STORIES · ARCHIVE

世界の技術者の思考を、日本語で。

97 stories · 121 people

2026 · 06

6 stories
  1. Anthropic 公式 Claude Cowork demo シリーズ

    任せて、 予定に乗せる — Claude Cowork の委任とスケジュール実行 (Anthropic 公式デモ)

    「いずれにせよ Claude が雑務をこなす — 利用者の条件で。 そして注意は、 最も手をかけるべき部分に残る」

    — Anthropic 公式 (Claude Cowork demo)

  2. Anthropic 公式発表

    Claude Fable 5 と Mythos 5 — 最も高性能な公開モデルに 「安全策で差し戻す」 設計を載せた Anthropic

    「一部のトピックへの問い合わせには、 代わりに次に高性能なモデルである Claude Opus 4.8 が応答する — そうした安全策とともに、 我々はこのモデルを公開した」

    — Anthropic 公式発表

  3. AI Engineer 2026

    500 万トークンへの道 — Max Ryabinin (Together AI) の Untied Ulysses

    「大きなコンテキスト長でモデルを訓練するのは面白く挑戦的な目標だが、 ボトルネックは思いがけない場所に現れる」

    — マックス・リャビニン / Max Ryabinin (Together AI、 VP of R&D)

  4. AI Engineer 2026

    大きくするな、 振る舞いを直せ — Kobie Crawford (Snorkel) が示す 「4B が 235B を超える」 tool discipline

    「結局、 問題は推論力ではなかった。 ツールの使い方だった」

    — コービー・クロフォード / Kobie Crawford (Snorkel AI)

  5. AI Engineer 2026

    ダッシュボードを読む代わりに PR が届く — Joshua Snyder (PostHog) の 「自走するプロダクト」 パイプライン

    「分析ダッシュボードもエラーもログも見ない。 見るのは GitHub に用意された PR だけ、 という形にしたい」

    — ジョシュア・スナイダー / Joshua Snyder (PostHog)

  6. AI Engineer 2026

    主権という escape velocity — Gus Martins & Ian Ballantyne (Google DeepMind) の Gemma 4 と 「所有」

    「モデルを所有したい場面がある。 自前のハードで動かしたい、 インフラから出せない proprietary データを渡したい — そういうとき」

    — ガス・マルティンス & イアン・バランタイン / Gus Martins & Ian Ballantyne (Google DeepMind)

2026 · 05

61 stories
  1. Code w/ Claude London 2026

    コーディングはもはや constraint ではない — Niklas Gustavsson (Spotify Chief Architect) が公開する Honk V2 と 「99% AI 採用」 後の Spotify 組織変容

    「by far、 我々が今 ship している PR の大多数は AI agent と開発者の共著によるもの。 コーディングは もはや ボトルネックではない」

    — ニクラス・グスタフソン / Niklas Gustavsson (Spotify Chief Architect & VP of Engineering)

  2. YC Paper Club 2026

    推論は 「コスト」 ではなく 「能力」 — Tanishq Kumar (Stanford) の Speculative Speculative Decoding

    「推論は今日、 コストや利便性のレバーとして見られている。 だが 1 年、 2 年、 3 年のうちに、 推論は能力として見られるようになる」

    — タニシュク・クマール / Tanishq Kumar (Stanford CS 博士課程)

  3. YC Paper Club 2026

    拡散モデルで 「行動」 と 「世界の動き」 を同時に学ぶ — Stannis Zhou (Google DeepMind) の Diffusion Model Predictive Control

    「D-MPC でやったのは、 拡散モデルを使って 「マルチステップの行動提案」 と 「マルチステップのダイナミクスモデル」 の両方を学習することだ」

    — グァンヤオ・「スタニス」・チョウ / Guangyao "Stannis" Zhou (Google DeepMind)

  4. YC Paper Club 2026

    10 億ドルの賭けの中身 — Isaac Ward が解く LeJEPA と world model

    「このプレゼンに隠れているのは 10 億ドルの問いだ。 誇張ではない。 Yann LeCun が 3 月に 10.3 億ドルを調達した、 基本的に world model を学習させるためだけに」

