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AI-UX/React/TypeScriptなど

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実装に入る前に、ベテランエンジニアのように「そもそもこれは作る必要があるか」「既存のものを使い回せないか」と自問することで、コーディングエージェントが生成するコードの量をかなり減らせるらしい
使ってみよう
https://t.co/q418dzLdl1

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そうなのか

“また第二言語の取得は脳のアンチエイジングにつながる。”

生成AIの進化で、対面リアルタイムの英語力の必要はむしろ爆上がりしている｜茂木健一郎 @kenichiromogi https://t.co/oy1GTnWXtm

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7年も前だけどそんなストーリーがあったとは

https://t.co/ZcLVKLgGpm にお引越しを計画しています｜深津 貴之 (fladdict) @fladdict https://t.co/HChQQXdDDR

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Googleカレンダーって、予定のタイトルに時間を入れると自動で時間設定してくれるの地味に便利
https://t.co/XElo3QqQIl

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共感しかないな
>ものを選ぶうえで、大事にされていることはありますか。

妥協で選ばない、というのはずっと思っています。タオル一つ、スプーン一つでも、「これでいいか」で選ぶのをやめました。こだわり抜いたものは大事にできるし、使うだけで幸せになれる。気に入ったものだけに囲まれる空間にしようと、この家に引っ越すとき、それ以外は全部捨てました。初期投資としてお金はかかりますが、長く使えるので、トータルでは経済的じゃないか、というのが私たちの持論です。

「美術館のような家」と、暮らしの意志 — ゆち｜#PREDUCTS
https://t.co/k2y4eo6tR3

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KPIだけでは評価できないプロダクトが考えるべき Evalsという第二の評価系 / Beyond KPIs: Evals as a Second Evaluation Framework for Products #PdEConf https://t.co/HGS9rb4kZt

#speakerdeck

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より使われるサービスに。行政プロダクトのグロース戦略 https://t.co/5XkIuaZgvd

#speakerdeck

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デザインハーネス 〜AIが生成する"デザイン"の妥当性を、誰がどう担保するのか〜 / PdEConf2026 Design Harness https://t.co/6m27oI3mWk

#speakerdeck

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わかるな〜何を良しとするのか、を決めるのが大変

“Evals設計は、自社の組織の曖昧さをあぶり出します。「AIに何を任せるか」を考えようとした瞬間、自分たちが何を「良し」としてきたかを言語化しないといけなくなります。そして多くの組織は、それを言語化できないことに気づきます。Evalsの設計で本当に難しいのは、AIの精度評価ではなく、自社の自己理解の解像度なのです。”

KPIで測りきれないものを技術者ぶってEvalsでどうにかしようとしたらベテラン同士で正解が割れた｜Aki @LoveIdahoBurger https://t.co/FBQVPXEMg9

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面白い考察！

[Jun Rekimoto: 曆本純一 @rkmt]

研究力は偏差値なのか、というのは興味深い課題。そもそも偏差値が正規分布なのがポイントで、これは各科目点数の足し算だから（また、満点以上は取れないので上限はクリップされる）。A+B+C+...が正規分布になる。一方、社会人の能力や研究力は能力の掛け算的で、地頭x努力x行動力ｘ交渉力ｘ環境... みたいに。とすると社会人力は対数正規分布になる（実際、年収は対数正規分布、さらに高額所得者はべき分布、いわゆるlong tail型）。入試だと「行動力」「交渉力」のような要因は測定しにくいのと、足し算で合計してしまうことで能力とのずれが生じる...

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Web Sustainability Guidelines（WSG） | 株式会社ミツエーリンクス #docswell
https://t.co/VDFpKn0XEC

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@hashimototetsuo リアルタイムで聴いてましたが、めちゃ勉強になりました！
特にハーネスの限界を知るための「評価不可」と返す仕組みは目から鱗でした🫢

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「AIを全員に配った組織」の生産性が落ちるとき - 🐴 (馬) https://t.co/LJVFxCFnx4

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「Herdr」を使い始めたら、もう他のターミナルには戻れなくなった｜Nao8 https://t.co/yEXQPrvFH1 #zenn

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W3Cって門扉広かったんだな...
GAFAMの方々中心に構成されているものと思ってた
https://t.co/NlhdtsiVSS

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このあたりめっちゃ勉強になった
・AIの出力を修正するためにはバージョン管理が必須になる
・ユーザがプロンプトやコンテキストを変えられるようなカスタマイズ性の高いプロダクトの場合、エンドユーザがAIの実行結果を評価できるようになる必要がある
・AIが精度を出せない場合のために、ユーザが代わりに業務を実行できる導線は必要

AIを組み込んだプロダクトってこれまでにない体験を提供できる一方、実運用を考えた時のコストはやっぱ高いよな
https://t.co/3hRKzcCDjO

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なるほど、このあたり特にありがたい実践知だ

“レビューは「必ず直すべき違反」の件数だけで合否を判定し、修正ループには上限を設けています。上限を超えたら残件リスト付きで人間に返す。AI同士の無限往復でコストが溶けるのを防ぐためです。

また、最後にクロスレビューを実施し、ページ間の遷移や機能同士のデータ設計に矛盾がないかを、画面を横断してチェックします。1画面ずつのレビューでは拾いきれない不整合を、ここで検出する仕組みです。

”

開発を速くする、ハーネスで支えるコードプロトのデザインプロセス｜Money Forward Design https://t.co/RWAY1znRmK

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ガウディがAIとソフトウェア開発にヒントをくれた｜川邊悠紀 https://t.co/etJ8NPVFgI

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【入社エントリ】 LayerXに1人目デザインエンジニアとして入社しました｜トビ / Kazuhiro Tobita @0b1tk #入社エントリ https://t.co/qPkIp2X78q