🍓Mx_Issue🦑

#個人開発 する人たちの勉強やビジネス、ものづくりへの情熱はいいですね。 特に若い人達が多いのかなぁという気もしますが、年配の人も増えてるのかな。 これは50歳手前のおじさん、おばさん世代が和解と若いときにはみられなかった。 やはり、AIによるバイブコーディングが後押ししてるのかな。

Claude Codeのセキュリティ設定を本気で固めた話【2026年版】｜もも zenn.dev/momozaki/artic… #zenn

@heywaycat ToBはデカいところとれると一気に売上変わりますからね…それこそ１～２桁。ToCはPRコストが割に合わない。

ここ数年、国内のtoC/toB起業家をそれなりに見てきたけど、toCはフェードアウトするか、あまり儲からないまま続けてるパターンが多い印象 一方でtoBは、綺麗なオフィスに移転したり人員を増やしたりと、明らかにスケールしていくことが多い なんというか、この格差は中々えぐいなと正直思う...

Jira みたいなものでマイクロマネジメントが始まると個々の開発者が自分で優先順位を決める、進め方決める、分割の粒度決めるみたいな最適化の自由がなくなる。結果チーム全体のスループットが落ちる、っていう こういう例よく見る

ネットで暴論や極論を吹聴し、立場の違いはあれど口汚く他人を誹謗中傷するトップがいる団体がある。 ある程度のリテラシーや倫理観があれば、こういう団体は支持しないと思う。

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身近な不満に仮想敵を作って、不満を逸らすのは、共産主義国や政情不安の国がする手法。 それに乗っかる人たちもいるのだが、大凡、年齢が高いネットのリテラシー教育を受けてこなかった人たちが多い。 活字や動画で語られることは正しいと誤認してしまう。

日常や社会に不満がある人たちを、YouTubeやXで焚き付けて、敵を定めて、お布施や票を集める。 自分たちに仇なす異論者はうけつけずヒステリックに、袋だたきにする。 人を誹謗抽象することに躊躇がなくなるともう狂信者としかいえなくなる。 まさにカルト宗教の構図に近くなる。

昭和のネットのない時代は、身近な寂しさや生活苦とかを背景に新興宗教は信者を集めていった。良し悪しはさておき神様の救いを謳いながら。 平成から令和のネット時代は敵たる悪魔を作り、それを倒すことを、日常に不満がある人たちにYouTubeやXで吹聴し、ある種、新しいカルト団体として力をつけてる

公明党や共産党の得票数や議席が減る一方、参政党、保守党みたいな、新しくネットを中心にややカルトチックな感じで人を集めてる政党が台頭してきた。 ネットの一部で敵視される、ワクチン、グローバリスト、食品加工、ロスチャイルド、ネオコン、反中露、反移民、財務省への対抗で集う。

@Mx_Issue そうそう、カットオフの壁えぐいゆ🥺 最新ドキュメント貼るかweb検索ありのモードで聞くのが癖になった㌔...🥺

AIでプログラマの仕事が失われるって 死ぬほど喚かれてるけど、 それは何年先のこと言ってんだろうね？？ 自分的にはあと10年かかると思ってる😄😄 アメリカみたく、 日本はクビにできないからね。 あとプログラマ300,000人不足とか言ってなかったっけ？ AI禁止の会社多いしね😬

個人開発してる方 自分のアプリってどうやって伸ばしてますか？ 作るのは楽しいけど 広げ方が一番むずい… 実際にやってみたこととか教えて欲しいです！🙏 #個人開発

[論文] チーム内で1つのAIエージェントを共有する環境では、悪意ある攻撃がなくても、あるユーザーの普通の操作が別のユーザーへの誤回答を引き起こしうるとし、この問題を「意図せぬクロスユーザー汚染（UCC）」と名付けて実験で検証した論文。 たとえば、ユーザーBがAIに「『去年』とは過去12ヶ月のことだ」と指示すると、その解釈がエージェントの記憶に残る。後からユーザーCが同じ質問をした際、本来は「暦年の去年」を意図していたにもかかわらず、エージェントがBの解釈を勝手に適用し、誤った回答を返してしまうという構図。 従来の研究では攻撃者が意図的にAIの記憶を汚染するシナリオが前提だったが、本論文は善意の操作だけでも問題が起きる点に着目。 対策として記憶への書き込み時にテキストを浄化する手法も検証されているが、会話の記録には有効でも、AIが生成したコードが記憶に残る環境では汚染が除去しきれないとの結果が報告。 【要点の整理】 ・出典はUSC、ノースウェスタン大、Michigan State大、Adobe Research等によるarXiv論文（2026年4月1日公開） ・対象は、過去のやり取りを記憶して次回以降に活用するタイプのAIエージェント。チームや組織内で複数人が同じエージェントを使う場面を想定 ・汚染を3つに分類。言葉の意味が書き換わる「意味汚染」、集計ルールや丸め処理が引き継がれる「変換汚染」、作業手順そのものが上書きされる「手順汚染」 ・医療データベースのコード生成エージェントとSlackワークスペースの対話エージェントの2環境で実験。防御なしでの汚染率は57〜71%との報告 ・テキスト浄化の防御策は会話ベースの環境では汚染率を57%から6%に低減した一方、コード生成環境ではデータセットにより33〜41%に留まった。特に手順汚染はコード全体の構造に染み込むため、特定の行を消しても除去できない性質 ・汚染がエラーではなく「もっともらしい誤回答」として静かに出力されるケースが多い点も指摘されている 共有型AIエージェントの安全性議論は攻撃者を前提とした防御に集中しがちだが、日常操作自体がリスク源になりうるという視点を実験で裏付けた論文。 arxiv.org/abs/2604.01350

まじか…月曜日… おはようございます 現実受け止めて ぼちぼち行きましょう！！🔥 #月曜日

@Mx_Issue わかりみが深いゆ🥺 CLIのリポジトリがメンテ止まってて最新版入らない、あるあるすぎるゆ🥺 AIに聞いてもパッケージマネージャーの情報しか教えてくれない㌔...🥺

@kirochan_pien マニアックで最新の情報はAIは学習してないのか、意識的に指示しないと古い情報で処理してしまいますね。

さくらのクラウドをAPIから操作する公式CLIツールのusacloud 。 Windows 版は、chocolateyからインストールしてとあるけど、リポジトリのメンテナンスがとまってて、最新版が入らない。 なので、バイナリ落として来る必要がある。 ていうのをAIは分からない。 #_2" target="_blank" rel="nofollow noopener">github.com/sacloud/usaclo…

セキュリティ対策の概要 ・防御づくり（ネットワークや認証認可） ・防御自体の維持（脆弱性パッチ） ・防御内の正規ユーザやシステムの監視、ユーザトレーニングや注意喚起（フィッシングやマルウェア侵入の防止） ・想定外のゼロデイや防壁の穴を考慮し、被害最小化の資源管理や復旧・広報連絡対策

@minotaursmx あ、それは間違いですね。 失礼しました！

@Mx_Issue 私もそれには同意してるのですが、 元の投稿が「オンライン」で会った人しかだったので ？？？となりました。 納得です！

基本的に、オンラインで会った人しか信用しない。

@minotaursmx 基本的にオフラインの人しか信用しないのは、例えば、仕事とか、何かオフラインでの絡みが発生することを念頭にした発言です。 情報だけについては、一つの意見として参考にはしてます。

@Mx_Issue 間違って改行してしまっていた。 文脈からして「オフラインで会った人しか」なのかな？ とおもってコメントしてました。