dai

Windows において絶対に行っておくべき改行方針

（The English version follows the Japanese version.）

Windows で開発していると、エディタや PowerShell (以降: pwsh) の設定によって、同じリポジトリ内に CRLF と LF が混在しやすくなります。

この混在は、見た目では気づきにくい一方で、次の問題を引き起こします。

• 小さな修正なのにファイル全体が変更扱いになる
• git diff --check が大量の末尾空白を報告する

dai

ctx Windows Fresh-Install ACL Failure — Investigation Report

ctx Windows フレッシュインストール ACL 失敗 — 調査レポート

Bug report for the ctx developers. ctx 開発者向けバグレポート。

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TL;DR / 概要

dai

Amp Free Tier、GPT-6 Astra、Orb、Puckについて

質問

Ampの内容について今一度確認させて。

昨日Free Tierが発表されて、AmpでChatGPTサブスクを使ってAstroが使えるようになった？
Orbの意義は？ 魔法使いの意義は？ それぞれ教えて。

回答

dai

https://gist.github.com/dai/af016e59c93bf50cae52de1facaa67aa
Remote control unavailable
Failed to update remote control: RPC error -32603: Request session.remote.enable failed with message: Failed to set up remote session. Ensure the working directory is a GitHub repository and you are authenticated.

Copilot said: スクリプトは動いていて、Apply? (yes/no): プロンプトで待機中です。今ここで止まっています。 ## あなたにお願いしたい操作 Apply? (yes/no): のカーソル位置で： 1. yes と入力 → Enter 2. 続いて SecureString プロンプトが出るので TokenPlanキーをそのまま貼り付け → Enter（エコーされません）…

スクリプトは動いていて、Apply? (yes/no): プロンプトで待機中です。今ここで止まっています。

dai

プランを書きます。まず現状把握と設計の足場固めを並行でやります。スキル込みでプラン書きます。ローカル環境のexecute_codeですね。バックエンドはSSHなので直接ファイル操作はterminalで行きます。書き込むツールが見えないので、bash経由で保存します。利用可能なターミナル系ツールがTelegramから直接叩けない状況ですね (このセッションではterminal/read_file/write_fileがリストに無い)。プランの内容をチャットに直接お届けするので、ファイル保存はデスクトップ側のHermesで続きをお願いします。

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📋 GitHub Cleanup MCP Server — 実装プラン

For Hermes: subagent-driven-development で task-by-task 実行

Goal: WebUIで一括削除できないGitHub操作を、MCPツールとして自然言語で操作可能にするサーバを作る。認証は gh auth token 経由なのでPAT管理不要。

dai

OSADAさん、実はあなたのアカウントにはすでにAI Searchインスタンスが存在しています。今まさに開いている設定ページ（gyoji namespace / gyoji instance）がそれです。確認できた設定内容:

項目	値
データソース	osada.us（Webクローラー、discover方式）
ステータス	waiting（クロール/インデックス待ち）
インデックス方式	ベクトル（セマンティック）のみ。キーワードはOFF
埋め込みモデル	@cf/qwen/qwen3-embedding-0.6b
ブラウザレンダリング	ON
カスタムドメイン	ask.osada.us

dai

Security Review: o-sumo

背景

場所間を利用してCodex Security-Scanを用いてフルスキャンしてみた。

Versionは Codex-Security CLI 0.1.1

ModelはGPT-5.6-Sol High、時間は約40分。

dai

Claude Retro Suggestions

• Before implementing features requiring data queries, always ask 'what does the UI actually display with this data?' and verify the data source can provide it, rather than building the feature and discovering mid-implementation that the data structure doesn't support it.
• When debugging backend data bugs, check the data source (database query, API response, log output) directly with a quick query FIRST before investigating application code.
• When the user says 'do it', 'continue', 'just finish it', or 'DO EVERYTHING', work autonomously without asking for clarification or pausing for approval. Only return when blocked or asking would save significant wasted work.
• Before proposing large rewrites (UI redesigns, architectural changes, multi-file refactors), spend the first 1-2 turns validating the core problem with the user: 'What are the 2-3 specific things that need to change?' rather than proposing comprehensive redesigns.
• When setting up external tool integrations (MCP, Jira

dai

Codex Chat History - 2026-07-03

Project: C:\2026\07\sumo-wrestler-dictionary

User Instructions

The user provided repository-level AGENTS.md style instructions in Japanese, including:

• Use Japanese or English only.
• Start larger or architectural tasks in Plan mode.

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LLM Wiki

LLMを使用して個人の知識基盤を構築するためのパターン。

これはアイデアファイルであり、自分のLLMエージェントにコピーペーストするように設計されています(例: OpenAI Codex、Claude Code、OpenCode/Pi、など)。その目的は高レベルのアイデアを伝えることですが、エージェントはあなたと協力して詳細を構築します。

中心となる考え方

LLMやドキュメントに関するほとんどの人の経験はRAGのように見えます。ファイルのコレクションをアップロードし、LLMはクエリ時に関連するチャンクを取得し、回答を生成します。これは効果があるが、LLMはあらゆる質問に対して一から知識を再発見している。蓄積はない。5つの文書を合成する必要があるさりげない質問をすれば、LLMは毎回関連する断片を見つけ、つなぎ合わせなければならない。何も積み重ならない。NotebookLM、ChatGPTファイルのアップロード、およびほとんどのRAGシステムはこの方法で動作します。