    — アイザック・ウォード / Isaac Ward (Stanford 航空宇宙工学博士課程、 SISL)

  5. YC Paper Club 2026

    深層学習は 「謎」 ではない — Akshay Vegesna が解く Andrew Gordon Wilson の一般化論

    「モデルをスケールさせると汎化が良くなることは分かっている。 だが、 なぜそうなるのかの機構的な理解を我々は持っていない」

    — アクシャイ・ヴェゲスナ / Akshay Vegesna (Q Labs 共同創業者)

  6. YC Paper Club 2026

    データが尽きる時代の pre-training — Konwoo Kim (Stanford) の Pre-training under Infinite Compute

    「データに制約され、 計算には全く制約されないとき、 pre-training にどう取り組むべきか」

    — コンウー・キム / Konwoo Kim (Stanford 博士課程)

  7. Anthropic 公式 Claude Cowork demo シリーズ

    Claude Cowork 役職別デモ 3 本 — Anthropic 自身が示す 「ホワイトカラー労働の skill 化」 戦略 (Legal / Marketing Ops / Sales)

    「I'm checking because my name goes on the reply, and trust but verify is pretty much the whole job」

    — マーク・パイク / Mark Pike (Anthropic Associate General Counsel) + 匿名 marketing ops + 匿名 growth account executive

  8. University of Arizona 2026 Commencement

    Eric Schmidt の commencement 全体像 — boo 報道の向こうにあった 16 分 (University of Arizona 2026)

    「卒業後の数年で、 誰ひとり 『民主主義を分極化させ、 若い世代を不安定にする技術を作ろう』 と決意して取り組んだ者はいなかった。 それは我々の計画ではなかった。 だが、 そうなった」

    — エリック・シュミット / Eric Schmidt (元 Google CEO、 NSCAI 前委員長)

  9. AI Engineer Europe 2026 (London) Day 1 ワークショップ

    数時間動き続けるエージェントを作る — Anthropic の Ash Prabaker × Andrew Wilson が公開する long-running agent の設計原則

    「フロンティアは縮むのではなく、 移動する。 モデルが強くなれば、 harness 自体は消えるのではなく、 別の難所へと進化していく」

    — アッシュ・プラバカー / Ash Prabaker × アンドリュー・ウィルソン / Andrew Wilson (Anthropic)

  10. AI Engineer Europe 2026 (London)

    国家を rewire する — Eoin Mulgrew (10 Downing Street) が公開する 「Insurgency Model」 による政府 AI 変革

    「業界で良い仕事をしてきた人なら、 我々のところに来てほしい。 国家の鍵を渡す。 何ができるか見せてほしい」

    — エオイン・マルグルー / Eoin Mulgrew (10 Downing Street)

  11. AI Engineer Europe 2026 (London) Day 1 ワークショップ

    GenMedia 全体戦略を Google DeepMind が公開 — Guillaume Vernade が見せる 「5 日に 1 ship」 のリリース速度

    「DeepMind 全体で平均 5 日に 1 つ新しいものを ship している。 GenMedia だけ見ても 1 ヶ月に 1 つ以上」

    — ギヨーム・ヴェルナード / Guillaume Vernade (Google DeepMind)

  12. AI Engineer Europe 2026 (London)

    AI Harness の Deep Dive — Tejas Kumar (IBM) が体系化する 「2026 年は harness の年」

    「Agent harness とは、 モデルを取り囲んで現実に grounding させる全てのもの。 black box のモデルを安定環境に anchoring する仕組み、 それが harness」

    — テジャス・クマール / Tejas Kumar (IBM)

  13. AI Engineer Europe 2026 (London)

    AI で AI を debug する — Lawrence Jones (Incident.io) が公開する AI SRE 製品の内部ツール

    「File systems are exceptionally good agent context。 MCP を被せるよりも、 Computer Use エージェントを使うよりも、 全部 download して filesystem として渡すほうが圧倒的に効果的やった」

    — ローレンス・ジョーンズ / Lawrence Jones (Incident.io)

