
Jujutsu(jj)
のコミットメッセージをLLMで自動生成するCLIツール「jj-desc
」をリリースしました。
jjはGoogleが開発しているGit互換のバージョン管理ツールで、強力なundo機能とrevset(リビジョンセット)による柔軟なコミット操作が特徴です。生成されるコミットメッセージはConventional Commits
形式に従います。jj-descはこのjjの特性を活かし、複数のコミットメッセージを一括で生成できる点が大きな特徴となっています。

2025年9月、アサヒグループホールディングスがランサムウェア攻撃を受けました。侵入経路はVPN装置の脆弱性。10月にはアスクルが業務委託先のVPNアカウント経由で侵入され、ECサイトが停止しました。
どちらも「VPNさえあれば安全」という思い込みが招いた被害です。
Tailscaleを導入したあなたは、こう思っているかもしれません。「従来のVPNより安全なはずだから大丈夫」と。
確かにTailscaleには、従来のオンプレVPNゲートウェイと比べて優位性があります。WireGuardによる軽量で監査済みの暗号化、デバイス単位のゼロトラスト認証、VPN装置の脆弱性を突かれるリスクがないSaaS型アーキテクチャ——これらは従来VPNの弱点を解消する設計です。
しかし、Tailscaleも設定を誤れば危険です。デフォルトACLを放置すれば全デバイスが無制限にアクセス可能になり、再利用可能な認証キーが漏洩すれば攻撃者が不正デバイスを追加できます。tailsnitch
は、そんな「なんとなく不安」を50以上のチェック項目で数値化し、Critical/High/Medium/Low/Infoの5段階で評価してくれるセキュリティ監査ツールです。
本記事では、tailsnitchの使い方と、実際に検出される危険な設定ミスについて解説します。

最近、Claude Code
を4並列で動かしながら開発していて、ちょっと困ったことがありました。
git worktreeで4つのディレクトリを作って、それぞれでAIに実装を任せる——ここまでは快適なんですが、いざマージしようとすると「CONFLICT」の嵐。1つのworktreeがコンフリクトで止まると、そこから派生させたい作業も全部ブロックされて、結局AIを遊ばせることになってしまう。
「コンフリクトが起きても作業を止めたくないんだけど…」と思って調べていたら、Googleのエンジニアが中心となって開発しているJujutsu
(jj)というVCSを見つけました。これがなかなか良くて、vibe codingスタイルにかなりハマったので共有します。

Seleniumの生みの親Jason Hugginsが、Selenium以来約20年ぶりとなる新しいブラウザ自動化ツールVibium
を発表しました。本記事では、Vibiumの設計思想、PlaywrightやPuppeteerとの違い、そしてなぜAIエージェント時代に新たなツールが必要だったのかを解説します。

docker-android
は、Android エミュレータをDocker
コンテナ内で動作させ、Web ブラウザから遠隔操作できるようにするオープンソースプロジェクトです。Android Studioをインストールすることなく、CI/CD パイプラインでのテスト
自動化やクラウド環境でのスケーラブルな Android テスト基盤を構築できます。
本記事では、docker-android の概要、セットアップ方法、基本的な使い方、そして実践的な活用例を紹介します。

2025年のAI
業界とWeb3
業界を振り返ると、それぞれが独自の進化を遂げた1年でした。しかし、2026年に向けて本当に面白くなるのは、この2つの領域が相互作用を起こし始めるところです。
AIエージェントがスマートコントラクトを操作し、オンチェーンAIが分散型インフラ上で動き、トークンエコノミーがAI開発を加速する。2025年までに揃った技術的な土台の上で、2026年はこうした融合が「実験」から「実用」へ移行する年になるでしょう。
本記事では、2025年のAI業界総括(DeepSeekショックから始まった激動の1年
)とWeb3業界総括(プロダクトとして実装された技術たち
)を踏まえつつ、「AIとWeb3が交わる未来」を大胆に予測します。
2025年のBlockchain
業界を振り返ると、象徴的だったのは「技術がプロダクトとして触れる形になった」ことでした。
長らく議論されていたAccount Abstraction(アカウント抽象化)はEIP-7702としてメインネットに載り、断片化していたLayer 2はSuperchainとしてつながり、DeFiはHooksによってアプリケーション層を取り込みました。
本記事では、「仕様策定」や「テストネット」ではなく、実際にメインネットで稼働し、ユーザー体験を変えた技術実装にフォーカスして2025年を振り返ります。

2025年のAI
業界を振り返ると、1月のDeepSeekショックに始まり、推論モデル競争の激化、そして「Vibe Coding」に象徴される開発体験の変化がとても印象的でした。
ただ、いま(数カ月たった目線)で振り返ると、重要だったのは「新モデルが出た」事実そのものよりも、
- それが何を当たり前に変えたのか
- それがどんな実装・運用の形を定着させたのか
という“後から効いてくる変化”だった気がします。
本記事では、年表として便利なWikipedia(2025 in artificial intelligence
)を軸にしつつ、OpenAI / Google DeepMind / Hugging Face / LangChain などの一次情報へのリンクを差し込みながら、月別に「結局どんな意味があったのか」まで含めて振り返ります。

年末の決算作業、正直しんどいですよね。「あの領収書、メールで来てたはずだけどどこ行った…」「カレンダーから出張日程を洗い出さないと…」みたいな作業が延々と続くわけです。
今回、そんな地獄の作業を救ってくれたのが、自分で作ったMCPサーバ
(Model Context Protocol)のfastmcp-gsuite
でした。Claude Desktop
から「12月の経費メール探して」って言うだけで、Google Workspace
のGmail、Calendar、Driveを横断検索してくれる。これがなかったら年越しできなかったかもしれません。

Turso Database
は、SQLiteをRustで完全に書き直したインプロセスSQLデータベースです。特筆すべきは、MCPサーバーモードを搭載している点で、AIエージェントが自然言語でデータベースを操作できるようになります。
本記事では、Turso DatabaseのMCP機能の仕組みと、なぜAIエージェント時代にこのような設計が重要なのかを解説します。