GitHub CopilotにMicrosoftの軽量コーディングモデル「MAI-Code-1.1-Flash」が追加 — 画像からのコード生成に対応し、前世代より73%安価に
「週46分の節約」は人件費削減にならない — コスト意識の高い大企業がAI導入に慎重になるコスト構造の現実
7月26日、LowEndBoxが「The Economics of AI and Why Cost-Conscious Companies Hate It」と題した記事を公開した。AIが「効率化」をもたらすことは広く信じられているが、コスト意識の高い大企業ほど導入に慎重になっているという逆説的な現実を、コスト構造の観点から鋭く分析した内容だ。なお、LowEndBoxはVPS・格安ホスティング情報を専門とする技術系メディアだが、近年はAIインフラのコスト問題など、エンジニア・IT担当者が実務で直面する経済的課題についても積極的に論考を掲載している。本記事もその流れに位置する。 7月26日、LowEndBoxが「The Economics of AI and Why Cost-Conscious Companies Hate It」と題した記事を公開した。AIが「効率化」をもたらすことは広く信
AIの推論モデルが無限ループに陥る「ドゥームループ」をループ開始の1トークンだけ修正して解決する手法「Antidoom」をLiquid AIがオープンソース公開
「Wait」「Alternatively」といった談話標識（discourse marker）は、推論の方向転換や検証ステップとして本来は有用なトークンだ。しかしモデルが不確実性を抱えて行き詰まると、これらが「とりあえず使いやすいフォールバック」として繰り返し選ばれ、ループを引き起こす。さらに、推論モデルは出力の安定性を重視して低温度サンプリング（temperature≈0）で動作するため、一度ループに入ると脱出口がなくなる。ループが発生すれば、モデルが正解を導ける問題でも答えに辿り着けず、評価スコアを丸ごと失う。 Antidoomの核心：ループ開始トークン1つだけを修正する Antidoomのアプローチは、ループが始まる最初のトークン1つだけを狙い撃ちにするという点で際立っている。モデル全体を再訓練するのではなく、ループを引き起こすその1トークンの確率分布だけを調整する。 ループ検出のロ
GitHub Actionsの脆弱な構成の検知ツール、任せられる範囲と人が見極めるべきリスク - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの佐藤(@Nick_nick310)です。 これまで公開した記事にて、GitHub Actionsにおける攻撃手法や防御策、緩和策を解説してきました。 Vol.1: 相次ぐGitHub Actions 侵害から学ぶ、初期アクセス手法と開発者が知っておきたい対策 - GMO Flatt Security Blog Vol.2: GitHub Actions 認証情報ごとのリスクから読み解く、権限昇格パターンとその対策 - GMO Flatt Security Blog Vol.3: OIDC・Trusted Publishing でも残る、GitHub Actionsの認証情報の漏洩リスクと軽減策 - GMO Flatt Security Blog 一方で、個々の脆弱性パターンと対策を把握できたとしても
【GitHub Actions】actions/checkout には persist-credentials: false を設定するべき
on: push jobs: example: runs-on: ubuntu-latest steps: # persist-credentials 未設定 - uses: actions/checkout@de0fac2e4500dabe0009e67214ff5f5447ce83dd # v6.0.2 # `${{ github.token }}`, `${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}` を使用せずに # ファイル経由で GitHub トークンを抜き取る - run: | GH_TOKEN=$( cat "$RUNNER_TEMP"/git-credentials-*.config \ | awk 'NR==2 {print $5}' \ | base64 --decode \ | cut -d: -f2 ) # 最初の 10 文字だけ出力 echo "gith
【必須】GitHubとnpmで脆弱なパッケージを入れないための防御設定 8選 - Qiita
はじめに こんばんは、mirukyです。 2026年3月31日、npmの Axios パッケージ（週間1億ダウンロード）がサプライチェーン攻撃を受けました。攻撃者はメンテナーへの標的型ソーシャルエンジニアリングでセッションを乗っ取り、悪意ある依存 plain-crypto-js を注入した axios@1.14.1 と axios@0.30.4 をレジストリに公開しました。このパッケージは postinstall フックで多段階RATを展開し、macOS・Windows・Linuxすべてに対応する本格的なバックドアを設置するものです。影響はOpenAIのmacOS署名パイプラインにまで及び、証明書のローテーションが実施される事態となりました。 OWASP Top 10:2025でも Software Supply Chain Failures（サプライチェーンの障害）が第3位 に新設される
GitHub App の秘密鍵を AWS KMS に閉じ込める
はじめに こんにちは konippi です。 2026 年 3 月、脆弱性スキャナーのTrivy が侵害されたことは大きなニュースとなりました。攻撃者は GitHub Actions ワークフローの設定 pull_request_target を悪用して PAT を窃取し、Trivy の公式リリースにクレデンシャルスティーラーを注入。数千の CI/CD パイプラインに影響を与えました。同時期に axios の npm パッケージ侵害や、 prt-scan キャンペーンも発生しています。 これらに共通するのは、信頼されたソフトウェアサプライチェーンの一部が侵害され、ソフトウェアの配布チャネルを通じて被害が大規模に伝搬するという構造です。中でも Trivy と prt-scan は、GitHub Actions の pull_request_target トリガーの設定不備を起点とした攻撃でし
ハーネスエンジニアリング、それGit Workflowをbashで書き直してるだけでは
