Max Nardit
Data & AI Systems Engineer。可視性、計測、エージェント的システムに取り組んでいます。
AI はいま、人と探しているもののあいだ、そして仕事とそれを動かすソフトウェアのあいだに入り込んでいます。答え、振り分け、記憶し、忘れ、そしていまや自分で動きます。たいていは、それが正しいかどうかを誰かが確かめる前に。私はその層をオリジナルデータで研究し、その中で動くツールを作っています。出発点はデジタルマーケティングの供給側でした。クロール、アナリティクス、自動化、レポーティング、マーケティングに見えていたものの下の配管です。本当の問題はマーケティングではありませんでした。可視性、計測、コントロール。それがずっと問題でした。AI はその問題を小さくしたわけではありません。もっと見えないところへ動かしたのです。
Beetroot が窓の杜で紹介 · オリジナルデータの研究 · 公開しているオープンソースツール
何が見つけられ、信頼され、行動につながるかを決めるシステム
01 / テーゼ
オペレーティングテーゼ
AI は二つのことを同時に変えています。人が情報を見つける方法と、仕事がソフトウェアの中を流れる方法です。
この変化は検索だけの問題ではありません。トラッキング、アトリビューション、コンテキスト、メモリ、ハンドオフ、信頼に関わります。人が選択する前に何を目にするかを決めるシステムです。
そのレイヤーに取り組んでいます。一部はリサーチです。何が変わるかを計測し、検証に耐えるものを公開します。一部はエンジニアリングです。コンテキストを保ち、失敗を可視化し、AI 支援の仕事を検査可能にするツールとワークフローを作ります。
02 / フォーカス
現在のテーマ
- 01
可視性と発見
人、ビジネス、ツールが、AI システムが回答・要約・ルーティング・実行するようになっても見つけられ続けるには。
- 02
計測とトラッキング
クリック、Cookie、リファラー、ダッシュボードが全体像を語らなくなったとき、何が機能しているかをどう知るか。
- 03
エージェント的システム
実際のワークフローに触れるエージェントのための、メモリ、ハンドオフ、オーケストレーション、ツールの境界、復旧。
- 04
運用上のエビデンス
オリジナルデータの研究、フィールドノート、公開したツール。予測より検証結果を。
03 / アーティファクト
選定アーティファクト
同じレイヤーをめぐって作ったツール。メモリ、クリップボード、エージェントのハンドオフ、モニタリング。意味があるところはローカルファーストで、直接ぶつかった問題から作っています。
04 / 記事
最近の記事
すべての記事 →Cursor のマーケットプレイスで配布された Claude Code 拡張機能のバックドア: 何が実行され、アンインストール後に何が残り、なぜバージョン番号では受け取ったビルドを見分けられないのか
改ざんされたビルドには Anthropic のパブリッシャー名が付き、うち 1 つは Anthropic が実際にリリースしたバージョン番号を使っていました。パブリッシャー名もバージョン番号も、そのバイト列を誰がビルドしたかは示しません。そして肝心の仕込まれたものは、拡張機能を消したあともマシンに残ります。
Google の SLEEP フレームワークとエージェントの記憶ファイル: 重みはコンテキスト税をなくすが、アドレスも消す
記憶を重みに統合することは、呼び出しのたびにメモを読み直すコストへの妥当な解決策です。ただし同時に、記憶に対するオペレーターのあらゆる操作に必要なもの、つまり指し示せる対象も失われます。SLEEP では昨夜の分ですら取り出せるブロックになっていないため、ロールバックの単位はチェックポイントになり、忘れるコストは忘れる対象の古さとともに増えます。重みの記憶を安全に運用できるのは、保管した記録から作り直すキャッシュとして扱う場合だけです。
__usage_ai-training による robots.txt での AI 学習オプトアウト: Google の対応付けは Gemini のグラウンディングにも及ぶ
共通トークンは学習に関する意思表示としてだけ定義されています。Google はオプトアウトを Google-Extended の Disallow として読む予定で、Google-Extended は Gemini アプリでのグラウンディングも決めます。トークンの読み方を明らかにした唯一のベンダーが、それを学習以上のものとして読むわけです。3 つの仕組みがそれぞれ何を制御し、どう重なるのか、そして目的別の robots.txt を紹介します。
ChatGPT Pro の OpenAI API クレジットと Claude Max の API クレジットを比較: 金額は同じ、コーディングエージェントの線引きが違う
自分で書いた headless の Claude スクリプトは Anthropic のクレジットを使えますが、API キーで動かす Codex は OpenAI のクレジットを使えません。さらに両社とも、相手が書いていない課金ルールを 1 つずつ明記しており、その違いがどのクレジットをどの仕事に回すかを決めます。
GPT-6.1 Terra 公開から 3 日: 出そろったレポートと、コンピューター操作ツールを試したものが 1 つもない理由
Terra は画面とクリックを売りに登場しました。最初の 3 日間に公開されたのは、ペリカンの絵、スプレッドシートの監査、レイテンシの比較、画面読み取りのクイズ、そして C# についての GitHub の一言です。Terra が制限をすり抜けて行動するかどうかについて、証拠に最も近いのは OpenAI 自身のシステムカードで、そこで重要なのは、Terra が別ルートを見つけた頻度です。
Claude Code のメモリを Codex 0.165 にインポートする：最初のインポートより前に memories を有効にしないと、プロファイルは v1 のまま
ノートのコピー自体は簡単な部分です。Claude Code のファイルはすべてそのまま残り、Codex がセッション開始時に読み込むのは、サイズ上限が厳格に決まったサマリーの中にモデルが書いた、そのファイルへの道筋です。デフォルトでオフのスイッチ 2 つと、紛れ込んだディレクトリ 1 つが、ファイルがどのメモリパイプラインに入るかを決めます。
05 / お問い合わせ
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