Mentions

@Crashoverride_X Nice! Check out erdosproblems.ai & plasma-ai/erdos. You might find these helpful

BunZai: RoleCall's Open Source Release! (New Player Friendly ❤️🤍🐰 alternative to ST) Howdy Everyone! I'm here to introduce: Bunzai preview.redd.it An OSS alternative to people who enjoy the simpler things. A few months ago; I came to this subreddit offering out RoleCall. It's got a lot of cool features including groupchats with your friends, easy preset access, lorebooks, cool trackers, free model use; and also a fuck ton of tools for creators (including a coming commission program I'll probably post about soon too!) And y'all have a lot of criticisms; specifically around costs. Which was fair; the biggest complaint I saw was that we were money-hungry and shouldn't charge for access to our site. We then decided to: listen. And fully reworked those paywalls and dropped most of them on RoleCall itself. We also give our free model access on top of that. But to go a step further; I also decided to make a local port of a lot of RC's coolest features so that people who truly want to spend or support nothing: can. I went out of my way to try to make this experience new-player friendly; while also still offering the advanced tooling that people love using Sillytavern for. Here's some features below!: preview.redd.it preview.redd.it Editors for all the types of content you like! preview.redd.it A customizable and optimized library so you can have thousands of different types of all sorts of things! preview.redd.it In app documents so that you can find the answers you need. preview.redd.it Customizable chat interface. preview.redd.it And a lot of the props and tools that made people excited about RC the first time. preview.redd.it Most importantly: don't want to learn presets? No problem. We've made Scriptsheets so you can just drop your jailbreak in and go. ---------------------- The only thing that can ever prove RC's goodwill is actions. We can say till we're blue in the face that we're different; but until we make steps to prove it to ease some of the burn y'all have felt by other platforms; there's no reason to believe us. Releasing a local alternative provides us no edge; and in a lot of ways hurts our own bottom dollar. But I once said that I was doing this for the love of the game, and I still mean it! So please; go give it a try, give us your feedback; I made this specifically to try and be a balm for newer or skittish users who have always been put off by more complex options but believe that the future is local. Bunzai can be found and downloaded here: Vaudeville-Studios/Bunzai And if you have any questions, comments, concerns, or simply a need for community; find us at our discord here: discord.gg we are all very friendly and would love to help. ---------------------------------------------------------------------- Only wanna use cloud alternatives? We have the cloud version here: rolecallstudios.com with a crapton of cool features to augment your RP's (including a VN mode, and a TTRPG mode!) preview.redd.it Are you a creator who wants to post your work; and potentially join our commission program where you will be able to accept commissions from the public and earn money from them?: plotlightstudios.com head here. preview.redd.it Wanna see which models are the best for what; and cast your vote?: plotlightstudios.com try here. preview.redd.it That's all folks; I hope you like it!

Built a Bitcoin game where you have to last 90 seconds to produce a seed. ▎ ▎ 180 seconds gets you 24 words. ▎ ▎ Finishing early gets you a score and nothing else. ▎ ▎ I keep getting 12 words. ▎ ▎ Jdelg718/cyd-satoshis-courier

M2 Max / 32GB / macOS Sequoia 15.8.2でも、H3cAppが動いたとの連絡が。MiniMax H3の動画生成が多くのMacユーザで可能に。 H3cApp#2

Since January 2025, I have had a paper on arxiv claiming proof of the Seymour Second Neighborhood Conjecture using a #BFS #DataStructure. alphaxiv.org. I also have a verified lean proof. I appreciate any advice on communicating this. Cgcharles7/ssnc @octonion

Polyendまでfirmwareのコード公開したか マジで新時代だな polyend/tracker-ce

13個のBlender Skillで、造形から仕上げまでの手順を分ける。 blender-expert-skillsはBlender 5.2向けでCodex/Claude Codeに対応。彫刻、retopo、UV、baking、texture、rig、animation、lightingなどを用途別に案内し、router Skillから作業に合う手順へ進めます。 edemaistre/blender-expert-skills

HeroQuest #MSX2 ! English or Spanish Enjoy animated intro, 24 adventures including Return of the Witch Lord. PSG & MoonSound + manuals in both languages. youtube.com Source code and manuals: DiHaltStudio/heroquest-msx2 #HeroQuest #MSX2 #MSX #RetroGaming #DiHalt

I built an open-source CLI that upgrades Terraform/OpenTofu providers across all your modules, and lets Terraform own the lock file Keeping provider versions current across a lot of modules was a constant chore for me: bump a version, find out a shared module caps it, fix the constraint, regenerate lock files for every platform, repeat. Version bots can bump a number, but they don't understand dependency ceilings, constraint styles, or lock files that need hashes for every OS/arch. So I built provlift, a small Go CLI (Apache-2.0): - provlift check: inventories every required_providers entry across all modules, shows what's outdated and why an upgrade is blocked (your own constraint vs. a module's ceiling) - provlift drift: finds version skew between modules - provlift upgrade: rewrites constraints with the smallest possible diff (keeps your ~> / range style and comments), then runs terraform init -upgrade → providers lock for each platform you list → validate. It never writes the lock file itself. - Major upgrades need an explicit --allow-major, and it can step one major at a time. - Example GitHub Actions workflow that opens one PR per provider. Works with any registry provider (AWS, AzureRM, Google, GitHub, Kubernetes, private registries) and with OpenTofu (--terraform-binary tofu, uses registry.opentofu.org). What it doesn't do (yet): module version upgrades are out of scope, Terragrunt config isn't evaluated, and .tf.json is reported rather than edited. It's early (v0.1.x), so expect rough edges. I'd really appreciate feedback, especially on edge cases in your setups that it gets wrong. There are also good-first-issues if anyone wants to contribute. GitHub: provlift/provlift Docs: provlift.github.io

If have you 1gb to spare consider cloning the repo (git lfs!) so this timestamp proof collection gets more redundant. git lfs install git clone phyro/ohara Make sure to check that the zip file in data/inputs/internet_archive/metadata is 800mb and not just a pointer.

Most Claude Code mods are about the operator: what you see on the screen. This one is about the model. One line on every prompt, a clock and its own context figure, which it otherwise never gets. It stops guessing where it stands. Nothing shows on screen. kleanthis/context-figure

@davidcrespo.bsky.social really cooked with this and I would recommend checking out his larger ah project if you have llm-augmented editing needs beyond prose, it's good stuff:

Open-sourced Sailboat — an AI-agnostic trading controller with MCP, without requiring a paid LLM inference API preview.redd.it GitHub: costm1/sailboat-public I've been building something called Sailboat over the past few weeks, mostly because I got tired of tying automated trading systems to specific LLM APIs. The original thought was straightforward: I already have Claude, ChatGPT, Codex, etc. Why should I need another metered inference API just to feed their analysis into a trading system? Instead of building another strategy-specific bot, I built a controller that accepts contributions from external AI agents. The LLM handles reasoning. Sailboat handles assembly, persistent state, permissions, and execution. Sailboat has its own remote MCP server, ChatGPT plugin, and agent skill, so compatible agents can interact with the same controller through their existing interfaces. Agents can inspect context, contribute market research, submit predictions, retrieve receipts, and interact with authorized plans. They don't need direct brokerage execution access or a custom trading integration for every model. The architecture The interesting part is that agents don't need to produce a rigid trading-specific schema. They can submit natural-language analysis. Sailboat extracts relevant components—contracts, directional probabilities, forecasts, price conditions, proposed actions, and conflicting evidence—and assembles them into candidates. Those candidates are evaluated against the controller's rules, current brokerage state, order validation, and owner permissions. I've also built an Assembly layer where multiple models can contribute different pieces of evidence without any single model needing to own the entire decision. Essentially, the agents can be noisy while the controller remains consistent. What I'm running My personal setup uses scheduled Claude subscription-based assessments for QQQ 0DTE premium resale. Claude evaluates CALL/PUT opportunities, estimates their probability of profitable premium resale within a 30-minute window, and provides price ranges and supporting reasoning. Sailboat handles candidate selection, contract resolution, sizing restrictions, order execution, position management, fill reconciliation, and persistence. For existing holdings, Claude contributes HOLD/SELL assessments while Sailboat maintains the actual order lifecycle. The benefit is that Claude doesn't have to independently rebuild its understanding of every working order, position, and execution state on every assessment. The MCP/plugin side This is probably the part I'm most interested in developing further. Sailboat exposes its controller through MCP. Other agents can connect, inspect the shared state, contribute research, and interact with the existing system according to their permissions. One agent can contribute directional forecasts, another can research catalysts, and another can provide conflicting evidence. The controller associates those contributions with the relevant contracts, positions, and decisions. The models provide the intelligence. They don't each need to become their own execution engine. The same infrastructure can work with different models rather than being permanently coupled to Claude. Why subscriptions? My current Claude workflow uses a subscription-based CLI integration rather than separately billed Claude API inference. Sailboat doesn't inherently require a metered LLM API. You could instead use an authorized subscription workflow, a local model, or an API-backed agent. It isn't API-free—brokerage connectivity and hosting still exist—and subscription usage is subject to provider terms and limits. The point is decoupling inference from the controller. I use about 40ish% of my Claude session usage, running Claude every 2 minutes. I've found Claude is right in the direction most of the time. Results My personal installation has executed real QQQ options trades, including actual fills, position management, and reconciliation. I've had multiple profitable trades, as well as losses. I'm not presenting the results as evidence of a durable trading edge, and Claude's probability estimates still need calibration. I'm more interested in the underlying architecture and what it enables. A model can recommend something without being authorized to execute it. Multiple agents can contribute competing information. State and execution remain consistent regardless of which model generated the analysis. It's now open source I've published Sailboat under the MIT license: costm1/sailboat-public The repository includes the controller, Assembly, dashboard, MCP integration, plugin source, skills, setup templates, and instructions.txt. The goal is to make installation agent-driven. Point Codex or another coding agent at the repository, have it follow instructions.txt, and configure an independent Sailboat instance. New installations start DISARMED, with their own configuration, storage, and credentials. Connecting services and enabling live trading require the owner's authorization. I'm also expanding dashboard controls for entry-probability thresholds, sizing, session windows, fallback exits, position ownership, and execution visibility. It's still experimental, and the public release isn't a claim of profitable trading or universally verified provider deployment. But I'm curious whether anyone here is pursuing something similar: Interchangeable AI agents contributing through MCP, with a separate persistent controller handling state and execution—without requiring paid LLM inference for every assessment. Interested in how others are approaching this separation.

