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**Windows の状況:**  
Windows 11 は現在どんな状態になっているのでしょうか?

**Windows の状況:** Windows 11 は現在どんな状態になっているのでしょうか?

## 日本語訳: **概要:** Microsoft の最新 Windows 更新は、安定したオペレーティングシステムよりも AI 主導の機能―特に Copilot ―を優先しているため、広範なバグ、パフォーマンス問題、およびセキュリティ欠陥が発生しています。2026 年 1 月の KB パッチは、新しい Intel プロセッサでシャットダウン失敗、クラウド PST を使用した Outlook のハング、メモ帳、RDP、およびデバイスドライバーのクラッシュを引き起こしました。同じ更新パッケージは、大規模 AI モデルのダウンロードによりサイズが 4 倍になり、バイナリが肥大化し、「Copilot‑ification」による UI が導入されました。暗号化されていないスクリーンショットへの懸念から削除を余儀なくされた事例もあります。 このシフトは、2023 年 12 月に Edge、メモ帳、設定、Office 等へ Copilot を投入したことから始まりました。以前のローカルアカウント用修正(OOBE.exe /bypassNRO)は後続の更新で閉じられ、Microsoft アカウントを持たないユーザーの使い勝手が低下しました。RDP のロールバック、DRM 失敗、およびエクスプローラーの遅延に関する月次報告は、24H2/25H2 リリースに起因しています。 Microsoft は、大規模な AI 重視更新を継続しつつ、重要なバグについては迅速な KB パッチで対処すると考えられます。この戦略はユーザーの信頼を損ない、企業のサポートコストを増大させ、一部の企業が代替 OS プラットフォームやデスクトップ AI 機能の採用をより慎重に検討するきっかけになる可能性があります。 **概要スケルトン** - **メインメッセージ(何を伝えたいか)** Microsoft の最近の Windows 更新は、安定した OS よりも Copilot などの AI 主導機能を積極的に推進する方向転換が原因で、広範なバグ・パフォーマンス低下・セキュリティ問題を引き起こしています。 - **証拠 / 推論(何故そう言えるか)** - 2026 年 1 月の KB 更新により、新しい Intel チップでシャットダウン失敗、クラウド PST を使った Outlook のハング、およびアプリ(メモ帳、RDP、デバイスドライバー)のクラッシュが発生。 - 同じ更新パッケージは AI モデルのダウンロードにより以前のリリースの 4 倍のサイズになり、バイナリが肥大化。 - Copilot の統合で UI が「Copilot‑ification」され、暗号化されていないスクリーンショットへの懸念から削除を強いられた。 - **関連ケース / 背景(文脈・過去の出来事)** - このシフトは、2023 年 12 月に Microsoft Copilot が Edge、メモ帳、設定、Office 等へ投入されることで始まりました。 - ローカルアカウント用ワークアラウンド(OOBE.exe /bypassNRO)は後続の更新で閉じられ、ローカル アカウント利用者の使い勝手が低下。 - RDP のロールバック、DRM 失敗、およびエクスプローラーの遅延に関する月次報告は、24H2/25H2 リリースに起因。 - **今後何が起こるか(将来の展開・予測)** Microsoft は大規模な AI 重視更新を継続しつつ、重要バグについては迅速な KB パッチで対処すると見込まれます。Copilot のアップセルを優先することで、毎月のスキャンダルが増え、安定性が回復されるまでユーザー信頼が徐々に低下する可能性があります。 - **影響(ユーザー / 企業 / 業界)** - ユーザーは頻繁なシステムクラッシュ、生産性の損失、および暗号化されていないデータ取得へのセキュリティ懸念に直面。 - 企業はサポートコストが増大し、新しい Windows リリース採用を再検討する可能性。 - 業界全体では、競合 OS プラットフォームへのシフトやデスクトップ環境での AI 機能採用に対するより慎重な姿勢が広まる可能性があります。

2026/01/27 7:03
テレビは本日で百周年を迎えました。

テレビは本日で百周年を迎えました。

## Japanese Translation: テレビは本日100周年を迎え、ジョン・ログィー・ベアードの先駆的な業績に特に焦点が当てられました。1926年1月26日、ベアードはフリス通り22番地のソーホウワークショップで回転ディスクとレンズ、穴付きシートを用いたライブテレビの最初の公開デモンストレーションを行いました。その後、光感受性セルを追加して影の階調を送信できるようにしました。最初に送信された画像は、現在ヘイスティングス博物館で展示されている聖ジョンズ救急隊メダルの影でした。 ベアードの初期デモには、バラエティ・ドミー「ストゥッキー・ビル」と最初の人間被写体ウィリアム・テイントンが含まれます。1927年にフォノヴィジョンを導入し、画像をグラムフォンレコードに記録しました。1928年にはノクトヴィジョン(赤外線テレビ)、カラーテレビ、および立体テレビの実験を行いました。また、1930–31年にBBC放送用の30ライン機械式システムも開発しました。 1932年にEMIによって電子エミトロンカメラが導入され、ベアードの240ライン機械式システムとマルコニ-EMIの405ライン電子システムは一時的にロンドンテレビで採用されました。三か月後、最終的にはマルコニ・システムが優位になりました。 ベアードは1924年11月にフリス通り22番地へ移転し、ゴードン・セルフリッジのパーム・コートデモで60ポンドを稼ぎ、第二次世界大戦で会社が破産手続きになるまで発明の展示を続けました。爆撃被害により後期のカラー作業は中断され、1946年に57歳で脳卒中で亡くなりました。 初期の成功にもかかわらず、英国家庭へのテレビ機器の普及には数十年が必要でした。カラーTVは1960年代まで一般的になりませんでした。今日ではほぼすべての人がテレビまたは同等のデバイスを所有しており、これはベアードの回転ディスクと機械式画像伝送に関する先駆的な業績のおかげです

2026/01/26 23:41
滑走路に秘められた設計技術

滑走路に秘められた設計技術

## 日本語訳: ### 要約: 本文は、2025年9月に発生した最近の滑走路オーバーランが、EMAS(Energy‑Management and Arresting System)とFAAガイドラインに従った慎重な設計などの高度な安全システムによって防止されたことを説明しています。これらのガイドラインは、航空場で使用される最大機体を基準に滑走路長を決定しつつ、風向き・温度・標高も考慮して十分な停止距離を確保します。Embraer 145、Gulfstream、Bombardier機が関与した米国の3件の事故では、EMASが衝撃エネルギーを効果的に吸収し、航空機が滑走路外の危険箇所に着地することを防ぎました。FAAの詳細ガイダンスは、風向き(約95%)に合わせて滑走路を配置し、ディスプレースド・スレッショルド、ブラストパッド、ランウェイセーフティエリア(RSA)を追加して安全マージンを高めることを推奨しています。今後は、EMASの活用と機体種別に応じた舗装材の調整、単一方向が支配的でない場合の風向き戦略の精緻化が継続されます。これらの改善はパイロットの怪我リスクを減らし、空港が安全インフラへの投資を促進させ、航空業界に滑走路設計がオーバーランを防ぐことへの信頼感を与え、保険費用の低減につながる可能性があります。 ### 要約骨格 **本文が主に伝えようとしていること(メインメッセージ)** 2025年9月の滑走路オーバーランは、EMASなどの設計上の安全機能のおかげで回避され、滑走路設計はFAAガイドラインに従い、主要機体を基準に長さが決定され環境要因も調整されています。 **証拠/根拠(なぜそう言われているのか)** 米国で起きた3件の事故では航空機が滑走路を超えて衝突したものの、EMASがエネルギーを吸収し危険箇所に着地しませんでした。FAAの40ページの文書は、長さ・風・温度が設計を決定する方法を説明しており、舗装層と表面処理は摩擦と構造的健全性を維持するよう指定されています。 **関連事例/背景(コンテキスト、過去の出来事)** オーバーランはEmbraer 145、Gulfstream、Bombardier機で2025年9月24–3日に発生。FAAガイドラインは滑走路を主流風に合わせる(約95%)とし、ディスプレースド・スレッショルド、ブラストパッド、RSAを標準安全対策として含めています。 **今後何が起こりうるか(将来の展開/予測)** 将来的な滑走路計画ではEMAS使用の強調、機体種別に応じた舗装材の適用、単一風向きが支配的でない場合の風向き戦略の改善が継続されるでしょう。設計更新は温度・標高調整をより正確に取り入れる可能性があります。 **これらが与える影響(利用者/企業/業界)** パイロットは安全なオーバーランと怪我リスクの低減を享受し、空港はEMASや表面メンテナンスへの投資を検討。航空業界は滑走路長計算が事故防止に十分であるという自信を得て、保険・責任コストの削減につながる可能性があります。

