subm @submoodle

【速報】 技術書をClaude Code Skillに変換するツールが出てた😳 これは見逃したらダメなやつ。 今まで： 「本を読んで、自分で要点を覚える」 これから： 「本の概念、workflow、patternsをSkillとしてClaudeに渡す」 この発想が普通にヤバい。 ・technical bookを入れる ・key conceptsを抽出する ・workflowを整理する ・patternsを再利用可能なAI skillsに変える つまり、 「静的な知識」から 「Claudeが実際に使える手順」へ変換するってこと。 しかも重要なのがここ👇 本って読んだだけだと忘れるじゃん？ でもSkill化すると、Claudeが作業中にその知識を呼び出せる。 もう 「読んだけど使えない」は普通に損すぎる。 これは小手先の要約ツールじゃない。 知識をAIの作業手順に変えるための仕組み。 Claude Skillsをどう作るかを先に理解すると、このBook to Skillの価値がかなり見えやすくなる。 この下の記事を読むと理解が一気に深まる。マジでおすすめ👇😻

Claude Code Studio @ClaudeCode_love

4 months ago

x.com/i/article/2044…

18 323 3K 3.7M 9K

GOOGLE LAYOFFS 🚨 JUST CUT ITS TOP CYBERSECURITY TEAM FOR "GROWTH AREAS" - Business Insider GTIG and Mandiant ($5.4B acquisition, 2022) lost staff this week. Cut analysts include veterans of Log4Shell, SolarWinds, and Ukraine cyber defense. Employees have taken to LinkedIn.

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

Anthropicが、サイバー攻撃でのAIの悪用を1年分にわたって分析し、「攻撃者の危険度は技術力の高さや使う手法の数だけでは測りにくくなった」とする報告を公表しました。Claudeの不正利用で凍結した832アカウントを、攻撃手法の分類体系であるMITREのATT&CKにマッピングしたもので、中リスク以上とされる攻撃者の割合は調査の前半から後半で33%から56%へ約1.7倍に増えています。 AIが高度な作業まで肩代わりするため手法の数や技術力だけでは危険度を見極めにくく、分かれ目はAIに攻撃の各段階を順につなげて自律実行させる周辺の作り込み（scaffolding）にあるとしています。 Anthropicは、危険度の採点を目的に、AIがどれだけ攻撃を後押ししたかを測る独自の指標「ARiES」を新設。さらに、自律的に攻撃を組み立てる動きを捉えられるようATT&CK自体の拡張をMITREと協議しているとしています。 手口の数や技術力で攻撃者を格付けする発想がAIエージェントの時代には通用しなくなりつつあることを1年分の実データで裏づけた報告になっています。 【要点の整理】 ・AIの用途で最も多いのはマルウェア開発で、832アカウント中560が利用。難読化やローカル端末からのデータ収集、防御の無効化が続き、AIは主に攻撃の準備段階で使われている ・侵入後に内部を渡り歩く横展開にAIを使う例は少数だが、横展開を任せた54アカウントの平均リスクは56.4と全体平均46.8を約10ポイント上回り、高リスクを示す最も強い指標 ・攻撃者の技術力、使う手法の数（中央値16）、利用インターフェースは、いずれも危険度との相関が弱く、80%がエージェント型のコーディングツールClaude Codeを使うなど、従来の見分け方が通用しにくくなっている ・Anthropicが新設したリスク指標ARiESは、脅威・脆弱性・影響の3軸を掛け算でなく足し算で合成する設計。1つの要素がゼロでも全体がゼロにならず、被害が未確認でもAIが攻撃能力を与えた事実をスコアに残せる ・最大スコア100を記録した2025年11月公表の国家関与とされるスパイ活動（GTG-1002）も、使った手法の数だけ見れば中リスク級。だが侵入テスト用のKali Linux上でClaude Codeを動かし、オープンソースの侵入テストツールをAIから直接呼べる形で統合して、偵察・脆弱性の悪用・認証情報の窃取・横展開までAIに自律実行させ、人間が指示したのは最終的なデータ持ち出しなど要所のみだったとされる ・攻撃の各段階を自律的に統制する動きやリアルタイムの判断には現行のATT&CKに対応するIDが無く、AnthropicはMITREと枠組みの拡張を協議中 詳細は以下を参照： red.anthropic.com/2026/attack-na…

