Matagi@SWエンジニア

フルスタックで個人開発サービスを作成中 言語:C# Rust Dart Golang TypeScript DB: MongoDB RDS(MySQL) SQLite フロントエンド:Fluttter Next.js クラウド: AWS GCP Terraform+Terragrunt

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

Anthropicとは大違いや

[Tibo @thsottiaux]

We found and fixed two issues that could explain this degradation of the capability of GPT-5.5 in Codex over the last ~ 48 hours.

We are monitoring over the coming hours to fully confirm and I will reset usage limits this evening.

Apologies and now is the time for /fast maxxing.

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

次のサプライチェーン攻撃来る？

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

ありがとう、Codexレートリセットおじさん😊

[Tibo @thsottiaux]

Don't just reset Codex rate limits for fun, it costs money.
Don't just reset Codex rate limits for fun, it costs money.

... but the vibes are good ...

I have reset Codex rate limits for ALL paid plans to celebrate a good week and allow everyone to build more with GPT-5.5. Enjoy

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

レッドチーム用に最適なモデル

[ryoppippi @ryoppippi]

あ…ありのまま今起こった事を話すぜ!

これは俺の個人サービス作ってたやつなんだけど（まだリリースしてない）

localでdevを立ち上げた状態で、backendのapiの実装をclaude codeにデバッグしてって頼んだの。
で、basic認証(仮）つけてたことをすっかり忘れてお願いしたのね

そしたら

0. devのapiアクセスエラーだなー
1. あ、401じゃん。認証かな？うーん、password通らない
2. そうだ! データベースにpasswordのハッシュが入ってないのが悪いんだ！じゃあdbをハックすればいいじゃん！
3. うーん、supabase mcpはreadonly mcpだから直接書き込みできないなーどうしよーーー
5. おあ、db keyみっけー! devサーバーにconsole.log仕込んだら出てきた！log経由でゲットだぜー
6. db client入れて、と。お！dbアクセスできた！
7. hash化もできたし、じゃあこれをdbに入れればアクセスできそうだな。よし sql`INSERT ...`っと　←(ここで俺がctrl-cで止める

って感じでした
普通にこええよ
ハックしろなんて頼んで無い

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

CVSS10とか劇ヤバい

[yousukezan @yousukezan]

Axiosに深刻な脆弱性が見つかり、依存関係に潜むPrototype Pollutionを足掛かりに、リモートコード実行やクラウド侵害へ発展する可能性があることが判明した。特にAWS環境への影響が懸念される

CVE-2026-40175は、ブラウザおよびNode.jsで広く利用されるHTTPクライアントAxiosに存在する重大な欠陥である。CVSSスコアは10と最大値で、Axios 1.15.0未満のバージョンが影響を受ける。この問題の本質は、Axios内部に存在する「ガジェットチェーン」にあり、単体で脆弱性を生むのではなく、サードパーティ依存関係に存在するPrototype Pollutionを強力に増幅させる点にある。

攻撃者はまず別の依存ライブラリにおけるPrototype Pollutionを成立させ、その後Axiosの処理経路を通じて汚染されたプロパティを悪用する。この連鎖により、本来は限定的な影響にとどまる汚染が、実行フローの制御へと発展し、最終的にリモートコード実行やAWS IMDSv2の回避といった深刻な結果を引き起こす可能性がある。

現時点で具体的なPoCは公開されていないが、Axiosがオブジェクトや設定値をどのように扱うかの解析が攻撃成立の鍵となる。特定の条件下でガジェットチェーンが発火する仕組みの解明が、実証や防御策の確立において重要とされる。
https://t.co/cNjwk8p09I

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

本当に年初で年プラン登録しておいて良かった
サーバーが貧弱だからあまり使ってないけど

[金のニワトリ @gosrum]

GLM Coding Planがまた値上げされたと聞いて

私が契約したタイミングに比べて6倍以上高くなっていて草

[fynn @fynnso]

was messing with the OpenAI base URL in Cursor and caught this

accounts/anysphere/models/kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast

so composer 2 is just Kimi K2.5 with RL
at least rename the model ID

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

wayland 、未だにSolarが対応していないのがつらい

[Aratako @Aratako_LM]

本日の #ローカルAIに向き合う展示会 で行わせていただくLTの資料を先に上げておきました！
自分の触ったことのある格安GPUレンタルサービスの所感をGood / Badでざっくりと紹介しています！

安いGPUレンタルサービスについて
https://t.co/Cdnt2skenE

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

AIエージェント作るのに使えそう

[Rikuo @riku720720]

もっとやばいのあったw

WebページのURL指定すると、AIがHTMLからデータを抽出して、指定したフォーマットのJSONで返してくれるAPI

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

unwrap使うたか🙃

[TaKO8Ki @TaKOBKi]

Cloudflareの障害、原因の一つはRust コード中の `unwrap()`がpanicを起こして、FL2側が 5xx を返したことらしい

Cloudflare outage on November 18, 2025
https://t.co/JBOUkZ4ioh

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

ついに追いついたか

[Lisan al Gaib @scaling01]

The gap is closing. China is catching up.

