本日11/8（日）、福岡県・糸島市にてユースチームの練習会を行いました🚴‍♂️ 今回はトライアル参加の4名を含む12名が集まりました！ 選手たちはマーカーを用いたドリルなどの基礎練習に取り組み、恒例の「白糸の森トーテムポール」を目指すタイムアタックでは5名が見事自己ベストを更新👏 仲間と競い合うことも大切ですが、何よりも過去の自分を超えるために挑戦し続けてほしいと思います！ 保護者の皆さま、写真撮影や補給のサポートをありがとうございました！ 次回もみんなで頑張りましょう💪 #VC福岡# #ユースチーム#

本日行われた「2026 四日市サイクルスポーツ・フェスティバル」のU17カテゴリーにおいて、VCユース所属の石田龍臣が5位表彰台に輝きました‼️ 龍臣はVCユースチームを引っ張ってくれている頼もしい存在です☺️ この悔しさを原動力にこれからも頑張れ、龍臣🔥

4月からテレビ放送されているKBC九州朝日放送「Vamos！VC FUKUOKA」🔥 今回はユースチーム期待の中学3年生・佐藤龍之介が登場します💫 第5回目は、8/27(木) よる8:54～9:00です！ ぜひ、ご覧ください！ 番組詳細はこちらから💁‍♂️

コーディングエージェントは1タスクで数十回もAPIを叩くので、誰にも気づかれず週に数千ドル溶かしてしまう——LangChainがこの「支出の予測不能性」を社内でどう潰したかの話です💸 鍵は予算管理をオブザーバビリティと同じ場所に統合することでした。 タイトル: How LangChain Made Coding Agent Spend Predictable URL: 💸 概要 LangSmithに統合した「LLM Gateway」で、全社のモデル支出を分単位で俯瞰し、予算を中央集権的に管理する仕組みです。外付けプロキシではなく、既存のトレース・評価・ユーザー管理と同じ基盤の上に乗せた点が特徴です。 ❓ 解決する課題 モデル利用が一部チームから全社に拡大し、プレミアムモデルの値上げも重なってコストが急増。 ・コーディングエージェントは1タスクで数十回のAPI呼び出しを発生させます ・個々の開発者が気づかぬうちに週数千ドルを使い、月末まで誰も気づけませんでした 💡 方法論と提案手法 予算を多階層で設定できます。 ・組織／ワークスペース／ユーザー／APIキーの単位で上限を設定 ・月次・週次・日次・時間単位の既定ウィンドウを全従業員に適用し、高負荷プロジェクトには例外を許可 ・Claude Code・Codex・LangChain Deep Agents経由のエージェントをカバー ・MDMで配布し各自のセットアップを不要に ・実行はトレースされユーザーとAPIキーに紐づき、超過時は該当トレースを評価データで診断できます 🌍 ユースケース チーム単位で上限を設定しつつ、サプライズ請求の不安なくエージェント利用を許可できます。月末の請求ショックを、リアルタイム監視に置き換えるのが実用的な価値です。 📊 教訓と成果 ・モデル価格は静的な表ではすぐ陳腐化するため、キャッシュやティア差を含め動的に扱う必要がありました ・CursorやClaude DesktopはきれいにルーティングできずGateway捕捉分と提供側設定の差分を計測して補正 ・ハードリミットだけでは業務が止まるため、早期警告アラートと監査可能な増額申請に進化 ・社内展開以降、LLMコストは予算内に収まっています #コーディングエージェント# #LLMOps#

