RDBMSにおいて複合キーのインデックス(B-tree)は左から順に使用する必要があったが、PostgreSQL18の新機能Skip Scanでその常識が変わると。うおーマジか。おそらくちゃんと設定したほうが効率はいいだろうけどね。わいわい
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https://tomoharutsutsumi.medium.com/b-tree-indexes-the-left-most-rule-and-why-postgres-18s-skip-scan-is-a-big-deal-885f42467d08
https://tomoharutsutsumi.medium.com/b-tree-indexes-the-left-most-rule-and-why-postgres-18s-skip-scan-is-a-big-deal-885f42467d08
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最近Copilot CLIもローカルLLMいけるようになった記事を見かけたけども、GitHub Copilot ChatもローカルLLMいけるのね。ハードウェア別モデル選定ガイドありがたい
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インターネット無しでAIコードアシスタントをVSCodeとOllamaで構築【2アプローチ比較】 - Qiita
https://qiita.com/rikiza1989/items/81cce309c0c642bd2d6e
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技術選定「理由なき「挑戦」は避ける」うっ、せやな
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システム設計・開発の実践Tips
https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20260407a
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LocalStack代替のAWSサービスEmulator。Go実装
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GitHub - sivchari/kumo: A lightweight AWS service emulator written in Go
https://github.com/sivchari/kumo
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LACの脆弱性診断員の目線でも想定以上と。「実業務での使用には課題があるものの、AIエージェントが人間に成り代わってある程度の調査までは自動で実施してくれる未来を感じる」わいわい
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生成AIが自律的にペネトレーションテストを実行！？「Metasploit MCP」で自動ハッキングを検証 - ラック・セキュリティごった煮ブログ
https://devblog.lac.co.jp/entry/2026040602
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いわゆる「クリーンルーム設計」もエージェントを分けることで厳密に実現できてしまう気がする。それはそれとしてforkするならまだしも同じツールの新バージョンとしてリリースするのはどうなのという話だと思ってる
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AIを使ったライブラリの書き換えと再ライセンスが、オープンソースソフトウェアをオープンソースハードウェアのような知的財産が機能しない世界に引き込む
https://www.yamdas.org/column/technique/oss-oshw-lowipj.html
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Rustインスパイアなプログラミング言語。トランスパイルでGoのソースコードに変換される。
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GitHub - ivov/lisette: A little language inspired by Rust that compiles to Go
https://github.com/ivov/lisette
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aws-diagram-mcp-serverはDiagramsで生成するので、そのPNG画像を読ませてdraw.ioで再生成。なるほど力技。aws-diagram-mcp-serverの出力形式がPNGのみってのは辛すぎるな。
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aws-diagram-mcp-serverで生成した構成図を編集可能なdraw.ioやPowerPointに変換してみた | DevelopersIO
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-diagram-mcp-server-convert-to-drawio-pptx/
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「このポリシーは4月4日からOpenClawを皮切りに施行されますが、すべてのサードパーティ製ハーネスに適用され、今後さらに多くのハーネスに順次展開される予定」
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AnthropicがClaude Code利用者にOpenClawなどのサードパーティーツールを利用する場合は追加料金が必要になると通知
https://gigazine.net/news/20260405-anthropic-claude-code-need-pay-extra-openclaw/
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Agent Development Lifecycle。「決定論的(Deterministic)から確率論的(Probabilistic)へ」というのは、古い人間からすれば理解するけど正直納得いかねー感はある。
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AIエージェント開発の新標準 ADLC を読み解く — IBM × Anthropicのガイドへの共感と、本番運用からの実践的フィードバック
https://zenn.dev/dxclab/articles/9f015ee80cd809
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