デジなべ

自社のWebサービスリリースをきっかけにWeb開発の面白さに目覚める｜以前プログラミングに挑戦するも挫折｜AI時代だからこそ、学び直し中のおばさん

[うみゆき@AI研究 @umiyuki_ai]

サカナAIがマルチエージェントオーケストレーションのFuguをリリース。何なのかというと体験としては単なるLLMのAPI。料金プランはサブスクまたは従量課金。普通のFuguと高品質のFuguUltraの２種類。Fuguというのはサービスの名前でもあり、実際にSakanaAIが開発したLLMモデルの名前でもある。独自モデル作ったりしてる分OpenRouterのFusionとかより凝ってる。基盤になってる技術は「TRINITY」と「Conductor」という二つのサカナAIの論文。Fuguは上司AIとして内部的に他社の色んなモデルを呼び出して作業させてそれらを取りまとめてファイナルアンサーを出す。具体的に内部でどのモデル呼んでるか分からんけどまあGPT5.5とかOpusとか呼んで組み合わせてるんだろう。結果としてMythosやFableに迫るベンチスコアを叩き出しちゃってるのでAI遮断リスクに対してロバストだという。Fuguの狙いの素晴らしい点はFuguユーザはもうFableがいつ再公開されるんや～とかGPT5.5が遮断されたらどうしよう～みたいな個別的リスクに悩まされる必要が無いという点。サカナAIはFuguが内部的に呼び出すモデルのデッキ構築を勝手にやって性能を最適化し続けてくれる（に違いない）もしも今後GPT5.5とかが遮断されたらその時はFuguの呼び出しモデルが差し替えられる。多少性能が変わるかもしれんけど現状の最善性能を提供し続けてくれる（ハズだ）逆にFable再公開されたらFuguにも組み入れられてさらに性能上がるだろう。新しくGPT5.6とか出たらまた最適化していい感じに組み入れてくれるハズ。例えるならGPTとかOpusとかFableとかの個別のモデルが個別株だとしたらFuguはオルカンみたいなもん。個別株に全賭けしてる人はその会社の上昇下落でイチイチ一喜一憂するはめになるが、インデックスファンドなら組み入れ銘柄を勝手に最適化し続けてくれるので悩む必要ない。サカナAIはビジネスセンスあるのか心配だったけど現在の政府AI遮断の緊張感を逆手にとって金儲けに繋げてきてさすがに伊達じゃなく賢い

[yousukezan @yousukezan]

GitHub内部侵害は、悪意あるVS Code拡張機能が原因だったことが判明した。従業員が公式Marketplace上の拡張をインストールしただけで端末が侵害され、約3800件の内部リポジトリが窃取されたという。

GitHubによれば、従業員端末は「トロイの木馬化されたVS Code拡張機能」により侵害された。攻撃検知後、同社は問題の拡張機能をMarketplaceから削除し、端末隔離とインシデント対応を実施したが、その時点で既に内部データ流出が発生していた。

攻撃を主張したTeamPCPは、Breachedフォーラム上で約4000件の非公開リポジトリやGitHubソースコードを保有していると投稿し、最低5万ドルで販売を開始した。GitHubも「約3800リポジトリ」という主張は現時点の調査結果と概ね一致すると認めている。

TeamPCPは以前からPyPI、npm、Dockerなど開発者向け供給網攻撃を繰り返しており、「Mini Shai-Hulud」ではOpenAI従業員端末にも影響を与えていた。今回も「開発者が信頼するツール」を侵入口にする典型的サプライチェーン攻撃だった。

GitHubは顧客データ侵害証拠は確認されていないとしているが、VS Code Marketplaceでは過去にも悪性拡張機能問題が繰り返されており、開発基盤そのものへの信頼性が改めて問われている。

https://t.co/5qXRmfKUCG

[Claude Code Studio @ClaudeCode_love]

【保存版】
Anthropicの社員がオススメし、海外Xでも異常にバズっていた
Claude Codeの新しい活用法、
「HTMLファースト思考術」
について記事を書きましたああああ！！！💪🔥🔥

今回もマジで有益なので絶対に見てください👇

Claude Codeを使っている人の多くは、
まだMarkdownで計画書・仕様書・レポートを出していると思うんですが、

正直それ、かなりもったいないです。
Claude Codeの出力が高度になるほど、
Markdownだけでは

・読みにくい
・伝わりにくい
・図解しづらい
・共有しても読まれにくい

という限界が出てきます。
でもHTMLなら👇

・図解できる
・色分けできる
・タブで整理できる
・ボタンやスライダーも作れる
・そのままブラウザで共有できる
つまり、
“読まれる成果物”として出せる。
今回の記事では、
AnthropicのClaude Codeチームの中の人が語っていた
「MarkdownではなくHTMLで出力する」

