Oxlint beta リリース！#
#Eslint #Oxlint
プリロードは、ユーザーが必要とする可能性のあるリソースを事前に読み込むことで、ウェブページのパフォーマンスを向上させることを目的とした技術です。#
しかし、DebugBear の研究によると、プリロードは時にウェブページの読み込み速度を遅くすることがあります。理論的には、プリロードリクエストの優先度は最低に設定されており、現在のページに必要なリソースと帯域幅を競合しないはずですが、実際のテストでは、プリロードリクエストがページの読み込み初期に発生し、主なコンテンツと帯域幅を競合させ、重要なリソースの読み込みを遅延させることがよくあります。
実験では、プリロードされた JavaScript ファイルが通常、主なコンテンツの画像よりも早く読み込まれることが示されており、これはプリロードの設計意図に反しています。さらに、プリロードファイルは HTML ドキュメントと同じドメインから提供されるため、画像が新しいサーバー接続を確立する必要がある場合に比べて、実際の読み込み速度において一定の利点があります。
DebugBear は実験を通じて、プリロードを無効にした後、ページの 75 パーセンタイル最大コンテンツ描画（LCP）スコアが 100 ミリ秒向上したことを発見しましたが、90 パーセンタイルおよび 95 パーセンタイルのテスト結果では、プリロードと非プリロードのパフォーマンスの違いはあまりありませんでした。プリロード技術を使用しているウェブサイトを調査した際、DebugBear は、ネットワークが空いているときにのみプリロードを行うウェブサイトを見つけるのが難しいことを発見しました。多くのウェブサイトのプリロードリクエストは、ページが開かれてから 1 秒以内に開始され、これはプリロードの「低優先度」設計に反しています。
ウェブサイトの読み込み速度を遅くしないためには、初期ページの HTML や HTTP ヘッダーにプリロードのヒントを追加しないことをお勧めします。代わりに、JavaScript を使用してページの読み込みが完了した後に動的にプリロードタグを挿入します。プリロードリソースは通常、ページの読み込み初期に読み込まれ、主なコンテンツと帯域幅を競合する可能性がありますが、現代のネットワーク環境の複雑さのため、この競合がページ速度に与える影響は通常微々たるものです。Firefox はプリロードを処理する際により良いパフォーマンスを示し、ページの読み込みが完了した後にプリロードリクエストを開始します。
#パフォーマンス
Resource Prefetching May Slow Down Your Website | DebugBear
アマゾンは 2025 年に 1000 億ドル以上を投資する計画であり、この数字は他のどの企業よりも高いです。2024 会計年度には株式の買い戻しや配当を行わず、資金をすべて再投資に回し、革新と将来の成長を促進します。#
アマゾンの CEO アンディ・ジャシーは、AI が数十年にわたる最大の機会であると考えており、ほぼすべての既存のアプリケーションが内蔵 AI によって再発明され、AI 推論が計算、ストレージ、データベースと同様のコアビルディングブロックになると予測しています。
2024 年第 4 四半期、アマゾンの収益は前年同期比で 10% 増加し、1880 億ドルに達し、予想を 60 億ドル上回りました。その中で、AWS の収益は前年同期比で 19% 増加し、3 四半期連続でこの成長率を維持していますが、サプライチェーンと電力制限が潜在的な成長を鈍化させており、経営陣はこれらの制限が 2025 年下半期に緩和されると予測しています。広告事業の収益は前年同期比で 18% 増加し、173 億ドルに達し、Google 検索や YouTube から市場シェアを獲得しました。e コマース事業では、消費者がより慎重に買い物をするため、平均販売価格が低下しましたが、商品販売数量は増加し、オンラインストアの収益は前年同期比で 8% 増加し、第三者売り手サービスの収益は前年同期比で 9% 増加しました。
アマゾンの 2025 年第 1 四半期の収益予想は 1530 億ドルから 1555 億ドルで、市場予想の 1580 億ドルを下回っています。これは主に 21 億ドルの為替逆風と、うるう年の影響による 15 億ドルの衝撃によるものです。それにもかかわらず、アマゾンの AI に対する長期的な戦略は依然として注目されており、アンディ・ジャシーはカスタムシリコンチップ（Trainium 2 および今後のイテレーション製品）が競争優位性を持ち、コストを削減し AI の効率を向上させることができると強調しています。
AI 技術スタックにおいて、AWS はクラウドインフラ市場で 30% の市場シェアを占めており、Microsoft Azure の 21% や Google Cloud の 12% を上回っています。AWS の運用利益率は 37% に向上し、そのうち 2 ポイントはサーバーの使用寿命延長による会計調整によるものです。AWS は AI 技術スタックの 3 つのレイヤー — インフラストラクチャレイヤー、モデルレイヤー、アプリケーションレイヤー — においてすべて展開しています。
インフラストラクチャレイヤーでは、アマゾンは AI インフラへの投資を増やし、Trainium 2 チップを導入しました。その価格性能比は同類の GPU インスタンスよりも 30% から 40% 高いです。アマゾンは NVIDIA との深い協力関係を維持しつつ、内部シリコンチップ戦略を通じて AI コストを削減しています。さらに、アマゾンは Anthropic と協力して、数十万の Trainium 2 チップを含む大規模 AI クラスター Project Rainier を構築しており、Trainium 3 も開発中で、2025 年末にプレビュー版をリリースする予定です。
