hiromi maeo

New update on Fable 5: and it's less about jailbreaks than anyone initially thought. Via Axios The Axios story that just dropped today reframes the whole thing: Anthropic hired a cybersecurity expert to review Amazon's findings and push back on the government's narrative. The administration viewed her as a "radical Democrat." She was then publicly celebrated by Chris Krebs, the official Trump just fired. That didn't help. Behind the scenes, officials describe a company that simply doesn't know how to talk to this administration. "It's like they just speak different languages," one source said. "Everybody said Anthropic was a bad actor. Some of us said it was time to give them a chance. Now those people are questioning that. They screwed us." Today: Anthropic staffers meet with Commerce, the CIA, and White House science advisor Michael Kratsios to work through compliance with the cyber executive order. The technical question - can Fable 5 be jailbroken - is almost secondary now. This is a story about a company that keeps losing the room. Ill keep you updated.

Researchers show that Claude Code is 98% not AI. Anthropic never gave us the architecture for Claude Code. There were no docs. Just a tool that every developer is currently obsessing over. Until it leaked recently. A research team pulled the source code, analyzed all 500,000 lines, and found something ridiculous. Only 1.6% of the codebase actually interacts with the AI model. The core of Claude Code is literally just a simple while-loop. It asks the model what to do, runs a tool, and repeats. So what is the other 98.4%? It is hardcore, traditional software engineering. The researchers found a massive, complex infrastructure designed entirely to babysit the AI and keep it from hallucinating or destroying your computer: - A 7-mode permission system acting as a security bouncer. - A 5-layer context compaction pipeline so the AI doesn't forget its goal. - A subagent delegation mechanism with strict worktree isolation. - Four different extensibility hooks to manage external tools safely. Every startup right now is trying to build a better AI model to get better results. Anthropic did the exact opposite. They took an existing model and built a fortress of deterministic software around it. They realized that the AI doesn't need to be smarter. It needs to be managed.

Higgsfield Plugin for Photoshop is live. 1. Real Time turns your sketch into a finished image as you draw, in any style. 2. Decompose any image into editable layers. 3. Restyle any photo with a preset or prompt. Your whole creative pipeline, inside Photoshop.

feeling opus 4.8 or gpt 5.5 isn't good? go use gemini for 5 minutes.

これは確かにそう。 なので、フェーズ/タスク分解して、キリのいいところでのコンパクションを徹底してる。コードに関してもcodex:rescueでレビューするようにしてる。 しかし最近、生成された文章が「？お前何言ってんの？」となることも多く、結果手戻りが多いのが気になるところ。

これもそうだし、コンテキスト重なってない状態でも、Opusたまに日本語ぶっ壊れる？なんだから、claudeどうしちゃったのだ？感が正直あるん。悪いモデルとは思わないなんだけど、なんかちょっと使うの躊躇うというかなーん。。

Opus 4.8 、基本的には良いモデルだと思うんだけど、これは Claude 全般に言えることだけど、コンテキストが積み重なると一気に理解の解像度が落ちる。 社内の人間とお客さんを混同したりし始める。 柔軟な一方で、理解が大雑把。 GPT-5.5 よりもはるかに「ありえない勘違い」の頻度が高い。 一方で。GPTはカッチリで正確だけど、ちょっと近視眼的だったりする。 自分の中では、自分の進め方に自信のあるタスクならGPTに、なんかよくわかんねぇから一旦雰囲気で進めるか、みたいなのは Claude でやってる。