2026/01/21 1:52
**JuiceSSH – プロ機能を取り戻してください**

**JuiceSSH – プロ機能を取り戻してください**

## 日本語訳: JuiceSSHの有料機能は、2025年12月に2019年購入検証チェックが失敗したため動作しなくなり、再購入後もアプリを再度有効化できませんでした。この記事では、APK をパッチしてプロ機能を復元する方法について説明します。 **やるべきこと:** 1. **正確な APK(v3.2.2)をダウンロード** し、ハッシュ `d1ee811bcd82f25aea0bdc568896d82017ee174d9c4631c123a9d9173c748232` を確認します。 2. `java -jar d juicessh.apk`(`dex-tools` JAR が必要)を使用して **デコンパイル** します。 3. **三つの smali ファイルをパッチ** します: * `com/sonelli/juicessh/models/User.smali` – メソッド `H()` を常に true を返すよう変更。 * `com/sonelli/oi0.smali` – `d(Object)` をクラス名だけを確認し true を返すよう修正。 * `com/sonelli/pi0.smali` – `j(Context,p)` をスタブに置き換え、ダミー User を作成し将来のセッション期限を設定し、それをグローバル変数 `b` に割り当て、成功コールバックを呼び出すようにします。 4. ApkTool(`apktool_2.12.1.jar juicesshSign`)で **再コンパイル** します。 5. キーストアを作成 (`keytool -genkey ...`) し、OpenJDK の `jarsigner`(`-sigalg SHA1withRSA`)で署名します。署名済み APK をインストールし、セキュリティ警告を無視してプロ機能を再び使用できるようにします。 このパッチ適用後、認証ロジックが変更されるためクラウド同期とプラグインサポートは失われます。このケースは Android アプリのライセンスシステムに脆弱性があることを示しており、他の開発者が検証メカニズムを再検討するきっかけになる可能性があります。

2026/01/27 2:46
AI コードレビューのバブルが存在しています。

AI コードレビューのバブルが存在しています。

## Japanese Translation: --- ## 要約 Greptile は、競合他社の機能を単に模倣するのではなく、長期的なコード検証実践という *観点* に焦点を当てた独自性のある AI 主導型コードレビュー ツールとして位置づけられています。自身のベンチマークで優れたバグ検出性能を主張していますが、こうした主張は業界全体で一般的であると指摘しています。 Greptile の主張において重要なのは次の三つの柱です: 1. **独立性** – コーディング エージェントとは別個に存在するレビュー エージェント。したがって、コード生成機能は未実装です。 2. **自律性** – ユーザー インターフェースを必要とせず、既存のワークフローに統合できるバックグラウンド “pipes” 統合で動作します。 3. **フィードバック ループ** – Claude Code プラグインがその例です。PR から Greptile のコメントを取得し、新しいコメントが残らなくなるまで反復的に修正を行います。 Greptile は、OpenAI、Anthropic、Cursor、Augment、Cognition、Linear、CodeRabbit、Macroscope、および数社の YC スタートアップなど、急速に拡大する競合他社と並走しています。二つの競合がわずか 24 時間以内に発表されたことは、市場参入の速度を示しています。Greptile の継続的な存在—AI コードレビュー自体が存続している限り継続する—は、業界初期の流動性を乗り越えてきたことを示唆しています。 著者は、多くの企業コードがレビュー エージェントにより自動承認される未来を想像しています。人間はチケットを書き、エージェントが作成・検証・承認・マージ PR を行い、最終的にはテストと QA まで自動化を拡張すると考えられます。このビジョンが実現すれば、企業はコストの高いツール切替を減らし、ワークフローにシームレスに統合されるバックグラウンドパイプラインを採用することで、市場を自律型レビュー エージェントへと集中化できる可能性があります。 --- *主要なポイントはすべて反映され、追加の推測は導入されず、メッセージは明確かつ理解しやすく保持されています。*

2026/01/27 0:38
**レスト・イン・ピース(RIP)ローコード 2014 〜 2025**

**レスト・イン・ピース(RIP)ローコード 2014 〜 2025**

## Japanese Translation: > **主なメッセージ:** > AI駆動型のコード生成は、従来のローコードプラットフォームを上回っており、開発者が生産ツールをより速く、かつオーバーヘッドを減らして構築できるため、一度低コストで魅力的だったROI(投資対効果)に脅威を与えています。 > **主要な証拠と根拠:** > * Forresterは2028年までに500億ドル規模のローコード市場を予測しましたが、AIコーディングはそのROIを侵食しています。 > * ローコードプラットフォームは、非技術的なステークホルダーが最小限のコードで本番環境向けソフトウェアを構築できるように設計され、開発者の負荷を軽減し、デリバリーを加速させました。 > * しかし、ローコードを実装するには、データパイプライン、カスタムコンポーネント、認証統合、および継続的な保守に対して依然として大きな開発者労力が必要であり、これらのタスクはAIツールによって内部的に自動化されています。 > **ケーススタディ – Cloud Capital:** > スタートアップはほとんどの管理ツールにRetoolを使用しましたが、ボイラープレートテーブルやデータ変換に追加の開発作業が必要でした。数スプリントでAI駆動型プロトタイプに切り替えることで、Retoolよりも高速かつ簡単で安全、保守性の高いコードと品質の高いUIを実現しました。 > **将来予測と影響:** > ローコードベンダーはAI機能をマーケティングに追加していますが、非技術的なAIアーティファクトが力を増す中で市場シェアを維持できるかどうかは不明です。開発者にとって社内AIツールはより良いROIと学習機会を提供し、企業にとっては保守コストの削減、リリースの加速、およびローコードエコシステムの再構築が可能となります。 > この改訂された要約は、リストからすべての主要ポイントを取り込み、推測的な表現を除去し、理解しやすい明確で簡潔な概要を提示しています。

2026/01/27 1:11
ディザリング ― パート 2:順序付きディザリング

ディザリング ― パート 2:順序付きディザリング

## Japanese Translation: --- ## 要約 website visualrambling.space は、Damar が運営しており、新しいトピックを探求しそれらを視覚的に提示することを楽しんでいます。彼は協力や受託作業を歓迎しており、[email protected] までご連絡いただけます。また、サイトには X/Twitter、Bluesky、LinkedIn のソーシャルメディアプロファイルが掲載されており、フォロワーに最新情報を届ける RSS フィードも提供しています。複数のプラットフォームで視覚的なプロジェクトを紹介することで、Damar はクリエイターや企業の皆様と協力し、ユニークなビジュアルコンテンツを創造することを呼びかけています。 ---

2026/01/27 4:23
**Show HN:** 「TetrisBench – Gemini Flash がオーパスに対してテトリスで 66 %の勝率を達成」