# Cursorの機能と実践的な使い方 🪝 エージェントの行動に「自動整形」や「危険コマンドのブロック」を仕込みたくありませんか。CursorのHooksは、エージェントループの各段階に割り込むための仕組みです。 🏷️ タイトル: エージェントループ介入(JSON) 🔗 URL: 📘 概要 Hooksは、エージェントループを観察・制御・拡張するために起動されるプロセスです。stdioを通じて双方向にJSONでやり取りし、ループの定義済み段階の前後で実行されます。整形・監査ログ・秘密情報スキャン・危険操作のゲートなどに使えます。 ⚙️ 機能の説明 設定は `hooks.json` に書き、優先順位はEnterprise → Team → プロジェクト(`/.cursor/hooks.json`) → ユーザー(`~/.cursor/hooks.json`)です。主なイベントは次のとおりです。 ・`beforeShellExecution` / `afterShellExecution`: シェル実行のゲートと後処理 ・`beforeReadFile` / `afterFileEdit`: ファイル読み取り・編集の前後 ・`beforeMCPExecution` / `beforeSubmitPrompt` / `sessionStart` / `stop` など 各フックはstdinでJSON(`conversation_id` `model` `hook_event_name` 等)を受け取り、stdoutにJSONを返します。制御系フックは `{"permission":"allow"|"deny"|"ask"}` を返し、`deny` 時は `user_message` / `agent_message` を添えられます。終了コードは 0 が成功、2 がブロック(deny相当)、それ以外はフェイルオープン(`failClosed:true` 指定時を除く)です。 🛠️ 実践的な使い方 編集後に自動整形するには `afterFileEdit` を使い、stdinのJSONから `.file_path` を取り出して `prettier --write` に渡すスクリプトを登録します。 危険SQLや破壊的コマンドは `beforeShellExecution` でブロックします。コマンド文字列を検査し、該当すれば `echo '{"permission":"deny","user_message":"このSQLは禁止です"}'` を返します。PIIや秘密情報のスキャンは `beforeReadFile` に登録し、`"failClosed": true` を付けて、スキャン失敗時はモデルに渡さず安全側に倒します。 💡 ユースケース チーム全体に整形・lint・コミット規約を強制する。本番DBへの書き込みや `rm -rf` 等をゲートする。`sessionEnd` や `postToolUse` で監査ログを fire-and-forget で残す。`matcher` でツール種別やコマンドパターンを絞れば、必要なときだけフックを走らせられます。 ⚠️ 注意点 パス基準に注意が必要です。プロジェクトフックはプロジェクトルートから、ユーザーフックは `~/.cursor/` から実行され、誤ったパスは静かに失敗します。既定はフェイルオープンなので、セキュリティ用途のフックには必ず `failClosed: true` を付けます。出力JSONが不正だとフック自体が失敗します。`hooks.json` は自動リロードされますが、反映されない場合は再起動を。クラウドエージェントは command 型のみ対応で、`sessionStart` や `beforeMCPExecution`、Tab系、prompt型フックは使えません。 #Cursor# #DevSecOps#

# Antigravityの機能と実践的な使い方 🚀 「いつものレビュー手順」をエージェントに毎回説明するのはもう終わり。Skills は知識を1ファイルに固めて再利用可能にします。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Skills URL: 📝 概要 Skills は、エージェントの能力を拡張する再利用可能な知識パッケージです。中心となる SKILL.md にスキルの内容・使うべき場面・実行手順を記述することで、コンテキストウィンドウを圧迫せずにタスクを一貫したやり方で実行させられます。 🔧 機能の説明 Skills の核は SKILL.md という1つの Markdown ファイルです。 ・SKILL.md はスキルの「脳」であり、「これは何か」「いつ使うか」「どう実行するか」をエージェントに伝えます ・必須ファイルは SKILL.md のみですが、スクリプト・例・リソース用ディレクトリなどを同梱できます ・グローバルスコープ ~/.gemini/antigravity/skills/ に置いたスキルは、そのマシンの全プロジェクトで利用できます ・「Format JSON」「Generate UUIDs」「Review Code Style」など、汎用ユーティリティの共有に向いています ・小さな Markdown を書くだけで、よく使うプロンプトをチーム向けの再利用可能なコマンドに変えられます 🛠 実践的な使い方 ・code-review スキルを用意し、PR レビューやコード品質チェックの際にバグ・スタイル・ベストプラクティスを自動で確認させます ・チーム共通のレビュー手順を SKILL.md に落とし込み、~/.gemini/antigravity/skills/ に配置して標準化します ・スクリプトや例を resources としてスキルに同梱し、手順を具体化します ・プロジェクト固有の作法はワークスペーススコープ、汎用ユーティリティはグローバルスコープと使い分けます 🎯 ユースケース ・チームのコードレビュー基準を code-review スキルとして標準化する ・JSON 整形や UUID 生成といった頻出の小タスクをスキル化して即呼び出す ・デバッグの定石手順をスキルに蓄積し、誰が使っても同じ品質で実行する ・社内の作法やチェックリストを SKILL.md にまとめ、新メンバーへ自然に展開する ⚠️ 注意点 ・必須は SKILL.md のみですが、「いつ使うか」を明確に書かないとエージェントが適切に発火しません ・グローバルスコープに置くと全プロジェクトへ影響するため、汎用性の低いものはワークスペース側に置くのが無難です ・スキルはコンテキストを節約する設計思想なので、1スキルに詰め込みすぎず役割を絞ると効果的です #Antigravity# #AIcoding#

