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ML_Bearの2025年ふり返り - ML_BearのXじゃ言えない話
2025年の個人的振り返り｜Aratako
NotebookLMのスライド作成機能の斬新な使い方｜IT navi
「DGX Spark」は現代の「Apple II」である
Claude Codeの全てのCHANGELOGを追ってきて
AIツール利用状況と体感 2025年末版
LLMCache: Layer-Wise Caching Strategies for Accelerated Reuse in Transformer Inference
GitHub - webisopen/OpenAgent: The Web3 AI Agent Solution
https://medium.com/@btibor91/claude-changelog-2025-b87c8ed7508d
Google's year in review: 8 areas with research breakthroughs in 2025
OpenAI for Developers in 2025
大生成AI時代に人間が「書く」という行為に意味はあるのか？ - Sweet Escape
2025年大晦日スペシャル〜シンギュラリティサロンの一年を振り返る。
【2025年総決算】個人的2025年お最強AIツールBEST3！今年の進化が凄すぎた件｜カレーちゃん
https://medium.com/@btibor91/chatgpt-changelog-2025-a2c0c86ed29e
なぜ、コードは速く書けるのに開発は遅くなったのか ―AI時代の「理解負債」との向き合い方
やはりお前らのSkillsの解釈はまちがっている。
Mitigating Hallucinations in Healthcare LLMs with Granular Fact-Checking and Domain-Specific Adaptation
業務の煩悩を祓うAI活用術108選 / AI 108 Usages
2025年のAIエージェント開発の到達点はClaude Code on Bedrock AgentCoreかもしれない - Qiita
Microsoft 365 Copilotを活かすためにMicrosoft 365をきちんと使おう - Qiita
Looking Ahead to 2026
OSS の脆弱性対応の舞台裏
デジタル人材はRPAの夢を見るか？｜さくぱん
非IT人材がDXを動かした5年間 ― 組織はどう変わり、何が再現可能なのか ― - dai365のお部屋
Claude Code Actions で Issue をトリアージする。
Manus、次なるイノベーションの時代へ：Meta と力を結ぶ
DGX Sparkで「客観動画→主観VR動画」を生成するEgoXを使う ｜shi3z
2025年衝撃を受けたAIニュースベスト３ /深津貴之・ナル先生が予想する2026年のAI業界【テレ東AIアカデミー年末SP】
Mindscape-Aware Retrieval Augmented Generation for Improved Long Context Understanding
Context Engineering for Reliable AI Agents (Azure SRE Agent)
【“数学オリンピック優勝”のAIは便利なのか】今井翔太「AIは賢くなり過ぎた」「2026年は“仕事で使えるAI”の競争」／ChatGPTとGeminiは「動画と科学」で革命起こす【1on1 Tech】
GitHub - muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering: A comprehensive collection of Agent Skills for context engineering, multi-agent architectures, and production agent systems. Use when building, optimizing, or debugging agent systems that requi
私のソフトウェア開発を一変させてしまった2025年のAIエージェントをふりかえる
開発を任されたときには、助けてもらえるようにしている - Mitsuyuki.Shiiba
WSL2環境でCDKを使ってAgentCore Runtimeで使用するarm64のコンテナイメージを作成する方法 - Qiita
GitHub - DeepMyst/Mysti: AI coding dream team of agents for VS Code. Claude Code + openai Codex collaborate in brainstorm mode, debate solutions, and synthesize the best approach for your code.
