2026年です。PostgreSQLだけで十分です。

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 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。

2026/02/05 4:19

エプスタインPDFを、生データのエンコードされた添付ファイルから再構築する

## Japanese Translation: 最新の DOJ エプスタインアーカイブダンプには、埋め込みベース64エンコードされた添付ファイルを標準的な OCR ツールで信頼性高く復元できない、多数の破損した PDF が含まれています。 - **OCR の失敗:** Adobe Acrobat Pro、ImageMagick の `convert`（キャッシュ不足）、Poppler の `pdftoppm` + Tesseract、および Amazon Textract はすべてノイズの多い出力を生成します：余計なコンマや角括弧、不必要なスペース、欠落したベース64文字、行長の不一致など。Courier New フォントでは「1」と「l」を区別しにくいため、手動で試行錯誤する修正が必要になります。 - **例ファイル:** `EFTA00400459.pdf` は 76 ページからなる PDF で、大きなベース64添付ファイル（`DBC12 One Page Invite with Reply.pdf`）を含んでいます。 - **部分的な deflate 圧縮:** クリーンアップされたベース64テキストを見ると、埋め込み PDF は部分的に deflate 圧縮されていることが判明します。しかし、ソース PDF 自体が破損しているため、`qpdf` などのツールでは復元できません。 - **試みた改善策:** Acrobat OCR を再実行すると状態が悪化しました。画像を 2× スケーリングした後に Textract に入力すると、結果はわずかに改善されました。 - **課題:** クリーンアップされたベース64出力から元の PDF を再構築し、最新のエプスタインダンプ内で回復可能な他の添付ファイルを特定してください。成功すれば、調査官、ジャーナリスト、および研究者が機密性の高い文書により明確にアクセスできるようになり、破損した法的 PDF に対する OCR の限界も浮き彫りになります。 - **付随資料:** 著者は原始的な `EFTA00400459.pdf`、各ページのロスレス WebP 画像、および Amazon Textract OCR 結果（2× スケーリング版を含む）をインターネットアーカイブにアップロードし、参照用に提供しています。