PC98っぽい画像を生成できるプロンプトを作ってみた。 どこにニーズがあるかはわからん。たぶんおじさん向けだ！！

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

リクルート新人研修で実際に使われた資料で、LLMの基礎原理から構築・活用の全体像まで、遊び要素を交えながらハンズオンで深く理解できる「LLMことはじめ」の決定版。理論と実践がバランスよく詰まっています。 ・LLMの基礎と仕組み：Tokenizer、Transformer、Auto-regressive生成、Scaling Laws、Pre-training / Instruction Tuning / Alignmentの流れをわかりやすく ・実践的な活用Tips：Promptingの勘所、Few-shotの創発性、Structured Output、温度・Top-k/Top-pなどの生成パラメータ調整、LLM-as-a-Judgeによる評価方法 ・ハンズオンで即試せるRAG構築：Closed LLMを使った簡易RAG（ドキュメント準備→ベクトル化→Retrieval→回答生成）のステップと、Open/Closedモデルの選び分け 新人研修向けに「飽きさせない・置いてけぼり防止・達成感」を徹底的に意識した構成で、俳句大会などの遊びから本格Deep Diveまでスムーズにつながり、理論だけじゃない「つくって使って実感」できる実践度が高いところ。 LLMを「ブラックボックス」から「自分の武器」に変えられるはず。 speakerdeck.com/recruitenginee…

物理ペネトレーションテストの実態 社内侵入から初期侵害まで解説 qiita.com/amu-kuroneko/i… #Qiita @_kuroneko_jpより

NTTが公開した「生成モデルの基礎と応用」の資料が有益すぎる。 深層生成モデル、言語モデルまで、最先端の生成AIの全体像を網羅する圧巻のボリューム。休日のまとまった時間を使って、AIの基礎をがっつりインプットしたい人に超おすすめの決定版。 こちら👉 speakerdeck.com/takahashihiros…

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

九州大学がデータサイエンスの講義資料を無料公開してる。 データとデータ分析 クラスタリングと異常検出 主成分分析 予測と回帰分析 確率と確率分布 データ収集とバイアス 人工知能入門 画像処理基礎 パターン認識 データサイエンスを学びたい人は必見。 mdsc.kyushu-u.ac.jp/lectures

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

東大計数工学科の講義として無償公開されている「AWSによるクラウド入門」が有益。 クラウドとは何かという原理原則から始まり、EC2の立ち上げ、ディープラーニング環境の構築、Webサービスの仕組み、サーバーレスまでを網羅。 こちら👉 tomomano.gitlab.io/intro-aws/#_

【徹底解説】セキュリティスペシャリストが教える、セキュアプログラミングの教科書 qiita.com/miruky/items/6… #Qiita @miruky_techより

Kerasの開発者が 自著『Deep Learning with Python（第3版）』を 全文無料で公開。 累計12万部、数百万DLされた書籍。 日本語版の書籍は5,000円するけど Web版なら0円で読める。 ・Transformerの仕組み ・GPT風のLLMをゼロから自作 ・拡散モデルで画像生成 ・Keras/PyTorch/TensorFlow/JAXすべて対応 英語が読めない人は ChatGPTやChromeで翻訳しながら読めばOK。 DL学びたい人はブクマ推奨🤝 deeplearningwithpython.io

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

これ、さすがにAnthropicやりすぎじゃない？笑 Claudeを作ってるAnthropicが「公式AIアカデミー」を 完全無料で公開したんだけど、内容が本当にえぐい AIの超基礎からClaude APIでのアプリ開発 MCPサーバーの構築まで全部タダで学べるの 何十万もするAIスクールとか Brain・Tips・noteの有料コンテンツ買ってた人 正直これで足りちゃうかも？ しかもコース修了するとAnthropic公式の認定証がもらえて LinkedInや職務経歴書にも載せられる正式な資格なの クレカ登録すら不要で0円で取れるのが本当にやばくない？ ChatGPTとGeminiしか触ったことない人、 そろそろ本気でやばいかもしれない AnthropicのARR（年換算の収益）はすでに2兆円規模を超えてて OpenAIとの差もどんどん縮まってる。 OpenAI使ってる企業の約8割がAnthropicも併用してる時代になってきてるから Claudeを使いこなせるかどうかって、これからめちゃくちゃ差がつくと思う。 無料で学べるうちに絶対見ておいて。 URLはリプ欄に貼っておくね↓

