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How to think about software quality (2022)

この記事では、ソフトウェア開発における「品質」という概念をどう定義し、日々の開発に落とし込んでいくべきかを深く掘り下げています。単にバグがないことだけが品質ではありません。保守性、テスト容易性、そしてプロダクトの持続可能性を考慮した設計思想について、当時の視点から考察した名記事です。

Interconverting std::function with copyable_function

std::functionとcopyable_functionの相互変換に関する情報です。どちらも関数オブジェクトを扱うための重要な型ですが、制約の違いを理解して適切に変換を行うテクニックが求められます。

Some thoughts about Anthropic's new cryptanalysis results

Anthropicが公開した暗号解読に関する最新の研究結果について、技術的な観点から私見をまとめました。本件が今後のセキュリティトレンドに与える影響や、エンジニアが注目すべきポイントについて議論したいと思います。

Darktable

Darktableは、プロフェッショナルなRAW現像にも対応した強力なオープンソースの写真編集ソフトウェアです。Adobe Lightroomの代替ソフトとしても非常に人気があり、非破壊編集機能を備えているため、元の画質を損なうことなく高度な補正が可能です。撮影後のワークフローを効率化したいすべてのエンジニアやクリエイターにおすすめです。

Commodification of Intelligence: Good, Bad, and Ugly Circular AI Deals

現在、AI業界では「知能のコモディティ化」が急速に進んでいます。特に注目すべきは、大手テック企業間で行われている複雑な「循環型AI取引（Circular AI Deals）」の実態です。本記事では、このトレンドがエンジニアや開発エコシステムにとってどのような恩恵をもたらすのか、あるいはどのようなリスクを孕んでいるのか、良い側面・悪い側面・そして醜い側面という3つの視点から徹底解剖します。

Launch HN: Tokenless (YC S26) – Automatic model switching to save money

Hacker Newsの皆さん、こんにちは！Tokenless（https://usetokenless.com/）のRohitです。共同創業者のAndrewとKevと共に、AIエージェントのトラフィックをターンバイターンで動的に最適なモデルへルーティングし、AI利用コストを大幅に削減するAPIゲートウェイを開発しました。現在、AIトークンコストは多くの企業にとって悩みの種です。UberやSalesforceのような大企業ですら、AI予算が当初の予想よりも早く枯渇してしまう事態に頭を抱えています。最高性能のフロンティアモデルは開発には不可欠ですが、非常に高価です。一方でオープンソースモデルは安価で急速に進化していますが、まだフロンティアモデルとの間には差があります。そこでTokenlessの出番です。この両方の利点を組み合わせ、難しいタスクのみを高性能モデルに任せることで、賢くコストを抑えることが可能になりました。Tokenlessを始める前、私はプリンストン大学で博士号の研究をしていました。コーディングや他のエージェントを使っている際、限られた研究費を最大限に活用するために、どのモデルを使うべきか常に頭を悩ませていました。そんな中、LLMの研究過程でふと思いついた手法が、驚くほど短期間でSOTA（最高精度）に到達したのです。これほどシンプルな手法でルーティングがうまくいくことに私自身も驚きました。現在、我々のルーターはClaude Fable 5と同等のパフォーマンスを半額で実現しています。技術的な詳細はぜひブログ（https://usetokenless.com/blog/building-tokenless/）をご覧ください。主な特徴は以下の通りです。・複数のモデルに同時並行でクエリを投げ、その進行状況に基づいて決定を下す手法を採用（私たちが知る限りこのアプローチは初です。もし他で同様の事例があれば教えてください！）・ルーティングアルゴリズムがキャッシュの状況（ホット/コールド）を認識するため、モデルを切り替えてもキャッシュが無駄になりません。今後の予定として、Kimi K3やその他のGPT関連モデルへの対応を進めていきます。現在、usetokenless.comから登録してエージェントに組み込むと、20ドルの無料クレジットをプレゼント中です。使い方のデモはこちら（https://youtu.be/sjZWriclcls）から確認できます。Tokenlessはフロンティアレベルの知能を低コストで提供します。ぜひ試してみて、使用感やルーティングの精度についてフィードバックをいただけると嬉しいです！

Refactoring cuisine: how an Iraqi stew sailed to Singapore

この記事では、あるイラクの伝統的な煮込み料理がどのようにしてシンガポールの食文化に溶け込み、進化を遂げたのかを、ソフトウェアのリファクタリングに見立てて解説します。異文化の要素をどのように統合し、元の味を保ちつつ現地最適化を図ったのか、その興味深いプロセスを紐解いていきます。

