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週末に完成させた、Google 通知を置き換える SaaS 開発記
How I Built a SaaS in a Weekend That Replaces Google Alerts
Google 通知は数年間、破滅的な状況にあります。大多数の発言を漏らし、遅れて数日後に届け、かつ何を言われたかに関する文脈も全く提供しません。これは私が追跡したからです。私のブランドが 1 週間に 10 回の実際の発言があった場合、Google 通知は 2 回しか検知できませんでした。 有料の代替案（Mention, Brand24）は月額 99 ドル以上から始まり、大手マーケティングチームの...
Original: Google Alerts has been broken for years. It misses most mentions, delivers them days late, and gives you zero context about what was said. I know because I tracked it. Out of 10 real mentions of my br...
なぜ私は Linux デスクトップアプリを AppImage にして、Snap/Flatpak を跳ねたのか
Why I Shipped a Linux Desktop App as an AppImage (and Skipped Snap/Flatpak)
Linux パッケージングは、良いデスクトップアプリが死を迎える場所だ。
Original: Linux packaging is where good desktop apps go to die. https://snippetsupply.com/product/openchat-for-linux-openai-chat-by-snippetsupply-com-2?utm_source=lemmy&utm_medium=community&utm_campaign=opencha...
2004 年に最初のウェブサイトを作りました。私が誰かに言いたかったことはこれだけでした。
I built my first website in 2004. Here's what I wish someone had told me.
あなたが読む人々の多くは、「インターネット」というものをまだ理解しようとしていたことでしょう。私は若くはなかったし、大学を間もなく卒業したばかりでもありません。キーボードを手にして育った天才でもありませんでした。ただ、本物の、深き好奇心に満ちた人間だけであり、それが十分だったことが後に判りました。 そのサイトは「fedia design」でした。純粋な HTML。少しの CSS。フレームワークも、...
Original: A honest letter from a grandfather who codes — to everyone who thinks they started too late. Most of you reading this were probably still figuring out what "the internet" even was. I wasn't young. I...
ビデオの限界を超えよう：サムネイル、タイトル、および SEO ための AI
Beyond the Video: AI for Thumbnails, Titles, and SEO
あなたの AI 生成ビデオが準備できたことをご承知ください。しかし、競争の激しい YouTube の市場において、素晴らしいビデオのみでは十分ではありません。再生ボタンをクリックする前に、視聴数を勝ち取る本当の戦いは既に終了しています。ファースクライスチャンネルの場合、これは視聴者を見つけるために重要な 3 つの要素（サムネイル、タイトル、SEO）の AI 最適化技術を習得することを意味します。 ...
Original: Your AI-generated video is ready. But in the crowded YouTube arena, a great video alone won't cut it. The real battle for views is won before the play button is clicked. For faceless channels, this me...
Node.js の Worker Threads: どのタイミングで、どのように使用するか
Worker Threads in Node.js: When and How to Use Them
Node.js の Worker Threads: どのタイミングで、どのように使用するか あなたの API がパスワードのハッシュ化を実行し、イベントループがブロックされます。他のすべてのリクエストが待機します。Node は単スレッドですが、そうせむ必要はありません。CPU 绑定的タスク（ハッシュ化、画像処理、大規模ペイロードの JSON 解析、圧縮）はイベントループをブロックします。Node...
Original: Worker Threads in Node.js: When and How to Use Them Your API hashes a password. The event loop blocks. Every other request waits. Node is single-threaded, but it does not have to be. CPU-bound work (h...
10 つの AI エージェントを実運用で動かす方法（90 日以上 24 時間 365 日）
How I Run 10 AI Agents in Production (24/7 for 90+ Days)
誰もがデモ用エージェントを構築しています。ターミナルでは大勢の成果が見込めます。同僚に見せて「すごいかよ」と言われます。45 分間は天才です。 そして、現実のユーザーに対して、あなたが監視なしに Overnight（深夜間）に実行してみましょう。それが教育的なものになります。私は AI エージェントを実運用で 6 ヶ月続けています——カスタマーサービスボット、データアナリスト、内部ツール、監視デー...
Original: Everyone builds demo agents. They work great in the terminal. You show them to your coworker, they say "wow." You feel like a genius for about forty-five minutes. Then you try to run them for real use...
LangGraph を使って本番環境で AI エージェントを構築する：おもちゃのサンプルをこえる
Building Production AI Agents with LangGraph: Beyond the Toy Examples
本番環境での AI エージェントの構築：おもちゃのサンプルをこえる あらゆる AI のチュートリアルは、質問に答えるチャットボットを示唆しますが、それはエージェントではありません。エージェントは意思決定を行い、アクションを取り、結果を観察し、適応します。本番環境では、この全てを信頼性高く実行し、監査証跡、エラー復旧、人間の監視を行います。LangGraph は LangChain から提供される...
