- JavaScriptのPromiseとThenable
- Deep Researchの仕組みと手動再現
- AWSLogsコンテナログドライバーのログ損失対策
- ブラウザでのパスキー認証実装
- イギリス政府によるアップルデータアクセス要求
- 仕事効率化のためのAIプロンプト
- イーロン・マスク主導の「政府効率化省(DOGE)」のメンバー問題
- システムを捉える5つの視点
- リモートPC操作：スマートプラグとリレーによる電源制御
- 画像に隠されたマルウェアの脅威
- GitHub Copilot Agent Modeの使い方
- Hugging Faceの小型AIモデルSmolVLM
- macOS 15 Sequoiaへのアップグレード通知
- 効率的なコードレビュー
- OpenAI Deep Researchの効果的なプロンプト作成
- LibreOffice 25.2 Communityリリース情報
- EDR回避攻撃手法「パスマスカレーディング」
- Nuxt Studioによるマークダウン編集
- ラズパイを用いた自宅サーバー構築
- AWSからGoogle Cloudへの移行ガイド
- LLMを用いたバグ検出ツール
- WSL2でのPhi-4ファインチューニング
- 電子工作・ロボット工作コミュニティサイトHardwareHub
JavaScriptのPromiseとThenable
JavaScriptのPromiseとESモジュールの動的import(import())の挙動に関する記事で、then()メソッドを誤ってエクスポートした場合、Vitestなどのテストランナーで予期せぬ問題が発生する可能性があることを、PromiseのThenableインターフェースとthenメソッドの動作を解説することで説明しています。具体的には、import()が返すPromiseの解決値がThenableである場合、そのthenメソッドが実行される可能性があり、意図しないthenメソッドの呼び出しがテストランナーの動作に影響を与えることを示唆しています。
Deep Researchの仕組みと手動再現
ChatGPT Proの新たな機能「Deep Research」は、オンライン情報を分析して詳細なレポートを作成するAIアシスタントですが、本記事では、Google GeminiやPerplexity AI、LangChainの「GPT Researcher」など類似機能と同様に、Deep Researchの仕組みを手動で再現する方法を解説しています。検索クエリを生成し、ウェブ検索で結果を収集、レポートを作成、さらにクエリを修正してレポートを改善するといった一連のプロセスを繰り返し、最終的に高性能なAIモデルを用いてレポートを完成させることで、Deep Researchを疑似体験できることを示しています。
AWSLogsコンテナログドライバーのログ損失対策
AWSLogsコンテナログドライバーのブロッキングモードとノンブロッキングモードにおけるログ損失問題について検証した結果、ノンブロッキングモードではログバッファを使い切るとログ損失が発生するリスクがあり、max-buffer-sizeパラメータの適切な設定が重要であることが分かりました。具体的には、ログ出力レートが2MB/s以下の環境では4MB以上のmax-buffer-sizeを設定することでログ損失を抑制できますが、6MB/sを超える高スループット環境ではログ損失リスクが高く、特にリージョン間送信は推奨されません。また、現状ではログ損失の直接的な監視は不可能ですが、ログ出力レートを監視することでリスク軽減に繋げることが可能です。
ブラウザでのパスキー認証実装
パスキーを用いたブラウザ上での認証実装方法について解説しています。パスキーはパスワード不要で生体認証やデバイスPINを利用した安全な認証手段であり、WebAuthn標準規格に基づいており、GoogleやMicrosoftなど多くの企業が採用しています。記事では、WebAuthn APIとautocomplete="passkeys"属性を用いたパスキーのオートフィル機能、navigator.credentials.create()による登録、navigator.credentials.get()による認証、そしてサーバーサイドでの公開鍵検証に役立つ@simplewebauthn/serverライブラリについても説明しています。
イギリス政府によるアップルデータアクセス要求
イギリス政府が、アップルの高度なデータ保護（ADP）サービスを利用するユーザーの暗号化データへのアクセスを国家安全保障上のリスクがある場合に限り、法的手続きに基づいて要求していることが明らかになりました。アップルはユーザーのデータにアクセスできない仕組みとなっており、この要求にプライバシー保護団体から強い反発が出ています。アップル側は「裏口」の作成を拒否しており、イギリス市場からの撤退も示唆するなど、政府の要求に対し強硬な姿勢を見せています。この政府の動きは、プライバシー侵害の懸念や、犯罪者への効果の低さを指摘する声も引き起こしています。
仕事効率化のためのAIプロンプト
