AI新聞

オープンソースのMCPプラグイン「context-mode」は、AIプログラミングのTokenコストを最大98%削減し、モデルの有効な記憶時間を30分から3時間へ延長するツール。仮想サンドボックスと高精度検索、会話の要点を差し戻すチェックポイント、そして「コードで思考（Think in Code）」で、無駄なToken消費を極限まで削る設計が特徴。

GitHubトレンド1位、スター1.5万超、24万人超が導入し、大手企業でも採用。企業向けには、AI利用の費用対効果を見える化する「Insights」も提供し、開発現場のToken不安とコスト問題に実用的な解を示している。

• 長時間の自律実行を前提に設計する：タイムアウトや進捗表示を見直し、非同期実行にする。曖昧な依頼では「十分な情報があれば動く」旨を明示する。
• エフォート（思考量）で知能・速度・コストを調整する。通常はhigh、重いタスクはxhigh、対話重視はmedium/low。過剰な検討を避ける指示も添える。
• 簡潔指示で振る舞いを制御する。「結論を先に」「必要な場面だけ一時停止」など、停止条件を具体化する。
• 進捗報告は必ず実行ログやツール結果に裏取りして書く。未検証は未検証と明記する。
• 境界を明示する。相談や状況説明だけなら評価結果を返して止め、変更は依頼が来てから。
• サブエージェントを並列に走らせ、非同期で統括する。長寿命サブエージェントでコンテキストを保持し再利用する。
• メモリ（学習ノート）を用意する。1項目1ファイルで要旨を冒頭に。重複や誤りは整理する。
• たまの早期停止には「続けて」「最後まで実行」で再開。コンテキスト残量の心配はさせない指示を入れる。
• 依頼の背景と目的を共有する。何のための成果物かを書き添えると精度が上がる。
• 長文最終メッセージは読者向けに書き直す。結果→要点→依頼事項の順で、略記や内輪用語は避ける。
• 途中成果を正確に見せたい場合は「send_to_user」ツールを作る（要約せず原文を表示）。
• 旧来の細かすぎる指示は削る。自己検証は独立サブエージェントで。思考過程の露出要求は避ける（拒否やフォールバックの原因になる）。

AIが「マンジャロ」を題に漫才を書いたところ、薬・登山（キリマンジャロ）・Linuxを絡めた三段オチでテンポよく展開し、完成度の高さに驚きと怖さの声が広がった。多くの反応が「普通におもしろい」「もうAGIでは」と評価する一方、用語を知らない人には伝わりにくいという指摘もある。

要するに、AIが漫才の構成や言葉遊びを成立させてしまったことがニュースで、ユーモア生成の水準が上がった現実と、広く受けるための題材や前提知識の調整が課題だといえる。

Googleが「Google AI Plus」を大幅値下げし、月725円で400GBの共有ストレージとGemini Proの追加機能が使えるようになった。動画生成のOmni FlashやGmailのAI Inbox（順次展開）など高度な機能に加え、無料版の約2倍の利用上限も維持する。家族最大5人でストレージ共有でき、200GB/440円のGoogle One標準と5TB/2900円のAI Proの中間として、月数百円で400GBとAI機能を両取りできる手頃な選択肢といえる。

GoogleがSecurity OperationsにAI Threat Defenseの新エージェント群を追加。Detection Engineeringが環境に合う検知ルールを作り、疑似ログで精度を検証。Triage and Investigationはアラート調査を自動化し、30分の作業を約60秒に短縮。Agentic automationで封じ込めや修復を半自動化、Threat Huntingで過去ログから潜む攻撃も探索。検知・調査・対応・ハンティングをAIで自動化し、攻撃者の自動化に対抗する構え。

• stringなどの汎用型で持たず、初回クーポンと全会員クーポンを別の型（クラス）に分ける。
• コンストラクタで値を検査し、正しい形式だけが生成されるようにする（バリデーションを型の内側に入れる）。
• 関数の引数も具体的な型にし、取り違えをコンパイル時に止める。
• 値とそのルール（検査）を1つのクラスにまとめ、「これは何の値か」を名前と型でコードに刻む（ドメインプリミティブ）。
• 事情をコードに残すことで、後続の開発者やAIが推測に頼らず理解でき、ミスと無駄な読解コストを減らせる。
• AI時代でも設計は重要。商売上の違いを型で表現することが品質と効率の土台になる。

