.env 共有は dotenvx が最強
.env を暗号化したまま Git にコミットできるツール
便利さそのまま＋漏洩リスクほぼゼロ

・平文 .env を配らなくていい
・GitHub に上げても解読されない
・チーム開発で共有がラク

https://t.co/HTofGPn46c December 12, 2025

学习 Linux 命令行，网上教程要么只讲理论概念，要么直接扔一堆命令让你背，缺少实际应用场景的讲解。

最近在 GitHub 上发现 101 Linux Commands 这份开源电子书，通过 101 个实用命令带你系统掌握 Linux 命令行操作。

每个命令都配有详细说明、实际使用示例和应用场景，从基础的文件操作到高级的系统管理，循序渐进地展开。

GitHub：https://t.co/Hj1cFOH5iB

内容涵盖文件管理、文本处理、进程控制、网络诊断、系统监控等实用场景，每个命令都有真实案例演示。

提供多种格式阅读，包括在线网页版、PDF 和 ePub 电子书，还支持通过 Docker 在本地运行。

无论是 Linux 新手还是想系统梳理命令的经验丰富开发者，这份指南值得收藏学习。 December 12, 2025

GitHub のシニアエンジニアが語っているポッドキャストからメモ。動画と順番は前後している。

・スタートアップが「クラウドネイティブ」や「Kubernetesを触りたい」という理由だけで移行すると、コスト増と開発速度低下で死にかけることがある
・人は「かっこいいアーキテクチャ」や「モダン技術のステータス」を追いがちであり、「本当にその問題に必要か」という観点が抜け落ちやすい

・どの規模でどの設計に進化させるべきかという明確な境界値は存在せず、「1000リクエスト/秒だからもう分散システムだ」とは必ずしも言えない
・GitHubのような巨大サービスですら、数百万リクエスト/秒を小さなKubernetesクラスタと数コンテナでさばくことができており、シンプルでも意外といける
・GitHubでは、まず既存アーキテクチャで出せる限界まで使い切ってから、データや需要の伸びを見て「次の段階への書き換え」を判断している

・スタートアップのCTOであれば、いきなり100倍スケールを想定した設計をするのではなく、まずは100〜1000ユーザーを単一VMで捌くくらいのシンプル構成で十分だろう
・スケールアップは過小評価されがちだが、CPU数百コア、TBクラスメモリのVMが普通に買える現代は、これで十分に戦える
・水平分散やシャーディングに飛びつく前に、「まずは限界までマシンを強くする」だけで多くの問題は解決できる

・ソフトウェアは「一度作って終わり」ではなく「進化させ続けるもの」であり、保守と改修というランニングコストが常に発生する資産
・ビジネス側は一括投資して10年もちそうなシステムを欲しがるが、技術もトレンドも変化が激しい現代では、それは非現実的な期待
・現実的なやり方は「今の1桁上のオーダーに耐えられる設計をする」「そこに達したらまた次のオーダーのために再投資する」という階段方式
・キャッシュやNoSQLや分散データストアなどは、「直面している具体的なボトルネック」が見えたときに初めて導入を検討すれば良い
・シンプルな設計や実装はスケールすればするほど価値が高まり、愚直・素直なコードの方が、大規模運用では安全で扱いやすい、という逆説が成立する

・大企業のシステムデザイン面接はスケールの話が多いが、実務経験がなくても理論とパターンを学ぶことで「ゲームとして攻略する」ことが実は可能
・入社後すぐにゼロから巨大システムを1人で設計することはほぼなく、既存システムに入り、より経験豊富なメンバーからレビューを受けながら成長していくのが普通

・AIエージェントがコードの9割を書く時代になりつつあり、優れたエンジニアの仕事の重心は実装から、運用・品質・リスク・パフォーマンス・設計判断へ移りつつある
・AIがコードを書くとしても、「何を作るべきか」「どの設計を選ぶべきか」「どのようにテスト・計測・ロールアウトするか」を決めるのは依然として人間の役割