JPCERT/CCのトレーニングコンテンツは実務で即使える良教材。AD環境のログ分析スキルはインシデント対応の基礎。LogonTracerとの組み合わせで平時の訓練に最適 blogs.jpcert.or.jp/ja/2026/02/win…

Gartnerは、ランサムウェア攻撃への対策として国内企業が取るべき4つのアクションを発表しました。 gartner.co.jp/ja/newsroom/pr… まずはこれくらいは頭に入れておけって感じかな。

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

今度はサイバーセキュリティエリアが即死の危機かもしれません。 Anthropicが「Claude Code Security」を発表しました。 ついに市場の警戒感はサイバーセキュリティ・セクターへと波及しました。 これまでデジタル時代の守護神として地位を築いてきたクラウドストライクやZスケイラーといった有力企業ですが、AIが自律的に脆弱性を特定し修正まで行うという破壊的な技術の登場により、その優位性が崩れる可能性を疑われています。既存の防衛手法が根底から覆される可能性を恐れ、株価の売り圧力として顕著に表れています。 エンドポイントセキュリティ最大手のCrowdStrikeは7.56%下落、アイデンティティ管理を主導するOktaは9.2%、クラウドネットワーク防衛Cloudflareは8.09%下落、Sailpointが9.1%、Zscalerが3.5%、それぞれ下落しています。

Daisuke Suzuki @SuzukiDicek

6 months ago

SaaS is deadと十把一絡げにするのは横暴だとは思いますが、やはりあったら良いな程度のSaaSは、生成AIやAgentic AIで即死するのは間違いないでしょう。

0 4 57 158K 24

海外で大バズりしている「Claude Codeの能力を10倍にする CLAUDE. md」 AnthropicのClaude Code開発者が実際に使っているベストプラクティスを構造化したファイル。 Workflow / Subagent / 自己改善ループ / 検証 / 自律バグ修正まで網羅。 AIで毎日開発する人は、これ入れるだけで生産性かなり変わります。参考になれば幸いです。 これをコピーすればOK🔻 ## Workflow Orchestration ### 1. Plan Node Default - Enter plan mode for ANY non-trivial task (3+ steps or architectural decisions) - If something goes sideways, STOP and re-plan immediately – don't keep pushing - Use plan mode for verification steps, not just building - Write detailed specs upfront to reduce ambiguity ### 2. Subagent Strategy - Use subagents liberally to keep main context window clean - Offload research, exploration, and parallel analysis to subagents - For complex problems, throw more compute at it via subagents - One task per subagent for focused execution ### 3. Self-Improvement Loop - After ANY correction from the user: update `tasks/lessons.md` with the pattern - Write rules for yourself that prevent the same mistake - Ruthlessly iterate on these lessons until mistake rate drops - Review lessons at session start for relevant project ### 4. Verification Before Done - Never mark a task complete without proving it works - Diff behavior between main and your changes when relevant - Ask yourself: "Would a staff engineer approve this?" - Run tests, check logs, demonstrate correctness ### 5. Demand Elegance (Balanced) - For non-trivial changes: pause and ask "is there a more elegant way?" - If a fix feels hacky: "Knowing everything I know now, implement the elegant solution" - Skip this for simple, obvious fixes – don't over-engineer - Challenge your own work before presenting it ### 6. Autonomous Bug Fixing - When given a bug report: just fix it. Don't ask for hand-holding - Point at logs, errors, failing tests – then resolve them - Zero context switching required from the user - Go fix failing CI tests without being told how ## Task Management 1. **Plan First**: Write plan to `tasks/todo.md` with checkable items 2. **Verify Plan**: Check in before starting implementation 3. **Track Progress**: Mark items complete as you go 4. **Explain Changes**: High-level summary at each step 5. **Document Results**: Add review section to `tasks/todo.md` 6. **Capture Lessons**: Update `tasks/lessons.md` after corrections ## Core Principles - **Simplicity First**: Make every change as simple as possible. Impact minimal code. - **No Laziness**: Find root causes. No temporary fixes. Senior developer standards. - **Minimal Impact**: Changes should only touch what's necessary. Avoid introducing bugs.