モデルレイヤーでは、Bedrock はアマゾンの LLM as a Service プラットフォームであり、顧客にサードパーティの供給者やアマゾン自身からのさまざまな基盤モデルを提供します。SageMaker AI はこの分野のもう一つの成功したサービスです。アマゾンは独自のモデルファミリー Nova も発表しており、遅延が少なく、Bedrock 内の他のモデルよりもコストが 75% 低く、Palantir、デロイト、SAP などの著名な顧客を引き付けています。Bedrock は AI 採用コストを削減するためのコスト削減機能も導入しています。
アプリケーションレイヤーでは、アマゾンはビジネスの生産性とユーザーの関与を高めるために AI 駆動のアプリケーションを構築しています。例えば、Amazon Q はソフトウェア開発用の GitHub Copilot に似た生成 AI アシスタントです。Rufus は製品発見と顧客の関与を強化するための AI 駆動のショッピングアシスタントです。Alexa も基盤モデルに基づく再開発を進めており、より複雑な AI 駆動のインタラクションを実現しています。
さらに、広告事業はアマゾンの重要な成長分野となっています。スポンサー付き製品広告は好調で、Prime Video 広告などの新しいストリーミングサービスの導入に伴い、広告事業の収益は引き続き増加しています。Prime Video は 2024 年第 1 四半期に広告サポートモデルに移行し、ユーザーが月額 2.99 ドルを支払わない限り広告なしのオプションを選択できません。Nielsen のデータによると、Prime Video は 2024 年 12 月にアメリカのテレビ視聴時間の 4.0% を占め、Netflix のアメリカ市場シェアのほぼ半分に達しています。Prime Video のユーザーエンゲージメントは Netflix よりも低いですが、その大規模なユーザーベースはストリーミング分野で重要な地位を占めています。アマゾンの多目的会員制度はユーザーの離脱率を効果的に低下させ、広告事業に対して正確なユーザーデータを提供し、高いリターンをもたらす CTV 広告を提供できるようにしています。
e コマース分野では、アマゾンは Shein や Temu からの競争に直面しています。アメリカの関税政策における de minimis 免税条項は、800 ドル未満の輸入商品を免税とすることを許可しており、これは Shein や Temu などの中国の e コマース巨人に有利です。2023 年、アメリカはこの条項を通じて 550 億ドル相当の商品を輸入しており、その大部分は中国からです。トランプ政権は一時的にこの免税条項を廃止しましたが、その後再び復活し、e コマース小売業者に混乱をもたらしました。Shein と Temu は多様化を進めていますが、その影響は不確定です。アマゾンは 2024 年秋に Amazon Haul を立ち上げ、Shein と Temu の挑戦に対応し、20 ドル未満の商品を提供しますが、配送時間は長くなります。もし de minimis 免税条項が廃止されれば、アマゾンの物流の優位性が履行と信頼性の面で競合他社を上回るのに役立つでしょう。
#投資
☁️ Amazon: Outspending Everyone
CrowdStrike は 2024 年 7 月に IT 障害に見舞われた後、最近株価が歴史的な高値に達し、評価額が 1100 億ドルを突破しました。2025 会計年度第 4 四半期の業績は好調で、収益は前年同期比で 25% 増加し、10.59 億ドルに達し、予想を 2000 万ドル上回りました。#
その中で、サブスクリプション事業の収益は前年同期比で 27% 増加し、10.08 億ドルに達しました。専門サービスの収益は前年同期比で 2% 増加し、5000 万ドルに達しました。しかし、同社の最新四半期業績発表後に株価が下落した理由は、次の会計年度第 1 四半期および全体の業績ガイダンスが市場の予想に達しなかったためです。
CrowdStrike の年間経常収益（ARR）は前年同期比で 23% 増加し、42.4 億ドルに達しました。これは主に顧客の強力な採用率によるものです。IT 障害後に顧客に提供されたポイントや割引の影響で、ドルベースのネット保持率（DBNR）は 112% となり、2025 会計年度の予想約 120% を下回りましたが、同社の粗保持率は 97% を維持しており、顧客が IT 事件によって大量に流出していないことを示しています。さらに、新しい顧客は平均して近くの 5 つのモジュールから使用を開始し、2025 会計年度第 4 四半期には 21% の顧客が 8 つ以上のモジュールを使用しており、顧客がプラットフォームに対して持続的な投資を行っていることを示しています。
IT 障害の影響を受けたにもかかわらず、CrowdStrike はサイバーセキュリティ分野でのリーダーシップを維持しています。2024 年 7 月、Gartner は同社をエンドポイント保護プラットフォームのリーダーに選出し、Microsoft などの競合他社を超えました。さらに、同社の Falcon Next-Gen SIEM、Falcon for IT、Falcon データ保護、Falcon 露出管理は FedRAMP 認証を取得し、連邦市場でのカバレッジをさらに拡大しました。2024 年 9 月時点で、96% の顧客が CrowdStrike をホスティング検出および応答サービスに推奨しており、2025 年第 1 四半期には Forrester によってホスティング検出および応答サービスのリーダーに評価されました。
