開発ワークフロー
Git、GitHub、worktree、並列開発、安全なデリバリーフロー。
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MCP クライアントの HTTP 503・JSON-RPC error・isError をどう区別するか
Cakewalk の固定コミットと MCP 2026 仕様、Node.js の合成テスト 11 件から、エラーの階層、SSE の終了判定、互換性、安全な再試行条件を整理する。
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同じ銘柄が繰り返し選ばれると、戦略の勝率は信用できる？
同じ株が何度も選ばれると60%の勝率も意味が変わります。合成10件をPythonとSQLで検証し、3種類の分母、T+5確定、重複登録を解説。
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GitHub AI Scan は危険な Shell コードを2か所検出した。それでもチェックが成功した理由
公開テスト PR の Bash リスク2件を AI Scan が指摘した一方、Actions は Success。81秒の観測、CodeQL と Ruleset によるマージ制御、利用条件と課金を検証。
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コアコードを平文でGitHubに預けない理由：Win/Macの私設Git、暗号化クラウドバックアップとモバイル開発の壁
価値ある商用ソースをGitHub Privateに平文で置かない理由。Win/MacローカルGit、Cryptomatorの暗号化バックアップ、暗号化Git pushの制約とスマホからのAI開発を振り返る。
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80点の株式シグナルは比較できる？シンプソンのパラドックスと確率校正
異なるスクリーナーの80点は同じ確率ではありません。80件の合成データ、Wilson区間、時系列リークを使ってスコア比較と確率校正の境界を解説。
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AI SSHクライアントは安全か？HatobaのE2EE・モデルへのデータ送信・コマンド承認をソースコードから読む
AI SSHアシスタントは端末ログや認証情報をどこへ送るのか。Hatoba v0.3.0のソースを確認し、E2EE同期、D1のメタデータ、承認ルール、独立した6件の暗号モデル検証を整理します。
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Claude Codeの暴走を止める：laya-guard（正則＋322Mローカルモデル）のPreToolUseインターセプト実測と3種の回避再現
laya-guard ローカル AI agent コマンドガードを実測：12 本の正則プレフィルタ＋322M オンデバイスモデルの二層機構、3 件の歴史的回避の再現、30 件の eval、1.5–2.1s のレイテンシ実測、npm deploy の誤検知を分析し、客観的な導入判断材料を提示。
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pnpm 12.11 で npm 依存パッケージが Agent Skills を提供可能に：一度承認した後、アップグレード時に何を確認すべきか？
pnpm 12.11.0 の Agent Skills における権限モデルと、依存パッケージのアップグレード時に確認すべき点を解説します。独立した Node.js の合成実験で検証した内容と、実際のプロジェクトでのメンテナンス上の提案を紹介します。
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Diffleのテキストアンカー：Coding Agentがコードを書き換えた後、レビューコメントはどこへ行くのか
Diffle 0.2.4の固定ソースとNode.jsの独立した合成テスト4件から、Git差分コメントの再配置、重複コードの曖昧さ、Pending Reviewの境界を考える。
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Coding Agentは前回の修正を覚えればTokenを節約できるのか？Singularityの検索ロジックを調べた
Singularityの固定コミットを読み、Node.jsによる5件の独立した合成テストで誤検索と古いパスの限界、Token削減主張を検証する。
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52週高値と出来高を組み合わせると、調べる銘柄をどこまで減らせるか
架空の6銘柄を6→4→2に絞る再現可能な例と、実際のスクリーナーでの操作ミスから、52週高値・出来高・RVOLの役割と限界を整理する。
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OpenQodex 0.11.0 を検証：AI レビュー未完了でも Git push が通るのはなぜか
OpenQodex 0.11.0 の ShellCheck と Git pre-push を実測し、レビュー incomplete 時の fail-open 挙動を固定版ソースから調べた。
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Claude Code の長いテストログを圧縮すると、エラーはどこまで残る？Context Diet の境界を検証
Context Diet v0.3.0 のソースコードと Node.js の合成テストから、エラー優先のログ要約、原文への戻り方、文字数予算と capture の副作用を検討する。
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Astro check が TypeScript 7 で失敗したら：型チェックを消さずに依存関係を直す
TypeScript 7 への更新で Astro check が失敗する背景と、チェックを維持したまま TypeScript 6・Dependabot・CI を修復した実例。Node.js の限定的な再現テストも紹介。
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量的研究データを長期保存するには？PostgreSQL PITRとR2アーカイブの設計判断
PostgreSQL PITR、TOAST/MVCC、R2の不変アーカイブと検証、lease fencing、時点指定データの訂正を比較し、実際に未検証の領域まで明確にする。
