今日は四谷と高田馬場でストリート対話を行いました！ 高田馬場では若者がシール投票に参加してくれて、選んだ政策は「賃上げ」！ 家賃は高いし安い給料ではやってけないと。 働いても生活が苦しいのは若者のせいではありません！労働者が生み出している富が回って来ないからです。 #日本共産党#

高市首相の印象を聞いてみた！たむともストリート対話 in北千住 @YouTubeより 高市政権の支持率が下降気味，というので、このテーマにしたのですが、高校生を中心に若い世代のなかに「頑張ってる」というイメージが、まだまだあるという現実がわかって良かった、これが今回のストリート対話の一番の収穫だと思っています。 現実の生活は，物価高、学費値上げ、家賃値上げでほんとに苦しい。 この現実を変える展望をもっとあダイナミックに語っていきたいですね。 国会で起きていることは、なかなか目にも耳にも入りにくい現状を、ストリート対話の動画から、たむともラジオの視聴にまで繋げていけたら、と思います。 今回、知ってる、見たことある、といあ反応があったことも収穫ですね。ストリート対話を始めて半年、少しずつストリート対話を通じて、認知度を上げている手ごたえ、嬉しいです。

26.6.9 相武台前宣伝 「嫌な政治が続いていますね…共産党応援してます！」 などたくさんの激励をいただきました✨ 頑張ります！ 夜は小田急相模原駅でストリート対話。最近は特に世界で起きている戦争に心を痛めている声、平和を望む声が大きいと感じます。 #さかたなな# #日本共産党# #相模原市南区#

#淵野辺公園# にて こどもセンターはあるけど、駐車場が無いから雨の日に気軽に行かれない。 （2歳児の保護者） どうせ、何を言っても実現しないから政治に期待してない。 との言葉も。 重く受け止め、市民の声が届く政治をすすめたいと思う対話でした。 #日本共産党# #ストリート対話# #上野たつや#

「街角トーク〜対話フェス6/20への道」 昨日6/14は 荻窪駅北口と阿佐ヶ谷南口で！ 荻窪 ささやくような声で喋ってくれた女性 「通りがかって立ち寄ってみました。 10年分の声を出したので明日からまた静かにします」 →面白い。もっとみんなに聞かせたい。 「私の奥さんが介護ヘルパー。国や都の支援は冷たいが杉並区は心強い支援をしてくれてる」 →いいぞ杉並区！国も都も後に続けー！ 「三鷹から荻窪の図書館利用している。杉並の図書館、いいですね！」 →嬉しい！どんどん使ってください！ってどんな立場だオレは。 「荻窪のアンサンブルって施設を返してくれーー 前区長が気まぐれにタワー駅ビルを建てようとしたことに巻き込まれた。 タワービル要らない。区民のための施設を」 →無闇な再開発もうやめようよ。 「ひとり街宣はラク。本読みながらやってる。無理はしない」 →笑。好きな読書しながら、いいですね 阿佐ヶ谷(田中良候補とニアミス、広場に移動で開催) 「古くからのネパールの友人がかつて阿佐ヶ谷にネパール学校を作った。 日本で頑張る外国人をいづらくする国の政策に心を痛めている」 →心苦しいです私も。 「昔、清水宏(私本人)さんがこち亀の舞台に出ていたのを見ました。めちゃ頑張っていた分汗もめちゃかいてました」 →25年前の舞台！汗は今も健在です笑 「影響受けて始めた演劇をやめて今は塾を経営しています」 →すごい！演劇の沼からの生還！笑 「沖縄から出て来て阿佐ヶ谷に住んでます。 みんなに聞いてほしい。政治は垣根の高いものじゃなくて、色んな人と関われる楽しさもある、関わりましょうよ皆さん。街角トーク元気でます」 →ご自分の体験からの勇気出る言葉。 ありがとう。 「子どもに見せる演劇をやっています。 正直大変だけど、みんなに聞いてほしい みんな好きなことやろう。大丈夫！」 →うえ〜ん(泣)感動。そうしよう！ 「私はしゃべりません。こうして聴いていますよ」 →はい！ありがとう！ 「清水さんの合いの手は時々ずれている」 →苦笑。すみません！！ 「阿佐ヶ谷ジャズストリート今年もやります！」 →それぞれ盛りあがろう！ 杉並区のさまざまな声。皆さんありがとうございました！ 一つ一つの声を聞く、 これが対話の杉並区。 私たちは杉並区の「対話の区政」と それを進める岸本さとこ区長を応援しています！ 今日6/16の「街角トーク」は 毎日恒例の阿佐ヶ谷南口18時！ 6/20には阿佐ヶ谷南口広場で 「対話フェス2026」を開催します！ 朝10時から夜７時まで！ 土曜日空けといてください！ あなたの声を聞かせてください！

