6年間かけて木製の1000ピクセル表示器「Kilopixel」を自作した話。Webアプリで操作でき、誰でも描画可能。試行錯誤の末、木製キューブ型のピクセルを採用。CNCマシンで制御し、API経由で絵を表示。現在はユーザー投稿された絵を描画。YouTubeでストリーミング配信も。将来的には他の人への委託も検討中。

Claude CodeのようなAIコードアシスタントの登場により、著者は10年以上慣れ親しんだPythonから、TypeScript、Rust、Goといった型付き言語にシフトし、非流暢な言語でもプロジェクトをスムーズに進められるようになったと語っています。AIの補佐により、コンパイル時の安全性が高い型付き言語の方が、安全かつ迅速に開発を進められるようになったためです。Pythonの高速プロトタイピングという利点はAIが代替し、安全性の低さや遅さといった欠点が克服されたため、企業でのPython採用は減るだろうと予測しています。

C++26のリフレクションを使って、コンパイル時にクラスのUML図を生成する試み。`^^`演算子で型情報をメタ空間に「持ち上げ」、`[: :]`で元の空間に戻す。`std::define_static_string`でコンパイル時のstd::stringを文字列リテラル化。`std::meta::info`型で型と値を区別し、`std::meta::nonstatic_data_members_of`や`display_string_of`でメンバー情報を取得。`remove_ptr_cv_type_of`でポインタやconst/volatileを無視。

Cerebrasが、AIコード生成を高速化する2つのプラン「Cerebras Code Pro ($50/月)」と「Code Max ($200/月)」を発表しました。世界をリードするオープンウェイトのコーディングモデルQwen3-Coderを搭載し、最大2,000トークン/秒の速度と131kトークンのコンテキストウィンドウを実現。OpenAI互換のインターフェースにより、既存のIDEでシームレスに利用可能です。Proはインディー開発者向け、Maxはフルタイム開発者向けで、すぐに利用開始できます。

Hacker Newsで話題のこの記事は、人間が長期間かけて取り組むプロジェクトに焦点を当てています。科学実験、建築物など、明確な目標を持つプロジェクトに注目し、フェルマーの最終定理の証明、ノートルダム大聖堂、サグラダファミリア、長期的な研究（大気アーカイブ、心臓病研究）、LIGO重力波検出器、E.coli長期進化実験などが例として挙げられています。また、未来に残る可能性のあるオープンソースシステムや、10,000年持続する時計についても言及。これらのプロジェクトが、どのようにして実現し、将来に何を残すのかを探求しています。

ソフトウェア開発において「速さ」は軽視されがちだが、実は重要。速いソフトウェアは開発者の生産性を高め、ユーザー体験を劇的に向上させる。例えば、検索や決済の高速化は魔法のように感じる。速さはシンプルさの証であり、余計な機能を削ぎ落とすことで実現する。AI技術の進化により、LLM活用は劇的に早くなっているが、まだパフォーマンス最適化は始まったばかり。今後の最適化により、新たな能力やユースケースが生まれるだろう。

このアプリケーションはJavaScriptを必要としています。JavaScriptを有効にするか、リアルタイム通知、フィード、ウェブサービスをお試しください。地震イベントページアプリケーションは最新のブラウザをサポートしています。サポートされているブラウザを確認するか、リアルタイム通知、フィード、ウェブサービスをご利用ください。

ByteDanceのVSCodeフォーク「Trae IDE」に関する調査報告。VSCodeより6倍のリソースを消費し、テレメトリ設定をオフにしてもデータ送信が止まらない。詳細な使用状況やシステム情報がByteDanceのサーバーに送られ、コミュニティでは問題提起が検閲されている。プライバシーとセキュリティに問題があり、透明性とユーザーコントロールが欠如している。

Zig言語における「ランタイムリサイズ可能な構造体」の提案。コンパイル時にサイズが確定する構造体に対し、ランタイムでサイズが変わる要素を持つことを可能にするAPIを設計。現状のZigでは、可変長データを扱うには手動でメモリを管理する必要があり複雑。提案のAPIは、resizableな配列を持つ構造体を扱いやすくするもの。 GitHubで実装例を公開し、フィードバックを求めている。

2010年代の「モバイルファースト」ブームは、まるで現代の「AIファースト」のように、企業がアプリを必死にダウンロードさせようとしていました。その主な理由は、ユーザーのデータへのアクセスです。アプリは、ウェブサイトよりも深いレベルでデバイスに統合され、連絡先、位置情報、マイクへのアクセスなど、多くの情報収集を可能にします。利便性の裏には、プライバシーとコントロールの喪失というコストがあり、アプリをダウンロードする際は、そのリスクを考慮すべきだと筆者は主張しています。