Cursorチームが、公式ドキュメントだけからSQLiteをRustでゼロから実装させる実験を行った。 以前はエージェントが暴走して途中で破綻したが、今のシステムでは見事にテストを100%通過した。 で、そのやり方を書いている詳細だった。 以下、個人的に面白かったとこだけ。 ・毎秒1,000コミットを捌くために独自のバージョン管理システムを作った ・マージコンフリクトが起きた際は、中立な第三者エージェントが介入して解決する ・肥大化したファイルを検知して自動で分割する仕組みも導入されている ・また、興味深いのが、モデルの組み合わせによるコストの違い ・GPT-5.5単体では開発に約10,000ドルかかった ・しかし、Opus 4.8とComposer 2.5の分業では約1,300ドルで済んだ ・それでいて、どの構成でも最終的なコードの品質はほぼ同じだったとのこと

GrokをCodexに繋げると Xの「リアルタイムで伸びている投稿」を 毎日自動で収集できる オラはこんなSkillを作って運用してる 👇 ✅ 2026年7月以降に500いいね以上を獲得した投稿を毎日収集 ✅ 新しく見つかった投稿だけをSQLiteデータベースへ追記保存 ✅ キーワード・言語・いいね数などで検索できるダッシュボードを自動生成 さらに強力なのが 言語を横断してトレンドを分析できること。 英語だけでなく、中国語やアラビア語圏で話題になっているAIトピックまで 抽出できるので、日本では まだ知られていないネタを 先回りしてキャッチできる 毎日ダッシュボードを開くだけで、「次に何を発信すれば伸びるか」の候補が蓄積されていく仕組みです

# Hermes Agentの機能と実践的な使い方 🚀 「昨日の続きから」が一言で始められる。Hermes Agentのセッションは、すべての会話を自動で記録・再開・検索できる長期運用の土台です。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Sessions URL: 📝 概要 セッションは、CLI・Telegram・Discord・Slackなどあらゆる入口での会話を自動保存する仕組みです。完全なメッセージ履歴をSQLiteに永続化し、後から再開したり全文検索で過去のやり取りを掘り出したりできます。プラットフォームごとに文脈が分かれるため、「チャットごとに別の話題」を自然に保てます。 🔧 機能の説明 ・履歴は `~/.hermes/state.db`（SQLite、WAL モード）に保存され、メタデータ・全メッセージ・トークン数・FTS5 全文検索インデックスを管理します。 ・アクティブなコンテキストには現在の会話ウィンドウだけを読み込み、過去の全バイトは展開しません。画像は説明文に、音声は文字起こしに、文書は要約に変換して扱います。 ・最初のやり取りの後、バックグラウンドの補助モデルが3〜7語の説明的なタイトルを自動生成します（遅延なし）。 ・セッションはソースごとに決定論的なキーで識別され、DM・グループ・スレッドで形式が分かれます。 🛠 実践的な使い方 ・直近のCLIセッション再開: `hermes --continue`（または `-c`）。タイトル指定なら `hermes -c "project name"`、ID指定なら `hermes --resume `。 ・一覧・検索・管理: `hermes sessions list --limit 50 --source telegram` / `hermes sessions export backup.jsonl` / `hermes sessions prune --older-than 90 --yes` / `hermes sessions stats`。 ・手動命名: チャット内で `/title my project`、または `hermes sessions rename "new title"`。 ・エージェント自身も `session_search` ツールでFTS5検索を行い、「前にやった件」と言うと自動で過去会話を参照します。 ・`/handoff telegram` でCLIの会話を全文と共にメッセージング先へ引き継げます。 🎯 ユースケース ・昨日のリファクタ作業をそのまま再開し、中断前の文脈を引き継ぐ。 ・「あのとき何を決めたか」を全文検索で素早く参照する。 ・Telegram・Discordなど入口ごとに文脈を分離し、混線を防ぐ。 ・長期運用エージェントの作業履歴データベースとして活用する。 ⚠️ 注意点 ・自動タイトル付けはセッションごとに1回のみで、既にタイトルがあればスキップされます。 ・メディアのバイト列は再送されず、派生テキストやファイルパスのみが後続の文脈に残ります。 ・自動プルーニング（` ・スレッド非対応プラットフォームの共有ホームチャンネルでは、本来共有したいグループ会話の扱いが理想的でない場合があります。 #HermesAgent# #AIAgents#

AIコードレビューでトークンを燃やしていませんか？🔥 コードを構造グラフ化して、関連ファイルだけ読ませることで、トークンを中央値82倍削減するツールです。 タイトル: tirth8205/code-review-graph URL: 🔥 概要 Tree-sitterでコードベースの構造マップ（グラフ）をローカルに永続化する、ローカルファーストのコードインテリジェンスツールです。AIアシスタントが、リポジトリ全体ではなく文脈的に関連するファイルだけを読んでレビューできるようにします。 ❓ 解決する課題 AIコードレビューツールは、レビューのたびにコードベースの大部分を読み直し、大量のトークンを無駄にします。 ・特に大規模モノレポでは、コンテキストが膨れ上がりコストもレイテンシも悪化します ・変更の影響範囲をスキャンするのに、プロジェクト全体を読む必要がありました 💡 方法論と仕組み 3段階のパイプラインで動きます。 ・パース：Tree-sitterがASTを作り、関数・クラス・import・呼び出し関係を抽出 ・グラフ保存：ノードとエッジをSQLiteに永続化（外部DB不要） ・分析：変更時に影響範囲（blast-radius）分析で、影響する呼び出し元・依存先・テストを辿り最小限の文脈を返す 多言語対応、増分更新は2秒未満、MCP連携（30ツール）、GitHub Action、D3.js可視化を備えます。 📊 実験結果 / 実績 ・トークン効率：38倍〜528倍の削減（6リポジトリで中央値約82倍） ・影響予測のF1スコア：平均0.71 ・CLI例：フル文脈12,921トークン→グラフ文脈762トークン（約94%削減） #コードレビュー# #AIエージェント#