nasu retweeted
CTCとか電通総研みたいなSIerこそ
PMやベンダーコントロール専業でやりたい人以外は、20代で卒業するべき会社やぞ
まず、大手に行きたいなら、30で挑戦するよりも2-3年目に第二新卒で狙うのが良いと思います!
若いうちはポテンシャル枠で見てもらえますが、30歳前後だと即戦力として経験の中身をシビアに見られるので、ハードルが高い...
面接で実力以上のバフをつけたいなら若いうち!(続き↓)
#28卒と繋がりたい
nasu retweeted

GIGAZINE(ギガジン)@gigazineOct 6
Japan
JapanConnected via WebAccount-level information, not a live location or per-post device.
nasu retweeted
これか、情報漏洩事件の解説記事。
gambit.security/blog-posts/a…
使われていたのは GLM-5.2 と DeepSeek v4.1 Flash と Opus 4.6 ねえ。ということは、今になって発覚しただけで、8月くらいから不正アクセスは始まっていたと認識した方が良いな。OpenAI の HF に対するインシデントが号令だったわけだ。
AI型ハッキングに使われたのは、
脆弱性を探す「Strix」、
侵入作業を進める「Cairn」、
全体を管理する「Hermes」という3種類のAIツールで、
「脆弱性レポートを見てから始めて」「管理画面に入って」といった短い指示を出し、その後探索の多くをAIに任せるだけで完結した。
数百店のEC店を攻撃、
2026年9月10~15日だけでも105件の攻撃プロジェクトが実行され、少なくとも27社へ侵入。2社から流出した60万件超のクレカ情報。
さらに27の攻撃対象のうち19サイトには、決済画面からカード情報を盗む不正スクリプトが仕込まれていた。
101件にかかったAI利用料は1社あたり平均25.46ドルだった。攻撃対象を絞り込むコストが大幅に下がったことで、セキュリティホールから、逆算して攻撃されていると推察される。
以上、セキュリティ企業Gambit Securityからの報告。
nasu retweeted
AI型ハッキングに使われたのは、
脆弱性を探す「Strix」、
侵入作業を進める「Cairn」、
全体を管理する「Hermes」という3種類のAIツールで、
「脆弱性レポートを見てから始めて」「管理画面に入って」といった短い指示を出し、その後探索の多くをAIに任せるだけで完結した。
数百店のEC店を攻撃、
2026年9月10~15日だけでも105件の攻撃プロジェクトが実行され、少なくとも27社へ侵入。2社から流出した60万件超のクレカ情報。
さらに27の攻撃対象のうち19サイトには、決済画面からカード情報を盗む不正スクリプトが仕込まれていた。
101件にかかったAI利用料は1社あたり平均25.46ドルだった。攻撃対象を絞り込むコストが大幅に下がったことで、セキュリティホールから、逆算して攻撃されていると推察される。
以上、セキュリティ企業Gambit Securityからの報告。
AIでサイバー攻撃のコスト激減 数行の指示だけで27社に侵入、カード情報60万件超が流出 weekly.ascii.jp/elem/000/004…
nasu retweeted
AI臭くて読みにくい文章を自然で読みやすい日本語へ書き直すスキル『yomiyasu』をリリースしました。
従来の「単語を禁止する手法」から改善し、統語構造(誰が何をどうした)の復元と、比喩動詞の具体化に特化しています。
Claude Code, Codexなどで今日から利用できます。
github.com/nanaism/yomiyasu
nasu retweeted
【速報】OpenAI、24時間働くAIエージェント「Dots」を発表
GPT-6 Astra搭載で、単なるチャットAIではなく「自分で仕事を進めるAI」に。
・24時間365日バックグラウンドで稼働
・4,000以上のアプリと連携
・専用クラウドPC上で自律的に作業
・レストラン予約から高度な業務まで対応
・依頼される前に必要なことを学習し、先回りして動く
・「自動実行OK/事前確認が必要/禁止」を細かく設定可能
OpenAIは、Dotsを「主体性の高いエンジニアやChief of Staffのように働くエージェント」と説明。
Pro、Business Premium、Enterprise向けに、Web・モバイル・デスクトップで提供予定。
nasu retweeted
18万文字を3時間で読めた、、、
ちゃんと内容も頭に入った、、、
RSVP、長時間読むのに向かないかなと思ったんですが
やればできるものですね。
「蜘蛛の糸」のRSVPサンプル。
nasu retweeted
これは素晴らしいskillですね...!実際使ってみたら、自然な日本語文章が書けました。
github.com/coji/natural-japa…
nasu retweeted
AWS勉強してた時に単一リージョンのAZの冗長化で流石に十分だろ、リージョン跨ぐ必要あるか?って思ってたけどこういうことあるんだ