@shells_jpeg its on dis app called bug clicker u just have to draw da head and body BUG-INVADE/Bug-Clicker-download

An open-source tool that makes eye-candy Instagram posts that doesn't use AI I built Instatools, an open-source tool for creating Instagram graphics without AI. It comes with customizable layouts, typography, colors, and design elements, so you can create polished posts without starting from scratch or spending time learning a full design suite. The project has been tested and used over the past year across multiple Instagram accounts, including: Underground New Mexico: instagram.com Southwest Baddies: instagram.com Arizona Most Wanted: instagram.com AZ Most Wanted: instagram.com Southwest Underground Scene: instagram.com Nevada Foos: instagram.com And several others. Most Instagram design tools either give you a full design suite and leave you to figure everything out, or use AI to generate graphics. InstaTools takes a different approach. It provides 24 ready-to-use layouts based on formats already popular with Instagram news, entertainment, meme, and sports pages. These include breaking news graphics, WorldStar-style gossip cards, match scoreboards, tweet cards, cutout photo compositions, and more. Choose a layout, replace the images and text, make adjustments, and export. No prompts, no AI, and no unnecessary steps. Local export is a core part of the project. Free layouts run entirely in the browser, and images are never uploaded during the editor export process. PNG exports are generated through a custom Canvas 2D rendering engine, The same Vue templates power both the browser editor and server-side renderer, keeping previews and API output consistent. The API also makes it possible to generate graphics programmatically using JSON input and receive a finished PNG in return. The idea behind InstaTools is simple: Canva is built for designing anything, and AI tools are built around generating something. InstaTools is built for people who already know what kind of Instagram graphic they want and just need a faster way to make it. Website: useinstatools.com Repo: nicholasxdavis/instatools License: MIT

Known AI dev with lots of key followers just dropped "Memely", a meme culture intelligence for Solana. Isn't this an AGI for memes on Solana? Posted 30 minutes ago? xcxc3426/memely x.com t.co

テストが緑でも、条件を一つ変えれば結果が変わる。 「PASSした」と「正しい」は別物。 fipy#1225

✅ 一手来源： 论文 huggingface.co 代码 beita6969/R2Orch 注意：成绩为作者自报。

HD838A/remote-mic-app 楽しんでるひとポツポツ見る．リモコン経由の音声入力でマッピングするのいいな．中華系のアプリ入れるの嫌だからクローン作るかしないとだが t.co

@ivanfioravanti @alexellisuk has a great solution what’s worked flawless for me. alexellis/switchless-nccl

I am working on polishing my small ui framework. now it able to run on more platform.  Excited to have anyone interest with it: <aimer-rs/aimer>

@pkgdemon Add NextBSD to merdian seuros/meridian

Please support this projects, Its free & open source here:- ssanaullahrais/Chat-Vault t.co

Handing your crawler to an AI agent? Start it read-only. Toadstone's MCP server can't start a crawl until you pass --allow-writes, only crawls hosts you've already crawled, and caps a crawl at 2,000 URLs. Free, self-hosted: spcaeo/toadstone

Just open-sourced cheat-reply. A skill for Codex and Claude Code built to give your replies a better shot at going viral. It finds conversations worth joining and studies the replies getting attention before drafting yours. nniiovoo/cheat-reply

✅ 一手来源： GitHub Nutlope/hallmark 星数取自 GitHub Trending 周榜，11/3 09:00 JST。功能描述据 README。

There Is No Free Lunch in RLVR: Every pass@1 Gain Has a pass@k Price Yinuo Liu arxiv.org [𝚌𝚜.𝙻𝙶 𝚌𝚜.𝙰𝙸 𝚖𝚊𝚝𝚑.𝙾𝙲 𝚜𝚝𝚊𝚝.𝙼𝙻] 💬Code: yliusci/no-free-lunch-rlvr t.co

Malware Cartographer: Made a browser tool that shows what's inside a file as terrain you can fly around It turns the bytes of any file into terrain you can fly over: - Sea = padding, sand = text, green = machine code, ochre = compressed, snow = encrypted/packed - Height is entropy (how random the bytes are) - Bytes are laid out on a Hilbert curve, so nearby bytes stay nearby on the map - A small MLP (13 features, 24 neurons, ~10 KB of weights) classifies each patch: 91.4% held-out accuracy vs 80.6% for an entropy-only rule - Suspicious features (process-injection imports, packer sections, W+X code, appended payloads, invoice.pdf.exe tricks) get numbered pins, and each one has an "Explain" button in plain English - After a scan, a short skippable animation raises the land and flies the camera to the worst hazards Everything runs in the browser: three.js for the terrain, a Web Worker for the analysis, no build step. The file is never uploaded or executed. The demo files are harmless and generated in memory, so there's no malware in the repo. Repo: Ahany1440/malware-cartographer Live demo: malware-cartographer.vercel.app The hazards are heuristics, not an antivirus verdict. Feedback welcome, especially on what else the map should show.

@RuneCrypto_ lalalune/pumpfun-source pumpfun-source is a completed open-source project that exactly reconstructs the bytecode of pump.fun’s on-chain Solana programs (Pump Main, PumpSwap/AMM, Fees, Mayhem, and Donation Relay) for research and auditing purposes.

.@binance Agent ID 申领数突破 16 万！🥳 X 账号关联超过 5000。🌈 查看 👉 agent-id.tagai.fun 已开源 👉 tagai-dao/agent-atlas t.co

