最近、AIの進化が鈍化しているのではないかという議論が盛り上がっています。かつての急激な成長スピードと比べると、ブレイクスルーの感覚が薄れているように感じる人も多いようです。これはAI技術が成熟期に入った兆候なのか、それとも次なる大きな変革に向けた準備期間なのか。皆さんはどう感じていますか？

現在、まだ誰もやったことがない新しい試みに挑戦しています。

Hacker Newsの皆さん、こんにちは。Intuned (https://intunedhq.com) のFaisalとAhmadです。私たちは、ブラウザ自動化を構築、デプロイ、そしてメンテナンスするためのプラットフォームを開発しています。IntunedのAIエージェントは、主にAPIが公開されていないWebサイトの自動化に利用されています。よくあるユースケースとしては、データのスクレイピング、レポートの取得、フォーム送信などです。Webサイトのデザインが変更されても、私たちのエージェントが自動的に修正（セルフヒーリング）をサポートします。Intunedでは、ブラウザ自動化はAIエージェントによって作成され、「コード」として実行されます。インフラ側ですべての実行コンテキストをキャプチャするため、AIがコードのデバッグやメンテナンスを継続的に行い、自動化の安定性を維持します。これにより、コードベースの予測可能性、速度、低コストを維持しつつ、手動でコードを書き続ける苦痛を解消します。デモ動画はこちら：スクレイピング構築(https://youtu.be/ruZP73bK4FU)、AIによるプロジェクト維持(https://youtu.be/e4R4hLdHBro)。開発の背景：私たちはもともと別のアイデアでYCに採択されました。FaisalのUiPathでの経験から、Webサイト自動化によるAPIの代替ニーズを確信し、現在の「コードファースト」なアプローチにたどり着きました。仕組み：Intunedは、インフラとエージェントが密接に統合されたマネージド・ランタイムです。PlaywrightベースのTypeScriptやPythonプロジェクトをサポートしており、ブラウザコード実行に必要な認証、セッション管理、スケジューリング、並行処理などを一元管理します。特に強力なのは、実行時に失敗した際、パラメータやログを保持し、AIが調査・修正案を作成する「Fix with AI」機能や、障害を自動検知して修正を提案・適用する「セルフヒーリング」機能です。デモ：https://youtu.be/IVHIXw0lYMs。また、Web Task APIとして機能を提供することも可能です：https://youtu.be/1olRn3l95vw。ブラウザ自動化はもっと速く、安く、予測可能であるべきだと信じています。https://app.intuned.io/ から無料枠でぜひ試してみてください。フィードバックをお待ちしています！

「プログラム間のゲーム」という視点から、アルゴリズム同士の競争や相互作用を学術的に分析する「ルーリオロジー（Ruliology：規則学）」の世界へようこそ。ここでは、単純なルールの積み重ねがいかにして複雑な対戦ロジックへと発展し、プログラム同士がどのような戦略で勝敗を競い合うのか、その奥深いメカニズムについて掘り下げていきます。

AIの登場によって、開発のワークフローは劇的に進化しました。そこで質問です。皆さんはこのAIブームの中で、自分自身の生産性を上げるためにどんな「自作ツール」を作りましたか？面倒なルーチンを自動化したものから、特定の作業を劇的に速くしたものまで、ぜひ皆さんの個人的な開発事例を教えてください！

FrontierCodeは、開発の最前線（フロンティア）を駆け抜けるエンジニアのための革新的なコードツールです。詳細については現在準備中ですので、今後のアップデートにご期待ください！

Appleが発表した新しいAIアーキテクチャは、なんとGoogleのGeminiモデルを中核に据えたものになるようです。独自開発にこだわってきたAppleがGoogleとタッグを組むことで、今後のiPhoneや各種デバイスのAI体験がどう進化するのか、期待が高まりますね。

xAIの現状を見ると、最先端のAIモデルを追求する研究機関というよりも、不動産投資信託（REIT）のように大規模なインフラを抱えるデータセンター運営会社としての側面が強くなっているように見えます。

生物学において、なぜ細胞は大きくならず、小さなサイズを維持しているのでしょうか？これには明確な物理的・生物学的な理由があります。最大の理由は「表面積対体積比（surface area-to-volume ratio）」です。細胞が大きくなると、内部の体積は表面積よりもはるかに速いスピードで増加します。細胞は栄養の取り込みや老廃物の排出を細胞膜という「表面」を通じて行っているため、サイズが大きくなりすぎると必要な物資の供給が追いつかず、生命活動を維持できなくなってしまうのです。つまり、細胞が小さいのは代謝効率を最大化するための進化の結果と言えます。

現在実装されている機能は、ユーザー登録、組織作成、リポジトリ（公開/非公開）の管理、そしてGitHubリポジトリのインポート（読み取り専用ミラーまたは完全移行）です。つまり、リポジトリの作成やpush/pullといった基本操作は可能ですが、IssueやPR、CIといった機能はこれからという段階です。Gitdotのユニークな点は、Rustで書かれていること、そしてデザインが少し風変わりなこと。fzfやbroot、vimのようなCLIツールからインスパイアされており、Webアプリによくある要素をあえて削ぎ落とし、キーボード操作による爆速ナビゲーションを追求しています（FCP 100msという野心的な目標を掲げています）。興味がある方は、開発の裏側をこちらでチェックしてください: https://gitdot.io/designs。大胆な目標を掲げていることは自覚していますし、まだまだ学ぶべきことも多いです。ソフトウェア開発はやはり一筋縄ではいきませんが、日々それを痛感しつつも、ここまで作り上げたものを皆さんに共有したいと考えました。読んでくれてありがとう！ではまた。

