Meet your new AI coding teammate: Gemini CLI GitHub Actions

Today, we’re introducing Gemini CLI GitHub Actions. It’s a no-cost, powerful AI coding teammate for your repository. It acts both as an autonomous agent for critical rou…

No, AI is not Making Engineers 10x as Productive

Colton Voege on "curing your AI 10x engineer imposter syndrome". There's a lot of rhetoric out there suggesting that if you can't 10x your productivity through tricks like running a …

GPT OSS models from OpenAI are now available on SageMaker JumpStart

Today, we are excited to announce the availability of Open AI’s new open weight GPT OSS models, gpt-oss-120b and gpt-oss-20b, from OpenAI in Amazon SageMaker JumpStart. With this launch, you can now deploy OpenAI’s newest reasoning models to build, experiment, and responsibly scale your generative AI ideas on AWS. In this post, we demonstrate how to get started with these models on SageMaker JumpStart.

OpenAI's new open weight (Apache 2) models are really good

The long promised OpenAI open weight models are here, and they are very impressive. They’re available under proper open source licenses—Apache 2.0—and come in two sizes, 120B and 20B. OpenAI’s …

langchain==0.4.0.dev0

この記事は、Langchainのバージョン0.4.0.dev0のリリースに関するもので、主に新機能や修正点について説明しています。新たに標準出力機能が追加され、Googleモデル名の更新や、サポートされていないモデルの参照が削除されました。また、インデックス内の重複を追跡する機能や、ドキュメントのフォーマット修正も行われています。さらに、開発者体験を向上させるためのドキュメント改善やMakefileターゲットの修正も含まれています。これらの変更は、Langchainの機能性と使いやすさを向上させることを目的としています。 • 新機能として標準出力機能が追加された • Googleモデル名の更新が行われた • サポートされていないモデルの参照が削除された • インデックス内の重複を追跡する機能が追加された • ドキュメントのフォーマット修正が行われた • 開発者体験を向上させるためのドキュメント改善が行われた

langchain-openai==0.4.0.dev0

この記事は、langchain-openaiのバージョン0.4.0.dev0のリリースに関するもので、GitHub上での変更点や新機能について説明しています。主な変更点には、標準出力の追加、OpenAI SDKのバージョンアップ、ChatOpenAIにmax_retriesパラメータを追加して503エラーの処理を改善したことが含まれます。また、ドキュメントの改善やUnicodeレスポンスの問題修正も行われています。これにより、開発者の体験が向上し、より安定した動作が期待されます。 • langchain-openaiのバージョン0.4.0.dev0がリリースされた • 標準出力の追加により、出力形式が改善された • OpenAI SDKのバージョンが更新された • ChatOpenAIにmax_retriesパラメータが追加され、503エラーの処理が改善された • ドキュメントが改善され、具体的な例が追加された

langchain-core==0.4.0.dev0

この記事は、Langchainのコアライブラリのバージョン0.4.0.dev0のリリースに関するもので、主にいくつかの新機能とバグ修正が含まれています。新機能としては、標準出力の追加があり、バグ修正では、Qwen3からのツール呼び出しのストリーミングバグの修正や、GenerationオブジェクトをChatGenerationオブジェクトに安全に変換することでキャッシュ検証エラーを解決しています。また、Pydanticスキーマ内のネストされたフィールドに対するテストの追加や、ドキュメントの改善も行われています。これにより、開発者体験が向上し、より安定した動作が期待されます。 • 新機能として標準出力が追加された • Qwen3からのツール呼び出しのストリーミングバグが修正された • GenerationオブジェクトをChatGenerationオブジェクトに変換することでキャッシュ検証エラーが解決された • Pydanticスキーマ内のネストされたフィールドに対するテストが追加された • ドキュメントの改善が行われ、開発者体験が向上した

langchain-groq==0.3.7

この記事は、langchain-groqのバージョン0.3.7のリリースに関するもので、主に以下の変更点が含まれています。まず、reasoning_effortの制限が緩和され、メタに努力を注入する機能が追加されました。また、openai-ossに関する新機能も導入されています。ドキュメントに関しては、フォーマットの問題が修正され、開発者体験が向上するように改善が行われました。さらに、Unicodeのレスポンスに関する問題も修正され、ドキュメントのキャピタリゼーションやコードブロックのフォーマット、ハイパーリンクの修正も行われています。最後に、extra_bodyに関する包括的なドキュメントと例が追加されました。 • reasoning_effortの制限が緩和された • メタに努力を注入する機能が追加された • openai-ossに関する新機能が導入された • ドキュメントのフォーマット問題が修正された • Unicodeレスポンスに関する問題が修正された • 開発者体験が向上するように改善された • extra_bodyに関する包括的なドキュメントと例が追加された

Release v3.25.7

RooCodeIncのRoo-Codeのリリースv3.25.7では、Claude Opus 4.1のサポートが追加され、Fireworks AIプロバイダーやZ AIプロバイダーが新たに導入されました。また、GPT-OSSに対するGroqおよびCerebrasのサポートも追加され、複数フォルダーのコードインデックス作成が可能になりました。ユーザーインターフェースの改善として、モード選択のドロップダウンがレスポンシブになり、タスクヘッダーとタスク履歴が再設計されました。さらに、チェックポイントのタイミング修正や空のモード名の保存防止、MCPサーバー作成の不具合修正なども行われました。 • Claude Opus 4.1のサポート追加 • Fireworks AIプロバイダーとZ AIプロバイダーの導入 • GPT-OSSに対するGroqおよびCerebrasのサポート追加 • 複数フォルダーのコードインデックス作成機能の追加 • モード選択ドロップダウンのレスポンシブ化 • タスクヘッダーとタスク履歴の再設計 • チェックポイントのタイミング修正 • 空のモード名の保存防止 • MCPサーバー作成の不具合修正

Claude Opus 4.1

Surprise new model from Anthropic today - Claude Opus 4.1, which they describe as "a drop-in replacement for Opus 4". My favorite thing about this model is the version number …

Discover insights from Microsoft Exchange with the Microsoft Exchange connector for Amazon Q Business

Amazon Q Business is a fully managed, generative AI-powered assistant that helps enterprises unlock the value of their data and knowledge. With Amazon Q Business, you can quickly find answers to questions, generate summaries and content, and complete tasks by using the information and expertise stored across your company’s various data sources and enterprise systems. […]

Newsroom

Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.

v4.55.0: New openai GPT OSS model!