gh-awの更新を即追従しない：72時間の待機と固定版をPythonで検査する AIエージェントをCIに入れると、アプリの依存関係だけでなく、エージェント本体の更新も運用対象になります。「最新版へ自動更新」と「安全に更新」は同じではありません。更新直後の不具合を避けたい一方、修正版まで一律に待たせると危険が残ることもあります。 GitHub Agentic Workflowsの11月2日付週次更新では、新しく公開されたエンジンの導入を3日待たせる、設定可能なクールダウンが注目PRとして紹介されました。本稿はこの話題を入り口に、公開からの経過時間、固定した版、承認済みハッシュを別々に確認する運用を考えます。 重要なのは日付の区別です。同じ記事が取り上げるv1.0.1のリリース日は10月27日です。11月2日の新リリースではありません。また、週次更新の注目PRに載っているだけで、クールダウンがv1.0.1に同梱されているとは断定しません。設定キーや対応エンジンの網羅性は今回確認できていないため、未確認のYAMLを動く設定として載せない方針です。 以下のコードは、gh-awの内部実装を再現するものではなく、チームで採用条件を合意するための独立したPythonサンプルです。外部API、パッケージ取得、エージェント起動は行いません。 1. 何を待つのか：実行間隔と更新待機は別物 gh-awには既存のon.cooldownもあります。これは前の対象実行が終了してから次のエージェント実行まで間隔を空ける仕組みです。公式トリガー資料では、agentジョブが開始された実行を対象とし、成功・失敗にかかわらず終了から計測します。実行履歴を取得できない場合は実行を許可する、と説明されています。 一方、今回の話題は新しいエンジン版の公開から導入まで待つことです。前者は頻度、後者は依存物の採用時期を扱います。名前が似ていても、on.cooldown: 72hを設定すれば公開直後のパッケージを止められる、とは言えません。 実行間隔を4時間にしても、4時間後に最新パッケージを取れば公開直後の版を採用し得ます。逆に3日経過したエンジンでも、毎分呼べば費用は増えます。 2. 固定すべきものは一つではない 公式の版管理資料は、ローカルやCIで使うgh-aw CLIと、Actionsで動く生成済み.lock.ymlを区別しています。CLIだけ更新しても既存の生成物が同じになるとは限りません。さらに、エンジンCLIの版は別です。用語集のengine.versionはその固定に使う項目で、省略時の既定はlatestと説明されています。 次の組を一つの変更申請として保存する運用を提案します。 生成に使ったgh-awの版と、ソースMarkdownのコミット レビューした.lock.ymlのコミットとActions参照先 採用するエンジンの厳密な版、配布元、対象OS・CPU その配布物の公開時刻、承認済みダイジェスト、確認担当 「1.2.3」という版文字列だけでは配布物を特定できません。同じ版でもOSやCPUでファイルは異なります。今回のサンプルは配布物を一つ選んだ後の判定なので、プラットフォーム選択や取得元の真正性確認は呼び出し側の責任です。 3. 最小コード：経過時間だけで自動許可しない Python 3.12.14、標準ライブラリのみで検証しました。外部依存はありません。policy.pyに次の関数を保存します。架空の版とハッシュを使うテストであり、実在エンジンの安全性評価ではありません。 """Local release-adoption policy; NOT gh-aw's implementation.""" from datetime import datetime, timedelta import re def decide(*, version, published_at, now, sha256, approved_sha256, revoked=False, cooldown_hours=72): if type(cooldown_hours) is not int or cooldown_hours < 0: raise ValueError('cooldown_hours must be a nonnegative integer') if now.tzinfo is None or now.utcoffset() is None: raise ValueError('now must include timezone') if revoked: return 'BLOCK_REVOKED' if not isinstance(version, str) or not re.fullmatch(r'v?\d+.\d+.\d+', version): return 'HOLD_VERSION' if not all(isinstance(s, str) and re.fullmatch(r'[0-9a-f]{64}', s) for s in (sha256, approved_sha256)): return 'HOLD_DIGEST' if sha256 != approved_sha256: return 'BLOCK_DIGEST_MISMATCH' try: released = datetime.fromisoformat(published_at) if released.tzinfo is None or released.utcoffset() is None: return 'HOLD_TIME' except (TypeError, ValueError): return 'HOLD_TIME' if released > now: return 'HOLD_TIME' if now - released < timedelta(hours=cooldown_hours): return 'WAIT_COOLDOWN' return 'ELIGIBLE_FOR_REVIEW' ELIGIBLE_FOR_REVIEWはインストール許可ではなく、次のレビュー工程へ進めるという意味です。取り消し情報を最優先にし、latestやプレリリース、ハッシュ不明、時刻不明は保留します。プレリリースを拒むのはこのサンプルの意図的な制約であり、gh-aw全体の制約ではありません。 また、ハッシュが一致したから安全とも言えません。悪意のあるファイルを承認してしまえば一致します。比較元のapproved_sha256を候補ファイルから自動でコピーしてはいけません。信頼できる配布元と承認記録から別経路で確定させる必要があります。この関数は署名検証器でも、マルウェア検出器でもありません。 4. 実行と境界テスト 添付サンプルを展開し、sampleディレクトリで実行します。 python --version python -m unittest -v テストはネットワークを呼びません。実際に18件を実行し、すべて成功しました。公開から72時間ちょうどなら次のレビューへ進み、1秒前なら待機します。同じ瞬間をUTCとJSTで表した場合も結果は同じです。未来の公開時刻、時差のない日時、不正なハッシュ、失効済み配布物も確認対象に含めました。 最小の境界テストは次の形です。実行時刻を現在時刻に任せず固定するのがポイントです。 from datetime import datetime from policy import decide args = dict( version="1.2.3", published_at="2026-10-31T00:00:00+00:00", now=datetime.fromisoformat("2026-11-03T00:00:00+00:00"), sha256="a" * 64, approved_sha256="a" * 64, ) assert decide(args) == "ELIGIBLE_FOR_REVIEW" args["now"] = datetime.fromisoformat("2026-11-02T23:59:59+00:00") assert decide(args) == "WAIT_COOLDOWN" 日時は表示用の日付ではなく、タイムゾーン付きの公開時刻を使います。ページに「10月31日」としか書かれていないなら、午前0時と推定して72時間を計算しません。本例では不明として保留し、レジストリ等の正式な公開時刻を確認する工程に戻します。 テストで確認したのは自作判定ロジックだけです。gh-awのコンパイル、Actions実行、特定エンジンへの設定反映、モデルの応答品質や速度は未検証です。18件成功をサービス接続成功と読み替えないでください。 5. 既存CIへ入れるなら、更新PRを境界にする まず既存の版を記録し、候補との差分をレビュー用ブランチで確認します。待機判定は更新PRの説明やチェック結果として表示し、その場で本番の依存物を書き換えない形が扱いやすいでしょう。判定結果とともに、使用した公開時刻、確認日時、ハッシュの根拠も残します。 公式資料では生成済みロックファイルを手編集しないよう案内されています。変更対象はソースと管理される依存情報にし、再生成した差分をレビューします。最新のCLIにしただけで、既存ワークフローの実行内容も安全に更新済みと扱わないことが重要です。 採用後は、読み取り専用・小さい対象から動作確認し、エラー率、必要権限、出力先、費用を以前の版と比較します。ここでは測定していないため、削減率や改善幅は示しません。ロールバック先も、単に古い版ではなく、その時点で失効していない承認済み版である必要があります。 6. 費用・認証・データを待機期間で解決しない gh-aw自体は無償のオープンソースですが、公式FAQはエンジンに応じて推論の課金先が異なると説明しています。Actionsの計算資源や外部サービスの料金も、今回のローカルテストとは別です。固定したエンジン版が同じでも、使うモデルや入力長、実行回数が変われば支出は変わり得ます。 本サンプルにはトークン、GitHub認証、APIキーを渡しません。本番組み込み時は、推論の支払主体とリポジトリ操作権限を別々に確認します。単に判定を通すために権限を広げたり、請求先の分からない既存キーを流用したりする設計は避けます。 データ面も独立した確認事項です。コードやIssueをどのモデルへ送るか、ログに何が残るか、保存期間と削除方法、秘密情報の除外を決めます。72時間待っても、機密を送ってよいという根拠にはなりません。判定ログには承認識別子など必要最小限を残し、認証値を記録しない運用を推奨します。 7. 不向きな場面と採用判断 緊急の脆弱性修正に一律72時間を適用する運用は不向きです。待つことのリスクと、直ちに更新するリスクを担当者が比較する例外手順が必要になります。ただし例外を「すべて許可」のスイッチにせず、対象版・理由・期限・承認者を限定します。このサンプルに例外承認機能は実装していません。 公開時刻を信頼できない配布元、内容が差し替わる参照先、時計がずれたCIでも追加対策が必要です。時刻や失効情報を取得できなければ保留する方針は安全側ですが、可用性は下がります。更新待ちの責任者と対応期限まで決めないと、永久に古い版を使い続ける結果にもなります。 採用を勧めたいのは、更新頻度が高く、複数のCIが同じエンジンを利用し、レビュー済み版を説明する必要があるチームです。逆に、一度だけのローカル実験なら台帳運用の方が重い場合があります。目的は72時間という数字を守ることではなく、何を根拠に、どの配布物を、誰が本番へ進めたかを追えるようにすることです。 参照資料 確認日：2026年11月3日（Asia/Tokyo）。公式URLに限定した検索で読めた本文を照合しました。週次更新ページの直接取得は失敗しており、未確認の設定詳細は断定していません。 GitHub Agentic Workflows：11月2日週次更新 公式リリース一覧 Triggers：on.cooldown Releases and Versioning Glossary：Engine Version GitHub Agentic Workflows FAQ

AI writes code in seconds, but handling server crashes, database failures, and failed payments still needs engineering decisions. Reliable systems require: Health Checks, Caching, Failover, Retries & Replication. Read here: github.com/iutkarsh077/super-projects/blob/main/r…

One app for all your AI coding chats: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode and Cline. New: Settings with a switch for each tool, a backup folder you can move, and a faster Ctrl+K search. Free and open source. ssanaullahrais/Chat-Vault t.co

Regalos para la persona que tiene un negocio pequeno, ensena, o crea cosas (en espanol) --- title: "Regalos para la persona que tiene un negocio pequeno, ensena, o crea cosas (en espanol)" published: true tags: spanish, chatgpt, productivity, ai description: "Packs de habilidades de IA como regalos que de verdad se usan el lunes por la manana." --- Noviembre llego, y eso significa listas de regalos. Si conoces a alguien que tiene un negocio pequeno, ensena, o crea cosas en su tiempo libre, un pack de habilidades es un regalo que de verdad puede usar el lunes por la manana, no uno que se queda en un estante. Cada opcion abajo es del catalogo actual de Outpost Supply. Los precios son los que aparecen en la tienda. Cada una tiene una habilidad gratis de prueba donde existe una, asi la persona que compra puede revisar el estilo primero. Nota: los packs y la lista de correo estan en ingles por ahora. Como funciona regalar en la tienda En la pagina de pago que revise, hay un boton que dice "Give as a gift?" Al activarlo aparecen un campo para el correo de la persona que recibe el regalo, un campo opcional para un mensaje, y un boton para no mostrar tu nombre a la persona que lo recibe. Usa ese boton en la tienda si compras para otra persona. Para la duena de un negocio pequeno que odia responder resenas: $8.99 Review Reply: What to Say Back to Any Customer Review littlenova5.gumroad.com Una sola habilidad para un solo trabajo. No hay que aprender un pack, ni explicar una configuracion. Para una persona freelance o duena de tienda que pospone las respuestas a resenas porque nunca sabe que decir. Para la persona ocupada que quiere ayuda con correo, reuniones, y cierre del dia: $19 Everyday Productivity Skills littlenova5.gumroad.com Para alguien que quiere ayuda en ingles claro con clasificar su bandeja de entrada, preparar reuniones, y cerrar el dia de trabajo sin pendientes. Pruebas gratis de la semana de habilidades gratis: inbox-triage, meeting-prep, y friday-shutdown. Para alguien que usa ChatGPT, Claude, Grok, u otro chatbot: $19 Universal AI Skills littlenova5.gumroad.com Habilidades que funcionan en varias herramientas, no solo en una app. Pruebas gratis: prompt-polisher y decision-helper-lite. Para la persona creadora que convierte notas en productos para vender: $19 ChatGPT for Product Creators littlenova5.gumroad.com Para alguien con un cuaderno lleno de ideas que quiere el siguiente paso: convertir notas desordenadas en un plan real de producto. Prueba gratis: la habilidad idea-catcher, publicada el 1 de noviembre: github.com/lilnickyai/claude-code-skills-samples/… La biblioteca completa, para alguien que lo quiere todo: $29 The Complete Bundle littlenova5.gumroad.com Para alguien que prefiere tener toda la biblioteca en vez de elegir un pack. Todavia no quieres comprar? Recibe una habilidad gratis nueva cada semana aqui: lil-nicky-ai.kit.com Esa es la prueba gratis primero. Los packs de pago son la version mas profunda cuando uno de ellos encaja con un trabajo real.