Nano Banana Pro で ストーリー漫画の作成を試す｜npaka
2025年12月22日の週の気になった記事などまとめ
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- 論文解説：VoiceStar
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- 普段使ってるClaude Skillsの紹介(by Notebooklm)
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- SAM-Audio達でつくる音声分離アプリ「Click to Hear」
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- GitHub - KlingTeam/MemFlow: Official Implementation of "MemFlow: Flowing Adaptive Memory for Consistent and Efficient Long Video Narratives"
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- 【2025年最新版】Claude Code完全入門｜Rewind・Planモード・Git・ultrathink・Agent Skill...よく使う重要機能を紹介してみた
- Coursera and Udemy enter a merger agreement valued at around $2.5B | TechCrunch
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- 【完全版】なぜ組織は衰退していくのか？(7500文字)｜Momentor坂井風太
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Agentic AIが変革するAWSの開発・運用・セキュリティ ～Frontier Agentsを試してみた～ / Agentic AI transforms AWS development, operations, and security I tried Frontier Agents
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AI活用100本ノック（DeNA）
https://downloads.ctfassets.net/7mrdlclm9xss/m7XsAz2M3bT8WoDrfmYn3/8ee77c25f48de5dab3b792b428df5495/AI_100tips_slide.pdfdownloads.ctfassets.net
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- The new ChatGPT Images is here ｜ OpenAI
- Claude Agent Skills: A First Principles Deep Dive
- どうしたら人の3倍成果を出せるのか｜yuyaki0618
- State of AI Agents
- GPT Image 1.5 の概要｜npaka
- GAIA-3: PhysicalAIにおけるedge case対応のためのWorldModel活用事例
- なぜ人を集めてもチームにならないのか
- AI agents are starting to eat SaaS
- CARTAのAI CoE が挑む「事業を進化させる AI エンジニアリング」 / carta ai coe evolution business ai engineering
- AI時代に価値が増す「調整」という専門性｜Yuto Takashina
- NotebookLM で技術書を読む：初期理解・深掘り・理解確認のフェーズ設計 - ABEJA Tech Blog
- AI時代でも変わらないセキュリティの本質｜AIシステムに潜むリスクと設計段階での対策｜MBSD×NRIセキュア対談
- Copilot+ PCはSnapdragon or Intel・AMDどっち？｜木澤朋和
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- RAGの「リランキング」を10倍速くする「MixLM」
- AIエージェントへの環境変数漏洩を防ぐ
- 【Microsoft 365 Copilot版】逸般の誤家庭へようこそ - Qiita
- Microsoft Agent 365 についてゆっくりじっくり理解する！
- T5Gemma-TTSをDGX Sparkで動かす｜とりにく
- AI-FriendlyなNotebookを作ろう。次世代のNotebook環境について
- Azure AI Bot Serviceとは？単なるAIチャットボット構築ツールと言えない特徴・活用メリット・注意点を徹底解説！
- なぜ人手不足なのにIT人材が消耗品にされる？ 日本型DXの致命的な欠陥構造を分析（ITmedia エンタープライズ） - Yahoo!ニュース
- 文系大学1年生でもセキュリティに取り組める — インターン／Bug Bounty／CTF 編 - Qiita
- ChatGPTの記憶システムはRAGを使っていなかった - 4層アーキテクチャの衝撃
- その意思決定、まだ続けるんですか？~痛みを超えて未来を作る、AI時代の撤退とピボットの技術~ - #pmconf2025
- プロダクトアウトから価値探索へ：生成AIが加速させたエージェント開発の実践録
- "AI Native"を大きな組織で考えるときの前提整理｜shimakoh
- To Err Is Human: Systematic Quantification of Errors in Published AI Papers via LLM Analysis
- 「Excel」のエージェントモード、Web版で一般提供開始 ～日本語にも対応／来年1月にはWindows/Mac版、「Microsoft 365 Personal/Family」にも展開へ
- Ignite 2025 における FineTuning：GPT-5 RFTおよび合成データセット生成｜daka | Microsoft | AI
- Microsoft Foundry の新しいポータルとエージェントを触ってみた
- Claude Code に draw.io の図を描かせるコツ
- FastAPIの作者が作った「SQLModel」が革命的すぎるので、全Python使いに教えたい
- GitHub - Azure-Samples/azureai-samples: Official community-driven Azure AI Examples
- 全体像を把握するためのパスキー用語集
- SmartHR炎上から考える、テックブログの本当の役割——萎縮・自粛が招く採用リスク｜久松剛
