2026/02/06 3:17

PsiACE／スキル – 小規模で共有可能なスキルライブラリ - 本文書は、PsiACE システム内で管理される主要なスキルを概説しています。 - 各スキルは簡潔かつ検索しやすい形式で保存されており、チームメンバー間の共有が容易です。

RSS: https://news.ycombinator.com/rss

要約▶

Japanese Translation:

要約

PsiACE/Skillsは、Python と Rust の開発者向けに実践的なコーディングガイドを集めたコンパクトな共有ライブラリであり、「ビルダーのためのビルダー」によって作られています。
リポジトリには、メンテナと協力者が執筆したスキルが収録されており、個人の実務経験と厳選された公開ソースから構成されています。

コア機能

インストール:
```
pnpx skills add PsiACE/skills --skill='*'
```
（または
```
-g
```
でグローバルに）。
ドキュメント: オンライン docs は https://skills.psiace.me/ にあり、依存関係は
```
uv sync --group docs
```
でインストール。
利用可能なスキル:
- friendly-python: フレンドリーな Python コードの書き方・リファクタリング・レビューに関するガイダンス。
- piglet: One‑Python Craftsman の原則に基づく Python クラフトマンシップ指針。
- fast-rust: 高速で信頼性があり保守しやすい Rust コードの書き方・リファクタリング・レビューガイダンス。
ローカルプレビュー & ビルド:
```
uv run mkdocs serve -f mkdocs.yml
```
でプレビュー、
```
uv run mkdocs build -f mkdocs.yml
```
で静的サイトを生成。
感謝の意:
```
skills/ACKNOWLEDGEMENTS.md
```
に記載。

意図と影響

このコレクションは管理しやすいようにわずかに抑えられていますが、貢献者が新しいスキルを追加することで徐々に拡大していきます。統一されたベストプラクティスの指針を提供することで、PsiACE/Skills は開発者がよりクリーンで信頼性の高いコードを書く手助けをし、組織内で内部コーディング標準を文書化・共有する方法に影響を与えることができます。

本文

PsiACE/Skills
ビルダーのため、ビルダーが作る小さな共有スキルライブラリです。このリポジトリには、私と友人たちが提供するスキルが含まれています。コンテンツは、私たち自身の実践と選定された公開情報から構成されています。ぜひ試してみてください。読み進めながら、構築の技術を楽しんでください。

オンラインドキュメント: https://skills.psiace.me/

インストール

pnpx skills add PsiACE/skills --skill='*'

またはグローバルにインストール:

pnpx skills add PsiACE/skills --skill='*' -g

スキル一覧

スキル	説明
friendly-python	フレンドリーなPythonコードの作成・リファクタリング・レビューに関する実践的ガイダンス
piglet	「One Python Craftsman」に基づく実践的Pythonクラフトマンシップ指導
fast-rust	高速で信頼性が高く、保守しやすいRustコードの作成・リファクタリング・レビューに関する実践ガイダンス

ドキュメント

uv を使ってドキュメント用依存をインストールし、ローカルでプレビュー:

uv sync --group docs
uv run mkdocs serve -f mkdocs.yml

静的サイトをビルド:

uv run mkdocs build -f mkdocs.yml

備考

このコレクションは意図的に小規模で、学びながら変更される可能性があります。

謝辞

skills/ACKNOWLEDGEMENTS.md

をご覧ください。

同じ日のほかのニュース

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2026/02/06 2:38

クラウド・オーパス 4.6 (Claude Opus 4.6)