OpenAIが新たにリリースしたGPT OSSモデルファミリーは、117Bパラメータの大規模モデル（gpt-oss-120b）と21Bパラメータの小規模モデル（gpt-oss-20b）から構成されており、強力な推論能力と多様な開発者ユースケースに対応しています。両モデルはMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、4ビット量子化スキーム（MXFP4）を使用することで、高速な推論を実現しつつリソース使用を抑えています。大規模モデルは単一のH100 GPUに収まり、小規模モデルは16GBのメモリ内で動作可能で、消費者ハードウェアやオンデバイスアプリケーションに最適です。推論実装にはtransformers、vLLM、llama.cpp、ollamaが推奨されており、APIを介した応答が推奨されています。ライセンスはApache 2.0で、補完的な使用ポリシーが適用されます。 • OpenAIが新たにリリースしたGPT OSSモデルファミリーには117Bと21Bの2つのモデルがある。 • 両モデルはMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、4ビット量子化スキームを使用している。 • 大規模モデルはH100 GPUに収まり、小規模モデルは16GBのメモリで動作可能。 • 推論実装にはtransformers、vLLM、llama.cpp、ollamaが推奨されている。 • ライセンスはApache 2.0で、補完的な使用ポリシーがある。

Genie 3: A new frontier for world models

Today we are announcing Genie 3, a general purpose world model that can generate an unprecedented diversity of interactive environments. Given a text prompt, Genie 3 can generate dynamic worlds...

Claude 4.1 Opus is now supported in Vercel AI Gateway

You can now access Claude Opus 4.1, a new model released by Anthropic today, using Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.

gpt-oss-20b and gpt-oss-120b are now supported in Vercel AI Gateway

You can now access gpt-oss by OpenAI, an open-weight reasoning model designed to push the open model frontier, using Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.

Quoting greyduet on r/teachers

I teach HS Science in the south. I can only speak for my district, but a few teacher work days in the wave of enthusiasm I'm seeing for AI tools …

Welcome GPT OSS, the new open-source model family from OpenAI!

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

Estimating worst case frontier risks of open weight LLMs

In this paper, we study the worst-case frontier risks of releasing gpt-oss. We introduce malicious fine-tuning (MFT), where we attempt to elicit maximum capabilities by fine-tuning gpt-oss to be as capable as possible in two domains: biology and cybersecurity.

Open Weights and AI for All

AI’s next frontier isn’t just about capability—it’s about who gets to use it. Our mission to put AI in the hands of as many people as possible is what drives us. Today’s release of our most capable open-weights models is a major step forward that makes advanced AI more open, flexible, and accessible worldwide.

gpt-oss-120b & gpt-oss-20b Model Card

We introduce gpt-oss-120b and gpt-oss-20b, two open-weight reasoning models available under the Apache 2.0 license and our gpt-oss usage policy.

Introducing gpt-oss

gpt-oss-120b and gpt-oss-20b push the frontier of open-weight reasoning models

ChatGPT agent's user-agent

I was exploring how ChatGPT agent works today. I learned some interesting things about how it exposes its identity through HTTP headers, then made a huge blunder in thinking it …

Usage charts for my LLM tool against OpenRouter

OpenRouter proxies requests to a large number of different LLMs and provides high level statistics of which models are the most popular among their users. Tools that call OpenRouter can …

Qwen-Image: Crafting with Native Text Rendering

Not content with releasing six excellent open weights LLMs in July, Qwen are kicking off August with their first ever image generation model. Qwen-Image is a 20 billion parameter MMDiT …

How we’re using AI to help track and predict cyclones

We’re partnering with the National Hurricane Center, supporting their forecasts and warnings this cyclone season.

AI judging AI: Scaling unstructured text analysis with Amazon Nova

In this post, we highlight how you can deploy multiple generative AI models in Amazon Bedrock to instruct an LLM model to create thematic summaries of text responses. We then show how to use multiple LLM models as a jury to review these LLM-generated summaries and assign a rating to judge the content alignment between the summary title and summary description.

Building an AI-driven course content generation system using Amazon Bedrock

In this post, we explore each component in detail, along with the technical implementation of the two core modules: course outline generation and course content generation.

How Handmade.com modernizes product image and description handling with Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service

In this post, we explore how Handmade.com, a leading hand-crafts marketplace, modernized their product description handling by implementing an AI-driven pipeline using Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service. The solution combines Anthropic's Claude 3.7 Sonnet LLM for generating descriptions, Amazon Titan Text Embeddings V2 for vector embedding, and semantic search capabilities to automate and enhance product descriptions across their catalog of over 60,000 items.

Cost tracking multi-tenant model inference on Amazon Bedrock

In this post, we demonstrate how to track and analyze multi-tenant model inference costs on Amazon Bedrock using the Converse API's requestMetadata parameter. The solution includes an ETL pipeline using AWS Glue and Amazon QuickSight dashboards to visualize usage patterns, token consumption, and cost allocation across different tenants and departments.