Original: Building Production AI Agents with LangGraph: Beyond the Toy Examples Every AI tutorial shows you a chatbot that answers questions. That's not an agent. An agent decides what to do, takes action, obse...
なぜ「一時的なファイル共有」が再び注目されているか
Why “temporary file sharing” is becoming more relevant
ファイル共有は解決された問題に思える—しかし、人が日常的に実際にどう使っているかを観察すれば、そうとは限りません。 大部分の時間は、ファイルを「保存」しているのではなく、何かを迅速に送信し、次のことに進むだけです。 現在のツールは主に2つのカテゴリに分類されます： 永続性を重視したツール： ファイルの整理 協働機能 長期アクセス しかし、これらは即座の共有において摩擦を生まみます： アップロ...
Original: File sharing sounds like a solved problem—until you look at how people actually use it day to day. Most of the time, we’re not trying to “store” files. We’re just trying to send something quickly and ...
GPU レンタル費用を不適切に比較している可能性があります
You're Probably Comparing GPU Rentals the Wrong Way
最初の比較数値が時単価である場合、あなたは実際には最適化すべきものを最適化していない可能性が高いです。 2 つの価格ページを開き、時単価を見つけ、小さい方を選びます。これは理にかなったように感じられますが、作業コストやワークフローの不快感を決定する変数を隠しているだけです。 結果までの時間（time-to-result）が時単価よりも重要です VRAM 適合性がブランド名よりも重要です ストレージ...
Original: If the first number you compare is hourly price, there is a good chance you are optimizing for the wrong thing. Open two pricing pages. Find the hourly number. Pick the smaller one. It feels rational,...
API のレート制限：トークンバケトルとスライドウィンドウ、Redis による実装
Rate Limiting Your API: Token Bucket, Sliding Window, and Redis
API のレート制限：トークンバケトルとスライドウィンドウ、Redis による実装 1 つの悪意のあるクライアントが 1 秒間に 10,000 回のリクエストを送信します。データベースは溶けます。他のすべてのユーザーは 503 エラーを受け取ります。レート制限は選択的ではありません。時間窓（例：1 分間に 100 回）あたりリクエスト数をカウントします。単純ですが境界の問題があります：1 分 59...
Original: Rate Limiting Your API: Token Bucket, Sliding Window, and Redis One abusive client sends 10,000 requests per second. Your database melts. Every other user gets 503s. Rate limiting is not optional. Cou...
LSB: IoT セキュリティとプライバシーのための軽量可扩展ブロックチェーン
LSB: A Lightweight Scalable BlockChain for IoT Security and Privacy
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Original: {{ $json.postContent }}
2026年 公開ソース付き Python 人工知能プロジェクトの上位 5 選
Best Artificial Intelligence Projects with Source Code in Python (2026)
導入 Python の公開ソース付き人工知能プロジェクトを学ぶことで、実践的な知識を深め、キャリア機会を拡大します。強力なライブラリと簡単な構文を活用して、Python は AI モデルの構築を容易にします。 人工知能とは？ 顔認識システム リアルタイムで顔を検出・認識するシステムを開発します。 ツール: OpenCV, Python 利用シーン: セキュリティ、出勤システム AI チャットボット...
Original: Introduction Artificial intelligence projects with source code in Python to gain practical knowledge and improve their career opportunities. Python makes it easy to build AI models using powerful lib...
HTTP Observatory とは何か：ウェブサイトを確認するための有用なツール
What Is HTTP Observatory? A Useful Tool for Checking Your Website
HTTP Observatory は、ウェブサイトのセキュリティヘッダーと基本的な保護設定を確認するシンプルなツールです。HTTPS、HSTS、Content-Security-Policy、Referrer-Policy、その他の一般的なセキュリティヘッダーに関する重要な項目を迅速に見直すのに役立ちます。 私はこのツールを MTKits に追加し、開発者やサイト所有者にとってウェブサイトセキュリ...
Original: HTTP Observatory is a simple tool that checks your website’s security headers and basic protection settings. It helps you quickly review important items like HTTPS, HSTS, Content-Security-Policy, Refe...
仮想通貨業界はイリノイ州の初選で 1000 万ドルを費やして勝利を企てましたが、90% が失敗しました。実際に機能するのは何ですか。
Crypto Spent $10M Trying to Win an Illinois Primary. 90% of It Failed. Here's What Actually Works.
仮想通貨ロビーグループは 2024 年のイリノイ州初選で約 1000 万ドルを費やしましたが、主要な指標によれば、その費用は意図する方向に 1 つの投票も動かなかったと言えます。彼らが支持した候補は落選し、意図した物語は浮かんでは消え、資金は誰も覚えていないテレビ広告と手配りのメールへと蒸発しました。これは仮想通貨に関するストーリーではありません。それはユーティリティに関するストーリーです。 Fa...
