Gentoo LinuxがリポジトリをCodebergでも公開しました。FOSS（自由でオープンソースなソフトウェア）の理念を重視するGentooコミュニティらしい、GitHubに依存しない新たな選択肢としての動きが注目されています。

NVIDIA独自のCUDA環境をAMD GPUでも利用可能にする、オープンソースのCUDAコンパイラ「BarraCUDA」が注目を集めています。これまでNVIDIA製ハードウェアに縛られていたCUDAコードをAMD製GPU向けにコンパイルできるようになるため、開発者の選択肢を大きく広げる画期的なツールとなる可能性があります。

HNの皆さん、こんにちは。約8年もの間、1.1のナイトリー版を黙々と更新してきましたが、ついに正式な安定版「AsteroidOS 2.0」をリリースしました。なぜこれを作っているのか？それは、手首サイズのLinuxをハックするのが純粋に楽しいからです。そして、メーカーのサポートが切れた後も、優れたハードウェアを使い続けたいと考えているからです。スマートウォッチのチップセットは10年前から基本的に変わっていません。私たちはそれを自分たちのために使いやすくし続けているだけです。統計もトラッキングも一切なし。唯一の励みは、Matrixチャットに現れる「2014年のウォッチがまた動くようになったぞ！」という報告だけで、それだけで十分です。プライバシーは譲れません。テレメトリゼロ、クラウドなしの完全ローカル制御。そして、サポート終了を理由にハードウェアを「電子ゴミ」にさせないこと。ここはQML/QtやJavaScript、組み込みLinuxを学ぶ最高の遊び場です。コミュニティは親切で、オープンソース開発を学びたい人には最適です。技術的には現実路線ですが、Samsung Gear 2などでメインライン化も進めており、UIも実用レベルで動いています。リポジトリ: https://github.com/AsteroidOS | インストール＆ドキュメント: https://asteroidos.org | 2.0デモ動画: https://www.youtube.com/watch?v=U6FiQz0yACc | 告知記事: https://asteroidos.org/news/2-0-release/ | 質問や奇妙なアイデア、何でも歓迎します。手首の上のLinuxは、今でもワクワクする最高のプレイグラウンドです。 Cheers, AsteroidOS Team

13年前、私たちは「Show HN」[1] で Watsi.org を立ち上げました。\n\nそれから約1年間、このコミュニティからのアクセスは凄まじく、患者さんのリストアップが追いつかないほどでした。その後、HNで私たちを見つけたpg（ポール・グレアム）が最初の大きな投資をしてくれ、YC（Y Combinator）初の非営利団体（W13バッチ）として受け入れてくれました。そこからの数年間は、まさに怒涛の毎日でした。\n\n当時の私は若く、世間知らずな創業者でしたが、Watsiを既存の多くの非営利団体よりも効率的で透明性が高く、革新的なものにしたいという強い思いだけはありました。24時間365日、ユーザーと対話し、コードを書き続けました。「スケールしないことをしよう」を実践し、文字通りpgのエッセイを地で行く存在になろうと必死でした。\n\n活動を続ける中で学んだのは、非営利団体におけるPMF（プロダクトマーケットフィット）は通常とは違うということです。コーヒーを飲みたいとか、もっと稼ぎたいといった強い欲求と同じ熱量で、「今日はどこかに寄付したいな」と考えて目覚める人はそう多くありません。\n\n資金調達にどれだけ心血を注いでも、寄付の伸びは線形（リニア）なのに、支援を求める声は指数関数的（エキスポネンシャル）に増えていきました。私はその板挟みになりました。持てるすべてを注ぎ込んだ末、燃え尽き症候群（バーンアウト）になり、最終的に取締役会へと退きました。\n\n私は創業者として「自分の価値をWatsiの成功と結びつけてしまう」という典型的なミスを犯しました。すべての患者を救えれば自分は善人だが、もし救えない患者がいれば（それは避けられないことだったのに）、自分は失格だと思い込んでいたのです。\n\nYCの同期たちが営利企業として巨額の資金調達をする姿を見て、その思いはさらに強まりました。Watsiを早くスケールさせられない自分は失敗作だ、と。しかし、最終的に私たちは現実を受け入れ、Watsiを「ゆっくりと、着実で、持続可能な」軌道へと乗せることにしました。\n\n今、客観的に振り返ってみると、この組織が成し遂げたことを心から誇りに思いますし、これまで任務を果たしてくれたすべての人に感謝しています。Watsiの寄付者たちは合計2,000万ドル（約30億円）以上を投じて33,241件の手術を支えてくれました。これからも長く患者さんたちを助けていける確信があります。\n\n「急成長しては急落する」が繰り返されるこの世界で、フロントページに載っていない時でもWatsiや他の重要な活動を支え続けてくれたHNユーザーの皆さん、本当にありがとうございます。これこそが人間性の最高の姿だと信じています。ありがとう、HN！\n\n[1] http://news.ycombinator.com/item?id=4424081

