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「Irodori-TTS」はAratako氏が開発した日本語特化の音声合成AIモデル(TTSモデル)です。ローカルで動作する軽量モデルで、「セリフ」「声」「感情」を自由に指定して音声を生成することができます。NVIDIA製GPUを搭載したPCなら数秒で生成可能で、GPU非搭載PCでもCPUを使って生成できます。かなり高品質なセリフ音声を作れて便利なので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 GitHub - Aratako/Irodori-TTS: A Flow Matching-based Text-to-Speech Model with Emoji-driven Style Control · GitHub https://github.com/Aratako/Irodori-TTS Aratako/Irodori-TTS-500M-v2 · Hugging Face htt

これで200Kの記事をClaudeが読んでくれたと思うでしょう。実は違います。 VerboseモードをONにしたら、実はWebFetchしているだけではなく、LLM用要約が含まれることがわかります。WebFetchツールにはurlのパラメータと、promptのパラメータがあります。どちらも省略することができないため、基本要約が返ってきます。 ※後で述べますが、一部承認されたドメインかつContent-Type: text/markdownをサポートしているサイトのみ、この要約をバイパスできます。 ⏺ Fetch(url: "https://zenn.dev/zhizhiarv/articles/claude-code-on-bedrock-per-user-cost-tracking", prompt: "Return the full article content verbatim,

世界のコードを変えた男の、意外な履歴書にはこう書いてある。「味噌職人、奈良」。Claude Codeの産みの親Boris Chernyは、Anthropic入社前に日本の農村で味噌を仕込んでいた。その経験がClaude Code開発に生きているかもしれない、とHead of Claude Code: What happens after coding is solved | Boris Chernyにて彼自身が語っている。少し深掘りしてみる。 赤味噌4年、Claude Code1年——Boris Chernyが日本で学んだ長期思考Boris Chernyは元Meta社のPrincipal Engineer。2024年9月にAnthropicに入社し、入社初月にターミナルで動くAIコーディングツールの原型を作った。それが社内でまたたく間に広がり、2025年5月にClaude Codeとして一

What can this USB-C cable actually do? A small macOS menu bar app that tells you, in plain English, what each USB-C cable plugged into your Mac can actually do, and why your Mac might be charging slowly. USB-C hides a lot under one connector. Anything from a USB 2.0 charge-only cable to a 240W / 40 Gbps Thunderbolt 4 cable, all looking identical in your drawer. macOS already exposes the relevant i

【論文瞬読】GPT-5.5 は実質 9.7T パラメータ？──知識の「圧縮できなさ」から黒箱 LLM の規模を逆算する はじめにこんにちは！株式会社AI Nestです。 「で、GPT-5.5 って結局何パラメータなの？」「Claude Opus 4.6 は Sonnet と比べてどれくらい大きいの？」──研究者であれ実務者であれ、最新フロンティアモデルの規模感を知りたい場面は多いはずです。しかし、主要 LLM ベンダーは長らくパラメータ数を非公開にしてきました。 この問題に対して、これまで広く使われてきたのが Epoch AI などの「推論経済性アプローチ」、つまり API のスループットや料金からハードウェアコストを逆算する方法です。ですが、この手法はバッチング・量子化・サービングスタックなどモデル外要因の影響を受け、2倍以上の不確実性を持つことが知られています。 今回紹介するのは、この

はじめに GitHubに機密情報が混入してしまったとき、最初に取るべき行動は履歴削除ではありません。漏れたものが何なのかで対応の順序が大きく変わります。本記事では、GitHub Enterprise CloudやGitHub Enterprise Serverを前提に、機密情報の混入を止める仕組みと、混入してしまったあとに残存物を取り除くための作業を、コマンドが手元で再現できる粒度で整理します。 GitHub Docsの該当ページは、漏えいしたものが認証情報であれば、まず無効化やローテーションを行うべきだとしています。無効化できれば履歴の書き換えまで踏み込まなくてよい場合もあります。一方で、個人情報や顧客情報、秘密鍵、設定ファイル、社内URL、証明書のように、ローテーションができないか、残っていること自体が問題になるデータは、Git履歴やGitHub上のPR参照、キャッシュ、fork、cl

honker is a SQLite extension + language bindings that add Postgres-style NOTIFY/LISTEN semantics to SQLite, with built-in durable pub/sub, task queue, and event streams, without client polling or a daemon/broker. Any language that can SELECT load_extension('honker') gets the same features. honker ships as a Rust crate (honker, plus honker-core/honker-extension), a SQLite loadable extension, and la