日本国憲法や民法などの条文を、難解な法律をおおさか弁で読み解けるWebアプリとして提供。語尾の置き換えだけでなく、「公共の福祉」など抽象語を具体例で噛み砕く解説が核で、主要6法や会社法に加え、AI推進法、十七条憲法、マグナ・カルタ、米独中の憲法や各種条約まで収録している。

「ええやん」ボタンで条文をブックマークでき、一覧で復習可能。モバイルファーストでスワイプ学習や画像シェアにも対応。全法横断のキーワード検索も開発中で、法律の心理的ハードルを下げる学習体験を目指している。

• まず2FAを必ず有効化し、TOTPよりパスキーを使う。パスワードはマネージャで強力に管理する。
• npm install やAIエージェント実行など「他人のコードの実行」は、サンドボックスで隔離して実行する。Claude Codeはsandboxとpermissions.denyを設定、Codexはworkspace-writeや環境分離を使う。
• 子プロセスに機密を渡さない。Claude Codeの環境変数スクラブや、Codexのshell_environment_policyでAWSキーや*_TOKENを継承させない。
• 依存は公開直後を避ける「クールダウン」を設定する。npm/pnpm/yarn/bunのminimumReleaseAgeで7日などを指定。
• Takumi Guardをnpmプロキシとして挟み、既知のマルウェアやタイポスクワットをインストール前に遮断する。
• エディタ拡張は最小限にし、不要なものは削除。発行元を確認し、Workspace Trustを有効化して信頼しないフォルダでは実行を止める。
• CI/CDは最小権限・短命トークンに統一。GitHub Actionsのpermissionsを絞り、クラウドはOIDCで発行、Secretsに長命鍵を置かない。
• 外部Actionはタグでなくcommit SHAで固定。fork由来PRのpull_request_targetは避け、runnerの外向き通信を監視・制限する。

• テストが通る・カバレッジが高いことは、バグを見つける力と別物。戻り値を検証しないテストは、故意のバグを見逃す。
• Mutation Testingはコードを少し壊して（ミュータント作成）、テストが失敗するかで質を見る。KILLED/SURVIVEDとミューテーションスコアで可視化。
• カバレッジは量、Mutation Testingは質。AI生成テストは指標最適化で中身が薄くなりやすいので、質の指標が必要。
• 実装の要点はAST（構文木）で安全に書き換え、overlayで元コードを汚さず並列実行。
• ツール例：go-mutesting、ooze、Stryker、mutmut。差分実行・並列・レポート重視で選ぶ。
• 導入は差分だけ回すなど実行時間を抑える。重要ロジックに絞る。等価ミュータントがあるため100%は狙わない。

• Runtime（外部連携の実行）とAgent定義（プロンプト・ツール定義）を分離し、運用の安定化と再利用性を上げる
• Repo mountでmonorepoをsessionごとにcloneし、sandbox内からripgrep等でコード横断検索（GitHub Appの短期トークンを都度発行）
• Skills mountはversion: "latest"でpublish即時反映。手順書はskillに寄せ、system promptは圧縮してコスト削減（skillは最大20個）
• Memory storeは訂正イベントを優先して上書き保存し、運用で学んだコツを次回に効かせる
• Slack threadとAnthropic sessionを1:1で対応し、Firestoreに永続化。デプロイ跨ぎでも文脈とキャッシュを維持
• 失敗セッションの再実行はCloud Tasksでスケジューリングし、必要な文脈はFirestoreに保持
• BigQueryはmaximumBytesBilledで実課金の上限を設定し、超過時は無課金失敗＋次の手を案内
• 回答ログはSessions APIをdumpしてClaude Codeに分析させ、無駄なツール呼び出しや重い会話を特定して改善
• Slackの👍/👎を評価指標として収集し、👎時は訂正を促してmemoryへ反映。週次集計で品質と利用状況を可視化