今のソーシャルメディアは、かつての友人との繋がりを楽しむ場所ではありません。アルゴリズムが最適化するのは個人の人間関係ではなく、トレンドや「バズ」そのものです。私たちのフィードは、友達の近況報告よりも、プラットフォーム側が強制的に表示させる流行りモノで埋め尽くされています。まさに「SNSのアンチソーシャル化」と呼ぶべき状況ではないでしょうか。

次期PostgreSQL 19に向けて、以前から多くのエンジニアが熱望していた「クエリヒント」機能の実装に対する期待が高まっています。オプティマイザの挙動を直接制御できるようになれば、複雑なクエリのパフォーマンスチューニングが劇的に楽になるかもしれません。今後のコミュニティの動向に注目です。

EUにおいて使用が禁止されている農薬成分が、私たちが日常的に摂取するお米や茶葉、スパイス類から検出されました。食の安全に関わる重要なニュースとして注目されています。

Appleが推し進めるAI基盤技術「Core AI Framework」についてのトピックです。デバイス上での機械学習処理を高速化し、プライバシーを保護しつつ高度なAI体験を実現するための技術的背景や、開発者が注目すべきポイントについて議論しましょう。

「MiMo-v2.5-Pro-UltraSpeed」という新たなモデルが発表されました。驚くべきことに、1兆パラメータという巨大な規模でありながら、秒間1000トークンという圧倒的な推論速度を実現しています。

React開発の現場でよく使われるデザインパターンを網羅したコンポーネントライブラリ『Performative-UI』をリリースしました！皆さんの開発効率アップに役立てていただけると嬉しいです。

Siriが生成AIを搭載してついに進化を遂げる？Appleが描くAI戦略の行方についてまとめました。

英国政府が新たに打ち出した、市民のプライバシーを脅かす監視法案に関するPDF形式の声明です。本資料では、国家による監視がなぜ真の安全にはつながらないのか、その懸念点と技術的なリスクについて論じています。

AI業界に激震です。OpenAIが米国証券取引委員会（SEC）に対し、新規株式公開（IPO）に向けたS-1登録届出書のドラフトを提出したとの情報が入りました。これが実現すれば、AIテック界で最大規模の株式公開となる可能性があります。今後の動向から目が離せません。

Hacker Newsの皆さん、こんにちは！ 「Lathe」は、LLMに仕事を肩代わりさせるのではなく、新しい知識を習得するための「家庭教師」として活用する実験的プロジェクトです。このツールを使えば、どんな技術トピックでもソースコードに基づいたハンズオン形式のチュートリアルがその場で生成されます。あとはUI上で実際に自分の手でコードをタイピングして学習を進めるだけです（そう、あの懐かしい『写経』スタイルです！）。 中身はGo製のCLIツールにLLMエージェント（Claude Code / Cursor / Codex）を組み合わせた構成になっています。例えば「/lathe build a 3D slicer in Erlang」といったプロンプトを投げ、`lathe serve`を実行するとローカルでWebアプリが立ち上がり、ブラウザで学習が開始されます。効率よく学習できるように、以下のような工夫を凝らしました。 - スクロールに合わせて追従する目次 - 思考を深めるためのサイドノート - 実践的な読者向け演習課題 - 内容を裏付ける参考文献リンク チュートリアルに対して「ここはもっと詳しく」と質問したり、別のLLMを使ってコードが正しくコンパイル・実行できるか検証したり、不足しているパートを即座に追加したりすることも可能です。もう「Part 4/6」のまま2021年から更新が止まっているようなチュートリアルに絶望する必要はありません。 私がLatheを作ったのは、人間が書いたチュートリアルを置き換えるためではありません。むしろ私は人間が書いた質の高いチュートリアルが大好きです。しかし、まだ良質な教材が存在しないニッチな領域（ゼロからの3Dスライサー自作や、組み込みZigの入門など）を学ぶためにこのツールを作りました。READMEには、私がPSPの自作アプリ開発チュートリアルを通じてプログラミングに出会った経緯や、LLMによってそうした学びが失われることへの懸念について詳しく書いています。 営利目的ではなく、個人の技術的な欲求を満たすための趣味プロジェクトです。もちろんLLMが完璧な回答をするとは限りませんが、自分でコードを書いて学習することで、かえって間違いに気づきやすく、そのエラーを修正するプロセス自体が最高の学びになると感じています。現在はmacOSとClaude Codeの組み合わせで動作確認していますが、他の環境でも動くはずです。 もちろん、人間が書いた優れた学習リソースがすでにあるなら、まずはそちらを優先してください。Latheは、そうしたリソースが存在しない場所で「隙間を埋める」ための存在です。LLMを思考停止のツールではなく、思考を拡張するパートナーとして使いたい方にぜひ試していただきたいです。 リポジトリ: https://github.com/devenjarvis/lathe フィードバックをお待ちしています！