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#コーディング

本日1件
今日10月20日火
  1. TechCrunch AI61

    AIコーディングツールOpenCodeに侵入被害、ユーザーのAIアカウントで不正課金

    オープンソースのAIコーディングエージェントOpenCodeは、旧システムへの侵入により、OpenCode Consoleのユーザーの1.4%に影響が出たと発表した。保存されていたAPIキーが悪用され、ユーザーのAIアカウントで数百ドル規模の不正課金が報告されている。Anthropicとgoogleは該当キーをブロックし、OpenAIは返金対応に協力した。

10月14日水
10月13日火
  1. Cursor69

    CursorがThe X Subscriptionの一部となった。有料プランはCursor、Grok Build、その他のGrok製品で1つの利用枠を共有し、Grokモデルでのコーディング利用量は同等のCursorプランの2倍になる。Cursor上のサードパーティモデルは新プランではAPI料金に移行する。

    引用元SpaceX Super Intelligence@SpaceXSI

    We've unified plans across Grok, Cursor, and X Premium. Introducing The X Subscription.

    選定理由:Cursorの既存プランの扱いと、Grok利用量やサードパーティモデルの課金方式の変更点が具体的に書かれており、プラン見直しの材料になる。

  2. Ars Technica AI69

    Epic Games、Disney共同の新作シューターで「AIファースト」開発へ転換と報道

    Epic GamesがWalt Disney Companyとの共同プロジェクトで、AIモデルにコードをすべて書かせる「AIファースト」開発へ転換すると、Bloombergが報じた。人間の開発者はClaudeなどが生成したコードとアート資産の管理・指揮を担う。プロジェクトは無期限延期となり、Epicは「AIによる加速」を進める姿勢を示している。

10月2日金
10月1日木
  1. Anthropic News38

    BarclaysがClaudeを全社展開、Claude Codeは2026年末に開発者の50%へ

    英国の大手銀行Barclaysは、Anthropicとの協業を拡大し、Claudeを全社のソフトウェア開発、レガシーシステム刷新、業務効率化に展開する。Claude Codeの利用は2026年末までに開発者の50%に達し、2027年にはソフトウェアエンジニアの過半数に広がる見通しである。Colleague Knowledge Assistantは16,000人以上の行員に利用され、100万件以上の検索を処理しており、Global Marketsではメールを1日約12万通処理している。

9月28日月
  1. LINEヤフー Tech Blog21

    LINEヤフー、2026年10月の技術系イベント予定

    LINEヤフーが主催または協賛する2026年10月の技術系イベントを案内している。10月16日(金)には福岡で「GitHub Copilot Dev Day '26 - feat. Agentic Dev」が開催され、GitHub Copilot appやGitHub Copilot CLIを使ったAIエージェントとの協働開発を扱う。10月24日(土)のVue Fes Japan 2026、10月31日(土)のISUCONも協賛している。

9月23日水
9月18日金
  1. LayerX エンジニアブログ22

    LayerX、Go Conference 2026にGoスポンサーとして参加 登壇は4名

    LayerXは2026年9月11日に開催されたGo Conference 2026にGoスポンサーとして参加し、ブースで社内AIエージェント基盤「haro」を展示した。メンバー4名がセッション・ワークショップに登壇し、SIMDを使ったベクトル検索の高速化、GoにおけるFFI、Go 1.27のhttptestとsynctestの連携、標準パッケージにuuidが追加された背景などをテーマに発表した。

8月26日水
  1. LINEヤフー Tech Blog42

    LINEヤフーのQA組織がAI活用率100%を実現するまで

    LINEヤフーのプロダクトQAユニットは、Codexと組み合わせて使う社内テンプレートリポジトリ「QA Agent Platform(QAAP)」を整備し、AIエージェント活用を個人の取り組みから組織全体へ広げた。社内測定では、QA作業時間(テスト実行を除く)が49.4%削減され、成果物の生成数は1.54倍、成果物のAI代替率は68.1%となった。