ダイソーなら550円なのにスリコは2200円！ 4倍高い「電子レンジで魚が焼けるやつ」を使ったら雲泥の差だった【100均検証】
» ダイソーなら550円なのにスリコは2200円！ 4倍高い「電子レンジで魚が焼けるやつ」を使ったら雲泥の差だった【100均検証】 特集 先日紹介した、3COINS（スリーコインズ）の「電子レンジ用ハーフホットサンドメーカー（税込2750円）」。これが非常に良かった。 電子レンジでチンするだけなのに、パンはしっかりカリカリ。あまりに気に入ったので、その横に売っていた別の商品も買ってみることに。その名も「《1台6役》電子レンジ調理器／KITINTO」。価格は2000円（税込2200円）。 パッケージを見ると、なんとも美味しそうな焼き魚が載っている。なるほど。今度は電子レンジで魚が焼けるということか……って、あれ？ このコンセプト、つい最近ダイソーで試した「レンジ調理マルチトレー」とほぼ同じじゃん。 ダイソーは500円（税込550円）。対してスリコは2000円（税込2200円）。実に4倍の価格
AIペネトレーションテストツール「ARTEX」についてまとめてみた - piyolog
2026年10月2日、韓国のセキュリティ企業の研究者が、韓国国内の複数の対象への攻撃で使われたウェブサーバーの一部のHTMLから「ARTEX」の名を含む文字列が確認されたとSNSに投稿しました。ARTEXはGitHubで公開されているAIペネトレーションテストツールです。ここでは関連する情報をまとめます。 ARTEXとは ARTEXは、開発者がGitHubで公開しているオープンソースのAIペネトレーションテストツール。READMEは「AI 自主渗透测试系统」と称し、LLMとマルチエージェントで動く自律型のペネトレーションテストシステムと説明している(出典: 3)。構成はGoのバックエンド(Next.jsのフロントエンドを内蔵した単一バイナリ)とPostgreSQLで、利用者が目標と許可範囲を与えると、実際のレッドチームのように自ら計画を立て、子タスクを割り当てて実行すると開発者は説明してい
AIでサイバー攻撃のコスト激減 数行の指示だけで27社に侵入、カード情報60万件超が流出 - 週刊アスキー
わずか数行の指示を出すだけで、AIが脆弱性を探し、侵入し、カード情報まで盗み出す──。サイバー攻撃の自動化が実戦段階に迫っている。 セキュリティ企業Gambit Securityの9月22日の報告によると、金銭目的の攻撃者が複数のオープンソースAIエージェントを使い、数百店のオンラインショップを攻撃した。2026年9月10～15日だけでも105件の攻撃プロジェクトが実行され、少なくとも27社への侵入が確認されている。 被害には、2社から流出した60万件超のクレジットカード情報が含まれる。さらに27の攻撃対象のうち19サイトには、決済画面からカード情報を盗む不正スクリプトが仕込まれていたという。 攻撃に使われたのは、脆弱性を探す「Strix」、侵入作業を進める「Cairn」、全体を管理する「Hermes」という3種類のAIツールだ。攻撃者は「脆弱性レポートを見てから始めて」「管理画面に入って
2026年の情報漏洩を手口で分類してみた - Qiita
はじめに 2026年に入って、国内外で大きな情報漏洩が続いています。特に6月から10月初旬には、タイムズカー(約660万アカウント)、焼肉きんぐ(約1,079万件)、アフラック生命(約440万人)、デンマークの住民登録簿(約880万人)などが公表されました。 この記事では、公表された事案を入口の手口で4つに分け、一次情報(各社・当局・調査者本人の発表)を出典に付けて整理します。 調査日は2026年10月6日で、1月から10月初旬に公表された事案のうち、出典を確認できたものを載せています。 読み方と出典の区分 出典は2種類に分けて書いています。 【一次】発表した当事者(企業・省庁)、または調査した研究者本人のページ 【二次】報道・解説記事。一次が見つからなかったもの 原因が公表されていない事案は、推測で埋めずに「未公表」と書きます。 分類は公表資料に書かれた主な入口で決めており、複数にまたが
非ITエンジニアの元医療従事者と事業企画推進が体感したAI駆動開発研修の全貌 | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは、Healthcare Innovation Group（以下、HIG）の野村・久保です。 私たちが所属するHIGは、ITとAIの知見を活用し、次世代型医療サービスの創出とヘルスケア領域全体の革新に挑む専門組織です。エンジニア集団と思われがちな私たちのチームには、臨床現場の空気感を知り尽くした医療のプロフェッショナルと、事業やプロダクトを力強く推進してきた人材が共存しています。 私たちがこの体制をとる理由はシンプルです。医療現場の課題は単なるIT化では解決できず、泥臭くリアルな現場の課題を正しく解釈して初めて意味のある社会実装が可能になります。この現場の解像度を爆速で価値に変える武器が、全社で推進するAI駆動開発です。フューチャーは2026年4月に発表した「AI社会実装 No.1カンパニーを目指す」AIステートメントのもと、生成AIを開発の共創パートナーとして活用していま