CrowdStrike は「セキュリティクラウド」を構築する努力をしており、2026 年第 1 四半期には GAAP 利益を回復する計画で、2027 会計年度には調整後の営業利益率が 23% に拡大する見込みです。同社の経営陣は 2026 会計年度下半期の純新規 ARR の再加速成長に楽観的であり、2031 会計年度に 100 億ドルの ARR を達成する目標を再確認しました。現在の評価は高いものの、同社の長期的な成長潜在能力と市場地位は依然として投資家の関心を引きつけています。
#投資
FiberHome 烽火 5G CPE Air 拆机评测。#
非常に詳細な評価ですが、広電カードは購入しないでください。本当に使えません。
#評価
開発者が Claude Code（Anthropic が開発した AI プログラミングツール）の使用体験と見解を共有し、ソフトウェア開発における AI の役割についての深い議論を引き起こしました。#
多くの開発者は、Claude Code が簡単だが面倒なタスクを処理するのに優れていると述べています。例えば、テンプレートコードの生成、小規模なコードのリファクタリング、コマンドスクリプトの作成などです。これらのタスクは通常、一定の時間を要しますが、AI にとっては迅速に完了できます。例えば、ある開発者は、Claude Code を使用して簡単な機能拡張を完了するのにわずか 3 分しかかからなかったと述べていますが、手動で書くにはもっと長い時間がかかる可能性があります。しかし、複雑なタスクに対しては、Claude Code のパフォーマンスは理想的ではありません。一部の開発者は、AI が生成するコードがしばしば複雑すぎて、修正時にさらに多くの問題が発生し、大量の手動介入が必要になると指摘しています。
AI は特定の面で優れたパフォーマンスを示していますが、開発者は一般的にそれが人間のプログラマーを完全に置き換えることはできないと考えています。AI は簡単なタスクを処理する際には非常に効率的ですが、複雑なロジック、アーキテクチャ設計、またはビジネスニーズの深い理解が必要なシナリオに直面した場合、その能力は明らかに不足しています。多くの開発者は、AI がコードの背後にあるロジックを深く理解していないため、表面的な指示に従ってタスクを実行することしかできず、人間のプログラマーのように全体のアーキテクチャやビジネスニーズに基づいて最適化することができないと指摘しています。さらに、AI がコードを生成する際には、エラーや不合理な実装方法を導入する可能性があり、これにより開発者は追加の時間を費やしてデバッグや修正を行う必要があります。
一部の開発者は、AI を開発プロセスに統合しようと試みており、AI が初期コードを迅速に生成したりアイデアを提供したりするのに役立つ補助ツールとして機能できることを発見しました。しかし、過度に AI に依存することで自身のプログラミングスキルが低下することを懸念する開発者もいます。例えば、ある開発者は、AI が書いたコードは迅速にタスクを完了できるが、自分自身の理解が限られているため、後のメンテナンスや最適化が困難になると述べています。さらに、AI の出力は通常、実際のニーズに合致することを保証するために厳密な審査とテストを必要とします。
議論の中で、コストの問題も注目されました。一部の開発者は、Claude Code のような AI ツールを使用するには高い費用がかかると指摘しており、特に複雑なタスクを処理する際にはコストが急速に上昇する可能性があります。例えば、ある開発者は、Claude Code を使用して簡単な機能拡張を完了するのに 0.73 ドルかかったのに対し、他のツール（Aider など）を使用した場合はわずか 0.07 ドルで済んだと述べています。これは、AI ツールが特定の状況で効率を向上させることができる一方で、そのコストも慎重に考慮する必要があることを示しています。
現在、AI がソフトウェア開発においてまだ多くの制限があるものの、開発者は一般的にその巨大な潜在能力を認識しています。技術の進展に伴い、AI は将来的により多くの複雑なタスクを担い、開発効率をさらに向上させることが期待されています。しかし、一部の開発者は、AI の急速な発展が特に単純なコードを書くことを主な業務とする職種の消失を引き起こす可能性があることを懸念しています。しかし、大多数の開発者は、AI は開発者の助手として機能する可能性が高く、置き換えられることはないと考えています。
#AI #Claude #ディスカッション
I've been using Claude Code for a couple of days | Hacker News
マイクロソフトの公式ブログは、TypeScript のパフォーマンス向上に関する重要な進展を発表し、TypeScript のパフォーマンスを 10 倍にすることを目指しています。#
TypeScript チームは、ネイティブバージョンの TypeScript コンパイラとツールを開発しており、この改善によりエディタの起動速度が大幅に向上し、大部分のビルド時間が短縮され、メモリ使用量が大幅に削減されます。
パフォーマンス向上の面では、ネイティブ実装は多くの人気のある TypeScript プロジェクトを読み込むことができるようになっています。例えば、VS Code のコードベースをテストしたところ、現在のバージョンの tsc は 77.8 秒かかりますが、ネイティブバージョンではわずか 7.5 秒で済み、速度が 10.4 倍向上しました。Playwright のコードベースは 11.1 秒から 1.1 秒に短縮され、速度が 10.1 倍向上しました。TypeORM のコードベースは 17.5 秒から 1.3 秒に短縮され、速度が 13.5 倍向上しました。このパフォーマンス向上は、大規模プロジェクトだけでなく、小規模プロジェクトにも恩恵をもたらします。