AIを活用した業務効率化を目指すエンジニア向けに、効果的なプロンプト6選と、それらを用いた具体的な活用例（クオリティ向上、事実確認、タスク分解、思考整理、多角的視点の獲得、プレゼン準備など）が紹介されており、数値目標設定や専門家ロールプレイによるAI出力の向上、そしてAIの誤答であるハルシネーションを防ぐための指示についても解説しています。
イーロン・マスク主導の「政府効率化省(DOGE)」のメンバー問題
イーロン・マスク氏が主導する政府効率化省（DOGE）の19歳メンバーが、前職のサイバーセキュリティ企業Path Network社から内部情報漏洩の疑いで解雇されていたことが判明しました。解雇後、自身のサーバーアクセス権限をDiscordに投稿したほか、犯罪SNS「The Com」出身者であり、ロシア関連企業の経営にも関わっていたことが明らかになっています。DOGEチームには同様の経歴を持つ人物が複数存在し、上院情報委員会が懸念を表明しているほか、過去に人種差別発言で辞職したメンバーもマスク氏により再雇用されているなど、DOGEチームのセキュリティと人事管理に問題点が指摘されています。
システムを捉える5つの視点
システムを理解するための5つの視点（文脈、全体と部分、関係、ネットワーク、プロセス）を解説しており、それぞれシステムを取り巻く環境、全体像と個々の要素のバランス、要素間の繋がり、ネットワーク構造とハブ、時間経過による変化を考慮する重要性を述べています。
リモートPC操作：スマートプラグとリレーによる電源制御
スマートプラグとリレー基板を用いて、遠隔地からPCの電源のオンオフや再起動を制御する仕組みを解説した記事です。マザーボードの電源ボタンおよびリセットボタンにリレー基板を接続し、スマートプラグでリレー基板を制御することで実現しています。具体的な手順や必要な材料（スマートプラグ、リレー基板、USBケーブルなど）が紹介されており、比較的安価に導入できることが示唆されています。ただし、配線ミスによる火災や、遠隔操作に伴うセキュリティリスクについても注意喚起がなされており、安全に配慮した実装が求められます。より手軽なスマートリレースイッチの存在も触れられていますが、入手性の難しさも併せて記述されています。
画像に隠されたマルウェアの脅威
デジタル画像にマルウェアを隠すステガノグラフィという手法による脅威と、その対策について解説します。悪意のあるコードが画像に隠され、閲覧時に実行される危険性があり、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡の画像も悪用事例として報告されています。対策として、ブラウザのアップデートや画像表示設定の確認、不審な画像や添付ファイルの閲覧を避けることが重要です。
GitHub Copilot Agent Modeの使い方
GitHub CopilotにAgent Mode（プレビュー版）が追加され、VSCode Insidersで利用可能になりました。Claude 3.5、Gemini 2.0、GPT-4の3つのモデルから選択でき、コード編集やコマンド実行を自律的に行う機能が搭載されています。Edit Modeでは、o1/o3-miniモデルも使用可能です。また、カスタム指示（Custom Instructions）の設定方法についても解説しています。
Hugging Faceの小型AIモデルSmolVLM
AIモデルの小型化と高性能化が急速に進展しており、MetaのLlama 3.3はパラメータ数を大幅に削減しながらLlama 3.1と同等の性能を実現しています。Hugging Faceは、少ないメモリで画像とテキストの処理が可能なマルチモーダルモデル「SmolVLM」を発表し、画像圧縮技術を用いて高効率な処理を実現しています。SmolVLMは、競合モデルと同等の性能をはるかに少ないメモリ消費量で達成しており、OpenAIのo1モデルを参考に少ないパラメータ数で高性能なモデル開発も進められています。この手法はAIに「考える時間」を与えることで精度を高める効果がありますが、課題も残されています。
macOS 15 Sequoiaへのアップグレード通知
AppleがmacOS 14 Sonoma以前のバージョンを使用しているMacユーザーに対し、macOS 15 Sequoiaへのアップグレードを促す通知を自動的に配信開始しました。この通知はバックグラウンドでインストールされ、ユーザーにアップグレードを促すメッセージを表示します。「再起動してアップグレード」を選択するとアップデートが開始されますが、通知を閉じてもアップグレードが始まる事例も報告されています。アップグレードを希望しない場合は、システム環境設定のソフトウェアアップデート設定を確認し、自動アップデートを無効にすることを推奨します。
効率的なコードレビュー
JAXA認定の宇宙ベンチャー企業による、コードレビューの高速化と品質向上を実現するためのPull Request作成ノウハウを紹介。返信遅延や修正の手間、バグの見落としといったレビューにおける課題を解決するため、PR作成前の設計、小さなPRへの分割、分かりやすいコミットメッセージ(Conventional Commitsを含む)、詳細な説明文作成といったレビュアーへの配慮を重視した方法論を、ブランチ戦略や具体的な書き方を含めて解説しています。レビュー高速化、質の高いフィードバック、バグ削減を目指します。
