Cursor Automationを開発以外のタスクに使える実例として、次の引越し先をAutomationで調査させてSlackで報告させるフローを組んでみた これで良い物件が見つかったら面白い笑

AI won't replace people. People using AI will replace people who don't. 真正拉开差距的，非 AI 本身，而是每天都在用 AI 的人。 #AI# #ChatGPT# #AIAutomation# #AITools# #Productivity# #FutureOfWork# #WorkSmart# #Automation# #DigitalSkills# #PersonalGrowth# #BuildInPublic# #OnlineBusiness# #CreatorEconomy# #TechTrends# #Web3# #Cryptocurrency#

TL;DR: Gemini 3.6 Flashからわずか3週間でアップデート。コーディング・エージェント系ベンチマーク全項目で大幅改善しながら、導入期間中は半額で使えます。 Introducing Gemini 3.7 Flash ポイント: 🚀 DeepSWE v1.1: 65.3%（前世代49.0%から+16.3pt） 🖥 FrontierCode 1.1: 43.6%（前世代34.4%から+9.2pt） 🌐 WebDev Arena Eloスコア: 1588（前世代1538から+50） 📄 GDP.pdf文書理解: 34.0%（前世代22.0%から+12.0pt） 🤖 AutomationBench: 30.4%（前世代17.0%から+13.4pt、約1.8倍） 💰 導入価格: 入力$0.75・出力$3.75（1Mトークンあたり）で3.6 Flashの半額 🌍 提供先: Gemini API、AI Studio、Android Studio、Gemini Enterprise、Gemini Spark（160カ国以上） 🛡 安全機能: CBRN・サイバーセキュリティ悪用防止のフロンティアセーフガードも更新 特にエージェント・コーディング向けに尖らせた設計で、Box、Databricks、Harvey、LangChainなど実務ユーザーから「大幅に良くなった」と評価されています。3週間に1回のペースでこのクオリティのアップデートが来るとは、Flashシリーズの進化が止まりません。 #Gemini# #LLM#

機能改善要望用Googleフォームに投稿があった事をトリガーに、GASが動いてCursorのCloudAgent APIでクラウドエージェントを起動 ユーザー要望に合わせて自動で修正PRを作るデモをやってみた（BtoBとかで顧客人数が限られる場合はこれでもいいかも笑） 一般ユーザー向けならCursor Automationを間に挟むべきだね

エージェントのツール待ちでGPUが遊ぶなら、復帰タイミングまで見てスケジューリングすればよいはずです。 TAO: Tool-Aware Joint Scheduling for LLM-Based Agentic Serving 🔎 概要 LLM推論とツール実行を繰り返すエージェント向けに、ツールの復帰時刻とKVキャッシュ再利用を合わせて評価し、受け入れるセッションを組合せ最適化で決めるスケジューラです。 ⚠️ 解決する課題 ・既存のスケジューラはツール復帰のタイミングを直接使わない ・セッション単位の貪欲な判断で、容量を奪い合う別の組合せを塞いでしまう 🛠 方法論 ・セッションごとに「減衰するキャッシュ価値（半減期10秒）」「ツール復帰の準備完了」「トークン数」の3つを順に比較 ・容量状態の動的計画法で、待機セッションの選択とノード割当を同時に決定 ・DPは非同期ワーカーで走り、適用前に実際の状態と照合。オーバーヘッドは実行時間の0.12%未満 📊 実験結果 ・DeepSeek-V4 Flash、SWE-Lite、64ワーカーで、最良ベースライン比で遅延最大26.8%減、TTFT最大36.3%減、デコード最大29.5%増 ・DPをBFDに替えると、デコードは1417.97から1233.72 tok/sへ低下 ・一方、AutomationBenchの128ワーカーではTTFTが悪化するなど、全条件で勝つわけではありません #LLMServing# #AIAgents#

