オープンソース・プロジェクトのたたみ方
本記事は Embulk に関する以下のアナウンスの、非公式日本語版 + α です。 Embulk の「メンテナンス・モード」 去る 2025 年 10 月 15 日、その時点で GitHub の embulk organization に入っていた人に向けて、以下のようなメールを送りました。 Embulk に関係し、中でも Embulk の GitHub org にいる皆さま、 Embulk 関係の git log から確認できた公開メールアドレスや、個別に確認できたメールアドレス宛にお送りしています。 … (中略: 英語でのごあいさつなど) … ご無沙汰しております。みくるべです。 このところ、一部から RubyGems 周辺の話題が聞こえてきます。 https://rubycentral.org/news/rubygems-org-aws-root-access-event-septe
Tokyo 7th シスターズ - ニュース - プロデューサーレター
いつも「Tokyo 7th シスターズ」をお楽しみいただき、誠にありがとうございます。 プロデューサーの永田です。 本日は支配人の皆さまに大切なお知らせがございます。 この度、「Tokyo 7th シスターズ」は2026年8月12日（水）14時59分をもって、 ゲームアプリのサービスを終了させていただくこととなりました。 ナナシスのゲームアプリが約12年間にわたり運営を続けてこられたのは、 ひとえに支配人の皆さまの温かいご支援とご声援のおかげでございます。 Team 7th一同、深く感謝申し上げます。 そして、キャラクターに命を吹き込んでくださったキャストの皆さま、 楽曲を届けてくださった作家の皆さま、開発・運営を支えてくださったすべての関係者の皆さまにも、 この場をお借りして、心より御礼申し上げます。 昨年よりプロデューサーとして運営に携わり、変化の激しいスマートフォンゲーム市場、 現在
OpenCode Go + pi-coding-agent のすゝめ
pi-coding-agent と OpenCode Go がめちゃくちゃオススメなので紹介します！ Claude Code / Codex で費用が厳しい、あるいはレートリミットに困らされている人は是非試してほしい！ TL;DR Open Model の性能向上と Closed Model の価格上昇圧力から Open Model が熱い 現在でも Opus に匹敵するモデルを OpenCode Go サブスクリプション($10) で Max Plan($100) バリに動かせる 自由度上がって複数のプロバイダを扱っていきたくなるので pi-coding-agent はいいぞ なぜ今 Open Model + Vendor 非依存エージェントが熱いのか 本題に入る前に、前提としてこれまでの Coding Agent の流れと取り巻く環境の変化を整理します Closed Model とその
「Claude Codeに全部やらせる時代が来た」のか検証してみた
はじめに こんにちは。セキュリティエンジニアの@okazu_dmです。 この記事は、最近リリースされたLLMベースのセキュリティスキャンツールとしてclaude-security-scan を使ってみた所感の記事です。 先週、以下の記事を見つけました。 検出率100%という結果が紹介されており、Claude Codeに全部やらせる時代が来た、というタイトルから「楽な時代が来たな」と思ったのですが、実際のところどの程度やらせることができるのかを検証するため、より網羅的に脆弱性が仕込まれている OWASP Juice Shop で再評価してみました。本記事ではその結果と、LLMベースのセキュリティスキャンツールに対する考察をまとめます。 なお、claude-security-scan はClaude Codeのslash commandとして実装されており、ソースコード解析と依存関係チェックを
AI駆動開発時代に、おさえておきたいQA技法
はじめに AIを使って実装することが、かなり当たり前になってきました。 画面実装、API実装、リファクタリング、テストコードの追加まで、以前よりずっと速く進められるようになっています。少し前ならそれなりに時間がかかっていた作業も、AIを使えば短時間である程度形になります。 一方で、AI駆動開発には別の難しさもあります。 それは、実装スピードが上がることと、品質を安定して守れることは別だということです。 AIはコードを書いてくれます。テストコードもそれっぽく作ってくれます。ただ、こちらが観点を渡さない限り、どうしても正常系中心の薄いテストになりやすいです。 ぱっと見では十分そうに見えても、実際には次のようなポイントが抜けがちです。 境界条件 条件分岐の組み合わせ 不正な状態遷移 例外系や失敗時の挙動 実運用で起きやすい事故パターン AI駆動開発では、テストコードを書くこと自体の難易度は下がっ
Codex appを使ってみた。CLIより「作業の見通し」が良くてけっこう好きだった
Codex appを使ってみた。CLIより「作業の見通し」が良くてけっこう好きだった ども。 最近、Xでつよつよエンジニアの方たちが Codex app をかなり褒めていて、気になったので自分でも使ってみました。 もともと私はCodex CLIをよく使っているのですが、Codex appはCLIとは少し感覚が違いました。 CLIが「ターミナルでエージェントに作業してもらう道具」だとすると、Codex appは Codexが今なにをしているかを見ながら、作業を整理するための画面 という印象です。 今回は、実際に触ってみて便利だったところを中心に、初歩的な使い方をまとめます。 Codex appとは Codex appは、Codexをデスクトップアプリとして使えるものです。 公式には、Codexのスレッドを並行して扱うためのデスクトップ体験として説明されており、worktree、Automat
GitHub - angelos-p/llm-from-scratch
A hands-on workshop where you write every piece of a GPT training pipeline yourself, understanding what each component does and why. Andrej Karpathy's nanoGPT was my first real exposure to LLMs and transformers. Seeing how a working language model could be built in a few hundred lines of PyTorch completely changed how I thought about AI and inspired me to go deeper into the space. This workshop is
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An iOS-optimized Linux x86 container | MeoKit Blog
GitHub - badlogic/pi-mono: AI agent toolkit: coding agent CLI, unified LLM API, TUI & web UI libraries, Slack bot, vLLM pods