結論から言う 2026年3月、AIエージェント界隈で「ハーネスエンジニアリング」が急にバズった。Anthropic、OpenAI、逆瀬川さん、Martin Fowler、arXiv論文、Zennの解説記事が大量に出た。 全部読んだ。 で、気づいたことがある。これ、Git Workflowをbashで書き直してるだけじゃないか？ 🗺️ まず、誰が何を言っているのか Mitchell Hashimoto（HashiCorp共同創業者）— 名付け親 2026年2月、ブログ記事 "My AI Adoption Journey" でこの言葉を作った人。 エージェントがミスを犯すたびに、二度とそのミスが起こらないような仕組みを作ること いい定義だと思う。問題は、この「仕組み」が何を指すのかを全員が都合よく解釈し始めたことだ。 Anthropic公式 — 長時間エージェントのコンテキスト消失問題 長時
GitHub Actions 互換のローカルタスクランナーを作った
TL;DR - ローカル実行できる GitHub Actions Runner GitHub Actions のワークフローをローカルで実行するツール actrun を作りました。 MoonBit で書いてクロスコンパイルしてるので、 npx, native, docker いずれでも使えます。 # npx（インストール不要） npx @mizchi/actrun .github/workflows/ci.yml # curl curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/mizchi/actrun/main/install.sh | sh # npm npm install -g @mizchi/actrun # Docker docker run --rm -v "$PWD":/workspace -w /workspace ghcr.io/
PRを送るだけでリポジトリを「乗っ取れる」？GitHub Actionsの危ない書き方を実際に検証してみた (hackerbot-claw)
こんにちは！エーアイセキュリティラボのはるぷです。 2026年2月下旬、オープンソース界隈を揺るがす自動攻撃キャンペーンが実施されました。ターゲットとなったのは、誰もが名前を知るような大手企業のプロジェクトを含む主要なリポジトリ群。攻撃の主導者は 「hackerbot-claw」 と呼ばれる、AI（Claude-Opus-4.5）を搭載した自律型セキュリティ調査エージェントです。 このボットはわずか1週間で、7つのターゲットのうち少なくとも4つでリモートコード実行（RCE）に成功し、書き込み権限を持つGitHubトークンを外部へ流出させました。 このStepSecurityの解析レポートを読み、私は自分のテスト用リポジトリ(private)で、攻撃手法を実際に再現・検証しどの程度簡単にできてしまうのかを調べてみました。 脆弱性の仕組みとリスクが大きくなる条件 実際にGitHub上で、多くの
hackerbot-claw: An AI-Powered Bot Actively Exploiting GitHub Actions - Microsoft, DataDog, and CNCF Projects Hit So Far - StepSecurity
A week-long automated attack campaign targeted CI/CD pipelines across major open source repositories, achieving remote code execution in at least 4 out of 7 targets. The attacker, an autonomous bot called hackerbot-claw, used 5 different exploitation techniques and successfully exfiltrated a GitHub token with write permissions from one of the most popular repositories on GitHub. We're entering an
git の次の時代のバージョン管理システム jj (jujutsu)
jj ブームはすぐそばに? 最近、にわかに jj (jujutsu) が話題だ。 jj は、Google の Martin von Zweigbergk 氏が 2019 年に開発を始めたバージョン管理システム (VCS) だ。2022年のカンファレンス「Git Merge 2022」では、 jj は Google 社内でも利用されていると紹介されている。 私は jj の存在を知ってはいたが、 git で特に困っていなかったことや、プロジェクト名がネタっぽかったことから、それほど興味を惹かれなかった。 最近、AIコーディングエージェントを使っているうちに、 git でのバージョン管理が今の開発スタイルに合わないと思うようになった。ファイルを書き換えることの負荷が大きく下がった。予期しない大きな書き換えが頻繁に起こるようになった。コミットしたけど少し直したくなることが増えた。自分で git 操
Visual Studio Code: `.github` フォルダ仕様リファレンス
本記事で紹介する 「プレースホルダー構文（${selection} や ${input} 等）」は, 現時点で Visual Studio Code / GitHub Copilot における独自の連携仕様です。Cursor, Windsurf, Trae といった他社エディタでは, 同様の機能を @メンション や独自のルールファイル（.cursorrules 等）で実現しており, ${...} 構文をそのまま利用することはできません。 動作フローの視覚化 ユーザーの入力（トリガー）の種類によって、どの設定ファイルが読み込まれるかの分岐は以下のようになります。 2. ディレクトリ構造の視覚化 .github フォルダの標準的なディレクトリ構造は以下の通りです。 .github/ ├── copilot-instructions.md # プロジェクト全体の「共通の掟」 ├── instru
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Cloudflareが「自社で使っている社内AIワークスペース」をオープンソース公開 — ゼロトラスト・マルチモデル対応、構築コストを省いてそのまま使える
GitHub Copilot・Claude Code・Cursor・Windsurf——4大AIコーディングツールを実践比較、あなたのプロジェクトに合うのはどれか
サブスク不要のオープンソースAIコーディングエージェント7選 — CursorやGitHub Copilotの代替として本当に使えるか
Microsoft、GitHub Copilot本番環境で直接訓練したコード生成AI「MAI-Code-1-Flash」発表 — Claude Haiku超えを60%少ないトークンで実現
Copilot is now injecting ads into GitHub pull requests. It's a disaster.
GitHub - mgechev/skillgrade: "Unit tests" for your agent skills
The rise of malicious repositories on GitHub