**Show HN:** 「TetrisBench – Gemini Flash がオーパスに対してテトリスで 66 %の勝率を達成」

## Japanese Translation: > タイトルが **「AIモデルテトリスパフォーマンス比較」** のページは、異なる AI モデル間のヘッド・ツー・ヘッド結果を “W – L – D” 形式で示した表を提示しています。 > 表の上には二つのセクションがあります: **「総試合数」** と **「テストされたモデル」**。 > 各行は列 **「MODEL」** の下にモデル名をリストします。 > 表の下には二つの実用的なリンクがあります:「**Leaderboardを見る**」(全体ランキングを確認)と「**テトリスバトルを開始**」(モデル間で新しい対戦を開始)。 このバージョンはすべての重要ポイントを捉え、明瞭さを保ち、元の文章に記載されているもの以外の推測を避けています。

2026/01/27 3:42
ChatGPT コンテナは現在、以下の機能を利用できます。

- **bash** を実行
- **pip** や **npm** でパッケージをインストール
- ファイルを直接ダウンロード

これらの機能により、コンテナ内でより柔軟な開発環境が構築できるようになりました。

ChatGPT コンテナは現在、以下の機能を利用できます。 - **bash** を実行 - **pip** や **npm** でパッケージをインストール - ファイルを直接ダウンロード これらの機能により、コンテナ内でより柔軟な開発環境が構築できるようになりました。

## Japanese Translation: **概要** ChatGPT の新しいコンテナ機能により、ユーザーは Bash コマンド―およびその他多くのプログラミング言語―を安全なサンドボックス内で直接実行できるようになりました。このアップデートは、以前の Python‑subprocess 機能を拡張し、Node.js/JavaScript、Ruby、Perl、PHP、Go、Java、Swift、Kotlin、C、および C++(Rust と Docker はまだ利用不可)を含むようになりました。 パッケージのインストールは `pip install` と `npm install` を介して行われ、内部プロキシ (`packages.applied-caas-gateway1.internal.api.openai.org`) 経由でルーティングされます。新しい `container.download` ツールは、会話内で既に出現した公開可能な URL からファイルを取得し、サンドボックス内の指定されたパスへ保存します(データ外部流出防止のため)。コンテナは直接アウトバウンドネットワークリクエストを行うことができず、すべての外部アクセスはカスタムプロキシ経由で処理されます。 環境には多くの `CAAS_ARTIFACTORY_*` 変数も公開されており、さまざまなエコシステム向けの内部パッケージレジストリを指し示しますが、Rust と Docker はまだインストールされていません。 公式ドキュメントはまだ不足しているため、「ChatGPT Containers」という明確な命名とより良いドキュメントへの呼びかけが行われています。著者は安全フィルタを Claude の Web Fetch システムに例え、URL 事前レビュー規則のため以前のプロンプトインジェクション試みが失敗したことを指摘しています。 ユーザーや企業にとって、この機能はシェルスクリプティング、多言語実行、および安全な外部データ取り込みを一つのサンドボックスセッション内で実現できる多用途 AI コーディングアシスタントとなり、プロダクティビティを向上させながら厳格なセキュリティ制御を維持します。

2026/01/27 4:19
**MapLibre タイル:モダンで効率的なベクタータイル形式**

**MapLibre タイル:モダンで効率的なベクタータイル形式**

## 日本語訳: **概要:** MapLibre Tile(MLT)は、Mapbox Vector Tile(MVT)の後継となる次世代ベクタタイルフォーマットとして導入されます。軽量エンコーディングを備えた列指向レイアウトを使用し、最大で6倍の圧縮率を実現するとともに、SIMD/ベクトル化を活用して高速デコードを行います。MLTはCPUとGPUの両方で高性能レンダリングを目指し、モダンなグラフィックスAPIをサポートして惑星規模の基礎地図を効率的に表示できるよう設計されています。このフォーマットはMVTから得た教訓を踏まえつつ、3D座標・線形参照・複雑な入れ子型などの機能を追加し、さらにOverture Maps(GeoParquet)といった新興ソースフォーマットとの統合も計画しています。現在は`encoding: "mlt"`というスタイル設定によりMapLibre GL JSおよびMapLibre Nativeでサポートされています。今後の開発では3D機能の拡張、データ型の充実、および互換性の拡大が目指されます。PlanetilerなどのプロダクションツールはまもなくMLTタイルを生成できるようになり、Slack、GitHub、提案書を通じてコミュニティからの貢献が促進されています。MapLibreベースのアプリケーションユーザーにとって、MLTは小さいタイルサイズと高速レンダリングを提供し、マップサービスプロバイダーの帯域幅コストを削減するとともに、ウェブやモバイルクライアントでのパフォーマンス向上を実現します。

2026/01/26 19:19
AI が「ブラウザ」を作ったと噂されても、熱狂に乗らずにまずはリポジトリを確認してみてください。

AI が「ブラウザ」を作ったと噂されても、熱狂に乗らずにまずはリポジトリを確認してみてください。

## Japanese Translation: > **概要:** > Cursor の CEO マイケル・トゥエルは「完全に構築された GPT‑5.2 ウェブブラウザ」を発表し、コード行数が 300 万行を超え、Rust で書かれたレンダリングエンジンとカスタム JavaScript VM を備えていると主張した。独立した検証ではこの物語に矛盾する結果が得られた。GitHub リポジトリをクローンしたエンジニアは、コードのほぼすべてがコンパイルされず、CI テストも失敗し、ページの読み込みに約 1 分かかった。実際にはプロジェクトは既存のオープンソースコンポーネントを再利用しており—レンダリングには Servo、JavaScript パーシングには QuickJS(vendor/ecma-rs 経由)—したがってゼロからの実装ではない。 > > Wilson Lin のブログ記事はブラウザが部分的にしか機能しないことを認め、「ウェブエンジンを一から構築するのは「極めて難しい」」と述べた。Servo のメンテナーである Gregory Terzian はコードベースを「スパゲッティ状の絡まり」と「独特に悪い設計」と表現し、実際の利用可能性を疑問視した。 > > この実験は 1 週間で 10〜20 兆トークンを消費し、現在のフロンティアモデル価格では数百万ドルのコストがかかった。Cursor のマーケティングはハックウィークの取り組みを「自律エージェントが大規模コードベースを書ける」という証拠として提示したが、再現可能なビルドや CI の安定性、実際的なパフォーマンスベンチマークといった重要な工学基盤は省略していた。 > > この事件はハイプがエンジニアリングのギャップを隠す方法を示し、AI ツールを大規模に採用する前に実証可能で検証された結果が必要であることを強調している。

2026/01/27 3:58
チェス960 におけるすべての局面が、同じくらい複雑であるとは限りません。

チェス960 におけるすべての局面が、同じくらい複雑であるとは限りません。

## Japanese Translation: > **概要:** > 著者らはStockfishを用いて960のChess960開始局面すべて(960局面)を評価し、白がわずかだがほぼ普遍的な最初の手で有利になることを確認しました。平均評価は \(+0.30 \pm 0.14\) ポーンです。 > 彼らは情報ベースの指標 \(S(n)\) を導入し、最初の \(n\) プライ(駒の動き)における意思決定難度を定量化しました。この指標は白側の決断難度 \(S_W\)、黒側の決断難度 \(S_B\) に分解されます。全体的なオープニング複雑性は > \[ > S_{\text{tot}} = S_W + S_B > \] > であり、すべての局面にわたって3倍程度の差が見られました。意思決定非対称性 \(A = S_B - S_W\) は \(-2.5\) から \(+1.8\) ビットまで変動し、平均は \(-0.25\) ビットであるため、白側の方がわずかに難しい決断を行う傾向があります。 > 標準チェス開始局面(#518 – RNBQKBNR)は非対称性では91パーセンタイルに位置しますが、全体的な複雑性では47パーセンタイルです。最も複雑なオープニングは #226 (BNRQKBNR)であり、最もバランスの取れたオープニングは #198(QNBRKBNR)です。この局面は評価と非対称性がほぼゼロに近い特徴を持ちます。 > これらの結果は、後ろ段の駒のわずかな再配置が戦略的深さと競争公平性に大きく影響することを示しており、Chess960 が古典チェスよりもバランスの幅広いスペクトルを提供しているという洞察を与えます。この知見は、将来の開始局面設計やトーナメント形式の改善に役立つ可能性があります。

