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Zenn (AI)

20 stories

Zenn (AI)JapanClaude Codeで仕様駆動開発、企画から保守まで全部教えたるで Claude Codeを活用した仕様駆動開発の全体像を9フェーズに分けて解説するで。GitHub Issueに要件を集約してPlanモードから開始するアプローチで、開発の各フェーズを大幅に効率化する実践事例を紹介するんや。

Zenn (AI)Japan前払い・着手金ルールで未回収をゼロにした — ひとり法人の与信管理の実務売上が立っても、入金されなければ売上ではない僕はひとり法人で受託開発とAI業務自動化コンサルをやっている。2026年3月の受託売上は ¥1,937,635 だった。内訳はX社 ¥880K、C社 ¥933K、A社 ¥110K、H社 ¥15K。4社で約194万円。数字だけ見れば悪くない。だがここで重要なのは金額ではなく、この4社すべてから満額入金されているという事実のほうだ。ひとり法人にとって未回収は、単なる「損失」ではない。従業員が

Zenn (AI)Japan１つのアプリに、入口が２つできる ── LovableのCTOが語った、AI時代のSaaSインターフェース序章：8月26日に出た、1本のインタビュー 2026年8月26日、AI業界のニュースレター Latent Space に、1本のインタビュー記事が載った。話しているのは、スウェーデン・ストックホルム発のAIスタートアップLovable（ラバブル）のCTO、ファビアン・ヘディン氏である。 Lovable CTO：Fabian Hedin氏 https://lovable.dev/ja/home https://www.latent.sp

Zenn (AI)JapanEnd-to-End Entity Resolution and Question Answering NLPでクラシックな課題名寄せに関する2020年にESWCで採択された論文について解説してきます。論文情報項目内容タイトル Incremental Multi-source Entity Resolution for Knowledge Graph Completion 著者 Alieh Saeedi, Eric Peukert, Erhard Rahm 所属 University of Leipzig & ScaDS.AI D

Zenn (AI)JapanClaude Code に「continue」と20回打っていた — 空応答を記録から数え、外から起こす Claude Code を1日中回していると、ときどき何も言わずに止まることがあります。エラー表示は出ない。ツールの結果は返っている。でも次の一手が来ない。こちらが continue と打つと、何事もなかったように続きが動く。「まあそういうこともある」で流していたのですが、セッション記録を数えてみたら、思っていたより多かったので書きます。数えたもの Claude Code は会話を ~/.claude/projects/<プロジ

Zenn (AI)JapanG検定のシラバスをエンジニア視点で読み解く——配点26%の「手法」を数式で辿る初出: note（G検定試験対策）。Zenn向けに、配点が最も厚い「ディープラーニングの手法」パートを数式・コードで補って再構成しました。 G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）は「ディープラーニングを実装できる人」ではなく「ディープラーニングを事業判断に使える人」を認定する試験です。コードを書く試験ではないぶん、実装経験のあるエンジニアからは軽視されがちですが、シラバスの配点比率を見ると、これが単なる用

Zenn (AI)JapanClaude Code の Rules が発火しないのは、Claude が Read ツールを使っていないから kawasin73 さんの Claude Code の Rules はもう死んでいるを読みました。自分も「あるときから挙動がおかしい」と感じてハーネスを見直し、同じ問題までは特定していました。ただ対処が違っていて、記事の解決策（フィーチャーフラグの無効化）を読んで初めて根本原因のほうに手が届いた、という順番です。原因の発見とフラグの特定はすべて元記事の功績です。この記事は、そこに自分の手元で確認できたことを足して、2 つの直し方の

Zenn (AI)Japan『計算なら0.9Bで足りる』と書いて1時間もしないうちに突っ込まれた — 50問やり直したら、8割だった前回、K2 Horizonの0.9B (超小型サイズ) を16GBのゲーミングGPUで動かして、こんなことを書いた。「計算は0.9Bでも信頼してよさそう。税込計算は一発で正解した。定型的な数値処理なら最小サイズで足りる」そしたら、とある人から突っ込みが入った。「計算1問と計算100問をミスなくやるのは別の能力。テストが甘いんじゃないか？」 ……図星だった。税込計算、1問しか解かせていなかった。1問正解で「信頼してよさそう」は、明