・プロとしてのソフトウェアエンジニアは、事業への数値的インパクトで評価される
・事業側の意思決定者は技術的な詳細や難しさを完全には理解できないため、エンジニア側に「ビジネスの言葉（売上・コスト・リスク・遅延による損失）」で語れる人が必要
・そのためには、自分の作るシステムが現場のオペレーションやお金の流れにどう影響するかを、現場に足を運んで観察し学ぶ姿勢が重要

・これからのエンジニアには、1つの分野を掘るだけでなく、広い分野を高速で学び、短期間で実務レベルに到達できる「学習スピード」と「学習の幅」が求められる
・すべての分野で達人になる必要はなく、「一部の領域で深い専門性を持ちつつ、他の領域もそこそこ分かるT字型のスキル構成」が強みに
・好奇心を鍛え、新しい分野に飛び込むことへの「居心地の悪さ」に慣れ、それを楽しめるようになることが、これからの時代のエンジニアの大きな武器だろう

https://t.co/gr2WQiFuNX December 12, 2025

「正直、AIツールが多すぎてわからん...」
「これだけ触っておけ、というの教えろ💢」

という声を非常によく聞くので、3段階のレベルに分けて2025年に使っておきたいAIツールまとめてみた。

※（）内に触って欲しい理由と機能書いてます

＝＝正直忙しい人はこれだけでOK＝＝
・ChatGPT（基礎のAI操作、音声、詳細検索、動画）
・Copilot（Microsoft製品との連携）
・Gemini（Google製品との連携、文字込み画像生成）
多くの人はこの3つで良し。変にXの最新情報とか、長文プロンプト追う必要なし。

＝＝AIに興味がある人が使っておきたい＝＝
・Claude（Opus 4.5の賢さ）
・Perplexity(AI検索体験)
・Genspark（電話代行、資料作成、AIシート）
・NotebookLM（スライド作成、ポッドキャスト）
・Canva（AI編集周り）
・CapCut（AI自動字幕、AIエフェクト）
・Suno（シンプルな音楽生成）
・Midjourney（画像生成プロンプトの練習）
・Grok（高速な回答、X上の調査、動画化）
・Manus（ブラウザ操作、スライド生成、並列処理）
これ全部触れてると、AIのトレンドはざっくり追えてる。何個か課金して使ってみると尚良し。

＝＝本格的に自動化・開発デビュー向け＝＝
・Dify（AIワークフローの構築）
・N8n(AIワークフローの構築)
・Zapier（オートメーション）
・Replit（ブラウザ完結のAI開発）
・Cursor（テキストエディタでのAI開発）
・Google AI Studio（Google環境でのAI開発）
・Claude Code（CLI上でのAI開発）
・Comet（AIネイティブブラウザ）
・LM Studio（ローカルLLM）
・GitHub（バージョン管理、大人数開発）
非エンジニアでも開発デビュー可能、習得難易度は結構高め。

さて...
こういうのとりあえずブックマークするけど、結局触らなくないですか？そんな人のために↓ December 12, 2025

RAG (とLLM) が、企業の知識管理や文書作成の自動化にどう役立つかを調査した、システマティックレビュー論文からメモ：

・結論として、企業でのRAG＋LLM活用はまだ実験段階（とりあえず既存ツールで試してみたフェーズ）が多く、本格的な商用運用に到達している事例はかなり少ない
・使われているLLMは6〜7割がGPT系であり、最もよく使われるモデルの系統
・ベクトル検索にはFAISSやElasticsearchなどの一般的なフレームワークが8割以上で使われており、特別に凝った自作検索エンジンは多くない

・学術的な評価ではk-foldクロスバリデーションなどしっかりした手法がよく使われているが、本番運用を想定したリアルタイム検証はほとんど行われていない
・生成部分の評価は、計算コストの問題から単純なホールドアウト（学習用とテスト用に分けるだけ）で済ませている研究が多い

・リアルタイム連携、スケーラビリティ、監視など「プロダクション導入で一番大変なところ」をちゃんと扱っている研究は全体の15％未満
・研究の数は2020年以降に急増しており、RAG＋LLMはかなり新しいトレンド