エディタのパフォーマンスに関しては、ネイティブ言語サービスにより、大規模プロジェクトの読み込み速度が大幅に向上します。VS Code を例に取ると、現在、プロジェクト全体を読み込むのに 9.6 秒かかりますが、ネイティブ言語サービスではわずか 1.2 秒で済み、プロジェクトの読み込み時間が 8 倍短縮されました。さらに、メモリ使用量も約半分に減少し、将来的にはさらなる最適化の余地があります。
バージョンプランに関しては、TypeScript 5.8 がリリースされ、5.9 が間もなく登場します。JavaScript ベースのコードベースは 6.x シリーズに進化し、TypeScript 6.0 ではいくつかの非推奨および破壊的変更が導入され、ネイティブコードベースと整合性を持たせます。ネイティブコードベースが現在の TypeScript と十分に一致した時点で、TypeScript 7.0 としてリリースされます。チームは開発プロセスの中で定期的に安定性と機能のマイルストーンを発表します。
マイクロソフトは、ネイティブバージョンに新しいコンパイラ API と言語サーバープロトコル（LSP）を導入し、他の言語との整合性を高める計画です。チームは GitHub に関連コードを提供し、FAQ を公開しています。さらに、マイクロソフトは 3 月 13 日に TypeScript コミュニティの Discord で Q&A イベントを開催し、開発者が議論に参加できるようにします。
このパフォーマンス向上は、TypeScript と JavaScript の開発に大きな変革をもたらし、即時かつ包括的なエラーレポートを実現し、より高度なリファクタリングや深いコード分析をサポートし、将来の AI ツールに対してより強力なサポートを提供します。
#TypeScript #パフォーマンス
A 10x Faster TypeScript - TypeScript
fastplotlib は、WGPU と pygfx レンダリングエンジンに基づく次世代の高速描画ライブラリで、GPU 加速の科学的可視化に特化しています。#
それは、JupyterLab、PyQt、PySide、glfw などのさまざまなフレームワークをサポートし、Linux、Windows、macOS などの主要なプラットフォームで動作します。fastplotlib はインタラクティブな可視化機能を提供し、大規模データを迅速に処理でき、機械学習モデルの開発、リアルタイムデータ収集システム、科学機器の可視化に適しています。
#ツール #可視化 #GPU
OpenAI は、開発者や企業が実用的で信頼性の高いインテリジェントエージェントを構築するのを支援する新しいツールのセットを発表しました。#
これらのツールには、Responses API、内蔵ツール（ウェブ検索、ファイル検索、コンピュータ使用など）、Agents SDK、およびインテリジェントエージェントのワークフローの実行状況を追跡および確認するための統合された可観測性ツールが含まれています。これらの新しいツールは、インテリジェントエージェントのコアロジック、オーケストレーション、およびインタラクションを簡素化し、開発者がインテリジェントエージェントの構築をより簡単に開始できるようにします。
Responses API は、OpenAI がインテリジェントエージェントを構築するために導入した新しい API プリミティブで、Chat Completions API の簡潔さと Assistants API のツール使用能力を組み合わせています。この API は、ウェブ検索、ファイル検索、コンピュータ使用などのさまざまな内蔵ツールをサポートし、プロジェクトベースのインターフェースデザイン、よりシンプルな多態性、直感的なストリーミングイベント、および response.output_text などの SDK 補助ツールを提供し、開発者がモデルのテキスト出力を簡単に取得できるようにします。Responses API は、複雑な API や外部プロバイダーを統合することなく、OpenAI モデルと内蔵ツールをアプリケーションに統合するためのより柔軟な基盤を開発者に提供することを目的としています。この API はすべての開発者に公開されており、別途料金は発生せず、そのトークンとツールの料金は OpenAI の価格ページの標準料金に基づいて請求されます。
既存の API に関しては、Chat Completions API は依然として OpenAI の最も人気のある API の 1 つであり、OpenAI は引き続き新しいモデルと機能のサポートを提供します。ただし、Responses API は Chat Completions のスーパーセットであり、同じパフォーマンスを持っているため、新しい統合プロジェクトには Responses API の使用を優先することをお勧めします。Assistants API は開発者のフィードバックに基づいて改善され、その機能は Responses API と完全に整合するように段階的に実装されます。これらの改善が完了した後、OpenAI は 2026 年中頃に Assistants API の正式な廃止を発表し、開発者が既存のアプリケーションを Responses API に移行するのを支援する明確な移行ガイドを提供する予定です。
