#この正体にピンときたら映画好き# 『キッズ・リターン』（1997） カツアゲされる高校生役（宮藤官九郎、菊川浩二） 北野武監督も俳優として出演したクドカンに「全然気づかなかった」と苦笑していた。 そして、クドカンの隣は空耳アワー、ナゲット割ってとうちゃんこと菊川浩二氏。 #キッズ・リターン　##宮藤官九郎　##菊川浩二# #北野武#

このあと12時から #mychannel# にて誕生日を記念した生配信がいよいよスタート🎂 皆さんもうゲストの正体に気づきましたか？🤔 お昼休憩中の皆さん、学生の皆さん、ご覧になれる方はぜひ見てください😁

🔄Loop Engineeringとはなにか？ もう「AIにプロンプトを打つ」作業は終わりにしませんか？これからは、エージェントを自律的に回す仕組みそのものを設計する時代です。AIコーディングのパラダイムシフトの正体に迫ります。 💡 1. プロンプトからシステム設計への転換 従来のAIコーディング（AI-assisted Coding）は、人間がループの「中心」にいました。 👨‍💻 これまでのアプローチ: 人間がコンテキストを考え、プロンプトを打ち、AIの出力を読み、手元でテストを実行し、エラーが出たら再度プロンプトを打つ。AIは「高機能な関数」や「道具」であり、制御の主体は常に人間です。 🔄 ループエンジニアリング: 人間はループの「外側」に出て、システム全体のデザイナー（作者）になります。仕事の検知、AIへのコンテキスト注入、出力の自動テスト、進捗の記録、次のステップの判断という一連のライフサイクルを小さなプログラムに実行させます。 ここで重要なのは、AIモデルがシステムにおける「サブルーチン（部品）」へと降格し、代わりに環境（テストスイートやリポジトリの状態）からのフィードバックをループ処理する構造へ進化したという点です。 ⚙️ 2. ループを駆動する5つのコアコンポーネント＋1つの記憶 抽象的な概念を動くシステムに落とし込むため、ループは以下のコンポーネントに分解されて設計されます。 ① ⚡ 自動化（Automations） ループの心臓部であり、発火トリガーと停止条件を定義します。 ツール（Claude CodeやCodexなど）では、単に定期実行する /loop だけでなく、明確な終了条件（例：「すべてのテストがパスするまで」）を満たすまでAIを回し続ける /goal コマンドなどがこれに該当します。条件が達成されるか、ハードストップ（予算や上限回数）に達するまで回り続けます。 ② 🌳 ワークツリー（Worktrees） 複数のAIエージェントが並列で動く場合、同じディレクトリで作業するとファイルの衝突（コンフリクト）が発生します。これを防ぐため、Gitの worktree 機能を使い、エージェントごとに独立した作業ディレクトリとブランチを隔離して自動生成します。機械的な衝突を回避し、並列性を担保する基盤です。 ③ 🧠 スキル（Skills） リポジトリのルールやコンテキストをカプセル化したものです。 通常、AIは実行ごとに前回の文脈を忘れますが、SKILL.md のようなファイルに「このプロジェクトのビルド手順」「命名規則」「過去の障害から得た注意点」を明文化しておくことで、AIは毎実行時にそれを読み込み、プロジェクト固有のシニアエンジニアのような振る舞いを固定化できます。 ④ 🔌 プラグイン／コネクタ（Connectors） filesystem（ローカルファイル）しか見えないAIを、本物の開発環境につなぐ架け橋です。 Model Context Protocol（MCP）などをベースに、GitHub（PR作成やIssue取得）、Linear/Jira（チケット更新）、Slack（人間への通知）、Sentry（エラーログの取得）と接続します。これにより、AIが「修正案を出す」だけでなく「Issueを読んで、コードを直し、PRを送り、Slackに報告する」というエンドツーエンドの行動が可能になります。 ⑤ 🤖 サブエージェント（Sub-agents） 役割を分担された独立したAIインスタンスです。「コードを書く役割（Maker）」と「コードを検証・レビューする役割（Checker）」を完全に分離します。 ➕ 💾 記憶：状態ファイル（State File） 地味ですが、ループの成否を分ける最も重要な要素です。