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AI

開発

x.com/ctatedev/status/2116323148706771302 XユーザーのChris Tate（@ctatedev）さんこれよさそうなので試しまちゅ
cerebralvalley.ai/e/built-with-claude-japan2026 Built with Claude: Japan 2026 – Cerebral Valley Anthropic公式が、なんと日本で初めてハッカソンを公式主催！これは皆で出るしかないですね、後ほど正式案内します！
x.com/fado_dev/status/2109144060808303028 XユーザーのFado（@fado_dev）さんそうっすよね
bogus.jp/webapp_security_review.pdf bogus.jp Webアプリケーションのセキュリティ入門書、レベルの高いエンジニアの方が書いたのが無料でPDFで公開されてたこれ分割してAIに与えつつ、長時間かけてポータルにレビュー当ててみよう。
x.com/dontgiveup_26/status/2102286564521111687 Xユーザーの돈벌고영（@Dontgiveup_26）さんこれよさそう、試す。
x.com/charliermarsh/status/2099965140233847246 XユーザーのCharlie Marsh（@charliermarsh）さん OSSにコントリビュートしていると、Codexが半年間無料になる。これを機にOSSへの貢献にチャレンジしてみるのも面白いかも？
x.com/poteto/status/2102050467505430555 Xユーザーのlauren（@poteto）さんこの動画、観る元気なかったので要約して解説してもらったらいい感じだった「先月AIに2,500本のPRを作らせて本番に出した」元Reactチーム→Cursor→SpaceX AIのLauren Tan(@poteto)の38分講演を全部見たので要約します。結論から言うと「AIをどう信頼できる状態にするか」の話。 ▼ 前提・PR＝「このコード変更を取り込んで」という提出物。普通のエンジニアで月数十本・エージェント＝指示を受けて勝手にファイルを読み書き・実行して仕事を進めるAI ▼ 主張：すべては信頼の問題 AI活用には段階がある。 1〜5体を見張って逐一訂正する段階から、100体を同時に走らせる段階に行けないのは、AIの成果物を信頼できてないから。信頼がないまま100体走らせても、ゴミPRとリグレッション（直したはずの所が別の修正で壊れる）が量産されるだけ。彼女は「ソフトウェア工場」という言葉を嫌い「ミシュランの厨房」に例える。シェフはもう自分で食材を刻まないが、厨房の設計・器具・スタッフの訓練には全責任を持つ。 ▼ 信頼を築く5つの層（一番大事なスライド） AIが間違えたとき、口で訂正するのではなく「どの層に手を入れれば二度と起きないか」を考える。上ほど強力。 1. コードベース／設計そのものを直す悪いパターンを「物理的にできなく」する。AIは目の前のコードのパターンをコピーして拡張する性質があるので、コードベース自体がAIの「お手本＝記憶」になっている。だから最重要。 2. 静的解析 Lint（ルール違反を自動指摘）、コンパイラの警告、CI（提出のたびに自動チェック）。同じミスを繰り返すならLintルールにして機械に弾かせる。 3. Rules / Bugbot / Skills Rules＝常に読ませる指示書、Bugbot＝PRを自動レビューするAI、Skills＝作業手順書パッケージ。これらは「強制」ではなく「ガイダンス」。読み飛ばされることもある。 4. Skillsでベテランの流儀を教える彼女は自作プラグイン「P-Stack」に、デバッグ・機能開発・プロトタイプの手順を詰めている。シニアがSkillsを整備するとAI全体が賢くなる。 5. スタイルガイド人間がレビューで目視するしか強制手段がない。PRが月2,500本

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www.upload-post.com/ja ソーシャルメディアAPI - 全プラットフォームに投稿 | Upload-Post SNS投稿をAPI経由で行えるツール、良さそう。今ブラウザ操作でやってたけれどこれいいな

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