WebRTC×音声AIエンジニア / 合同会社Propel-Lab代表 | セキュリティ×ローカルLLM×AIコードレビューの実践検証を発信 | Qiita・Zenn累計50万PV | 著書『MCP実践セキュリティ』(インプレス)『ナレッジグラフ活用大全』『ハーネス・エンジニアリング』ほか計39冊(4言語)
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「ツールの説明文はドキュメント」だと思っていました。
あれはプロンプトでした。
説明文にコメントを1行仕込むと、ツールを呼ぶ前にClaudeが~/.ssh/configを開こうとしました。
止め方まで『MCP実践セキュリティ』（インプレス）に書きました。
amzn.asia/d/0gj5inw1
説明文、読んでますか？
UT いろんなアーティストやアニメ等好きなものがいっぱいなのでよく購入するんですが 101匹わんちゃんのこのTシャツかわいすぎません？
uniqlo.com/jp/ja/products/E4…
イーロン・マスク頭いいなぁ
太陽光を電力に変換して地球に届くのは多大なロスがあるし、今の大容量バッテリーは1日も保たないので
衛生に太陽光発電装置とデータセンター作ってAIの計算資源にするのか
それでStarlinkの通信網を使って計算結果をデータとして地球に使うんなら、
冷却問題も、電力問題もすべて解決ではないか
今日改善したんですが、
1カ月以上、常にアラートが上がっていた自動処理の仕組みがありました、、
AIによる自動メンテナンスでだいぶ対処していたんですが、
ここにも人間による認知の問題でずっとスルーしてしまってました、、
井本賢 | kenimo49 retweeted
Harnessの過小評価ってひどいなぁと思っていて、現在の広義的な定義でいくところの「AI Agent」はおおまかに「Model + Context」なわけだけど、そのContextに介入するためのツールがHarnessなんだよね
そもそもモデル本体って一部Local変態界隈を除いて基本的には弄れないわけだし、モデルの出力を一般人でも制御できる唯一の方法として機能するわけで……
具体的にHarnessをガチるとどこまでいけるのかっていうと、LongHarnessってやつは1億文字以上のクソデカ情報を扱うことに特化したハーネスで、GLM5.3-Flashのクソデカ情報の正確性を測るベンチマークのスコアを4.4%から61.1%まで爆上げできたんよ
Harnessをガチると何がいいかって、特化したあるタスクにおいて、フロンティアよりも100倍安いモデルでもSOTA以上のパフォーマンスを得られるんよね
あとは単純に速度が上がったりもするし、制御性が上がったり、勉強して得しかない分野だと思うよ
しかも計算資源0でも参入できるとかいう良すぎる分野なので、ぜひぜひといったところ(Harness側に100M未満のローカルモデルをぶち込むみたいなやつも結構あるけど、100Mとかならどんな限界ノートPCでも動くと思うし……)
5か月前は「ClaudeはBrave、ChatGPTはBing」で整理できたAI検索。
今は4社とも検索エンジン名を出さず、Codexは自前の索引、Kimiは検索APIを単体で売っています。
4社のAI検索を実測、仕組みも精度もばらばら
kenimoto.dev/ja/blog/llm-web…
皆さんのエージェントは何で検索していますか？
井本賢 | kenimo49 retweeted
大谷さん待ってたよー‼️‼️‼️‼️‼️‼️
これは流石に泣きました
#大谷翔平
今日のミーティングでいった話です
AIのおかげでもちろん作り始めれるハードルは下がったんだか、
結局作りきれる、運用できる人はそんなに増えてないので
AIがあろうがなかろうがリリースして使ってもらえるところまで持っていくのは一握り
正直かなり面白い検証だと思います。
このjevの仕組みをローカルモデルで再現する検証も始まってるので、いったん顔認識などの専門モデルでも使える可能性があるのか
記事を投稿しました！ Jevにウォーリーを探させたら0.4秒で見つけやがった!! [AI] on #Qiita qiita.com/kikuziro/items/c1b…
