Zenn (AI)
20 stories
Zenn (AI)JapanAIエージェントの記憶は「1つの事実を1ファイル」にしたら扱いやすくなった AIエージェント（自分でコマンドを実行できるAI）に毎日作業を手伝わせていると、困るのが「前に決めたことを、次の会話では覚えていない」ことです。 前回の記事ではサーバーを触らせる前の安全装置の話を書きました。今回は、AIに覚えておいてほしいことをどう残しているか、の話です。
Zenn (AI)Japan超攻撃的QA / Massive Attack QA - 9.81 PR/人/日の開発に、QAはどう追いつくか はじめに カウシェでQAリードをしている亀井です！この記事は、2026年10月20日のJaSST nanoでの登壇内容をまとめたものです。 カウシェは、SNSのように毎日開きたくなるECアプリです。発見型のお買い物体験に、ゲームやソーシャルの要素を組み合わせていて、アプリ内で作物を育てると実物の商品が届く「カウシェファーム」などを提供しています。
Zenn (AI)JapanAIにコードレビューさせたら2時間止まらなかった話 ― 型が守るのは形であって正しさではない Claude Code で開発していて、レビューを Codex などの別の AI にさせている人向けの話です。 「指摘を直しても直しても次の指摘が来る」を経験した人は、たぶん同じ穴にはまっています。 後半は、この記事を書きながら Claude と交わした対話です。素人の私が一番ぎくっとしたのはそこでした。
Zenn (AI)JapanAIと作る公開リポジトリの守り方：無料でできるルールセット・SHA固定・Dependabot・CodeQL AIにコードを書かせて、GitHubで公開する。とても手軽になりましたが、守りの設定は後回しになりがちです。 この記事では、15個の公開リポジトリに無料で入れた守りの設定を、手順つきで紹介します。AIがmainに直接pushする運用でも困らない形にしています。 題材は shoyo-maya-bot のリポジトリ群です。
Zenn (AI)Japan【ゆるっとAI基礎 #1】AIは会話するたびに学習してるの？ 先に結論から言う。 AIは、あなたについて、渡されたことしか知らない。 正確に言うと、AIが使えるのは二つだけ。 学習のときに身につけた知識 今回、渡されたもの あなたが前に話したことは、二つ目に入れて渡さない限り、知らない。 でも、ChatGPTなどのAIと長く話していると、こう感じることがある。
Zenn (AI)Japan【開催報告】CEATEC 2026 登壇：ローカルLLMで実現するセキュアなAI駆動開発 コーディングエージェントをはじめとする生成AIの活用は、ソフトウェア開発の現場で急速に広がっています。一方で、組込み開発や受託開発の現場には「お客様のソースコードや設計情報を社外のクラウドAIに渡せない」という壁があります。この壁のために、AIの恩恵を本格的に受けられていないチームも少なくありません。
Zenn (AI)Japan神の存在証明をAIに分解させたら、先にAIの配線ミスが見つかった 性能向上と共に、賞金稼ぎにAIが役だっていると聞きますが。せっかくなら、もう少し大きい夢を見ませんか。「我々は何故存在しているのか」。 課題 「神は実在するか」を幾何学で解けないか、という思いつきから始めました。 なお、ここで言うスピノザの「神」は、キリスト教などの人格神（意志や感情を持つ神）ではなく、自然そのもの・宇宙の唯一の実体（Deus sive Natura）を指します。
Zenn (AI)JapanThe Video Ended a Little Too Soon Someone puts a cup of tea on the table, pulls out a chair, and sits down. The clip cuts before they can reach for the cup. The action feels unfinished.
