ikm-san,

日本のネットワークとクリエイター作業を少し便利にする人。セールス、マーケティング、エンジニア何でもやる外資IT BizDev。Linksys / OpenWrt / IPoE / Apple / YouTube 最近Velop WRT Pro 7を本家OpenWrt化しました、現在PR中 / 個人の発信のお約束。

[ikm-san, @ikm_san]

Linksys Velop WRT Pro 7 (LN6001/MBE70)向けのOpenWrtファームウェアを公開しました。非公式ですので自己責任でお願いします。OpenWrt 25.12以降のmain repoをベースに作成したSNAPSHOT版です。とりあえず一通り動きます。ストックファームに戻す場合は3回リセット。

https://t.co/tFBJ55A1Id

[ikm-san, @ikm_san]

AIエージェントを「自分だけのチャット」からチームの同時利用へ広げると、モデルより先に状態保存がボトルネックになることがあります。

OpenClawの開発者Peter Steinbergerは、SQLiteへ移した際にDBアクセスを同期式にしたことを設計上の失敗と振り返っています。SlackやiMessageで一人へ返す段階では許容できても、今は一つのエージェントが約50セッションを並行し、チームで使うため制約になった、という本人の報告です。対策はSQLiteを捨てることではなく、DB処理を非同期ワーカーへ移す方向。著者は移行を進めながら3回リリースしたとも補足しています。https://t.co/tIB15rAJxr

確認できた初期の返信では、同期・非同期の経路が混在する間のテストを問う声や、書き込み競合への懸念がありました。後者の指摘の一例はこちらです。https://t.co/kT00wEecZn SQLiteの公式文書によれば、WALで読み書きは並行できても、同時に書けるのは一件です。非同期化で応答を止めにくくしても、書き込みを無制限に並列化できるわけではありません。

この話を自分のツール設計に引き寄せるなら、DB製品を早々に乗り換える前に、想定する同時セッション数、待ちが生じる位置、書き込みトランザクションの長さ、移行途中の状態を負荷下で確かめたい。AIが大量の変更を作れる時代ほど、PRの数ではなく、利用形態が変わった後も詰まらず動くかを合格条件にしたいところです。

[Peter Steinberger 🦞 @steipete]

The biggest design mistake I made when we moved OC to sqlite: using sync db access. When it was just an agent that reports to you on Slack or iMessage this was fine; now that one agent might do 50 sessions in parallel and the whole team works on it, it is limiting.

I have a /goal with Astra that so far landed 575 PRs to move everything to to async workers. We ship these improvements as we make progress. Pretty insane how even huge refactors are no longer scary.

[ikm-san, @ikm_san]

Time to wake up man!

[Tibo @thsottiaux]

o yes… we’re back in action and we’ll reset usage limits for all paid users across codex and ChatGPT work

sorry about the brief disruption!

(and yes we have a special spare codex when things are down to help us out)

[ikm-san, @ikm_san]

gpt-6.0 Sol xhighに7:00amまで寝るからその間unattendedでよろしく、approvedで良いよと伝えました。Codex君もタイマーだけセットしてしっかり何もせず寝てました。アホか。

[ikm-san, @ikm_san]

@torisomin JTCみたいに一から育てるなら35歳も間違ってないですよね。外資なら何歳からでも転職はあり得ると思います。

[ikm-san, @ikm_san]

家のWi-Fiを強くしたくて、新しいWi-Fiルーターを追加する。
このとき先に確認したいのが、「今、どの機器がルーター役をしているか」です。

ONU、HGW、Wi-Fiルーターは、見た目が似ていても役割が違います。

・ONU：光回線を家庭内のネットワークにつなぐ
・HGW：契約や機種により、回線接続・ひかり電話・ルーター機能を担当する
・Wi-Fiルーター：無線を届ける。ルーター機能も持つ