Zenn (AI)Japan「Ollamaで動く」はずだったK2 Horizon — 16GB GPUで確かめたら、動いたのはvLLMだけだった IFMが2026-09-03に出したオープンモデル群「K2 Horizon」は、出どころから中身まで全部見せてくれる珍しいリリースだ。0.9B (超小型) から375B (超大型) まで6サイズ、ライセンスはApache 2.0。学習データのレシピ、途中のチェックポイント、強化学習のコードまで公開している。小型の0.9Bが数学のベンチマーク (AIME 2026) で48.5を取ったこと、「公表ベンチにごまかしがあったので自分で減点して

Zenn (AI)JapanCodex Skillを最小SKILL.mdから育てる設計 Codexへ同じ手順を何度も説明しているなら、Skillにまとめる候補です。ただし、過去のpromptをそのまま保存するより、再利用する順序、判断基準、安全境界、完了条件を抽出した方が安定します。この記事では、release前reviewを例に、最小SKILL.mdを作り、必要に応じてreferences/やscripts/へ育てる設計を扱います。最初はSKILL.mdだけでよい OpenAI公式のBuild skillsによると、

Zenn (AI)JapanTwilic はあれからどうなった？公開から約3ヶ月でかなり進化しましたはじめにお久しぶりです、みなぎしです！前回 Twilic についての記事を公開したのが 2026 年 5 月 24 日なので、気づけば約 3 ヶ月半が経ちました前回の記事では、Twilic というバイナリフォーマットを作ったことや、MessagePack と比較して同じ形のデータを大量に送る場合にかなり小さくできることなどを紹介しました特に、同じ shape のレコードを 256 件まとめたベンチマークでは Twilic: 5

Zenn (AI)JapanAI エージェントが PR に画像を貼れないのには理由があった —— Markdown Image Exfiltration 発端は、証跡のスクリーンショットだった AI エージェントに Issue から PR まで書かせるのは、もう特別な運用ではなくなりました。実装もテストも PR 本文も、テキストで完結する作業はひととおり任せられます。ところが、そこに規約を 1 つ足したあたりから雲行きが変わりました。画面に触る変更をしたら、実際にブラウザで開いてスクリーンショットを撮り、PR に証跡として残す、というものです。テストが通っても画面が壊れていることはあり

Zenn (AI)Japanmemorix入門: 使い方メモ memorixの説明 memorixは Gitプロジェクト単位のlocal-first記憶レイヤーだよ。 SQLiteが正本、LLMキーなしでも全文検索で動く。人間が叩くんじゃなくて、MCP経由でLLMが使うのが本番。人間は仕込んで眺めるだけっ！公式: https://mem.rglens.com/ Github: https://github.com/AVIDS2/memorix 層覚えること向いてる質問 Observat

Zenn (AI)Japantitle: "個人開発でクイズ学習アプリを作ったら、想像以上に学びが多かった話" 個人開発でクイズ学習アプリを作ったら、想像以上に学びが多かった話" emoji: "🎯" type: "tech" topics: ["React", "個人開発", "PWA", "学習アプリ"] published: false はじめに「自分が本当に使いたいアプリを、自分で作る」――個人開発の醍醐味はこれに尽きると思います。大学の勉強や資格試験の対策をしていて、既存のクイズアプリにどうも満足できなかった自分が、思い切ってフルス

Zenn (AI)JapanAIエージェントの評価を実装する：本番ドリフトを検出するEvals設計 ※本稿は、当方ブログの紹介文です。全文はこちらへどうぞ。 https://shinichi.noguchi.jp.net/blog/2026-09-05-agent-evals-in-production.html AIエージェントの評価を、単一の正解率ではなく、実行トレース・生成品質・本番挙動の3層へ分解します。評価対象を分解しないまま「回答が悪くなった」とだけ議論すると、プロンプト、ツール、モデル、入力分布のどこに回帰があるのか切り