STATE.md やJSONファイル、あるいは外部のチケット管理システムに「現在どのブランチが進行中で、何が完了し、次に何をすべきか」を永続化します。「エージェントは忘れるが、リポジトリは忘れない」という原則に従い、昨日の続きを今日のループが再開できるようにします。 🕰️ 3. なぜ「ただのcron（定期実行）」ではないのか？ 懐疑派から「1975年に発明されたcronジョブのリブランド（名前の付け替え）に過ぎないのではないか」という指摘があります。これは半分正解で、半分は間違いです。 スケジュールやトリガーのレイヤーは確かにcronそのものです。しかし、従来のcronは「固定されたスクリプトを機械的に実行するだけ」でした。 ループエンジニアリングが異なるのは、ループの真ん中に「状況を動的に判断する意思決定者（LLM）」がいる点です。 テストが落ちたとき、どのファイルをどう修正すべきか、コンテキストをどう組み立て直すかという分岐は、ハードコードされた if/else ではなく、AIの推論によって動的に決定されます。工学的な面白さは、この「崖から落ちるかもしれない不確実な意思決定者」の周りを、いかに硬牢な自動テストやガードレールで固めるかというシステムデザインにあります。 ⚠️ 4. コストと運用リスクの現実 熱狂的な議論で無視されがちなのが、経済性とセキュリティの現実です。 💸 膨大なトークン消費（コスト） コード生成自体は安価になりましたが、ループを回すと「コンテキストの再読み込み」「リトライの繰り返し」「探索パターンの実行」により、トークン消費量が爆発的に増加します。 実際に、米Uberではエンジニア1人あたり月1,500ドルの上限を設けたにもかかわらず、年間のAI予算をわずか4ヶ月で使い切った事例があります。「最大反復回数」「金額上限」「進捗ゼロ検知による強制終了」の3つのガードレール（ハードストップ）の設計が不可欠です。 🛡️ 攻撃面の拡大（セキュリティ） 無人で動くループは、無人で動く攻撃面（アタックサフェース）になります。AIコーディングツールに起因するCVE（脆弱性）が多数確認されており、コマンドインジェクションやSSRF、XSSのリスクがあります。また、外部から取り込んだ「スキル」の説明文がプロンプトインジェクションの経路になり、デバッグログ経由で認証情報（資格情報）が漏洩するケースも監査で報告されています。 🧩 理解の負債（Comprehension Debt） AIが高速でコードを書き、テストが通ってマージされ続けると、リポジトリ内のコードベースと「人間の理解度」の距離がどんどん離れていきます。これを「理解の負債」と呼びます。最も高くつくのはトークンの請求書ではなく、「チームの誰も読んだことがなく、構造を理解していないシステム」をある日突然人間がデバッグしなければならなくなるコストです。 🛠️ 5. 実践：4条件テストと最小実用ループ（MVL）の構築 ループエンジニアリングを実務に導入する際は、厳格な仕分けとステップが必要です。 📋 導入のための4条件テスト 1. タスクが繰り返されるか？（週1回未満なら、手動プロンプトや使い捨てスクリプトの方が早い） 2. 検証が完全に自動化されているか？（テスト、型チェック、Linter、ビルドが悪い出力を100%機械的に弾けるか。これがないと人間がレビューの椅子に縛り付けられる） 3. トークン予算が無駄を吸収できるか？（従量課金で予算に余裕がない場合は無謀） 4. エージェントが環境を操作する道具を持っているか？（ログ確認や再現環境など） 🚀 最小実用ループ（MVL）から始める手順 最初から複雑なマルチエージェントを組むとシステムは確実に崩壊します。以下の順番でボトムアップに構築します。 1. 手動実行の確実化: 1回の手動プロンプトと環境操作で、タスクが完全に完了することを確認する。 2. スキルの文書化: その際のコンテキストや制約を SKILL.md にまとめる。 3. ループのラップとゲート配置: AIが書いたものを自動テスト（ゲート）にかけ、失敗したらAIに戻すという1サイクルを組む。 4. スケジューリング: 最後にそれをcronやイベントトリガーで自動化する。 🎯 レバレッジの支点は「コードを書くこと」から「コードを書く仕組みを定義し、検証すること」へ移動しました。人間は、AIが自分の宿題を甘く採点しないよう、冷徹な「検証ゲート」を設計するエンジニアであり続ける必要があります。