2026/01/23 11:27
**Show HN:SF のマイクロクライメート**

**Show HN:SF のマイクロクライメート**

## 日本語訳: SF Microclimates API は、無料でキー不要のサービスで、サンフランシスコ全50地区のリアルタイム天候と空気質データを提供します。150 を超える PurpleAir センサーからデータを集約し、EPA の式を用いて温度・湿度・PM2.5、および Air Quality Index (AQI) を算出します。ミッション地区の例では `temp_f 58`、`humidity 52`、`pm2_5 12.1`、`aqi 50 “Good”` が返され、8 つのセンサーが使用されています。API は以下の3つのエンドポイントを公開しています。 - `GET /sf-weather` – 全地区 - `GET /sf-weather/:neighborhood` – 単一地区 - `GET /neighborhoods` – 名前一覧 AQI のカテゴリは「Good」(0–50)から「Hazardous」(>301)までです。サービスは Cloudflare Workers 上に構築され、Cloudflare KV (`CACHE_TTL_SECONDS = 3600`, `RATE_LIMIT_PER_MINUTE = 60`) に結果をキャッシュして API 呼び出し数を削減します。詳細なワークフローは次のとおりです:レートリミットチェック → KV キャッシュ検索 → ミス時にセンサー取得 → GPS バウンディングボックスでグループ化 → 平均計算 → キャッシュ保存 → CORS ヘッダー付き JSON を返却。 自己ホストするための手順は、リポジトリをクローンし `npm install` を実行、PurpleAir API キーを取得し、Cloudflare KV 名前空間を `CACHE` として作成、`PURPLEAIR_API_KEY` を設定し、Wrangler でデプロイします。プロジェクトは MIT ライセンスで公開され、センサーデータの提供元として PurpleAir にクレジットが与えられています。 開発者は Claude Code や Clawdbot にこのスキルを統合するために `sf-microclimates/SKILL.md` というスキルファイルを追加し、「weather in [neighborhood]」などのトリガーを設定できます。API は他都市(例:LA、シアトル、NYC)にも適応でき、地区バウンディングボックスと PurpleAir 検索範囲を更新するだけです。市別フォークへの PR を歓迎します。 想定される利用ケースは次の通りです: - AI エージェントがローカル天候コンテキストを必要とする場合 - スマートホーム自動化トリガー - Slack/Discord ボット - 正確な期待値を表示する旅行アプリ - 窓側の景色に合わせた個人ダッシュボード API はカスタムセンサーネットワークを構築せずに正確な環境データを取得できるため、健康モニタリング、物流、観光、IoT アプリケーションなどさまざまな業界で恩恵があります。

2026/01/26 11:01
健康に関する検索で、医療サイトよりもYouTubeを頻繁に参照しているという点が、Google AI の概要で指摘されています。

健康に関する検索で、医療サイトよりもYouTubeを頻繁に参照しているという点が、Google AI の概要で指摘されています。

## Japanese Translation: ## 要約 Google の健康情報に対する「AIオーバービュー」は、YouTube への引用が圧倒的であり、Google が CDC や Mayo Clinic などの信頼できるソースを優先すると主張しているにもかかわらず、従来の医療サイトを上回っています。 2025 年 12 月に行われた SE Ranking の調査では、ドイツ語検索 50,807 件中 82 % が AI オーバービューをトリガーしました。総引用数は 465,823 件で、YouTube は 20,621 件(4.43 %)を占めました。次に頻繁に引用されたドメインは NDR.de(3.04 %)、Msdmanuals.com(2.08 %)、Netdoktor.de(1.61 %)、Praktischarzt.de(1.53 %)でした。 同年初め、Guardian の調査で一部のオーバービューに誤情報が含まれていること(例:肝機能検査の不正確なアドバイス)が明らかになりました。Google は問題のあるページをいくつか削除しましたが、多くはそのままでした。最も引用された 25 件の YouTube 動画のうち 96 % が医療系チャンネルからであり、全体として引用リンクの 1 % 未満に過ぎません。 研究者らは、人気が可視性を駆動し、医療的信頼性よりも優先されることを警告し、本調査はドイツ語健康情報検索に限定されたスナップショットであるため、一般化には限界があると指摘しています。Google がこの検証後に引用ポリシーを改訂すれば、ユーザーはより信頼できるソースへの移行を見る可能性があります。それまで多くの人々は YouTube 動画から得られる人気だが潜在的に不正確な健康アドバイスに直面するリスクがあります。

2026/01/26 23:27
「OpenFlexure 顕微鏡」

「OpenFlexure 顕微鏡」

## Japanese Translation: OpenFlexure マイクロスコープは、手頃な価格と高性能を両立させた完全オープンソースの光学システムであり、その最新バージョンが *Biomedical Optics Express* に詳細に記載されています。低価格のウェブカメラレンズまたはより高品質な研究用顕微鏡対物レンズをコンパクトなインバーテッドレイアウトと組み合わせています。摩擦や振動を排除するためにプラスチックフレックスで作られた精密設計の 3D プリントフレキュアステージは、サブ 100 nm の移動ステップを提供しつつ、数日間にわたりマイクロメートルレベルの安定性を維持します。バージョン 6.0.0 はほとんどの部品を単体プリントとして保持しているため、全機器は約 200 g の軽量で組み立てに数本のボルトだけが必要です。 設計により光学モジュールの簡易交換が可能で、倍率や解像度を変更できます。オプションのフィルタキューブを追加すると、エピ照明・偏光コントラスト・蛍光イメージング機能も付加できます。Raspberry Pi コンピュータとカメラなどの主要部品を低価格に保つことで、このマイクロスコープは精密顕微鏡を研究者、教育者、小規模実験室へ手軽に提供します。これにより、従来高価な装置が必要だった光学イメージングの利用範囲が広がり、学術・産業界でのテクノロジーの民主化を促進します。

2026/01/21 13:16
サンフランシスコ・グラフィティ

サンフランシスコ・グラフィティ

## Japanese Translation: > 記事は、サンフランシスコ市の検査官が撮影した一連の写真を紹介し、市内全域で見られる落書き違反を暴露しています。これらの画像は公式自治体ウェブサイトからスクレイピングされたもので、不法なタグ付けと無許可の壁アートに関する具体的な視覚証拠を提供します。「法律の観点から見るストリートアート」という枠組みで写真を提示することで、記事は公共表現が許容される範囲と都市環境における破壊行為との広い議論の中に位置づけられます。 > (もし要約をそのまま保持したい場合は、以下を繰り返してください:) > 記事は、サンフランシスコ市の検査官が撮影した一連の写真を紹介し、市内全域で見られる落書き違反を暴露しています。これらの画像を公式自治体ウェブサイトから取得することで、不法なタグ付けと無許可の壁アートに関する具体的な視覚証拠を提示します。「法律の観点から見るストリートアート」に焦点を当てることで、写真は公共表現が許容される範囲と都市環境における破壊行為との広い議論の中に位置づけられます。具体的な執行措置は発表されていませんが、鮮烈なビジュアルは市当局が現在の方針を見直したり、落書きサイトでの警備を強化する可能性があることを示唆しています。この調査結果は、地方自治体がストリートアートを規制する方法に影響を与え、アーティストやコミュニティグループの実践、および公共財産上での創造的表現に関する法的境界について住民への情報提供にも寄与する可能性があります。