Quoting @himbodhisattva

for services that wrap GPT-3, is it possible to do the equivalent of sql injection? like, a prompt-injection attack? make it think it's completed the task and then get access …

I Saved a PNG Image To A Bird

Benn Jordan provides one of the all time great YouTube video titles, and it's justified. He drew an image in an audio spectrogram, played that sound to a talented starling …

Rethinking how we measure AI intelligence

Kaggle Game Arena is a new platform where AI models compete head-to-head in complex strategic games.

Rethinking how we measure AI intelligence

Kaggle Game Arena is a new platform where AI models compete head-to-head in complex strategic games.

Quoting Nick Turley

This week, ChatGPT is on track to reach 700M weekly active users — up from 500M at the end of March and 4× since last year.

LLMs are facing a QA crisis: Here’s how we could solve it

Discover how LLM QA isn’t just a tooling gap — it’s a fundamental shift in how we think about software reliability.

v0: vibe coding, securely

Vibe coding makes it possible for anyone to ship a viral app. But every line of AI-generated code is a potential vulnerability. Security cannot be an afterthought, it must be the foundation. Turn ideas into secure apps with v0.

What we’re optimizing ChatGPT for

The ChatGPT sharing dialog demonstrates how difficult it is to design privacy preferences

ChatGPT just removed their “make this chat discoverable” sharing feature, after it turned out a material volume of users had inadvertantly made their private chats available via Google search. Dane …

XBai o4

Yet another open source (Apache 2.0) LLM from a Chinese AI lab. This model card claims: XBai o4 excels in complex reasoning capabilities and has now completely surpassed OpenAI-o3-mini in …

From Async/Await to Virtual Threads

Armin Ronacher has long been critical of async/await in Python, both for necessitating colored functions and because of the more subtle challenges they introduce like managing back pressure. Armin argued …

🥇Top AI Papers of the Week

The Top AI Papers of the Week (July 28 - August 3)

次期GPT系モデルかもしれない「Horizon Beta」のコーディング性能を検証する

2025年7月30日、OpenRouter上に「Horizon Alpha」という詳細不明のステルスモデルが登場しました。その後「Horizon Beta」という名前に置き換わりました。このモデルは、OpenAIの次期モデルのテスト用ではないか？と注目を集めています。今回は、このモデルの性能をコーディングタスクで検証しました。 https://openrouter.ai/openrouter/horizon-beta 特徴 * コンテキストウィンドウ: 256K（GPT-4.1の1M、o3/o4-miniの200Kと比較して中規模） * スループット: 126.9 tps（Sonnet 4の64.50 tpsの約2倍。コーディング時に体感で早い） * Reasoning機構: なし 本当にOpenAI系のモデルなのか？ OpenAI系のモデルである可能性が議論されています。過去にもQuasar Alpha/Optimus AlphaがGPT-4.1リリース前に登場した経緯があり、今回も同様のパターンかもしれません。 直系のGPT-5ならコンテキストウィンドウは１M

0.6.3

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリのバージョン0.6.3のリリースノートについて説明しています。このリリースでは、AgentStateの整理、誤ったノードシグネチャに関する警告の追加、非推奨警告の修正、invokeおよびainvokeのための耐久性モードの追加、実行可能な例のためのインポートの追加、重複した設定確認呼び出しの削除などが行われました。これにより、ユーザーはより安定した機能を利用できるようになります。 • AgentStateの整理が行われた • 誤ったノードシグネチャに対する警告が追加された • 非推奨警告が修正された • invokeおよびainvokeの耐久性モードが追加された • 実行可能な例のために不足していたインポートが追加された • 重複した設定確認呼び出しが削除された

prebuilt==0.6.3

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリにおけるprebuilt==0.6.3のリリースに関する情報を提供しています。このリリースは2023年8月3日に行われ、主な変更点としてAgentStateの整理や、create_react_agentにおけるモデルのサポートされる入力タイプの追加が含まれています。また、前のバージョンであるprebuilt==0.6.2からの変更点も言及されています。 • リリース日: 2023年8月3日 • 主な変更点: AgentStateの整理 • create_react_agentにおけるモデルのサポートされる入力タイプの追加 • 前のバージョンからの変更点が含まれている

コーディングのための LLM モデル Qwen3-Coder を試してみた

Alibaba が開発した Qwen3-Coder を使用したコーディングエージェント Qwen Code を試してみた記事です。OpenRouter 経由での認証設定、コードベースの調査、リファクタリング、テストコード生成などの実際の使用例を紹介しています。

🤖 AI Agents Weekly: GLM-4.5, AI SDK 5, Video Overviews, ChatGPT Study Mode, Context engineering Tips, AlphaEarth Foundations

GLM-4.5, AI SDK 5, Video Overviews, ChatGPT Study Mode, Context engineering Tips, AlphaEarth Foundations

Serena MCPはClaude Codeを救うのか？

「Claude Codeがアホになる問題」が勃発している最中、SerenaというMCPサーバーが「Claude Codeのコンテキスト消費を削減し、応答を改善する」という評価でユーザーたちの間で注目されています。 筆者も実際にSerenaを使ってみたところ、確かにコンテキスト効率の改善（入出力トークンの減少を指します）を実感できました。詳しく調べてみると、このツールは非常にユニークな発想で設計されており、一過性の流行として消費されるには惜しいと感じました。 そこで、本記事では、この機能の背景にある技術的な仕組みを詳しく解説したいと思います。実際の検証も交えながら、Serenaのアーキテクチャとその効果を分析していきます。 現在のコーディングエージェントが抱える課題 現在のコーディングエージェントの多くは、コードを単なるテキストファイルとして扱って逐次的な処理をしています。この根本的なアプローチが、制約を生み出しています。 大規模なプロジェクトで作業する際、エージェントは必要な情報を見つけるために膨大なテキストを読み込まなければなりません。関数の定義を探すだけでも、リポジトリ

