Taishi Akamatsu

Software Engineer, Golang, Python, Java, TypeScript, React, Flutter / Driving, Fishing, Music / Please contact me via HP for the job request👇

[JetBrains @jetbrains]

Coding agents shouldn't have to rediscover your codebase for every task.
JetBrains Context gives them code context to improve outcomes and cut costs on production-scale codebases.
Available now in early access as part of the JetBrains AI for Teams and Organizations rollout.
Learn more: https://t.co/82G2oSbZat

[Leaf Meta 🇰🇷 @leafmeta]

📌 MS가 파인튜닝 없이 에이전트 똑똑하게 만드는 법 풀었다 (직접 확인해봄)

•SkillOpt: 모델은 그대로, 지침서(스킬 문서)만 훈련시키는 방식
•best_skill.md: 300~2000 토큰짜리 압축 지침서, 배포할 땐 추가 연산 제로
•validation gate: 검증 점수 안 오르면 그 수정은 그냥 버려짐

1) 개념부터. 이거 파인튜닝(모델 가중치를 직접 조정하는 방식) 아님. 텍스트 공간에서의 경사하강법에 가까움. 왜냐하면 모델 재학습은 비싸고 되돌리기도 어렵기 때문. 반면에 텍스트 문서는 고치고, 버리고, 되돌리기가 매우 쉽고 매우 저렴함.

2) 작동 원리. 별도의 옵티마이저 모델이 에이전트가 실제로 일한 기록(trajectory)을 보고 스킬 문서에 추가/삭제/교체 편집을 제안함. 근데 이 편집, 검증셋 점수를 실제로 올릴 때만 채택됨. 아니면 그냥 버려짐. 그래서 아무 편집이나 쌓이는 게 아니라 검증 통과한 것만 누적되는 구조.

3) 왜 흥미로운가. 6개 벤치마크, 7개 대상 모델, 3개 실행 환경(다이렉트 챗, Codex CLI, Claude Code CLI)에서 전 구간 최고 또는 공동 최고 성능을 냈다고 한다(출처 확인 필요, 자체 발표 수치라 과장 가능성은 염두에 둬야 함). 게다가 최근엔 코딩 에이전트가 밤마다 과거 세션을 복기하고, 검증 게이트를 통과한 것만 장기 기억과 스킬로 굳히는 야간 자기진화 기능도 추가됐다. GitHub 사람이 잘 때 기억 정리하는 것과 묘하게 닮음.

근데 이게 진짜 새로운 패러다임인지는 물음표. 결국 잘 설계된 프롬프트 자동화 아니냐는 반박도 충분히 가능함. 모델 자체의 한계는 못 넘음. 어쩌면 그냥 이름만 그럴싸한 프롬프트 최적화 도구일 수도.

💬 MS가 파인튜닝 대신 지침서를 자동으로 진화시키는 프로젝트를 오픈소스로 풀었음. 모델은 그대로 두고 지침서만 똑똑해지는 구조라 비용 부담이 확 줄어듦. 근데 이게 정말 다음 세대 학습법인지, 그냥 정교한 프롬프트 엔지니어링 자동화인지는 좀 더 지켜봐야 할 듯 🤔

#AI에이전트 #프롬프트엔지니어링 #SkillOpt

🔗 참고한 정보:
•“SkillOpt 저장소 설명 및 릴리스 노트” : https://t.co/F1OwpzrnBP
•“SkillOpt 문서 및 재현 가이드” : https://t.co/7SKtNoDKKv

[JetBrains Air @getsome_air]

https://t.co/eGqQDCu48N

[GoLand, a JetBrains IDE @GoLandIDE]

Update now to GoLand 2026.2 for:

🔹 In-IDE profiling with `pprof`
🔹 Struct optimization and escape analysis
🔹 `go fix` integration
🔹 Docker Compose improvements
🔹 AI skills manager

Read more about the new release 👉 https://t.co/mdu3iW0tvY

[O'Reilly Japan @oreilly_japan]

【7月15日発売】最新刊プレゼントキャンペーン
➡️下記書籍を抽選で3名様にプレゼント🎁
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応募締切7月26日まで／当選連絡チャット(旧DM)📩

『AIがわかる数学入門』
https://t.co/dYRpjXiQij

[JetBrains @jetbrains]

Codex by @OpenAIDevs is now the recommended agent in JetBrains AI.