という考え方を、
具体的なプロンプト例まで含めて全部まとめました。

Claude Codeをただのコード生成ツールで終わらせたくない人は、
絶対に一回見てほしいです👇

[AI駆動塾 @L_go_mrk]

https://t.co/6d54Wo0bNR

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📝Claude Codeの生みの親、Anthropic社のBoris Cherny氏のプレゼン動画が、10ヶ月たった今も
Claude Codeをはじめる人のバイブルになってる。
https://t.co/cGXhMqrxSo

正直、Claude Codeをはじめるなら、まずはこれを見たほうが良い

「Claude Codeは1行ずつコードを補完するためのものではない。完全に自律的なエージェントだ」

何となくわかっているけど、うまく説明できない…

非エンジニア視点で特に抑えておきたい、Claude Codeの『12の基礎』をスレッドでまとめた
※個人的に最近のTipsも加えてみたよ

①「エージェント型」の本当の意味
②セットアップは驚くほど簡単
③「音声入力」というプロ技
④まずは「質問」から始める
⑤「とりあえず」ではなく「計画」
⑥AI専用のルールブック（CLAUDE.md）
⑦CLAUDE.mdの「3つの置き場所」
⑧AIに「自己チェック」させる
⑨面倒な作業はすべて丸投げ
⑩画像から一瞬でコード化
⑪社内ツールとの連携（MCP）
⑫セキュリティの絶対的な安心感

以下、一つずつ解説していく🧵

[Haruki Yano / Haruma-K @harumak_11]

フレームワークではなく、基礎を学ぼうという記事より

・フレームワークの移り変わりは激しいし、AIの登場によりさらに速くなっていく
・急いで新しいフレームワークを学ぶのではなく基礎を学ぶ時間を作るべき
・プログラミング言語が異なっても、設計の匂い（design smell）は変わらない。悪い命名はどの言語でも悪いし、デザインパターンや設計の原則は似通っている
・だから、そういったことを学ぶべき

・AIの登場により、エンジニアの仕事が単純に減るのではなく、ソフトウェアの需要はむしろ増える、一方でエンジニアに求められるスキルの水準は上がる
・人間がやる仕事は抽象度が上がり「システムを理解すること」「アーキテクチャ上の決定を下すこと」「トレードオフを判断すること」「意図を表明すること」になる
・かつてコンパイラーが登場した時も、クラウドコンピューティングが普及した時も、エンジニアの仕事はなくなると言われてきた
・しかし実際には仕事の抽象度のレベルが上がり、ソフトウェアの需要と雇用は爆発的に増えた。それと同じこと
・「プロンプトエンジニア」ではなく、「エキスパート・ジェネラリスト」が求められる

・学習については80/20ルールを採用すべき
・学習時間の80%を基礎的なトピックに当て、20%をフレームワークやライブラリ、ツールに使う
・なぜかというと、フレームワークなどはどちらにせよ実務の実際の問題の中で学ぶことになるから
・一方でクリーンなコードや優れたシステム設計は、誰かが教えてくれるものではないから

・ここでいう基礎とは、以下のような項目を指す
1. アルゴリズム
2. データ構造
3. ソフトウェア設計とアーキテクチャ
4. デザインパターン
5. 分散コンピューティングのパターン
6. テスト
7. システム設計
8. クリーンなコード

https://t.co/3OJltnMMow

[AI駆動塾 @L_go_mrk]

https://t.co/WAgARMGnKq

[コムテ @commte]

Anthropic 社内のマーケティングチームが Claude Code をどう使ってるか、公式が事例を出してた
Claude Code で Figma プラグインや MCPサーバーまで自作して広告運用を自動化してる

やってることがえぐい（真似できる）

◯ Google Ads の CSV を読み込んで、成果が悪い広告を自動特定 → 見出し用（30文字）と説明文用（90文字）の 2 つのサブエージェントで、数百本の新しい広告を数分で生成

◯ Figma プラグイン → 広告バリエーションを最大 100 パターン自動生成

◯ Meta Ads の MCP → Claude Desktop から直接キャンペーンの成果を確認。タブ切り替え不要

◯ 過去の実験結果を記憶するメモリシステム → テストするたびに精度が上がる仕組み

結果、広告コピーの作成が 2 時間 → 15 分に短縮。クリエイティブの生産量は 10 倍

ポイント

- API があるツールの繰り返し作業を狙う
- タスクごとにサブエージェントを分ける。1つのプロンプトで全部やらせない
- いきなり Claude Code で書かない。まず Claude .ai でワークフロー全体を設計してから渡す

