ChatGPT（GPT Image）で資料やWebサイト用のイラストを作ると、線が均一すぎる、グラデーションが滑らかすぎる、顔が整いすぎているといった「AIっぽさ」が出てしまう。その質感を消すための画風プロンプトを38スタイル分とテンプレートとしてまとめた記事。
実装詳細をコードから削除するのではなく、エディタ上で折りたたんで隠す実験。PEG文法ライブラリの可読性問題から出発し、Rebolの電話番号文法を例に、Claude Sonnet CodeにEmacs Lisp（pelide-view.el）を書かせ、OhmJSパーサーとRWR書き換え規則によるパイプラインで注釈付きソースから実装詳細を除いた文法を表示する。双方向のprojectional editorではなく読み取り専用の一方向。文法をパターンマッチング用DSLとして扱い、小さな専用言語を組み合わせる可能性を示唆。一例のみで汎用性は未検証。
オープンウェイトで安価なGLM 5.3-flashが法規制のない形で入手可能となり、悪意あるハッキングに悪用されるリスクが高まっている。この脅威に対処するため、フロンティアLLMを活用して業界全体の脆弱性を1年以内に修正すべきと論じている。
AIコーディングエージェント（Claude Codeなど）の利用時におけるサプライチェーン攻撃のリスクを解説し、実行環境の隔離が必要な理由と対策の分類を示す記事。具体的な攻撃事例やOSSパッケージ経由の脅威の増大を説明し、読者にセキュリティ対策としての環境分離を促す内容。
脆弱性診断で検出される指摘の数に対し、実害のあるものの判断が課題となる中、Ostorlabの国内提供開始を報じる。AIエージェントが業務フローからリスクを洗い出し、実際に攻撃を試して悪用可能性まで検証する点や、初回スキャン結果を以降に引き継ぐ継続的な診断設計、既知CVEとの自動マッチングなどの特徴を紹介している。
EVE Onlineは、ゲームを支える240万行のStackless Python 2.7コードをPython 3へ移行すると発表。性能向上とPython 3エコシステムの活用が理由。Python-Futureで機械的に変換し、その後人間が2万行の挙動差を修正する2段階で進める。ゴールはプレイヤーに移行を気づかせないこと。
AIを業務に組み込む際、実行前に評価に必要な情報が得られない処理では、最終承認型のHuman-in-the-loopだけでは不十分であり、「事前評価可能性」と「可逆性」に基づく段階的なゲート判断（限定実行→観測→再判断）として設計すべきだと論じる。Kubernetesのローリング更新を具体例として、その部品と人間の承認ワークフローの設計を分けて考える必要性を述べている。