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📺8/27（水）に実施した モバイルファンクラブ限定生配信のアーカイブ映像🐾 9/21（日）まで公開中です！⏳ アプリ内「Settings（歯車マーク）」⇒「お知らせ」からチェックしてくださいね🌸 #与田祐希# #よだちゃん# #ファンクラブ限定# #生配信# #アーカイブ#

# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 SDK が直接サポートしていないプロバイダ固有のパラメータを、エージェントに渡したいと思ったことはありませんか？ `extra_args` を使えば、`ModelSettings` に任意のプロバイダ固有フィールドを追加できます。 📌 タイトル：extra_args の受け渡し 🔗 URL： 🧩 概要 `ModelSettings` の `extra_args` パラメータに辞書を渡すことで、SDK のトップレベルプロパティとして公開されていないプロバイダ固有のリクエストフィールドをモデルに送信できます。例えば OpenAI Responses API の `service_tier` や `user` などを指定可能です。これにより、SDK のアップデートを待たずに新しい API パラメータを利用できます。 🛠 使い方 ```python from agents import Agent, ModelSettings agent = Agent( name="English agent", instructions="You only speak English", model="gpt-4.1", model_settings=ModelSettings( temperature=0.1, extra_args={ "service_tier": "flex", "user": "user_12345", }, ), ) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・`service_tier` でコスト最適化（例：`"flex"` で低優先度バッチ処理を安価に実行） ・`user` フィールドでユーザー単位のトラッキングと不正利用検知を有効化する ・新しい API パラメータが追加された際、SDK の更新を待たずに即座に利用可能 ・環境変数や設定ファイルから `extra_args` を動的に構築し、デプロイ環境ごとに調整する 💡 ユースケース 💰 `service_tier: "flex"` でバッチ処理のコスト削減 👤 `user` フィールドによるユーザー単位の利用量追跡 🔧 プロバイダの新機能をリリース直後から活用 🏢 マルチテナント環境でのテナント別パラメータ注入 ⚠️ 注意点 同じリクエストフィールドを `ModelSettings` の直接プロパティと `extra_args` の両方で設定しないでください。重複設定は予期しない動作を引き起こす可能性があります。また、`extra_args` に渡す値はプロバイダの API 仕様に準拠している必要があり、SDK 側でのバリデーションは行われません。 ✨ extra_args で、SDK の枠を超えたプロバイダ固有の最適化を手軽に適用しましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 SDK エージェントが読み込む設定ファイルを、setting_sources で細かくコントロールできます。 CLAUDE.md、スキル、フック、settings.json の読み込み元を選択的に制御し、マルチテナント環境での分離も実現できます。 📌 タイトル：setting_sources による .claude/ 設定の選択的ロード 🔗 URL： 🧩 概要 `setting_sources`（TypeScript では `settingSources`）は、SDK がファイルシステムからどの設定を読み込むかを制御するオプションです。3つのソースがあります。`"project"` は `/.claude/` 配下の settings.json、フック、CLAUDE.md、スキルを読み込みます。`"user"` は `~/.claude/` 配下のユーザーレベル設定を読み込みます。`"local"` は `.claude/settings.local.json` や `CLAUDE.local.md` を読み込みます。省略時はすべて（`["user", "project", "local"]`）が有効になります。空配列 `[]` を渡すとすべてのファイルシステム設定を無効化できます。なお、マネージドポリシーと `~/.claude.json` は常に読み込まれます。 🛠 使い方 `setting_sources` にリストを渡して、必要なソースのみを有効化します。 ```python from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions # プロジェクトとユーザーの設定を読み込む async for message in query( prompt="Help me refactor the auth module", options=ClaudeAgentOptions( setting_sources=["user", "project"], # CLAUDE.md, skills, hooks を有効化 allowed_tools=["Read", "Edit", "Bash"], ), ): pass # すべてのファイルシステム設定を無効化（プログラムで渡す設定のみ使用） async for message in query( prompt="Analyze this code", options=ClaudeAgentOptions( setting_sources=[], # ファイルシステムからの設定読み込みを完全に無効化 ), ): pass ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・マルチテナント環境では `setting_sources=[]` と `CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=1` を組み合わせて、テナント間の設定漏洩を防止できます ・CLAUDE.md を SDK エージェントで活用するには `"project"` を含める必要があります（含めないと読み込まれません） ・各ソースの読み込み先は以下の通りです： - `"project"`: `/.claude/` から settings.json とフック、`` と親ディレクトリから CLAUDE.md とルール - `"user"`: `~/.claude/` からユーザー設定、CLAUDE.md、ルール - `"local"`: `/.claude/settings.local.json` と親ディレクトリの CLAUDE.local.md 💡 ユースケース 🔒 セキュアなマルチテナント：各テナントを独立したファイルシステムで実行し、`setting_sources=[]` で他テナントの設定を遮断する 🏗 CI/CD パイプライン：`"project"` のみを有効にして、リポジトリ固有の CLAUDE.md とスキルだけを読み込む 👤 ユーザーカスタマイズの許可：`"user"` を含めることで、開発者個人の `~/.claude/CLAUDE.md` も反映する ⚠️ 注意点 ・`setting_sources` で制御できないものがあります：マネージドポリシー、`~/.claude.json`、オートメモリ（`~/.claude/projects/` 配下）、 MCP コネクタ ・オートメモリを無効にするには `autoMemoryEnabled: false` または環境変数 `CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=1` を設定してください ・`setting_sources` を明示的に設定する場合、デフォルトの3ソースすべてが無効化されるため、必要なソースを漏れなくリストしてください ✨ setting_sources を適切に設定することで、エージェントの設定読み込みを精密に制御し、安全で予測可能な動作を実現できます。 #ClaudeAgentSDK# #AIAgent#

