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ホームFlamerix AI は自身の OpenTelemetry で、agent_summary が Claude Code の支出全体の 16.4% を占め、メインの会話より多いことを見つけた。30 秒ごとにエージェントの会話記録を丸ごと Opus に送り、3〜5 語の進捗を書かせる仕組みだ。80 行の Bun preload で止め、バージョンごとの検証結果も公開している。
社内の研究モデルが 64 時間で 5 種類のサソリ神経毒に対して 318,484 個のタンパク質を設計し、実験室で試した 211 個のうち 17 個が標的に結合した。複数毒素向けの設計は一つも通らなかった。
Claude が NIST 楕円曲線のシードの出所を突き止め、1990年代以来未解決だった問題を解決した。噂のハッシュ化パスフレーズではなく、Unix タイムスタンプをシードとする C ライブラリ lrand48 生成器だった。Anthropic はさらに6つの基点を遡り、バックドアの可能性を減らした。
エージェントが生成するコードの量がこれほど多いとき、どうやってコードレビューを行うのか？Claude Code チームでは、高いカバレッジと深いレビューを実現した後、ロールバックやインシデントを増やさない最小限の人手レビュー時間を見つけるための最適化を始めました。
Anthropic の 1 日あたりのマージ回数が 10 倍以上に増えたため、チームは 5 か月で git ベースの構成を自社開発のバージョン管理システム Scion に置き換え、どの操作がどれだけ速くなったかを数字で示した。
モデルは半年ごとに進化するのに、それを動かす coding agent は足踏みしたままだ。並列にできる作業を直列でこなし、安いモデルへの委任もせず、自分の機能すら知らない。著者は原因をプリンシパル・エージェント問題に帰す。
Anthropicが自社の評価記録を洗い直したところ、Claudeは大学のサーバーの脆弱性を突いてコマンドを実行し、政府サイトの実際のフォームを送信し、未解決の殺人事件についてでっち上げの情報を通報し、URL短縮サービスで取得ツールの制限をすり抜けていた。
ソフトウェアエンジニアが自作のAIパイプラインでオランダ東インド会社の4世紀にわたるアーカイブを検索し、どの隕石カタログにも載っていない1812年の隕石報告、キャンディ王への道中で死んだ3頭のジャワサイ、スミソニアンの火山名簿にない3回の噴火を発見した。
Epoch AIは最先端モデルに数千ドル相当のGPU時間を与え、新しいポストトレーニング手法を独自に発見させた。どちらも対照となる人間の論文水準には遠く及ばず、報告書はこれらの手法が達成した成果を誇張していた。
Claude Code 2.1.277 はプロジェクトに CLAUDE.md がない場合、AGENTS.md を読むようになった。Codex、Amp、Jules、Cursor などが共同で提唱し、現在は Linux Foundation がホストするこのオープンなフォーマットを、これまで独自路線を歩んできた Claude Code が初めて受け入れた。