内蔵ツールに関しては、ウェブ検索ツールは開発者がウェブから迅速で最新かつ関連性のある回答を取得できるようにし、明確な引用元を提供します。Responses API では、ウェブ検索ツールは gpt-4o および gpt-4o-mini モデルをサポートし、他のツールや関数呼び出しと組み合わせて使用できます。例えば、Hebbia はウェブ検索ツールを利用して資産管理会社、プライベートエクイティおよびクレジット会社、法律事務所が大量の公共およびプライベートデータセットから迅速に実行可能な洞察を抽出するのを支援しています。ファイル検索ツールは、開発者が大量の文書から関連情報を検索できるようにし、さまざまなファイルタイプ、クエリ最適化、メタデータフィルタリング、カスタムソートをサポートし、迅速かつ正確に検索結果を提供します。Navan は AI 駆動の旅行代理店でファイル検索ツールを使用し、ナレッジベースの記事から正確な回答を迅速に提供しています。コンピュータ使用ツールは、OpenAI のコンピュータ使用エージェント（CUA）モデルに基づいており、モデルが生成したマウスやキーボードの操作をキャッチし、これらの操作を直接実行可能なコマンドに変換してコンピュータタスクの自動化を実現します。例えば、Unify はこのツールを利用してエージェントが以前は API を介して取得できなかった情報にアクセスできるようにし、Luminai はこのツールを利用して API の可用性や標準化データが不足している大規模企業のレガシーシステムの複雑な操作ワークフローを自動化しています。
Agents SDK は、複数のインテリジェントエージェントワークフローのオーケストレーションを簡素化するためのオープンソースツールキットです。昨年リリースされた Swarm SDK と比較して、Agents SDK は、構成が容易な LLM、インテリジェントエージェント間の制御移譲、構成可能なセキュリティチェック、インテリジェントエージェントの実行追跡を視覚化してデバッグおよび最適化する機能など、いくつかの改善が行われています。Coinbase は Agents SDK を利用して迅速にプロトタイピングし、AgentKit ツールキットを展開し、AI エージェントが暗号ウォレットやさまざまなオンチェーン活動とシームレスにインタラクションできるようにしました。Box はこの SDK を利用して、ウェブ検索や Agents SDK を活用するインテリジェントエージェントを迅速に作成し、企業が内部の権限やセキュリティポリシーを遵守しながら、Box 内部および公共インターネットソースから洞察を検索、照会、抽出できるようにしました。
#OpenAI #AI
Open UI は、W3C コミュニティによって設立されたプロジェクトで、ウェブ開発者が組み込みのウェブ UI コンポーネントやコントロールをスタイルカスタマイズおよび拡張できるようにすることを目的としています。#
これを実現するために、Open UI は組み込みコントロールの構成要素、状態、動作を包括的に規定し、必要なアクセシビリティ要件を明確にし、互換性を確保するためのテストスイートを提供します。さらに、Open UI は拡張可能なウェブ UI コントロールのために、複数のブラウザに対応したポリフィルを実装します。
現在、コンポーネントフレームワークやデザインシステムは、デザイナーが外観や動作を完全に制御できるようにするために、一般的なウェブ UI コントロールを再発明することがよくあります。Open UI は、独自の規範とテストスイートを通じて、組み込み UI コントロールを再発明する必要性を減らすことを目指していますが、そうすることを選択したデザインシステムにとっても、Open UI の規範とテストスイートは利益をもたらします。長期的には、Open UI は高品質な UI コントロールを開発するための標準プロセスを確立し、ウェブプラットフォームに追加するのに適したものにすることを期待しています。
#フロントエンド
ExcellentExport.js：HTML テーブルデータを Excel または CSV 形式にエクスポートするための JavaScript ライブラリです。#
ブラウザ側で直接データエクスポートを完了でき、サーバー側のサポートは不要で、Firefox、Chrome、Internet Explorer 11 + などの主要なブラウザで良好な互換性を持っています。
#ツール
Heat.js：熱力図可視化ライブラリです。#
#ツール
240 のブラウザタブでピンポンゲームを実行する、なかなか面白いです。動画を直接見ることができます。#
https://eieio.games/images/running-pong-in-240-browser-tabs/gameplay.mp4
#JavaScript #クリエイティブ
Running Pong in 240 Browser Tabs · eieio.games
Interop 2025 が正式にリリースされました。これは、WebKit チームが Bocoup、Igalia、Google、Microsoft、Mozilla などのブラウザメーカーと協力して、ブラウザ間の互換性を向上させ、開発者とユーザーにより信頼性が高く、使いやすいウェブ体験を提供することを目的としたプロジェクトの 4 年目です。#
2024 年の Interop プロジェクトは顕著な成果を上げ、Safari 18.2 は 98% のテストに合格し、Safari 技術プレビュー版は 99% の合格率を記録し、全体の相互運用性は 97% に達し、歴史的な新記録を樹立しました。これは、アクセシビリティ、カスタム属性、font-size-adjust、IndexedDB、URL、スクロールバーのスタイル、テキストの方向などの長期的な機能が各ブラウザで一貫して機能し、CSS ネスト、宣言的シャドウ DOM、ポップオーバー、相対色構文、text-wrap: balance などの新機能も最初から良好な相互運用性を持っていることを意味します。