・多くの研究がクラウド上のインフラを前提としている。スケールしやすいが、プライバシーや規制との両立が課題
・金融や医療などの分野では、データ保護の観点からオンプレミスやハイブリッド構成を採用する研究も一定数存在

・使われているデータはGitHubなどの公開データが約半数を占めており、本当に企業内の機密文書で評価している研究はまだ少ない
・そのため、公開データで性能が高くても、実際の企業環境に持っていくとドメイン差やノイズで性能が落ちるリスクがある

・機械学習のパラダイムとしては、ほとんどの研究が教師あり学習に依存しており、ラベルが少ない現場向けの手法はまだ発展途上である
・古典的なアルゴリズム（ナイーブベイズやSVMなど）は、メイン処理というよりベースライン比較や補助タスク用として今も使われている

・RAGの構成としては、クエリごとに関連文書をまとめて渡すRAG-Sequenceと、トークン単位で動的に参照を変えるRAG-Tokenが主流
・ベクトル検索だけでなく、BM25のようなキーワード検索やナレッジグラフを組み合わせたハイブリッド型が、精度や説明性の面で有利
・評価指標はPrecision、Recall、Recall@K、ROUGE、BLEUなど技術的なスコアに偏っており、「ビジネスにどれだけ効いたか」を測る研究は少ない

・人手による評価やユーザスタディを行っている研究は2割弱しかなく、現場視点での使いやすさや信頼性が十分に検証されていない
・現実の業務に入れて、工数削減やエラー率改善などのビジネス指標まで測っている研究は全体の1〜2割程度

・一方で、そうした実運用系の研究では、回答時間の短縮や一次対応の自動化など、目に見える効果が出ている事例も報告されている
・大まかに言うと、オープンなLLMにRAGで社内知識をくっつける形が、現状の「定番アーキテクチャ」
・ただし、プライバシー保護、レイテンシ削減、コスト制御、継続学習など、実際の企業システムとして成立させるための要素がまだ十分に詰め切れていない

・ハルシネーションの制御や根拠提示の仕組みは重要課題として頻繁に挙げられているが、決定版といえる手法はまだない
・継続的に知識やモデルを更新し、ルールや製品の変更に追従させる「ライフサイクル設計」にまで踏み込んだ研究は少数である

・実務向けのメッセージとしては、モジュール化された設計、インデックスの継続更新、高速な近傍探索、人間評価＋ビジネス指標の両方を見る評価枠組みが推奨

https://t.co/p8shpD1eSL December 12, 2025

ワシ、GithubCopilotばっかり使ってるけど
ナウなヤングはどんな環境でAI開発してるんだろうか？

なんかGithubCopilotいまいちな感じがするようなしないような... December 12, 2025

見てる: "miseのGitHub Backendが便利" https://t.co/bd8kXRQH35 December 12, 2025

まだそれで盛り上がってんの？
引用やリプされたらスコア◯◯倍！！は嘘やで。

「X最新アルゴリズムに対応した最新情報」ってポストみた。結論から言うと、前提は合ってる。が、解釈と根拠が怪しい。

↓現役SNSマーケ企業勤め
X専門家が解説する。（最後が重要）

例のポストに記載されている通り
本格的にＸのアルゴリズムは
フォロワー重視の仕組みからAIマッチングにより
ポスト内容×興味関心に沿って
おすすめされる仕組みに変化している。

↓だから、

フォローだけされていても　　　　　　　　　
・絡みがない
・ポストの質が悪い
・アクティブでない　など、
マイナスな要因によって、
どんどん表示優先度が下がって
ポストが届いてない感じ。

