【解説】「メモリー・ハイスト」— Claudeを騙して秘密を漏洩させた攻撃の全貌と、あなたが今すぐできる防御
Claudeのメモリ機能から氏名・勤務先が抜き取られた攻撃『メモリー・ハイスト』を技術解説。web_fetch悪用の手口とAnthropicの対応、利用者ができる防御策を紹介します。🔍【実機検証】Claude Codeの承認プロンプトは信用できるか？GhostApproval脆弱性を試した結果
Claude Code含む6製品に見つかった脆弱性GhostApprovalを実際に検証。承認プロンプトは信用できるのか、Anthropicが「対応しない」とした理由と合わせて解説します。【2026年最新】16GBのMacで動くローカルコーディングLLM「Ornith-1.0」完全ガイド — Claude Code連携とqwen3-coder実測比較
「ローカルLLMでコーディングしたいけど、自分のマシンのメモリで本当に動くの？」 – これは、クラウドにコードを出したくない人がローカルLLMを試すとき、最初にぶつかる壁です。 2026年6月25日、その問いに新しい答えが出ました。DeepReinforce社がリリ...ローカル日本語音声入力 完全ガイド｜TypeWhisper実測比較
機密情報を扱うため音声入力をクラウドに出せない方へ。MacでローカルのQwen3 ASR・WhisperKit・ParakeetをTypeWhisperで実測CER比較。どれが日本語に強いかを数値（Qwen3 7.8%）で解説します。【2026年最新】whichllmで自分のMacに最適なローカルLLMを選ぶ完全ガイド
ローカルLLM選びの「結局どれを入れれば？」をwhichllmが1コマンドで解決。Apple M5 16GBの実測ランキングをもとに、VRAM最大=最適の誤解・Ollamaとの役割分担・読み解き方を解説します。【2026年最新】GLM-5.2をClaude Codeで動かす実測ガイド — Ollama Cloudなら自前GPU不要、ただし無料枠では動かない
756BのOSSモデルGLM-5.2をOllama Cloud経由でClaude Codeのバックエンドにする手順を実測で解説。生成速度56 tok/s、Pro課金が必須になる「403の壁」、料金の判断軸まで網羅。【2026年最新】機密データを外に出さないローカルLLM「LFM2.5-8B-A1B」業務導入ガイド — Mac 1台で完結する社内AIアシスタントは現実的か
Liquid AIのLFM2.5-8B-A1Bは総8.3B・アクティブ1.5BのオンデバイスMoE。128Kコンテキストと推論に対応し、Mac（Apple Silicon・MLX）でローカル動作。機密データを外部に出さず業務活用する手順・必要スペック・日本語性能・プライバシー上の利点を解説。【2026年最新】ローカルLLMでClaude Codeを動かす完全ガイド — Ollama / LM Studio / Lemonade / Foundry Local をMac視点で整理する
Claude Codeをローカルで動かす4ツール（Ollama/LM Studio/Lemonade/Foundry Local）をMac視点で整理。API費用ゼロ・機密コードを外に出さない構成を、選び方の判断軸と実機検証で解説します。【2026年最新】Ollama認証セキュリティ「31%問題」完全ガイド — 100万台スキャンで判明した罠と対策
Ollamaを公開しているサーバーの31%が認証なし — 2026年5月の100万台スキャン報告で判明した衝撃の事実と、Nginx・Caddy・Cloudflare Tunnelによる具体的な認証実装、CVE-2026-7482「Bleeding Llama」を含む既知脆弱性の対策まで実例コード付きで完全解説。【続編】M5 MacBook Pro 16GB で再検証 — Gemma 4 E4B も動いた / Whisper turbo は秒速以下に
はじめに 前回記事では M2 MacBook Air 8GB でGemma 4 と Whisper の日本語音声認識を比較しました。そのとき Gemma 4 E4B は [METAL] Command buffer execution failed: Caused GPU Timeout Errorで動かず、「16GB 機なら動くかも」とだけ書いて締めくく...
さぁ、始めよう。