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- AgentOps入門 〜LLM時代の新たな運用パラダイム〜
- DGX Spark の ConnectX-7 にはちょっとクセがあります - Qiita
- 2025: The State of Generative AI in the Enterprise | Menlo Ventures
AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking
2025年版: 開発環境のツールまとめ
「孤独なマネージャー」が外の世界に救われる話 —— あらたま・いくおのマネジメントRadioを聴いて｜mkitahara / きたはら
AI 駆動開発ライフサイクル(AI-DLC):ソフトウェアエンジニアリングの再構築 / AI-DLC Introduction
Microsoft Foundry における DeepSeek-V3.2 および DeepSeek-V3.2-Speciale の紹介｜daka | Microsoft | AI
Bedrock AgentCoreで作る1on1支援エージェント ～NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #84～
Believe the Checkbook
グーグル「FunctionGemma」リリース、スマホで動くAIエージェントが現実に。ファインチューニングで精度85%達成
Chatに４層のメモリー（履歴）機能を組み込んでローカルLLMを使ってみるテスト - 地平線まで行ってくる。
Anthropicが「最大規模のAI」に対象を絞った透明性フレームワークを提案、過度な規範化を避けてイノベーションを促進
Nano Banana Pro で ストーリー漫画の作成を試す｜npaka
ｽﾀｯｸﾁｬﾝ（Stack-chan）をMCP化して、Cursorから表情を変えよう
国産AI開発 官民で総額3兆円規模 - Yahoo!ニュース
Nagi バイブコーディング用に設計したiPad/iPhoneから使えるWebベースのSSH｜shi3z
最近の生成 AI の活用事例紹介
文章が溢れる時代に、最後は人に戻っていく - Sakak's Gadget Blog
Claude Codeの Agent Skills は設定したほうがいい - じゃあ、おうちで学べる
Microsoft Foundry における GPT Voice Models の紹介｜daka | Microsoft | AI
Configure managed virtual network for Microsoft Foundry projects (preview) - Microsoft Foundry
Strands Agents × インタリーブ思考 で変わるAIエージェント設計 / Strands Agents x Interleaved Thinking AI Agents
開発工数の8割減を実現させた「バイブコーディング」実装論、ジュニアエンジニアが上流工程をこなす新しい開発フローとは？
"日本発"のAI企業で初のY Combinator採択！サンフランシスコ「ハッカーハウス」から世界に挑むJinba松森氏が語る「非合理な選択の重要性」
学会で使えるAIスライド（テンプレ用プロンプトあり）~研究者のためのAIサービス比較ランキング~｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
誰でも"Vibe Coding"できるエディター（クソアプリ） - Qiita
入力したテキストが色に変換されるのを鑑賞するアプリ - Qiita
AI Native大学生 -大学ハック術その１-｜rikuto
退職して博士進学してしまった結果...www｜akiraTOSEI
GitHub Copilotにも追加されたAgent Skillsとは | ドクセル
Claude Code の LSP サポート
余ったPCで検証用のプライベートクラウドを構築してネットワークで遊んでみた - ABEJA Tech Blog
🧙 AI時代のエンジニア組織の進化と実践（2025年12月編） | 令和トラベル Engineering Blog
The Psychology of AI Adoption: What 1,250 People Won't Admit
Claude Code: エージェントスキルとは
39歳はじめてのテックリード
Agent Skillsと歩むAndroidのUI実装 - Kyash Product Blog
Detailed balance in large language model-driven agents
「画像なし」で挑むVLM学習 / Text-Printed Imageによるアプローチ
人類と AI エージェントを対等にするクソエンタメ MCP - Qiita
JAXにできてPyTorchにできないこと
Extending Claude's capabilities with skills and MCP | Claude
plateau-streaming-tutorial/mcp/plateau-mcp.md at main · Project-PLATEAU/plateau-streaming-tutorial
セキュリティ学習のコミュニティモデル：なぜ「一人で学ぶ」より効果的なのか - Qiita
初心者・非エンジニア向けセキュリティ学習プラットフォーム一覧 - Qiita
Azure Cosmos DBの消費RUを時系列データで確認する
見た目は全く同じ実験結果なのに、データの取られ方次第で分析結果が変わる統計的仮説検定 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
AI for Science の基盤技術 #1：GraphRAG：Microsoft GraphRAG ソースコード完全ガイド - Qiita
ELYZA_Findy AI Engineering Summit登壇資料AIコーディング時代に「ちゃんと」やることtoB LLMプロダクト開発舞台裏_20251216
AI でコードは速くなった。じゃあなぜ成果は増えない？—DORA 2025 で読む“認知負荷”と組織改革｜Soh Ohara
RSC/Next.jsは信頼できないかもだけど、それで良いのかもしれない
クラウド時代のDDoS対策：可用性を守るためのベストプラクティス
画像圧縮するベストな方法（2025） - Qiita
Agent 365、Copilot Studio のエージェントに対するセキュリティガバナンスについて考えてみた - Qiita
https://www.youtube.com/watch?v=8DZICA73bzM
GPT-5.2の性能をGemini 3 Proと比較してみた｜IT navi
生成AIに知識を垂れ流すラジオ番組を作ってもらう｜Kohya S.
