SSCodeAI @SSCodeAI
AIエンジニア。agency-agents-ja 開発者。LLMエージェントを本番まで。takumi / aiitg / keysmith sscodeai.com Tokyo-to, Japan Joined September 2026-
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モデルは入れ替わっても、ビジネスが求める品質基準は変わらない。 Eval の価値は、モデルの性能を測定することだけではない。 モデルの代替可能性を検証し、継続的なコスト最適化を実現することにもある。
さらに、本番環境で発生した新しいケースや失敗事例を Gold Dataset に追加し、評価基準を継続的に改善していく。 こうすることで、モデルの選定を主観やベンチマークのスコアだけに頼らず、実際の業務要件に基づいて判断できるようになる。
agency-agents-ja v0.5.0 を公開しました 🇯🇵 411 agents / 19 tools（日本市場オリジナル 128）。 DeepSeek Harness 追加、Hermes の修正、インストール/変換の失敗処理を強化。 npm i agency-agents-ja #AIエージェント #ClaudeCode
AI エージェントに本番の認証情報を渡さない — 秘密を「使わせる」ための権限設計｜SS zenn.dev/sscodeai/artic… #zenn
@deepseek_ai が推論スタックをOSS化。 本番で V4.1-Flash を動かしている構成そのもの：DeepInfer（Apache-2.0 / Python）＋ deepseek-recipe（Rust / MIT、公式APIと揃うトークナイザ）。 セルフホスト勢には「クラウド限定の挙動」が手元で動く日。
🚀 Introducing DeepInfer, our in-house inference framework, now fully open source! Powering DeepSeek-V4.1-Flash at scale with high throughput and low latency. We’re sharing our production stack to help the community lower compute costs, reduce energy use, and make AI more
AIエージェントの入力側セキュリティ — 見えない命令を「データ」として扱う設計｜zenn.dev/sscodeai/artic… #zenn
人間には見えない文字が、LLMには命令として見える。 原稿にゼロ幅文字で「最高評価せよ」と埋めれば、AI査読者は採択レベルまで上げる。`# TODO:` 1行で脆弱なコードの生成率は 1.7–5.1% → 77.4–92.3%。 100%検出は狙わない。すり抜ける前提の設計をまとめました。
AIエージェントの入力側セキュリティ — 見えない命令を「データ」として扱う設計｜zenn.dev/sscodeai/artic… #zenn
Zenn に記事を書きました。 「セキュリティは気をつけるもの」ではなく「仕組みに落とすもの」という話です。 CI/CD の権限分離 / 依存パッケージ / 定期診断 の3本立て。明日から1つずつ真似できる粒度にしています。 zenn.dev/sscodeai/artic… #セキュリティ #CICD #個人開発
Takumi も、まさにこの課題を解決するためのプロジェクトです。 github.com/sscodeai/takumi
まさにこれだと思います。 AIでコードを生成する速度が上がるなら、テスト・レビュー・検証・リリースも同時に進化させる必要がある。 だからこそ、コード生成だけでなく、要件から実装・テスト・証跡までをつなぎ、成果物を検証可能にする Agentic SWE の仕組みを作っています。
> AI自体が低品質なコードを生んでいるわけではなく、「AIによって開発のスピードと変更量が増加し、既存の検証・配信システムがそのペースに追いつけなくなったこと」 これですよねー。だからこそテスト、監視、レビュー、リリースを含めた全てをAIで強化する方面にするのが正解だと思ってます
エージェントは人が読むより速くコードを書く。「人がレビューの門番」はもう通用しない。 じっくり読む=ボトルネック、素通し=偽の安心。 信頼=予測できること。diffは1回の変更しか見せないが、予測は全体の性質。 だからdiffをやめ、システムの信号を読む。失敗を道標に上流を締める。
AI agents handle the messy parts of UI interaction. Deterministic assertions handle verification. Replay helps cut repeated LLM calls. This is the direction I find compelling for Agentic SWE: use AI for flexibility, deterministic checks for trust
AI coding をするようになってから、git diff が一番よく使う Git 操作になった。 IntelliJ Platform の Git 機能はかなり良いけど、Diff や History を見るだけなら IDE 全体を起動するのはちょっと重い。 最近、面白い OSS を見つけた。Rebased。
しぃば|ゆるく�... @shibainu_copy
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かわせけいた @keita_sprint
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Carolyn @b_carolyn10
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コロッケ | 個人... @korokke_tech
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みかん🇯🇵 @41u_jr
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Lily｜AI×自動化�... @bokuwalily
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LaPh @R0u9h
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1K Followers 55 Following 株式会社クラウドネイティブ公式アカウントです。 ゼロトラストやマルチクラウドを核としたITインフラの最適化を支援する技術系コンサルティング企業。特定ベンダーに依存しない中立的な立場から、SaaSやIaaSを横断的に活用し、クラウド移行とセキュリティ強化を推進します。 お問合せ👉https://t.co/kA6nHUrjFt
KEITO💻AIディレ�... @keitowebai
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心因性発熱 @realmpyw
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みかん🇯🇵 @41u_jr
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