まず、アルゴリズム自体の前提として
「後悔しない秒数を増やす」という
Xの重要指標に基づいて設計されている。

ユーザー体験の濃さの推定値が高い、

即ち…
「エンゲージメントする確立が高い」
とされるユーザーに表示する。

ここまでは
例のポストの主張は合ってる。ｺｺﾏﾃﾞﾊﾈ

でも、これ
2024年5月ごろからずっとそうなんよ。

（詳しい話は誰も興味ないだろうから省略）

Twitter→Xに変わって以降は
AI(現在ではGrok)を取り入れながら、
段階的にアルゴリズムの精度が高まってる。

↓ここからが間違ってるんだけども

･投稿から30分以内の反応に対するスコアの重みが14.5倍
･引用もしくはリプライは投稿後の時間に関係なく150倍の重み

さらには
「引用リプで拡散しつつ、引用元にもしっかりとリプをすることでそのポストの重みが300倍になり、さらにそれを投稿から30分以内に実行すれば314.5倍です」

！？

まあ、そんな怪文書も書かれていましたが………

↓

これらは公式情報でもないし、
そんなアルゴリズムは存在していない。

本人はオープンソースと主張しているが
コードが公開されている
GitHubにもそんなコードは存在しない。

↓そもそもね…

GitHubは最新のコードですらない。
もう3ヶ月も更新されていない。

最高技術責任者でオーナーのイーロンマスクも
以前、X上でオープンソースについて
「オープンは単なるスナップショット」
と言い放っている。

要は、ただの記録みたいなもん。

↓では

何故11月から12月にかけて
おすすめのされ方が変わったのか？

痛感している人も多いよね。
明らかに伸びづらくなったよね。

それはオープンソースされているような
Twitter時代から引き継いだ
過去の主導的なコードを削除して

完全にGrok（AI）主導のおすすめに
切り替えようとしてるから。

（というか、公式声明ないけど…11月中と告知があったし、もう切り替わってるのかな…？）

↓つい最近までは

事実に近い推測だけど、
古-INISHIE-の旧アルゴリズムコードと
Grokが補完関係にあって

いろんな基準で
「ポストを表示するか？」選定していた感じ。

↓直近でGrokのみのアルゴリズムに向かうことで

今までのように
「○○したらスコア重み付け」のような話ではなく

Grokが「あなたの興味関心と関連性が深い」と判断したら、即おすすめ表示する仕組みに変わっている。

↓しかも…

Grokに一本化されることで
このサイクルが「超高速化」している。

ポストタップやいいねをした瞬間に
またその人や似たコンテンツがおすすめされる。

これ、TikTokに近いかな。

TikTokもテストで
ユーザーに表示したコンテンツに対して

・エンゲージメント(いいね数、コメントなど)した
・視聴した時間が長い

などのシグナルを感知すると
同じ人や同じジャンルのコンテンツを奨める。

↓で、

反応なければ
フォローしててもおすすめしなくなる。

このように
「リアルタイムな興味関心」を

①テスト
②おすすめ
③反応
④フィードバック

って手順で高速で繰り返してる感じ。

↓冒頭でも述べたように

Xのアルゴリズムは以前から
「エンゲージメントの確率予測」が重要ポイント。

関連性が深そうなユーザーへポストをテスト表示
→初期の反応を見て拡散域をじわじわ広げる。

↓実際のところさ…

もうすでにタイムライン見てたら
・低エンゲージメント(いいね数、リプ数など)
・低インプレッション
そんなポストであっても
関連性が深い人であれば、おすすめしてるよね？