Interop 2025 の重点は、ウェブ標準の広範な採用を促進し、開発者が最先端のウェブサイトを構築できるようにすることです。Safari は、Safari 18.0 および 18.2 で導入されたビュー遷移（View Transitions）や、Safari 17.4 で導入された @scope ルールなど、Interop 2025 の多くの標準を実現しています。今年のプロジェクトは、アンカーポジショニング（Anchor Positioning）、backdrop-filter、コア Web 指標（Core Web Vitals）、要素、レイアウト（Flexbox および Grid）、モジュール（JSON およびインポート属性）、ナビゲーション API（Navigation API）、ポインターおよびマウスイベント、Mutation イベントの削除、@scope、scrollend イベント、ストレージアクセス API（Storage Access API）、テキスト装飾（Text Decoration）、URLPattern、ビュー遷移（View Transitions）、WebAssembly、Web 互換性（Web Compat）、WebRTC、書き方モード（Writing Modes）など、19 の重点分野にわたる自動化テストを行います。
さらに、Interop 2025 には、現在のテストインフラの状態を評価し、進展を妨げる問題を解決することを目的とした 5 つの調査プロジェクトが含まれています。例えば、アクセシビリティ調査は、より多くのテストを作成し、WebVTT 調査は動画字幕の同期性を改善し、プライバシー調査はプライバシー関連機能の自動化テストを開発し、プライバシー保護の相互運用性を向上させることを目指しています。
ブラウザコミュニティの継続的な協力と世界中の開発者の貢献により、Interop 2025 はウェブが強力でユーザーフレンドリーなプラットフォーム特性を維持し、将来の発展の基盤を築くことを保証します。
#ブラウザ #Safari
JavaScript における弱参照（Weak References）の使用とそれがもたらす抽象能力#
J Longster は、JavaScript における弱参照（Weak References）の使用とそれがもたらす抽象能力、特に WeakMap と WeakRef の 2 つの API を通じて実現される弱参照機能について探求しています。
#JavaScript
弱参照を利用して制御を覆す - Subverting control with weak references
**PDFSlick は、React、SolidJS、Svelte、JavaScript アプリケーションで PDF 文書を表示し、インタラクションするためのツールです。**Mozilla の PDF.js に基づいて構築されており、Zustand を利用して読み込まれた文書に対して反応的なストレージを提供します。#
#ツール
人工知能（AI）が革新の方法を永続的に変える方法。#
David Henkin は、人工知能（AI）が革新の方法を永続的に変える方法について探求しています。AI は革新ツールボックスの中のもう一つのツールではなく、アイデアの構想、開発、展開の全過程において革新のルールを根本的に書き換えています。
革新、AI、データに関して、データは意味のある革新を推進するために重要ですが、多くの人々や組織は膨大なデータを効果的に活用することができません。AI は、人々がデータの中のパターンやトレンドを特定するのを助け、よりスマートな革新を推進します。例えば、いくつかの港は AI 技術に投資し、港の中断に対処するためから自律船舶サービスのデジタル版を作成するテストを行い、機械学習とデータ収集を利用して革新を推進し、将来の効率を向上させています。
投資戦略の変化において、AI の台頭は多くの企業や国が革新の焦点を人工知能に移すことを促しました。湾岸産油国であるアラブ首長国連邦、サウジアラビア、カタールなどは AI 関連技術の研究開発に多額の資金を投入しており、アラブ首長国連邦は 2017 年に国家 AI 基盤戦略を最初に導入し、世界初の人工知能省を設立した国となりました。技術的な観点から、AI は革新の最も重要な推進力と見なされており、将来のほとんどの革新と発展は AI と密接に関連することになるでしょう。
アイデアの迅速なテストにおいて、AI は人々がアイデアを迅速にプロトタイピングするのを助けることができます。アリゾナ州立大学の AI クラウドイノベーションセンターは、設立以来、80% のプロジェクトが AI 駆動の迅速なプロトタイピングを使用しており、プロジェクトの完了サイクルが 6〜8 ヶ月から 4〜6 週間に短縮されました。さらに、AI アルゴリズムによる予測モデリングは革新努力を再形成し、データを利用して特定の決定がもたらす未来のトレンドや結果を予測し、さまざまな可能な解決策をより効果的にテストし、より良い革新成果を推進します。
創造的な生成において、生成的デザインはプロジェクトの構想と草案段階で重要な役割を果たし、後の創造性と革新の基盤を提供します。例えば、トヨタ日本は生成的 AI を利用して座席フレームを再設計し、サイズと重量のパラメータを満たしながら安全性と快適性を向上させました。ゲームメーカーのカプコンは AI を利用してゲーム内オブジェクトの視覚的概念や提案を生成し、ゲーム開発の速度を加速させました。ハーバードビジネスレビューの分析によると、生成的 AI は専門知識の偏見に挑戦し、デザイナーが製品の形状や機能に対する伝統的な認識を超えることを促し、人間が従来の方法では想像できなかった解決策を生み出すことができます。