Release v3.25.6

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.25.6では、OpenRouter用のhorizon-betaモデルの最大トークン数が32kに設定され、クラウドからのプロバイダープロファイルの同期がサポートされるようになった。このリリースは2025年8月1日に行われ、@hannesrudolphのリクエストに基づいており、@app/roomoteによってプルリクエストが作成された。 • OpenRouter用のhorizon-betaモデルの最大トークン数が32kに設定された • クラウドからのプロバイダープロファイルの同期がサポートされた • リリースは2025年8月1日に行われた • リクエストは@hannesrudolphによるもので、プルリクエストは@app/roomoteが作成した

Faster inference

Two interesting examples of inference speed as a flagship feature of LLM services today. First, Cerebras announced two new monthly plans for their extremely high speed hosted model service: Cerebras …

Release v3.25.5

RooCodeIncのRoo-Codeリポジトリのリリースv3.25.5では、いくつかのバグ修正と新機能が追加されました。主な修正点には、Claude Code ENOENTエラー処理の改善、LM Studioモデルのコンテキスト長の修正、VB.NETのインデックス処理のためのフォールバックチャンクシステムの実装が含まれています。また、自動承認コスト制限の追加や、Cerebrasをプロバイダーとして追加し、CerebrasからQwen 3 Coderを追加しました。Qdrantの削除エラー処理の改善や、保存ボタンをクリックした際のメッセージ送信の復元、ローカルファイルのREADME.mdに対するリンターの適用の修正も行われました。さらに、コマンドのバリエーションの処理や、検索/置換のマッチングの改善が行われ、ユーザーインターフェースのクリーンアップも実施されました。 • Claude Code ENOENTエラー処理の改善 • LM Studioモデルのコンテキスト長の修正 • VB.NETのインデックス処理のためのフォールバックチャンクシステムの実装 • 自動承認コスト制限の追加 • Cerebrasをプロバイダーとして追加し、Qwen 3 Coderを追加 • Qdrantの削除エラー処理の改善 • 保存ボタンをクリックした際のメッセージ送信の復元 • ローカルファイルのREADME.mdに対するリンターの適用の修正 • コマンドのバリエーションの処理の改善 • 検索/置換のマッチングの改善

Introducing Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool

In this post, we introduce the newly announced Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool. We explore why organizations need cloud-based browser automation and the limitations it addresses for FMs that require real-time data access. We talk about key use cases and the core capabilities of the AgentCore Browser Tool. We walk through how to get started with the tool.

Introducing the Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter

In this post, we introduce the Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter, a fully managed service that enables AI agents to securely execute code in isolated sandbox environments. We discuss how the AgentCore Code Interpreter helps solve challenges around security, scalability, and infrastructure management when deploying AI agents that need computational capabilities.

Deep Think in the Gemini app

Google released Gemini 2.5 Deep Think this morning, exclusively to their Ultra ($250/month) subscribers: It is a variation of the model that recently achieved the gold-medal standard at this year's …

Observing and evaluating AI agentic workflows with Strands Agents SDK and Arize AX

In this post, we present how the Arize AX service can trace and evaluate AI agent tasks initiated through Strands Agents, helping validate the correctness and trustworthiness of agentic workflows.

July newsletter for sponors is out

This morning I sent out the third edition of my LLM digest newsletter for my $10/month and higher sponsors on GitHub. It included the following section headers: Claude Code Model …

Building AIOps with Amazon Q Developer CLI and MCP Server

In this post, we discuss how to implement a low-code no-code AIOps solution that helps organizations monitor, identify, and troubleshoot operational events while maintaining their security posture. We show how these technologies work together to automate repetitive tasks, streamline incident response, and enhance operational efficiency across your organization.

Containerize legacy Spring Boot application using Amazon Q Developer CLI and MCP server

In this post, you’ll learn how you can use Amazon Q Developer command line interface (CLI) with Model Context Protocol (MCP) servers integration to modernize a legacy Java Spring Boot application running on premises and then migrate it to Amazon Web Services (AWS) by deploying it on Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS).

Quoting Logan Kilpatrick

Gemini Deep Think, our SOTA model with parallel thinking that won the IMO Gold Medal 🥇, is now available in the Gemini App for Ultra subscribers!! [...] Quick correction: this …

Try Deep Think in the Gemini app

Deep Think utilizes extended, parallel thinking and novel reinforcement learning techniques for significantly improved problem-solving.

MLE-STAR: A state-of-the-art machine learning engineering agents

Figma uses AI to transform digital design

A conversation with David Kossnick, Head of AI Products at Figma.

Reverse engineering some updates to Claude

Anthropic released two major new features for their consumer-facing Claude apps in the past couple of days. Sadly, they don’t do a very good job of updating the release notes …

Quoting Christina Wodtke

The old timers who built the early web are coding with AI like it's 1995. Think about it: They gave blockchain the sniff test and walked away. Ignored crypto (and …

More model releases on 31st July

Here are a few more model releases from today, to round out a very busy July: Cohere released Command A Vision, their first multi-modal (image input) LLM. Like their others …

v0.17.4 Patch Release

DeepSpeedのv0.17.4パッチリリースでは、いくつかの重要な変更が行われました。主な変更点には、バージョン情報の更新、UnboundLocalErrorの修正、TiledFusedLogitsLossの追加、及びそのバグ修正が含まれています。これにより、DeepSpeedの機能が向上し、ユーザーにとっての利便性が増すことが期待されます。新たに貢献した開発者もおり、コミュニティの活性化が見られます。 • DeepSpeedのバージョンがv0.17.4に更新された。 • UnboundLocalErrorの修正が行われた。 • TiledFusedLogitsLossが新たに追加された。 • TiledFusedLogitsLossに関するバグが修正された。 • 新しい貢献者がプロジェクトに参加した。

Claude for Financial Services Keynote

Visit anthropic.com/solutions/financial-services to learn more about Claude's finance-specific capabilities. Hear directly from Anthropic executives and industry leaders at Claude for Financial Services, where Anthropic leadership and senior financial executives discussed the future of AI in the financial services industry on July 15, 2025 in New York City, USA.

