LINEグループ作成を要求されるCEO詐欺メールについてまとめてみた - piyolog
2025年12月半ばより、組織の代表者からの業務連絡を装った不審なメールに対する注意喚起が、日本全国で多数行われています。これらは「CEO詐欺」とも呼ばれる手口で、不審な連絡に応じてしまった場合、第三者名義の口座へ金銭を振り込ませるよう誘導されるおそれがあります。ここでは関連する情報をまとめます。 昨年末から相次ぐ不審メールの注意喚起 2025年12月以降に多数の組織から注意が呼びかけられている不審なメールは、社長などの組織代表者を差出人名や件名にして送られてくるものが多く、その特徴からCEO詐欺とも呼称されている。最初に届く不審メールは業務連絡に偽装した内容で本文が書かれており、とりわけLINEグループの作成とそのグループへの参加するためのQRコードの送付を要求するケースが多い。 要求に応じて送信者とやり取りを続けた結果、「至急対応が必要」などとして第三者名義の口座への送金を指示され、こ
AI に指示するのではなく、まずは AI に質問させた方が捗る
はじめに 頭の中には手順や判断のポイントがあるのに、それを明文化出来ていない。 その結果、関係者間で前提が共有されないまま話が進み議論がすれ違ってしまう、ということがあると思います。 これは、暗黙知が言語化されていない状態です。 そしてこれは、 AI ≒ LLM を使う上でも同じ課題に直面します。 頭の中にある暗黙知を明文化しないと、 LLM から良い回答は得られません。 この記事で紹介するのは、そういった状態をプロンプトエンジニアリングの力を使って、解決する方法です。 結論 暗黙知の言語化には、"AI に答えさせる"のではなく、AI に質問してもらう（インタビュー型プロンプティング）のが有効です。 なぜなら、自分がまだ言語化できていない前提・判断基準・制約を、AI の質問であぶり出して メタ認知（自分の思考を一段上から見ること） を起こすことができるからです。 本題 なぜ「指示」より「質
Rust+Wasmで爆速ライフゲームを作って動く壁紙にする
はじめに Rust と WebAssembly（Wasm）の学習として、コンウェイのライフゲームを作成しました。 ただブラウザで動かすだけでは面白くないので、Windows の「Lively Wallpaper」を使って、自分のデスクトップ壁紙としてヌルヌル動かすところまでをゴールにしています。 成果物はこんな感じです ライフゲームが動いてる図 1000×1000 を超える巨大なグリッドでも 60fps で動作します。 この記事では、Rust によるロジック実装、特に JavaScript（以下JS）と Wasm 間での配列受け渡しをゼロコピーにする最適化と、それを Lively Wallpaper に組み込む手順を紹介します。 なぜ Rust + Wasm なのか？ ライフゲームのような計算集約型の処理は、セル数が数万〜数十万になると、純粋な JS では厳しくなってきます。 例えばフルH
GitHub - coder/ghostty-web: Ghostty for the web with xterm.js API compatibility
Ghostty for the web with xterm.js API compatibility — giving you a proper VT100 implementation in the browser. Migrate from xterm by changing your import: @xterm/xterm → ghostty-web WASM-compiled parser from Ghostty—the same code that runs the native app Zero runtime dependencies, ~400KB WASM bundle Originally created for Mux (a desktop app for isolated, parallel agentic development), but designed
BuriKaigi 2026 で Lean によるコンパイラの証明について話してきました - チェシャ猫の消滅定理
こんにちは、チェシャ猫です。 先日開催された BuriKaigi 2026 で、定理証明支援系 Lean を用いたコンパイラの証明について登壇してきました。公募 CFP 枠です。 fortee.jp 講演概要 近年、生成 AI を利用したシステム開発はもはや特殊な選択肢ではなく、一般のプログラマでも十分に活用しうる水準の技術となりました。一方、生成 AI が高速かつ大量に、しかしハルシネーションを含んだ出力を行うことにより、その正しさを改めて確認する側の人間の負担感も様々な場所で聞かれ、AI Slop などと呼ばれています。ちなみに Slop とは「泥水」のことで、低品質な出力を例えた表現です。 今回の講演では、このような状況に対して「検証可能な仕様記述」が重要になるのではないか、という洞察を出発点とします。すなわち、記述として曖昧性を持たず、実装がその仕様を満足しているかどうかが明確かつ
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