100インプ時点でもフォロワー外に表示されてる。

↓つまり

初期エンゲージメントが大事なことも
引用やリプが多いと伸びやすいことは間違いではない。

初期エンゲージメントが高ければ
質の高いポスト(話題性のあるポスト)
としておすすめする材料になる。

↓たーーーーだーーーーァッ！！

・されたらされただけブースト！！
・パワーが◯◯倍！！！！

なんてことは10000000%ない。

なぜなら、そんなことしたら
イーロンマスクやミスタービースト、
ヒカキン、Adoしか流れてこないよ。

むしろ、それを防ぐために
旧アルゴリズムにおける古いコードを消した。

既存のアカウントパワーに依存しない

小規模アカウントでも
適切なユーザに表示され評価を得ることで
適した場所へ拡散されていく仕組みになった。

↓

あくまで重要なのは
①どんなコンテンツを投稿して
②誰が
③どこから
④どんな行動をしたか
⑤その後の反応
という純粋な評価基準です。

引用やリプライもポスト評価のひとつ。
口コミみたいなもん。

良質な口コミが溜まったポストは
より多くのユーザーに拡散される。

他にも引用やリプが伸びる理由はあるけど
話がブレそうだから今回は割愛。

結論、エンゲージメントは必要。
でも、誰にされるか？も重要。

↓言いたいことは…

ああいう声でかいポストを間に受けて

・複数アカウントでエンゲージメントしまくったり…
・薄っぺらい上部だけのリプライしまくったり…

こういうことすると
アカウントがブレて壊滅的に弱くなるので注意。
下手したら凍結します。

フォロワー数でもエンゲージメント数でもなく
質×関連度×量の時代がきてます。

数は圧倒的に必要だけど
数だけ増やせばOK！ってことではない。

↓あと、最重要なことは

他力本願な「エンゲージメントの数で殴る」より
・純粋なファンを獲得すること
・求める誰かに刺さるポストをすること
・適切な界隈でポジションを掴むこと
・信頼性を得ること
・意外性(常識破壊)や具体性のあるポストすること
・市場の既存層と需要を理解すること

上記を頑張った方が、
変則的なアルゴリズムの波に左右されず
中長期的に支持されることは明白やでな。

↓

ここまで言っておいてアレだけど、
バンドや企業アカウント運用してる身としては

こういうバズったポスト情報を通して
ROM専のユーザーが減って、
推しのためにエンゲージメントする人が増えるなら
願ったり叶ったりだったりする。

別に正しいロジックが
一般で広まらなくてもいいしね。

99%の人は
SNSなんか適当に見てるでしょ。

ただ、その情報を悪用して
信者を洗脳して囲ったり、
商材にして儲けようとする輩が
絶対に出てくるから。

それは避けていきたいよね。

それだけの話。

↓

今回の話が勉強になったら
保存して、周りの人にも教えてやってください。

今後も「今のXでやるべきこと」を
発信していくから注目よろしくです。

↑
ここが重要な箇所です。 December 12, 2025

別にGitHubを使いこなせなくてもインフラ・クラウドエンジニアは仕事できるし（使えると尚良いって感じで）、AIOpsについては、現状、IaCの多くをAIに委ねるのは非効率で、多くのインフラ・クラウド環境は複雑な外部連携や多岐にわたる設定最適化など、AIを利用した自動化による実装は現実的ではない。 https://t.co/c2oeUtpqPX December 12, 2025

“霍利法案”通常指美国众议员安迪·霍利（Andy Ogles）于2025年2月25日提出的《Holy法案》（H.R. 1399 – Halt Origin of Lethal Yearnings Act，全称“阻止致命渴望起源法案”），也被部分媒体和网络称为“对针中共法案”或“一揽子对华法案”。该法案被视为近年来美国国会提出的最全面、最强硬的对华制裁与脱钩法案之一。

### 法案主要内容（核心条款摘要）

法案共包含10个主要标题（Title），几乎涵盖了对华全面对抗的所有领域：

1. **Title I：取消中国“最惠国待遇”及“永久正常贸易关系”（PNTR）**
- 立即废除中国享受的PNTR地位，将中国关税恢复到1930年《斯穆特-霍利关税法》水平（平均税率约40-60%）。
- 中国出口美国的商品将面临极高关税，相当于贸易战全面升级。

2. **Title II：将中国列为“首要货币操纵国”并实施金融制裁**
- 要求财政部永久将中国列为货币操纵国。
- 禁止美国金融机构向中国企业提供美元清算服务，切断中国部分SWIFT通道。
- 冻结中国在美国的所有主权资产（包括美债）。

3. **Title III：禁止中国企业在美国资本市场上市及融资**
- 所有中国概念股（包括已在美上市的）必须在180天内退市。
- 禁止美国人投资任何与中国有关的基金或证券（含港股）。

