github/prompts」は現在開いているプロジェクトに.githubディレクトリを作成してそこに生成します。「ユーザーデータ」はユーザの環境に保存するので、すべてのプロジェクトから参照できます。WinならC:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\prompts\ そうするとカスタムプロンプ

こんにちは、ぎょりと申します！ GitHub CopilotのAgentモード、便利ですよね！私の会社でもGitHub Copilotを契約しているので、「他のLLMも触りたい…」という気持ちは抑えて、基本はGitHub Copilotを使い倒しています。 今回は、なんとなくAgentモードを使っている方向けに、ひとつ小ネタを共有します。 要約 Agentモードの組み込みツールは必要なものだけ有効化する 不要なツールはOFFにしてコンテキスト消費を減らす その結果、気持ち応答精度が上がる（少なくとも悪化しにくい） この記事では、どのツールを残して、どれを切る運用が良さそうかをまとめます。 Agentモードの「ツール」って何？ ツールは、エージェントができる幅を広げる機能です。ファイルを読み書きしたり、Websearchをしたりすることもツールとして定義されています。 VS Code の C

「ハイブリッドワーク」を導入したカルビー。撮影：樋口隆充アマゾンやZoomなど、かつてリモートワークを推進していた巨大テック企業が相次いで厳格な出社回帰（RTO）を打ち出すなか、2020年7月から「モバイルワーク・スタンダード」を掲げてきたカルビーが、約半年前の2025年5月に制度を改定した。 カルビーが推進するのはいわゆる「ハイブリッドワーク」（出社とリモートワークの混合）だが、多くの企業が導入する「週2日出社」のような週単位での出社回数や義務化はない。 制度改訂から半年あまりを経て、テレワークが定着したからこそ浮き彫りになった「組織文化への副作用」と、次の働き方時代に向かう同社のアプローチを探る。 なぜ「モバイルワーク原則」が“既得権益”化するのか「モバイルワーク原則という言葉が、逆に邪魔になってきた」 カルビーの石井信江人事労務部長は、制度変更の背景をそう振り返る。 同社はコロナ禍の

ここ数年、AIがプロダクトを大きく変えると感じ、従来と何が違うのかが気になってきた。投資家としても海外を含むスタートアップやプロダクトを見る機会が増える中で、AIを前提に設計されたプロダクトには、従来とは明らかに異なる成功パターンがあるように感じている。 それは、AIが中心となるプロダクトの設計には、「完璧な仕様」を追い求める従来の手法とは異なる、新しい姿勢が求められているということではないか。プロダクトを完成させるのではなく、変化し続ける前提で設計するという姿勢だ。 たとえば、AIコードエディタとして登場したCursorは、VS Codeという巨大な既存プロダクトが存在する市場において、またたく間に支持を集めた。VS CodeにもGitHub CopilotをはじめとするAIサービスのアドオンを追加することはでき、AI機能そのものは利用可能だったにもかかわらずである。 Cursor以前の

GitHub⁠⁠、Copilot Memoryをパブリックプレビューで提供開始 —⁠—すべてのGitHub Copilot有料プランで有効可能に GitHubは2026年1月15日、GitHub Copilotの全有料プランを対象に、エージェント用のメモリ機能「Copilot Memory」のパブリックプレビューを開始した。昨年末にPro/Pro+プラン向けに先行でプレビューを始めたときには詳しい説明がなかったが、今回のパブリックプレビューにあたり、Copilot Memoryに関する解説を公式ブログで公開した。 Agentic memory for GitHub Copilot is in public preview - GitHub Changlog Building an agentic memory system for GitHub Copilot - GitHub Blog

AI駆動開発では、コーディングエージェントによる自動コード生成によるコーディング効率化が着目されています。一方で、コードをデプロイするまでには設計やテスト、レビューといった他の工程も存在し、これらの工程も含めてどのように効率化できるかを考える必要があります。 コーディングエージェントによって多くのコードが生成されたとしても、それをレビューする人の負荷が増加し、かえって品質が低下する可能性もあると考えています。 そこで、コーディングを含めてDesign Docの運用と、それを活用したコーディング、レビューまでのフローを一通り実施し、得られた知見を共有したいと思います。 なお、今回はテストについては記載しません。別の機会に記載したいと思います。 また、この情報は執筆時点のものであり、GitHub Copilot(以下Copilotと記載)のPlanモードなどの最新機能は未検証です。 要約 テン

