Yuichi Ito / G☁️

主にITと石のことをつぶやきます。重度の鉱物オタ。 本業はGoogleのITコンサルタントで開発全般(特にPythonやコンテナ周り)やクラウド/オンプレのインフラを得意とし、副業で技術書を書いてます。アメリカ ノースカロライナ生まれ、東京育ち。App Modernization Consultant @ Google

[Yuichi Ito / G☁️ @yuichi110]

【拡散希望】Python製の作図ライブラリ drawlib をリリースしました。「イラストレーション as コード」をテーマに、技術ドキュメントや書籍に使うようなイラストを簡潔なコードで作成します。詳細は記事にて。

紹介記事
https://t.co/P4bfEhg9ef

公式ドキュメント(英語)
https://t.co/c48amxn76V

[小互 @xiaohu]

Boris 称：Anthropic 内部平均 90% 的代码已经是 Claude Code 写的，他自己从去年 11 月起就是 100%...

更有意思的是后面那段：

他说前端后端产品设计这套分法已经过时了，因为人人都能写代码。

团队实际分化成了五种角色：

• 原型师：抓住第一个想法，飞快试错
• 构建者：把原型做成能推向市场的产品
• 维护者：软件跑到规模之后守住它
• 扩展者：把跑通的产品放大 10 倍 100 倍
• 收尾人：打磨产品和代码，把毛刺磨掉

他说扩展者这类人现在在 Anthropic 特别抢手

[加納しげる @kanoushigeru01]

発注者側の本音を言わせてもらうと、
SES（準委任）には「技術者集団」でいてほしいんだよね。
まとまった作業を任せたら、あとはリーダーが作業を割り振り、レビューし、困っているメンバーをフォローしながらチームとして成果を出してほしい。
ところが最近は、そういう技術者集団ではなく、フリーランスの寄せ集めみたいなケースが多い。
みんな自分の単価や担当範囲には関心があるけど、教育、レビュー、リーダーシップ、チーム全体の生産性向上には消極的。
結局、発注者側が一人ひとりに作業を割り振って、進捗を確認して、調整することになる。
それって実質、派遣を管理しているのと変わらないんだよね。
AIに代替されやすいのも、実はこういう「個人プレー」の部分なんだよ。
AIが苦手なのは、チームをまとめ、人を育て、状況に応じて役割を変えながら成果を出すこと。
だから本当に価値があるSESは「人を貸す会社」ではなく「技術者集団を提供できる会社」なんだよ

[Yuichi Ito / G☁️ @yuichi110]

セールになってたアーマードコア6やってるが、昔(PS2時代)よりめっちゃ難しくないか？
1時間粘ったが、中盤のレイヴンが倒せん。面倒くさくなってきた。

[HHDC🐮 @HHDCZEIRISHI]

いいか？食料品の消費税が1%になって浮かれてるとこ悪いんだが、レストランを経営してるお前にアドバイスだ！
消費税は預かった金額から支払った金額の差額を納める。売上（お店で飲食する客）は10%のままだが、仕入れは食品だから1%になる！
もう言わなくても分かるよな！？消費税の納税額は増える！！ちゃんと納税資金を確保しながら経営しないと大変なことになるぞ！！
これが、これから注意すべき書類だ！！しっかり読み込んでおいてくれ！！浮かれてる場合じゃないからな！！

[ずっと見ていたい動画 @0Ari_]

声出して笑った

[mizutani @m_mizutani]

AI出力をmarkdownじゃなくHTMLにしたほうが良い説、最初は自分も「いやいや構造化された文書ならたいして変わらんでしょ」と思ってたけど、実際試したら確かにHTMLの方が表現力高いし、現状ボトルネックの一つである人間の認知負荷を下げられるならということで、最近設計は全部artifactにULさせている

[うーふ @uufu_engineer]

「これまでのエンジニア職がバグだった」と久々に飲んだ前職の先輩たちが言っていた。

「プログラミングで楽しいパズルを解いたりサーバーで遊んだり。それを4〜5年続けるだけで1000万円近くもらえた。あれは時代の歪みで、この数十年が異常なボーナスタイムだった」とのこと。

新卒の時から、「コードを書いてるだけで良い給料もらえるなんてラッキーな職業だ」とずっと思っていたらしい。

その先輩たちは「これからはいよいよ『仕事』をしなきゃならない感覚でしんどい」と嘆いている。

たしかにこれからは価値や成果を生み出すことが今まで以上に求められる。

でもそれは、エンジニアの給料の源泉が「作る楽しさ」から「生み出す価値」に切り替わったということなので、僕はむしろフェアな時代だと感じた。

[しゅー👟 @berg_schuh]

凄い、設計通りの壊れ方をしてる…

我が国の橋梁は、壊れないように設計するのではなく、致命的な被害を減らす方針で『壊れ方』の設計をします。

今回の例では、阪神淡路の教訓で道路示方書に導入された『落橋防止装置』によって、桁が地面に落ちるような崩落を防いでます。

[あさしん 𝕏 @asashin227]

AIのセキュリティリスクとしてお堅い説明するよりこれ見せた方が理解が早そう

[やぎ（八木 利生太郎）/ Last Scene代表 @yagiryuuu]

https://t.co/dfqTra2gOv

[Yuichi Ito / G☁️ @yuichi110]

MCP仕様が明日アップデート、7月28日版MCPからはステートレスな接続が正式仕様に。GitHub MCPサーバが早くも対応発表 － Publickey https://t.co/EjgfaHYEzI

[今野忍 @shinobukonno]