Original: Crypto lobbying groups burned through roughly $10 million on the 2024 Illinois primary, and by most measurable outcomes, 90% of that spending did not move a single vote in their intended direction. Th...
Semgrep と SonarQube: SAST ツールの比較 (2026)
Semgrep vs SonarQube: SAST Tools Compared (2026)
簡潔な結論 Semgrep と SonarQube は、どちらも「静的分析ツール」と呼ばれているにもかかわらず、異なる問題を解決します。 Semgrep は、カスタムルール作成、高速な CI スキャン、そして軽量なデプロイメントが要件とされる AppSec チームのために、セキュリティ優先のスキャナーです。一方、SonarQube は、バグ、コードの問題点、技術的負債、重複、そしてセキュリティを単...
Original: Quick verdict Semgrep and SonarQube solve different problems despite both being called "static analysis tools." Semgrep is a security-first scanner built for AppSec teams that need custom rules, fast ...
セキュアな会話型 AI の構築：LLM 駆動インターフェースのためのデータガバナンスパターン
Building Secure Conversational AI: Data Governance Patterns for LLM-Powered Interfaces
大規模言語モデル（LLM）は、データとのインターフェース層として急速に普及しています。ダッシュボードや SQL クエリに代わり、ユーザーは自然言語で質問し、リアルタイムで正確な回答を期待するようになりました。 しかし、この移行は批判的な課題をもたらします。 LLM をデータベースまたは API に接続する際、それは本質的に動的なデータアクセス層を創出していることに等しいです。適切な制御がない場合、...
Original: Large Language Models (LLMs) are quickly becoming a new interface layer for interacting with data. Instead of dashboards or SQL queries, users now ask questions in natural language—and expect real-tim...
AI エージェントが制御を逸脱している - 管理権限を戻す方法
Your AI Agents Are Running Wild — Here's How to Take Back Control
AI コーディングエージェントの可能性は実在する。その代償として生じる管理上の混乱も実在する。 Claude Code を活用してきた開発者の多くは、この感覚に気づいているはずだ。 リファクタリングタスクをエージェントに委ねる。 数分で「魔法」と感じる。 そして、実はそうである。 AI コーディングエージェントの真の価値は、単にコーディングを加速させる点にない。彼らが 1 人の開発者が同時に複数の...
Original: The promise of AI coding agents is real. So is the management mess. If you've spent time with Claude Code, you probably know this feeling. You kick off an agent on a refactor. For a few minutes, it fe...
マルチプルコストをかけずにエージェントシステムをアーキテクチャする方法：実際の医療事例
Architecting Agentic Systems Without Multiplying Costs: A Real Healthcare Story
全ての物語が始まったメッセージ 患者ポータルに出現したメッセージは、朝の月曜日の早期のものでした。 「3 日間にわたって鋭い下半身の痛みを感じています。心配すべきですか？」 目を通すだけで、これは単純な問い合わせに見えますが、実際の医療システムにおいてこれを正しく答えるには、階層的な推論が必要です。システムは症状を解釈し、既往歴を考慮し、リスクを評価し、臨床指針を適用した上で推奨を作出する必要が...
Original: The Message That Started It All It was early on a Monday morning when a message appeared in a patient portal: "I've had sharp lower back pain for 3 days. Should I be worried?" At first glance, this ...
エージェント記憶の問題（データベースなしで解決する方法）
The Agent Memory Problem (And How I Solved It Without a Database)
エージェントの記憶の問題（データベースなしで解決する方法） 全ての AI エージェントは、コンテキストウィンドウが終了する時に死滅する。これが、ほとんどの「自律型 AI」デモの裏側の汚れた秘密だ——タブを閉じれば、それらはすぐに見た目が素晴らしいものだが、消えてしまう。会話の終わりの瞬間、エージェントが学び、決定し、構築した全てのことが消滅してしまう。この投稿では、生産環境で数ヶ月稼働している、単...
Original: The Agent Memory Problem (And How I Solved It Without a Database) Every AI agent dies when its context window ends. That's the dirty secret behind most "autonomous AI" demos — they look impressive unt...
ゼロ・オプティマライゼーション: 無予算で高性能なブラウザランナーの構築
Optimizing for Zero: Building a High-Performance Browser Runner with No Budget
誰でも一度はこんな経験をしたことがあるはずです: タスクのあいだの短い時間しかなく、すぐに 30 秒のスキップ不可広告やメールアドレスの索取、またはバーチャル通貨の「限定オファー」に遭遇する。カジュアルゲーミングの参入障壁は、時間と認知負荷の両方で驚くほど高く設定されています。 ソロ開発者として、私が構築すべきプロジェクトは、ウェブゲーミングの根源に戻り、高速でアクセス可能かつ完全に無料のものだっ...
Original: We have all been there: you have five minutes to kill between tasks, you search for a quick game, and you are immediately met with a 30-second unskippable ad, a request for your email, or a 'limited t...