# ADKの便利で実践的な使い方 🧪 エージェントのプロンプトを変更したら、品質が下がっていないか確認していますか？ADKのEvaluation機能を使えば、テストファイル方式とデータセット方式の2つのアプローチでエージェントの品質を体系的に検証できます。CIに組み込めば、プロンプト変更の回帰テストも自動化できます。 📌 タイトル：Evaluation 概要 🔗 URL： 🧩 概要 ADKは、エージェントのパフォーマンスを評価するための2つの主要な方法を提供します。**テストファイル方式**は`.test.json`ファイルに単一セッション（複数ターン可）を記述し、ユニットテストのように高速に反復できます。**Evalset方式**は複数セッション・多数のターンを含む統合テスト向けです。一部の評価基準（レスポンス品質、安全性、マルチターン品質など）はVertex Gen AI Evaluation Service APIを必要とします。評価基準として`tool_trajectory_avg_score`、`response_match_score`、`hallucinations_v1`、`safety_v1`などの組み込みメトリクスが利用可能です。 🛠 使い方 テストファイルには、ユーザークエリ、期待されるツール使用軌跡、期待されるレスポンスを記述します。 評価の実行方法は3つあります。 **Web UI**での対話的な評価： ```bash adk web path/to/agents_dir ``` **pytest**との統合： `AgentEvaluator.evaluate()` を `await` で呼び出し、`agent_module` に評価対象のエージェントモジュール名（例: `"home_automation_agent"`）、`eval_dataset_file_path_or_dir` にテストファイルのパス（例: `"tests/integration/fixture/test.test.json"`）を指定します。 **CLI**での実行： ```bash adk eval --config_file_path= ``` 評価基準のしきい値は`test_config.json`で設定します。 ```json { "criteria": { "tool_trajectory_avg_score": 1.0, "response_match_score": 0.8 } } ``` デフォルトでは、ツール軌跡は100%一致を要求し、レスポンスマッチングは80%の類似度を許容します。 🏗 実践的な使い方 **エージェント更新時の回帰テスト**: プロンプトやツール定義を変更するたびに、既存のテストファイルを使って回帰テストを実行します。`tool_trajectory_avg_score`でツール選択の正確性を、`response_match_score`でレスポンスの品質を定量的に検証できます。品質低下を早期に検出できるため、安心してプロンプトの改善を繰り返せます。 **テストファイル方式で高速イテレーション**: 開発中は`.test.json`ファイルを使ったユニットテスト的なアプローチが最適です。単一セッションの期待値を記述し、pytestで自動実行すれば、コード変更のたびに数秒で品質を確認できます。エッジケースごとにテストファイルを追加していくことで、テストカバレッジを段階的に拡充できます。 **データセット方式でバッチ評価**: 本番に近い複雑なシナリオは、Evalset方式で多数のセッションをまとめて評価します。マルチターンの会話フローや、異なるユーザーパターンを網羅的にテストでき、統合テストとして機能します。 **CIパイプラインへの統合**: `adk eval`コマンドをCIに組み込めば、プロンプト変更のプルリクエストごとに自動で品質チェックが実行されます。しきい値を下回った場合はCIを失敗させることで、品質低下したプロンプトのマージを防げます。 💡 ユースケース 🔄 プロンプト変更時の回帰テスト自動化 ⚡ テストファイル方式での高速な開発イテレーション 📊 データセット方式での網羅的なバッチ評価 🔗 CI/CDパイプラインへの品質ゲート統合 ⚠️ 注意点 - 一部の評価基準（レスポンス品質、安全性、マルチターン品質など）はVertex Gen AI Evaluation Service API（有料のGoogleサービス）が必要です。 - テストファイルのしきい値は厳しすぎると偽陰性が増え、緩すぎると品質低下を見逃します。初期値から段階的に調整してください。 - LLMベースの評価基準（`hallucinations_v1`など）はジャッジモデルの判断にばらつきがあるため、`num_samples`で複数回サンプリングすることを推奨します。 ✨ ADKのEvaluation機能を活用すれば、エージェントの品質管理を「感覚」から「定量的な基準」に変えられます。まずはテストファイル方式で始めて、CI統合へと進めてみてください！ #ADK# #AIAgent#

🔄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。

感染症の流行を数分で予測できたら、人道支援の現場はどれほど変わるか。 タイトル: Planetary prediction engine: Automating global models via Earth AI URL: Googleが発表したPlanetary Prediction Engine（PPE）は、自然言語クエリから地球規模の予測モデルを自動構築するシステムです。公衆衛生・食料安全保障・感染症などの課題に対し、従来は専門エンジニアが数週間かけていたデータキュレーション〜モデル構築を数分で完結させます。 注目ポイント 🌍 3段階の自動パイプライン——データ選択からモデルまで 自然言語クエリを地理的制約に変換してData Commons・Google Earth Engineから共変量を取得（ステージ1）、Population Dynamics Foundation ModelsとAlphaEarthの埋め込みと融合（ステージ2）、正則化線形・勾配ブースティング・MLPを横断的に探索（ステージ3）。各ステージに「Feature Gate（リーケージ防止）」と「Overfitting Guard Protocol（過学習防止）」が組み込まれています。 🔬 マルチモーダル融合が全実験で単独モデルを上回る 構造化された統計的共変量と基盤モデルの潜在表現を組み合わせることで、どちらか単独では捉えきれない情報を統合します。この融合効果はすべての実験で確認されており、地理空間予測における新たなアーキテクチャの優位性を示しています。 📊 3つのドメインで実証された精度向上 ・米国CDC健康指標21種: R² 76.8% vs ベースライン60.0% ・ナイジェリア食料安全保障: R² 66.1% vs ベースライン31.5%（精度2倍超） ・コンゴ民主共和国エボラ予測: Recall@10 83.3%（Bayesianベースライン比+10.3pp） 専門的なエンジニアリングチームを持たない人道支援組織や研究者が、緊急時に数分で意思決定の根拠を得られる——この「民主化」こそがPPEの最大のインパクトです。 #地球科学AI# #公衆衛生#