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The hidden divide between self-inflicted irrelevance and real engineering leverage A.I. Should Elevate Your Thinking, Not Replace It In talking to engineering management across tech industry heavy-weights, it's apparent that software engineering is starting to split people into two nebulous groups: The first group will use A.I. to remove drudgery, move faster, and spend more time on the parts of t

The outline, pinout, layout and components have been tried to be replicated with respect to the originals, in all of the boards. With various levels of success. Some boards, like the Raspberry Pi Pico use 01005 components which are too expensive for the manufacturer to integrate in the PCB Aseembly line. Some other components like the original Arduino UNO USB to Serial converter, an Atmega16u2, we

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TL;DR: Today, we are announcing that all GitHub Copilot plans will transition to usage-based billing on June 1, 2026. Instead of counting premium requests, every Copilot plan will include a monthly allotment of GitHub AI Credits, with the option for paid plans to purchase additional usage. Usage will be calculated based on token consumption, including input, output, and cached tokens, using the li

各種エージェントの台頭により、サーバレスに動作しローカルファイルとして保存でき、永続化可能な組み込みデータベースのSQLiteやDuckDBへの注目を感じる昨今ですね。これらDBでの全文検索(FTS)の日本語対応ってどんなものなのだろうかと調べると、trigram での検索はできるものの、日本語語彙に特化した検索は標準できないようでした。 Linderaを使うアプローチもあるようですが、今回は Rust で実装されている軽量高速なトークナイザの Vaporetto を組み込んで動く拡張機能を作ってみました。 SQLite + Vaporetto https://github.com/hotchpotch/sqlite-vaporetto DuckDB + Vaporetto https://github.com/hotchpotch/duckdb-vaporetto Vaporetto は

はじめに 最近、AI エージェント（GitHub Copilot / Claude Code / Cursor / OpenCode / Codex …）に渡す「指示書」の種類が一気に増えました。 GitHub Copilot → .github/instructions/*.md, .github/prompts/*.md Claude Code → .claude/commands/*.md, .claude/agents/*.md Cursor → .cursor/rules/*.mdc これに加えて MCP サーバー / hooks / skills … チーム内でこれらを 「どこから集めて、どこに配っていますか？」 絵にすると、複数の取得元 × 複数のハーネス という多対多の配線を、各チーム／各リポが自前で組んでいるイメージです。 個々のツールが便利になっても、チーム全体としてこ

Simon Willison が始めた「ペリカンSVGベンチマーク」という有名なLLMベンチマークがある。「自転車に乗るペリカンをSVGで描いて」という一文を各 LLM に投げ、その出力を並べて比較するものだ。モデルごとの能力差が視覚的に一目で分かる点が優れており、新モデルが登場するたびにこのベンチマークで試されることが恒例になっている。 このベンチマークが面白いのは、「pass か fail か」という単純な二値判定でない点だ。最近の SOTA モデルなら、ほぼどれも「ペリカンが自転車に乗っている」ことは分かる絵を作る。差が現れるのは背景や効果線の洗練度などの細部のクオリティだ。 こういったぱっと見で分かるLLMベンチマークをゲーム制作のドメインでできないか、と思って以下のベンチマークを作ってみた。 このベンチマークでは、AIコーディングエージェントに以下のプロンプトを与える。 キャラク

Now open a new tab and go to about:config. Accept the warning when it shows up. Search for privacy.trackingprotection.content.protection.enabled and set it to "true" by clicking on the toggle. 👇 Next, search for privacy.trackingprotection.content.protection.test_list_urls, click on the "Edit" button, and paste the following value to add the EasyList and EasyPrivacy filter lists to Firefox: https:

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Harness Engineering Meetup Tokyo #1、TOPバッターとして、ハーネスエンジニアリングについての導入的説明を行いました。

インターネット関連事業を手掛けるはてな（京都市中京区）は4月24日、不正な送金指示によって約11億円の資金が銀行口座から流出したと公表した。第三者から虚偽の送金指示があったという。 4月21日に取引先銀行から不審な送金が行われていると連絡があり、確認すると4月20日と21日にある従業員のアカウントから銀行預金を外部の口座へ送金していた。その従業員に確認したところ、悪意ある第三者から虚偽の送金指示があったことが分かった。 はてなは、捜査機関へ全面的に協力するとともに、関係金融機関と被害回復に向けた措置を講じている。社内にも来栖義臣社長を中心とする対策本部を設け、外部の弁護士なども交えて事実関係の調査を進めるという。 なお、この事案に関連して個人情報や顧客情報の流出は24日時点で確認されていない。はてなの運転資金についても十分な流動性を確保しており、事業運営や資金繰りに支障はないとしている。

皆さまこんにちは、株式会社ベースマキナの代表取締役社長を務めております高橋（@__timakin__）です。 海外のハーネスエンジニアリングの状況をみていると、いかにその実装を薄くするか、そしてself-healingにするか、という言及が増えているように感じます。 ただこれは、単に「機能を減らせ」という話ではないと考えています。事前に予測してハーネスに詰め込む設計から、必要になった瞬間にモデルがハーネスを書き足す設計へ。API 設計そのもののパラダイムシフトとして読める気がしています。今回はそのあたりを少し書いてみます。 browser-harness の self-healingbrowser-harness は、LLM に Chrome を生の CDP 経由で操作させるためのハーネスです。 中身を読んでみたところ、全体で 592 行の Python しかなく、内訳も `run.py`

An infinite visual browser generated entirely on demand in real time

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