2026/01/26 19:02
Google Booksは、プレビュー付きの書籍に対してすべての検索機能を無効化しました。

Google Booksは、プレビュー付きの書籍に対してすべての検索機能を無効化しました。

## Japanese Translation: (removing the speculative leap):** ## Summary: Google Books は最近、プレビュー ページを提供する書籍の検索方法を変更しました。新しいポリシーでは、これらのタイトルに対して OCR ベースの検索が無効化されますが、ユーザーは依然として完全なプレビュー コンテンツを見ることができます。その結果、以前はキーワード検索で発見できた多くの書籍が検索結果から欠落し、スニペット表示の本はまだ検索可能です。この変更は完全に公開(パブリックドメイン)またはロックされた作品には影響せず、全体的な検索システムを維持しますが、プレビュー有効タイトルのみを対象としています。変更により、読者や研究者が著作権で保護された書籍の特定箇所を見つけることが難しくなる可能性があり、出版社の可視性が低下し販売にも影響を与える恐れがあります。 ## Summary Skeleton **What the text is mainly trying to say (main message)** Google Books は最近、プレビュー ページを提供する書籍に対する検索機能を変更し、OCR ベースの検索を無効化しましたが、読者は引き続きそのプレビューを見ることができます。 **Evidence / reasoning** - この変更により、約一か月前に多くのタイトルが検索結果から除外されました。 - プレビュー ページはアクセス可能で完全な内容を表示しますが、OCR 検索ではテキストがページ上に存在してもヒットしません。 - スニペットビューは引き続き検索可能であり、この問題がプレビュー有効書籍に限定されていることを示しています。 **Related cases / background** - Google Books は、パブリックドメイン作品のフルビュー、プレビュービュー、およびスニペットビューという三つのモードを提供します。 - 著作権で保護されたタイトルはプレビューまたはスニペットビューに限定されます。 - 最近の変更はスニペットビューや完全にロックされた本には影響しませんでした。 **What may happen next (future developments)** 記事は、この調整がユーザーが購入するための書籍を見つける能力をさらに妨げる可能性があると示唆しており、将来的に Google がプレビュー コンテンツの検索方法に対して追加的な制限を導入するかもしれないことを示唆しています。 **Impacts** 特定の箇所を検索しているユーザーは関連タイトルを見つけるのに苦労し、読者や研究者に影響が出ます。出版社や書店は自社作品の可視性が低下し、Google Books エコシステム内での販売にも影響が出る可能性があります。

2026/01/27 3:05
**10年間エンジニアリングマネージャーとして学んだこと**

- **人を最優先に、プロジェクトはその次に**  
  • チームの成功は信頼・共感・明確なコミュニケーションにかかっています。  
  • 定期的な1対1とオープンフィードバックループで関係性を強化します。

- **明確なゴール、柔軟な道筋**  
  • OKR/KPIなど測定可能な目標を設定しつつ、チームに最適な手段を選ばせます。  
  • 実験を奨励しながらも成果物は常に意識します。

- **効果的な委譲が鍵**  
  • スコープとアウトカムの両方を担当させ、エンジニアに権限を与えます。  
  • マイクロマネジメントを避け、リソース提供と障害除去に注力します。

- **継続的学習を優先**  
  • コードレビュー・ペアプログラミング・テックトークを日常化し、文化として根付かせます。  
  • 認定資格取得やカンファレンス参加、個人プロジェクトの時間もサポートします。

- **データ駆動型意思決定**  
  • リードタイム・デプロイ頻度・MTTRなどの指標で問題を早期発見。  
  • 定量的洞察と定性的フィードバックをバランスよく組み合わせます。

- **メンタリングは重要**  
  • ジュニアエンジニアを積極的にコーチし、成長がチーム全体のパフォーマンス向上につながります。  
  • メンタープレーヤーやシャドウイングプログラムでスキル転移を促進します。

- **透明性あるコミュニケーション**  
  • ステークホルダーへ進捗・リスク・トレードオフを随時共有。  
  • 成功と失敗を率直に話し、信頼感を醸成します。

- **適応力が生存戦略**  
  • 技術・プロセス・市場ニーズの変化を受け入れます。  
  • 定期的にアーキテクチャ判断を見直し、必要ならリファクタリングします。

- **ワークライフバランスは贅沢ではない**  
  • 実現可能な速度と納期の期待値を設定。  
  • 休憩・メンタルヘルスデー・適切な残業文化を奨励します。

- **勝利を祝う—大きくても小さくても**  
  • 個々の貢献とチーム全体の成果を認めます。  
  • お祝いはチームカルチャーとモチベーション強化に活用します。

**10年間エンジニアリングマネージャーとして学んだこと** - **人を最優先に、プロジェクトはその次に** • チームの成功は信頼・共感・明確なコミュニケーションにかかっています。 • 定期的な1対1とオープンフィードバックループで関係性を強化します。 - **明確なゴール、柔軟な道筋** • OKR/KPIなど測定可能な目標を設定しつつ、チームに最適な手段を選ばせます。 • 実験を奨励しながらも成果物は常に意識します。 - **効果的な委譲が鍵** • スコープとアウトカムの両方を担当させ、エンジニアに権限を与えます。 • マイクロマネジメントを避け、リソース提供と障害除去に注力します。 - **継続的学習を優先** • コードレビュー・ペアプログラミング・テックトークを日常化し、文化として根付かせます。 • 認定資格取得やカンファレンス参加、個人プロジェクトの時間もサポートします。 - **データ駆動型意思決定** • リードタイム・デプロイ頻度・MTTRなどの指標で問題を早期発見。 • 定量的洞察と定性的フィードバックをバランスよく組み合わせます。 - **メンタリングは重要** • ジュニアエンジニアを積極的にコーチし、成長がチーム全体のパフォーマンス向上につながります。 • メンタープレーヤーやシャドウイングプログラムでスキル転移を促進します。 - **透明性あるコミュニケーション** • ステークホルダーへ進捗・リスク・トレードオフを随時共有。 • 成功と失敗を率直に話し、信頼感を醸成します。 - **適応力が生存戦略** • 技術・プロセス・市場ニーズの変化を受け入れます。 • 定期的にアーキテクチャ判断を見直し、必要ならリファクタリングします。 - **ワークライフバランスは贅沢ではない** • 実現可能な速度と納期の期待値を設定。 • 休憩・メンタルヘルスデー・適切な残業文化を奨励します。 - **勝利を祝う—大きくても小さくても** • 個々の貢献とチーム全体の成果を認めます。 • お祝いはチームカルチャーとモチベーション強化に活用します。