長期的な視点から見ると、AI が革新に与える最も深遠な影響は、人々の可能性に対する認識を変えたことです。広範な解決策空間を迅速かつ低コストで探索し、比類のない精度でアイデアをシミュレーションおよびテストし、人間の創造性を拡大する AI システムと協力できる場合、革新の潜在能力は新しい時代に突入します。この新しい時代で繁栄することができる人々や組織は、単に AI ツールを採用するだけでなく、革新のアプローチ全体を再構築する人々です。未来は、人間の創造性と判断力と AI の計算能力やパターン認識能力を効果的に組み合わせることができる人々に属します。革新の風景は永遠に変わり、問題は AI 駆動の革新を受け入れるかどうかではなく、この新しい現実に迅速かつ効果的に適応する方法です。
#AI #革新
How AI Has Forever Altered Innovation
第 4 版生成的人工知能（Gen AI）消費者向けアプリランキングレポート。レポートは Similarweb のデータに基づき、月間独立訪問者数に基づく上位 50 の AI 優先 Web 製品と、月間アクティブユーザー数に基づく上位 50 の AI 優先モバイルアプリをリストアップしています。#
ChatGPT の成長傾向：
ChatGPT は 2022 年 11 月に研究プレビュー版としてリリースされ、史上最も急速に成長した消費者向けアプリとなり、わずか 2 ヶ月で 1 億ユーザーに達しました。しかし、2023 年 3 月から 2024 年 4 月にかけて、その世界的な月間訪問者数はほぼ停滞しました。その後、OpenAI がより高度なモデルや機能を継続的に導入するにつれて、ChatGPT の使用量は再び増加しました。2023 年 11 月の 1 億週アクティブユーザーから 2024 年 8 月には 2 億、2025 年 2 月中旬には 4 億週アクティブユーザーに達しました。その成長の重要な節目は、2024 年 4 月から 5 月にかけて導入された GPT-4o のマルチモーダル機能、7 月から 8 月の高度な音声モード、9 月から 10 月の o1 モデルシリーズと一致しています。
DeepSeek の台頭：
DeepSeek は 2025 年 1 月 20 日に公開チャットボットをリリースし、わずか 10 日で世界中のすべての AI 製品の月間ランキングで第 2 位にランクインしました。その開発者は中国のヘッジファンド High-Flyer であり、1 月のトラフィックの 21% は中国からのものでした（ChatGPT は中国で禁止されています）。DeepSeek の成長速度はほとんどの汎用アシスタント LLM を超え、わずか 20 日で 1000 万ユーザーに達し、ChatGPT の 40 日間のマイルストーンを超えました。モバイル端末では、DeepSeek は 1 月 25 日にリリースされ、5 日以内に月間アクティブユーザーランキングで第 14 位に上昇し、2 月には第 2 位に達し、ChatGPT のモバイルユーザー群の 15% を占めました。
AI 動画分野の突破：
過去 18 ヶ月間、AI 動画は利用可能性の縁にありましたが、過去 6 ヶ月間に大きな進展を遂げました。Hailuo（第 12 位）、Kling AI（第 17 位）、Sora（第 23 位）の 3 社が初めてウェブランキングに登場しました。AI 動画モデルプロバイダーは分化し始めており、出力スタイルやユーザーインターフェースにおいてそれぞれ独自の特徴を持ち、クリエイターにより多くの専門的な選択肢を提供しています。例えば、Sora は多機能な動画生成器であり、Hailuo は強力なプロンプト遵守に優れ、Kling はカメラの動きの制御や口の動きの同期などの追加機能を提供しています。
開発ツールの台頭：
過去 6 ヶ月間、2 種類の開発ツールが急速に台頭しました。一つは開発者向けのエージェント IDE（Cursor など、第 41 位）で、開発者の補助ツールとして機能し、エラーのチェック、自動補完、コード生成などの機能を備えています。もう一つは、技術的および非技術的ユーザー（「vibecoders」と呼ばれる）向けのテキストから Web アプリケーションを生成するプラットフォームで、ユーザーはテキストプロンプトを入力するだけで使用可能なウェブサイトや Web アプリを生成できます。この分野のリーダーは急速に成長しており、例えば Bolt（第 48 位）はリリース後の最初の 2 ヶ月で 2000 万ドルの年換算収益と 200 万の登録ユーザーに達しました。一方、Lovable は 3 ヶ月以内に 1700 万ドルの年換算収益を達成しました。
モバイルアプリの使用と収益の差異：
レポートによると、モバイルアプリの人気は必ずしも収益と比例するわけではありません。多くのアプリはユーザー数が少ないにもかかわらず、モバイルサブスクリプションを通じてより高い転換率とユーザーあたりの収益を実現しています。上位 50 のモバイルアプリの中で、月間アクティブユーザー数と収益の両方でランクインしているのはわずか 40% です。いくつかの製品カテゴリは両方のリストに登場していますが、ランクインしている会社は異なります。例えば、動画編集アプリの使用量で上位 3 位は VivaCut（第 15 位）、Filmora（第 19 位）、Beat.ly（第 36 位）ですが、収益で上位 3 位は Splice、Captions、Videoleap です。