QuireKit 编辑器的 AI-Native 是如何设计的？谈谈我对真正 AI-Native 的理解 先说结论，我个人认为，AI-Native 的编辑器，不在于形式，无论是左编辑器右输入框，还是选中后弹出 AI 润色、续写框，又或是正文下方放类似对话形式的输入框，本质并没有任何不同。在 Tiptap 体系下，只要不是通过命令原生操作，我认为就全都不算 Native 。个人认为真正的 Native ，是模型能原生操作编辑器，不是先生成 markdown 再通过兼容层转为编辑器内容，也不是将 markdown 转为兼容的 HTML 再通过兼容层转为编辑器内容，并且你不需要为每个功能都为模型编写提示词，你只需要一种机制，让模型能够知道编辑器有哪些能力，并且知道这些能力的参数，调用方式就够了，至于如何调用，那就得看模型的调度能力到底几何了。 下面是 QuireKit Classic 里的一次真实运行：一句话让 AI 把第一行设为标题并居中、改写第二段、把百分比和日期加粗标红，再在文末插入表格。修改先以修订呈现，最后一次批准。演示用的模型是 DeepSeek Flash ，后面两段也一样。  具体的实现方案来自一个之前做的 CLI 前段时间想要把公司后端的所有接口包装成一套对 AI 友好的 CLI ，让 Codex 、Claude Code 、DSH 、WorkBuddy 等任何 Agent 都能自己学会使用我们的产品。接口有上百个，版本有几十条标准包、几千家定制包，给每个 Agent 写提示词显然不现实，所以我设计了一套自描述的方案，Agent 只需要会三个命令： cli api list --target test --json # 这个环境能用哪些能力 cli api explain <id> --target test --json # 能力的参数 Schema 、风险、认证方式 cli api call <id> --target test --input @request.json --json 有哪些接口、参数如何填写，都由 Agent 在运行时向 CLI 询问。这样一来，更换 Agent 不需要做任何修改，新增接口或升级版本之后，Agent 下一次 list 时自然就能知道。 做 QuireKit 编辑器的 AI 时，面对的其实是同一个问题，只不过对象从成百上千的后端接口换成了成百上千的编辑器命令。 第一版设计的 AI 输出正确性评测只有 48% 我最早的做法，是每个插件分别给 AI 注册单独的工具，各写各的说明和提示词。九月底用 20 个日常任务做评测，例如“标题居中”“行距 1.5 倍”“文末加个三列的表”，第一次通过率只有 48.3%。让 AI 分析失败记录后发现，问题基本不在模型：有的能力压根没开放，有的写入失败却回了成功，表格和页眉各有一套定位方式，模型来回尝试，直到轮次耗光，最终以失败结束。 后来我推翻了让插件各自给 AI 注册工具的方案。仔细想想，这不就跟之前做的 CLI 一样吗？为什么不能让编辑器自己描述自己的能力？于是改成了自描述的方案，定位方式也统一成了一种。同一个模型、同一批任务，通过率到了 98.3%，平均每个任务 1.1 次工具调用，剩下那一次失败也是因为题目本身有歧义。到这里，我感觉应该是对了。下面是重做时改的几件事： 插件命令自描述的改造 模型能看到的工具改为固定的几个：读文档、改文档、查帮助。工具叫什么、参数长什么样、出错怎么提示，都由 AI 核心统一定。插件不再专门给模型写工具和提示词来告诉它怎么用，而是只描述自己的情况：节点在视图里怎么显示，有哪些属性能改、取值范围是什么、用哪个命令改。所有开放给 AI 的命令，在定义时都会用 defineCommand 包一层描述：用途说明、参数的 JSON Schema ，以及作用在哪个位置。 开放给 AI 的命令，插件在 addCommands() 里用 defineCommand 声明。比如书签插件的“加书签”命令： addWordBookmark: defineCommand({ // 给模型看的用途说明 description: "Adds a bookmark named `name` on `text` in the block (the whole block when `text` is left out), replacing a bookmark of that name. A link to \"#name\" jumps to it.", // 作用位置：块里的一段文字 target: "text", // 参数的 JSON Schema params: { type: "object", required: ["name"], properties: { name: visibleNameSchema }, additionalProperties: false }, // 真正执行的命令，和工具栏调用的是同一个 run: createAddWordBookmarkCommand(startTypeName, endTypeName) }), defineCommand 本身只是一层带类型的包装：它接收一个描述对象，返回的仍然是一个命令函数，调用时原样转给 run；描述被冻结后挂在这个函数的隐藏属性上。Classic 用的核心包里，实现就这几行（ MD Editor 用的 MSFE 也有同名的 defineCommand，区别是它直接返回 run 本身，把描述登记在一张以命令函数为键的表里）： const descriptorKey = Symbol.for("quirekit.command.descriptor"); export function defineCommand(definition) { const { run, ...descriptor } = definition; // 返回新的函数，调用时转给 run ，对编辑器来说它就是普通命令 const command = function (...args) { return run.apply(this, args); }; // 描述挂在不可枚举的 Symbol 属性上 Object.defineProperty(command, descriptorKey, { value: Object.freeze({ ...descriptor }), enumerable: false }); return command; } 包装之后，插件拿到的仍然是原来的命令函数，工具栏和快捷键照常调用；描述挂在函数的隐藏属性上，AI 核心再从所有命令里把带描述的提取出来，汇总成一张表：  除了命令，插件还用 addAiCapabilities() 声明格式属性。比如段落对齐，完整声明如下： { // 能力种类：格式属性 kind: "format", // 模型在文档视图和编辑工具里看到的属性名 name: "align", // 作用在段落上，而不是文字上 level: "paragraph", // 给模型看的含义和取值说明 description: "Alignment: \"start\", \"center\", \"end\", \"justify\" or \"distribute\".", // 合法取值，编辑工具按它校验参数 schema: { enum: ["start", "center", "end", "justify", "distribute"] }, // 读：从段落的 Word 属性里取当前对齐方式，没设置时返回 undefined ，表示沿用样式 read: target => target.level === "paragraph" && target.node.attrs.wordParagraph !== undefined ? resolveWordParagraphFormatting(target.node.attrs.wordParagraph).alignment ?? undefined : undefined, // 写：调用段落插件自己的命令，和用户点工具栏上的“居中”是同一个命令 apply: ({ commands }, value) => commands.setWordParagraphProperties({ properties: { alignment: value } }), // 审阅修改时给人看的名称和取值，不给模型看 present: { label: "对齐", value: value => ({ start: "左对齐", center: "居中", end: "右对齐", justify: "两端对齐", distribute: "分散对齐" })[value] ?? String(value) } } 加一个插件，"改文档"这个工具就多认识一种属性，即多一种操作能力，但模型所会的工具数量不变，已经学会的工具用法也不变。这就是开头说的那种机制：不为每个功能写提示词，只让模型知道有哪些能力、参数是什么、怎么调用。 比如下面这份简历排版：页边距、字号、加粗、颜色、字距、段落下边框、项目符号、行距和段前段后间距，都是各插件声明的能力。AI 先读取了内置的简历技能，再用一次编辑调用全部改好，最后一次批准。  写到这里应该能看出来，这跟前面那个 CLI 是一个路子。document_read 相当于 list ，document_help 相当于 explain ，document_edit 相当于 call 。参数写错了，报错会直接说是哪个字段。我们自己的 AI 助手和第三方自己写的 Agent 用的也是同一套工具，没有给自己留后门。  确保模型的修改和人工修改走同一套底层命令 通常情况下，大多数编辑器 AI 生成内容是生成一段 markdown 或 HTML ，再经过兼容层转成编辑器内容替换选区。而由于 markdown 和 HTML 自身的限制，在复杂文档中本就不能完美存储所有有效信息，因此转换必然丢失一部分信息。在 Prosemirror 体系下，HTML 存储 Attrs 还会依赖各种标签属性，当存在大量属性时，生成复杂文档可能还存在出错的问题。 但是在 QuireKit 里，AI 的每次写入，走的都是跟用户点击工具栏时完全相同的一套底层命令。一次调用里如果有操作不合法，只需退回那几个操作并说明原因，其余照常写入。打开“修订编辑”模式，AI 的修改会记为成修订，这些修订与 Word 修订互通，可在 Word 中逐条通过或拒绝。 处理复杂格式配置专属命令包 对于一些特殊格式，我们专门做了相关的命令包，如公文生成。因为即便 AI 可正确操作编辑器，也并不意味着它可以正确理解某个标准。我们最初的想象是美好的，我认为 AI 可正确操作编辑器后，它就拥有了解锁一切文档格式的能力，理论上确实是这样。但实测下来，没有清晰的规则，AI 生成的内容仍需人工持续校对。它可能丢失红头，也可能划线不是红色，又或是字体设置某些地方会有遗漏。 因此，针对这种随意发挥，我们为编辑器增加了专属命令包以及 skill 。典型的场景就是公文，公文本身有 GB/T 9704—2012 标准要求，因此我们可以将标准封装为不同的命令，再配合公文模板 skill ，即可又快有准地生成公文。 下面是一份只有正文的通知草稿，一句话排成正式公文：红头、发文字号、红线、标题、版记都由程序按国标生成，模型只负责从草稿里整理出机关、标题、主送、正文层次和抄送这些内容。  Agent 工具确实不能贪多 通过自描述机制改造过后，其实它撞上的正是社区 Agent 工具设计的理念，Agent 工具设计不应该盲目球多。工具越多，Agent 反而越容易 “变蠢”，一套合理的机制才是让模型发挥最大价值的保障。 初版的做法是每个插件为 AI 声明注册一个工具，结果是正确性评测只有 48%，当工具数量过多时，模型在相似名称、重叠边界或参数结构相似的工具之间容易犹豫，会导致 “选择困难与误选率上升”。替换为自描述机制后，正确率上升到了 98% 以上，且唯一错误还只是因为输入描述有问题导致。 参考与使用 如果你也在给自己的编辑器做智能助手，可以参考 Quirekit 的解决方案是否对自己的产品有用，如果直接用 QuireKit ，那这些都已经做好了： - 对于 classic-editor ，我们有 @quirekit/classic-ai（目前暂时为商业包，但可在官网使用，只需配置自己的模型 key 即可），它通过侧边栏助手提供使用入口，并配备模型设置和技能库。 - 我们也通过 MIT 开源了可以直接使用的 @quirekit/ai-runtime，它是 @quirekit/classic-ai 的底层核心，classic-ai 只是在其之上做了一层包装，将其封装为了可用成品。runtime 已包含 document_read、document_help 以及 document_edit 核心工具机制，任何人均可用它封装自己的 AI 助手。 - 对于 Markdown 编辑器的，对应的是 @quirekit/md-editor-ai。 - 针对 QuireKit 写插件，可参考 @quirekit/ai-contract 里的类型声明格式能力，开放给 AI 的命令用 defineCommand 包一层描述，AI 就能用上，不用写提示词。 除了 Classic AI ，其他 AI 相关的包最近都改成了 MIT 开源，已经发到 npm 的 alpha 版。接入文档在 docs.quirekit.com 。 后续也长路漫漫 回头看，我们花在模型身上的功夫其实并不多，大部分时间在给编辑器设计合理的工具与机制：让模型通过编辑器自己的命令操作文档，用一种机制让它知道有哪些能力和参数，程序能保证的结构不交给它，然后用评测盯着。这些都做好以后，其实一个便宜的快模型也就够了，目前大多数模型处理文档的能力都非常强了，文中三段演示用的都是 DeepSeek Flash V4.1 ，换成更强的模型结果也一样。虽然已经取得了一部分进展，但其实 AI 的坑目前还有很多，很多犄角旮旯的操作仍有限制，因此长路漫漫，优化仍在进行。 --- 最后 QuireKit 是我在做的开源文档编辑器框架，有 Word 式的分页编辑器 Classic-editor 、块编辑器 Block-editor 和 Markdown 编辑器框架 MSFE 以及成品 md-editor ，Classic 和 MD Editor 用的是同一套 AI 核心。现在还是 alpha ，block-editor 也会是 classic 同一套，目前正在迁移适配。 - 官网： quirekit.com - GitHub： quirekit/quirekit --- 本文首发并持续更新于 [yishuai.wang]( yishuai.wang)。