開発者は ChatGPT にアプリを提出できるようになりました｜npaka
【書評】 実践Claude Code入門｜npaka
AIパートナーの声で会社紹介をしてもらおう！｜aya
クラウド環境におけるランサムウェア対策の考え方 — HACK The Nikkei
The State of AI Coding 2025 | Greptile
AWS CEO Explains 3 Reasons AI Can’t Replace Junior Devs
Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 9: Career Advice in AI
Claude Codeで仕様書駆動開発！3つのツール比較（OpenSpec / spec-kit / cc-sdd）
Claude CodeからPull Requestのレビュー操作を便利に行うClaude Skillsを作った - $shibayu36->blog;
Weak-to-Strong GraphRAG: Aligning Weak Retrievers with Large...
夜を制する者が “AI Agent 大民主化時代” を制する
2025年 ウェアラブルセンサデータ x 基盤モデルの研究紹介
Gemini 3 Flash: frontier intelligence built for speed
STTとTTSの性能比較をするツール「Hikaku-Voice」を作った
Gemini 3 Flash の概要｜npaka
新1分間マネジャー - present
「忙しいのに手応えがない」マネジャーに知ってほしい、エネルギー管理の重要性【岩瀬義昌】 - エンジニアtype | 転職type
GitHub - thedotmack/claude-mem: A Claude Code plugin that automatically captures everything Claude does during your coding sessions, compresses it with AI (using Claude's agent-sdk), and injects relevant context back into future sessions.
年の瀬に開発環境見直してたらVibe CodingにConductorというツールが最高だった
【徹底解説】GPT-Image-1.5登場。OpenAI新画像生成モデルの使い方と検証結果｜ChatGPT研究所
プロンプトやエージェントを自動的に作る方法
Anthropic SkillsからAIプロダクト開発者が学べること：Skillsは"業務マニュアル付きの道具箱"
ECS Expressモードに対応した ecspresso v2.7 をリリースしました - 酒日記 はてな支店
「一発芸」AIからの脱却。AIとITシステムをつなぐSystem Useの可能性
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Ignite 2025 における FineTuning：GPT-5 RFTおよび合成データセット生成｜daka | Microsoft | AI
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AgentOps入門 〜LLM時代の新たな運用パラダイム〜
DGX Spark の ConnectX-7 にはちょっとクセがあります - Qiita
2025: The State of Generative AI in the Enterprise | Menlo Ventures
2025年12月8日の週に気になった記事などまとめ
- AtCoder Conference 2025「LLM時代のAHC」
- 間接的プロンプトインジェクション攻撃の実践的検証：基本攻撃から高度な攻撃パターンまで
- 【React / Next.js】RSC続報：結局なにをすればいいか（55183 / 55184 / 67779）
- プロンプトの“静的検査”と“実行時検査”の組み合わせ - Qiita
- Comparing AI Agents to Cybersecurity Professionals in Real-World Penetration Testing
- 初老を超えたエンジニアの現実2025
- あらたまという人物から見えた、真のマネージャーに必要な「支援力」｜すどう
- Chatにメモリー機能をローカルLLMを使って組み込んでみるテスト - 地平線まで行ってくる。
- 「『なぜ働いていると本が読めなくなるのか』はどこが間違っているのか」はどこが間違っているのか ｜三宅香帆
- LLM学習における実験管理入門（W&B）
- https://www.youtube.com/watch?si=iViDvXEwFx4s-yzH&v=5a0wBp_Jf1U&feature=youtu.be
- Gemini 2.5 TTS のプロンプトガイド｜npaka
- 知識管理に特化したブラウザ「Orta」を2026年1月17(土)にリリースします！｜Sakamoto | 個人開発
- Build a voice agent with LangChain - Docs by LangChain
- 使われる生成AIツールを作る3つのポイント｜Isaka | AIエージェント時代に備える
- Bringing state-of-the-art Gemini translation capabilities to Google Translate
- https://openai.com/index/shipping-sora-for-android-with-codex/
- AIで営業データの構造化を完全自動化する 〜Difyプロンプトチューニング編〜 - Speee DEVELOPER BLOG
- AIがコーディングをする今、人間にしかできない役割を引き受けていく話 - Speee DEVELOPER BLOG
- AI で営業データの構造化を完全自動化する 〜基盤編〜 - Speee DEVELOPER BLOG
- Build to Last
- 簡単！M365 Copilot で MS Docs MCP を使う - Qiita