HGWがすでにルーター役なら、追加するWi-FiルーターをAP／ブリッジモードにすると、構成が分かりやすくなります。

二重ルーターは「絶対ダメ」ではありません。
でも、意図せず二重になると、

・つなぐ場所によって別のネットワークになる
・プリンターや家電を見つけにくくなる
・不具合のとき、どちらを確認すべきか分かりにくい

など、原因の切り分けが難しくなります。

新しいルーターをつなぐ前に確認するのは、この3つ👇

1. ONUやHGWの型番
2. どの機器がインターネット接続を担当しているか
3. 追加機器をルーターモードにするか、APモードにするか

Wi-Fiは、速い機器を買う前に「役割分担」を整理すると失敗しにくいです🙌

[ikm-san, @ikm_san]

Codex詫びリセット安請け合い！？はよ！

[Tibo @thsottiaux]

o yes… we’re back in action and we’ll reset usage limits for all paid users across codex and ChatGPT work

sorry about the brief disruption!

(and yes we have a special spare codex when things are down to help us out)

[ikm-san, @ikm_san]

@3939pancakeee あの資格の数みたら頑張り屋さんなんだなって誰でも思うよ！めっちゃすごい

[ikm-san, @ikm_san]

@z1ydch おっしゃる通りです。細かいことの積み重ねですね

[ikm-san, @ikm_san]

メールやTeamsのフォローをAIに常時任せるなら、翌朝ほしいのは「完了しました」の一言だけではありません。何を実行し、何を下書きに留め、どの前提で判断したか。人が戻った瞬間に追えることが重要です。

Microsoftの担当者が紹介したAutopilotは、以前のScoutを改称した、Microsoft 365向けの常駐・能動型エージェントです。Teamsのスレッド監視や定期作業、仕入先レビューの予定作成・関係者への確認などを、クラウド上で続けると公式記事は説明します。企業テナント内で独自のID、記憶、作業環境を持ち、権限と監査の対象になります。一般提供ではなく、初期顧客が使うプレビューを月末に拡大する段階です。

確認できた初期の返信では、一人が「何を終え、何を下書きにし、何を残したか」を知りたいと述べ、別の一人は途中で置いた前提まで見られるかを質問しています。管理者の制限や料金見積もりを問う返信もありました。これらは要望や質問であり、現行画面にその表示・制御がある証明ではありません。
https://t.co/VttrPhBaIJ

運用上は、固定のCopilotユーザーライセンスと、Autopilotのような長時間実行に使う利用量課金も分けて考えたいです。公式記事は後者をusage-based billingと説明しています。

たとえば仕入先レビューを試すなら、まず閲覧だけ、次に資料の下書き、対外送信は人が確認する、と権限を段階化できるか確かめる。翌朝には実行履歴、未完了の仕事、かかった費用を人が追えるかも見る。止まらず働くこと以上に、戻ってきた人が判断を取り戻せることが、常駐エージェントを仕事に入れる条件だと思います。

[Omar Shahine @OmarShahine]

Today we announced the preview of Microsoft Autopilot is rolling out to our first customers - "Autopilot is a persistent, proactive and personal agent that keeps working even when you’re not"

It's been a while since I updated you all on what we are building. First Scout is now Autopilot, and my team leads building this personal agent.

We are building Autopilot on @openclaw, working with @steipete and the OpenClaw Foundation to make it a fantastic enterprise grade runtime.

https://t.co/SGpU5xq9Ml

Re-introducing Sebastian, my Autopilot - and he is as excited as I am!

[ikm-san, @ikm_san]

Codexサービス落ちた。乗っ取りではないので一安心。

[Tibo @thsottiaux]

We are aware that codex is down and are working hard to bring back normal service.

[ikm-san, @ikm_san]

@baw_peca LN6001ならいける。処理はできるな。40人分だと帯域が足りなくなる可能性は多少ある。

[ikm-san, @ikm_san]

@thsottiaux It would be good if we have "proceed anyway" style in the Codex's internal web browser for self-hosted websites such as router's 192.168.1.1. Thank you.