4. **Title IV：全面技术封锁**
- 禁止向中国出口所有双用物项（含芯片、EDA软件、机床、光刻机等）。
- 禁止中国公民/企业获取美国任何开源技术（包括GitHub上的代码）。
- 要求美国企业撤出所有在华研发中心。

5. **Title V：移民与人才封锁**
- 取消中国公民所有非移民签证（F1、J1、H1B、L1、O1等），现有签证180天内失效。
- 禁止中国学生进入美国大学就读STEM专业。
- 吊销所有中国籍STEM领域在美人士的绿卡和工作许可。

6. 禁止中国购买美国资产**
- 禁止中国实体购买美国房地产、农田、企业股权、基础设施等。
- 强制没收已购买的部分敏感资产。

7. *禁止美国养老基金投资中国**
- 联邦及各州养老基金必须在1年内清仓所有中国资产。

8. *将中国列为“一级敌对国家”
- 与朝鲜、伊朗、古巴同级，适用《与敌贸易法》🎯
- 美国企业继续与中国交易将被视为“资助敌国”。

9. **Title IX：支持台湾与印太军事部署**
- 授权未来5年向台湾提供200亿美元军事援助。
- 在关岛、澳洲、倭国部署中程弹道导弹，明确针对中国。

10.
- 法案通过后90天内生效，总统无权否决或暂缓执行（剥夺行政豁免权）。

当前状态（截至2025年12月3日）
- 该法案由共和党众议员安迪·霍利领衔，已有27名共和党众议员联署。
- 2025年3月在众议院规则委员会通过程序投票，目前在众议院全体待表决。
- 若众议院通过，将递交参议院，由于特朗普第二次上台后共和党控制众参两院 + 最高法院，该法案最终通过的可能性被外界评估为“较高”。

### 总结
《霍利法案》本质上是将过去5年美国对华政策（贸易战、技术封锁、实体清单、金融制裁、人才限制等）一次性立法化、极端化、不可逆化，被称为“对华全面冷战法案”或“新广场协议+新冷战法案”的结合体。一旦通过，将导致中美经济与人员往来几乎完全脱钩。

目前该法案仍在国会程序中，未正式成为法律，但其推进速度远超以往任何对华法案。 December 12, 2025

SAT20 — 网站与源码快速审读与可操作分析

以下内容基于 SAT20 官方文档（Docs / Roadmap）与 GitHub 公开仓库（sat20-labs 组织、sat20wallet 及相关模块）的可阅读部分整理而成，包括事实性总结、风险点、审计建议、集成路径与代币治理推断。

一、事实性要点

三层架构已经在文档中明确：
ORDX（资产发行协议） → STP/Transcending Protocol（资产跨层流通） → SatoshiNet（原生扩展网络/L2），并配合 SatSwap（DEX）与 Wallet 作为主要应用入口。
GitHub 已公开多个核心仓库：
sat20wallet、satoshinet、indexer、market_satsnet 等，结构显示 wallet 集成 SDK、specs、extension/client/app 等完整子模块。

大部分组件已开源；桥接组件仍有闭源部分：
官方路线中提到“逐步开源”，尤其是闪电桥或其他桥接核心逻辑可能先闭源后开源。
SatSwap 与 SatoshiNet 已具备早期运行迹象：
包含测试网指南、水龙头、社区参与活动等，显示 L2 与 DEX 已进入初期验证阶段。

