GitHub - digital-go-jp/genai-web: 源内Web（AIインターフェース）
源内（GenAI）は、デジタル庁が開発・運用する生成 AI 利活用基盤です。行政職員が業務特化の生成 AI アプリケーションを、迅速かつ安全かつ簡単に利用できる環境を提供します。 Amazon Web Services (AWS) 社製オープンソース Generative AI Use Cases (GenU) をベースに以下の変更および機能追加をしました。 チーム管理機能 AI アプリ管理機能 外部マイクロサービスとして構築した生成 AI アプリの追加・実行機能 デジタル庁デザインシステム を適用 庁内アクセシビリティチームによるアクセシビリティ試験の実施 画像生成ページの画像生成後のパラメータ調整機能の一部はアクセシビリティ上の課題が残存しています 他ページにおいても、アクセシビリティ上の課題が残存している可能性があります 運用に必要な機能（監視やモニタリング等）の追加、コードベースの
Claude Codeでバックオフィス業務のために「back-officeリポジトリ」を作ったほうがいいよ｜すてぃお
個人事業主や法人はとにかくバックオフィス業務が多いです。 経理・会計だと SaaSの請求書（領収書）を毎月集める クレジットカード明細と領収書を突合する 取引先へ請求書を発行する 入金された振込と自分が発行した請求書を突合する freeeに仕訳を切る 決算期に税理士さんに資料を渡す 法人税・消費税・地方税の申告対応（税理士経由） 資金調達・財務だと 信用金庫や日本政策金融公庫からの借入を管理する 借入の返済スケジュールを管理する 資金繰り表の更新 労務・社会保険だと 社会保険（健康保険・厚生年金）の加入手続き・届出 役員報酬の変更手続き（定時株主総会の議事録作成含む） 算定基礎届の提出 労働保険の年度更新 年末調整の対応 住民税の特別徴収の処理 補助金・助成金だと 補助金・助成金の申請書類の作成 交付決定後の実績報告書の作成 証拠書類（見積書・発注書・納品書・請求書・振込明細）の保管 報告
Claude Designが来た日 ─ Webデザイナーとフロントエンドの仕事はどこまで削られるのか
はじめに 2026年4月17日（米時間金曜）、Anthropicが Claude Design を research preview として発表 自然言語でプロトタイプ・スライド・モックアップ・LPを作れる、Claude Opus 4.7ベースの新機能 競合は Figma Make / v0 / Lovable / Bolt / Google Stitch / Gamma / Canva 発表前後で Figma -6% / Wix -4.7% / Adobe -2.7% / GoDaddy -3% と市場は結構まじめに反応 「Webデザイナー・フロントエンドの仕事が丸ごと消える」のではなく、「初稿を作る工程」と「単純なUI実装」から先に溶ける、というのが現時点での実際的な読み 普段はClaude CodeやAIツール周りの記事を書くことが多いのですが、今回は界隈としてインパクトが大きかった
I've sold out
I've sold out 2026-04-08 What a nice WebGL shader. Look at draining your battery. Table of contents So, this is awkward. I've joined Cristina, Jakob, Ramiz, Vegard, Armin, and Colin at Earendil. And I'm taking pi, the little coding agent that could, with me. Now, before you get out the pitchforks, hear me out. Why would you do that? Many reasons! Let me give you a "quick" history lesson. "It's lik
ハーネスエンジニアリング、全員が違うことを言っている — 5社の解釈を並べてみた
「ハーネスエンジニアリング」、定義がバラバラ問題 2026年2月、OpenAIが「Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world」を公開してから、ハーネスエンジニアリングという言葉が一気に広まりました。 Anthropicが2本のガイドを出し、LangChainが公式ブログで定義し、martinfowler.comにBirgitta Böckeler氏が解説を書き、arXivに論文が投稿された。 でも、全員が 微妙に違うこと を言っています。 5社の記事を並べて読んだら、同じ「ハーネス」という単語を使いながら、比喩が馬具だったりステアリングだったり車体だったりして、もはや乗り物図鑑の様相を呈していました。 この記事では、主要5プレイヤーの解釈を並べて「何が同じで、何が違うか」を整理します。 まず共通認識: ハーネス
「メモリは8ギガで十分ですよ」時代の到来。1ビットLLM「Bonsai 8B」を8GBのMacBook Neoで動かしてみたら爆速だった。1.1GBに8Bパラメータが入る驚きをわかってくださいよ（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
速度ではSwiftLMが勝つ。でも……純粋な生成速度ではSwiftLMが平均27.3 tok/sで最速でした。Bonsai 8Bは21.1 tok/sで、SwiftLMの約0.77倍。1ビットのdequantizationオーバーヘッドがあるので、これは仕方ない部分です。 しかし、数字だけでは見えない差があります。 回答の品質が違う Bonsai 8Bの回答は、Qwen 2.5 3Bとは明らかにレベルが違います。8.2Bパラメータの恩恵で、文章の構造化、文脈の理解、日本語の自然さ、すべてが上。コード生成でも、ドキュメント文字列やエッジケース処理が3Bモデルより丁寧です。tok/sの数字は劣っていても、読む価値のある回答が返ってくる。 日本語の品質については、清水亮さんの独自ベンチマークでも非常に優秀な成績を残しています。NVIDIA GPUでの計測ですが。 Tool Callingの信頼性
PrismML — Concentrating intelligence
The first commercially viable model with 1-bit weights. Requiring only 1.15GB of memory, 1-bit Bonsai 8B was engineered for robotics, real-time agents, and edge computing. It has a 14× smaller footprint than a full-precision 8B model, runs 8× faster, and is 5× more energy efficient, while matching leading 8B models on benchmarks. This results in over 10× the intelligence density of full-precision