本記事は週刊アスキー3月3日発売号（No.1585）からの転載です。価格などの情報はすべて当時のものとなります。 最近、耳にする機会が増えてきたGoogleの「NotebookLM」。情報があふれる時代、信頼性の高い情報だけを集約し、情報源をたどれる形で、自分が求める形の回答を返してくれる有用性の高いAIサービスだ。

ChatGPTが出た瞬間、日本の、ど田舎で震えた。その後、私はClaude Codeをゼロから一人で作ったボリス・チェルニー/アンソロピック ChatGPTが出た時、私は日本のど田舎にいた。「これはヤバい」と思った瞬間2022年末〜2023年初頭。 私は日本の田舎町に住んでいた。 町で唯一のエンジニアで、唯一の英語を話す人間。 周りは田んぼと山ばかり。毎朝、自転車で農家さんの直売所に行き、近所の人と手作り味噌を交換するような生活だった。そんなある朝、いつものように Hacker News を開いた。そこで出会ったのが、ChatGPT だった。 衝撃の瞬間「え……これ、本物だ。」質問を投げると、まるで賢い人間のように答えてくる。 コードを書かせてみたら、驚くほど自然に動く。 説明もわかりやすい。しかも瞬時に。その瞬間、頭の中で警報が鳴った。「このままじゃ、完全にヤバい」今まで積み上げてきたエ

DAC is a Dashboard-as-Code tool for defining, validating, and serving dashboards from YAML and TSX. Dynamic charts, tabs, loops and conditionals with TSX. Built-in AI agent via Codex: chat with your dashboard live and get it updated. Supports all the major databases: Postgres, MySQL, Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, and more via Bruin Built-in semantic layer: define metrics and dimension

はじめに API キー・パスワード・秘密鍵を誤って Git にコミットしてしまう事故を防ぐ pre-commit フック keygate を作成し、PyPI に公開しました。 いまの開発は、人間が少しずつ手で書くよりも、Claude Code や Codex のような AI エージェントに一気に差分を作らせる場面が増えています。そこで keygate も、AI エージェント時代のローカル開発フローに合わせたシークレット検知として設計しています。 PyPI: https://pypi.org/project/keygate/ ライセンス: MIT GitHub: https://github.com/kanekoyuichi/keygate これだけで、以降の git commit に混入したシークレットを自動で検知・ブロックしてくれます。 AI エージェントがコードを書く時代のガードレール

はじめに お疲れ様です。技術本部リードセキュリティエンジニアの田口です。 ここ数年でAWSのセキュリティ関連の機能が増えてきており、良い時代になったと感じます。しかしセキュリティと利便性・コストの兼ね合いで頭を悩ませることが多くなったセキュリティ担当者さんも多いでしょう。 今回は、セキュリティのコストに頭を抱える皆様に向け、大規模にEC2オートスケーリングを利用しているAWSアカウントにおいて、 AWS Configのコストを抑えつつセキュリティチェックを実施した取り組みについて紹介します。 「セキュリティチェックをしたいが、AWS Configのコストがネックで有効化に踏み切れない」という方の参考になれば幸いです。 はじめに 背景:セキュリティチェック実施のモチベーション 課題:AWS Configのコストが壁になった 解決策:コストを抑える3つの工夫 1. チェック方式の使い分け（逐次

An expectimax + N-Tuple Network AI plays 2048 live in your browser. A WebAssembly solver built on the official TDL2048+ 4x6patt weights — reaches 16,384 in 94% of games and 32,768 in 37% at depth 3.

TL;DR IntelとAMDが「x86 Ecosystem Advisory Group (EAG)」を通じて、64ビット拡張以来となる最大規模の命令セット刷新「APX」を推進。汎用レジスタ（GPR）を16個から32個へ倍増させ、ロード命令を10%、ストア命令を20%削減することで、シリコン面積や消費電力を増やさずに基本性能を底上げする。非破壊的命令（3オペランド）や条件付き実行の拡張により、分岐予測のペナルティを回避し、レガシー互換性を維持したままコンパイラの最適化限界を突破する。 1978年の誕生以来、x86アーキテクチャはパーソナルコンピューティングからデータセンターに至るまで、世界の演算基盤を独占的に支配してきた。ムーアの法則に従ったトランジスタ数の増加と並行し、当初8個だった16ビット汎用レジスタは時代とともに拡張され、AVX（Advanced Vector Extension

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2026年3月4日に新刊の訳書『Aligned ―プロダクト開発におけるステークホルダーとの関係性の築き方』がオライリー・ジャパンから発売になりましたのでよろしくお願いします。 本記事は、先日Xに書いた記事の転載です。 先日Xで「スクラムマスターが何もしない。ふざけんな（意訳）」という話を見かけました。 確かに、何もしていないのであれば不要なんじゃないか、という気もします。 ただ、この話はいくつか論点が混ざっていそうなので、分けて見ていきましょう。 役割と責任は違うスクラムマスターの話なので、見るべきはスクラムガイドです。とりあえず擦り切れるくらい読んでください。 スクラムガイド2020年版では、今回の話に関係がある大きな改訂が行われました。 それが「責任（Accountability）」です。 スクラムガイド2017まではプロダクトオーナー、開発