@browserbasehq/[email protected]

この記事は、GitHub上で公開された@browserbasehq/stagehandのバージョン2.4.2のリリースノートを提供しています。このリリースには、いくつかのパッチ変更が含まれており、特に型安全性の向上やAPIのタブ処理の修正、XPathを用いた要素の削除、カスタムクライアントのシリアライズエラーの一時的なパッチなどが行われています。また、APIにデバッグ用のSDKバージョン番号を渡す機能や、JSクリックのタイムアウトの追加、ネストされたiframeのXPathバグの修正も含まれています。これらの変更は、開発者がより安全で効率的に作業できるようにすることを目的としています。 • 型安全性の向上が行われた • APIのタブ処理が修正された • XPathを用いた要素の削除が実装された • カスタムクライアントのシリアライズエラーに対する一時的なパッチが適用された • APIにデバッグ用のSDKバージョン番号を渡す機能が追加された • JSクリックのタイムアウトが追加された • ネストされたiframeのXPathバグが修正された

Building AI agents with Claude in Amazon Bedrock

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Du'An Lightfoot, Senior Developer Advocate @ AWS Suman Debnath, Principal Developer Advocate @ AWS Banjo Obayami, Senior Solutions Architect @ AWS

Building AI agents with Claude in Google Cloud's Vertex AI

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Ivan Nardini, Developer Relations Engineer, AI/ML, Google Cloud

Building headless automation with Claude Code

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Sid Bidasaria, Member of Technical Staff @anthropic-ai

Bringing new tool use advancements to life: Claude Plays Pokemon

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speaker: David Hershey, Member of Technical Staff @anthropic-ai

Claude Code best practices

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Cal Rueb, Member of Technical Staff at @anthropic-ai

MCP 201: The power of protocol

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: David Soria Parra, Member of Technical Staff at @anthropic-ai

MCP at Sourcegraph

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Beyang Liu, Cofounder and CTO at @Sourcegraph

Prompting 101

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Hannah Moran, Applied AI at @anthropic-ai Christian Ryan, Applied AI at @anthropic-ai

Prompting for Agents

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Hannah Moran, Applied AI at @anthropic-ai Jeremy Hadfield, Applied AI Product Engineer at @anthropic-ai

Spotlight on Canva: Empowering the world to design with code

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Danny Wu, Head of AI Products at @canva

Spotlight on Databricks: Driving data intelligence with AI

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Craig Wiley, Sr. Director of Product for AI/ML at @Databricks

Spotlight on Manus

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Tao Zhang, Head of Product at Manus

Spotlight on Shopify

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Obie Fernandez, Principal Engineer at @shopify

Startup Innovation: How startups power new products with Claude

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Jordan Garcia, Head of AI Engineering, Gamma App Dhruv Amin, Co-Founder and CEO, Create Amar Goel, Co-Founder and CEO, Bito Kevin Michael, Co-Founder and CEO, Tempo Labs Andrew Filev, Founder & CEO, Zencoder Hayk Martiros, Co-Founder and CTO, Riffusion

Student Innovation: How students build with Claude

Presented at Code w/ Claude by @anthropic-ai on May 22, 2025 in San Francisco, CA, USA. Speakers: Isobel Porteus, Student, Stanford Mason Arditi, Student, UC Berkeley Rohil Agarwal, Student, UC Berkeley Daniel Gao, Student, USC

Introducing AWS Batch Support for Amazon SageMaker Training jobs

AWS Batch now seamlessly integrates with Amazon SageMaker Training jobs. In this post, we discuss the benefits of managing and prioritizing ML training jobs to use hardware efficiently for your business. We also walk you through how to get started using this new capability and share suggested best practices, including the use of SageMaker training plans.

Windsurf vs. Cursor: When to choose the challenger

Explore Windsurf AI’s Cascade agent, IDE integration, pricing, and how it stacks up against Cursor in this hands-on developer-focused comparison.

Structured outputs with Amazon Nova: A guide for builders

We launched constrained decoding to provide reliability when using tools for structured outputs. Now, tools can be used with Amazon Nova foundation models (FMs) to extract data based on complex schemas, reducing tool use errors by over 95%. In this post, we explore how you can use Amazon Nova FMs for structured output use cases.

AI agents unifying structured and unstructured data: Transforming support analytics and beyond with Amazon Q Plugins

Learn how to enhance Amazon Q with custom plugins to combine semantic search capabilities with precise analytics for AWS Support data. This solution enables more accurate answers to analytical questions by integrating structured data querying with RAG architecture, allowing teams to transform raw support cases and health events into actionable insights. Discover how this enhanced architecture delivers exact numerical analysis while maintaining natural language interactions for improved operational decision-making.

Amazon Strands Agents SDK: A technical deep dive into agent architectures and observability

In this post, we first introduce the Strands Agents SDK and its core features. Then we explore how it integrates with AWS environments for secure, scalable deployments, and how it provides rich observability for production use. Finally, we discuss practical use cases, and present a step-by-step example to illustrate Strands in action.

Build dynamic web research agents with the Strands Agents SDK and Tavily

In this post, we introduce how to combine Strands Agents with Tavily’s purpose-built web intelligence API, to create powerful research agents that excel at complex information gathering tasks while maintaining the security and compliance standards required for enterprise deployment.