エンジニアじゃなくても、Claude Code でここまでできる時代になってるよね

[Oikon @oikon48]

Claude Code のデスクトップ版が大幅にアップデート。大きく分けて４つの機能が入りました。

1. Server Preview機能:
デスクトップ内でdevサーバーを自動起動して、プレビュー画面を表示できるように（CursorのBrowser tabに近い）。Preview内のコンポーネントを指定して指示も可能。

2. ローカルコードレビュー:
プッシュ前に「Review code」ボタンを押すだけで、Claudeがコード内にインラインコメントを挿入（バグ・問題点を指摘）

3. PR監視・自動処理:
PRを開くとClaudeがバックグラウンドでCIを常時監視。
• auto-fix: 失敗したら自動で修正を試行
• auto-merge: 全チェック通過したら自動でマージ

4. セッションモビリティ:
作業セッションがデバイス間を自由に移動可能
• CLIセッション → /desktopコマンドでデスクトップアプリへ
• デスクトップからクラウドにプッシュすれば、Web版やスマホから続きを即開始

[Nav Toor @heynavtoor]

BREAKING: AI can now build financial plans like Goldman Sachs wealth advisors (for free).

Here are 12 insane Claude prompts that replace $5,000/hour financial planners (Save for later)

[デジなべ @digital_nabe]

汎用性: この手法で学習すると、単に数学ができるようになるだけでなく、その推論能力が他の分野の回答にも波及（汎用化）することが示されました。

デファクトスタンダード: 昨年発表された推論特化型モデルのほとんどが、このR1の手法を参考にしていると言われるほど、業界の標準となりました。

[デジなべ @digital_nabe]

いまさらですが、目からウロコだった。

DeepSeekR1が示した
「RLVR（強化学習による推論向上）」について
数学やプログラミングのように「答えが正しいかどうかが明確（報酬基準が明確）」な分野で強化学習を行うことで、推論能力を飛躍的に高めるものでした。

#DeepSeek

[デジなべ @digital_nabe]

2026年AI動向解説↓で一番面白かった話
【DeepSeek新モデル #v4:2月発表予定】
昨年、推論力向上の方法「RLVR」を公開し、“AIはどう賢くなるか”をオープンにした #deepseek。
次は土台そのものを変える新アーキテクチャを示唆。
米BigTechより基盤技術改革に前向きな姿勢。
https://t.co/HnX8qOtAiA

[タランチュラ | データサイエンティスト @tarantula_ds_]

【SQLチートシート】
SQLを攻略するためのチートシートを作成しました。
この画像にあるコマンド等を操れたら、SQLは習得したと言っても過言じゃない！

SQL実行例まで載せたので、是非チェックしてください！

[ML_Bear @MLBear2]

OpenAIがGPT-5-Codexを突如リリースしました！
要点を箇条書きでまとめました😇

【主な特徴】
・GPT-5をエージェント型コーディングに最適化
・実世界のソフトウェア開発タスクで訓練
・タスクの複雑さに応じて動的に思考時間調整 (最大7時間以上自走)
・ChatGPT Plus以上で利用可能

詳細はスレに↓

[デジなべ @digital_nabe]

👀💻 Apple梅田で、こんな可愛いPCケースに出会いました💛

#Herschel はカナダ🇨🇦ブランドらしいです。持ち歩くのが楽しみ！

#Apple梅田
#Herschel

[デジなべ @digital_nabe]

日本の事業会社の多くは自社にIT技術者を持たず、システムはIT企業に丸投げ。さらに下請け構造で、開発費は“人月”（人数×期間）で算出される仕組み。共通ツールやAIなど最先端技術への投資は進まず、非効率な構造が温存されていると…

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

【日本のIT、労働生産性はG7最下位】
技術者2割増えても稼ぎは伸び悩み
https://t.co/MnCtS5tFJG

[デジなべ @digital_nabe]

今年1月からプログラミング再挑戦。挫折経験アリ。でも、手を動かせば少しずつ進める。
飽きないように家庭教師形式＋#Progate（復習用）で楽しく継続中。もちろん、AIコーディングもやってみたい。

[d @d_1d2d]

GoogleがGoogle I/Oの内容を10分にまとめてくれました。
助かります。
（日本語字幕付けました。）

[AGIラボ @ctgptlb]

【速報】OpenAI、ターミナル用AIエージェント「Codex CLI」をOSSで公開

主な特徴と機能：
・コード理解・編集,コマンド実行,アプリ構築をターミナルで完結
・マルチモーダル対応
・手書きスケッチ、Figma等から直接Webアプリ等を実装可能
・npmで即時インストール可
https://t.co/pdtICEF5yt