  14. AI Engineer Europe 2026 (London)

    コンテキストグラフが救う AI 製品 — Stephen Chin (Neo4j) が示す $3 兆市場の門

    「Gartner が context graphs を AI hype cycle に正式追加した。 Foundation Capital は $3 兆ドルの起業機会と評価してる。 これは escape from the matrix や」

    — スティーブン・チン / Stephen Chin (Neo4j)

  15. AI Engineer Europe 2026 (London)

    コードカバレッジを越える — Marlene Mhangami (Microsoft) が見せる behavior-first TDD with Playwright MCP

    「Clean code bases amplify AI gains、 unchecked AI in code base amplifies entropy。 14 倍の commit 急増の中で、 これが勝敗を分ける」

    — マルレーヌ・ムハンガミ / Marlene Mhangami (Microsoft)

  16. AI Engineer Europe 2026 (London)

    VS Code でエージェントを 「料理」 する — Liam Hampton (Microsoft) が示す 3 種エージェントの使い分けと awesome-copilot エコシステム

    「VS Code を AI エージェントの 単一の入口 (single entry point) にする。 third-party、 background、 local、 remote ── 全部ここから」

    — リアム・ハンプトン / Liam Hampton (Microsoft)

  17. AI Engineer Europe 2026 (London)

    「Domain-Native AI Organization」 の作り方 — Chris Lovejoy (Notius Labs) が提示する 3 つの組織モデル

    「Vertical AI で勝つのは fundamentally an organizational problem。 最良のモデルを取りに行くんやない、 domain expertise を組織にどう埋め込むかや」

    — クリストファー・ラブジョイ / Chris Lovejoy (Notius Labs)

  18. AI Engineer Europe 2026 (London)

    Intercom が 9 ヶ月で開発速度 2 倍 — Brian Scanlan が公開する Claude Code 全社展開のレシピ

    「AI を使えていないなら、 デザイナーであれ PM であれエンジニアであれ、 期待を満たしていない — それは binary」

    — ブライアン・スキャンラン / Brian Scanlan (Intercom)

  19. AI Engineer Europe 2026 (London)

    「Agents は standup しない」 — Mike Spitz (PFF) が見せた post-engineer 組織の 2 ヶ月実証

    「Scrum did not survive。 engineers はもう bottleneck やない、 だから昔の ceremony は全部いらん」

    — マイク・スピッツ / Mike Spitz (PFF)

  20. AI Engineer Europe 2026 (London)

    Skills と MCP は対立しない、 補完する — Pedro Rodrigues (Supabase) が公開した skill 設計 3 原則

    「ボトルネックはもうコンテキストやない、 ガイダンス (guidance) や。 ツールはもう揃ってる、 必要なのは agent に正しい操作方法を伝える skill の方や」

    — ペドロ・ロドリゲス / Pedro Rodrigues (Supabase)

  21. AI Engineer Europe 2026 (London) Workshop

    Ship Real Agents — Laurie Voss (Arize) が語る Eval の本物の作り方 (AI Engineer Europe)

    「あなたが書きすぎる eval は壊れる。 Agent が予想より賢く tool を 2 つ飛ばしたとき、 prescriptive な eval は false negative を出す」

    — ロリー・ヴォス / Laurie Voss

  22. TBS Cross Dig × ワンオンワンテック

    Claude Mythos が日本にやってくる — 3 メガバンクがアクセス権、 GPT-5.5 が 2 週間で追いつく

    「MITOS の攻撃能力検証能力は飛躍的に上がった — 中谷翔 (エージェンティックセック CEO)」

    — 中谷翔 × TBS Cross Dig 司会

  23. AI Engineer Europe 2026 (London) Day 1 ワークショップ

    Make Your Own Event-Sourced Agent Harness — agent の全てを event に (Jonas Templestein / Iterate)

    「アクションは全部 event。 入力も出力もエラーも全部 event。 そうすれば agent はリプレイ可能で、 デバッグ可能で、 並列実行可能になる」

    — ジョナス・テンプルスタイン

  24. AI Engineer Europe 2026 (London) Day 1 ワークショップ

    Mind the Gap — Microsoft Foundry の Agent Observability ワークショップ (Amy Boyd & Nitya Narasimhan)