A recommended agent is just a starting point – switch anytime. As models evolve, we'll re-evaluate next month. Here's how we made the decision: 🧵

[Kenn Ejima @kenn]

ClaudeやCodexで何でも自動化できるようになって
万能感を覚えている人が増えているかと思いますが

必要以上にやりすぎてることに自覚のないまま
自己満足に浸ってしまう

それは全てのエンジニアが通ってきた道です

自動化するとプロセスが一気に硬直化するので
「しない」判断の方が大事です

世の中はどんどん変化していきます
変化する部分を固定化するとズレは広がるばかり

バイブコーディング時代だからこそ
改めて振り返りたい

イーロンの5つのステップ

・まず、それを本当に作る必要があるのか
・作るとしてスコープはもっと小さくできないのか
・作ったものをもっと単純化できないか
・それを運用して改善するサイクルを回せているか
・そこまでいって初めて自動化

これを逆順でやってる人は多い
イーロン自身でさえかつてはそうだった

自動化の技をマスターしている人ほど
自動化は最後までしない

自分の目を自分で眩ませない
自動化という言葉で現実の複雑さから目を背けない

ということです

[Takuto Wada @t_wada]

Amazon CTO の Werner Vogels の文章。ドキュメントを書く前にAIでプロトタイプを作れる。2週間かけて書くよりも1日で作る方が多く学べる。小規模チームによる素早い実験とオーナーシップを重視するピザ2枚文化にツールが追いついてきた / A return to two-pizza culture https://t.co/TVLtBHQxjL

[Taylor Blau @ttaylorr_b]

👀👀👀 https://t.co/HUZDNJ0NGS

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

認証トークンをどこに保存するのが最も安全か、を整理している記事で良かった。

・localStorage + JWTはチュートリアルでよく見かけるが、XSS が成功するとページ上のあらゆるJSから読めてしまう
・盗まれたトークンは有効期限まで使われ続ける

・メモリ内保存はより安全だが、ページリロードでトークンが消える
・複数タブで状態を同期できない問題もあり、結局リフレッシュトークンが必要になる
・そのリフレッシュトークンの保存場所の問題は解決されないまま

・httpOnlyクッキーは JavaScript から読めないため、トークン盗難そのものは防げる
・ただしXSSが成功した場合、攻撃者はそのコードからリクエストを悪用できる
・CSRF 対策として、CSRFトークン、SameSite、Origin ヘッダー検証の3層を重ねるのは効く

・JWTはログアウトやパスワード変更後も有効期限まで無効化できないという根本的な欠陥がある
・サーバー側セッションなら、その行を削除した瞬間に即座に無効化できる

・OAuthではアクセストークンをメモリ内に短期保持し、リフレッシュトークンはhttpOnlyクッキーへ
・トークンローテーションを実装することで、盗難されたリフレッシュトークンの再利用を検知できる
・検知時にはそのチェーン全体を即座に無効化する仕組み

・最高水準は Backend for Frontend パターン
・ブラウザはセッションクッキーだけを保持し、実際のAPIトークンはBFFサーバー側で管理する
・"token that never left this server" を実現でき、トークンがネットワークを横断しない
・代償は追加インフラとレイテンシーの増加

・2026年現在の現実的な脅威は、OSレベルのインフォスティーラーマルウェアによるクッキー盗難
・HttpOnly はJSのみをブロックし、ネイティブプロセスには効かない
・Chrome 146 からGAになった Device Bound Session Credentials（DBSC）が対策として有力
・TPM チップに秘密鍵を生成し物理的に抽出不可能にすることで、盗難クッキーを数分で無効化できる

追加で、DBSC を知らなかったので、仕組みを調べたら賢かった。

https://t.co/V9Z5LSeu8H

[Eiji Kitamura / えーじ @agektmr]

個人的にパスキー登場後、最も興奮している認証関連の新機能 "Email Verification Protocol (EVP)" のオリジントライアルをアナウンスしたのでご紹介します。 🧵

[柴田 淳-【新刊】みんなのPython第五版/Pythonで学ぶはじめてのプログラミング入門教室 @ats]