ちなみにTeaserだけ見て、フル見なくても全体像がわかったと思ってる方、、、 この曲の正体は後半に詰まってるので最後までフルで聞いた方がいいと思います🔥

「真犯人フラグ」第14話🚩 ご覧になって頂いたみなさま、ありがとうございました！ あんな怖い陽香を見た後にこの微笑みを見ても、なんとも言えない気持ちになりますが...😅💦 徐々に陽香の正体が明らかになってきておりますので、来週もお見逃しなく！！🙇‍♂️ #真犯人フラグ# @shinfla_ntv

【死すら救いにならない――】 『オイクメネ』 本作は、そにどり氏によって2021年に制作された、超高難易度の探索脱出フリーホラーゲームです。 ゲーム実況動画などでも「死んでも終われない絶望ホラーゲーム」として大きな話題を呼びました。 ------------------------------- ■物語のあらすじ 世間では、ある恐ろしい都市伝説が囁かれていました。 それは「怪異が集まる、決して近づいてはいけない奇妙な一軒家がある」というもの。 多くの人はただの怪談として聞き流していましたが、主人公の少女「春（はる）」にとっては他人事ではありませんでした。 なぜなら、彼女の弟である「直音（なおと）」が、その噂の家に足を踏み入れたきり、行方不明になってしまったからです。 春は弟を連れ戻すため、意を決して不気味な館へと足を踏み入れます。 しかし、館の中は常識が一切通じない異常な空間でした。 暗闇に包まれた廊下、思考を狂わせる無数の不可解な仕掛け、そして春の命を狙って執拗に追いかけてくる「ナイフを持った男」や数々の怪異たちが彼女を待ち受けていました。 恐怖と戦いながら探索を続ける春ですが、ついに力尽きてしまいます。 しかし、すべてが終わったと思った瞬間、春は館の中のベッドの上で再び目を覚まします。 傷は消え、死んだはずの自分がなぜか生きている。 しかし、それは救いではありませんでした。目覚めた世界は、死ぬ前とは建物の構造や謎解きの答えが微妙に変化した「別の世界」だったのです。 死ぬことすら許されず、終わりのない探索へと引き戻される春。 この館の正体は何なのか、なぜ世界は変わり続けるのか、そして弟の直音はどこに囚われているのか。 この悪夢のループを彷徨いながら、館に隠された真実へと迫っていきます。 ------------------------------- ■ゲームの特徴 1. 死が「ゲームオーバー」ではないシステム ・一般的なゲームと異なり、敵に倒されてもタイトル画面に戻りません。 ・体力がゼロになると、館のベッドなどで何事もなかったかのように目覚めます。 ・死ぬたびに「部屋の間取り」「仕掛けの答え」「アイテムの配置」が変化します。死のループそのものがゲームの核となっています。 2. 「メモ帳」が必須の超高難易度パズル ・本作の謎解きは、近年のホラーゲームの中でもトップクラスに難解です。 ・複雑な暗号、館の構造の変化、仕掛けの法則性を自分で紙に書き写しながら進める必要があります。 ・ヒントも一筋縄ではいかないため、自力で解き明かした時の快感は格別です。 3. ドット絵だからこそ引き立つ精神的恐怖 ・派手な3Dグラフィックではなく、レトロなドット絵（RPGツクール製）で表現されています。 ・ビックリさせるジャンプスケアは控えめですが、静けさや不気味なBGM、ドット絵の粗さがかえって「見えない恐怖」を膨らませます。 4. 考察を生む、完成されたシナリオ ・ただ怖いだけでなく、物語としての評価が非常に高い作品です。 ・プレイヤーの行動や謎解きの達成度によって、結末が分岐します。 ・なぜこの館が存在するのか、なぜ弟は消えたのか、すべての謎が繋がった時に明かされる真実には強い切なさと衝撃があります。 ------------------------------- ■配信プラットフォーム ・ふりーむ！（DL版） ------------------------------- #ホラゲー# #ホラーゲーム# #鬱ゲー#