## Japanese Translation: --- ## Summary この記事は、エンジニアリングマネージメントに単一の定義が存在しないと主張しており、その理由として企業間で役割が大きく異なることを挙げています。著者自身のキャリア―4社を転々とした経験、スタートアップへの参画、そして最終的にはマネージャーオブマネージャーズ(管理職)に就いた過程―は、この多様性を示す好例です。彼はマネージャーの業務を形成する**4つの柱**として、プロダクト所有権、プロセス監督、人材リーダーシップ、そしてハンズオンコーディングを挙げています。 経験から、無駄な製品の開発、過度なプロセス化、ミクロマネジメント、才能を希薄にする採用慣行などの一般的な落とし穴に警鐘を鳴らしています。彼は**信頼・透明性・正直なコミュニケーション**の必要性を強調し、マネージャーは困難なニュースを明確に伝え、チームが意思決定できるよう権限を委譲するべきだと述べています。 著者は、**定性的洞察(協働・問題解決)**が量的指標と同等にマネージャーのパフォーマンス評価で重要であることを指摘しています。 実践的なフレームワークとして、時間の約**10 %をプログラミングに、30 %をコーチングに、60 %をチームの応援に充てる**と提案し、ペットプロジェクトを削減し、プロセスを合理化し、高いインパクトを持つ採用に集中するよう勧めています。著者は読者に自身の学びを共有してもらうことで、この指導が進化し続けると示唆しています。 チームがこれらの原則を採用すれば、コミュニケーションの明確化、人材保持率の向上、意思決定速度の加速、およびユーザーに真に価値を提供する製品の実現が期待できると結論付けています。これは個々の企業だけでなく、より広いエンジニアリング業界全体にも恩恵をもたらすでしょう。

2026/01/22 3:11
「Beatles abbey rd」と入力したときに「Abbey Road」を見つけるには、PostgreSQL でファジー/セマンティック検索を使用してください。

「Beatles abbey rd」と入力したときに「Abbey Road」を見つけるには、PostgreSQL でファジー/セマンティック検索を使用してください。

## Japanese Translation: 記事では、PostgreSQL拡張機能 `pg_trgm`(ファジー文字列マッチング)と `pgvector`(埋め込みを用いた語義的類似度計算)を組み合わせて、ノイズの多いユーザー入力をクリーンなカタログに照合する方法を示しています。使用データセットは Hugging Face の「spotify‑tracks‑dataset」で、約 114,000 曲(重複除去後で約 50,000 アルバム)です。データベーススキーマでは各アルバムの生データ名、クリーン化された `album_normalized` 列、および 768 次元の `album_embedding` を保存します。`album_normalized` に対しては `gin_trgm_ops` を使用した GIN インデックスを作成し、類似度閾値は `SET pg_trgm.similarity_threshold`(典型的な値は約 0.3)で設定します。`album_embedding` には IVFFlat インデックスを適用し、`vector_cosine_ops` と `lists = 100` を使用します。ファジー検索では `similarity()` または `%` 演算子を使用し、語義的検索では `1 - (album_embedding <=> %s::vector)` によってコサイン類似度を計算し、約 0.6 の閾値でフィルタリングします。正規化パイプラインは名前を小文字に変換し、「(Remastered 2023)」などのノイズパターンを除去し、略語(`feat.` → `featuring`)を展開し、先頭冠詞を削除し、空白を正規化し、句読点を取り除きます。埋め込み生成は Sentence‑Transformers の `all-mpnet-base-v2`(768 次元)を使用し、バッチサイズ 100 で CPU 上で約 500 アルバム/分の速度になります。推奨されるハイブリッド検索ではまずファジーマッチングを試み、スコアが約 0.65 未満の場合は語義的検索にフォールバックし、より高い信頼度の結果を返します。性能ノートとして、`pg_trgm` のクエリは適切なインデックスでサブミリ秒レベル、`pgvector` のクエリはテーブルサイズとインデックス設定に応じて 1〜10 ms です。今後の課題には代替埋め込みモデルのテスト、特定ユースケース向けトリグラム閾値の調整、および低レイテンシを維持しつつ大規模カタログへのスケールが含まれます。このアプローチは音楽カタログプラットフォーム、ストリーミングサービス、そして高速ファジー/語義検索を必要とするあらゆるドメインに有益です。

2026/01/22 3:24
「地球に重みをかけた山」

「地球に重みをかけた山」

## Japanese Translation: (欠落している要素を取り入れ、表現を明確化したもの) 天秤で示される重さは、その上に置かれた物体と地球との間の重力によって決まります。 ニュートンの法則を用いれば、通常のバスルームスケールを逆さまにして「地球があなたに与える重量」を測定でき、この反応は自分自身の質量に比例します。 地球全体の質量を計算するには、以下の5つのデータが必要です: 1. 地球があなたに及ぼす力(重力) 2. あなたと地球中心との距離 3. あなたの隣に置いた既知物体の重量 4. あなたとその物体との距離 5. 既知物体の総質量 歴史的実験はこの原理を示しています。 1774年、チャールズ・ハトンはスコットランドの山「シュイホリオン」の影響で生じる垂直線(プルームライン)の偏差を測定し、地球曲率補正後に0.0032°と算出しました。 山の形状と岩石密度を用いてマスケリンとハトンは、地球がシュイホリオンより約1.8倍密度であると結論付け、平均密度を約4.5 t/m³、質量を4.87 × 10²¹ メートルトンと算出しました――これは現代値の約20%低い数値です。 1798年にヘンリー・キャヴェンディッシュが行ったトーション振子実験は、鉛球間の重力相互作用を測定することで精度を1.2 %以内に改善しました。 シュイホリオン研究はまた、重力が地球や太陽だけでなく「すべて」の質量から来ることを証明しました。 地球は完全な対称体ではないため、スケールの読み取り値は場所によって最大0.5 %変動します。将来的な改良により、これらの局所的重力不規則性が補正される可能性があります。 これらの知見はスケール校正を改善し、科学者・測量士・精密重量計測に依存する産業で利用される地球物理モデルを支えるものです。

2026/01/27 1:43
**OSS ChatGPT WebUI の概要**

- **モデル数:** 530種利用可能  
- **主な機能:**
  - MCP(マルチコマンド処理)
  - ツール統合
  - Gemini RAG(検索拡張生成)
  - 画像生成
  - 音声生成

**OSS ChatGPT WebUI の概要** - **モデル数:** 530種利用可能 - **主な機能:** - MCP(マルチコマンド処理) - ツール統合 - Gemini RAG(検索拡張生成) - 画像生成 - 音声生成

## Japanese Translation: 最新のLLMSリリースは、拡張性、モデルアクセス、およびユーザー向けツールに対する包括的な改修を実現します。 **拡張性** – 新しいプラグインベースアーキテクチャ(`llms/extensions` + `~/.llms/extensions`)が旧来のモノリシック設計を置き換え、開発者は機能を簡単に追加または差し替えることができます。 **モデルカタログ** – 公開されている `models.dev` カタログと統合し、24社(OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Nvidia など)から530+のモデルを取得し、それらの設定を `llms.json` にマージします。 **UI の拡張** – モデルセレクターはスマート検索、モダリティ別高度フィルタリング、並び替え、お気に入り、および豊富なモデルカードを提供します。Gemini RAG Extension はファイルストア管理を実装し、ドラッグ&ドロップアップロードと背景インデックス作成で Retrieval Augmented Generation ワークフローをサポートします。 **Python 関数呼び出し** – ツールは `ctx.register_tool`(暗黙または明示的な JSON スキーマ)経由で登録でき、セッションごとのツールセレクター UI で有効/無効を切り替えられます。 **MCP サポート** – fast_mcp 拡張が Model Context Protocol を追加し、Anthropic の Git MCP Server や Gemini の画像/音声生成など外部 MCP サーバーからのツールの動的検出・実行を可能にします。 **コア拡張** – `core_tools`(メモリ、ファイルシステム、数式、Python/JS/TS/C# でのコード実行)とデスクトップ自動化用 `computer_use` が専用 UI(計算機、コード実行)と共にバンドルされています。 **メディアハンドリング** – Google、OpenAI、OpenRouter、Chutes、Z.ai、Nvidia で画像生成をサポートし、音声 TTS は現在 Gemini の Flash/Pro Preview に限定されます。生成されたメディアは `~/.llms/cache` 内に SHA‑256 ファイル名でキャッシュされ、SQLite を通じて参照します。メディアギャラリー拡張はローカル SQLite DB(`~/.llms/user/default/gallery/gallery.sqlite`)にすべての生成ファイルを自動インデックスし、ライトボックスプレビュー付きで高速閲覧を実現します。 **システムプロンプト** – 置換可能な `system_prompts` 拡張は200以上のキュレート済みプロンプトを提供し、ユーザー固有のライブラリは `~/.llms/user/<github-user>/system-prompts.json` に保存されます。 **永続化** – クライアント側 IndexedDB からサーバー側 SQLite(`~/.llms/user/app/app.sqlite`)へ移行し、マルチデバイスアクセスを可能にします。また単一背景スレッドで同時書き込みが行われ、認証有効時には自動的にデータ分離が実現されます。 **CLI** – すべての機能はコマンドライン(`llms -m <model> --out image "<prompt>"`、`llms --serve 8000` 等)からアクセスできるようになり、自動化とリモート操作が簡便になります。