GitHubは「Stacked PR（積み重ね型プルリクエスト）」をネイティブ機能として提供し始めました。1つの大きな機能開発を複数の小さなPRへ分割し、それらの依存関係をGitHubが理解することで、レビュー、CI、マージ、リベースを一貫して管理できるようになります。レビュー担当者はスタック全体を把握しながら、各PRを独立して確認できるため、大規模変更でもレビュー品質を維持しやすくなります。

ローカルでの運用は gh stack CLIが支援しますが、CLIは必須ではありません。GitHubのWeb UIやAPIだけでもスタックを扱える設計となっており、CIは最終マージ先を基準に実行され、途中のPRをまとめてマージした場合も残りのPRは自動的にリベースされます。従来必要だった複雑なGit操作をGitHub側が吸収することを目指しています。

これまでGitHubでは、「PRは独立した単位」という前提がありました。そのため、大きな機能追加では巨大なPRになるか、多数のブランチ管理や手作業のリベースに悩まされるかのどちらかでした。Stacked PRは、複数のPRを1つの開発ストーリーとしてGitHub自身が理解するようになった点が本質です。

さらに重要なのは、GitHubが単なるGitホスティングサービスから、開発プロセスそのものを管理するプラットフォームへ踏み込んでいることです。CI、レビュー、マージ戦略、ブランチ保護まで含めて「こう開発するのが自然」というワークフローを提供するようになっています。

加えて、「AI Agent Integration」が最初から紹介されている点も象徴的です。AIエージェントが大きな変更を自動で小さなPR群へ分割し、人間は各レイヤーをレビューするという流れを前提に設計されています。人間がGitを操作するための機能というより、AIと人間が共同開発するための基盤へ進化しようとしていることが読み取れます。

https://t.co/JXF90oFdZr

[Taishi Akamatsu @nihonzaru]

これこれ

[たいしょー @N_Taisho]

1PasswordがOpenAIと協業しコーディングエージェントに認証情報を直接渡さずに作業させる仕組みを提供。これいいな

1Password Environments MCP Serverといい、ローカルのMCPサーバ経由で1Passwordに接続し、必要な権限だけをタスクごとに取得。認証情報は1Password側に残り、認可されたプロセスのメモリに注入される。
https://t.co/MKoASeQbnB

[たいしょー @N_Taisho]

1PasswordがOpenAIと協業しコーディングエージェントに認証情報を直接渡さずに作業させる仕組みを提供。これいいな

1Password Environments MCP Serverといい、ローカルのMCPサーバ経由で1Passwordに接続し、必要な権限だけをタスクごとに取得。認証情報は1Password側に残り、認可されたプロセスのメモリに注入される。
https://t.co/MKoASeQbnB

[Next.js @nextjs]

Turbopack: What's new in Next.js 16.3 Preview

• Up to 90% less memory in dev
• Up to 5.5x faster builds via Filesystem Cache
• Faster HMR and dev startup
• Experimental Rust React Compiler
• 𝚒𝚖𝚙𝚘𝚛𝚝.𝚖𝚎𝚝𝚊.𝚐𝚕𝚘𝚋 support

https://t.co/AE9PYSn6ZW

[OpenAI @OpenAI]

Introducing a limited preview of GPT-5.6 Sol, our next generation frontier model, as well as GPT-5.6 Terra, a balanced model for efficient, everyday work, and GPT-5.6 Luna, a fast and affordable model for high-volume work.

https://t.co/OoM83SyISN

[瀬戸弘司 Koji Seto @eguri89]

おいおいおい！Appleよ！
値上げし過ぎだろ！！！

こんなに値上げするならM5 MacBook Pro 買ってたんだけど💢

「考える時間が必要ですか？」じゃねーのよ！

もう怒ったのでM6出たら特盛りで買います😍ティムお疲れ様でした🙏

[瀬戸弘司 Koji Seto @eguri89]

Apple、値上げの予告ってしてた！？
不意打ちはひどくないか！？

[きしだൠ(K1S) @kis]

AIが技術やってくれるからもう技術者いらんみたいなことやってると、AIは結局既存技術の集約再現してるだけなので、新しい技術うまれなくなりますよ。

[Sebastien-console_buche 🪵 @Console_buche]

Release day: Clapet est en ligne!
https://t.co/YzGBpQGd8j

J'ai construit le tool de System Design que j'aurais aimé avoir pour préparer mes entretiens.

Clapet te guide pas à pas pour construire une archi au lieu de te laisser seul devant un canvas vide a la Excalidraw.