ある日、開発環境の Web アプリにアクセスしたら証明書の期限切れ警告が表示された。
確認してみると、ワイルドカード証明書 (*.dev.example.com) がちょうどその日に期限切れになっていた。さらにもう1つ古い証明書も半年前に失効済み。
Certificate Name: dev.example.com-0001
@technocrat_s 氏のポストで紹介された記事が話題になっています。
【検証】ChatGPTと14日間、ガチの「英会話」特訓。詰まった言葉がスラスラ出る黄金プロンプト4つ
ライフハッカー・ジャパンの記事(原文: MakeUseOf / Saikat Basu)は、在宅勤務でスピーキング力が錆びついたライターが ChatGPT の高度音声モード(Advanced Voice Mode)をコーチに見立て、14 日間の集中特訓を行った検証記事です。思考と発話の間の「0.5 秒の遅れ」を消すために設計された 4 つのプロンプトと、その結果を具体的に報告しています。
『GitHub CI/CD実践ガイド』著者の tmknom 氏(@tmknom)が、GitHub Actions のスクリプトインジェクションを解説した Zenn 記事を引用し、こう呼びかけています。
はい、というわけでしてね。みんな『GitHub CI/CD実践ガイド』を、穴が開くまで読んでくださいね!
引用されている kou_pg_0131 氏の Zenn 記事は、GitHub Actions の run ステップで ${{ }} テンプレート式を使う際のインジェクション脆弱性を実演付きで解説した記事です。2025〜2026年にかけて GitHub Actions のサプライチェーン攻撃が急増しており、この知識はすべての開発者にとって必須になっています。
TL;DR: カメラなし・$48のESP32だけで壁の向こうの人間の心拍・呼吸・骨格17点を検知できるとするオープンソースプロジェクト「RuView」がSNSで話題に。原理はCMU発の査読済み研究に基づく実在技術だが、「28.5kスター」の裏には再現性への疑義とCSIハードウェアの壁がある。煽りと科学を分離して整理する。
@kosuke_agos氏のポスト(2026年3月5日、閲覧6.4万・ブックマーク456)が日本語圏で拡散。「市販Wi-Fiルーターだけで壁の向こう側の人間の心拍数や姿勢を完全に特定」「わずか48ドルで構築」という衝撃的な内容が注目を集めた。
TL;DR: OpenHands(旧OpenDevin)をMac Studio M3 Ultra(96GB)+ Ollama + Qwen3-Coder 30B で動かそうとした。Docker-in-Docker のビルド問題、Playwright依存、ランタイムイメージ手動構築を経てUI起動まで到達したが、30Bモデルのtool calling精度不足で実用には至らなかった。
OpenHands(旧 OpenDevin)は、オープンソースのAIコーディングエージェントプラットフォーム。75以上のLLMプロバイダーに対応し、SWE-bench で Qwen3-Coder 使用時に 69.6% のスコアを記録している。
Qwen Code(Alibaba Cloud Qwen チームが開発したオープンソース CLI コーディングエージェント)を Mac Studio M3 Ultra(96GB)上で Ollama と組み合わせてローカル運用を試みた実践記録です。環境構築からツール呼び出しの限界まで、実際に手を動かして検証した結果をまとめます。
Claude Code は強力ですが、コードがクラウドに送信されるためプライバシーの懸念があります。Qwen Code は Apache 2.0 ライセンスのオープンソースで、Ollama と組み合わせれば完全ローカルで動作するため、機密コードベースでの利用が期待されます。
本記事の検証環境:
Claude Code の無料オープンソース代替として注目を集めている Qwen Code。Alibaba Cloud の Qwen チームが開発したターミナルベースの AI コーディングエージェントで、1日1,000リクエストまで無料で利用できます。この記事では、初めて使う人にもわかるように、インストールから実践的な使い方まで解説します。
Qwen Code は、ターミナル(コマンドライン)で動く AI コーディングアシスタントです。自然言語で指示を出すと、コードの理解・生成・編集・実行を自律的に行います。
@yoshitake_l 氏が X で共有した、BigQuery のデータ構造変更による劇的な改善結果が注目を集めています。
BigQuery でデータの持ち方を変えるだけで、クエリ処理速度を 3 倍に、クエリコストを 25% 削減できたので共有。試したクエリは、1:N の 2 つのテーブルの N 側を集計し、1 側と JOIN するシンプルなもの。使ったのは、ARRAY と STRUCT というデータ構造です。
「データの持ち方を変えるだけ」で速度 3 倍・コスト 25% 削減。SQL のチューニングではなく、テーブル設計の変更でこの結果を得ています。本記事では、なぜ ARRAY/STRUCT が JOIN より高速でコストが低いのか、その技術的な仕組みと実践方法を解説します。
@abxxai(Abdul Shakoor)のポストが、Qwen チームが公式リリースしたエージェントフレームワーク「Qwen-Agent」を紹介し、10万ビュー超・2,900ブックマーク・2,200いいねと極めて高い反響を集めています。
BREAKING: The Qwen team just shipped their official agent framework and it has everything. No stitching together third-party libraries. No fighting abstractions.
「サードパーティのライブラリをつなぎ合わせる必要がない」「抽象化と戦わなくていい」という評価は、既存のエージェントフレームワーク(LangChain、CrewAI 等)が抱える複雑さへのアンチテーゼです。