# Hermes Agentの機能と実践的な使い方 🚀 開発者がエージェントと向き合う日常の窓口がCLIです。リポジトリ直下で `hermes` と打つだけで、対話・スラッシュコマンド・ワンショット実行まで全部こなせます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: CLI URL: 📝 概要 Hermes CLIはターミナル対話インターフェースです。会話ストリーム・固定の入力欄・現在のモデルやトークン使用量を示すステータスバーで構成され、スラッシュコマンドで挙動を細かく調整しながら作業できます。対話モードのほか、単発質問やセッション再開にも対応します。 🔧 機能の説明 ・起動モードは、対話（`hermes` または `hermes chat`）、単発質問（`hermes chat -q "..."`）、再開（`hermes --continue` / `hermes --resume `）があります。 ・ステータスバーはモデル名・トークン使用量（例 12.4K/200K）・色分けされたコンテキスト残量・推定コスト・圧縮回数・バックグラウンドタスク数・経過時間を表示します。 ・スラッシュコマンドが豊富です。`/model`（モデル切替）、`/personality`（人格切替: helpful, concise, technical, teacher など）、`/voice on|off|tts`、`/reasoning high`、`/background `、`/sessions`、`/usage`、`/tools`、`/status` などがあります。 ・長い会話はコンテキスト上限に近づくと自動要約（圧縮）され、既定で先頭3ターンと直近20ターンを保持して中間を要約します。 🛠 実践的な使い方 ・起動フラグで挙動を変えられます。`--model` / `--provider` でモデル指定、`-s`（`--skills`）でスキルのプリロード、`-w` で隔離されたgit worktree、`--tui` でモダンUI、`--yolo` でツール承認の自動許可です。 ・複数行入力は `Alt+Enter` / `Ctrl+J`、外部エディタ起動は `Ctrl+G`、エージェント中断は `Ctrl+C`（2秒以内に2回で強制終了）です。 ・`~/.hermes/config.yaml` の `quick_commands` にLLMを介さず実行するシェルコマンドを定義し、`/status` のように呼び出せます。 ・`busy_input_mode` を steer にすると、作業中の入力を `/steer` で現在の実行に注入できます。 🎯 ユースケース ・リポジトリ直下で「テストが落ちてる原因を調べて直して」と依頼し、進行を見ながら `/model` や `/reasoning` で調整する。 ・`/background` で並列の隔離セッションを立て、別タスクを同時進行させる。 ・`hermes chat -q "..."` を使い、スクリプトやパイプラインからワンショットで呼び出す。 ⚠️ 注意点 ・`Shift+Enter` の改行は端末依存で、標準のWindows TerminalやmacOS ・`/background` セッションはメインの会話履歴から完全に独立しており、前景の文脈を一切共有しません。 ・CLIは可読性のため最終応答からMarkdownの囲みや装飾を取り除きます（コードブロックやリストは保持）。音声モードは対応端末が必要です。 #HermesAgent# #DevTools#