- Debugging Deep Agents with LangSmith
- 個人開発のEC2が乗っ取られてMoneroを掘られていた話【CVE-2025-55182】｜ねころこ
- それ脆弱なシステムかも？ いまさら聞けないOWASP Top10 (2025 RC) - Qiita
- Active Directory に潜む “固定パスワード” の見えないリスク - Qiita
- Azureで学ぶ Confidential Computing 入門
- AIエージェントの評価: LLMだけでは語れない｜daka | Microsoft | AI
- Microsoft Foundry:Cohere Rerank 4.0 利用可能に｜daka | Microsoft | AI
- 【書評】AIエンジニアリング - 基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発の基礎と実践｜s-miyawaki
- AIを騙す技術 ー atmaCup#21で学んだプロンプトの奥深さ｜Tatsuki
- 🐸 なぜ今、Agentic Workflowなのか - Graflowの設計思想
- LLMに「謎解き」はできるのか？ - ABEJA Tech Blog
- 残業キャンセル界隈と企業カルチャーの死 - megamouthの葬列
- AIの力を借りて2人で10人分の仕事をする (2025年・個人開発)
- The great engineer hiring paradox
- AWS CLIの新しい認証情報設定方法aws loginコマンドの実態
- GPT-5.2 Prompting Guide | OpenAI Cookbook
- Google、すべてのサービスに生成AIと接続できるフルマネージドなMCPサーバを提供すると宣言。まずはGoogleマップ、BigQuery、Google Compute Engineで利用可能に
- GPT-5.2 の概要｜npaka
- The Rise of Western OS AI ー欧米のLLM事情に関する考察ー
- Browser Use - Enable AI to control your browser
- GPT‑5.2 in Microsoft Foundry: Enterprise AI Reinvented | Microsoft Azure Blog
- Towards a Science of Scaling Agent Systems
- https://cdn.openai.com/pdf/3a4153c8-c748-4b71-8e31-aecbde944f8d/oai_5_2_system-card.pdf
- 1,000人規模でのGitHub Actionsサプライチェーンリスク対策 — HACK The Nikkei
- マネージャーじゃないけど、ふりかえりからチームをよくする挑戦｜Kengo
- Microsoft 365 Copilot×Loopのこれから｜神川陽太
- LT_コンテキスト活用術.pdf
- Product Evals in Three Simple Steps
- LLMに現在のUIを理解させつつUIを実装させる | ドクセル
- AIの誤りが許されない業務システムにおいて“信頼されるAI” を目指す / building-trusted-ai-systems
- Context is King？ 〜Verifiability時代とコンテキスト設計 / Beyond "Context is King"
- “AI Native”な開発って結局こういうことじゃない?を考えてみた
- Claude Codeのコンテキストを節約する
- GitHub - Chen-zexi/open-ptc-agent: An open source implementation of code execution with MCP (Programatic Tool Calling)
- https://openai.com/index/disney-sora-agreement/
- AIとの親和性を最大化するチームドキュメント戦略
- Computer Use Agent（CUA）のベンチマークを俯瞰する
- Gemini Deep Research Agent の概要｜npaka
- Interactions API: A unified foundation for models and agents
- Build with Gemini Deep Research
- https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/
- GitHub Copilot Chat クックブック - GitHub Enterprise Cloud Docs
- RAGで非構造データを整理する手法「BookRAG」
- LayerX、バクラク勤怠において「工数管理機能」をリリース・入力負荷を最小限に、勤務実績と工数の整合性の確保を実現 - バクラク
- ex-CTOがキャリアを組み直して気づいた、肩書き転職のリアル｜hatamasa
- The New Titans of Audio
- 基盤モデルを活用したマルチモーダルデータセット構築手法の紹介
- OWASP Top 10 for Agentic Applications for 2026
- It’s About Time: The Copilot Usage Report 2025
- AIのOCR能力を競わせて評価する「OCR Arena」
- $1で最大8時間の動画を話者分離・文字起こし・LLM分析するAWSパイプラインを作った
- Gemini 2.5 TTS のアップデート - 2025年12月10日｜npaka
- ローカル開発のシークレット設定を自動化する ── Go × AWS Secrets Manager
- AI 対話型アプリケーションにおけるセキュリティ実践ガイド - Qiita
- AIコンプライアンスの必須ルール - Kyash Product Blog
- CTO反省会 - 「兼務の巻」｜Jumbo
- Has the cost of building software just dropped 90%?