0.51.0 - 2025-07-31

この記事は、OpenHandsのバージョン0.51.0のリリースノートを提供しています。このリリースでは、CLIに対するMCPサポートの追加、リゾルバのサマリー生成の改善、Gitの変更検出の最適化が行われました。また、エージェントが毎分のレート制限エラーで停止する問題の修正や、CLIモードにおける設定の優先順位の修正も含まれています。さらに、エージェントが停止した際にターミナルやVSCodeなどで「Waiting for runtime to start...」と表示される問題も解決されました。新しい貢献者も2名加わっています。 • CLIにMCPサポートを追加 • リゾルバのサマリー生成を改善し、重複情報を防止 • Gitの変更検出を最適化し、パフォーマンスを向上 • 毎分のレート制限エラーによるエージェント停止の問題を修正 • CLIモードにおける設定の優先順位を修正 • エージェント停止時の表示問題を解決 • 新しい貢献者が2名加わった

AI SDK 5

Introducing type-safe chat, agentic loop control, new specification, tool enhancements, speech generation, and more.

Claude Codeがアホになる問題

最近一部のClaude Codeユーザーの間で「性能が急激に劣化している」という報告が多発しています。具体的には、指示の内容を忘れて見当違いの作業をするというもので「これはClaude Codeのコンテキスト処理の問題ではないか？」と憶測を呼んでいます。 ※この話題はバージョン1.0.63時点のものです。 「バージョン1.0.24に固定せよ」 この問題に対して、ユーザーからの報告と対処法が以下で擬音されています。 Critical: Claude Code context amnesia causes silent code deletion · Issue #4487 · anthropics/claude-codeEnvironment Platform: Claude Code CLI Claude CLI version: 1.0.61 Operating System: macOS 15.5 (Build 24F74) Terminal: Terminal App

Release v3.25.4

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.25.4では、いくつかの新機能と修正が追加されました。新たにSambaNovaプロバイダーとDoubaoプロバイダーの統合が行われ、OpenRouter用のhorizon-alphaモデルの最大トークン数が32kに設定されました。また、Chutes AIプロバイダーにzai-org/GLM-4.5-FP8モデルが追加され、AGENTS.mdファイルの読み込みにシンボリックリンクのサポートが追加されました。プロンプトの強化にタスク履歴コンテキストをオプションで追加する機能も実装され、いくつかのバグ修正も行われました。特に、mammothとbluebirdの依存関係を更新することでnavigatorグローバルエラーが解決されました。 • SambaNovaプロバイダーとDoubaoプロバイダーの統合が追加された。 • OpenRouter用のhorizon-alphaモデルの最大トークン数が32kに設定された。 • Chutes AIプロバイダーにzai-org/GLM-4.5-FP8モデルが追加された。 • AGENTS.mdファイルの読み込みにシンボリックリンクのサポートが追加された。 • プロンプト強化にタスク履歴コンテキストをオプションで追加する機能が実装された。 • mammothとbluebirdの依存関係を更新し、navigatorグローバルエラーを解決した。

Ollama's new app

Ollama has been one of my favorite ways to run local models for a while - it makes it really easy to download models, and it's smart about keeping them …

Build an AI Shopping Assistant with Gradio MCP Servers

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

GLM-4.5 Meets SGLang: Reasoning, Coding, and Agentic Abilities

<p>Today, we are excited to introduce our latest flagship models <a href="https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5">GLM-4.5</a> and <a href="https://huggingfac...

Introducing Stargate Norway

We’re launching Stargate Norway—OpenAI’s first AI data center initiative in Europe under our OpenAI for Countries program. Stargate is OpenAI’s overarching infrastructure platform and is a critical part of our long-term vision to deliver the benefits of AI to everyone.

Quoting Steve Krouse

When you vibe code, you are incurring tech debt as fast as the LLM can spit it out. Which is why vibe coding is perfect for prototypes and throwaway projects: …

0.6.2

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリのバージョン0.6.2のリリースノートを提供しています。このリリースでは、前のバージョン0.6.1からの変更点として、prebuiltの修正が行われ、context_schemaがconfig_schemaに正しい条件で割り当てられました。また、LangGraphランタイムに対してcontext coercionが追加されました。これにより、LangGraphの機能が向上し、より柔軟なデータ処理が可能になります。 • 前のバージョン0.6.1からの修正点が含まれている • context_schemaがconfig_schemaに正しく割り当てられた • LangGraphランタイムにcontext coercionが追加された • LangGraphの機能が向上し、データ処理が柔軟になる

prebuilt==0.6.2

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリにおけるprebuilt==0.6.2のリリースについて説明しています。このリリースは2023年7月30日に行われ、主にprebuiltのバージョン0.6.1からの変更点が記載されています。具体的には、context_schemaをconfig_schemaに正しい条件で割り当てる修正が含まれています。リリースノートには、変更の詳細や関連するプルリクエストの番号も示されています。 • prebuilt==0.6.2のリリース日: 2023年7月30日 • 主な修正: context_schemaをconfig_schemaに正しい条件で割り当てる • 前のバージョン0.6.1からの変更点が含まれている • 関連するプルリクエスト番号: #5746 • リリースはGitHubで行われ、GPG署名が確認されている