研究効率を爆上げするAIツールまとめ（論文調査〜執筆まで） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 私は機械知能研究室に所属し，CV分野の研究をしている． 本研究室では，画像認識および機械学習を基盤とした人工知能技術を中心に，視覚情報から有用な情報を自動的に獲得するための研究に取り組んでいる． 興味があれば 研究室HP を参照されたい． 本題 論文調査に1日かかっていないだろうか． 私自身，少数ショット異常検知の研究に取り組む中で， 関連論文の抜け漏れ 最新研究の見逃し サーベイの非効率 といった課題に直面してきた． 特に，「調べる・整理する」という作業に多くの時間を取られ， 本来注力すべき「考える」時間が削られていると感じ
GitHub - garrytan/gstack: Use Garry Tan's exact Claude Code setup: 15 opinionated tools that serve as CEO, Designer, Eng Manager, Release Manager, Doc Engineer, and QA
Hi, I'm Garry Tan. I'm President & CEO of Y Combinator, where I've worked with thousands of startups including Coinbase, Instacart, and Rippling when the founders were just one or two people in a garage — companies now worth tens of billions of dollars. Before YC, I designed the Palantir logo and was one of the first eng manager/PM/designers there. I cofounded Posterous, a blog platform we sold to
AIチャットボットの8割が10代の若者による暴力計画を助長するがClaudeは常に拒否することが明らかに
ChatGPTやGemini、Claudeといった人気AIチャットボットが、暴力的な攻撃を計画しているユーザーに対してどのような返答を行なうのかを調べるテストを、デジタルヘイト対策センター(CCDH)が実施しました。このテストの結果、一部のAIチャットボットを除き、ほとんどのAIが暴力を促すような返答を行うことが明らかになっています。 Killer Apps — Center for Countering Digital Hate | CCDH https://counterhate.com/research/killer-apps/ ‘Happy (and safe) shooting!’: chatbots helped researchers plot deadly attacks | AI (artificial intelligence) | The Guardian https
Anthropic公式のClaude Code Pluginが増えてたので、改めて眺める（2026年3月） | DevelopersIO
Anthropic公式のClaude Code Pluginがあります。以前に見たときから増えていたので、改めて確認してみました。 https://github.com/anthropics/claude-plugins-official 下記でも閲覧できます。適宜、フィルターを設定してください。 https://claude.com/plugins おすすめの方 Anthropic公式のClaude Code Pluginを知りたい方 重要 公式か否かに関わらず、Pluginを利用する前に、信頼できるものであるかを確認してください。リポジトリ、Pluginの中身、など。 Claude Code Plugins の一覧（2026年3月12日時点） UI・フロントエンド フォルダ名 概要
VoiceOS - 声で、すべてのアプリに書く
タイピングは、もういらないタイピングは、いらない 声こそ、次世代のOS声が、そのまま伝わる文章に変わる
『ATOK Passport』新プランのご案内 | お知らせ |【公式】ATOK.com
現在、『ATOK Passport [ベーシック]』をご契約いただいている場合は、2026年1月31日まで月額330円（税込）のままお使いいただけます。追加料金は発生いたしません。 ※ご自身で、11月～1月に『ATOK Passport [プレミアム]』月間プランに移行された場合は、翌月のお支払いから（初月解約は除く）、月額660円(税込)が適用されますので、ご注意ください。 2026年1月8日に、自動的に『ATOK Passport [プレミアム]』月間プランに移行され、1月中は、ベーシックプランの料金でプレミアムの機能をお使いいただけます。※プレミアムに移行完了しました。 2026年2月1日以降、『ATOK Passport [プレミアム]』 月額660円(税込)でのご契約となります。 現在、「ATOK for Windows 月額版 / Mac 月額版」をご契約いただいている場合は、
Claude Code に向いているプログラミング言語
ターン数とは、1 回のプロンプト実行中に Claude が何回 API ラウンドトリップ（ツール呼び出し → 結果受け取り → 次の応答）を繰り返したかの回数です。 v1（新規作成）の所要時間 v1 では言語間の差が大きく出ています。Python（32.9 秒）と Ruby（33.2 秒）が僅差でトップ、JavaScript（36.0 秒）が続きます。一方、Ruby/Steep は 105.0 秒と Ruby の約 3.2 倍。Lua（96.4 秒）や OCaml（80.9 秒）も遅め。 v1 は空のディレクトリからスタートするので、Cargo.toml や package.json などのプロジェクト設定ファイルを生成するコストが含まれます。Python/Ruby/JavaScript などは minigit ファイル 1 つを生成するだけで済むので、差が大きくなっている可能性があります
なぜAIは組織を速くしないのか 令和の腑分け
2026年2月26日「開発生産性のその先へ、AI生産性について語りたい」発表資料 https://forkwell.connpass.com/event/384640/
GitHub - changkun/wallfacer: 🧠 Kanban-based Multi-Clauding Orchestration
Kanban board — visual task management with Backlog, In Progress, Waiting, Done, and Cancelled columns Isolated sandbox execution — each task runs in an ephemeral Podman/Docker container; tasks can run in parallel without interfering Git worktree isolation — every task gets its own git branch and worktree so concurrent changes never conflict Branch switching — switch or create branches from the UI;
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