二、从源码可观察到的关键模块
1. SDK

钱包/客户端与协议交互的核心层，负责签名、交易构建、网络交互与防重放设计。
2. Specs（协议规范）

specs/001- 包含资产编码、消息格式、处理规范，是协议互操作性的基础。
3. extension / app / client

Chrome 插件实现、客户端应用、账户体系与前端交互逻辑，涉及权限、密钥管理、打包方式等安全关键点。

4. 其他核心仓库

indexer：链数据索引

satoshinet：节点、排序器、共识与状态管理

market_satsnet：与 SatSwap 业务相关的市场服务

三、风险亮点（按优先级排序）

1. 桥（Bridge / STP）风险：高优先级

闭源部分较多

资产锁定/解锁逻辑为最大攻击面

验证者模型若未公开，将形成中心化风险
2. 钱包与私钥管理：中高优先级

Chrome 扩展权限、密钥生成与存储逻辑需审查

依赖链、远程代码更新均为潜在攻击向量

3. 节点 / 排序器机制：中高优先级

若 SatoshiNet 使用 POS 或排序器模式，需要验证质押、惩罚、退出流程是否安全

中心化风险需特别关注

4. 协议规范漏洞：中优先级

资产编码、消息解析若存在歧义，可能导致资产混淆、重放攻击、索引错位风险

5. 经济与治理模型（Pearl）不透明：中优先级

缺乏完整公开的初始分配、回购、资金流模型

若代币承担经济安全功能，则透明度至关重要

四、建议的源码审计清单

1. 桥（Bridge / STP）审计

锁定/解锁流程

验证者与证明链路

回放保护、争议处理
中心化控制点清单（若闭源）

2. 钱包与 SDK 安全审计

助记词/私钥生成与存储

扩展权限检查

签名授权范围与网络接口权限

错误处理与日志泄露评估

3. 协议规范一致性测试

specs/001-* 的格式、字段定义、版本兼容

Fuzz 测试验证解析安全性

Indexer 回滚语义、重连处理

4. SatoshiNet 节点审计

启动参数、安全配置、日志管理

排序器逻辑与 POS/质押机制

Checkpoint、状态同步机制

5. 经济与治理机制审计

代币初始分配、资金流向

合约/脚本权限（多签、Timelock）

可变参数（费率、铸造权限）变更路径

6. 渗透与模糊测试

RPC/REST 接口攻防

供应链攻击评估

DEX / 智能合约（若存在）审计

五、可操作的开发集成建议

1. 构建本地开发环境

克隆 satoshinet + indexer + sat20wallet

本地运行测试节点、Indexing 服务

执行官方测试案例（如提供）
2. 从 SDK 开始对接

测试交易构建、离线签名、批量交易流程

验证交易广播与失败回滚行为

3. 与 SatSwap 对接

进行小额 Swap 测试

测试 LP 添加/移除、订单签名流程

验证市场模块行为

4. 部署监控与安全措施

设置桥流入/流出监控

设置节点与排序器状态监控

对国库/多签钱包设置 Timelock

六、代币（Pearl）与治理影响的推断

文档中已明确提出：

逐步开源

推动社区治理

Pearl 用作治理代币（提案、投票等）

因此 Pearl 可能承担：

治理权

协议费回流（如路线中描述）

激励机制（LP 激励、生态奖励）

若关联排序器质押，则将直接影响网络安全模型

代币发布前需重点关注：

初始分配与解锁节奏

国库与回购机制

治理参数变更路径

多签与 Timelock 配置

是否与桥/排序器安全绑定

七、结论

SAT20 已明确模块化架构，核心组件正在逐步开源。

桥（STP / Lightning Bridge）与钱包扩展是最大的风险点，应作为最高优先级审计对象。

建议立即执行：
源码审计（桥 + 钱包）
协议规范一致性检查
经济模型审计
要求公开桥验证者规则、多签/TL 保护机制 December 12, 2025

Alt＋Tabを今日何回押した？

VS Code、Slack、ChatGPT、GitHub…
その“切り替え地獄”があなたの思考力を妨げているかもしれません。

AI時代の仕事効率を左右する「視界と思考の深い関係」について澤円さん（@madoka510）に聞きました👂

↓記事を読む
https://t.co/Y4cvKooYNi December 12, 2025

【コーダーさん、案件始まる時って
どうやって環境構築してる？】

・ゼロからHTMLなどを1つずつ作成？
・前に作った案件フォルダをそのままコピー？
・スクールや教材でもらったセットを毎回複製？

…これ、ぶっちゃけ
まあまあ面倒じゃないですか？😇

僕も最初はずっとこの方式だったけど、
今はGitHubの「テンプレートリポジトリ」を作って
そこから毎回スタートするようにしてます。

これがマジで快適すぎるんですよね。

✅ボタン1つで同じ環境を作れる
✅Vite / SCSS / Handlebars / Lint など全部入り
✅GitHub Actions も最初から入れておける
✅新しい知見が出てもテンプレだけ更新すれば
全案件に反映できる
✅全部 Git 管理されるから履歴も残る