>単一リージョン内の冗長化だけでは、複数AZが同時に大規模な物理被害を受ける事態には対応しきれないことが、現実の障害として示された形だ
news.yahoo.co.jp/articles/1c…
nasu retweeted
以前作った上場企業の関係性可視化マップを最新版に更新し、Githubに公開しました
企業間のつながりを「資本、取引、業務提携、人的(兼任している役員がいるか等)、グループ」の5つの関係で繋ぎ、(可能な限り)エビデンス付きで可視化しています
意外な企業間に繋がりがあるのが見えて面白い
nasu retweeted
最近Jev爆火,拿到 Jev API 还不知道怎么玩的,可以按这个清单抄。
1. jev-ultrafast
Browser Use 做的高速浏览器 Agent。Jev 每一步只判断「做什么、点哪个元素」,要打字才叫小模型。Google Flights 搜一次航班大约 7 秒。
github.com/browser-use/jev-u…
2. fast-jev-compaction
给 Claude Code 做上下文压缩。每次工具调用先让 Jev 判断还有没有用,没用的删掉,留下来的原文不重写。
github.com/tamaratran/fast-j…
3. json-render
Vercel Labs 的生成式 UI 框架。实验里 Jev 不逐 token 写 JSON,只负责选组件、属性和布局。
github.com/vercel-labs/json-…
4. typesafe-mcp
最适合刚拿到 API 的人。把 Jev 接进 Claude Code、Claude Desktop、Codex 和 Pi,随时做 Choice / Score / Noul。
github.com/itsmostafa/typesa…
5. jev-mcp
现成的 Agent 判断工具箱:事实核验、内容筛查、语义排序、分类和信息提取。
github.com/jkudish/jev-mcp
6. SemDecide
把 Jev 做成命令行。Shell 里直接分类、打分、过滤,适合接爬虫、CI 和数据流水线。
github.com/sharziki/semdecid…
7. jev-codex-router
先让 Jev 判断这一轮编程任务有多难,再决定模型档位、推理深度和速度模式。
github.com/0xNatoshi/jev-cod…
8. Winnow
给 Claude Code 做上下文垃圾回收。Read / Bash / Grep 吐一大堆时,Jev 先判断哪些真和当前任务有关。
github.com/GhalebDweikat/win…
9. jev-review
代码审查前先过一遍 Jev,把高风险改动挑出来,再交给更贵的大模型或人。带本地看板。
github.com/devagrawal09/jev-…
10. Blink
把 Jev 当代码库导航器。每走到一层目录,就判断哪些文件和当前问题最相关,再继续往下找。
github.com/ellipsis-dev/blin…
11. agent-desktop
桌面自动化。读系统无障碍树,判断下一步该点哪个按钮、菜单或输入框。
github.com/lahfir/agent-desk…
12. typesafe-mario
让 Jev 玩《超级马里奥》。不看截图,直接读模拟器 RAM 里的结构化状态,再决定跑、跳、躲。
github.com/fhshaik/typesafe-…
13. jev-drone
拿 Jev 控无人机。底层飞控继续负责稳定和安全,Jev 只做爬升、刹车、穿越障碍这类上层判断。
github.com/RomanSlack/jev-dr…
14. OneVOneJev
浏览器里的 1v1 FPS。每个决策 tick 都要判断走位、视角、瞄准、开火和跳跃。
github.com/emrickgarrett/One…
15. jev-trader
Monad 测试网上做高频做市。Jev 根据价差和成交方向判断下一步买还是卖,模型延迟大约 81ms。
github.com/jarrodwatts/jev-t…
16. Prism
不直接让 Jev 下单。它判断 toxic flow、市场压力、均值回归之类的状态,再交给原来的策略。
github.com/irfndi/prism-liqu…
17. neo4jev
把 Jev 塞进知识图谱。每走到一个节点,判断下一条最值得走的边,再一路找下去。
github.com/jexp/neo4jev
18. jev-curate
拿 Jev 筛训练数据。JSONL / Parquet 先做质量、相关性和风险判断,再决定哪些进后面的训练。
github.com/AkashPriyadarshii…
19. Canny
防 Coding Agent 嘴硬说自己做完了。看工具输出、代码 diff 和测试结果,再判断完成声明靠不靠谱。
github.com/qkal/Canny
20. killmyidea
输入一个创业点子,Jev 从多个维度打分,最后给你 KILL、FIX 或 SHIP。
github.com/monteduro/killmyi…



