VS Code の GitHub Copilot Chat には、「Ask」「Edit」「Agent」という 3 つのモードがあります。これらの違いについては、以下のような理解をしている人が多いのではないでしょうか（自分もそうでした）。 Ask: 質問に答えてくれる (Read オンリー) Edit: ファイルを編集してくれる (Read/Write） Agent: 複雑なタスクを自律的にこなしてくれる 上記のような理解で実情困ることはあまりないのですが、動作を知らないが故に、「なんか Ask モードは回答が妙だな」とか「Edit と Agent の編集ってなにか違うの？」と思うことが結構あります。 このような（煩）悩に苛まれたままでは年を越せない、ということで、microsoft/vscode-copilot-chat のコードを実際に読みながら、実装レベルでこれらのモードの違いを探って

※この記事は、2025 Speee Advent Calendar 22日目の記事です。昨日の記事はこちら はじめに こんにちは、SpeeeでHousiiというサービスの開発をしている新卒2年目エンジニアの北田です。 この1年で、事業として実現したいことの難易度が大きく上がりました。それに伴い、設計・調査の難易度も上がっています。結果として、私は「実装はできるのに、設計・調査になると見積もりが大きくズレる。対策を立てても改善しない」という壁にぶつかりました。 この記事では、そこから私がどうやってその壁を突破したのかをお伝えします。結論を先に言うと、「できる領域」で無意識にやっていることを構造化し、「できない領域」に転用することで突破しました。 同じように「できる領域」と「できない領域」の差に苦しんでいる方にとって、この考え方が何かしらの助けになれば嬉しいです。 はじめに 課題：なぜか「でき

GitHub Copilot を使っていると、「このプロジェクト固有のルールを覚えてほしい」「特定のスクリプトの使い方を教えたい」といった場面に出くわすことがあります。これまでは、カスタム指示や AGENTS.md にそうした情報を記述することで対応してきましたが、ここに新たな最適化方法が登場してきています。それが「Agent Skills」です。 2025 年 12 月 18 日、Agent Skills が GitHub Copilot に追加されました[1]。Agent Skills は、必要な時だけ動的にロードされる「専門知識のパッケージ」として機能し、コンテキストを効率的に管理しながら Copilot の能力を拡張できます。 この記事では、Agent Skills の基本的な仕組みと、実際に動作する簡単なスキルの作り方を紹介します。さらに、VS Code の Chat Debug

はじめに こんちは！製造業で社内SE的なのやってる人です。 最近RAG分野にハマっていますが、Excel文書が厄介者すぎるということに最近気が付きました。ZennでもRAGにおいて、このExcel文書をいかに扱うかの記事は定期的に見かけます。 先人のエンジニアの方々が様々な有効打を提示してくれていますが、私も別のアプローチでこの課題に取り組んでみたので共有します🔥 TL;DR ExcelをCOM + xlwings/openpyxlで構造化する自作ライブラリ「exstruct」。セル値だけでなく図形・グラフ・ハイパーリンク・印刷範囲・セル背景色・SmartArt・罫線由来の表までJSON/YAML/TOON形式で出力。 画像認識なしでフローチャート矢印方向やグラフ軸・系列も抽出でき、RAGで失われがちな情報を補完してLLM復元精度が向上。 デモで表＋折れ線グラフ＋フローチャートをJSON

はじめに 仕様書駆動開発（Spec-Driven Development） は、コードを書く前に仕様を明確にし、AIと人間が「何を作るか」を合意してから実装に入るアプローチです。 仕様書駆動開発のメリット 1. 作る前に認識のズレがわかる どのツールもspec（仕様）系ファイルとtasks（タスク）系ファイルを生成します。実装に入る前にこれらをレビューすることで、「思ってたのと違う」を防げます。 ツール spec（仕様）系ファイル tasks（タスク）系ファイル

心理カウンセラーや一般社団法人共にいきるの理事として活動している松本麗華氏は、かつて「三女・アーチャリー」として知られ、2018年7月に死刑が執行された麻原彰晃こと松本智津夫の娘である。 8月に、自身と家族との記憶をテーマにしたドキュメンタリー映画『それでも私は Though I'm His Daughter』（2025年 長塚洋監督作品）の関係で、韓国の映画祭に出席する予定だったが、韓国政府から入国を拒否された。もっとも、このような扱いを受けるのは今回が初めてのことではない。彼女はこれまでどれほど世間から排除されてきたのか。そして、彼女のいう「構造的虐待」とは何か。『加害者家族として生きて』（創出版）を上梓した松本麗華氏に聞いた。（聞き手：長野光、ビデオジャーナリスト） ──就職、アルバイト、習い事、進学など、あらゆる場面で受け入れを断られてきたことについて書かれています。 松本麗華氏（