65歳で「タイミーさん」に、ASDの息子を持つ父が“10以上のスキマバイト”を経験して受けた「大きな衝撃」（東洋経済オンライン） - Yahoo!ニュース
息子と共にタイミーの現場で働いた田中さん（写真：田中さん提供）（東洋経済オンライン） ASD(自閉スペクトラム症)の息子が、福祉的就労ではなく社会の戦力として働き続ける道はあるのか――。 【写真を見る】ASDの人に向いている現場はどれか、田中さん作成の「働きやすさマップ」 そんな問いを胸に、スキマバイトアプリ「タイミー」を利用して10以上の現場を渡り歩いた田中健司さん(67、仮名)。実践から得たのは、ハンデのある人の働きやすさは「職種」「業種」ではなく、「可視化」「標準化」に大きく左右されるという発見だった。 ■「お情け」ではなく、戦力になっていた 65歳にして初めての単発バイトは、アパレル倉庫の軽作業だった。最寄り駅から出ている送迎バスの車内で、田中さんは今日一緒に働く人たちを確認した。 「一見してダウン症だとわかる女性がいました。息子の敦さん(30、仮名)に雰囲気が似ていて、発達に特性
AI時代に、次のベテランエンジニアは育つのか｜柴田 芳樹
私は1978年4月にプログラミングを学び始めました。それから48年以上、さまざまなソフトウェア開発のプロジェクトに携わり、現在もソフトウェア開発を続けています。 この48年間で、ソフトウェア開発を取り巻く環境は大きく変わりました。 そして今、生成AIによって、また大きな変化が起きています。 しかし、今回の変化は、これまで経験してきた変化とは少し違うのではないかと考えています。 技術書とマニュアルしかなかった時代私がプログラミングを始めた頃には、当然ながらインターネットはありませんでした。分からないことがあれば、技術書やマニュアルを調べます。それでも分からなければ、自分で考え、プログラムを書いて試してみるしかありません。 開発環境も現在とはまったく違いました。IDEなどなく、基本的にはエディタでプログラムを書き、コンパイラでコンパイルします。80文字×24行しか表示できない端末を使って開発し
AI に仕事を奪われるのはエンジニアではなくプロダクトマネージャーの方だった
生成 AI が人間の仕事を奪っていくという話が様々なところでなされている。ソフトウェア開発の現場で AI にジョブセキュリティを脅かされるのはエンジニアやデザイナーなどの作り手の方で、何を・なぜ作るべきか考えるプロダクトマネージャーに関しては AI に置き換えられにくい職業だと思っていた。 しかし実際に勤務先で起こったことは、 AI の活用でエンジニアやデザイナーのコーディングやデザインの負荷が軽くなったため、彼らがプロダクトマネジメントの領域も担当するようになるというものだった。 プロダクトマネージャーがエンジニアリングも兼務し（プロダクトマネージャーは全員エンジニア出身だった）、逆にエンジニアやデザイナーもプロダクトマネジメントを担う。勤務先では一時期、職種の垣根をなくし、全員が作ることにも何を作るかを考えることにも関わる体制を目指した。 この出来事により、プロダクトマネージャーの存在
JetBrains Central CLI で Claude と Codex を使ってみた
はじめに JetBrains Central が2026 年 3 月 24 日に発表され、Early Access で登場しました。 Central が扱うのは、組織の中で増えていく AI エージェントです。公式ブログの表現では、エージェントは "can come from JetBrains or external ecosystems, including Claude Agent, Codex, Gemini CLI, or custom-built solutions" とされていて、JetBrains 製に限りません。それらをまたいで実行・監視・管理し、結果とコストを見えるようにする、というもの。 JetBrains Central CLI は、その入口をターミナルに用意したものです。手元の claude や codex をそのまま使いながら、通信を Central 経由に切り替
GitHubActionsでテストカバレッジ率を出力してコード品質を可視化する
