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ChatGPT Memoryを業務で使うなら、導入前に「覚えさせてよい情報」と「Temporary Chatに逃がす情報」を分けるだけで運用しやすくなります。

詳しくは記事で → https://t.co/pvFbKu2r0P

#ChatGPT #生成AI #業務効率化 #AI研修

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🧠 ChatGPTの前提説明を毎回やり直す時間、減らせます。

新しいMemoryは、案件背景・好み・制約を会話から整理して次回の回答に反映。
営業資料、研修設計、競合調査みたいな継続業務ほど効きます。

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便利さ���裏で注意点もあります。

OpenAI FAQでは、Memory Sources に past chats / saved memories / custom instructions が表示され、Plus/Proでは library内ファイルやGmail接続が情報源に入る場合があります。
機密業務は Temporary Chat 前提が安全です。

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元: https://t.co/bKXc1k0l8x

[Andrew Ng @AndrewYNg]

I'm excited to announce Context Hub, an open tool that gives your coding agent the up-to-date API documentation it needs. Install it and prompt your agent to use it to fetch curated docs via a simple CLI. (See image.)

Why this matters: Coding agents often use outdated APIs and hallucinate parameters. For example, when I ask Claude Code to call OpenAI's GPT-5.2, it uses the older chat completions API instead of the newer responses API, even though the newer one has been out for a year. Context Hub solves this.

Context Hub is also designed to get smarter over time. Agents can annotate docs with notes — if your agent discovers a workaround, it can save it and doesn't have to rediscover it next session. Longer term, we're building toward agents sharing what they learn with each other, so the whole community benefits.

Thanks Rohit Prsad and Xin Ye for working with me on this!

npm install -g @aisuite/chub

GitHub: https://t.co/OCkyxXQMCq

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Context Hub を発表します。これは、コーディングエージェントが必要とする最新の API ドキュメントを取得できるオープンツールです。インストールして、シンプルな CLI 経由で厳選ドキュメントを取ってくるようエージェントに指示できます。（画像参照）

これが重要な理由: コーディングエージェントは古い API を参照しがちで…

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1GB級ローカルAIをどこから試すべきか迷う人向けに、判断基準とチェックリストまでまとめました 👇

https://t.co/3DDJgMWKxF

#Gemma #ローカルAI #生成AI #AI導入

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🚀 Gemma 4を1GB級まで軽くできる更新が出ました。

ローカルAI検証のハードルがかなり下がります。QATで何が変わるか、Q4_0とmobile量子化の違い、どの端末から試すべきかを整理しました。

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ポイント2は、試せる実装先が広いこと。llama.cpp、Ollama、LM Studio、vLLM、MLX、LiteRT-LM、Transformers.jsまで候補が見えるので、ノートPC検証→Apple Silicon→mobile/edgeの3段階で進めやすいです。

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まずは2週間PoCで十分です。15秒動画3本、提案書の表紙図版、LPヒーロー10案のように成果物を絞ると判断しやすいです。

詳しくは記事で👇 https://t.co/pLZKbScFra

#Gemini #生成AI #業務効率化 #AI導入

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3工程のAI分担で、イベント��作の試作速度はかなり変わります。GoogleはI/O 2026で、動画・ブランド・ゲーム試作までGemini系ツールを工程別に使い分けていました。

実務で真似しやすいポイントだけ整理しました。

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ブランド制作も同じです。過去ガイドラインと5年分のI/O振り返りをGeminiに読ませ、Nano Bananaへ何度も戻してアイコンや色を調整していました。

ゼロから作らせるより、社内資産を食わせるほうが再現性は高いです。

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C/C++資産があり、ASAN付き検証とAppSec分業を回せるチームには相性がいいテーマです。

詳しくは記事で → https://t.co/pHgS58Zoay

#Claude #AppSec #生成AI #AIセキュリティ

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4段階で始めるなら、AnthropicのDefending Code Reference Harnessが参考になります。

threat model → triage → sandbox設計まで、AIで脆弱性探索を回す前提を1本に整理しました。🧵

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導入前に確認したい sandbox の要点は4つです。

1. credential を mount しない
2. plain Docker や --privileged で回さない
3. setup と attack を分離する
4. patch diff は人が必ずレビューする