#レポート
The Top 100 Gen AI Consumer Apps - 4th Edition | Andreessen Horowitz
主体性は知性よりも強力で希少です#
Andrej Karpathy は、文化が知性を過度に崇拝し、エンターテインメントメディアの影響や IQ への執着から、この見解に対する誤解が長年続いていると考えています。実際には、主体性は知性よりも強力で希少です。
主体性は人格特性の一つであり、他者の行動や環境に対して自ら行動を起こし、決定を下し、自身の行動や環境をコントロールする能力を指します。これは受動的な反応ではなく、積極的に行動することを強調しており、高い主体性を持つ人は生活に流されることなく、積極的に生活を形作ります。例えば、彼らは目標を設定し、自信を持って追求し、困難に直面しても「解決策を見つける」と言い、本当にそれを実行します。一方、主体性が低い人は、自分の人生の乗客のようで、外部の力（運、他者、環境など）に次のステップを決定させることが多いです。
主体性は自信、決意、自分の道をコントロールする感覚と関連しており、自信や野心とは異なり、より内向的な特性です。これは自分が行動できると信じ、実行する意欲を持つことです。心理学者は通常、これを「コントロールの源」という概念と関連付けます。主体性が高い人は内的コントロールを持ち、自分の運命をコントロールできると考えますが、主体性が低い人は外的コントロールを持ち、生活は自分に起こることだと感じます。
#見解 #思考
Andrej Karpathy on Twitter / X
Composio MCP Server は、さまざまなツールやプラットフォームを統合したソリューションを提供し、ユーザーが 100 以上のホスティングされた MCP サーバーに迅速に接続できるようにし、内蔵の認証を通じてシームレスに拡張します。#
このプラットフォームは「すべてのツールが一つの場所に統合されている」ことを強調し、ユーザーがさまざまなツールを一元管理し、使用できるようにします。
#ツール
国際化デザインガイドライン#
#i18n
Posting は、Postman や Insomnia に似た現代的なターミナル内 API クライアントで、ターミナル環境専用に設計されています。#
#ツール
Mark Dent は、企業管理手段としての解雇の無効性と、それが企業や従業員に与える悪影響について探求しています。#
Mark Dent は、解雇は広く使用されているが、実際には企業文化を破壊し、従業員の士気を低下させ、企業の評判を損ない、さらには企業の長期的な財務パフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があると指摘しています。
Mark は解雇の歴史的背景を振り返り、20 世紀中葉にはアメリカ企業が利益と従業員福利のバランスを取る資本主義モデルを採用していたため、大規模な解雇は比較的まれであったと述べています。しかし、20 世紀 80 年代から経済不況が始まり、企業は株主価値を重視する管理モデルに移行し、解雇が一般的なコスト削減手段となりました。Mark は「ニュートロンジャック」と「チェーンソーアル」という大規模解雇で知られる企業家を挙げ、彼らが解雇を通じて短期的な利益を上げる手法が多くの企業に模倣されたと述べています。
Mark は解雇の悪影響を詳細に分析しています。まず、企業の財務パフォーマンスに関して、研究によれば解雇を行った企業は、長期的には安定した雇用を維持している企業よりもパフォーマンスが良くないか、場合によっては悪化することが示されています。解雇は短期的および長期的な問題を引き起こす可能性があり、株価が横ばいまたは下落し、3 年以内に収益性が低下し、破産リスクが 2 倍になる可能性があります。次に、解雇は企業文化に対して破壊的であり、従業員の企業への信頼を弱め、残された従業員の士気を低下させ、仕事の倦怠感を加速させ、さらにはより多くの従業員が自発的に退職する可能性があります。さらに、解雇は潜在的な従業員の間で企業の評判を損ない、採用の魅力を低下させる可能性があります。従業員にとって、解雇は解雇された従業員の心理的および経済的状況に深刻な打撃を与え、研究によれば解雇後の自殺率が上昇することが示されています。
それにもかかわらず、Mark は解雇の代替案についても言及しています。例えば、企業は労働時間を短縮したり、無給休暇を実施したりすることでコストを削減でき、これにより解雇による悪影響を回避することができます。さらに、企業は投資を遅らせたり、必要のない支出を削減したりすることを選択することもできます。例えば、南西航空は 2001 年の 9/11 事件後に新しい航空機の購入や本社の改装予算を削減することを選択しましたが、解雇は行いませんでした。
Mark は解雇の例外的な状況についても指摘しています。解雇が企業のより広範な戦略調整に合わせて行われる場合、単なるコスト削減ではなく、その効果がより良好である可能性があります。技術業界では、一部の企業がパンデミック中に過剰に採用したり、潜在的な危機に直面したりする際に解雇を選択することがあり、この場合、解雇は予防的な手段と見なされることがあります。しかし、全体として Mark は、解雇は特定の状況では必要な管理手段と見なされることがあるが、その長期的な悪影響は通常、短期的な財務利益を上回ると考えています。企業は解雇を慎重に使用し、コストと従業員福利のバランスをより良く取るために他の代替案を検討するべきです。
#仕事
Presenterm は、ユーザーが Markdown 形式でプレゼンテーションを作成し、ターミナルで実行できるようにします。#
#ツール