OpenAI Deep Researchの効果的なプロンプト作成
OpenAIのDeep Researchは、医療・生命科学分野の論文検索に特化した生成系AIツールで、文献選定に優れ、効率的な情報収集・分析を支援します。効果的な利用には、調査目的、範囲、求める情報の種類を明確に指示する適切なプロンプト作成が不可欠です。さらに、リサーチ前に文献リストを提出することで情報の信頼性を向上させることも可能です。この記事では、Deep Researchを活用するためのプロンプト作成方法を具体的に解説しています。
LibreOffice 25.2 Communityリリース情報
LibreOffice 25.2 Communityがリリースされました。ODF 1.4フォーマットを完全にサポートし、OOXMLとの互換性が向上したほか、文書からの個人情報削除機能が追加されています。Windows 7と8/8.1のサポートは非推奨となり、次期バージョンで終了予定である点に注意が必要です。各アプリケーションにも様々な改善が加えられています。
EDR回避攻撃手法「パスマスカレーディング」
Zero Salariumというマルウェアが、Path masqueradingと呼ばれる手法を用いてEDR（Endpoint Detection and Response）を回避し、Windows Defenderなどのセキュリティソフトを欺いていることが報告されています。この手法は、C:\Program Filesディレクトリなどに不正なファイルを配置し、Unicodeの特殊文字を利用してファイル名を隠蔽することで、正規のファイルのように偽装するというものです。そのため、高度なEDRソリューションによる検知・対策が不可欠となっています。
Nuxt Studioによるマークダウン編集
Nuxt Studioは、Nuxt Contentで作成したコンテンツをブラウザ上で視覚的に編集できるWebサービスで、Notion風のビジュアルエディタ、リアルタイムプレビュー、GitHub連携といった機能を備えています。開発者以外も簡単にコンテンツを作成でき、開発者と編集者の連携をスムーズにすることを目的としており、有料プランでは共同編集機能も利用可能です。Gitによるコンテンツ管理とインタラクティブな編集を両立することで、効率的なコンテンツ制作ワークフローを実現します。
ラズパイを用いた自宅サーバー構築
Raspberry Pi 4を用いて、WireGuard(PiVPN)によるVPNサーバーとProxmoxによる仮想化環境を構築し、Ubuntu Server 22.04を2台の仮想マシンとして運用した自宅サーバー構築の体験記です。DNS設定、SSH接続、ルーターポート開放といったトラブルシューティングや、Raspberry Pi 4を自宅サーバー入門機材として推奨する結論に至るまでの過程が詳細に記述されています。
AWSからGoogle Cloudへの移行ガイド
Google Cloud公式ブログで、AWSからGoogle Cloudへの移行ガイドが公開されました。計算、データストレージ、データベースなど、AWS主要サービスのGoogle Cloudへの移行方法を、評価、計画、移行、最適化の4段階で解説しており、リスクを抑えたスムーズな移行を支援します。ダウンロード可能なガイドに加え、コンサルティングサービスも提供しています。
LLMを用いたバグ検出ツール
Meta社が開発したACHツールは、大規模システムのソフトウェアテストを効率化するためのLLM(大規模言語モデル)を活用した革新的なテスト生成システムで、プライバシー関連のバグなど、特定の欠陥を自動的に検出し、それに特化したテストを生成します。従来のコードカバレッジ重視のテスト生成とは異なり、特定の欠陥をターゲットとすることで、FacebookやInstagramなどMetaの複数のプラットフォームにおける信頼性向上に貢献しており、効率的なテスト生成と高い検出精度が特徴です。
WSL2でのPhi-4ファインチューニング
WSL2環境下で、大規模言語モデルPhi-4(14Bパラメータ)を、Unslothを用いたGRPO(Group Relative Policy Optimization)によってファインチューニングする取り組みを紹介しています。7GBのVRAM環境で、RTX 4090搭載の高性能PCを用いてGSM8Kデータセットを学習データとし、30分未満で学習を完了しました。複数の報酬関数を定義し、回答の正確性と形式を評価することで、LoRAを用いたファインチューニング前後での推論結果を比較し、性能向上が確認されています。
電子工作・ロボット工作コミュニティサイトHardwareHub
工作HardwareHubは、電子工作やロボット工作に特化したコミュニティサイトで、ハードウェアプログラミング愛好家が情報交換や技術記事の共有を行うことができます。ArduinoやRaspberry Piを使ったIoT開発に関する情報も提供しており、プレミアム記事機能による有料記事公開やステッカー贈呈機能も備えています。サイトリニューアルに伴い、執筆者サポートも強化されています。