Show HN: CheapFoodMap – A map of good meals under $10

18年間勤めた会社を解雇されたことをきっかけに、「100日間で何か役に立つサービスを公開する」という目標を立てました。そこで開発したのが『CheapFoodMap』です。これは、チェーン店を除いた「10ドル以下で食べられる地元のおいしい店」をみんなで共有するクラウドソーシング型のグルメマップです。韓国の学生が安くてうまい店を探すために使っている「거지맵（乞食マップ）」というサービスにインスパイアされました。現在は私が住んでいるテキサス州ダラスを中心に、全米15都市で1,200軒以上のスポットを掲載しています。初期データはGoogleレビューで評価4.2以上、かつレビュー数500件以上の店を抽出し、メニュー価格が10ドル以下であることを手動で検証しました。フィードバックをいただきたいポイント：価格の鮮度を維持するモデルは適切か？また、このようなサイトにおいて、掲載価格をどのように信頼させるべきか？インフレで価格変動が激しいため、ユーザーに更新を促すための良いアイデアがあればぜひ教えてください。 https://cheapfoodmap.com どんな些細なアドバイスでも大歓迎です。よろしくお願いします！

Man and the Computer by John G. Kemeny (1972 book by the co-creator of BASIC)

BASIC言語の共同開発者であるジョン・G・ケメニーが1972年に著した名著『Man and the Computer』。今から半世紀以上前に書かれたこの本には、現代のコンピューティング社会を見通す驚くべき先見性が記されています。ITエンジニアなら一度は目を通しておきたい、コンピュータと人類の共生を説いた古典的バイブルです。

Document-borne AI worms can self-propagate through Copilot for Word

文書ファイルを介して感染・拡散する新たなタイプの「AIワーム」が発見されました。この脆弱性は、Copilot for Wordを利用している環境において、悪意のあるプロンプトやコンテンツを埋め込んだドキュメントが、ユーザーの意図しない動作を引き起こし、自己増殖的に拡散する可能性を示唆しています。AIツールを日常業務に組み込むエンジニアにとって、プロンプトインジェクションへの対策は喫緊の課題といえるでしょう。

Sell Your AI Skills?

AIスキルを活用して収入を得る方法に興味はありませんか？開発者としての能力をどうやってマネタイズするか、具体的な戦略について議論しましょう。

Handbook.md shows that long policy documents do not reliably govern agents

AIエージェントの挙動を制御するために「Handbook.md」のような長大なポリシー文書を作成しても、結局のところAIはそれらを完全には守れないということが明らかになりました。AIにとって、膨大なルールを遵守し続けることは、技術的な観点からもまだ大きな課題であると言えます。

Staging patches with git add (2024)

Gitを使って作業している際、「変更したコードのうち、この部分だけをコミットしたい！」と思ったことはありませんか？そんな時に役立つのがパッチ形式でのステージングです。git add -p コマンドを使えば、インタラクティブに変更箇所を選択してステージングできるため、コミット単位を細かく整理したい時に非常に便利です。クリーンなコミット履歴を保つために、ぜひマスターしておきましょう。

Turning a dumb AC unit smart (without losing my security deposit)

退去時に原状回復が必要な賃貸住宅でも、既存のエアコンをスマート化してスマホや音声で操作したいですよね。壁に穴を開けたり配線をいじったりせず、セキュリティ・デポジット（敷金）を没収されるリスクを回避しながらスマートホーム化を実現するテクニックを解説します。

LLM Honeypot

LLM（大規模言語モデル）を標的とした攻撃を検知・分析するための仕組み、「LLMハニーポット」についての投稿です。AIモデルへのプロンプトインジェクションや不正アクセスを誘い込み、攻撃手法を収集して防御を固めるための重要な技術として注目されています。

GitHub is the wrong shape for this new world

GitHubは現代の開発現場のニーズに対して、少し時代遅れになりつつあるのかもしれません。これからの新しい開発体験のあり方について考えます。

A.I. companies are recruiting electricians and carpenters by the thousands

驚くべきことに、現在AI大手各社が電気工事士や大工などの熟練職人を数千人規模で採用しています。ソフトウェアの進化が叫ばれる一方で、AI開発の物理的なボトルネックとなっている「データセンター建設」の現場で、いま最も求められているのは熟練の現場作業員たちなのです。テック企業の勢力図は、キーボードを叩くエンジニアだけでなく、物理的なインフラを構築する職人たちの力によって書き換えられようとしています。

A Trampoline

トランポリンとは、関数型プログラミングにおいてスタックオーバーフローを回避するために使われる、非常に強力なテクニックです。再帰呼び出しをループに変換することで、メモリ消費を抑えつつ深い再帰処理を安全に実行できるようになります。大規模な計算や複雑なデータ構造を扱う際に、ぜひ活用したい手法です。