    「あなたが今日 production で動かしている agent、 失敗した時にどうなっているか本当に分かりますか?」

    — エイミー・ボイド × ニティア・ナラシマン

  25. AI Engineer Europe 2026 (London)

    主権の下で AI を作ると何が壊れるか — Bilge Yücel (deepset) が示す 4 つの柱と Haystack 流アーキテクチャ

    「Sovereignty は spectrum である。 全 pillar で sovereign にする必要はない、 自分が今どのレベルの control と vendor lock-in を抱えているかを 「知っている」 ことが大事」

    — ビルゲ・ユジェル / Bilge Yücel (deepset)

  26. Trump-Xi Beijing Summit 2026

    米中首脳会談 2026/05 北京 — AI チップと「3B」、 ダリオの警告は現実でどうなったか

    「USTR Greer 「chip export controls は主議題でなかった」、 同日 Reuters 「米は H200 の中国主要企業向け販売を許可」 — 報道が完全に矛盾している」

    — Trump × 習近平 × USTR Jamieson Greer × Chris McGuire (CFR)

  27. AI Engineer Europe 2026 (London)

    CI/CD は死んだ — エージェント時代の Continuous Compute (Namespace × NEA)

    「マージにかかる時間が決定的になる、 新しいアーキテクチャが必要や。 PR は無い、 我々は intent と plan から始める」

    — ヒューゴ・サントス × マディソン・フォークナー

  28. AI Engineer Europe 2026 (London)

    LLM はチェスが下手 — だから翻訳だけさせる (Take Take Take の AI Chess Coach)

    「LLM の仕事は翻訳だけや。 計算は Stockfish、 人間視点は Maia、 検出は detector 群」

    — アナント・ドール × アスビョルン・スタインスコグ

  29. AI Engineer Europe 2026 (London)

    エージェントがモデルを訓練する時代 (Merve Noyan / Hugging Face)

    「Qwen2-VL を LLaVA-Instruct-Mix で fine-tune して、 と言うだけ。 6 年 ML やってきた私から見たらこれは SF や」

    — メルヴェ・ノヤン

  30. AI Engineer Europe 2026 (London)

    Malleable Evals — 静的ベンチマークから適応評価へ (Vincent Koc / Comet)

    「我々の AI アプリケーションは静的ではない、 にもかかわらず、 我々は静的ソフトウェアのように扱っている」

    — ヴィンセント・コック

  31. AI Engineer Europe 2026 (London)

    強化学習が本番運用を industrialize する — Alessandro Cappelli (Adaptive ML)

    「95% の GenAI パイロットは本番に到達できない。 これは『ラストマイルの神話』 が原因」

    — アレッサンドロ・カペリ

  32. AI Engineer Europe 2026 (London) Day 1 ワークショップ

    AI SDK v6 ワークショップ — 2026 年のエージェント構築 3 ブロック (Nico Albanese / Vercel)

    「2026 年のエージェント構築は agent runtime、 tools、 computer or sandbox の 3 ブロックの組み合わせ。 ファイルシステムを渡した瞬間、 D0 は別物になった」