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- ヤドンでやぁ〜んと学ぶLLMのロングコンテキストを支える技術YaRN - ABEJA Tech Blog
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- やり残していたことの答えっぽいもの - Webメモ
- NotebookLMのスライド生成で結果を自在にコントロールする方法①｜FUJI / Presentation designer
- No Vibes Allowed: Solving Hard Problems in Complex Codebases – Dex Horthy, HumanLayer
- Nex-N1: Agentic Models Trained via a Unified Ecosystem for Large-Scale Environment Construction
- Claude Code × MCP × Notion で「Jupyter Notebookから分析レポート」ことはじめ
- https://openai.com/index/openai-certificate-courses/
- 良いドキュメントは、伝えたいことを、最も削ぎ落とした文章で伝える - $shibayu36->blog;
- xUTPによるテストダブルの定義とその図解 - NTT docomo Business Engineers' Blog
- 実績は土台を作って意思決定で積み上がる - AI時代に崩れないキャリアの築き方 - そーだいなるらくがき帳
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- AOAI Dev Day Osaka に参加しました
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- https://cdn.openai.com/pdf/7ef17d82-96bf-4dd1-9df2-228f7f377a29/the-state-of-enterprise-ai_2025-report.pdf
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- 576 - Using LLMs at Oxide / RFD / Oxide
- ChatGPT/Gemini/ClaudeでWeb検索！情報収集における違いや活用術を解説してみた
- NIIにおける大規模言語モデル構築事業の現在地
- Retrieval Augmented Generation (RAG) and Large Language Models (LLMs) for Enterprise Knowledge Management and Document Automation: A Systematic Literature Review
- 実践フルAIコーディング
- Claude Code on the webとCLI間でのタスクの移動について
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- エンジニア出身PMが一次請けで失敗しまくった話
- Langchain Open Deep Research Internals: A Step-by-Step Architecture Guide
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- 「この施策の目的とKPIは？」という問い掛け - フジイユウジ::ドットネット
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- シンプルなTest-time Scalingの紹介 (s1: Simple test-time scaling)
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https://www.youtube.com/watch?si=iViDvXEwFx4s-yzH&v=5a0wBp_Jf1U&feature=youtu.be
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AIの力を借りて2人で10人分の仕事をする (2025年・個人開発)
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https://cdn.openai.com/pdf/3a4153c8-c748-4b71-8e31-aecbde944f8d/oai_5_2_system-card.pdf
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LayerX、バクラク勤怠において「工数管理機能」をリリース・入力負荷を最小限に、勤務実績と工数の整合性の確保を実現 - バクラク
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ローカル開発のシークレット設定を自動化する ── Go × AWS Secrets Manager
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AIコンプライアンスの必須ルール - Kyash Product Blog
CTO反省会 - 「兼務の巻」｜Jumbo
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catnoseの個人開発者という生き方。自由に、好きなものだけ作った先で、人はなにを思うのか | LIFE DRAFT
ヤドンでやぁ〜んと学ぶLLMのロングコンテキストを支える技術YaRN - ABEJA Tech Blog