[ikm-san, @ikm_san]

AIツールをチームに入れるとき、「見つけやすい」と「安心して使い続けられる」は別の話です。Claude Marketplaceは、SlackやNotionなどにつなぐコネクタ／プラグイン、Claudeを使うエージェントや製品、導入を支援するパートナーを一つの場所で探せるようにしました。

公式記事で重要なのは、単なる一覧化だけではありません。企業向けには、Anthropicに事前に約束した支出枠の一部を対象製品の購入に充てられると説明しています。作り手はMCPとAgent Skillsで接続機能を作る道、製品掲載を申請する道、サービスパートナーとして参加する道が分かれています。どの製品も誰でも同じ条件で買える、という意味ではありません。

確認できた初期の返信では、Slack接続前に権限を知りたいという声、導入と解約の手軽さを問う声、複数エージェントを使ったときの費用と管理者の見え方を気にする声がありました。いずれも利用実績の証明ではなく、導入前の問いです。
https://t.co/C0jatg1yLf

例えば社内の議事録を探すツールを選ぶなら、検索結果の見栄えだけでなく、①接続するデータ範囲、②読取と書込の権限、③誰の予算にいくら計上されるか、④更新や解除後に何が残るかを小さな試行で確認したい。マーケットプレイスの価値は、選択肢が多いこと以上に、選んだ後の責任を追えるかで決まると思います。

[Claude @claudeai]

You can now discover tools, agents and expert partners on Claude Marketplace. Use it to:

- Add connectors and plugins like Slack and Notion
- Buy agents and products from companies like Cursor and CrowdStrike
- Scale with service partners like Accenture and Deloitte

[ikm-san, @ikm_san]

ノートPCを閉じたあとも、リポジトリの修正を進めたい。Claude CodeのCloud sessionsが研究プレビューを終え、正式提供になりました。これは手元の端末をつけっぱなしにする方式ではなく、クラウド上の作業環境でセッションを続け、ブラウザ・スマホ・デスクトップ・CLIから確認や指示ができる仕組みです。

確認できた初期の返信では、「以前から使えていたのに何が変わったのか」「サブスクとは別料金になるのか」という質問がありました。新機能が突然生まれたというより、既存のプレビューが正式提供になった、というのが正確です。公式の追加説明によると、Cloud sessionsは通常のPro/Maxプランでも使えます。既存契約者向けのPro 100ドル・Max 250ドルは、クラウドセッションだけに使える一度限りの追加クレジットで、先にそれを消費し、使い切ると通常のプラン利用枠に戻ります。https://t.co/cRKHZloqn4

つまり「無料の別枠がずっと増える」わけではありません。公式ドキュメントでも、クラウド実行は普段のClaude/Claude Codeと利用上限を共有し、VM自体の追加料金はないとされています。今回のクレジットは10月7日までに請求が必要との案内です。

実務で試すなら、最初は実機やローカルだけのツールに依存しない、小さなバグ修正が向きそうです。通常のWeb開始ではGitHub接続とリポジトリ権限を確認し、必要な依存関係やネットワーク設定をクラウド環境に用意する。そのうえでテスト結果と差分を人がレビューする。端末を閉じても進む便利さと、手元の環境をそのまま持ち込めるわけではない点を、分けて考えたいです。

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

Cloud sessions are officially available and out of research preview! They let you keep Claude Code working, even when your laptop is closed.

Existing subscribers get a one-time credit to try them: $100 on Pro, $250 on Max.

[ikm-san, @ikm_san]

