2026/07/29 5:52

OpenAIがCodex Securityをオープンソース化した

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要約▶

Japanese Translation:

@openai/codex-security

ツールは、コードベース内に直接存在するセキュリティ脆弱性を特定、検証、修正することを目的とした CLI と TypeScript SDK です。このツールにより、チームはリポジトリの走査、コード変更のレビュー、発見結果の自動追跡が可能となり、安全な開発ライフサイクルが効率化されます。ユーザーはワークフローにこれらのチェックを簡単に統合できます：ローカルでの使用には

npm install @openai/codex-security

でインストールし、

npx codex-security login

でログインし、

npx codex-security scan .

で走査を実行します。継続的インテグレーション（CI）パイプラインでは、ログインを必要とせず

OPENAI_API_KEY

環境変数を設定することで自動化がサポートされます。该软件は現代的な環境（Node.js 22+ または Python 3.10+）で動作し、GitHub Actions などの既存の CI システムにシームレスに統合できます。TypeScript SDK を活用することで、開発者はビルドプロセス内でチェックをプログラム的に初期化し、レポートパスを直接ログ出力できます。この反応的な修正から能動的な予防への転換により、チームは手動介入なしで効率的に堅牢なセキュリティ標準を維持できるようになります。

本文

@openai/codex-security：セキュリティ脆弱性対策用 CLI と SDK

@openai/codex-security

は、コード内のセキュリティ脆弱性を特定・検証し、修正するための CLI ツールおよび TypeScript SDK です。主な機能は以下の通りです。

リポジトリスキャン
コード変更レビュー
随時進化する発見事項の追跡
CI（継続的インテグレーション）環境でのセキュリティチェック実行

ドキュメントと使い方

クイックスタート

動作環境の要件

Node.js 22 以降
Python 3.10 以降
Codex Security のアクセス権限

ローカルでのスキャン手順

以下のコマンドを実行して、インストール・認証・スキャンを行います。

npm install @openai/codex-security
npx codex-security login
npx codex-security scan .

注意: CI 環境を使用する場合は、
login
コマンドではなく `**OPENAI_API_KEY****を設定して認証してください。

TypeScript SDK

TypeScript を使用する場合、以下のコードでセキュリティチェックを実行できます。

import { CodexSecurity } from "@openai/codex-security";

// インスタンスの作成とスキャンの実行
const security = new CodexSecurity();
const result = await security.run(".");

// レポートの確認
console.log(result.reportPath);

// リソースの解放
await security.close();

詳しくは、インストール方法、認証設定、スキャンオプション、CI 統合について公式ドキュメントをご覧ください。

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2026/07/29 1:58

Substack の書き手にはウェブサイトが必要です。

## 日本語訳: 著者は、長期的な生存を確保するため、Substack を単なる配信チャネルとして厳格に扱うべきであり、主なデジタル居宅としては見なしてはならない。`substack.com` などのプラットフォームへの一依存はリスクが高く、同社は規約を変更した場合、著者がコンテンツや可见性（視認性）を失う可能性があるためであり、過去に Twitter、Medium、Reddit、Facebook が直面した状況と同様です。「デジタルテナント」または「デジタル小作農家」として突然の立ち退きに晒されることを避けるために、クリエイターは自らの独立したドメイン所有し、ホームベース（主要サイト）を自らコントロールする必要があります。著者ジョン・スカルズィはこの戦略を例示しており、その 28 年間の歴史を持つ独立ブログが安定的な錨（アンカー）として機能し、ソーシャルメディアはそのトラフィックをそちらへ誘導するための単なる増幅器として使用しています。このアプローチは POSSE（自サイトの公開他サイトへの Syndication：Publish On Your Own Site, Syndicate Elsewhere）手法と整合しており、RSS フィードを通じて著者の「事実上の真実源」から発信されたコンテンツが外部プラットフォームへと配信されることを保証します。これにより、将来の企業崩壊、アルゴリズムのシフト、無警告で少数派やローカライズされた声を沈黙させる可能性があるエコーチェンバーに対する防護策となります。独立したデジタル居宅を確保することで、著者は過渡的なエコシステムに対する耐性を保証し、ユーザーもクリエイターも利得志向のアルゴリズムに人質となるのを防ぎます。

2026/07/29 5:58

ハーフライフを Mac OS 9 に移植

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2026/07/29 6:35

M1 Mac で Kimi K3 を動かす方法

## Japanese Translation: Deltafin は、正常なハードウェア制限を超えて単一の Apple Silicon Mac 上で、82,432 のエキスパートを有する大規模なパラメータ数 2.8 兆の Mixture-of-Experts（MoE）モデル Kimi K3 を成功裏に実行しています。この達成は、各トークンに対してデータの小さなサブセットのみを処理するアーキテクチャに基づいています。具体的には、92/93 のレイヤーにおけるトップ-16 ルーティング選択を通じて～25.8 GB のエキスパートデータを読み込みます。完全なローカルインストールでは約 1.7 TB のディスク容量が必要で、M1 Max チップ上での処理速度は約 16 セカンド/トークンですが、最適化されたストリーミングモードではフットプリントを 215 GB に削減でき、しかしキャッシュされていないエキスパートに対してはレイテンシが 3 分以上に大幅に増加します。この設定では、RAM にピン留めされた int8 のクアンタライズ済み 60 GB のリジデントスパインと、ディスク帯域幅の制限を緩和するための最適化されたフューズド MXFP4 カーネルが使用されます。ユーザーは Python 3.12+ の仮想環境を設定し、専用カーネルを構築して `setup_k3.py` を実行する必要があります。デフォルトでは、サービスはポート 8000 で OpenAI API を公開しており、`openai` SDK などの標準クライアントとの互換性を確保します。設定変数により GPU の選択、スパインの精度、推論的デコードのカスタマイズが可能であり、特に出力は `exact`（ログイット-ファイトフルモード）に設定されており、これは `temperature` および `top_p` を無視します。このアプローチは、激しい最適化により大規模言語モデルが消費者向けハードウェア上で動作することを示しますが、非インタラクティブな研究プロトタイプにとどまります。速度制限（長いプロンプトでは数時間必要）、複数リクエストの同時実行の欠如、およびさらなるタイムアウト調整が必要であるため、生産自動化には適していません。