More details: 📄 Anchor-Align: arxiv.org 💻 Code: dwipddalal/Anchor-Align 🌐 Project page: anchoralignvla.github.io Thanks @unnatjain2010 , @shivanshpatel35, and Chahit for suggesting interesting tasks to try!

Frenzied Time Doing Nothing In Sydney And other matters of vast importance. A co-creation between @bokkypoobah, @grok and God/Source/Spirit/The Universe. #bokkyschatwithgrok github.com/bokkypoobah/TheBokkyBible/blob/main/do… t.co

I made llx-desk: a 2.6 MB browser window Claude Code can drive, and you can leave it feedback right on the page I wanted Claude Code to actually use a browser, not just write code for one, and I wanted to watch it and point at things instead of describing them in chat. So I built a small native window that the agent and I share. - The agent drives a real browser. It can test the app you're building, find flights, compare prices or fill in a long form. It reads pages as an outline and clicks by ref, with no screenshot-and-guess loop. Routine clicks go to a small fast model (jev): about 0.4 s per step and about $0.0005 per task on our benchmark. It never pays, orders or deletes unless you ask for that - You give feedback on the page. Select any element and comment "remove this". It lands in your Claude Code session with the element, selector and a screenshot, and the agent fixes it - It stays out of your way. It floats as a mini preview, expands on click and collapses when you click away - It's tiny. One 2.6 MB binary, about a 1.3 MB download. There's no bundled Chromium: pages run on the system WebView (WKWebView on macOS, WebKitGTK on Linux) In the video the agent clicks through a shop, I comment "remove" on a line, and Claude deletes it. Rust, MIT, macOS + Linux. Install as a Claude Code plugin: rsaryev/llx-desk

2/ Try: Releases at github.com/cjpais/Handy/releases or handy.computer macOS: brew install --cask handy Windows: winget install cjpais.Handy Grant mic + accessibility, set the shortcut, speak into any text box.

Since January 2025, I have had a paper on arxiv claiming proof of the Seymour Second Neighborhood Conjecture. alphaxiv.org . I presented this at the SEICCGTC and as a result have a verified lean 4 proof. Any advice is appreciated Cgcharles7/ssnc @wtgowers

You can now run Qwen3.8 Flash Next locally on an 8GB GPU at 20+ tokens/sec. - Massive parallelism gains across the board. - Dual NVIDIA cards up to +98% faster. - Strata 0.2.10 just dropped with huge multi-GPU and long-context improvements. - github.com/Niko1221/Strata/releases/tag/v0.2.10 t.co

Web de práctica deliberada para la Paes. Hola, Vengo a buscar feedback y en general compartir mi primer proyecto web serio. Sobre la web. Esta inspirada en el libro Peak. La practica deliberada de Anders Ericsson, Que es el feedback inmediato. Es llegar y estudiar. Solo pones nombre y edad. Es irrelevante, solo me ayuda a saber cuantos entraron. Tiene múltiples preguntas en todas las pruebas. Tiene aproximadamente 1300 preguntas. Todas las pruebas oficiales de la rendición desde que se llama paes, un simulador de puntaje para saber si puedes optar por x carrera tiene pocas pero a mi punto de vista. relevantes universidades. aun que aun estoy puliendo ese apartado. igual esta casi. Usa un motor FSRS que practicamente ve en que te equivocas en x materia. que respondes rapido. que respondes mas lento etc etc. este si es beta. Me es un poco complicado tenerlo todo el tiempo viendo cada decisión para saber que colocarte en la próxima. En fin la desplegué en una hosting gratuito. Ns crear un post. Espero que le echen un vistazo. Link: paesteseo.fly.dev Github: Hunther4/New-Peak

it is in all in WanGP with 200+ generative models and more... deepbeepmeep/WanGP

How AIClaw 3.7.32 Routes Models by Service Contract A model's original vendor does not tell a desktop agent which HTTP interface to call. A gateway can serve models from several vendors through one contract, while a direct connection may need a different protocol for a particular model. Putting the protocol choice on every model makes a large catalog tedious to configure. Guessing from a model name can also send the right model to the wrong interface. AIClaw 3.7.32 introduces service-aware routing: resolve the connection contract first, apply scoped model rules where they are known, and keep manual exceptions in advanced settings. This is in the published release, rather than an unreleased proposal. All implementation links below are pinned to that tag. Start with the service contract The resolver identifies a service profile from the configured provider type. For an OpenAI-compatible entry, it also recognizes specific official endpoint hosts. An unfamiliar compatible gateway remains a generic compatible service; a model name containing a familiar vendor name does not reclassify it. The resulting automatic behavior is deliberately bounded: | Connection | Automatic route in this release | | --- | --- | | OpenRouter | Chat Completions, including models originating from other vendors | | Direct OpenAI or Azure | Responses for exact model IDs in the versioned registry; Chat Completions otherwise | | Native Claude service | Messages | | Native Gemini service | Generate Content | | Unknown compatible gateway | Chat Completions | This table describes AIClaw's routing policy, not an exhaustive list of interfaces each upstream service offers. In particular, the OpenRouter policy does not mean the gateway only supports one API. The routing implementation keeps the direct-service rules as exact IDs with a verification date and source links. Those rules are applied only to the corresponding service profiles. A deployment alias that is absent from that registry stays unknown. There is no universal discovery mechanism here that can infer the capabilities of every custom deployment name. Make exceptions explicit, without configuring every model The route precedence is: model protocol override > manual service protocol > automatic service strategy and built-in model rule Most models therefore inherit the service strategy. A user only needs an exception when the actual endpoint contract differs from that strategy. The model service settings view places service and model protocol overrides in its advanced controls. Clearing a model override restores inheritance. The backend includes the effective protocol and its source in the model route view, so an inherited choice can be distinguished from a manual one. The call path resolves the route before constructing a protocol client. It does not wait for a 400 response and then guess another protocol from the error text. An incorrect custom configuration can still fail; explicit routing makes that failure easier to explain without silently changing the requested behavior. Keep capability metadata separate from the model list A catalog supplies names, but a name is not proof that tools, images, or reasoning parameters are supported. When fetching an OpenRouter catalog, AIClaw also reads explicit supported-parameter and input-modality fields. A missing field remains unknown; it does not automatically become “unsupported.” The metadata fetch preserves the user's manually maintained model list. The cached metadata carries its service profile and base URL. Changing the endpoint prevents the resolver from using metadata scoped to the old endpoint. There is also a concurrency boundary. Catalog fetching captures one provider record for the request, decoding, and cache provenance. Configuration writes advance a revision. The metadata cache write checks that captured revision before accepting the result. If the address, key, or protocol changes while the fetch is running—or the service is deleted—the old result is rejected instead of being returned for merging into the current configuration. The user is asked to refresh the catalog again. The conditional store update implements that check without putting the key into its comparison predicate. Apply edits at the next request boundary Refreshing a connection and mutating a running request are different operations. The agent's sampling client resolves the current provider configuration for each sample and constructs a new client snapshot. An HTTP request already in progress retains the snapshot it started with. The next sample can use the new protocol and credentials, including within the same agent turn. This avoids requiring a conversation restart just to pick up a service edit. It also keeps one request's protocol and credentials together rather than changing part of its connection midstream. The release has separate adapters for Chat Completions, Responses, Claude Messages, and Gemini Generate Content. Shared agent history does not make their authentication, message encoding, or stream termination rules identical. The design document describes those boundaries and the migration behavior for older service entries. What was verified For this article, I reran five focused Go tests against the source at the public release commit. All five passed: - Service-contract routing, exact-rule provenance, override precedence, and unknown-model behavior. - Scoped OpenRouter metadata, missing versus explicit capability fields, and preservation of manual models. - Rejection of a catalog response after concurrent endpoint, key, protocol, or deletion changes, exercised as four subtests. - A service edit taking effect at the next sample in one turn, followed by session restoration. - Late usage from an earlier sample not being assigned to a replacement model. The fixtures are in routing_test.go, catalog_snapshot_test.go, and model_client_test.go. These checks use local HTTP fixtures and temporary application databases. They establish the resolver, snapshot, and stale-result behavior; they do not establish successful paid calls against every vendor or gateway. I did not rerun the full desktop suite for this article. The release notes separately report the broader release validation. The practical gain is one service configuration that models can usually inherit, with visible exceptions when needed. The remaining limits are explicit: exact-ID rules need maintenance, custom aliases may require an override, and the selected model and endpoint still have to support the requested operation.

