フォーク爆弾が私たちを救った
LiteLLMの攻撃者は1つの実装ミスを犯しました。そのミスこそが、47,000件のインストールが46分で発覚した唯一の理由です。
AI & Technology執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
エージェントが賢くなったのではない――プロジェクトが変わったのだ
モデルはセッション1とセッション500の間で同じです。変わったのはプロジェクトです。これがAI生産性の議論全体を再構築します。
AI & Technologyハンドオフドキュメント：セッションをまたぐエージェントメモリ
診断は4日間で3回の修正を経て、14秒から108ミリ秒へのページ読み込み短縮を導きました。ハンドオフは、エージェントが持ち得ないコンテキストを運びます。
AI & Technologyエビデンスゲート
「〜だと思います」や「〜のはずです」はエビデンスではありません。すべての完了報告にはファイルパス、テスト出力、または具体的なコードが必要です。AIがもっともらしい出力を生成する時代における、証明の規律について。
AI & Technology品質だけが唯一の変数である
時間、コスト、リソース、労力は制約ではありません。問いは「何が効率的か」ではなく「何が正しいか」です。AIエージェントと共に構築するための哲学。
AI & Technology深夜の稼働
深夜0時から午前6時の間に、Googlebotは21,000ページ、Bingbotは10,000ページをクロールし、包括的チェックが15,000ページを処理します。サイトは午後3時よりも午前3時の方が活発です。
AI & Technology寝る前に実行すること
毎晩、15,000ページをチェックし、TTFBを計測し、キャッシュを検証し、サイトマップをクロールする。おやすみ前のルーティンにこそ、運用規律が宿ります。
AI & Technology17,000のシグナル
私のVaultにはarXiv、Semantic Scholar、HN、NVD、その他9つのソースから収集した17,900件のシグナルがあります。大半はノイズです。そのノイズが、シグナルとは何かを教えてくれました。
AI & Technologyテイストはインフラである
エージェントが生成するアウトプットが増えるほど、品質の上限は美的判断をシステムにどれだけ組み込めるかで決まります。テイストはクエリ可能になったとき、スケールします。
AI & TechnologyAIエージェント研究：Claudeが33の攻撃手法を上回る
Claude Codeが自律的に敵対的攻撃を発見し、MetaのSecAlign-70Bに対して100%の成功率を達成。96回の反復で公開済み33手法すべてを上回りました。
AI & Technologyコンパウンドコンテキスト：AIプロジェクトは長く関わるほど良くなる理由
AIエージェントで解決した問題はすべてコンテキストとして蓄積され、次のセッションがそれを利子付きで引き出します。これがコンテキストの複利効果です。
AI & Technologyサプライチェーンこそが攻撃対象領域である
Trivyが侵害された。次にLiteLLM。そして46分間で47,000回のインストール。AIサプライチェーンは設計通りに機能した。
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