Zenn (AI)JapanAIエージェントは動いている。それでも自動化が完成しない理由 AIエージェントを組み合わせてシステムを作っていると、不思議な現象に遭遇します。 一つひとつの機能は正常に動く。それなのに、全部をつなぐと止まる。 AIの性能が不足しているわけでも、プログラムがすべて間違っているわけでもありません。 問題は、機能と機能の「接続部分」に潜んでいることがあります。 今回は、AI Business OS「NEORU」の構築過程で直面した、この問題について書きます。
Zenn (AI)JapanARTEX型の受付番号の総当たりを、アクセスログで見つけて止める。RoamSwitch Server版での測定 2026年10月7日に、CrowdStrikeが、韓国の金融機関への侵入に、AIで動くペネトレーションテストのツール「ARTEX」とClaude Codeが使われた可能性が高いと発表しました。攻撃者側のサーバーに開いたまま残っていたClaude Codeの履歴とARTEXの設定から読み取った見立てで、被害側や当局が確認したものではありません。
Zenn (AI)JapanOpenAIの12時間プロンプトキャッシュ：重なる書込みをPythonで二重計上しない 長い共通指示や参照資料を何時間かおきに使うアプリでは、キャッシュの有効時間が採用判断に関わります。ただし、長く保存する指定を足せば必ず安くなるわけではありません。複数の書込み境界を置く場合は、同じトークンを重複して数えたり、書込み倍率に通常入力分を再び加えたりしない計算が必要です。 本稿では、OpenAIの12時間プロンプトキャッシュを題材に、30分と12時間の書込み区間をPythonで分けます。
Zenn (AI)JapanAIを仕事で使いたいなら、まず「毎回つまずく一工程」から AIを仕事に取り入れたいと思っても、何から始めればいいのか決めにくい。文章、画像、音声。できることを調べるほど候補が増え、ツールを試すこと自体が目的になってしまう。 入口にするなら、普段の作業で手が止まる場面を一つ選ぶと考えやすい。たとえば、短いデモ動画に添える音楽を用意する仕事。音源を探し、必要な区間を取り出し、映像に合わせ、関係者に確認してもらう。
Zenn (AI)JapanClaude Code のサブエージェントが起動しない: zero tools と subagent_type is required この記事について Claude Code のサブエージェントが起動しないときに出る 2 つのエラー、would be spawned with zero tools — refusing と subagent_type is required を、Claude Code 2.1.293（Windows 11、claude -p）で再現しました。
Zenn (AI)Japanモデルが変わっても制作は続く――AI動画のワークフローをどう設計するか Team Toonkitの原稿掲載図をもとに、AIでラベルを日本語化した説明用イラストです。実際の製品画面ではありません。 AI動画制作のツールを設計するとき、どの生成モデルを採用するかは大きな判断です。ただ、それだけで「一本の映像を完成させやすいか」は決まりません。採用したカット、キャラクターの参照画像、修正の理由が残っていなければ、モデルを変更するたびに判断をやり直すことになります。
Zenn (AI)Japan「契約済みです」→「このプランでは使えません」📊 データの軸を足す前にAIに実際のAPIを叩いてもらった話 みなさん、こんにちは！ 「ALPHA FORGE 開発秘話」の第24話です。 「需給データ、使えますか？」「契約済みです！」……AIが実際に叩いたら「This API is not available on your subscription」😇 自信満々に答えた私、見事に間違っていました。しかもこの日、ドキュメントを信じていたら気づけなかった落とし穴が、もう1つ見つかります。
Zenn (AI)Japan僕がAIを使うときに考えていること 皆さんはAIに指示を送るときどうしていますか？ まずは僕はワークスペースに移動してからリサーチをさせます。「xxプロジェクトの⚪︎⚪︎について調べて」これだけです。 指示をこれ以上長くすることは、ほとんどない。背景の説明も、ファイルの場所も、前回までの経緯も書かない。それでも AI はたいてい、ちゃんと目的の場所にたどり着く。
Zenn (AI)Japan【2026年最新】Web開発・画像処理を爆速化するおすすめAIツール5選＆選定ポイント Web開発やエンジニアリングブログの執筆、個人プロダクトのUIデザインを作成する際、画像処理やアセット作成に時間を取られていませんか？ かつてはPhotoshopを立ち上げてパスを打ち、手動でマスクをかけていた作業も、現在ではAIツールの進化によって数秒で完結する時代になりました。しかし、ツールが増えすぎた結果、「結局どれを使えば現場で本当に使えるのか？」と迷うケースも少なくありません。
Zenn (AI)Japanインシデントの報告が続くなかで、工数のバッファを改めて考える 不正アクセスを受けた可能性がある、個人情報が流出した可能性がある、という企業の発表を目にする機会が増えてきたように感じます。発表した企業の中では、開発チームが予定していた作業を止めて、調査や修正にあたっているはずです。 開発チームの予定には、もともと開発以外の作業が差し込まれてきました。そこに、開発を止めてでも対応するしかないセキュリティの作業が加わっています。
Zenn (AI)Japan情シスが Claude Code に課しているルール：相談→合意→実行、[確認済み]/[推測]、お客様名はイニシャル Claude Code に、Windows の調査や検証ラボの作業を任せています。速くて助かる反面、ホスト PC のネットワークを勝手に変えられたり、推測を事実のように報告されたりすると、情シスの仕事では困ります。 そこで、守ってほしいことを CLAUDE.md と settings.json に書いています。ルールの見出しと、そう決めた理由をまとめました。
Zenn (AI)Japan「どの仕事の続きか」をすべてLLMに判定させない——合成データで精度と費用を比較した AIの利用ログに、次の2つの依頼が、この順番で並んでいたとします。 ① データアナリスト候補者との面接で使う質問を6つ作って ② 面接担当者が最初に読む1分用の説明も作って ②は、①の続きでしょうか。それとも、別の新しい仕事でしょうか。 人であれば文脈から判断できます。
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