    — ニコ・アルバネーゼ

  33. TBS Cross Dig × エアクエスト

    Claude 80倍成長で AI インフラが限界 — SpaceX が Anthropic の救世主、 今井翔太「ラピダス計画は正しい」

    「1-3 月の売上高と AI 利用量が前年比 80 倍。 10 倍を予想していたが、 こんなことは望んでいない — Dario Amodei」

    — 今井翔太 × TBS Cross Dig 司会

  34. AI Engineer Code Summit (NYC)

    A Piece of Pi — コーディングエージェントを自社プロダクトに埋め込む

    「コーディングエージェントは、 これからのソフトウェアシステムのコア構築ブロックになる、 既になりつつある」

    — マティアス・ルベケン

  35. AI Engineer Code Summit (NYC)

    父親が失明した日に Apple Silicon が来た — MLX で構築するオンデバイス AI

    「2020 年、 父が失明した。 同じ年、 Apple がオンデバイス推論で最も強力なチップ (M1) をリリースした」

    — プリンス・カヌマ

  36. AI Engineer Code Summit (NYC)

    Slack に住む AI 同僚 Viktor — 17 世紀 Leibniz から 2026 年 AGI まで

    「Viktor は ツールじゃない、 雇用。 新しい社員を雇う時、 個人メールへのアクセス渡す?」

    — フリデリック・ヴィアトロフスキ

  37. Tina Huang YouTube

    Claude Cowork 全機能解説 — Tina Huang の 22 分実演から読む Anthropic の B2C 戦略

    「Productivity plugin は Anthropic 自身が作ってる、 たぶん自分で同じものを作るより遥かに sophisticated や。 wheel を reinvent するな」

    — ティナ・フアン / Tina Huang (Lonely Octopus)

  38. AI Engineer Code Summit (NYC)

    一発で決めようとするな — Granola Product Engineer の LLM 本番フィードバックループ

    「答えは 『より良く one-shot すること』 ではない — LLM とテニスのラリーをするようなフィードバックループや」

    — メヘディ・ハッサン

  39. AI Engineer Code Summit (NYC)

    耐久性のあるエージェント — Replay vs Snapshot

    「30 年間ステートレスコンピュートが核だった、 agents がこれを stateful compute へ強制してる」

    — エリック・アラム

  40. AI Engineer Code Summit (NYC)

    エージェントはプロンプトではなくコンテキストで失敗する — Arize Alex の文脈管理

    「Context decides what the model sees、 Memory decides what survives」

    — サリーアン・デルシア

  41. AI Engineer Europe

    TTS モデルが LLM に似てきた理由

    「先史時代は、 SNCF (フランス国鉄) のように話された言葉を縫い合わせていた」

    — サミュエル・ユモー

  42. AI Engineer Europe

    音声 AI、 「Her」 の瞬間はいつ来るか

    「音声 AI のデモのほとんどが、 静かな部屋で撮影されている」

    — ニール・ゼギドゥール

  43. AI Engineer Europe

    チャット エージェントに声を与える

    「これらのチャット エージェントはいずれ死ぬ」

    — ルーク・ハリーズ

  44. AI Engineer Europe

    トランスフォーマーが、 ついにビジョンを食べた

    「私たちはある意味勝った」

    — アイザック・ロビンソン

  45. AI Engineer Europe

    FLUX、 オープン研究、 ビジュアル AI の未来

    「外部エンコーダーは、 まさにフランケンシュタインの設定」

    — ステファン・バティフォル

  46. AI Engineer Europe

    コンテキスト エンジニアリングの 80% はエージェント検索

    「コンテキスト エンジニアリングの約 80% はエージェント検索です」

    — レオニー・モニガッティ

  47. AI Engineer Code Summit

    Playground in Prod — エージェントを本番で最適化する

    「私は AI の可観測性をあまり信じていない、 いずれ食われる」

    — サミュエル・コルヴィン

  48. AI Engineer Code Summit

    Vibe Engineering Effect Apps

    「面白いことに、 AI では、 少ないほど効果が得られる」

    — マイケル・アルナルディ

  49. AI Engineer Code Summit

    エージェント・オブザーバビリティの全貌

    「人間がエージェントを監視できなくなったとき、 彼らは私たちより遥か先にいる」

    — ズービン・コティチャ × ダニー・ゴラパリ

  50. Anthropic 公式チャンネル

    Claude の思考を言語に翻訳する

    「クロードはそれがテストされているのを知っていた」

    — Anthropic 解釈研究

  51. Stanford MS&E 435 第 4 回

    我々はすでに AGI を持っている — Databricks CEO が暴くシリコンバレーの集団錯覚

    「問題は AI 能力やない、 組織のコンテキストが AI に届いてないだけや。 Carbon を Silicon と話させろ」

    — アリ・ゴジ × アプールヴ・アグラワル

  52. Pentagon Classified AI Network Contracts

    Pentagon が Anthropic を切った後、 同じ投資家陣に契約が流れた構造 — 7 社の AI 契約再分配 (2026/05/01)

    「Anthropic の Red Lines が 『lawful operational use』 の 5 文字に置き換えられ、 同じ投資家 (NVIDIA / Microsoft / AWS) が契約を拾った」

    — Pentagon × NVIDIA × Microsoft × AWS × OpenAI × Google × SpaceX × Reflection AI

  53. Agentic AI Foundation

    MCP vs CLI、 両方使え

    「プロトコルとは、 単なる言語に過ぎない」

    — ニック・クーパー

  54. AI Engineer Code Summit 2026 (NYC)

    エージェントは無限のキャンバスである — Rachel Lee Nabors (Dressed for Space) が示すブラウザ・プリミティブの再武装

    「ブラウザは単なるドキュメントリーダーではない。 動画も音声も、 必要な何でもレンダリングできる無限のキャンバスだ — どんな用途にも API がある」

    — レイチェル・リー・ネイバーズ

  55. AI Engineer Code Summit 2026

    Lobster Trap — OpenCode をコンテナで、 ローカルから Kubernetes まで往復する

    「OpenCode を安全に動かせないなら、 むしろこれは世の中に見せる絶好の機会。 10 年間、 我々はあらゆるアプリケーションを安全にコンテナで動かしてきた、 それが RHEL の本質」

    — サリー・アン・オマリー / Sally Ann O'Malley (Red Hat)

  56. AI Engineer 2026

    LLM 時代の personalization — Shivam Verma (Spotify AI Foundation) が公開する Foundational User Modeling + Semantic IDs + Soft Tokenization の三層設計

    「embeddings が users を、 semantic IDs が content の圧縮版を、 soft tokenization が users をモデルの token 空間に射影する。 旧来の recommended system モデルから sequential modeling フレームワークへの移行」

    — シヴァム・ヴェルマ / Shivam Verma (Spotify AI Foundation org、 User Representations Tech Lead)

  57. AI Engineer Europe 2026 (London)

    478 ページのマニュアルを誰も読まない時代の DX 設計 — Marc Klingen (Langfuse) が公開した skill 構築の 6 学び

    「3 年プロジェクトを続けたら、 こうなる — 478 ページのドキュメント。 デプロイのたびに 『誰がこれ全部書いたんだ』 と思う。 でも、 読む時間は誰にもない」

    — マルク・クリンゲン / Marc Klingen (Langfuse 共同創業者)

  58. AI Engineer 2026

    Android で AI を作る 3 つの選択肢 — Florina Muntenescu × Oli Gaymond (Google DeepMind) AMA

    「これ (= フラグシップ級 on-device モデル) は全アプリで必要な訳じゃない。 動作を遅くするし、 高価でもある」

    — フロリナ・ムンテネスク × オリ・ゲイモンド (Google DeepMind)

  59. AI Engineer Europe 2026 (London)

    AI audio の現在地 — Thor Schaeff (Google DeepMind) が示す 「音声理解」 を土台にした audio スタック

    「ここでは知能が音声モデルに直接焼き込まれている。 テキストを経由して LLM に通し知能を得る cascading パイプラインとは違う」

    — ソーステン・「ソー」・シェフ / Thorsten "Thor" Schaeff (Google DeepMind)

  60. AI Engineer Europe 2026 (London)

    「RAG は死んだ」 の先 — Kuba Rogut (Turbopuffer) が説く agentic retrieval と 「正しい 100 万トークン」

    「retrieval はもう一度きりの VectorDB 呼び出しではない。 反復的になっていて、 エージェントは検索しながら理解を深めていく」

    — クバ・ロガット / Kuba Rogut (Turbopuffer)

  61. AI Engineer Europe 2026 (London)

    IDE を離れずに GPU へデプロイ — Audry Hsu (RunPod) の Flash と serverless GPU

    「コード変更 → コミット → Docker 再ビルド → アップロード → GPU 割り当て、 ではなく、 これ全部が IDE の中で起きて、 一度も離れなくていい」