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量化因子は本当に効いている？Bucket Spread と Rank IC で多期間検証
5日後に効く因子が1日後や3日後にも効くとは限りません。公開ETFデータで Bucket Spread、Rank IC、複数ホライズン、サンプリング感度、因子冗長性を検証します。
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PanelAlpha Engine 実測：AI は VPS を管理し GitHub Self-hosted Runner を置き換えられるか
独立した Ubuntu VPS 上で PanelAlpha Engine v2.1.1 を検証し、AI Hosting Control Plane と GitHub Self-hosted Runner の役割を比較する実験記録。
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多因子モデルを安全にリウェイトするには？Regime・Shadow・Weight Driftを比較した
因子の検証に通ったからといって、直近ウィンドウの推定値をそのまま本番ウェイトにしてよいとは限らない。再現可能な regime-switching 実験で Immediate、Delta Cap、Shadow-first を比較し、誤った promotion、turnover、adaptation lag のトレードオフを確認した。
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Coding Agentのモデルはどう選ぶ？SelfBenchで9つの実リポジトリを比較した
公開Coding Agentランキングだけでは自分のコードベースに合うモデルは決めにくい。SelfBenchの9リポジトリを分析し、順位変動、コスト、小標本の不確実性、hidden testの品質まで確認しました。
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ChatGPT Web + GitHub + Self-hosted Runner：どの端末からでも開発し、GitHubから統一デプロイする
開発を1台のPCから切り離し、GitHubにコードとレビュー状態を残し、Self-hosted Runnerでbuild/deploy、Codexやbrowserでcloud作業、SSHは深い調査と緊急対応に残す構成を整理します。
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AI生成テストは信頼できる？Mutation TestingでCoding Agentのテスト品質を確かめる
Coding Agentが書いたテストは全件成功、Coverageも100%。それでも境界値のバグは見逃せます。第一者のMutation Testing A/B実験で、survivorが何を教えるのかと実行コストを検証しました。
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AI Agent Orchestration とは何か：Multi-Agent で本当に難しいのは共有状態と Handoff
Codex、Claude Code、その他の Agent が同時に動き始めると、単なる task routing だけでは足りません。ownership、handoff、receipt、capability boundary、replay 可能な状態管理を第一方実験と一緒に整理します。
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CLAUDE.md が長くなりすぎたら：AGENTS.md・Skills・CI の境界を見直す
760 行まで膨らんだ CLAUDE.md の実例をもとに、AGENTS.md、Skills、CI へ責務を分けた後の変化を再計測し、長期運用しやすい Agent 指示設計を整理します。
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公開 GitHub リポジトリを自分の Private リポジトリへ完全ミラーする方法
git clone --mirror、git push --mirror、GitHub CLI を使って公開リポジトリを Private に保存し、増分同期、Git LFS、検証、mirror 特有の上書きリスクまで整理します。
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Codex の新モデルが表示されないとき：公式 Model Catalog と Sub2API を同期する
Codex の新モデルが Desktop / CLI に出ないときに、公式 models.json、ローカル catalog、minimal_client_version、Sub2API の許可リストとモデル透過を順番に確認する方法です。
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Claude Code のソース流出から学べること：System Prompt、権限分離、Memory 設計
Claude Code の公開パッケージ事故をきっかけに、AI コーディング製品で重要な system prompt、権限境界、memory、context、harness engineering の考え方を整理します。
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OBS で画面の一部を拡大する：チュートリアル動画向けマウス追従ズーム
OBS でソフトウェア操作やチュートリアル動画を録画するときに、マウス周辺を自然に拡大して追従させる方法と、Python / Lua 版の選び方を整理します。
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新しい Codex は何が変わったのか：なぜ今は開発環境に近いのか
初期のクラウド型コードエージェントから、Skills、Plugins、Automations、worktree を含む開発ワークフロー基盤へ。現在の Codex の変化を整理します。
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Git Worktree で並行開発する方法：作業を混ぜない基本フロー
バグ修正と新機能開発を同時に進めるなら、Git worktree でブランチごとに独立した作業ディレクトリを持つと、ビルド・実行・マージの混線を大きく減らせます。