## Japanese Translation: **改善された要約** Claude Opus 4.6 は **ベータ版 1 M‑トークンコンテキストウィンドウ** を備えてリリースされ、最大で **128 k トークン** を出力できます。GDPval‑AA においては GPT‑5.2 より約 **144 Elo** の優位を示し、前モデルよりも **190 Elo ポイント** で上回っています。金融・法務・その他の高価値タスクで卓越した性能を発揮しています。**Terminal‑Bench 2.0** ではすべてのフロンティアモデルを凌駕し、**Humanity’s Last Exam** と **BrowseComp** においても同様です。サイバーセキュリティ分野では Opus 4.6 が Claude 4.5 を対象とした9つのサブエージェントと100件を超えるツール呼び出しで、**38/40 の盲検ランキング** で勝利しています。長期コンテキスト性能は **MRCR v2 の 1 M‑トークンニードルインハイスタックベンチマークで 76 %** を達成し、Sonnet 4.5 の **18.5 %** を大幅に上回っています。安全性監査では最近の Claude リリース中で最も低い過剰拒否率を示し、整合性の欠如した行動が増加している兆候はありません。新しい API 機能には **適応的思考、4 つの努力レベル（低〜最大）、コンテキスト圧縮（ベータ）** が含まれ、拡張されたコンテキスト機能も提供されます。製品更新では **Claude Code におけるエージェントチーム**、長時間にわたるマルチステップ変更のための強化された **Excel 統合**、ブランド一貫性を保つレイアウト/フォント読み取り機能を備えた PowerPoint 研究プレビューが追加されました。モデルの計画とサブエージェント調整により、複雑なコーディングタスクや法的推論（BigLaw Bench スコア 90.2 %）が可能になり、以前のモデルと比べて大規模コードベース移行を半分に短縮します。価格は標準使用で **1M トークンあたり 5 USD / 25 USD** のままで、200k トークン以上の入力/出力の場合はプレミアムレート（10 USD / 37.50 USD）が適用されます。Opus 4.6 は **claude.ai、Claude API、および主要クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）** で今日から利用可能です。すべての安全性と能力評価は **Claude Opus 4.6 システムカード** に記載されています。

2026/02/06 6:24

2026年です。PostgreSQLだけで十分です。

## Japanese Translation: （余計な推測を除外し、核心となる事実のみを明確に保つ） **概要** このページは訪問者にティガーデータニュースレターの購読を促しています。購読手続きを行うことで、ユーザーは自動的にティガーデータのプライバシーポリシーを読み、同意したことを認めます―購読そのものがポリシーへの承諾として機能します。© 2026 の著作権表示は現在年を示し、所有者欄にタイムスケール社（Tiger Data 名義）が記載されていることで所有権を明確化しています。購読者には今後のニュースレターが送付され、製品やサービスの更新情報が含まれる可能性があります。

2026/02/06 4:04

**私のAI導入ジャーニー**

## Japanese Translation: （主要なポイントをすべて取り込み、根拠のない推測を避ける） --- ## 要約この記事では、ソフトウェア開発にAIエージェントを導入するための**6つの実践的ワークフロー**を示し、派手なデモよりも実際の生産性向上を重視しています。 1. **汎用チャットインターフェースを拒否する** – ChatGPTやGeminiなどを使うことはやめ、人間による継続的な修正が必要になるためです。 2. **タスク固有のエージェントを構築する**。ファイルを読み取り、プログラムを実行し、HTTPリクエストを送信できるようにします。各エージェントの限界を学ぶため、手作業で同じタスクを2回重複して実行します。 3. **毎日の最後の30分間にエージェントを動かす**。深いリサーチや並列アイデア探索、GitHub CLI を使った問題/PR のトリアージを行い、翌朝には「ウォームスタート」を実現します。 4. **高確信タスクはエージェントに委譲し、著者は他の手作業に集中する**。通知を無効化してコストのかかるコンテキストスイッチを回避します。 5. **ハーネス（“harness engineering”）を設計する**。暗黙的プロンプト（例：AGENTS.md での更新）やスクリプトツールを追加し、エージェントが自己検証できるようにしてミスを減らします。 6. **バックグラウンドエージェントを維持する**。1日あたり10–20 % の時間で動作させ、GPT‑5.2‑Codex などのより深いモデルを長文変更時にのみ使用し、測定可能な価値がある場合に限定します。著者はAIについて計測的かつ実践的な見方を強調しています。ワークフロー効率を優先し、ジュニア開発者のスキル低下を避け、企業関係や説得力のない情報を提供せずに個人的洞察として共有することを述べています。