Zenn (AI)JapanGPT-6 Astraを業務に組み込むなら、モデルと実行環境をどう分けて考えるか問い：Astraの能力を、どこまで実行環境に委ねられるか研究データの分析アプリ、動画編集アプリ、3Dゲーム。XにはGPT-6 Astraを使った幅広い制作報告がある。しかし、業務へ組み込む際には、完成物の種類だけでは設計を決められない。モデルが判断すること、ツールが実行すること、結果を確認することを、どのように分担するか。本記事ではこの問いを、公式仕様とXの5人の報告から考える。情報の確認日は2026年9月5日。API呼び出しや成

Zenn (AI)Japanみんな憧れるようなサイトを作ってみたはなしこの文章を書いているIDEのMozkeyほんとにいいから使ってみてください。冗談抜きで。本題自分のサイトを作りました。デザイン ChatGPTとかと一緒に頑張って考えました。でも今回のMVPはやっぱりshadcn/uiですね。こいつの何がいいかって、今風のUIを簡単に出せること。しかもコードとして触れるので、AIに「こここうして」って文章で伝えてそのまま直してもらえる。今回それが一番活躍しましたね。一番多かったのは削る作

Zenn (AI)JapanGoogle VidsがPDFやDocsから動画要約を自動生成する機能を追加 Google WorkspaceのAI動画制作ツール「Google Vids」に、Googleドキュメント、PDF、Wordファイルを読み込ませるだけで、AIが自動で要約動画を生成する新機能が追加されました。長大な仕様書、設計書、障害レポート、ミーティング議事録などのドキュメントを「テキストとして読ませる」のではなく、「数分の要約動画として視聴させる」ワークフローが現実的なものになりつつあります。本記事では、この機能の概要、技術的な背

Zenn (AI)JapanClaude Code autoモード設定完全版——分類器は残し、Bash書き込みだけ外す auto モードなのに許可ばかり出る「許可疲れ」の正体は、Edit で済む変更が Bash 経由で分類器に回っていること。公式ドキュメントと GitHub Issue の一次情報で因果を切り分け、分類器は残したまま Bash 書き込みだけを外す settings.json・CLAUDE.md・運用マトリクスをコピペ可能な形で提供します。2026 年 9 月時点の仕様（autoMode の置き場所変更、auto 既定化）に対応。第 1 章

Zenn (AI)Japan生成AIは「初期条件の最適化」から「生成軌道の設計」へ ! TL;DR 生成AIの活用では、いまもプロンプト、System Prompt、Skill、Persona、Few-shot、各種ルールなど、「より良い入力条件」を作ることに多くの努力が向けられている。たしかに初期条件は重要だ。しかし、いつまでも「完璧なプロンプト」の探求にばかり時間を溶かし、生成AIの確率的な本質から目を背けてはいないだろうか。長時間・多段階に生成AIを動かすとき、本当に問題が起きるのは初期入力だけではない。生成は

On the calendar

予定 · Conferences and launch events, this week's stories from each corner of the industry, and what its press is covering — in English

On view

This week, from that corner the newest stories from the corner of the industry you picked

The wire their own posts, translated

How code moves in 2026 from the industry's own reports

Sources

Fetched every three hours, linked to the original

About

Accept All is a magazine, a radar and a diary about artificial intelligence and the craft of code — read from Tokyo, for people who build.

The name is the button. Code is written by agents now and reviewed by a human thumb that hovers over Accept all a hundred times a day; the whole question of this decade is what, exactly, you just accepted. So we read the diff. A magazine, because every week one model, one tool or one idea is worth reading about slowly. A radar, because we count what the labs, the Valley, GitHub and the chip makers are talking about — releases, agents, open weights, compute, funding, rules — and show it as it moves. A diary, because a seal is set each day in that day's colour, and the days add up.

We read the research labs' own posts, the American and European tech press, the Japanese and Chinese developer sites and the newsletters people actually forward, and bring it together in English and Japanese. Everything here links back to the people who wrote it; the images belong to their authors.

Accept All will keep changing. New sources, new signals, new ways of looking — a little better each week, never finished. If something here made you open a terminal, that is enough.

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