Zenn初投稿！！自称コード品質保全委員会です。 GitHubActionsを利用して、以下のようにプルリクにテストカバレッジ率を出力しレビュアーにテストをやってることを可視化したいと思います。 今自分が関わっているプロジェクトでは、テストコード書かれても実際にテストの実行率は現在どれくらいなのか、ぱっと見では分からないので数字で出すようにしています。世には以下のようなサービスでテストのカバレッジを計測して、可視化するものもありますが、今回やりたいのはもっと簡易的なもの。 GitHubを使用したプロジェクトであれば、どのプロジェクトでも導入できます。 ※Codecovはprivateリポジトを扱うのは有料 Codecovを使ってカバレッジを計測する Codecov ※当記事ではPHPとPHPUnitを使用していますが、GitHubActionsを使用したBotコメントの方法などは他の言語と
Xcode 27時代のCoding Agent完全マニュアル - 5.1さらうどん
先日リリースされたXcode 27では、MCP Toolの拡充を始めAI機能が数多く強化された。僕はβ版の時代からかなりヘビーに活用していたが、思った以上に知られていなかったり、まとまっている記事が少なかったので情報を整理してみる。 この記事は、Apple Platform開発にCoding Agentを使うための現時点(Xcode 27.0 ~ 27.2)におけるベストプラクティスになっているはず。 なお、この記事でのCoding Agentとは、Claude CodeかCodexを指すが、Cursorなど他のエージェントにも応用できる。 2つのCoding Agentの利用方法 - Xcode組み込みのAgentと外部Agent まずXcodeでのCoding Agentの利用方法は2種類に大別できる。Xcode内部のGUIから利用する方法と、外部のCoding AgentからXcod
AIに実装を任せながら、Rustを学び続けたい。「Rust Learning Lab」を作りました - じゃあ、おうちで学べる
はじめに Rust Learning Labは、手元のRustコードを題材に、構文や型、所有権を説明してもらうためのCodex・Claude Code向けプラグインです。「この記号は何か」「なぜここで借用するのか」「この変更で何が変わるのか」といった疑問を、具体的なコードに沿って確かめられます。 github.com Rustを書き始めた人にも、コードは読めるけれど型や所有権を選んだ理由までは説明しきれない人にも使ってもらいたいと思っています。私が考えているのは、AIに何を任せ、何を自分で確かめるか、その判断を育てる機会を仕事の中にどう残すかということです。Rust Learning Labは、手元のコードを読み、小さく試し、判断の理由を整理するために作りました。 業務でコードを書くことが、一番の学習機会だった 以前は、私にとって業務が一番の学習機会でした。実装するには知らないことを調べる
激務だと50代くらいで本当に死ぬ…超人的だった教授も死んだ…休息を軽視しないほうがいい「マジで仕事が原因で死ぬのだけは嫌」
Rie @RieRieyftq @er_gary_er 50代ぐらいから周りで亡くなる人ぼちぼち出てきますよね。もともと血管疾患や代謝異常、がんの罹患率も跳ね上がってくる年頃なので、健康は大事 2026-10-02 21:22:30
新しい日本語推敲スキル「yomiyasu」がバズっていたので、Claudeで日本語推敲スキル3つを比べてみた - Qiita
はじめに Xで@oga_aiichiroさんが公開された、新しい日本語推敲スキル「yomiyasu」が話題になっていました。AIが書いた文章の「なんかAIっぽい」を、単語の置き換えではなく文の構造から直すスキルらしいです。 ちょうど自分もQiitaを書くとき、AIに文章の校正を頼んだあとで「整っているけど自分が書いた感じがしないな」と直すことがよくあります。そこで今回は、同じく日本語を読みやすくする natural-japanese と japanese-tech-writing も加えて、同じClaude・同じ原文・同じ指示で比較しました。 結論から言うと、3つとも文章は読みやすくなりました。ただし、どこまで手を入れるかが全然違います。yomiyasu は原文をかなり残し、natural-japanese は段落から組み直し、japanese-tech-writing は技術文書として余
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Nimbalyst: Visual Editor for Claude Code & Codex (Open Source)