@modaleap 人家都开源了，自己改不就行了，比如我就移除了全部遥测、上报 BlueSkyXN/OpenZWork

@0xPlato @ruterfu 推荐语音搭子，微信语音输入法的绝配：zfdang/voice-input-buddy

境界型・検知型セキュリティの限界――AIエージェントに必要な「実行前の証拠検証」 AIエージェントが正しい権限を持ち、正規のAPIを呼び出そうとしている。それでも、その操作を今、実行してよいとは限らない。 例えば物流企業AのAIが、企業Bへの引き渡しに関する通知を送るとします。通信相手の認証は成功し、APIの利用権限も有効です。しかし、B側の受領条件が変更されていたらどうでしょうか。直前の通知が実行済みなのか不明なまま、別の企業Cへ切り替えようとしていたらどうでしょうか。 通信が「正規」であることと、その操作が業務上「実行可能」であることは別問題です。 この区別は、AIが回答するだけでなく、送金、公開、削除、設備操作、企業間システムの連携などを自律的に実行する時代に重要になります。 本稿では、NIST、英国NCSC、OWASP、日本のAISIの一次資料と、AgentDojo、CaMeL、AgentSpecなどの原著研究を読み解きながら、境界型・検知型セキュリティを補完する「実行前の証拠検証」を考えます。最後に、当社が公開した2つのサイバーアシュアランスPoCについて、確認できたことと確認できていないことを分けて紹介します。 :::message 先に結論：必要なのは「AIを信用しない」というスローガンではありません。重要な操作について、誰の命令か／操作権限があるか／今の業務条件を満たすか／その根拠を検証できるか／結果が確定したかを、AIの文章上の説明とは独立して扱う設計です。 ::: ▼関連するプレスリリース（サイバーアシュアランス） prtimes.jp !static.zenn.studio 1. 境界型・検知型は何を守ってきたのか セキュリティの発展を、単純に「古い技術から新しい技術への置き換え」と理解するのは適切ではありません。それぞれ、守ろうとしている対象が異なります。 | 考え方 | 主に確認・制御すること | それだけでは残る問い | | --- | --- | --- | | 境界型の防御 | ネットワークやシステムの内外、通信経路、アクセスの入口 | 正規の経路から来た具体的な操作が妥当か | | 検知・防御（IDS/IPS、EDR等） | 攻撃の兆候、異常な挙動、既知の不正パターン等 | 異常に見えない操作が業務条件を満たすか | | ゼロトラスト | 主体・端末・サービス・対象リソース等に基づく動的な認証・認可 | 認可の設計が、操作時点の業務条件や結果不明状態まで十分に表現しているか | | 実行前の証拠検証 | 個別操作、現在の条件、根拠、実行状態を照合して許可・保留・拒否 | 証拠そのものの真正性、現実との一致、実行経路の迂回をどう防ぐか | NIST SP 800-207『Zero Trust Architecture』は、ネットワークの場所による暗黙の信頼を排し、主体やリソースに着目した認証・認可を設計する考え方を示しています[1]。つまり、ゼロトラストはすでに「正規のネットワークなら何でも通す」という発想を否定しているのです。 また、検知型も「事故が起きた後で知らせるだけ」ではありません。IDSは検知、IPSやEDR等は条件によって予防的な遮断も行います。NIST SP 800-94も、侵入検知と侵入防御を併せて扱っています[2]。 したがって本稿の主張は、境界防御・検知・ゼロトラストが不要になった、というものではありません。 それらが正常に機能していても、AIが提案した個別の業務操作について、必要条件と証拠の充足を別途確認すべき場面がある、という主張です。 2. 「認証された操作」が危険になり得る理由 2-1. AIは、外部データを指示として扱うことがある AIエージェントは、メール、Webページ、文書、検索結果、他のツールの応答を読み、その内容を踏まえて次の操作を選びます。しかし、そこに攻撃者の指示が紛れ込む可能性があります。これが間接プロンプトインジェクションです。 NeurIPS 2024で発表されたAgentDojoは、外部ツールが返した内容を介した攻撃を調べるため、97の通常タスクと629のセキュリティテストケースを備えた評価環境を提示しました[3]。 さらに2026年の大規模な公開レッドチーミング研究では、464名が13モデルに対して約27万2,000件の攻撃試行を提出し、41シナリオの中で8,648件の成功例が報告されています[4]。研究では、攻撃の成功を利用者に悟らせないことも課題に含まれていました。 この数字は、世界中のAIエージェントが同じ割合で侵害されることを意味しません。特定の評価環境と攻撃シナリオにおける結果です。ただし、画面に表示された最終回答が自然だからといって、その背後の操作が適切だったとは限らないことを示す重要な実験結果です。 2-2. 「悪い命令」を発見するだけでは、被害の上限を決められない 英国NCSCは2025年12月、プロンプトインジェクションをSQLインジェクションと単純に同一視すべきではないと論じました[5]。 大切なのは、モデルが悪意ある入力に影響され得ることを前提に設計する点です。NCSCは、悪意ある内容がモデルに届くことを防ぐだけでなく、LLMではない決定論的な制御によって、システムが実行できる操作を制限することを推奨しています。 例えば、AIが取引先のメールを読んで「振込先の口座を変更して送金する」と提案した場合、「その文章は不審か」を分類するだけでは不十分です。支払先変更の承認記録、口座の登録状態、金額の上限などを独立して確認しなければなりません。 攻撃の文面を見破る確率を上げることと、許可されていない操作を実行できない構造にすることは別の防御です。 2-3. 実行後の検知では戻せない操作がある 誤ったファイル削除、対外公開、支払い、物理設備への指示、企業間の二重処理などは、事後検知だけでは完全に元に戻せない場合があります。 ここでいう「検知型の限界」は、検知技術が無力だという意味ではありません。検知から停止までに時間差が生じ得ること、そして業務条件違反が必ずしも不正通信や異常パターンとして現れないことです。 日本のAISIも2026年1月の『AIインシデントレスポンス・アプローチブック』で、自律的なAIエージェントには従来のインシデント対応だけで十分に対処することが難しいと整理しています[6]。同資料は発見的統制の重要性を強調しており、事前制御が事後監視を不要にするという話ではありません。 3. 国際的な議論は「実行の制御」に進んでいる この問題設定は、単独の企業による主張ではありません。 OWASP『Top 10 for Agentic Applications 2026』は、ASI02：Tool Misuse and Exploitation（ツールの悪用）、ASI03：Identity & Privilege Abuse（識別情報・権限の悪用）、ASI08：Cascading Failures（連鎖的障害）などを主要リスクに挙げています[7]。AIが使える「正規のツール」そのものが、誤った操作の経路になり得るという整理です。 日本のAISIは2026年7月の『AIセーフティに関する評価観点ガイド 第1.20版』に、AIエージェント特有の「観測と制御」を追加しました。自律的な挙動と外部環境との相互作用を評価対象として明示しています[8]。 米国NISTの2026年5月の報告書も、AIエージェントには新たなセキュリティ上の脅威があり、既存のサイバーセキュリティ原則は引き続き重要である一方、適応が必要だという意見が広く寄せられたと整理しています[9]。なお、これは意見募集への回答を分析した報告であり、すべての論点をNISTが実験で証明したものではありません。 境界を守る、侵入を検知する、主体を認可する。その上で、実行内容と実行時点の条件を統治する。 現在の技術的な焦点は、この最後の問いにも広がっています。 4. 実行前の証拠検証とは何か 重要な操作については、AIの出力をそのまま業務システムへ流さず、独立した判定機構を通します。 graph TD A[AIエージェントの操作提案] --> B[認証・権限・業務条件・証拠を検証] B --> C{実行条件が成立?} C -->|不成立・不明| D[拒否または保留] C -->|成立| E[対象システムで限定操作を実行] E --> F{実行結果を照合できた?} F -->|はい| G[結果と根拠を記録] F -->|いいえ| H[結果不明として保留・照会] D --> J[判定理由・状態を記録] H --> J G --> I[別の検証器で再照合] J --> I この構造を考えるうえでは、次の5点が重要です。 1. 主体と権限：AIまたはサービスは、当該操作に必要な権限を持つか。 2. 業務条件：今の相手先、対象物、承認状態、制約条件は成立しているか。 3. 証拠の検査：証拠は真正で、対象の操作と結び付いており、必要な時点の情報か。 4. 実行への強制適用：判定を迂回して同じ操作を実行する経路がないか。判定後、実行直前に条件が変わらないか。 5. 結果の確認：成功応答が失われたとき、「未実行」と推測して再送・切替えをしていないか。 考え方を簡単な式で表すと、設計上の目標は以下です。 $$ \operatorname{Execute}(a)\;\Rightarrow\; \operatorname{Admissible}(a,\,p,\,e,\,s) $$ - $a$：提案された操作 - $p$：適用する権限・業務ポリシー - $e$：検査に利用する証拠 - $s$：操作直前の状態 ここでの意味は「実行されたなら、所定の条件を満たしていた」という安全性の要件です。この式を書いただけで、実システムの安全が証明されるわけではありません。 判定機構をすべての実行経路に適用できること、条件を正しく定義できること、証拠が信頼できることなど、別の前提が必要です。 セキュリティ工学には、すべてのアクセスを仲介し、改ざんに耐え、検証可能であることを求める「Reference Monitor」という古典的な設計原則があります[10]。AIの実行制御でも、この考え方は重要です。 5. 「証拠がある」と「安全である」は違う ここは最も誤解してはいけない点です。署名、ハッシュ、監査ログ、形式証明は、それぞれ異なる対象を確認します。 | 確認手段 | 確認できること | それだけでは確認できないこと | | --- | --- | --- | | 電子署名 | 所定の公開鍵に対応する秘密鍵で署名され、署名対象が改変されていないか | 署名者の現実の身元や、署名した内容が真実か | | ハッシュ照合 | 所定の照合値と内容が一致するか | 誰が作ったデータか、照合値自体が信頼できるか | | 業務条件の検証 | 定義された入力・状態が条件を満たすか | 条件の定義自体に抜けがないか | | 形式検証 | モデルの前提の下で特定の性質が成立するか | 実装全体や現実世界に自動的に同じ性質が成立するか | | 独立した検証器 | 開示された証拠が規則と整合するか | 証拠から省かれた出来事、鍵の侵害、未観測の現象 | | 実行結果の照合 | 対象システムが報告した終端状態との対応 | 実際の物理作用の完了や外部世界の全状態 | そのため、重要なシステムでは「検証に通った」という表示だけでなく、何を、どの前提で、どこまで確認したのかを公開可能な範囲で説明する必要があります。 