Claude Code 2.1.248, 2.1.250 (抜粋) - `--restricted`（または`CLAUDE_CODE_RESTRICTED=1`）を追加。コマンド・コードを実行するビルトインツールと`WebFetch`を除去し（`--tools`で明示指定しない限り）、ファイルツールは作業ディレクトリ内に制限し、`bypassPermissions`を拒否し、ユーザー・プロジェクト・ローカルの設定ファイルを無視する - agent frontmatterに`experimental.cacheTtl`（`"5m"`または`"1h"`）を追加。サブエージェントのTTL設定が未構成の場合に使われる、エージェント単位のprompt cache TTL - `claude self-hosted-runner --client-label `（または`SELF_HOSTED_RUNNER_CLIENT_LABEL`）を追加。runnerが登録するラベルを上書きできる（デフォルト: ホスト名） - server-managed settingsの診断機能を追加。設定の読み込みに失敗した際の起動時警告と、`/doctor`・`/status`での読み込み失敗理由やフェッチされなかった理由（Bedrock/Vertex/third-party provider、カスタム`ANTHROPIC_BASE_URL`）の説明行 - GitHub CLIトークンに`workflow`スコープがない場合の`/web-setup`での警告を追加。スコープがないと大規模リポジトリへのpushが拒否されうるため - AWS Marketplace経由、self-serve Enterprise、Enterprise trialで課金されているEnterprise組織向けに`/usage-credits`を追加。メンバーが管理者によりよい利用上限をリクエストできる - 同一マシン上のセッション間のcross-session messaging（`SendMessage`/`ListAgents`）を、Bedrock・Vertex・Foundry、およびtelemetryが無効な場合にも追加 - Claude DesktopとCoworkのセッションが30日後に消えてしまう不具合を修正。transcriptクリーンアップは、アプリ内にある間はdesktop側で書き込まれたセッションを保持するようになった（組織ポリシーがretentionを管理している場合を除く）。新しい`desktopSessionCleanupPeriodDays`設定がこの除外の上限を定める - プルリクエストに変更がない間、prompt-footerのPRバッジがGitHubをチェックする頻度を減らすよう改善。pushや`gh pr`コマンドを実行するとすぐに更新される - managed settingsを改善。client-sideタイムアウト、MCP startup-mode、stream-watchdogの環境変数がsettings-approvalプロンプトを発火させなくなった - `/ultrareview `を改善。cloud sessionが開始してから失敗する代わりに、起動前にClaudeアカウントに接続されたGitHubアカウントがそのリポジトリにアクセスできるか確認し、修正方法を説明するように - cross-session messagingを改善。デフォルトのディレクトリが使えない場合、ユーザー単位のプライベートな`/tmp`ディレクトリにフォールバックし、通知と`/status`が修正すべきディレクトリ名を示す - agent viewのdispatch入力でのshift+enterの挙動を変更し、（プロンプトと同様に）改行を挿入するようにした。ctrl+enterがdispatchしてattachするようになった - `/loop`を変更。self-paced dynamic modeとno-promptなautonomousデフォルトが、Bedrock/Vertex/Foundryを含め常に利用可能になった - Anthropicのtelemetryエクスポート失敗のログ出力を変更。`[3P telemetry] OTEL diag error`ではなく`[Anthropic telemetry]`としてdebugレベルでログ出力されるようになり、自分のOTelコレクタの失敗と誤認されないようにした - サブエージェントから他セッションへの`SendMessage`を変更。結果には、返信がサブエージェントにではなく親セッションの会話に届く旨が注記されるようになった - バグの修正と信頼性の向上

# Learning Palantir Foundry 🚀 The first move that turns a dataset into a business object. How you design Object Types largely decides downstream app performance and UX. 📌 Title and Feature URL Title: オブジェクトタイプ URL: 📝 Overview An Object Type defines the schema for a real-world entity or event. A single occurrence is an object instance (e.g., employee "Melissa Chang"), while a group is an object set (e.g., all tenured employees). This mirrors how datasets handle rows and filtered row collections. 🔧 How It Works - Primary keys and identity: objects need a primary key to uniquely identify instances. Mapping a data source to the object type lets you create and display objects in applications. - Properties: define an object's characteristics, with options such as edit-only properties, required properties, and shared properties reused across multiple object types. - Property types: support time series data, geospatial information, and struct types (nested, complex properties). - Display and search: title/display settings and search indexing improve discoverability inside apps. - Value Types: custom value types with versions, permissions, and constraints standardize representation across the ontology. 🛠 Practical Usage - Connect an employee directory or enterprise data to an Employee object type, converting raw datasets into actionable ontology instances. - Nail down primary key design first and index for search to secure downstream app performance and UX. - Use struct properties to auto-map hierarchical data, combined with shared properties for reuse. 🎯 Use Cases - Turn a customer master into a Customer object so the whole company shares one identity. - Model sensor-equipped assets with time series properties to retain operating history. - Model sites and stores with geospatial properties for map-based search and aggregation. ⚠️ Caveats - Primary key design, property types, and search indexing largely determine later app performance and UX, so treat them as your most important modeling decisions. - You must correctly map a data source to the object type before objects can be created or displayed. #PalantirFoundry# #Ontology#