Srishti @srishticodes

6 months ago

This 𝗖𝗟𝗔𝗨𝗗𝗘.𝗺𝗱 file will make you 10x engineer 👇 It combines all the best practices shared by Claude Code creator: Boris Cherny (creator of Claude Code at Anthropic) shared on X internal best practices and workflows he and his team actually use with Claude Code daily.

306 1K 12K 2.7M 28K

【AI悪用・脅威インテリジェンス】技術力の低い攻撃者が商用AIを駆使し、55カ国600台超のFortiGateを侵害 Amazon脅威インテリジェンスは、ロシア語話者の金銭目的の攻撃者が複数の商用生成AIサービスを活用し、2026年1月から2月にかけて大規模なFortiGate侵害キャンペーンを実行したことを報告した。脆弱性の悪用ではなく、インターネットに露出した管理ポートと単要素認証の弱い認証情報という基本的なセキュリティギャップを突いた攻撃である。 注目すべきは攻撃者の技術力の低さである。本来なら大規模チームが必要な作業を、AIによる攻撃計画の自動生成、偵察ツールの開発、認証情報抽出スクリプトの作成などで補い、一人または少人数で実現した。しかし堅牢な環境に遭遇すると攻略を諦めて次の標的へ移動しており、AIは「効率と規模」の拡大に寄与するものの、高度な技術力を代替するものではないことが判明した。 防御策として、管理インターフェースのインターネット非公開化、多要素認証の導入、認証情報の使い回し禁止、バックアップ基盤の分離が推奨される。AIが攻撃の民主化を加速させる中、基本的なセキュリティ対策の徹底こそが最も有効な対抗手段となる。 aws.amazon.com/jp/blogs/secur…

Googleがやばい学習サイト出してた... ㅤ 3,000コース全部無料。 ㅤ 例えば👇 ・Geminiで画像→スプレッドシート変換 ・NotebookLMで競合分析 ・Gemini×自動化スクリプト ・Google Workspace AI活用 ・機械学習入門 ・TensorFlow実践 ㅤ 10分で学べるAI動画は57本。 証明書も全部無料。LinkedIn共有可。 ㅤ 流石にこれは知らないと損してると思う👇🧵

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

メチャクチャ良記事だった。 生成AIに頼ることで失われるもの - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート blog.statsbeginner.net/entry/2026/02/…

中国政府系とみられるハッカー集団が、Dell製品の重大欠陥を悪用するゼロデイ攻撃を2024年半ばから継続していたことが判明した。仮想基盤の中枢を狙い、長期潜伏を図る高度な手口が確認されている。被害は拡大する恐れがある。 MandiantとGoogle Threat Intelligence Groupは、UNC6201がDell RecoverPoint for Virtual Machinesのハードコード認証情報の欠陥CVE-2026-22769を悪用していたと明らかにした。6.0.3.1 HF1未満のバージョンが影響を受け、認証不要でOSへ不正アクセスしroot権限で永続化される恐れがある。侵入後は新型バックドアGrimboltを展開。C#で書かれ、新たなビルド技術により解析耐性を高めたもので、従来のBrickstormから2025年9月に切り替えられた。さらにVMware ESXi上で一時的な仮想ネットワークポート「Ghost NIC」を作成し、内部やSaaS環境へ横展開する前例のない手法も確認された。UNC6201はIvantiのゼロデイを悪用したUNC5221やSilk Typhoonとの重複も指摘される。Dellは速やかな更新を求めている。 bleepingcomputer.com/news/security/…