6. 先行技術と比較して、何が違うのか ここで重要なのは、「実行前に止める技術がなかった」という説明をしないことです。実行前の許可・拒否、時間と履歴に基づく制御、二重実行の防止、形式的な検証、第三者が照合できる証拠は、すでにそれぞれ先行研究や実装があります。 では、私たちの公開PoCは何を示すのでしょうか。答えは、企業間の一つの業務操作を対象に、「許可判断で終わらず、結果不明、再送、相手先変更まで扱い、その処理を証拠と限定的な形式検証に結び付けたこと」です。 6-1. 既存技術がすでに実現していること | 観点 | 重要な先行技術・既存手法 | 当社PoCで確認した範囲 | | --- | --- | --- | | 実行前の許可・拒否 | AgentSpecは実行時ルール適用を研究し、OWASP ACSはツール操作前後の制御インターフェースを定義している[12][15] | コールドチェーンでは受領権限、記録不足、上流の保留、条件変化に応じて模擬操作の呼出しを制御 | | 過去の操作、時間条件、障害 | AWS Dogwoodは操作履歴と時間条件を扱い、Local Engineは並行実行・永続化・障害復帰も考慮している[18] | VPIでは、送信元・受信先の現在条件、通知の終端状態、応答消失、失効、再送、接続先切替えを模擬企業間の実通信で検査 | | 重複作用と分散処理 | Amazonの冪等API設計やSagaパターンは、再送・部分障害・補償処理を扱う確立した手法である[19][20] | VPIでは、前の相手先での処理結果が不明なまま、別の相手先で同じ業務を進めないという企業間の安全条件を検査 | | 検証可能な証拠 | AgentBoundは検証可能なガバナンス記録を提案し、ICME PreFlightはゼロ知識証明付きの操作判定を提供すると公表している[13][21] | VPIでは署名付きイベントと当事者間の処理の対応を、実行側のコードを取り込まないオフライン検証器で照合。ただしゼロ知識証明ではない | | 形式的な安全条件 | Proof-Carrying Contractsは機械検査可能な証明を伴う操作制御を提案している[14] | コールドチェーンとVPIそれぞれの限定した抽象モデルでLeanによる安全性の検査を行い、具体入力や実装の一部との対応も検査 | この表は、既存技術に当社PoCの機能が欠けているという「不在証明」ではありません。比較対象の設計目的と公開資料に対し、当社が何を具体的に作り、試したのかを整理したものです。 特にDogwoodを「履歴を扱えない実行制御」と比較するのは誤りです。また、AgentBoundの第三者検証可能な記録や、Proof-Carrying Contractsの形式的保証を無視して「当社が初めて実現した」と書くこともできません。 AgentBoundの論文は、ガバナンス記録を検証する枠組みを提示する一方、当該版では大規模な実測評価結果を今後報告するとしています[13]。これは論文の評価状況を示す違いであって、提案の技術的価値を否定するものではありません。 6-2. 決定的な論点は「返事がない＝実行していない」ではないこと 例えば、企業Aが企業Bに通知した後、通信が途切れた場面を考えてみます。Aが応答を受け取れなくても、B側の処理はすでに成立しているかもしれません。ここで「失敗したはずだ」と判断し、企業Cへ同じ業務を依頼すれば、通信がすべて正規でも二重処理が起こり得ます。 VPI PoCは、こうした「結果が分からないこと」と「実行されていないこと」を混同しないための安全条件を検査しています。結果を確認できない間は次の相手先への処理を保留し、前の相手先で取消しが確定した場合は、次の相手先について改めて条件を確認するという振る舞いを、限定した模擬環境で試しました。 重要なのは、個々の通信が不正かどうかではなく、前の処理の状態が確かめられないまま、同じ業務を別の相手先で進めないことです。これは、異常な通信を見つける技術とは別の、業務上の整合性を守るための条件です。 VPIの公開Leanモデルでは、宛先BとCを持つ限定した状態遷移について、初期状態から任意の有限長の操作列をたどっても、両方が同時に committed にならないことを証明しています。趣旨を式で表すと、次の安全条件です。 $$ \forall \tau \in \mathrm{Traces}_{\mathrm{model}},\quad \neg\bigl(\mathrm{Committed}_B(\tau)\land\mathrm{Committed}_C(\tau)\bigr) $$ この命題が証明するのは公開抽象モデルの状態についてです。 実HTTP通信、SQLite、署名処理、現実の荷物の移動までLeanで一括証明したという意味ではありません。実装については、別に通信試験、入力照合、証拠の照合で対応を確認しています。 ここに今回の技術記事で伝えるべき論点があります。「何を実行してよいか」だけではなく、「すでに何が起きたか分からないとき、何を実行してはいけないか」も安全条件になるのです。 6-3. 私たちの差別化は「個々の機能」ではなく「対象を絞った検証の組立て」 実行前の制御、業務上の状態、処理結果、署名付きの記録、別実装による再照合、形式的な安全条件を、同じ業務シナリオに関連付けることがポイントです。 ただし、この組合せが世界で唯一である、すべての既存技術より優れている、あるいは本番環境で完成しているとは主張しません。公開資料から再実行・再検査できる範囲を、明確に示した参照実装として位置づけます。 7. 私たちの公開PoCは、実際に何を確認したのか 上記の構造について、当社は別々の対象と保証範囲を持つ2件のPoCを公開しています。両PoCを接続した統合製品や、実AIエージェントに対する攻撃遮断を実証したわけではありません。 7-1. Cold Chain Cyber Assurance — Public PoC 5.0 公開リポジトリ ／ 公開CI検証結果 検証した問いは「品質が正常でも、その引き渡しを実行してよいとは限らない」です。 - 許可と停止：受領権限、証拠の充足、上流の保留、条件変化などを区別し、条件不成立時に模擬操作を呼ばないことを確認しました。記録を補完すれば正常に進める条件も扱います。 - 作用と成功確定の区別：操作が呼ばれた後に結果不一致が起こった場合、すでに発生した模擬作用をなかったことにはせず、成功確定から隔離します。 - 形式検証と実装照合：公開した7つの抽象条件と2つの状態に対するLean 4の37命題を検査しました。768組の具体入力・状態について、LeanモデルとPython・JavaScriptの出力対応を検査しています。 - 検出限界も開示：既存の50ケースの署名付き証拠には、署名と整合性が成立していても虚偽の観測値が通り得る負の対照を含みます。これは防御成功例として数えていません。 このPoCの強みは、単なる判定画面ではなく、「通さない／補完後に通す／作用後の不一致は成功扱いしない／同一状態で再送しても重複作用を起こさない」という一連の挙動と、公開抽象モデルでの安全性を検査できる点です。 一方、現実のWMS接続、温度センサーの真正性、プロセスをまたぐ永続的な一意実行、AI API連携は実証していません。37命題は37個の新発明を意味せず、768組の照合もPython・JavaScript全体の形式証明ではありません。 7-2. VPI Cyber Assurance v2.0.0-rc2 公開リポジトリ ／ 公開CI検証結果 検証した問いは「企業間で前の結果が不明なとき、誤った切替えや二重処理をどう防ぐか」です。 - 模擬企業間の実通信：ローカル環境で模擬企業A・B・Cを別プロセスとして動かし、限定した通知操作 handoff.notice の受入れと相手先の切替えを、40のシナリオで検査しました。 - 実行条件の再確認：相手先の条件変更、権限の失効、期限切れや遅延した要求を含め、以前の許可をそのまま使い続けないことを検査しました。 - 結果不明時の保留：応答消失、処理停止、再送などが起きても、前の処理結果が確認できない状態で、別の相手先の処理を進めないことを確認しました。取消しが確定した場合の正常な切替えも試しています。 - 証拠の再検証：実行側の主要コードを取り込まない別プログラムで、公開された署名付き記録と処理結果の整合性を照合します。署名の確認だけで、業務上の正しさを証明したとは扱いません。 - 多層の確認：6,144の条件組合せ、38の整数境界、有限状態探索、Leanの抽象モデル検査を行い、対象コミット 7104afa の公開CIでは5ジョブの成功を確認できます。 VPI PoCで示したのは、「結果が分からなければ、同じ業務を別の相手先で進めない」という業務上の安全条件を、模擬企業間の通信試験、限定モデルでの形式検証、公開証拠の再照合という異なる手段から確認できることです。 ただし、各プロセスは同じPC上で動き、企業間の本当の運用独立性はありません。対象の作用はSQLite内の行であり、実貨物の移動やネットワーク経路変更ではありません。検証器が確認するのは開示された記録と所定規則との整合性です。情報が欠けたまま記録一式を作り直す攻撃、侵害された署名鍵、現実の事実との不一致を一律に排除することはできません。 7-3. 2件をどう位置づけるべきか | | Cold Chain PoC | VPI PoC | | --- | --- | --- | | 中心的な問い | 引き渡しの実行条件と成功確定 | 企業間の結果不明・取消し・切替え | | 検査する主な対象 | 公開抽象モデル上の操作呼出しと作用、既存署名付き証拠 | 模擬3社の通信・受信先DBの操作・署名付きイベント | | 形式検証 | 37命題、768組のモデル・具体実装の照合 | 抽象状態遷移の安全条件、具体入力と実行側・検証側の照合 | | 第三者が再検査できるもの | 抽象モデルとその計算、開示した証拠の署名・整合性 | 開示イベントの署名と処理順序・取消し・切替えの整合性 | | 実証していないもの | 実WMS・実センサー・実AI接続・本番運用 | 実企業の独立環境・実物流・耐侵害性・本番AI接続 | 共通しているのは、「AIや利用者が何を要求したか」と「対象システムが実際に何を許し、どの結果を成功と認めるか」を別々に扱う設計です。これを公表している範囲のテスト・形式検証・証拠照合で示していることが、現段階での技術的な訴求点です。 最も重要なのは、証拠が不十分な操作を止めるだけでなく、結果不明の操作を勝手に失敗扱いして次へ進めないという点です。企業間で業務の主体が変わるほど、この違いは大きくなります。 8. 実運用で越えなければならない5つの課題 実行前の証拠検証は有力ですが、万能ではありません。実運用では少なくとも次の問題が残ります。 1. 証拠の真実性：署名された虚偽データ、侵害された鍵、誤ったセンサー値をどう扱うか。 2. 判定経路の完全性：管理者操作、別API、直接DB更新などでゲートを迂回できないか。 3. 時間差と並行実行：判定と作用の間に条件が変わる問題や、複数操作の競合をどう防ぐか。 4. 結果不明時の継続性：通信断で終端状態が分からないとき、二重作用を防ぎながらどう回復するか。 