Bluetoothデバイスは、実は私たちが思っている以上に多くの情報を外部に発信しています。デバイス固有のID（MACアドレスなど）や信号のパターンから、ユーザーの現在地や行動履歴、さらには使用しているデバイスの種類まで特定されるリスクがあるのを知っていますか？接続しているだけで、あなたのプライバシーが「丸見え」になっているかもしれません。この記事では、Bluetooth通信が図らずも露呈させてしまうデータとそのセキュリティ上のリスクについて解説します。

PyTorchの基本コンセプトを、視覚的な図解を通して直感的に学べる入門ガイドです。複雑な数式やコードを読み解く前に、まずはテンソルの動きやニューラルネットワークの構造を「見て」理解したいエンジニアに最適なリソースとなっています。初心者でも全体像を掴みやすい内容です。

データベースの並行処理で発生する「レースコンディション（競合状態）」は、実行タイミングがわずかにズレるだけで発生しなくなるため、再現が非常に困難な厄介なバグです。この記事では、Postgresにおいて「同期バリア（Synchronization Barriers）」を活用し、複数のスレッドやプロセスの実行を特定のポイントで意図的に待ち合わせることで、競合状態を確実にシミュレーションしてテストする高度なデバッグ手法について解説します。

「Triforce（トライフォース）」と呼ばれる、3つの強力な技術を組み合わせた開発スタイルが今、大きな注目を集めています。特定のツールやフレームワークが完璧なシナジーを生み出し、開発効率を劇的に向上させるこのトレンド。エンジニアの間でささやかれる『最強の三角形』の正体とその影響について、目が離せません。

Hacker Newsにて、Wispr Flow、Superwhisper、Monologueといった人気AI音声入力ツールの無料代替（オルタナティブ）が紹介されました。これらは通常、高度なAI書き起こし機能を提供するサブスクリプション型ツールですが、今回登場したのはそれらに代わるフリーの選択肢です。AIを活用して「話すように書く」体験をコストを抑えて実現したいエンジニアにとって、非常に注目すべきプロジェクトとなっています。

私の曾祖父、ルーベン・P・ボックスは北カリフォルニアの森林警備隊（USFS）員でした。私は、彼が1927年から1945年にかけて綴った日誌を所有しています。大恐慌、第二次世界大戦、民間資源保護局（CCC）の活動、そして数多の山火事を生き抜いた日々の記録です。今回、その全ページをスキャンし、Claudeを活用して文字起こし、インデックス作成、そしてWebサイト構築を行い、こちらに公開しました。https://forestrydiary.com/。これは長年温めていたプロジェクトでしたが、ClaudeやMistralが手書き文字の認識を助けてくれたおかげで実現しました。さらにAIの力を借りて、各ページを自動スキャンしてデータベースに格納するカスタムスキャンアプリまで自作し、一気に作業を進めることができました。私の知る限り、全ページがデジタル化され公開されている米国の森林警備日誌はこれが唯一のものです。他にもコレクションとして存在する日誌はあるようですが、スキャンまでされているものはないはずです。誰かの役に立つことを願っています。これこそ、ClaudeやAIが真価を発揮するタイプのプロジェクトだと言えます。ずっと棚上げになっていた個人的なプロジェクトが、AIの助けによって、空き時間に完成させられる現実的なタスクに変わりました。これで稼ごうとは思っていません。ただ、私たちの歴史と知識をほんの少しアップデートしたかっただけなのです。

14歳のマイルス・ウー（Miles Wu）くんが、自重の1万倍という驚異的な重さを支えることができる折り紙のパターンを披露しました。軽量でありながら極めて高い剛性を実現するこの構造は、材料科学や構造エンジニアリングの分野でも大きな注目を集めています。

AIエージェントが自力でコードを書き、スキルとして蓄積していく「自己生成スキル」。一見すると画期的な進化に思えますが、最新の研究によると「実はほとんど役に立っていない」という衝撃の事実が明らかになりました。自律型AI開発の常識を覆すかもしれない、非常に興味深い調査結果です。