「完成された土台」から始められると、
環境構築という無駄な時間が完全に消えるし、
本当に集中すべき「構築」という部分に
100%のリソースを割ける。

案件が始まるたびに
環境構築で数時間溶けてる人こそ、

一度テンプレ化してしまうと
「もっと早くやっとけばよかった…」
ってなりますよ！ December 12, 2025

CopilotではなくGithubCopilotっす（Copilotさんはアホな子なので使いませんｗ）
てゆか、VSとかのソリューションのタブの近くのあの子の事をGithubCopilotってずっと言ってたけどもしかして違う感じだったりします？ https://t.co/nfUVVN3Eob December 12, 2025

kuran_kuranさんに発見していただいたMZ-2000_SDのArduinoプログラムのバグを修正し、Githubを更新しました。
Arduinoプログラムは、MZ-2000_SD、MZ-80K_SD、MZ-700_SD、MZ-1500_SD共通ですのでまとめて更新です。
ArduinoのRAMを食いつぶしてしまうバグなのですが、ラッキーなことにバッファとして確保するRAMを食いつぶすだけで今のところ動作に不具合は確認されていません。
バグがあるのは気持ち悪いと思う方だけGithubからダウンロードして更新してください。
https://t.co/rroloFo4Qa
https://t.co/V4XpOSLISy
https://t.co/pY7r91VRGa
https://t.co/j0SwjSZgiB
X1_SDも同様ですので検証後Githubを更新します。 December 12, 2025

移行先エンジンのWicked EngineのGithubリポジトリー。
クロスプラットフォーム対応、VRM対応、Luaスクリプト対応でなかなかすごい。
https://t.co/GfVGWPUdmV December 12, 2025

期末。1人法人やマイクロ法人で利益抑制するのはあるあるだと思うが、よく分からん備品買ったり、飲み代で溶かすくらいならGitHub SponsorsでOSS支援したほうがいい。

今の御時世、みんなOSSの恩恵を間接的にも受けまくってるんだし、消える飲み代よりよっぽど社会貢献になる December 12, 2025

Claude Code v2.0.59 アップデート内容

あなたが知っておくべき度
▪️▪️▪️▪️▪️▪️▪️◻︎◻︎◻︎　7/10

メインスレッドで特定のエージェントを最初から起動できるようになりました。

1 .--agent フラグをつけることでエージェントを直接立ち上げることが可能に
例：
claude --agent <エージェント名>

こんな使い方ができます。
```
# セキュリティレビュー専用のセッションを開始
claude --agent security-reviewer

# データベース専門家としてセッションを開始
claude --agent database-specialist
```

GitHubActionsやSDKで動かす時などに特に有効かと思います。

2. 設定ファイル`.claude/settings.json`でエージェントを指定できるようになりました。
メインスレッドを特定のエージェントとして始められます。
またパーミッションも一緒に設定可能です。

例：
```
{
"agent": "code-reviewer",
"permissions": {
"allow": ["Read", "Edit", "Bash(npm:*)"]
}
}
```
これでそのプロジェクト自体を特定のエージェントで動かせます。

例えば、ディレクトリ全体でログを解析してる、とか、フロントのみのプロジェクト、とかそう言う時に効果的かと思います。

3. VS Code拡張機能が .claude.json 設定ファイルを正しい場所から読み込まない問題を修正 December 12, 2025

マージ処理を機械的に選択させる発想はなかった。面白いかも // GitHub のマージ方式を人間に毎回選ばせるのは、もうやめよう（やめた） - エムスリーテックブログ https://t.co/g68icVdNfB #GitHub_Action December 12, 2025

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