新しいCPEのパイロットで避けたいのは、現在のCPEと別の条件で比べることです。

私はLinksysで、Pinnacleを日本のISP／SIへ展開し、実際の運用で評価できる形へつなぐ仕事を進めています。

Wi-Fi 7だから速いはず。
新製品だから使いやすいはず。

その「はず」だけでは、本導入の判断には使えません。

比較する前に、最低でもこの条件を揃えます👇

・同じ回線とネットワーク構成
・同じ設置場所と接続端末
・同じ時間帯と試験期間
・同じ初期設定、通常利用、問い合わせ、更新・復旧のシナリオ

そのうえで確認したいのは、単純な勝ち負けではありません。

・どこが現在より良かったか
・どこで差が出なかったか
・どの要件には合わなかったか
・本導入前に何を変える必要があるか

ここまで分かれば、パイロットに問題が出ても失敗ではありません。

導入前に判断材料が増えた、という成果になります。

Pinnacleを必ず良く見せるための評価表ではなく、現在のCPEと公平に比べるための評価表を作りたいです。

Codexには、試験項目を比較表やチェックリストへ整理する作業を補助してもらえます。

ただし、試験条件、実機での確認、結果の記録、導入判断は人が行います。

CPEパイロットで、最初に固定している条件は何ですか？

ISP／SIでの評価方法があれば、ぜひ教えてください🙌

[ikm-san, @ikm_san]

LN6001のOpenWrt本家マージチャレンジはつづく。指摘事項を修正して再度挑戦中です。

[ikm-san, @ikm_san]

@ryo_vibecoding リネーム説はあり得ますね。6.0 Sol xhighを使っていますが、明らかにミスが多く5.6 Solほどには信用できないんです。

[ikm-san, @ikm_san]

gpt-6.0 Sol xhighをかなり使っているけど、Astraと比べるとなんかイージーミスが多い感じは否めないな。結構クリティカルになる可能性もはらむミスもあってAstra highほどには信用できない感じ。使えないとは言わない、ただミスが多い・・・。

[ikm-san, @ikm_san]

gpt-6.0 Sol xhighをメインで使い出した。やばい全然agentic usageがなくならない。Pro20xでAstra highだと3~4日で終了していたけど、Sol highは1週間余裕で持つというか多分余る。その分もっと並行作業を増やすのも良いけど、ついていく自分が疲れるw

[ikm-san, @ikm_san]

「次の電車を壁の小さな表示器に出して」と声で頼む。ここで難しいのは、音声で返事をすることだけではありません。会話を続けながら情報を調べ、表示へ渡し、言い間違いも直せるかです。

OpenAI Developersが紹介した個人制作では、Codexを使ってLEDパネルの配線や描画を調べ、まずMac上で試作。その後、ノートPCを閉じても動くようにRaspberry Piへ移しています。完成形では、GPT-Live-1が会話と割り込みを担当し、Piが必要な調査やツール操作をGPT-5.6 Lunaへ委任。Pi側の描画処理は受け取った画面指示を検証し、128×64ピクセルに変換して表示します。

記事で印象的なのは、初期の失敗です。天気を聞いた後に「それを壁に表示して」と言うと、「それ」が伝わらなかった。表示を更新する側へ直前の依頼しか渡していなかったためで、最近の会話と前の調査結果も引き継ぐように直したそうです。声の会話が滑らかでも、裏側の引き継ぎで文脈が切れれば、画面には欲しいものが出ません。

確認できた初期の返信では、声をかけてから表示が変わるまでの遅延、発話をまたいで調査側が状態を保つか、聞き違えた「それ」をどう訂正するか、といった実用上の質問がありました。これらは質問であり、遅延や状態保持の実測結果ではありません。
https://t.co/4FlCc3ivSR

別の一人は、Piに許したAPIや機器の範囲、誤った情報を出したときの停止方法も確認すべきだと指摘しています。
https://t.co/bBLIfhxu3S

この構成を応用するなら、会話・調査・描画を別々に試すだけでは足りません。「次の電車は？」→「それを表示して」→「いや、帰りの路線」と続け、会話が途切れないか、古い調査結果が新しい表示を上書きしないか、誤表示を声だけで直せるかを通して確認したいです。小さな表示器ほど、モデルの賢さより、引き継ぐ文脈と更新順序が使い心地を左右します。

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

From figuring out the wiring to debugging “show that on the wall,” @sidrampally shares how he used Codex to turn an LED display into a voice-controlled assistant.

Powered by GPT-Live-1 and a Raspberry Pi, it shows weather, subway arrivals, and more: