奈良出身¦ワークワンダース取締役CTO&Lifedge CTO&ノウライズ執行役員CTO←WiseVine←BOOSTRY←8 (現:SoFi🇭🇰)←NRI←大阪市立大BM(現:大阪公立大)←北大和(現:奈良北)¦野球¦ランニング¦重量波実験物理学¦2児の父¦パラレルワーク¦西武ファン¦発言は個人の見解です

Tokyo-to, Japan
Joined November 2022
みんなAstraがアホになったって言ってますけど、6.1 SolのUltrafastで十分満足してます Opusも、Grokも、Cursor もDevinも使ってます あと、開発以外ではGeminiも 全部、それなりに賢いのでコード書くのにはそこそこ十分
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プログラミング歴10年のベテランがAI使いながら開発したら、経験2年の若手は太刀打ちできないですね。 経験を積むのには時間がかかりますが、ツールは一定慣れれば使えるようになります。
現役ITエンジニアの方に質問です。 プログラミング歴10年以上のベテランと、AIを使いこなす経験2年の若手。 新規システムをゼロから開発するなら、どちらのエンジニアと組みたいですか?
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エゲツないサクセスストーリー
Be like @poteto 😎 > Grew up in Singapore with no CS background. > Taught herself design as a teen. > Studied finance at Monash. > First program was an Excel VBA macro. > Failed a startup. > Started blogging and tweeting while learning to code. > EmberConf organizers found her tweets. > Invited her to speak in 2015. > She was a nobody in Melbourne. > Shaking through her first talk. > That one talk changed everything. > Landed at DockYard. Moved to the US. > Another talk got her into Netflix. > Built studio tools. Became a tech lead. > Then an engineering manager. > Missed building. Went back to IC work. > Open-sourced hiring-without-whiteboards. > Dan Abramov invited her to React at Meta. > Imposter syndrome. Said yes anyway. > Six years on the @reactjs team. > Sole author of the React Compiler Beta post. > Co-author of React Compiler 1.0. > Burned out. Took time off. > Started building agent tools for herself. > Joined @cursor_ai in 2026. > Taught agents to verify their own work. > That became pstack. > Cursor got acquired into @SpaceXSI. > Rebuilt Grok Bot. > Now ships 2,000–2,500 PRs a month. > Went from 31K to 200K+ followers. > @elonmusk keeps reposting her. She didn’t start with a degree or confidence. She started by writing in public. Every major job came from people finding her posts. Now she’s building Grok Bot and still on the React Compiler core team. She is truly an inspiration. ✨✨
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わかる
お客様がチャッピー呼びしていると仕方なく合わせます 相手次第ですね 自分からは絶対に言わない
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人生は、うまくいっている時の振る舞いよりも、しんどい日の過ごし方で差がつきます。 体調不良、致命的なミス、大切な人との別れ。 困難は、こちらの準備とは関係なくやってきます。 負けない強さよりも、「しんどい日の自分を救える何か」を先に持っておくべきです。
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チャットのメンションは、「お知らせ」ではなく「あなたに動いてほしい」という合図です。 関係のない人まで毎回メンションしていると、本当に動いてほしい人に届かなくなります。通知が多すぎると、どれも軽く読み流されるからです。 私が意識しているのは3つです。 ・メンションは、動いてほしい人・答えてほしい人だけにする ・共有だけなら、メンションなしで流す ・使い方を直してほしいときは、全体の場ではなく1対1で、理由とお願いを短く伝える 小さな作法ですが、チームのやり取りの速さはここで変わります。
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恥ずかしながら、SWEのことをエス・ダブリュー・イーと呼んでいたのですが、スウィーと呼ぶんだよ、と Cognition の人に教えてもらいました🫣
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これだけ贅沢を尽くしていて羨ましいのなら、自分も入ればよいじゃないですか。 そしたらこの絵の通り、税金美味しい〜、公金チュパチュパ〜、の恩恵に与れますよね? 羨ましがってないで、入れば良いんですよ。
明確な敵を作ってこう思いたいだけかも知れないけど、官公庁の人達も、プライマリSIerの人達も、とても頭が良く、責任感を持って取り組んでる人達が多いですからね。 もっと給料もらっても良い人達が、相場以下の給料で頑張ってることの方が多いですよ。
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明確な敵を作ってこう思いたいだけかも知れないけど、官公庁の人達も、プライマリSIerの人達も、とても頭が良く、責任感を持って取り組んでる人達が多いですからね。 もっと給料もらっても良い人達が、相場以下の給料で頑張ってることの方が多いですよ。
経済産業省「ホワイトハッカー」チームの立ち上げへ
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なんか新しいの出てきた!
情報漏洩が起きないことを数学的に保証するバックエンドフレームワーク「Nyxis」を公開しました! たぶん世界初です。 Nyxisで書かれたバックエンドは、企業の持つ機密情報をより安全に守ることができます。 昨今急増しているサイバー攻撃を防ぐ手段として、このような方法があることをお伝えしたいと思い、今回の発表に至りました。 開発者は「どの権限を持つユーザーが何を実行可能であるか」のルールを管理するだけで、残りのコードをAIエージェントに任せても認可の安全性が担保されます。 Nyxisは大部分がLean言語で記述されており、形式検証によって 「任意のHTTPリクエスト列に対し、認証された主体の正当な権限を逸脱するデータの読取・変更・削除・権限付与は発生しない」 という認可安全性定理を機械的に証明しています。 認可の不備は、OWASP脆弱性ランキングにおいて2019年版から連続1位であり、最優先で対策すべきリスクの一つです。 形式検証を活用したこのフレームワークは、テストに頼る従来の開発に比べて、格段にセキュアなソフトウェアを実現します。 先日MicrosoftとGitHubが、形式検証を用いた開発キット「PDD Kit」を発表しました。 こちらはより幅広い性質を扱える一方、プログラムごとに仕様を作り、それが意図に合っているかを開発者が確認する必要があります。 Nyxisは証明する定理を認可安全性に絞ってあらかじめ定めているため、開発者はポリシーを管理するだけで済みます。 もちろん、一定の仮定は存在しています。証明外コードと実行環境は信頼する前提であり、開発者がポリシーを誤って書けば、意図した保護は得られません。 この定理の範囲内において、数学的保証は非常に強力です。実システムに組み込める技術としてここまでの保証を与えたものは、私の知る限りまだ存在しません。 一方で、表現力の乏しさやLeanのライブラリ不足など、改善すべき点はまだ山積みです。 本当はもっと完成度が高まった時点で公開しようと考えていましたが、昨今のセキュリティインシデントの状況を鑑みて、このタイミングで発表することにしました。 世界をセキュアにする一助になれば嬉しいです。 github.com/NyxFoundation/nyx…
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環境のせいにする人は、環境が変わっても動きません。 動く人は、環境がどうあれ、まず自分から動きます。 そして自分の行動で環境を塗り替えていきます。 「環境さえ良ければ変われる」は成立しません。
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テッラ復活するの…? 必要なんやろうか…
GPT-6.1 Terra leaks: Coming this week - GPT-6.1 Terra has been spotted in multiple places, including Microsoft’s EF Core evals, GitHub engineer’s Copilot review workflow - It's to be cheaper and more efficient. GPT-6.1 Sol costs $2/M input and $10/M output, while GPT-5.6 Terra costs $2/M input and $12/M output, so Terra 6.1 being cheaper will be a big advantage - Obviously, cheaper pricing + better efficiency will make it a much more interesting model - I just hope this model is fast, as Sol is quite slow for now - GPT-6.1 Terra will mostly outperform or match Sol while being even cheaper I'm actually excited for this one because the price-performance ratio is going to be insane Mostly coming this week, and we're probably getting bank reset too. Best thing :)
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期待値調整とは、ハードルを下げることではありません。 ハードルの高さに合意することです。 1on1で継続的にすり合わせ、ずれたらその場で直します。 「点」ではなく「線」で合わせていきます。
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ここに限った話ではないが、外向けにサービスとして提供しているものを、自社や関連会社には実施していないみたいなケースは、多々ある。 Windowsのセットアップ・管理を担っている会社の自社PCのWindowsバージョンが古い、みたいな話。 自社向けにやっても金にはならんのが一因。
凄い人はいると思いますよ。ただ求められてもいないのに関連会社のシステムの監査を行わないだけで
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カッコ良すぎる 若手で充分に給料もらえてない人もいるやろうし、漢気見せてくれる先輩がいるのは良いこと
20人に焼き肉おごり「見てて気持ち良かった」 西武・石井一成が2軍遠征で見せた男気 - スポーツ報知 hochi.news/articles/20261025… 「自分が誘って。みんな空いてるって言ったんで焼き肉に行こうと」と店探しも買って出た。「食べ盛りの食べ盛り。見てて気持ち良かったです。遠慮するなって(言って)」
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育児で手が離せない週末でも、仕事は前に進みました。 AIに指示を出して自律的に仕事を進めてもらう「複線化」の仕組みを作っておいたからです。 PCの前に座る時間はほとんどありませんでした。 状況を確認し、次の指示を出すだけで仕事が進みました。 仕組みがあれば、突発的な事態が起きても仕事は完全には止まりません。 手が止まるストレスから解放されると、目の前の家族にも集中できます。
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「この機能がないから使えない」で終わらせない。 その機能がなくても、別の機能や別の使い方で回せることは多いものです。 便利な部分に目を向けて工夫する。 その姿勢があるだけで、仕事も生活も大きく変わります。
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「やる」と決めるのは簡単です。 難しいのは「やらない」と決め、その上で確実に成果を出すこと。 このセットをやり遂げられる人が、本当に優秀な人です。 手段は諦めていい。 ゴールだけは諦めるな。
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