I wanted to give an update on GitHub’s availability in light of two recent incidents. Both of those incidents are not acceptable, and we are sorry for the impact they had on you. I wanted to share some details on them, as well as explain what we’ve done and what we’re doing to improve our reliability. We started executing our plan to increase GitHub’s capacity by 10X in October 2025 with a goal of

「Anthropic（Claudeを作っている会社）、開発が速すぎる」 最近、周りのエンジニアと話していると、この話題がよく出ます。僕も同じことを思っていて、いろいろ調べているうちに、単に「AIを使っているから速い」という一言では説明できない構造があることが見えてきました。 例えば、下記になります。 2026年Q1の3ヶ月で120以上の機能をリリース（18時間に1機能） エンジニア1人あたり1日約5PR（Pull Request、コードの変更を提出する単位） 社内では毎日60〜100回のリリース Claude Coworkは約10日で構築 Claude DesignはOpus 4.7のリリース翌日に公開 普通のソフトウェア開発企業の感覚からすると、明らかに異次元です。この記事では、公開されているインタビューや内部研究、関係者の発言をもとに、「なぜこんなことが可能なのか」というのを調べた限り

愛媛の語学学校で日本語を学び「中上級レベル」の資格を獲得したものの、資格試験の日本語と実際の生活や業務で使う日本語は全く別物だと感じたというリカルド・バサロ氏が、世界的に人気なカードゲームの「マジック：ザ・ギャザリング(MTG)」をきっかけに日本語をマスターした経験について語っています。 How Magic: The Gathering Took Me from N2 to Japanese Fluency | TokyoDev https://www.tokyodev.com/articles/how-magic-the-gathering-took-me-from-n2-to-japanese-fluency バサロ氏は日本とインドにまたがる開発チームを管理するアメリカの多国籍人材管理会社であるAllegis Groupでプロダクトマネージャーを務めており、2024年から東京に移住しま

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PDFを解析する。LLMを強化する。 あらゆるRAGパイプライン、ファインチューニングデータセット、ドキュメント対応エージェントは、同じ問題にぶつかってきました。入力がPDFであり、PDFは本当の意味でのドキュメントではないという問題です。PDFはレンダラーのための描画命令の集合体です。ファイルの中に「見出し」も「表」も読み順もなく、あるのは座標とフォントとグリフだけ——読者ではなくレンダラーのために配置されています。何を作るにしても、モデルが最初のトークンを見る前に、そこから意味を再構築する必要があります。 それを担うのが「LLM前処

NEW! 2026.04.24 働き方 マイクロソフトグローバル 世界トップクラスの頭脳が集うマイクロソフト米国本社で、異例のスピード出世を遂げている日本人マネジャーがいる。 通常は40〜50代が就くという上位クラスの役職「プリンシパル」に32歳で駆け上がり、現在は『Microsoft Copilot』のFDEチームを率いる、吉田大貴さんだ。 幼少期からイギリスの全寮制学校で学び、世界屈指の名門大学への進学が決まっていた彼だが、そのキャリアのスタートは決して順風満帆ではなかった。 「私、最終学歴は高卒なんですよ。家庭の事情で大学進学を断念して帰国し、就職氷河期でコンビニの面接にも落ちて……。唯一受かったマクドナルドの店員からキャリアが始まりました」 約束されていたはずのエリート街道から一転、ITとは程遠い場所からのスタート。そこからどのようなキャリアを経て、巨大テック企業の上位職へと異例の

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。

2026年4月16日、AnthropicがClaude Opus 4.7をリリースしました。 同時に公式ブログ「Best Practices for Using Claude Opus 4.7 with Claude Code」が公開され、Claude Code作者のBoris CherneyもXで「6つの新技」を投下しています。 両方を通してAnthropic公式が言っているのは「これまでのClaude Codeの使い方は、今日でやめろ」です。 4.6までは正解だった作法が、4.7では逆効果になることもあるようです ↓Claud CodeはもはやただのAIコーディングツールではなく、誰もがアプリで稼げるようになる収益化ツールです！ よければこちらのツイートも見てみてください！ 「ペアプロ（細かく指示する）」のはもうやめろ 4.6までの「細かく指示するほど賢く動く」という感覚は、4.7では

ドイツ首相「脱原発は失敗だった」 イラン発のエネルギーショックを受けて、日本では原発再稼働に向けた機運が高まっている。この動きは欧州連合（EU）も同様だが、一つだけ乗り遅れている国がある。それは、2023年4月に脱原発を完了したドイツだ。国内では原発の再稼働を望む世論が過半を占めているが、フリードリヒ・メルツ首相は消極的な姿勢を貫いている。 メルツ首相が属するキリスト教民主同盟（CDU）と姉妹政党であるキリスト教社会同盟（CSU）の中では、原発の再稼働に向けた機運が高まっている。シュピーゲル誌によると、CDUとCSUの同盟（Union）のイェンス・シュパーン院内総務は、原発の再稼働を強調する旨を、4月15日に開催された党内での会議で述べたという。 いわゆる次世代原発の新設を目指す動きもある。CSU党首であるバイエルン州のマルクス・ゼーダー知事は、同州内で小型モジュール炉（SMR）を稼働させ