2025-07-29

この記事は、Mastraの最新リリース（2025年7月29日）に関するもので、主にエージェント機能の改善や新機能の追加について述べています。具体的には、エラーメッセージの改善、メッセージ処理のためのミドルウェア機能の追加、カスタムIDジェネレーターのサポート、CORS設定の修正、テストの追加などが含まれています。また、クライアントSDKにおいては、メッセージメタデータのサポートやエラーハンドリングの改善が行われ、ユーザー体験の向上が図られています。さらに、テキスト読み上げ機能や音声認識機能も新たに追加され、開発者やユーザーにとって便利な機能が強化されています。 • エージェント機能のエラーメッセージを改善し、resourceIdとthreadIdが必要であることを明示化した。 • メッセージ処理のためのミドルウェア機能を追加し、メッセージのフィルタリングや変換、検証を可能にした。 • カスタムIDジェネレーターのサポートを追加し、デフォルトはUUIDとなる。 • CORS設定にPATCHメソッドを追加し、ドキュメントを更新した。 • クライアントSDKにおいて、メッセージメタデータのサポートやエラーハンドリングの改善を行った。 • テキスト読み上げ機能と音声認識機能を新たに追加した。

Real Talk: ChatGPT Study Mode

Automate the creation of handout notes using Amazon Bedrock Data Automation

In this post, we show how you can build an automated, serverless solution to transform webinar recordings into comprehensive handouts using Amazon Bedrock Data Automation for video analysis. We walk you through the implementation of Amazon Bedrock Data Automation to transcribe and detect slide changes, as well as the use of Amazon Bedrock foundation models (FMs) for transcription refinement, combined with custom AWS Lambda functions orchestrated by AWS Step Functions.

The best available open weight LLMs now come from China

Something that has become undeniable this month is that the best available open weight models now come from the Chinese AI labs. I continue to have a lot of love …

Streamline GitHub workflows with generative AI using Amazon Bedrock and MCP

This blog post explores how to create powerful agentic applications using the Amazon Bedrock FMs, LangGraph, and the Model Context Protocol (MCP), with a practical scenario of handling a GitHub workflow of issue analysis, code fixes, and pull request generation.

Deep Agents

Using an LLM to call tools in a loop is the simplest form of an agent. This architecture, however, can yield agents that are “shallow” and fail to plan and act over longer, more complex tasks. Applications like “Deep Research”, “Manus”, and “Claude Code” have gotten around this limitation by

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507

Yesterday was Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507. Qwen are clearly committed to their new split between reasoning and non-reasoning models (a reversal from Qwen 3 in April), because today they released the new reasoning …

Release v3.25.3

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.25.3では、いくつかの新機能とバグ修正が行われた。主な変更点には、画像付きメッセージのキューイング機能の追加、Claude Codeのデフォルト最大出力トークン数の16kへの増加、スラッシュコマンドのドキュメントリンクの追加、ウェルカムビューでのGeminiチェックボックスの非表示、apply_diffツールの説明の明確化、チャットボタンをクリックした際の入力クリアを防ぐ修正が含まれている。また、PRレビューのルールとモード設定の更新、プルリクエストオープンイベントに翻訳チェックアクションの追加、拡張機能のタイトルから「(prev Roo Cline)」の削除、PRレビューのルールからイベントタイプの言及の削除も行われた。 • 画像付きメッセージのキューイング機能を追加 • Claude Codeのデフォルト最大出力トークン数を16kに増加 • スラッシュコマンドのドキュメントリンクを追加 • ウェルカムビューでのGeminiチェックボックスを非表示に • apply_diffツールの説明を明確化 • チャットボタンをクリックした際の入力クリアを防ぐ修正 • PRレビューのルールとモード設定を更新 • プルリクエストオープンイベントに翻訳チェックアクションを追加 • 拡張機能のタイトルから「(prev Roo Cline)」を削除 • PRレビューのルールからイベントタイプの言及を削除

Leah Belsky on how AI is transforming education — the OpenAI Podcast Ep. 4

AI is redefining how we learn — from personalized tutoring to entirely new teaching models. OpenAI’s Head of Education, Leah Belsky, joins host Andrew Mayne to discuss what this shift means for students, educators, and society. Special guests include college students Yabsera and Alaap, who share their perspectives on learning in the AI era. 00:22 – Leah’s path to OpenAI & the moonshot 01:40 – ChatGPT as a global learning platform—countries lean in 03:50 – Universities: equal access, trust, and adoption 05:12 – From AI detectors to better policy and practice 06:50 – Study Mode explained 09:51 – AI as a tutor that builds confidence 11:35 – Workforce skills graduates need 14:15 – The great brain rot debate 18:00 – A personal learning anecdote 19:30 – Meet the students 21:30 – First experiences with AI 25:25 – How professors are adapting 29:28 – Trying Study Mode 33:20 – ChatGPT vs. social media 41:43 – Cheating, challenges, and advice for students 49:24 – The future of learning with AI

AlphaEarth Foundations helps map our planet in unprecedented detail

New AI model integrates petabytes of Earth observation data to generate a unified data representation that revolutionizes global mapping and monitoring

Google Earth AI: Our state-of-the-art geospatial AI models

Google Earth AI is our collection of geospatial models and datasets to help tackle the planet's most critical needs.

Three lessons for creating a sustainable AI advantage

By experimenting early, measuring rigorously, and building an architecture that evolves with each model, Intercom created a scalable AI platform that ships new capabilities in days, not quarters.