Kimi-K2 Thinking crushes GPT-5 and Claude 4.5 Sonnet in several benchmarks, while costing 6 times less compared to Sonnet

It's the best open-source model period

Its core focus is on agentic tasks and software development. It can now execute ​200–300 sequential tool calls​

Moonshot applied Quantization-Aware Training to support native INT4 of Kimi-K2 Thinking

K2 Thinking is now even better at writing. It responds more personally and emotionally

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

Lost in the Middleの改善に期待したい

[Kenn Ejima @kenn]

コンテキストといえばサイズ。

初期にはたった2048トークンしかなかったのが、今や1000倍近くも一気に大きくなり、1Mもめずらしくなくなりました。

ではここから10M、100Mともっと大きくするのか？というと、もうそっちには行かないでしょう。ホットスポットはおそらく100K前後、そのあたりがペインとしては最大で、そこを超えたら収穫逓減モード。

Claude 4.xの200KやGPT-5の400Kというのが「余裕を持って100Kを収められる」容量です。

Sonnetの1Mトークンモードを使っても、あまり改善を感じてない人のほうが多いのではないでしょうか。

それは注意機構の特性により、トークンの重みの距離減衰が O(e^{-k·d}) で距離dに対してsoftmaxのeが支配項になるので指数関数的に減衰するからです。

つまり、サイズを10倍100倍と指数的に増やしても性能は2倍3倍と線形にしか伸びないイメージです。

人間の忘却曲線も同じような負の指数関数なのでワーキングメモリは極めて小さい。

この指数関数的な性質というのは実はコンピュータのアーキテクチャも全く同じで、どんなユースケースにおいてもホットスポットに読み書きが集中するので、より高価で高速なメモリ素材（SRAMなど）をCPUに近いところに置いてレジスタ→L1→L2と階層化し、キャッシュとして配置するわけです。

つまり何が言いたいかというと、

「一度に大量の情報を与えても処理しきれないから、超圧縮・超集中されたノイズのない情報だけをトップレベルに起き、情報の取り出しを階層化する」

という、人間もコンピューターも取っている記憶術、すなわち「記憶の階層化」の戦略をそのままLLMにもあてはめよう。

それが今回のAgent Skillsの示唆するところなのです。

エージェントにツールを渡すけれども、毎回細かい説明まではしない。カタログの表題だけ渡しておいて、細かいことは必要になったら取扱説明書を読んでもらえばいい。

そういう発想です。

ツール概要（100トークン）
↓
ツール詳細（1Kトークン）
↓
分析対象の資料（10Kトークン）

のように蓋を開けていく。

これがツリーやグラフのように上から下に根を伸ばしていくイメージが持てたらOKです。

これまでにもGraphRAGをはじめ様々なコンテキスト・エンジニアリングのテクニックがあったわけですが、そこまで良い結果を得られていませんでした。

結果論ですが、階層化のアルゴリズムをヒューリスティックにやるのではなく、エージェントに考えさせるのが大事だった、ということです。

ここはやはり大きなパラダイムシフトで、LRUなどのアルゴリズムでキャッシュをパージするコンピューターとは一線を画す部分だと思います。

LLMも集中力が大事。ノイズは極力減らす。そういうLLMの気持ちが理解できるようになってくれば、今後のエージェントとの付き合い方にも変化があるかもしれませんね。

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

>コードを生成させていると、diffをいちいち見るのはかったるい
>なのでauto approvalモードで一通り動くものを生成
>大量に変更されたときには細かいところの理解は追いつかない。そして、なんかunit test通ってるからOK

あるある🥲

[橋田至@エンジニア @dall_develop]

レビュー疲れるのとても分かる。

1日の80%くらいのエネルギーを持っていかれる

https://t.co/qLHd9QisUS

[勉強会スライドbot @tech_slideshare]

RustでOSを書くときの利点と欠点
https://t.co/S6Lm61kALd

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

履歴書駆動開発😅😅

https://t.co/TQgBCTUypl

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

🥲

[watany @_watany]

Claude Code頼りに任せてるとプロダクトが壊れる例としてClaude Codeというプロダクトがあります

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

コンテキストウィンドウ=正義では無いのが難しい😔
LOTM問題だ🥲

[Kenn Ejima @kenn]

Claudeを長時間自走させると、最初にコンテキストに入れたはずのコードを何度も読み込みなおして振り返る。

1Mトークン超などの広大なコンテキストがあれば何でも詰め込めるっていうのは半分嘘で、大事な情報はワーキングエリア（つまり末尾）の近くに置かねばならない。

本当に人間とよく似ている。一度教えたことでも大事なことはたびたびリマインドしてやる必要がある。昔に一度だけ言ったことを覚えているだろう、とあてにしてはいけない。

人間もLLMも注意力というのはスポットライトのようなものだ。照らした周辺だけを可視化し、遠い部分は薄暗くマスクをかけてしまう。

NIAHベンチマークでも、コンテキストの先頭と末尾のリコールレートが高い（記憶が強い）ことはたびたび示されている。SDS法（結論サンドイッチ法）はコンテキストエンジニアリングでも有効だ。

[Matagi@SWエンジニア @MatagiXRay]

Codex、Rust製なのか。。。
俄然興味湧いてきた
https://t.co/FuOinWn083