社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code を安全に使おう勉強会 」を開催しました。 Claude Code をセキュアに使う上での、 基本的な考え方や権限/サンドボックス機能の紹介、簡単なデモを実施しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 以下勉強会で連携した設定サンプルです。 Claude Code を安全に使おう勉強会: 補足資料 - Gist スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 イントロ 勉強会の目的やアジェンダ、スコープについて話します。 勉強会の目的 Claude Code (に限らず、AIエージェント) はとても便利です。 しかしリスクもあり、暴走もします。 この勉強会では、 Claude Codeが適切な範囲で適切に動けるような、 ガードレールの敷き方 を学

［速報］Google Cloud、ローカルマシンにインストールできる大規模分散RDB「Spanner Omni」プレビュー公開 Googleは、日本時間で4月23日未明にラスベガスで開幕したイベント「Google Cloud Next 2026」で、ローカルマシンにインストールできる大規模分散リレーショナルデータベース「Spanner Omni」のプレビュー版を公開しました。 Spanner OmniのオリジナルであるGoogle Cloud Spannerは、トランザクション処理による一貫性の保持を維持したままリレーショナルデータベースを大規模にスケールさせることは困難であるというそれまでの常識を打ち破り、グローバルな規模でスケールする分散リレーショナルデータベースとして事実上初めて登場したマネージドデーターベースです。 参考：「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディではClaude CodeのスキルやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。 tech.findy.co.jp コードレビューやタスク分解といった開発業務の効率化が進む一方で、登壇準備はまだ手作業の割合が大きい領域です。話す内容を固めて、構成を考えて、スライドに落とし込んで、デザインを整えて……。発表の本質は「何を伝えるか」なのに、準備工程に時間を奪われがちです。 本記事では、この課題に対処するために社内Pluginsに作った登壇スライド生成スキルを紹介します。壁打ちによるコアメッセージの言語化からMarkdownスライド生成、Google Slidesへのエクスポートまでを一気通貫で行えるもので、壁打ちから完成まで30分で終わるようになりました。 登壇準備にかかる時

はじめに Claude Code を使い始めて少し経つと、多くの人が同じ問題にぶつかります。 Claude が生成した .md がプロジェクトルート直下に散乱する 「あの調査メモどこ行った？」が週1で起きる Mac と Windows を行き来するたびにパス問題でつまずく この記事では、私が実際に運用している「何でも相談-pj」という Claude Code 専用プロジェクトの中身を、フォルダ構成・CLAUDE.md・.claude/settings.json・.mcp.json まで全部公開します。Obsidian の Vault をプロジェクトに内包することで、Claude Code の成果物を自動で整理し、さらに後から Obsidian のグラフビューで知識を俯瞰できる、という構成です。 対象読者：Claude Code を使い始めた〜中級者。Obsidian は未経験でも OK。

AI の技術記事は食傷気味なんですが、さすがにこれは効くと思ったパターンを見つけたので紹介します。 tl;dr プロンプト (skill / slash command) を書いた直後は「これで伝わるはず！」と思うのに、別のセッションで使うと暗黙知が不足していて、再現性がなくなる 思い込みは当人に修正できないバイアスなので、別の AI に実際にやらせて詰まった箇所をレポートさせる これを繰り返す。プロンプトが段階的に洗練される (TDD のテストと同じ位置づけ) 実際に手元 8 個の skill で試して、初稿 50 点が (AI 主観で) 80〜90 点まで上がった。ただし、モデルを変えての評価してないので、過剰に適応している可能性はある。 自分が書いたプロンプトを評価していますか? 自分は大学時代に暗黙知の研究をしていたのだが、世の人々は主観バイアスを過小評価している。また、AIは人間

Iteration 0 — description と body の整合チェック（静的、dispatch 不要） frontmatter description が謳う trigger / 用途を読む body がカバーする範囲を読む 乖離があれば iter 1 に進む前に description か body を合わせる 例: description「navigation / form filling / data extraction」と書いてあるが body は npx playwright test の CLI ref のみ、のような乖離を検出 これを飛ばすと、subagent は description に合わせて body を「再解釈」し、実質 skill が要件を満たしていないのに精度が出る（false positive） ベースライン準備: 対象プロンプトを確定し、次の 2

An open-source, community-driven dependency manager for AI agents. Think package.json, requirements.txt, or Cargo.toml — but for AI agent configuration. GitHub Copilot · Claude Code · Cursor · OpenCode · Codex Documentation · Quick Start · CLI Reference Portable by manifest. Secure by default. Governed by policy. One file describes every agent's context; one command reproduces it everywhere; one p