TL;DR xAIのAIクラスターは計算能力の11%しか使えていない。55万台のGPUを保有するが、実質6万台分しか機能していない。新社長は2ヶ月以内にMFU50%への改善を宣言した。 世界最大規模のAIクラスターを手にしながら、その計算能力の11%しか使えていない——このパラドックスがxAIの「Colossus」で起きている。総投資額180億ドル、55万台超のGPU、総電力1GWという史上最大規模のハードウェアが、業界標準の3分の1以下の効率で稼働している。The Informationが報じた内部告白は、テック企業のハードウェア競争の虚実を露呈させた。新社長のMichael NicollsはこのMFU（Model FLOPs Utilization、モデルの浮動小数点演算利用率）の数値を「embarrassingly low（恥ずかしいほど低い）」と表現し、2ヶ月以内に50%への改善を

はじめに 株式会社PLEXでコーポレートエンジニアをしている石川です！ 社内で使われている業務用システムの開発など、社内業務の改善に取り組んでいます。 この記事では、開発環境がカオスになりがちな私が、Claude Codeの設定を管理している方法について共有します。 対象読者 Claude Code を使い始めて、~/.claude/ の中身が育ってきた人 dotfiles 管理に興味があるけど、何から始めればいいかわからない人 背景 Claude Code を業務でフル活用しています。日々の開発で skill / rule / command / agent を作った結果、~/.claude/ 配下が肥大化してきました。 ~/.claude/ ├── CLAUDE.md # 全プロジェクト共通の指示書 ├── settings.json # ハードコード設定（hook / 環境変数） ├

ブログryuzeeによるブログ記事。不定期更新Homeブログプロダクトの機能や開発順序を合議制で決めてはいけない みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2026年3月4日に新刊の訳書『Aligned ―プロダクト開発におけるステークホルダーとの関係性の築き方』がオライリー・ジャパンから発売になりましたのでよろしくお願いします。 本記事は、先日Xに書いた記事の転載です。 生成AIをばんばん使うようになって以降、「プロダクトマネージャーやプロダクトオーナーなんかいらん。開発者がみんなで決めちゃえばいい」みたいな発言をよく見るようになりました。 でも、AIで個々の生産性（とはなんぞや？という話はある）が上がったとしても、何を作るか・どの順番で作るかという意思決定の構造の問題は別の話です。 機能や優先順位を合議制で決めるのはやめたほうがいいです。 合議制というのは、みんなで話し合って、いい感じ

米政府機関が世界の主要ソフトウエアに関する脆弱性をすべて分析し、評価するのを取りやめた。米新興アンソロピックの「Mythos（ミュトス）」といった高度な人工知能（AI）の登場で、急増する脆弱性の検知に分析が追いつかない実態を反映した。脆弱性の分析や評価を手掛ける米国立標準技術研究所（NIST）が、脆弱性に関する分析について、緊急性が高い案件に限定する方針を示した。世界の企業や研究者から報告を受

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2026年3月4日に新刊の訳書『Aligned ―プロダクト開発におけるステークホルダーとの関係性の築き方』がオライリー・ジャパンから発売になりましたのでよろしくお願いします。 本記事は、先日Xに書いた記事の転載です。 プロダクトの開発に生成AIを使うようになって、新機能の追加が以前と比べて素早く簡単になりました。 目先はそれでよいこともありますが、新機能の追加をずっと続けると、コードベースの劣化、認知負荷の増大、サポートコストの増加、テスト工数の増大、UI/UXの一貫性の欠如、新しいメンバーのオンボーディングの長期化など、さまざまな問題が起きるようになります。 生成AIを使うようになって、破綻までの時間が短くなった、なんて言われたりもしていますよね。 このような問題を防ぐ唯一の方法は、不要な機能を削除することです。 拍子抜けするくらい当たり前の話

The open-source alternative to Claude Design. Local-first, web-deployable, BYOK at every layer — 13 coding-agent CLIs auto-detected on your PATH (Claude Code, Codex, Devin for Terminal, Cursor Agent, Gemini CLI, OpenCode, Qwen, GitHub Copilot CLI, Hermes, Kimi, Pi, Kiro, Mistral Vibe) become the design engine, driven by 31 composable Skills and 72 brand-grade Design Systems. No CLI? An OpenAI-comp