【サッカー】児童ポ〇ノ閲覧…　東京ユース選抜「U16」チームのコーチが遠征先で逮捕・勾留されていた　JFA宮本恒靖会長に直撃取材 → 逮捕後3カ月以上勾留、後に有罪判決 町田ゼルビアは有罪判決を確認後、契約を解除しています。

数百のチームがバラバラにMCP連携を作ると、セキュリティも運用もすぐに破綻する。Uberが社内のMCP基盤を一本化した設計を公開しました。 タイトル: Designing MCP Gateway: Uber's MCP Management Platform URL: 📝 概要 既存のHTTP・gRPC・TChannelのAPIを、下流サービス側の変更なしに透過的にMCP互換へ変換する「MCP Gateway」です。 ❓ 解決する課題 各チームが個別にMCP連携を構築した結果、インフラの重複・不統一なツール・セキュリティ保証の欠如が生まれ、導入拡大とともに運用の複雑さが増していました。 💡 方法論と提案手法 中央レジストリ（コントロールプレーン）とプロキシゲートウェイ（データプレーン）を分離。Cadence駆動のAutoCrawlerがIDLレジストリを継続スキャンしてツールを自動生成し、オーナー承認を経て有効化。アクセス制御とPII秘匿も組み込まれています。コンテキスト肥大化対策には、段階的発見のOmni MCP、必要フィールドだけ返すレスポンス・プロジェクション、CLI経由で動くコードモードを用意しています。 📊 実験結果 現在800以上のMCPサーバー・5,000以上のツールを一元管理し、数万人の従業員が利用。コードモードは社内のMCPツール利用の標準になりました。 🌍 ユースケース サービスチームは新規開発なしに既存APIをエージェントへ公開でき、全社で統一されたセキュリティ・可観測性・ガバナンスのもとで運用できます。 #MCP# #AIエージェント#

📄 ドキュメントをアップロードするだけでナレッジグラフが構築できる時代へ。Neo4jの新機能「Document Intelligence」がAuraに登場！ タイトル: Introducing Document Intelligence: From documents to a knowledge graph, right inside Aura URL: 📦 概要 Neo4jのフルマネージドグラフDB「Aura」に、非構造化ドキュメントからナレッジグラフを直接構築する「Document Intelligence」機能が追加されました。PDF、契約書、技術文書などをアップロードするだけで、エンティティ抽出、名寄せ、グラフ構築までをプラットフォーム内で完結できます。 ❓ 解決する課題 企業データの大部分は非構造化ドキュメントに眠っていますが、そこからナレッジグラフを構築するには、LLMによるエンティティ抽出、エンティティ解決、グラフスキーマ設計といった複雑なパイプライン構築が必要でした。この技術的なハードルが、ナレッジグラフ活用を一部の専門チームに限定していました。 💡 方法論と提案手法 LLMベースのエンティティ抽出で人物・組織・概念を自動識別し、異なるドキュメント間の同一エンティティを名寄せして統合。抽出された関係性からグラフスキーマを推論してAuraDB上にナレッジグラフを構築します。構築したグラフはそのままAura Agent、GenAI Copilot、GraphRAGの知識基盤として活用可能です。 🛠 ユースケース ・法務チームが大量の契約書から義務関係を抽出してコンプライアンスチェックを自動化 ・製薬企業が論文や臨床試験レポートから分子と疾患の関係を構造化して創薬研究を加速 ・ベクトル検索だけでは捉えきれない構造的関係性をグラフが補完し、RAGの回答精度を向上 #KnowledgeGraph# #Neo4j#

ユニットは みよまるーちゃんで 『 ユースコール 』させてもらいました🌹❤︎ ずっと同じチームだったけど 2人で一緒のユニットは 今までほぼやったことがなかったので 出来て嬉しかった！！🥹 大人なわたしたちどうでしたか🌹✨ #SKE48シャッフル公演# #声出していこーぜ#