ビズリーチのCTOの講演資料を読んで驚いた。 月間2,300億トークンをCodexで消費する組織(350人)が辿り着いた結論が、私が自分のために組んできた仕組みとほぼ同じ構造だったから。 講演の核はシンプル。 — harnessは借りられる。統治は、自社で作るしかない。 harness=AIが正しく速く安全に動く足場(実行環境・文脈・ガードレール・検証ループ・観測性)。これはAnthropicやOpenAIから借りられる。でもそれだけだと「人間がフローの中にいるまま速くなる」=HITLの高速化止まり。人間が律速のまま抜け出せない。 だから、ここから抜け出すには統治がいる。 そこで彼らの出した答えが三権分立だった。 ●立法=何が正しいかを定義する(ルールのSSOT) ●司法=従ってるか裁く(機械チェック+LLM意味判定) ●行政=実際に実行する(workflow/agent) そして全部を、人間しか改正できない憲法が縛る。 で、改めて自分のシステムを見たらほぼ全部あった。 ルール群=立法、Phase 5.5のゲート=司法、複数体のagent=行政、Design Constitution=憲法。 司法を「Grep/ASTの決定論チェック+LLMの意味判定」に二層化してるところまで一致してて、これは正直驚いた。 特に「書かれてるだけ」を許さない構造に関して。 ADRやWikiに書いてもagentは参照しないし、違反しても誰も止めない。だから、うちの環境ではCIが落ちる・hookがEdit自体を止める仕組み。 そして、「書かれている」と「効いている」は別物 — これが資料で一番刺さったところ。 === ここまでが一致の話。ここからはうちの環境の穴。 資料には2つのグラフが出てくる。ルールとチェックを双方向に繋ぐAuthority Provenance Graphと、機能→仕様→テストを追うSpecification Provenance Graph。うちの環境にはこれが無い。 つまり効かせるゲートは持ってるのに、ルール↔チェック↔実行を横断で追跡する地図が無いんよな。 だから「チェックはあるが何のルールに依拠してるか不明」みたいな断絶を、機械的には検知できない。 統治は、止められるだけじゃ足りない。繋がりを追跡できて初めて完成するんじゃないか、と。 とりあえず次に埋めるのはそこ。

ビズリーチのCTOの講演資料を読んで驚いた。 月間2,300億トークンをCodexで消費する組織(350人)が辿り着いた結論が、私が自分のために組んできた仕組みとほぼ同じ構造だったから。 講演の核はシンプル。 — harnessは借りられる。統治は、自社で作るしかない。 harness=AIが正しく速く安全に動く足場(実行環境・文脈・ガードレール・検証ループ・観測性)。これはAnthropicやOpenAIから借りられる。でもそれだけだと「人間がフローの中にいるまま速くなる」=HITLの高速化止まり。人間が律速のまま抜け出せない。 だから、ここから抜け出すには統治がいる。 そこで彼らの出した答えが三権分立だった。 ●立法=何が正しいかを定義する(ルールのSSOT) ●司法=従ってるか裁く(機械チェック+LLM意味判定) ●行政=実際に実行する(workflow/agent) そして全部を、人間しか改正できない憲法が縛る。 で、改めて自分のシステムを見たらほぼ全部あった。 ルール群=立法、Phase 5.5のゲート=司法、複数体のagent=行政、Design Constitution=憲法。 司法を「Grep/ASTの決定論チェック+LLMの意味判定」に二層化してるところまで一致してて、これは正直驚いた。 特に「書かれてるだけ」を許さない構造に関して。 ADRやWikiに書いてもagentは参照しないし、違反しても誰も止めない。だから、うちの環境ではCIが落ちる・hookがEdit自体を止める仕組み。 そして、「書かれている」と「効いている」は別物 — これが資料で一番刺さったところ。 === ここまでが一致の話。ここからはうちの環境の穴。 資料には2つのグラフが出てくる。ルールとチェックを双方向に繋ぐAuthority Provenance Graphと、機能→仕様→テストを追うSpecification Provenance Graph。うちの環境にはこれが無い。 つまり効かせるゲートは持ってるのに、ルール↔チェック↔実行を横断で追跡する地図が無いんよな。 だから「チェックはあるが何のルールに依拠してるか不明」みたいな断絶を、機械的には検知できない。 統治は、止められるだけじゃ足りない。繋がりを追跡できて初めて完成するんじゃないか、と。 とりあえず次に埋めるのはそこ。