皆さん、こんにちは。<p>私は600以上のモデルを統合APIで提供する生成AIインフラ企業を運営しています。私たちのチームでは、マーケティングやリード獲得、X（旧Twitter）でのエンゲージメントや分析のためにAIエージェントの運用を始めました。<p>エージェントが数体ならOpenClawで十分でした。しかし、6アカウント・14エージェント規模になると、課題は「どう作るか」から「どう管理するか」へと変わりました。<p>デプロイ、監視、チーム間の隔離、そして午前3時に「どいつが何を壊したのか」を突き止める作業……。これはまさに、古典的なオーケストレーションの問題です。<p>そこで、Kubernetesをモデルにした「klaw」を開発しました。<br>・Clusters：組織やプロジェクトごとの隔離環境<br>・Namespaces：マーケ、営業、サポートといったチームレベルの隔離<br>・Channels：Slack、X、Discordなどへの接続<br>・Skills：マーケットプレイスで共有・再利用可能なエージェント機能<p>CLIはkubectlのように動作します：<br><code>klaw create cluster mycompany</code><br><code>klaw create namespace marketing</code><br><code>klaw deploy agent.yaml</code><p>また、内部実装をNode.jsからGoへ書き換えたことで、エージェント1体あたりのメモリ使用量を800MB超から10MB未満にまで軽量化しました。<p>具体的な活用例を紹介します。私は「コンテンツ・クラスター」を運用しており、Xの各アカウントを個別のNamespaceに割り当てています。あるアカウントでエージェントが暴走しても、他に影響が及ぶことはありません。新しいアカウントの追加も、Namespaceを作成して設定をデプロイするだけ。わずか30秒で完了します。<p>CrewAIやLangGraphといったフレームワークとの決定的な違いは、それらが「エージェントがいかに協力するか」を定義するのに対し、klawはその一段上のレイヤー、つまり「チームを跨ぐエージェント・フリート（艦隊）の隔離と運用ツール」を担う点です。klawのNamespace内でCrewAIのエージェントを動かすことも可能です。<p>質問があればお気軽にどうぞ！

Zig言語のエラーハンドリングにおける「エラーペイロード（Error Payloads）」についてのスレッドです。Zigのエラーは通常、列挙型（Enum）のように振る舞いますが、ペイロードを活用することでエラー発生時により詳細なコンテキストやデータを付与できるようになります。より柔軟で堅牢なエラー処理を実装したいエンジニアは必見の内容です。

GNU Pies（Program Invocation and Execution Supervisor）は、プログラムの起動と実行状態を高度に制御・監視するためのツールです。複数のプログラムをバックグラウンドで管理し、プロセスの異常終了時の自動再起動や依存関係に基づいた実行、ログ出力の制御などを柔軟に行うことができます。システム運用において、デーモンやバックグラウンドタスクを確実に動かし続けたいエンジニアにとって非常に強力なユーティリティです。

EU（欧州連合）は、売れ残ったアパレル製品、衣類、アクセサリー、および履物の廃棄を禁止する新たな規制を導入しました。この動きは、環境保護と持続可能な経済の実現を目的としており、ファッション業界における大量廃棄問題に終止符を打つ画期的な一歩となります。

この投稿には本文が含まれていませんでしたが、投稿者はAIモデルのClaudeに自身のペンプロッターへのアクセス権を与え、実際に動かしてみたようです。LLM（大規模言語モデル）が生成した命令によって物理的なデバイスがどのような挙動を見せるのか、エンジニアの好奇心をそそる非常に面白い実験ですね。

いつまでも2015年頃の古い手法でCSSを書いていませんか？最新のブラウザ標準に合わせたモダンなCSSスニペットを活用すれば、よりシンプルで効率的なコーディングが可能です。この記事では、フロントエンドエンジニアなら今すぐアップデートしておくべき、最新のテクニックと便利なコード例を紹介します。

AI開発の競争は激化していますが、オーディオ（音声合成や音声生成）の領域だけは例外です。巨大なGPUリソースを持つ大企業を差し置いて、フットワークの軽い小規模な研究チームが驚くようなブレイクスルーを連発し、勝利を収めています。

ラジオ司会者のDavid Greene氏が、GoogleのAIリサーチツール「NotebookLM」に自身の声を無断で使用（クローン）されたと主張しています。AIによる音声生成が極めて自然になった今、クリエイターの「声の権利」をどう守るべきかという大きな議論を呼んでいます。詳細は以下のリンク先をご確認ください。https://archive.ph/p81wc