Claude Code and Slack | Claude
Deepwiki駆動開発 ～ライブラリの最新情報とその利用方法の取得をAIで～
“BoldなAI活用”から1年。人間の限界を超えていく、メルカリの「AI-Native」な現在地 | mercan (メルカン)
会議録画Botは「作るな」 - Recall.aiで会議録画Botを爆速実装する
re:Invent 2025 で押さえるべき「生成AIセキュリティ」アップデート整理 - Qiita
やり残していたことの答えっぽいもの - Webメモ
NotebookLMのスライド生成で結果を自在にコントロールする方法①｜FUJI / Presentation designer
No Vibes Allowed: Solving Hard Problems in Complex Codebases – Dex Horthy, HumanLayer
Nex-N1: Agentic Models Trained via a Unified Ecosystem for Large-Scale Environment Construction
Claude Code × MCP × Notion で「Jupyter Notebookから分析レポート」ことはじめ
https://openai.com/index/openai-certificate-courses/
良いドキュメントは、伝えたいことを、最も削ぎ落とした文章で伝える - $shibayu36->blog;
xUTPによるテストダブルの定義とその図解 - NTT docomo Business Engineers' Blog
実績は土台を作って意思決定で積み上がる - AI時代に崩れないキャリアの築き方 - そーだいなるらくがき帳
マネジメントを知らないエンジニアが本を読んで感じたこと
AOAI Dev Day Osaka に参加しました
Azure Content Understanding（Foundry Tools）が一般提供（GA）へ｜daka | Microsoft | AI
Microsoft Foundry における AI Red Teaming Agent の大規模強化を発表｜daka | Microsoft | AI
https://cdn.openai.com/pdf/7ef17d82-96bf-4dd1-9df2-228f7f377a29/the-state-of-enterprise-ai_2025-report.pdf
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GitHub - ace-agent/ace: Evolve your language agent with Agentic Context Engineering (ACE)
Gemini 3 登場! 進化のポイントを活用事例と合わせて紹介します｜Gemini - Google の AI
「チームは成果を出してこそ存在意義がある」 - エンジニアリングマネージャーお悩み相談室を読んで｜t_paleblue
Copilot Studio で見積書と請求書を比較する - Qiita
OpenAIのCodeInterpreterToolをざっくり検証してみた
文字も図解も思いのまま！Nano Banana Pro の凄さと、今すぐ使える活用術｜Gemini - Google の AI
Microsoft Ignite 2025参加レポート
576 - Using LLMs at Oxide / RFD / Oxide
ChatGPT/Gemini/ClaudeでWeb検索！情報収集における違いや活用術を解説してみた
NIIにおける大規模言語モデル構築事業の現在地
Retrieval Augmented Generation (RAG) and Large Language Models (LLMs) for Enterprise Knowledge Management and Document Automation: A Systematic Literature Review
実践フルAIコーディング
Claude Code on the webとCLI間でのタスクの移動について
データとAIで革新を志す挑戦者を支援 - Aspire Analytics設立のお知らせ｜Atsushi Suyama
demucs による音源分類を試す｜npaka
エンジニア出身PMが一次請けで失敗しまくった話
Langchain Open Deep Research Internals: A Step-by-Step Architecture Guide
【セキュリティギャルと学ぶ】【第3回】アップデートしないユーザー VS 規制で縛りに来る各国──2025年の壮絶デスマッチ🔥 - Qiita
「この施策の目的とKPIは？」という問い掛け - フジイユウジ::ドットネット
Measuring Agents in Production
シンプルなTest-time Scalingの紹介 (s1: Simple test-time scaling)
ホリエモンに「ニカソー」を渡した夜と「俺でも作れる」という言葉の正体｜だいち
エンジニアの「絵で説明して」問題、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）でどこまで解消できるか試してみた - Qiita
OWASP Top 10 for LLM Apps 2025（要点と実装への落とし方） - Qiita
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- [AWS Black Belt Online Seminar] AWS re:Invent 2025 速報 資料及び動画公開のご案内 | Amazon Web Services
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