~AI関連記事を3行にまとめて紹介~
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発表から約2週間、いますぐ使えるAgent Skills 10選|Seiji Takahashi@ベースマキナ
話題のエージェントスキルを厳選し、すぐ使える実用案を紹介。
文書処理や開発、エンタープライズ連携のスキルを網羅。
インストールはマーケットプレイス経由、実行前にコードレビュー推奨。
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規約ベースのフレームワークはAI処理に不利だと思う - きしだのHatena
規約ベースのフレームワークはAI処理で不利になりやすい。
アノテーションは必要箇所に明示できるが、マッピングは規約依存。
Opusはケース次第だが、情報を近くに書く方がAIには有利という見方が多い。
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ChatGPT使いすぎて、文章見ると『あ、これChatGPTに書かせて一部だけ訂正したやつだな』というの..
機械的な文体が強く、感情が伝わりにくいと感じる。
人に伝えるときは自分の言葉で書くべきだと考える。
AI特有の文体には違和感があり、人間味を求める。
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2025 年に読んでよかった本
・AI本が多い2025だが、基礎を体系的に学ぶ価値を再認識。
・達人プログラマーの視点にも触れ、基礎の大切さを再確認。
・年内約300冊分を振り返り、投資・決済・思考を広く見渡した。
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GitHub - apple/ml-sharp: Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second
単一画像から3Dガウシアン表現を推定し1秒未満を実現。
1回のフォワードパスでGPU上1秒未満の実行を実現。
近距離ビューを高解像度で再現、ゼロショット汎化が強い。
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LLMの「内部表現」を可視化する:Gemma Scope 2を用いたアニメ・漫画領域での安全性メカニズム検..
最新の内部表現可視化ツールを用いた安全性検証を報告。
Gemma Scope 2とSAEの仕組みを紹介し過剰拒否の背景を検証。
高リスク語彙の特徴をNeuronpediaで比較し新たな知見を得た。
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APIをそのままMCPサーバーにするな
MCPサーバー化は処理コストと精度に影響を与える。
読み込み量の増加は選択ミスを招く恐れがある。
高レベルの統合ツール化と要約・ページングを採用する。
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AIの不用意な導入が裏目に出る理由を説明する「ドアマンの誤謬」とは? - GIGAZINE
ドアマンの誤謬は人の価値を見落としAIへ過度に置換する罠だ。
判断・文脈・顧客体験を重視する導入設計が不可欠。
現場の貢献を職務記述だけでなく評価するべきだ。
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2025年、AI時代の要件定義について考える - じゃあ、おうちで学べる
AI時代には何を作るか決める力が価値になる。
最終決断と腹を括る決意は人間が担う。
要件定義は使いやすさを具体化し合意を生む。
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AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング:Manus構築から得た教訓|Manus 公式(マ..
文脈内学習に基づくエンジニアリングの実践と教訓。
アーキテクチャを四度再構築し実践的手法を確立。
KVキャッシュのヒット率を最重要指標に遅延とコストを削減。
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Visual Studio 2026 で GitHub Copilot 用の設計ドキュメントを整備するときの注意点
AI情報は別フォルダーに用意して参照させる設計方針が良い。
Agent mode はソリューションエクスプローラーのファイルしか読めず運用コストが高い。
妥協案は .github/instructions/ 下の *.instructions.md を参照する。
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散在する社内ドキュメントをNotebookLMで「話せるマニュアル」に変える | DevelopersIO
社内ドキュメントを読み込み統合し、使えるマニュアルへ
目次を作成し章ごとに出力してドラフトを作成
矛盾点検知と実用性テストを経て公開、検索体験と保守費用を改善。
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統計から異常検知まで 〜実践につながる学習ロードマップ〜 | gihyo.jp
年末年始の休みにデータサイエンスを再学習したい人が増える。
異常検知は製造・セキュリティ・金融など様々な分野で活用される。
基礎からモデリング・実践・ビジネス適用までの学習ステップと書籍を紹介。
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【Gemini/NotebookLM】Gemini3以降で業務に役立つ生成AI実践記事13選|うえむら
Gemini3以降の実務活用記事を厳選紹介する
マルチモーダル強化・推論向上・Workspace連携が要点
NotebookLMの進化と高品質画像生成、業務活用事例を解説
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AI Police Reports: Year In Review | Electronic Frontier Foundation
2024年の警察報告AI依存の課題を指摘。
未検証・不透明・責任追及困難な報告が問題だ。
法制化の進展と現状の課題を伝える。
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ブクマカ「AIが書いたか人間が書いたかなんでどうでも良くね?お気持ち?」←これ
AIか人間かの区別より使い勝手を重視する。
反対意見をAIに生成させ論破して星を競う案。
こうしたサービスの需要があるかを探る。
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「バイブコーディング」は崩壊する? CursorのCEOが“AI丸投げ開発”に警告 - ITmedia AI+
AI任せの開発はブラックボックス化を招く可能性がある。
AIに指示を丸投げして検証せず作らせる手法は基盤を不安定にする。
段階的な活用と監視が重要だと専門家は指摘している。
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SnowflakeからBigQueryへ。アソビューがDWHを統合した意思決定の背景と展望 - asoview! Tech Blo..
データ基盤をスクラップ&ビルドする意思決定とROI最大化を解説。
2022年以降は初期構築スピード重視からコスト課題へ転換。
AI Readyを見据えLookerのセマンティックレイヤー採用と活用。
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GitHub Copilot Chat の Ask/Edit/Agent モードをコードレベルで理解して使い分ける
Askは複数のインテントを自動検出して処理を選ぶ設計。
Editはコード編集のみに集中し、特定タスクを狭く扱う。
Agentは自律実行のみを使い、拡張機能で新しいインテントを追加可能。
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Moravec's Paradox and the Robot Olympics
パラドックスは物理作業が人間に容易、機械には難しい。
π0.6調整のロボット五輪案で3金2銀達成、金課題は物理的に不可能なものも含む。
基盤訓練有無が成否を分け、52%成功・72%進捗とデータ学習を示す、参加希望は連絡を。
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Spindle 2025: AI エージェント × デザインシステムで変わる Web 開発 | CyberAgent Developers..
AIエージェントとデザインシステムでWeb開発を革新。
MCPサーバー経由でデザイントークン・アイコンを提供。
新規コンポ設計の自動化とDesign to Codeの精度向上を検証。
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AI BPO - Ambient Agent(アンビエントエージェント) + Human in the Loopで実現するAIエージェン..
AI BPOはAIエージェントが自律実行し、出力を人が確認する。
Ambient AgentとHuman in the Loopでゼロタッチ自動化を実現する。
現状はAIエージェント主体で人が補完し、精度を高める。
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Claude Code中心のAIコーディング運用:実務で効いた5つの型
並列開発を git worktree で実現、競合を最小化。
Markdownタスク管理でプロンプトをファイル化・再利用。
subagentとカスタムコマンドで実装↔レビューを自動循環。
2025年12月26日
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