Apple がmacOS Tahoe 26.2でRDMA over Thunderboltを有効化しました。これにより、複数のMacをThunderboltケーブルで接続し、高速なAIクラスタを構築できるようになります。以前当ブログで紹介したexo やParallax のような分散AIフレームワークと組み合わせることで、自宅でも本格的なローカルAI推論環境が実現可能になりました。

Andrej Karpathy 氏が週末に"vibe code"（勢いでコーディング）したプロジェクト「LLM Council 」が面白かったので紹介します。

これは、複数の大規模言語モデル（LLM）に同じ質問を投げ、お互いの回答を匿名で評価させ、最終的に議長役のLLMが統合回答を生成するという、合議制の意思決定システムです。

単一のLLMに頼るのは、バイアスや幻覚（ハルシネーション）のリスクがあります。複数モデルの「多様な視点」を組み合わせることで、より信頼性の高い回答を得られる――そんな実験的アプローチを、シンプルなコードで実装した点が興味深いプロジェクトです。

TypeScript 7.0 が2026年初頭にリリース予定で、最大の変化はビルドが最大10倍速くなることです。実装言語がJavaScriptからGo言語に変わり、大規模プロジェクトでの開発体験が劇的に改善されます。

ReactやNext.jsで数百〜数千ファイルのプロジェクトを開発している方には朗報です。本記事では、実際のビルド時間の変化、移行時の注意点、今から準備すべきことをまとめます。

2025年12月のFusakaアップグレード に続き、Ethereum は2026年前半に次期メジャーアップグレード「Glamsterdam」を予定しています。本記事では、Glamsterdamアップグレードの主要機能と、それがEthereumエコシステムにもたらす影響について解説します。

フィーチャーフラグ（Feature Flag）は、デプロイとリリースを分離し、リスクを最小化しながら機能を段階的にリリースするための強力なツールです。しかし、既存のSaaSソリューション（LaunchDarkly 、Split.io 、Optimizely など）は高額な月額料金（月数十万円〜）や評価回数の制限があり、大規模なプロジェクトでは導入が難しいケースも少なくありません。

そんな課題を解決するのが、今回紹介する**Bucketeer **です。これは株式会社サイバーエージェント が開発したオープンソースのフィーチャーフラグ・A/Bテストプラットフォームで、セルフホスティングによる完全なデータコントロールと、エンタープライズグレードの機能を組み合わせています。

AIエージェント機能を持つブラウザに、新たなセキュリティリスクが発見されました。攻撃者が細工したメールを送信するだけで、ユーザーのGoogle Driveのファイルを全削除できる「Google Drive Wiper」という攻撃手法が、2025年12月にセキュリティ研究者によって報告されています。

本記事では、この攻撃の仕組みと、なぜ従来のセキュリティ対策では防げないのか、そして対策方法について解説します。

React のサーバーコンポーネント（React Server Components、RSC）で、リモートコード実行（RCE）を可能にする重大な脆弱性「React2Shell」が発見されました。この脆弱性は単なるバグではなく、クライアントサイドとサーバーサイドの境界を曖昧にする現代のフレームワーク設計が抱える根本的な問題を浮き彫りにしています。本記事では、React2Shell（CVE-2025-55182 ）の技術的詳細と、サーバーコンポーネント時代のセキュリティ設計について考察します。

Google Analytics のデータ分析、普段どのように行っていますか？Web UIでの操作も便利ですが、LLM（大規模言語モデル）を使って自然言語でデータを問い合わせできたら、さらに効率的になるかもしれません。

Google から公式に提供されている Google Analytics MCP Server を使えば、この課題を解決できます。Claude Code から直接 Google Analytics 4（GA4）のデータにアクセスできるようになります。この記事では、その導入方法と基本的な使い方について解説します。

2025年10月にProduct Huntで1位を獲得したParallax が、分散AIクラスター界隈で注目を集めています。以前当ブログで紹介したexo と同じコンセプトを持ちながら、異なるアプローチを取っているこのツールについて、両者の違いを中心に紹介します。

昨日紹介したgit-absorb は、変更を適切なコミットに自動的に吸収する便利なツールでした。しかし、開発の現場では、それ以外にもさまざまな「黒歴史」を隠蔽したい場面があります。

恥ずかしいコミットメッセージ、デバッグ用のprint文、うっかりコミットしてしまったパスワード、意味のない細かいコミットの乱立…。こうした「見せたくない履歴」を綺麗に整理するためのツールと手法をまとめてみました。

この記事では、Gitの履歴書き換え系ツールの使い分けと、それぞれのユースケースについて解説します。