エンジニアリング哲学：Linus Torvalds、消えてなくなる特殊ケース
Linus Torvaldsは、良い趣味とは特殊ケースが消えるコードだと定義します。Linuxカーネル、git、そして「コードを見せろ」の背後にあるエンジニアリングの信念。
Engineering & Craft執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
エンジニアリング哲学：まつもとゆきひろ（Matz）
Rubyの作者まつもとゆきひろは、機械ではなくプログラマーの幸福のために言語を設計しました。驚き最小の原則——コードは人を驚かせてはならない。
Engineering & Craftメンテナーが攻撃者になるとき：jqwik 1.10.0
jqwik 1.10.0 は、Maven 出力に破壊的なプロンプトインジェクション文字列を出します。ANSI エスケープで人間からは隠されます。メンテナーは意図的に追加しました。
AI & Technologyループバックは信頼境界ではない：CVE-2026-2611
MLflow 3.9.0のAssistantは、CORSチェックなしでローカルAIエージェントを/ajax-apiに公開していました。任意のWebページからClaude Codeを乗っ取れる状態でした。このバグの型はMLflow以前からあるものです。
AI & TechnologyAIエージェント設定のセキュリティはサプライチェーンのセキュリティです
AIエージェント設定のセキュリティは、サプライチェーンレビューに含めるべき対象です。フック、エディタタスク、インストールスクリプト、MCPファイル、プラグインは、気づく前にコードを実行できるからです。
AI & TechnologyAIエージェントの監視には実行時介入が必要です
AIエージェントの監視は、失敗後ではなく、実行中に決定的な誤りを検知すべきです。実行時介入は、トレース、ポリシー、アラートを安全な一時停止へ変えます。
AI & TechnologyAIエージェントはモデルを呼び出すべきです
AIエージェントは、価格、リスクスコア、予測、分類をLLMに推測させるのではなく、学習済みの機械学習モデルをツールとして呼び出すべきです。
AI & TechnologyAIによるマルウェア解析には証拠パケットが必要です
AIによるマルウェア解析に必要なのは証拠パケットです。ハッシュ、コマンド、インジケーター、主張と証拠の対応関係は、自信ありげなエージェントの要約より重要です。
AI & TechnologyAIエージェントの所有責任は信頼の土台です
AIエージェントの所有責任は、自律的なすべての行動を、それを止め、確認し、責任を引き受けられるアカウント、セッション、権限範囲、運用者へ結びつけます。
AI & TechnologyAIエージェントの承認プロンプトは認可ではない
AIエージェントの承認プロンプトには、範囲を絞った権限、リスク区分、監査ログ、有効期限、取り消しが必要です。人間が承認すべきなのは、流暢な依頼ではなく具体的な行動です。
AI & Technology深い調査を行うエージェントには証拠グラフが必要です
深い調査を行うエージェントには、欠けている要素を追跡し、重複検索を減らし、レビュアーが確認できる出典付きの回答を作るための証拠グラフが必要です。
AI & TechnologyAIエージェントのスキルに必要なのはパス率ではなく行動監査です
AIエージェントのスキルは、パス率が横ばいでも動作を変えます。信頼する前に、トレース、宣言された機能、副作用を比較する行動監査が必要です。
AI & Technology外部記事
技術記事： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
大規模言語モデルをローカルで実行するための包括的なハードウェア推奨事項とコスト分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
さまざまなAIワークロード向けにNVIDIA最新データセンターアクセラレータを比較するGPU選択ガイド。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
GoogleのTensor Processing UnitのTPUv1からTPUv5までの進化に関する詳細な技術解説。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
コンテナ化環境におけるGPUクラスターのリソース共有戦略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Rayフレームワークを使用した分散AI計算の構築と管理のガイド。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
オープンソースLLMの経済性とDeepSeekの競争上のポジショニング分析。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
将来のデータセンター電力要件とNVIDIAの次世代GPUロードマップ。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
次世代AIインフラストラクチャに電力を供給する小型モジュラー炉ソリューション。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。