# Codexの機能と実践的な使い方 🤖 「ターミナルに張り付かず、Codexを丸ごとパイプの一部として扱いたい」——そんな願いを叶えるのが非対話モードです。CIやスクリプトにそのまま組み込めます。 🏷️ タイトル: `codex exec` 🔗 URL: 📘 概要 `codex exec` は、対話UIを起動せずにCodexをワンショットで走らせるためのコマンドです。プロンプトを1つの引数として渡すと、エージェントが作業し、最終メッセージだけを標準出力に返します。CIパイプライン、pre-commitフック、シェルの一連の処理に組み込むことを前提に設計されています。 ⚙️ 機能の説明 進捗ログは標準エラー出力(stderr)へ、最終的なエージェントの回答だけが標準出力(stdout)へ流れます。これによりパイプやリダイレクトと素直に組み合わせられます。主なフラグは次の通りです。 ・`--sandbox`: `read-only`(既定)/`workspace-write`(編集許可)/`danger-full-access`(全アクセス)で権限を制御します。 ・`--ask-for-approval never`: 承認プロンプトを完全に抑止し無人実行にします。 ・`--json`: すべてのイベントをJSON Lines形式でストリーム出力します(`thread.started`、`turn.started`、`item.completed`、`turn.completed` など)。 ・`-o/--output-last-message `: 最終メッセージをファイルに書き出します。 ・`--output-schema `: JSON Schemaに従った構造化出力を強制します。 ・`-C/--cd `: 実行前に作業ディレクトリを変更します。 ・`--skip-git-repo-check`: Gitリポジトリ必須の制約を外します(破壊的変更防止のため通常は必須)。 ・`--ephemeral`: セッションファイルをディスクに残しません。 🛠️ 実践的な使い方 標準入力(stdin)と組み合わせると強力です。例えば `npm test 2>&1 | codex exec "失敗したテストを要約し最小限の修正を提案して"` のようにテスト出力を渡し、結果を `tee` でファイルに残せます。 構造化出力を使えば機械可読なメタデータを安定して取り出せます。`--output-schema` でスキーマを指定し、`-o` で結果ファイルを書き出します。 セッションを継いで多段処理にもできます。一度レビューさせたあと `codex exec resume --last "見つけた問題を修正して"` で続きを実行します。 💡 ユースケース CI失敗をトリガに読み取り専用でパッチ案を生成し、別ジョブで書き込み権限を持たせてPR化する、といった分業が定番です。ログ末尾を渡して原因分析を `analysis.md` に残す運用にも向きます。 ⚠️ 注意点 未信頼コードをチェックアウトするワークフローでは、APIキーをジョブ全体の環境変数に晒さないでください。GitHubでは公式のCodex GitHub Actionの利用が推奨です。`--full-auto` は非推奨で、代わりに `--sandbox workspace-write` を使います。`required = true` のMCPサーバーが起動失敗すると `codex exec` はエラー終了します。自動化では常に最小権限のサンドボックスを選びましょう。 #Codex# #CI#

AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込むプラクティス 【非同期ジョブ＋負荷制御】 💡 「全部リアルタイム」は破綻する。長時間処理をジョブ化し、優先度キューで負荷を制御すれば、スパイクにも耐えるエージェント基盤が手に入ります。 🔥 解決する課題 - 数十秒〜数分のエージェント処理でHTTPタイムアウトが発生する - スパイク時に全ユーザーのレイテンシが悪化し、サービスが崩壊する - 低優先度のバッチ処理がリアルタイム対話の品質を巻き添えにする - LLM呼び出しコストがスパイク時に制御不能になる 🏗️ 提案パターン リクエスト受信時にジョブIDを即時返却し、処理をバックグラウンドキューに投入します。進捗はSSE/WebSocketでストリーム通知し、完了時にWebhookやSlackでコールバックします。優先度キューでリアルタイム対話を最優先にし、バックグラウンド処理は後回しにします。さらに「オンライン知性」と「オフラインバッチ知性」を分離し、夜間バッチで大型モデルによる重い分析を実行、日中はその結果を即座に参照する構成が効果的です。 ✅ 選定条件 - 向き：処理が数十秒超、大量並列処理、スパイクのあるマルチテナント環境 - 不向き：会話的・数秒で完結する対話（ジョブ化のオーバーヘッドが体験を損なう） ⚠️ 落とし穴 - DLQ（Dead Letter Queue）を用意しないと、失敗ジョブがサイレントに消える - オフラインバッチの結果鮮度を管理しないと、古い分析結果で誤った判断を招く - テナント別クォータを設けないと、特定テナントの暴走が全体に波及する 🛠️ 実装方針 1. メッセージキュー（SQS / RabbitMQ / Kafka）でジョブを受け付け、即座にジョブIDを返却するAPIを構築します 2. ワークフローエンジン（Temporal / AWS Step Functions）でジョブの進捗管理・リトライ・DLQを一元化します 3. 優先度キューでリアルタイム対話とバックグラウンド処理を分離し、テナント別クォータ（Token Bucket / Sliding Window）を設定します 4. SSE/WebSocketで進捗をストリーム通知し、完了時はWebhook/Slackコールバックで結果を届けます 5. 夜間バッチ（Airflow等）で大型モデルによる重い分析を実行し、結果ストア（Redis / DynamoDB）経由で日中のオンラインエージェントが即座に参照できるようにします #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

