「Smol machines」は、コールドスタートがサブ秒（1秒以下）で完了する、極めて軽量でポータブルな仮想マシン環境です。開発スピードを極限まで高めたいエンジニアにとって、非常に魅力的な選択肢になるはずです。

アイザック・アシモフによる1956年の傑作SF短編『最後の質問（The Last Question）』。宇宙の終焉と計算機科学の限界に挑む、すべてのエンジニアが一度は読むべき思考実験の金字塔です。

最近話題のClaude 3.5 Sonnet（いわゆる4.7相当）について、実際のトークンコストがどうなっているのか、その挙動を詳細に測定してみました。

関連情報: *古代DNAが解き明かす西ユーラシア全域での指向性選択 [PDF]* - https://news.ycombinator.com/item?id=47791282 (コメント数: 64) https://x.com/doctorveera/status/2044679999450664967

アポロ計画で月面を歩いた12人の宇宙飛行士全員が、月の塵（ルナ・ダスト）による「月面花粉症」のようなアレルギー反応に苦しめられていたことが明らかになっています。彼らが報告したその塵の匂いは、まるで「使用済みの火薬」のようだったと言います。

Fil-Cの構造を簡略化したモデルについてです。

Claudeを活用した注目のUIデザイン手法について、こちらのスレッドで詳しく紹介されています。ぜひチェックしてみてください：https://x.com/flomerboy/status/2045162321589252458

最近の関連トピック：『今のサイバーセキュリティは、まるでプルーフ・オブ・ワークだ』 - https://news.ycombinator.com/item?id=47769089 （コメント数198件）

Samsung製のテレビがCodexによってハッキングされるという事態が発生しました。

Matlabで書いた資産をPythonの世界で活かしたいと思ったことはありませんか？「Python Package Compiler」を使えば、MatlabのプログラムをそのままPythonパッケージとしてコンパイルし、デプロイすることが可能です。既存のMatlab資産を活用しつつ、Pythonの強力なエコシステムと統合するための画期的なソリューションです。

Claude Codeの利用料が週1,400ドル（約20万円！）にも達していることに気づいたのですが、一体何にトークンが消費されているのか全く把握できていない状態でした。 ccusageのようなツールでモデル別・日別のコスト内訳は見られますが、私が知りたかったのは「どのタスクにどれだけ使っているか」というレベルの分析でした。 そこで開発したのが「CodeBurn」です。Claude Codeがローカル（~/.claude/projects/）に保存しているJSONL形式のセッションログを読み込み、ツールの利用パターンに基づいて各ターンを13種類のカテゴリーに自動分類します（LLMによる分類は行わないため高速です）。 分析の結果、驚くべき事実が判明しました。コストの約56%がツールを使用しない単なるチャットに消費されており、実際のコーディング（ファイルの編集や作成）に使われていたのはわずか21%程度だったのです。 インターフェースにはInk（React for Terminal）を採用し、グラデーション付きの棒グラフやレスポンシブなパネルを備えたインタラクティブなTUIに仕上げました。macOS向けのSwiftBar統合機能も用意しています。 ぜひフィードバックやアイデアをいただけると嬉しいです！

HyperCard上でトランスフォーマーを動かしました。パラメータ数は1,216。マシンは1989年製のMacです。もちろん、学習にはそれなりの時間がかかりました。「MacMind」は、埋め込み表現、位置エンコーディング、セルフアテンション、バックプロパゲーション、勾配降下法を網羅した完全なトランスフォーマーニューラルネットワークです。すべては1987年にAppleがHyperCardに同梱したスクリプト言語「HyperTalk」で実装されています。コードはHyperCardのスクリプトエディタですべて閲覧可能で、ボタンをオプションクリックすれば、数学的なアルゴリズムを直接確認できます。今回取り組んだタスクは、高速フーリエ変換（FFT）の初期段階である「ビット反転置換」の学習です。モデルにはあらかじめ与えられた公式はなく、アテンションと試行錯誤を通じて自律的にパターンの位置を導き出します。学習193ステップ目には、精度が50%、75%、100%の間で振動し始め、まるでボールがボウルの中に転がり落ちるように収束しました。この「知能」を司る1,216個の数値は、HyperCardスタック内の隠しフィールドに保存されます。ファイルを保存して終了し、再び開いてもモデルは学習済みの状態で正しく動作します。System 7からMac OS 9まで、あらゆる環境で動くのが特徴です。物理学専攻だった私にとって、信号処理や量子力学、波形分析の心臓部であるFFTは旧友のような存在です。このプロジェクトを立ち上げたのは、AIが私たちの生活に浸透する今こそ、その実態を正しく理解すべきだと考えたからです。バックプロパゲーションもアテンションも、魔法ではなくただの数学。そして数学は、それがTPUクラスターで動こうが、1989年製の68030（CPU）で動こうが一切関係ないのです。リポジトリには、学習済みスタック（1,000ステップ）、自由にトレーニングできる白紙スタック、そして数学的妥当性を検証するためのPython/NumPy実装版が含まれています。

