Loop Engineeringで失敗しないためのハーネス設計
「動きました！」（動いてない） 「全テストパスしました！」（通るように書いたテストが、通っただけ） 「完了しました ✅」（何も完了していない） AI coding agent を業務で使っている人なら、どれか一つは見覚えがあるはずです。私は全部、見覚えがあります。これは個人の体験談だけの話でもありません。 Claude Code の現行ドキュメントでも、CLAUDE.md / AGENTS.md のような project instructions は「読ませる文脈」であって、強制設定ではないと説明されています。確実に止めたい挙動は hook のような決定論的な制御に寄せる。テストを書かせる場合も、何の振る舞いを検証したいのかを具体的に指定する。つまり 「agent に任せる」ほど、外側の規約と検証を明示する必要がある、というのが現在地です。 前回、Loop Engineering、kaji
Claude Agent SDK でつくる！対話型AIエージェント開発
この本では、Claude Agent SDK (Python) を用いて、Claude Code方式の「ヒアリング → 深掘り → 成果物を出す」対話型ワークフローを持つAIエージェントを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、最小限のコードでSDKを動かすところから始めて、MCP連携やサブエージェントを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 旅行プランナーを題材に、ターミナルで動く対話型エージェントを開発した後は、React + FastAPI + WebSocket でWeb UIをつけてアプリの体裁に仕上げます。サンプルコードはGitHubで公開しているので、手元で動かしながら進められます。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
AIエージェントが機密データを漏洩する5つの実例 — RBACでは防げない構造的欠陥 - Qiita
実例1: EchoLeak — Microsoft 365 Copilot（CVE-2025-32711、CVSS 9.3） 攻撃者が細工したメールを送るだけで、被害者のM365データが外部サーバに流出。ゼロクリック。 Copilotが受信メール（外部データ）を読み込んだ後、その指示に従って別のデータを外部URLに送信。MicrosoftのXPIA分類器、外部リンク削除、CSPをすべてバイパスしました。 根本原因: Copilotは機密メールを読んだ後も、外部への書き込み能力を保持していた。 参考: Hack The Box解説 実例2: Slack AI データ流出（2024年8月） RAGポイズニングとプロンプトインジェクションの組み合わせ。攻撃者がSlackチャンネルに悪意あるメッセージを投稿し、Slack AIが別のプライベートチャンネルの機密情報を攻撃者に回答する形で流出。 根本
Amazon Bedrock AgentCore Memory の組み込みオーバーライド戦略を試してみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、スーパーマーケットのライフが大好きなコンサルティング部の神野（じんの）です。 Amazon Bedrock AgentCore Memory には、AIエージェントの長期記憶の抽出をカスタマイズできる「組み込みオーバーライド戦略（Built-in with Overrides Strategy）」という仕組みがあります。 デフォルトのビルトイン戦略でも良い感じに長期記憶が取得できるのですが、もしかするとカスタマイズしたいことがあるかもしれません。例えば特定の話題だけ抽出するようにしたい、任意のモデルを使いたいなど。そこで今回紹介する組み込みオーバーライド戦略が活用できます。 実際に組み込みオーバーライド戦略を使って、抽出プロンプトとモデルの変更を試し、抽出される長期記憶がどう変わるかを確認してみました！ 前提 環境 使用したバージョンは下記となります。 Python
Claude Codeの使用率がステータスラインに表示できるようになったので表示用のスクリプトを作った話
こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ Claude Code v2.1.80で待ちに待ったステータスライン用のrate_limitsフィールドが追加されました。これがないために本当にみんな頑張ってきたのです。本当につらい世界でした。 何が変わったのか 2026年3月19日リリースのv2.1.80で、ステータスラインに渡されるJSONにrate_limitsフィールドが追加されました。 changelogの記載はこうです。 Added rate_limits field to statusline scripts for displaying Claude.ai rate limit usage (5-hour and 7-day windows with used_percentage and resets_at) これにより、Claude Codeのサブスクリプションの使用量
【10分で理解】次世代 Python Notebook「marimo」 - Qiita
はじめに 今年も恒例のアドベントカレンダーの季節となり、なんのテーマで記事を書こうか？と、github上を彷徨っていたわけですが、jupyter等に変わる新たなpython notebookである、marimoがちょっと流行っていそうだったので、チュートリアルを触りつつ、記事にしてみようと思います。 本稿について 本記事では、marimo の公式チュートリアルを実際に操作しながらJupyter Notebook に比べた優位性を確認します。 marimoって jupyter notebookやjupyterlabは以下のようなモヤモヤポイントがありました。 インタラクティブなUIには、別途、ipywidgets, Streamlit等が必要 それ単独では、コードアシストや保管、ヒント等が若干貧弱1 あるセルの変数を更新しても、他のセルを再実行しないと変更が反映されない pythonコードを
投資で破産しないための数学：ケリー基準を理解する - Qiita
投資で破産しないための数学：ケリー基準を理解する はじめに：なぜ優秀なトレーダーも破産するのか 投資の世界には不思議な現象があります。勝率が55%もある、つまり負けるより勝つ方が多いトレーダーが、なぜか破産してしまうのです。一方で、同じ勝率でも着実に資産を増やし続ける投資家もいます。この違いは何でしょうか。 答えは「ポジションサイズ」にあります。どんなに優れた投資戦略を持っていても、一度に賭ける金額を間違えれば、最終的には資産を失ってしまいます。逆に、勝率がそこそこでも、適切な資金管理をすれば長期的に成功できるのです。 この記事では、1956年にベル研究所のジョン・L・ケリー・ジュニアが発見した「ケリー基準（Kelly Criterion）」について、Pythonシミュレーションを交えながら解説します。この数学的手法は、長期的に最も効率よく資産を増やすための賭け金を教えてくれます。 ケリー
python venv のbinとScriptsのディレクトリ名を分けた理由がおもしろかった｜オプティムくん
調べてみた疑問に思うのは世界中同じ 下記stackoverflowに同じ質問があったので見てみる コミットメッセージに真実が書かれています https://stackoverflow.com/questions/43826134/why-is-the-bin-directory-named-differently-scripts-on-windowsとのこと いったいどんなコミットメッセージなんだい 問題のコミットメッセージhttps://github.com/pypa/virtualenv/commit/993ba1316a83b760370f5a3872b3f5ef4dd904c1コミットメッセージ： Use Scripts/ on Windows, as that seems to be the convention WindowsではなんかそういうルールらしいのでScriptsと命
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Ruff v0.16.0
Try Free-Threaded Python with uv
Build a Python library with a Rust extension
https://x.com/i/status/2038985424564334983
Context engineering in Deep Agents - Docs by LangChain
https://openai.com/index/openai-to-acquire-astral/
https://x.com/i/status/2030321838619054265
https://x.com/i/status/2029546022242812039
https://x.com/i/status/2028873598170178016
https://x.com/w1nklerr/status/2018453276279070952
Pyrefly: A Fast Python Type Checker and Language Server | Pyrefly
https://x.com/i/status/2025865240551067663