「話しかけられてから答える」音声AIは終わり。音・環境・指示を聞き続けて自分から動くモデルの登場です🎧 タイトル: Audio Interaction Model URL: 🎧 概要 常時稼働でリアルタイムに動く統合型の音声言語モデル（LALM）です。「知覚→判断→応答」のループを回し続け、音・環境音・ユーザー指示を同時に聞きながら、ストリームの意味理解に基づいて動的に応答します。 ❓ 解決する課題 現在のLALMの多くはオフラインで、ストリーミングASRや音声チャットを個別にこなすだけでした。現実の対話には、リアルタイムに同時に聞いて、その場で反応する常時稼働型のモデルが必要です。 💡 方法論と提案手法 核心は「知覚→判断→応答」ループを具現化したSoundFlowフレームワークです。 ・ストリーミングネイティブなデータ構築 ・理解を意識した訓練 ・非同期・低遅延の推論で安定したリアルタイム対話 データはStreamAudio-2M（260万件）で、7つの基礎能力・28サブタスクをカバー。能動的介入を測るProactive-Sound-Benchも用意しました。 📊 実験結果 / ユースケース ・8つのベンチマークで競争力ある性能を維持 ・オフラインLALMでは不可能だったリアルタイムASR、ストリーミング音声指示追従、能動的介入を実現 常時稼働の音声アシスタントやリアルタイム対話、能動的な音声サポートに活用できます。 #音声AI# #LALM#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 ⏪ エージェントが行ったファイル変更を追跡し、いつでも安全な状態に巻き戻せます。 ファイルチェックポイントは、エージェントが Write/Edit で行った変更を追跡し、`rewind_files()` で任意の時点に巻き戻す機能です。 📌 タイトル：checkpointing でファイル変更を巻き戻す 🔗 URL： 🧩 概要 `enable_file_checkpointing=True` で有効化すると、各ターンの変更が追跡されチェックポイント UUID が発行されます。`rewind_files(checkpoint_id)` で指定時点のファイル状態に復元できます。 🛠 使い方 `enable_file_checkpointing=True` で有効化します。ストリーム中の `UserMessage.uuid` がチェックポイント ID になります。復元は `rewind_files(checkpoint_id)` を呼び出します（CLI では `--rewind-files` フラグ）。 🏗 実践的な使い方 ・リスク操作前に最新チェックポイント UUID を保持し、検証失敗時に直前の安全状態へ即巻き戻します。 ・ターン毎の UUID を配列保存し、「ターン 1 のリファクタは残しつつ、ターン 2 のテスト追加だけ元に戻す」といった選択的ロールバックを実現します。 ・ドキュメントコメント追加後にユーザーへ「巻き戻すか？」を確認する対話的承認フローを構築します。 💡 ユースケース 🛡 検証失敗時の安全な状態への即時復元 🎯 選択的ロールバック（特定ターンのみ巻き戻し） 🔄 試行錯誤サイクルの高速化 ⚠️ 注意点 Bash 経由（`echo >`, `sed -i`）の変更・ディレクトリ操作・リモートファイルは追跡対象外です。会話履歴は巻き戻されません（ファイルのみ）。 #ClaudeAgentSDK# #AI#