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一般的な技術記事・Tips・学び
Hermes Agent入門 — Nous Researchの「自己改善型AIエージェント」を読み解く
Nous Researchが2026年に公開した自己改善型AIエージェント「Hermes Agent」を解説。3層メモリ（MEMORY.md／SQLite FTS5／スキル）と、やったことから学ぶスキル自己生成ループの設計思想、CLIでの使い方まで、概念と実践を整理します。
Content Security Policy 入門 — allowlist 方式の限界と Strict CSP への移行
XSS対策の最後の砦である Content Security Policy（CSP）を、ディレクティブの読み方から解説。従来の allowlist 方式がなぜ破られやすいのかを示し、nonce + strict-dynamic によるモダンな Strict CSP の組み立て方と Reporting API を使った安全な段階導入までを実務目線でまとめます。
コードは安くなった、ボトルネックは移動しただけ — AI時代に上流（要件・ディスカバリー）と後工程（レビュー・QA）をスケールさせる各社のベストプラクティス
AIでコードのアウトプット量が爆発した結果、ボトルネックは「コードを書くこと」から上流（要件・企画・ディスカバリー）と後工程（レビュー・QA）へ移動した。制約理論で構造を捉え、Faros AI・Anthropic・DORAなどのデータで裏づけ、GitHub Spec Kit / Amazon Kiro / Graphite / Meta TestGen-LLM など各社の最新の取り組みからベストプラクティスを導きます。
GBrain入門 — Garry TanがOSS化したAIエージェントの「記憶基盤」を読み解く
Y CombinatorのCEO Garry TanがMITライセンスで公開したAIエージェント記憶基盤「GBrain」を解説。Markdown-firstの設計、LLM不要の自己配線ナレッジグラフ、ハイブリッド検索、MCP連携まで、概念と使い方を整理します。
Agentic AIの現在地 — 2026年、AIエージェントは「持続性」で競う時代へ
2026年のAgentic AIを、マルチエージェント化・ロングホライズン・MCP標準化・エンタープライズ採用と信頼性ギャップの4軸で整理。METRの時間ホライズン計測や主要評価ベンチも紹介します。
コンテキストとメモリの革命 — AIに何をどう記憶させるか（2026年版）
1Mコンテキストの標準化とcontext rot、プロンプトからコンテキストエンジニアリングへの移行、永続メモリ、RAGの再定義まで、2026年の「AIに何をどう記憶させるか」を整理します。
フロンティアLLM横断比較2026 — Claude Opus 4.7 / GPT-5.5 / Gemini / DeepSeek V4
2026年5月時点の主要フロンティアLLMを、コンテキスト長・価格・推論・マルチモーダル・ベンチマークの観点で横断比較。ユースケース別の選び方も整理します。
2026年前半、生成AIはどこへ向かったか — 5つの潮流で読む最新動向
2026年前半（1〜5月）の生成AIを、半世代刻みの世代交代・推論モデル・Agentic化・1Mコンテキスト＋永続メモリ・価格破壊の5つの潮流に整理して俯瞰します。
Claude公式 Agent Skills 全17スキル カタログガイド — 何ができて、いつ使うのか
Anthropicが公式に公開している17個のAgent Skillsを、文書作成・クリエイティブ・開発・コミュニケーションの4カテゴリに整理したカタログガイド。各スキルの「できること」と「いつ使うか」を表で一覧し、Progressive Disclosureの仕組みとインストール方法まで解説する。
TSKaigi 2026 で話題をさらった3つの潮流 — TypeScript 7・AI×型駆動開発・Branded Types
2026年5月に開催されたTSKaigi 2026から、特に話題を集めたトークを「TypeScript 7/tsgo」「AI時代の型駆動開発」「Branded Types」の3つの潮流に整理して紹介します。