2026/01/27 0:01
**Show HN:ドローンを操縦できるのはLLMが一つだけ**

**Show HN:ドローンを操縦できるのはLLMが一つだけ**

## Japanese Translation: SnapBenchはRustベースのコントローラで、Zig/raylibで実装された手続き的に生成された3Dボクセルワールドを通じて仮想ドローンを操縦します。ドローンは8つの移動コマンドと「識別」「スクリーンショット」を受け取り、OpenRouter Vision‑Language Model(VLM)を用いて4種類の生物(猫、犬、豚、羊)のいずれかを探知します。ドローンが各ターゲットから5ユニット半径内に3匹の生物を識別できた場合、その走行は成功とみなされます。 7つのLLMがベンチマーク対象でした。Gemini Flashは常にドローンを飛ばし、手取り足取りせずに生物を識別しました。一方、Claude Opusは識別時に地表レベルまで降下しなかったため失敗しました。ほとんどの走行では50イテレーション上限前に1匹しか捕捉できませんでしたが、シード72で実施した単一走行では、生成された位置が近接していたため2匹を発見しました。最も安価なモデル―Gemini Flash―はClaude Opus 4.5やGemini 3 Proなどの高価格モデルよりも優れた性能を示し、空間推論能力がモデルサイズと線形に比例するわけではないことを示唆しています。 検出品質は色対比によって変動しました。ピンク豚やグレー羊などの高コントラスト生物は地形に溶け込む低コントラストものよりも見つけやすかったです。DJI Telloドローンで行った実際のテストでは失敗(ドローンが単純に上昇した)の結果、しかし新しいGemini FlashパイロットはBetaFPVまたはTelloを用いた実機ベンチマークに有望な兆候を示しています。 現在のベンチマークは非公式で、1つの汎用プロンプトと基本的なフィードバックループ(位置情報、スクリーンショット、直近コマンド)および50イテレーション制限から構成されています。将来的な改善点としては、モデル固有のプロンプト、より豊富な空間コンテキスト、50を超える拡張イテレーション、多エージェント競争、大規模テレーンへの適用などが計画されています。このセットアップにはZig ≥ 0.15.2、Rust stable(2024版)、Python ≥ 3.11、uv、およびOpenRouter APIキーが必要です。リポジトリは`kxzk/snapbench`です。

2026/01/26 20:00
**Linux バイナリ互換性の聖杯:Musl と `dlopen`**

*概要  
  * Musl は軽量な C ライブラリで、静的リンクと小さなバイナリサイズを実現するよう設計されています。  
  * `dlopen` は実行時に共有ライブラリを動的ロードできる機能で、モジュール化されたアプリケーションを可能にします。

*主なメリット  
  * **バイナリサイズの削減** – 静的リンクされた Musl バイナリは多くの場合 < 5 MB です。  
  * **決定論的ビルド** – Musl の純粋 C 実装により、コンパイラ固有の不具合を回避できます。  
  * **動的柔軟性** – `dlopen` は再コンパイル不要でオプションのプラグインやドライバをロード可能です。

*一般的なユースケース  
  * ストレージが限られた組込みシステム。  
  * 攻撃面を最小化したいコンテナ環境。  
  * 実行時にプラグインを追加するアーキテクチャ(例:ウェブサーバ、メディアプレイヤー)。

*典型的なワークフロー  
  1. コアアプリケーションを Musl でコンパイル (`musl-gcc -static`)。  
  2. プラグインを共有オブジェクトとしてビルド (`gcc -fPIC -shared`)。  
  3. 実行時に `dlopen` でプラグインをロードし、`dlsym` でシンボルを取得。

*注意点と対策  
  * **互換性のギャップ** – Musl は glibc の拡張機能すべてをサポートしていない可能性があります。十分にテストしてください。  
  * **シンボル可視性** – エクスポート関数は `__attribute__((visibility("default")))` を付与しておく必要があります。  
  * **エラーハンドリング** – `dlopen` の戻り値を必ず確認し、`dlerror()` で詳細を調べてください。

*参考リソース  
  * Musl公式サイト: https://www.musl-libc.org/  
  * GNU `dlopen` マニュアル: https://man7.org/linux/man-pages/man3/dlopen.3.html  

Musl の軽量静的バイナリと `dlopen` の動的パワーを組み合わせることで、コンパクトなデプロイと実行時拡張性の両立が可能になります。これにより、モダンな Linux アプリケーションで求められる「小ささ」と「柔軟さ」のバランスを実現できます。

**Linux バイナリ互換性の聖杯:Musl と `dlopen`** *概要 * Musl は軽量な C ライブラリで、静的リンクと小さなバイナリサイズを実現するよう設計されています。 * `dlopen` は実行時に共有ライブラリを動的ロードできる機能で、モジュール化されたアプリケーションを可能にします。 *主なメリット * **バイナリサイズの削減** – 静的リンクされた Musl バイナリは多くの場合 < 5 MB です。 * **決定論的ビルド** – Musl の純粋 C 実装により、コンパイラ固有の不具合を回避できます。 * **動的柔軟性** – `dlopen` は再コンパイル不要でオプションのプラグインやドライバをロード可能です。 *一般的なユースケース * ストレージが限られた組込みシステム。 * 攻撃面を最小化したいコンテナ環境。 * 実行時にプラグインを追加するアーキテクチャ(例:ウェブサーバ、メディアプレイヤー)。 *典型的なワークフロー 1. コアアプリケーションを Musl でコンパイル (`musl-gcc -static`)。 2. プラグインを共有オブジェクトとしてビルド (`gcc -fPIC -shared`)。 3. 実行時に `dlopen` でプラグインをロードし、`dlsym` でシンボルを取得。 *注意点と対策 * **互換性のギャップ** – Musl は glibc の拡張機能すべてをサポートしていない可能性があります。十分にテストしてください。 * **シンボル可視性** – エクスポート関数は `__attribute__((visibility("default")))` を付与しておく必要があります。 * **エラーハンドリング** – `dlopen` の戻り値を必ず確認し、`dlerror()` で詳細を調べてください。 *参考リソース * Musl公式サイト: https://www.musl-libc.org/ * GNU `dlopen` マニュアル: https://man7.org/linux/man-pages/man3/dlopen.3.html Musl の軽量静的バイナリと `dlopen` の動的パワーを組み合わせることで、コンパクトなデプロイと実行時拡張性の両立が可能になります。これにより、モダンな Linux アプリケーションで求められる「小ささ」と「柔軟さ」のバランスを実現できます。