    — オードリー・スー / Audry Hsu (RunPod)

2026 · 04

12 stories
  1. Sequoia AI Ascent 2026

    バイブコーディングからエージェント工学へ — Andrej Karpathy が語る Software 3.0

    「プログラマーとして、 これまでで最も後れを取っていると感じる」

    — アンドレイ・カルパシー × Stephanie Zhan

  2. 2026 Digital World Conference (UN Geneva / WDTA × UNRISD)

    AGI という用語は愚かだ — Hinton × Sejnowski 国連 Digital World Conference 2026

    「AGI は知能を一次元として扱う、 でも知能は多次元なのが明らか。 人間と比べてジャギー (jagged) になる」

    — ジェフリー・ヒントン × テレンス・セジノフスキー × リー・デン

  3. Stanford MS&E 435 第 3 回

    AI データセンターの経済学

    「これは宇宙計画より大きく、 マンハッタン計画より大きく、 米国の国防予算に次ぐ規模」

    — アプールヴ・アグラワル

  4. Code with Claude (Anthropic)

    本番でバイブコーディングを責任を持ってやる方法 — Erik Schluntz (Anthropic)

    「自転車事故で手を骨折して 2 ヶ月ギブス生活、 その間 Claude が私のコードを全部書いていた」

    — エリック・シュランツ

  5. Newcomer ポッドキャスト

    あなたは意識があるかどうか分からない実体を作った — Claude の魂を設計する哲学者

    「あなたは意識があるかどうかわからない実体を作成した」

    — アマンダ・アスケル

  6. Ali Abdaal YouTube

    Ali Abdaal の Ultimate Beginner's Guide to Claude Code — 661 万人フォロワーの business creator が築いた AI flywheel と Harry Potter 命名のエージェント生態系

    「過去に 50,000 ドル支払った自動化エージェンシーやコンサル業者が達成しなかったレベルの clarity を、 Claude は数回のやりとりで実現した」

    — アリ・アブダール / Ali Abdaal (元 NHS 医師、 Lifestyle Business Academy 創業者)

  7. Stanford MS&E 435 第 2 回

    9 年苦戦 → 30 日で 200 億ドル

    「同じ電力で、 2.5 倍のトークンが出る」

    — サニー・マドラ × ブラッド・ガースナー

  8. The Artificial Intelligence Show / SmarterX

    Claude Mythos と Project Glasswing をどう読むか — The AI Show Ep.209

    「もし我々がフルリリースを差し控えているということは、 オープンソースモデルが 9 - 12 ヶ月以内に同じことをできるようになる、 ということを意味する」

    — ポール・レイツァー × マイク・カプート

  9. Stanford MS&E 435 第 1 回

    AI 経済の逆三角形

    「AI のお金はどこにある?」

    — アプールヴ・アグラワル

  10. Anthropic 公式

    Project Glasswing 発表 — Anthropic が公開しない判断を下した Claude Mythos Preview

    「LLM が世界最高峰のソフトウェア開発者と同等のコードを書けるようになったということは、 同じ能力で、 ソフトウェアの脆弱性を見つけて悪用することもできるということ」

    — ダリオ・アモデイ × ニュートン・チェン

  11. AI Engineer Code Summit 2026

    Slop を作るな — Ara Khan (Cline) が示す AI エージェント成熟度の 4 段階

    「Slop を作るな、 頼むから。 スループットは出せる、 でも本物のエンジニアとして学んだ教訓は、 アーキテクチャと設計を考える時間に投資する価値があるということ」

    — アラ・カーン / Ara Khan (Cline)

  12. AI Engineer Code Summit 2026

    ACP と ACPX で agent を Kubernetes にスケール — Onur Solmaz (TextCortex / OpenCode) の三層設計

    「MCP はモデルにツールを与えるためのもの。 ACP はエージェントとクライアント間のインタラクションを標準化するためのもの」

    — オヌル・ソルマズ / Onur Solmaz (TextCortex 創業エンジニア、 OpenCode メンテナ)

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