【辺野古転覆事故の刑事告訴を受けて】

民事ではなく、刑事。しかも海上保安庁が動き、同志社国際高校に家宅捜索が入りました。

学校の事故で刑事は立たない——それが取材現場の相場観でした。だからこそ、この一報の重さがあります。真相究明までの道のりはとてつもなく長い。それでも、大きな大きな一歩だと思います。

告訴の相手は、学校の校長や引率教員だけではありません。船を出した「ヘリ基地反対協議会」の関係者も含まれています。事故の責任を、どちらか一方に押し込めなかった。ここにご遺族の覚悟があります。

ここに至るまでの、ご遺族の想い。その気持ちを受け止めて動いた方々。文科省の教育基本法違反の認定は刑事とはまったく別のルートの話ですが、批判を承知で事実を積み上げたあの調査がなければ、ここまでの空気は生まれなかったはずです。

そして、無理筋と見られていた刑事告訴という壁を、静かに乗り越えたご遺族の弁護士。刑事事件と検察の実務を知り尽くしていなければ、この形にはならなかったでしょう。会見を開いて世論に訴える前に、水面下で淡々と準備を積み上げてきた。そこにプロの技術と、ご遺族との深い信頼を感じました。

あの事故からまもなく５ヶ月です。再開です。さあ、ここからが本当のスタートです。

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

from prompt → context → harness → loop → graph engineering.

the list keeps growing, and every new term gets treated as a replacement for the last one. each layer wraps the one before it, and the cleanest way to tell them apart is to ask what a single unit of work looks like.

𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁 𝗲𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗶𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲.

the model remembers nothing before this call, so the prompt has to carry the full universe of what it needs. a role, the background, the instructions, a few examples, a format.

when the output falls short, the skill is working out which ingredient let you down, not rewriting the instructions every time.

the unit of work is one input.

𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗲𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗶𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗺𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆.

across many steps the window is finite and the available information is not, which forces a curation step. a curator keeps what matters, compresses what is useful but bulky, and drops the rest.

good curation is mostly about knowing what to throw away, not packing more in.

the unit of work is what stays in the window.

𝗵𝗮𝗿𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗲𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗶𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗺𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲.

on its own a model just generates text. the harness gathers what it needs, runs it, calls tools or sub-agents, and verifies the result with tests or a judge.

that verify step is the entire difference between calling an api and running an agent.

the unit of work is one pass through the machine.

𝗹𝗼𝗼𝗽 𝗲𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗶𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗿𝘂𝗻.

one pass rarely finishes the job, so something has to decide whether to run the machine again. that decision needs a goal defined upfront, brakes like max iterations and budget caps, and a completion check that is automated rather than felt.

an agent that stops asking for tools has ended its turn, which is not the same as finishing the task.

the unit of work is the whole run.

the diagram covers those four. here is the fifth.

𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵 𝗲𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗶𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗼𝗿𝗱𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻.

once several loops have to work together, you need to say what runs when, what runs in parallel, and who checks whom. nodes do the work, edges decide what runs next, and shared state flows between them.

a single loop is just a one-node graph with an edge pointing back at itself, which is why graphs govern loops instead of replacing them.

the unit of work is the whole job.

here is the part that ties it together.

prompt and context both live inside the harness gather step. the harness is one pass, the loop decides whether to run that pass again, and the graph decides which loops run at all.

zoom out and the unit of work gets bigger. zoom in and you are back at the prompt.

that also tells you where to debug. find the layer whose unit of work broke, then fix that layer.

the prompt is the easiest layer to edit, which is why it keeps taking the blame for failures that live three layers up.

i also published this deep dive on graph engineering, covering the core idea, how to get started, shared state, routing you can trust, and when a graph is genuinely overkill.

the article is quoted below.

[愚痴講師 @TYPFNJvx94LvMko]

AIに代替されると言われてたコールセンターで代替が上手くいってない原因がこれだそう。
能力の低い人間は自分の困っている事を言語化できないせいで質問できず、コールセンター側の人に分からないところを察してもらう形でしか解決できない。
こういう人間にAIで対応するのは無理がある。

[Yuichi Ito / G☁️ @yuichi110]

pytest-archon をガチ開発に利用している例ってあんま情報なさそうだな。ユニットテストにアーキテクチャー整合性のテストを入れたいのよね。AIがやりたい放題しないように。

[Yuichi Ito / G☁️ @yuichi110]

Platform Engineering と同じで、Vibe Coding Platform を作って、プラットフォーム上の人たちに下の詳細を見せずに、レールに従わされるブームが来る予感をしています。
MCPとかの発展系として。

[Yuichi Uemura @u1]

そもそもAI活用でエンジニアがいらなくなるって事は､エンジニアリング組織のトップに非エンジニアのマネージャー･企画者を配置して良いものが作れると言ってるに等しいんだよなー

[iPaul @iPaulCanada]

2026世界人工智能大会，某科技公司展示的跨时代教具--AI黑板

[Yuichi Ito / G☁️ @yuichi110]

自動物流道路、「中央分離帯」を破壊して設置か | 自動運転ラボ https://t.co/eGiBayKjmX

[Yuichi Ito / G☁️ @yuichi110]

吉祥寺に世界で7,000店舗超のメキシカン・ファストフード「Taco Bell（タコベル）」がオープンへ | 吉祥寺ファンページ https://t.co/Xug1Krv001

[知念実希人【公式】 @MIKITO_777]

えっと……北海道ってことはヒグマですよね……

素手でヒグマの目を潰して、格闘しながら発砲して仕留める……

ゴールデンカムイの登場人物とかですか……？