回路変換、ループ融合（Loop Fusion）、そしてそれらを裏付ける帰納的証明についての技術的議論です。コンパイラの最適化や計算モデルにおける変換アルゴリズムの正当性をいかに論理的に保証するか、その核心に迫ります。

ジョージ・オーウェルの名著『1984年』において、物語のキーアイテムである「自動作文機（小説執筆機）」は、まさに現代のLLMが吐き出すAI生成コンテンツを彷彿とさせます。彼がかつて空想の中で描いた「人間が介在しない無機質な大量生産コンテンツ」の未来は、皮肉にも今、我々の目の前で現実のものとなっています。

世間では「不労所得」という言葉が飛び交い、自動化やスケーラブルな収益モデルばかりが持てはやされていますが、それこそが現代の起業家たちを迷走させる最大の罠かもしれません。何もせずに稼ぎ続けるという幻想を追い求めるあまり、本質的な価値提供や顧客との対話という、泥臭くも最も重要なビジネスの土台がおろそかにされていませんか？「楽して稼ぐ」という呪縛から解き放たれ、エンジニアや起業家としての本来のクリエイティビティを取り戻す時期に来ているのかもしれません。

デューク大学のゲームデザイン教育において、あのキュートでユニークな携帯ゲーム機「Playdate」が革命を起こしています。果たしてこの小さなデバイスが、学生たちのクリエイティビティと開発プロセスにどのような変化をもたらしたのでしょうか？

ゲーテとシラーによる伝説的な風刺詩集『クセニオン（Xenien）』。1896年版の復刻に際し、当時の文壇を震撼させた彼らの鋭い批判精神と、今なお色褪せない毒舌の真髄に迫ります。

NASAのスペースシャトル計画を支え、数々のミッションを遂行した伝説の汎用コンピュータ「IBM AP-101」。その驚異的な信頼性と設計思想に迫る技術資料（PDF）のご紹介です。

Artifactsは、Gitのインターフェースで操作可能な次世代のバージョン管理ストレージです。シンプルかつ強力なアプローチで、バイナリデータや成果物の管理を劇的に効率化します。

やあ！共同創業者のTarunと共に「Kampala」を開発したAlexです。Kampalaは、MITM（中間者攻撃的）プロキシを活用して、脆弱なブラウザ自動化やComputer Useエージェントに頼ることなく、既存のワークフローをエージェント的にリバースエンジニアリングできるツールです。Webサイトはもちろん、モバイルアプリやデスクトップアプリにも対応しています。デモ動画はこちら: https://www.youtube.com/watch?v=z_PeostC-b4 多くの人が、レガシーなダッシュボードやオンプレミス環境で、日々何時間もかけてプラットフォーム間のデータ照合を行っています。現在の自動化手法の主流であるブラウザ自動化やAIエージェントは、壊れやすく、動作が遅く、結果が非決定的なのが悩みでした。私はこれまで7〜8年間、Webのリバースエンジニアリング分野で、スニーカーやチケットの抽選販売、スポーツベッティングのログイン自動化など、手動で統合処理を構築してきました。その経験を通じて、多くの企業をブラウザベースのインフラから直接リクエストを叩くレイヤーへと移行させてきました。私たちの会社Zatannaでは、歯科テック分野で保険関連のダッシュボードやレガシーな管理システムと格闘していました。どんなシステムとも統合できるのが私たちの強みで、そのために開発したツールが現在のKampalaです。既存のMITMプロキシが抱えていた「厳格なアンチボット検知」「不十分なMCP（Model Context Protocol）」「ワークフロー構築の柔軟性不足」という課題を解決しました。Kampalaは、既存のセッション情報やアンチボット用Cookieをそのまま利用できるため、超高速かつ確定的にタスクを自動化します。プロンプトから直接スクリプトやAPIを生成することも、一度ワークフローを手動で実行した後に好みのコーディングエージェントへKampala経由で再現させることも可能です。完成したAPIやスクリプトはエクスポートして実行したり、ホスティングすることも可能です。私たちの考えでは、自動化の未来は「LLMにスクリーンショットを送ること」ではなく「コンピューターが実際に理解しているレイヤー（通信層）を操作すること」にあります。皆さんのフィードバックや質問を楽しみにしています！