## Japanese Translation: 記事では、Go を使用して完全に静的なプログラムを構築し、Godot を利用して glibc か musl のいずれかに依存する Linux ディストリビューション上で動作させる方法について説明しています。 * **背景:** Go はカーネル ≥ 3.2 用に静的コンパイルできますが、GPU ドライバやグラフィックスライブラリは特定の C ライブラリ(glibc または musl)にリンクする必要があります。これらを混在させると失敗します——glibc バイナリは musl システムで動作せず、逆も同様です。 * **問題と対処法:** `c‑shared` や `c‑archive` モードでの初期試行が musl では失敗したため、著者は graphics.gd 用にビルドオーバーレイ(`GOOS=musl`)を導入しました。最終的な解決策として、共有 C モードを廃止し、Go コードを Godot の静的アーカイブと直接リンクさせることで、glibc と musl 両方の libc 実装に対応する単一バイナリを生成しました。 * **配布上の問題:** このバイナリはカーネル ≥ 3.2 であればどんな Linux 上でも動作しますが、完全に静的な graphics.gd バイナリは失敗します。Godot は X11/Wayland/OpenGL/Vulkan 用に `dlopen` を使用し、musl は静的モードでダイナミックリンカを提供できません(TLS の非互換性)。そのため、glibc と musl 両方のリンク済みビルドを公開する必要があります。 * **将来の修正案:** `dlopen` が弱いシンボルであることから、著者はホストのダイナミックリンカをロードし、アセンブリトランペット経由でシステム libc の TLS に切り替える小さな C ヘルパーを埋め込む提案をしています。これが統合されれば、musl + `dlopen` でハードウェアアクセラレーション付きのグラフィックスを持つ真に静的バイナリが実現できるでしょう。 * **デモと使用方法:** 「Dodge The Creeps」プロジェクト(`https://release.graphics.gd/dodge_the_creeps.static`)のサンプルビルドは、GCC がインストールされた任意の Linux システムで実行・レンダリングできます。ユーザーは `GOOS=musl GOARCH=amd64 gd build`(`export_presets.cfg` を削除して新しい musl プレセットを追加)を使用して、自分のプロジェクトを musl 向けにクロスコンパイルできます。

2026/01/26 16:41
オープンFGAにおけるP99の抑制:自己調整戦略プランナーを構築した方法

オープンFGAにおけるP99の抑制:自己調整戦略プランナーを構築した方法

## 日本語訳: **概要:** OpenFGA のレイテンシークリティカルな「Check」API は、各グラフノードに対してリアルタイムで最適戦略を学習する自己調整型トラバーサルプランナーを採用しています。プランナーはトラバーサル選択を Multi‑Armed Bandit 問題として扱い、各ノードをアームとし、Normal‑Gamma 事前分布付きの Thompson Sampling が次に試すべきトラバーサル計画を選択します。レイテンシーサンプルは原子操作で事前分布を更新し、高度に同時実行的な環境でもスレッドセーフに学習が進みます。 この動的アプローチは、静的ヒューリスティックの代わりに確率的意思決定を導入することで、テールレイテンシーを劇的に削減します。Auth0 FGA モデルなどの複雑なケースでは **P99 が 98 % まで低下** しつつ、平均パフォーマンスは変わりません。また、プランナーは特定のサブグラフで最適である場合にレガシーなトラバーサルロジックを「再発見」できるため、多様な顧客ワークロードにも柔軟に対応します。 実際には、ユーザーは一貫して高速化された認可チェックを体感し、企業は速度を犠牲にせずにより豊富なポリシーグラフを展開できます。統計的枠組みは今後の OpenFGA リリースでコア機能となる見込みで、新しいモデルやワークロードに対して自動最適化を提供し、アクセス制御エンジンにおける適応戦略の普及を促進します。

2026/01/23 5:10
テキストこそが王である。

テキストこそが王である。

## 日本語訳: (以下のテキストを日本語に翻訳します) **主なメッセージ:** 書籍販売は回復し、2025年の数値は2019年を上回り、パンデミック時の高値よりわずかに低い水準にあります。昨年だけでも独立系書店が422店舗新設され、バーンズ&ノーブルも「再びクール」になっています。この復活は、デジタルコンテンツ主導の時代において印刷メディアが依然として堅牢な資産であることを示しています。 **根拠 / 推論:** * ガラップ調査によれば、年間11冊以上読んだ「メガリーダー」は大幅に減少し、年間1〜5冊読む「中程度のリーダー」に移行しています。過去30年で主要なトレンド変化はほとんどありませんでした。 * 国立芸術財団(National Endowment for the Arts)の報告では、過去10年間で全体的な読書量がわずかに減少しており、アメリカ時間使用調査(American Time‑Use Survey)も2003年から2023年の間に読書時間が減少したことを裏付けています。特に2003〜2011年と2011〜2023年で顕著です。 * インターネット利用はソーシャルメディアへの関与でピークに達しましたが、最近のデータではアプリ使用時間が減少し始めており、「デジタル侵入」が停滞している可能性を示唆しています。 * 書籍はラジオ・テレビからダイヤルアップ、Wi‑Fi、TikTokに至るまで、すべての主要な技術的変革を乗り越えてきました。そのため、短期的なメディアトレンドを超える「リンデ資産」として位置付けられています。 **背景 / 文脈:** 2025年、人間は推定で2兆枚の写真を撮影し、毎日2000万本のYouTube動画がアップロードされました。これはテキストに加えて視覚・音声記録が急増していることを示しています。著者は「テキストは依然として王」と述べており、シュメール文字(約5000年前)とグーテンベルク印刷機(600年後)の歴史的背景からもその重要性を強調しています。 **将来予測:** 印刷部門は独立系店舗の増加や大手チェーンの再興により、さらに回復する可能性があります。デジタル消費はアプリ使用が減少するにつれて停滞するかもしれません。 **関係者へのインパクト:** 読者は豊富なメディアミックスを楽しむことができ、出版社や書店は販売と来客数の増加を期待できます。これにより、印刷とデジタルプラットフォーム間で資源配分のバランスを取る必要があります。 *この要約は元のテキストから主要なポイントすべてを完全に反映し、曖昧な表現を避け、根拠のない推測を導入していません。

2026/01/21 6:57
ブラウザがサンドボックスです。

ブラウザがサンドボックスです。

## Japanese Translation: ポール・キンランは、現代のブラウザが軽量なサンドボックス環境としてコーディングエージェントを実行できると主張し、大きなローカルコンテナを必要としないことを示しています。彼はファイルシステムアクセス、ネットワーク制限、安全なコード実行という三つの主要サンドボックスレイヤーを概説し、それぞれがネイティブブラウザAPIでどのように実装できるかを説明します:ファイル操作には File System Access API、ネットワークトラフィックの分離には CSP `<iframe sandbox>` ヘッダー、隔離された計算には WebAssembly workers を使用。彼のデモ「Co‑do」では、ユーザーがフォルダを選択し、LLM プロバイダーを選び、CSP で承認された API を通じて安全にファイルを読み取るツールとチャットします。このアプローチは Claude Cowork のエージェントモデルに似ていますが、ブラウザの組み込み機能のみを利用し、ブラウザ間の移植性を高めます。キンランは `<iframe sandbox>` サポートのドキュメント不足について指摘し、ネットワークルールを強制するためのダブル iframe 設定や、Firefox/Safari/Chrome で `<input type="file" webkitdirectory>` を介して読み取り専用ディレクトリアクセスが可能な機能などのテクニックも共有しています。この記事はブラウザサンドボックス技術に関するさらなる研究を促し、エージェントワークフローとクロスブラウザ互換性の拡張を目指しています。広く採用されれば、開発者は安全でコスト効率の高いコーディングエージェントを直接ブラウザ内に構築でき、ツール統合を簡素化しインフラストラクチャーの負担を軽減できます。

2026/01/26 14:23