5. 保証範囲の説明責任：モデル上の証明、テスト結果、実機の観測を混同せず、何が未確認かを示せるか。 「証拠があれば必ず安全」ではなく、確認できないものを確認できた扱いにしないことが、保証の信頼性を左右します。 おわりに：守る対象は「アクセス」から「実行の妥当性」にも広がる ネットワークの入口を守ること。攻撃の兆候を見つけること。主体と権限を検証すること。これらは今後も不可欠です。 ただし、AIエージェントが現実の業務を動かす場面では、さらに一つの問いが必要になります。 > その操作は、今この状態で、検証できる根拠に基づいて実行してよいのか。 ここに「境界型・検知型セキュリティの限界」を考える意味があります。既存のセキュリティを否定するためではなく、既存の防御だけでは判断しきれない、実行時点の業務上の正当性を扱うためです。 AIが何を提案するかだけでなく、どの操作を許し、どの操作を止め、どの結果を成功と認めるのか。その条件と根拠を、AIの説明から独立して検査可能にする。 特に重要なのは、操作の返信が失われても、実行がなかったと推測して次の相手へ進めないことです。正規の通信だけで起こり得る二重処理を、業務状態と証拠に基づいて防ぐ。この具体的な課題に対し、公開モデル・模擬企業間通信・再検証可能な証拠を組み合わせて検証していることが、現段階の当社PoCの訴求点です。 それが、AIエージェント時代のサイバーアシュアランスで追求すべき重要な方向だと考えています。 --- 参考文献・一次資料（本文の番号に対応） 以下は、公的機関の原文、原著研究、仕様の公開元、当社の公開実装に限定した資料です。各文献について、本文で何を支えるかと、読み過ぎてはいけない点を併記しました（2026年11月2日時点）。 境界・検知・AIエージェントの脅威 [1] NIST, _Zero Trust Architecture_, SP 800-207（2020年） csrc.nist.gov ネットワーク境界による暗黙の信頼を排し、個々のリソースへの認証・認可を考えるための基礎文書。ゼロトラストに実行前の認可がない、という主張は本資料と矛盾します。 [2] NIST, _Guide to Intrusion Detection and Prevention Systems_, SP 800-94（2007年） csrc.nist.gov IDSとIPSの区別を含む原典。検知型が事後検知に限られないことを理解するために使用。古い刊行物のため、2026年の製品性能を比較する根拠にはしません。 [3] Debenedettiほか, _AgentDojo: A Dynamic Environment to Evaluate Prompt Injection Attacks and Defenses for LLM Agents_, NeurIPS 2024 proceedings.neurips.cc ツール出力を通じたプロンプトインジェクションを評価する査読済み研究。97の通常タスク・629のセキュリティテストケースという評価基盤が重要です。 [4] Dziemianほか, _How Vulnerable Are AI Agents to Indirect Prompt Injections? Insights from a Large-Scale Public Competition_（2026年、原著プレプリント） arxiv.org 464名、約27万2,000件の攻撃試行、8,648件の成功例を報告。実社会における一般的な侵害率ではなく、特定の競技・評価条件下の結果です。 [5] UK NCSC, _Prompt injection is not SQL injection (it may be worse)_（2025年12月8日） ncsc.gov.uk 外部データをLLMが誤って指示として扱う危険と、非LLMの決定論的な実行制約の重要性を解説。今回の記事の設計上の中心的な根拠です。 [6] 日本AISI, 『AIインシデントレスポンス・アプローチブック』（2026年1月9日） aisi.go.jp AI特有のインシデントと発見的統制の重要性を整理。事前制御と、検知・対応を組み合わせる必要性の根拠です。 [7] OWASP GenAI Security Project, _Top 10 for Agentic Applications 2026_（2025年12月公開） genai.owasp.org ASI02のツール悪用、ASI03の権限悪用、ASI08の連鎖的障害などを示す専門家コミュニティのガイダンス。法令や適合認証ではありません。 [8] 日本AISI, 『AIセーフティに関する評価観点ガイド 第1.20版』（2026年7月7日） aisi.go.jp AIエージェント特有の「観測と制御」、自律的な挙動、外部環境との相互作用を評価する国内の一次資料。 [9] NIST, _Summary Analysis of Responses to the Request for Information Regarding Security Considerations for AI Agents_（2026年5月18日） nist.gov AIエージェント固有の新しい脅威と、既存セキュリティ原則の適応が必要という意見を整理した報告。RFI回答の集約であり、NIST独自の攻撃実験ではありません。 実行制御・検証可能性の先行研究 [10] NIST CSRC, _Reference Monitor_（NIST SP 800-53 Rev.5由来の用語定義） csrc.nist.gov すべてのアクセスを仲介し、改ざんに耐え、分析・検査可能であるという古典的な要件の確認先。AI実行保証の実装が自動的に同等の保証を得るわけではありません。 [11] Debenedettiほか, _Defeating Prompt Injections by Design_（IEEE SaTML 2026） ieeexplore.ieee.org CaMeLによる制御フローとデータフローの分離、およびツール呼出し時の制約を示した査読済み研究。設計によってLLMの脆弱性の影響を抑える先行例です。 [12] Wang, Poskitt, Sun, _AgentSpec: Customizable Runtime Enforcement for Safe and Reliable LLM Agents_（ICSE 2026） conf.researchr.org ルール言語と実行時の安全制約を扱う査読済み研究。報告された有効性は論文の各評価設定に基づきます。 [13] Kaul, Lan, Gupta, _AgentBound: Verifiable Behavioral Governance for Autonomous AI Agents_（2026年6月、プレプリント） arxiv.org 既存の認可と、個別操作の実行妥当性を区別する先行提案。ガバナンス判断の検証可能な記録を扱います。論文自身が、実測評価結果は今後の公開としています。 [14] Ciliberto, Rudi, Tassi, _Proof-Carrying Contracts: Commitments AI Agents Cannot Break_（2026年10月、プレプリント） arxiv.org 操作に先立って機械検査可能な証明を要求するProof-Carrying ContractsとAirlockを提案。実世界全体の無条件な安全性ではなく、形式化した制約と信頼前提を確認して読むべき資料です。 [15] OWASP GenAI Security Project, _Agent Control Standard (ACS)_（2026年9月） genai.owasp.org AIエージェントの実行時フック、制御、追跡を共通化する公開仕様。公開リポジトリ：GenAI-Security-Project/agent-control-standard 。仕様と参照実装の成熟度は区別が必要です。 当社の公開PoC（上記の公的研究とは別区分） [16] 株式会社AIアシュアランス, _Cold Chain Cyber Assurance — Public PoC 5.0_（2026年） GhostDriftTheory/verifiable-coldchain-cyber-assurance 公開CI：github.com/GhostDriftTheory/verifiable-coldchain-… 公開抽象モデルの形式検証、実装照合、署名付き既存証拠の検査を確認できる資料。実運用全体の保証や第三者認証ではありません。 [17] 株式会社AIアシュアランス, _VPI Cyber Assurance v2.0.0-rc2_（2026年） GhostDriftTheory/verifiable-physical-internet-cyber-assurance 公開CI：github.com/GhostDriftTheory/verifiable-physical-i… 模擬企業間の通知操作・結果不明時の保留・切替え制御を検証する参照実装。実物流や本番ネットワークの安全性を直接証明するものではありません。 技術比較を補強する追加一次資料 [18] AWS Open Source Blog, _Introducing Dogwood: runtime verification for AI agents_（2026年8月6日）／_Introducing the Dogwood Local Engine: temporal governance for agent actions_（2026年9月30日） aws.amazon.com aws.amazon.com 履歴と時間に基づく操作判定、並行するイベントの扱い、再起動後に引き継ぐ状態について、開発元が具体的に説明している一次資料。時系列・状態管理は既存研究にない、という主張を避けるために採用。 [19] Amazon Builders' Library, Malcolm Featonby, _Making retries safe with idempotent APIs_ aws.amazon.com 返信消失・再送・重複作用を防ぐための冪等API設計と、要求識別子を使った整合性維持の一次資料。二重作用防止そのものは新規ではないことを理解するために採用。 [20] AWS Prescriptive Guidance, _Saga patterns_ docs.aws.amazon.com 複数システムにまたがる局所トランザクション、部分障害、補償処理の代表的な既存パターン。VPI PoCの実証対象を既存の分散処理技術と区別するために採用。 [21] ICME Labs, _PreFlight — AI Agent Verification with Cryptographic Proof_（2026年公開の製品資料） icme.io 実行前の検査とゼロ知識証明による独立照合を提供するとする、開発元の一次資料。独立検証という着想の独占を主張しないための比較対象。公開された製品側の自己説明であり、外部による網羅的な性能・安全性監査結果ではありません。

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