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 is now available on Amazon Bedrock Marketplace and Amazon SageMaker JumpStart

Today, we’re excited to announce that Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506—a 24-billion-parameter large language model (LLM) from Mistral AI that’s optimized for enhanced instruction following and reduced repetition errors—is available for customers through Amazon SageMaker JumpStart and Amazon Bedrock Marketplace. Amazon Bedrock Marketplace is a capability in Amazon Bedrock that developers can use to discover, test, and use over […]

Simulating large systems with Regression Language Models

Release v3.25.2

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.25.2は、2025年7月29日に行われました。このリリースでは、背景編集が無効になっている場合に承認前に差分ビューを表示する修正が含まれています。また、組織レベルのMCPコントロールのサポートが追加され、zapアイコンのホバー状態も修正されました。 • 背景編集が無効な場合に承認前に差分ビューを表示する修正 • 組織レベルのMCPコントロールのサポート追加 • zapアイコンのホバー状態の修正

Release v3.25.1

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.25.1では、GLM-4.5-AirモデルのChutes AIプロバイダーへのサポートが追加され、コマンドのサブシェル検証が改善されました。このリリースは2025年7月29日に行われ、GitHubの検証済み署名で作成されています。 • GLM-4.5-AirモデルのChutes AIプロバイダーへのサポートが追加された • コマンドのサブシェル検証が改善された • リリースは2025年7月29日に行われた • GitHubの検証済み署名で作成された

0.6.1

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリのバージョン0.6.1のリリースノートを提供しています。このリリースでは、主に2つの修正が行われました。1つ目は、親ランタイムが利用可能な場合にそれを使用するように修正されたこと（#5707）です。2つ目は、オプションであっても設定を注入するように修正されたこと（#5708）です。これらの変更により、langgraphの機能が向上し、より柔軟な設定が可能になります。 • バージョン0.6.1のリリースノート • 親ランタイムを利用可能な場合に使用する修正（#5707） • オプションでも設定を注入する修正（#5708） • 機能の向上と柔軟な設定の実現

prebuilt==0.6.1

この記事は、GitHub上で公開されているlangchain-aiのlanggraphリポジトリにおけるprebuilt==0.6.1のリリースについて説明しています。このリリースは2023年7月29日に行われ、主な変更点としてToolNodeの更新が含まれています。この更新により、Commandの更新がすべてのメッセージを削除できるようになりました。リリースノートには、前のバージョンであるprebuilt==0.6.0からの変更点が記載されています。 • prebuilt==0.6.1が2023年7月29日にリリースされた • ToolNodeの更新によりCommandの更新がすべてのメッセージを削除できるようになった • 前のバージョンprebuilt==0.6.0からの変更点が含まれている

Introducing Align Evals: Streamlining LLM Application Evaluation

Align Evals is a new feature in LangSmith that helps you calibrate your evaluators to better match human preferences.

OpenAI: Introducing study mode

New ChatGPT feature, which can be triggered by typing /study or by visiting chatgpt.com/studymode. OpenAI say: Under the hood, study mode is powered by custom system instructions we’ve written in …

Generate suspicious transaction report drafts for financial compliance using generative AI

A suspicious transaction report (STR) or suspicious activity report (SAR) is a type of report that a financial organization must submit to a financial regulator if they have reasonable grounds to suspect any financial transaction that has occurred or was attempted during their activities. In this post, we explore a solution that uses FMs available in Amazon Bedrock to create a draft STR.

Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

New model update from Qwen, improving on their previous Qwen3-30B-A3B release from late April. In their tweet they said: Smarter, faster, and local deployment-friendly. ✨ Key Enhancements: ✅ Enhanced reasoning, …

Fine-tune and deploy Meta Llama 3.2 Vision for generative AI-powered web automation using AWS DLCs, Amazon EKS, and Amazon Bedrock

In this post, we present a complete solution for fine-tuning and deploying the Llama-3.2-11B-Vision-Instruct model for web automation tasks. We demonstrate how to build a secure, scalable, and efficient infrastructure using AWS Deep Learning Containers (DLCs) on Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS).

Introducing ChatGPT Study Mode

Introducing study mode in ChatGPT — a learning experience that helps you work through problems step-by-step instead of just getting an answer. Built in collaboration with educators and experts, study mode is our first step toward improving learning in ChatGPT.

Quoting Nilay Patel

Our plan is to build direct traffic to our site. and newsletters just one kind of direct traffic in the end. I don’t intend to ever rely on someone else’s …

Discover the potential of agentic AI in higher education

Discover how Azure AI Foundry in education helps institutions build scalable AI solutions to drive innovation and digital transformation.

New ways to learn and explore with AI Mode in Search

AI Mode in Search has several new features to help learners, educators and anyone who’s curious about the world.

The inside story of building NotebookLM

Hear how Googlers developed and tested NotebookLM, your virtual research assistant — straight from the source.

Release v3.25.0

Roo-Codeのリリースv3.25.0では、メッセージキューイング機能やカスタムスラッシュコマンドの追加、Google検索を用いたURLコンテキストとグラウンディングのオプションが導入されました。また、read_fileツールに画像サポートが追加され、LiteLLMに対するプロンプトキャッシング機能も実装されました。さらに、Markdownテーブルのレンダリングサポートや、リストファイルの再帰モードの修正、モードセレクターポップアップへの検索機能の追加、キーボードショートカットの修正などが行われました。これにより、ユーザーはより効率的にタスクを管理できるようになります。 • メッセージキューイング機能の追加 • カスタムスラッシュコマンドの追加 • Google検索を用いたURLコンテキストとグラウンディングのオプションの導入 • read_fileツールに画像サポートの追加 • LiteLLMに対するプロンプトキャッシング機能の実装 • Markdownテーブルのレンダリングサポートの追加 • リストファイルの再帰モードの修正 • モードセレクターポップアップへの検索機能の追加

Patch release 4.54.1

この記事は、Hugging FaceのTransformersライブラリのパッチリリース4.54.1について説明しています。このリリースでは、いくつかのバグ修正が行われ、特にキャッシュ関連の問題が解決されました。新たに導入されたレイヤードキャッシュに関連する修正や、ハイブリッドモデルの最大キャッシュ長の設定、GPT2のクロスアテンションに関する修正が含まれています。また、キャッシュの継承やデバイス配置に関する問題も修正されました。リリースは急いで行われたため、いくつかのバグが残っていたことが謝罪されています。 • バグ修正が多数行われた • キャッシュ関連の問題が解決された • ハイブリッドモデルの最大キャッシュ長の設定が修正された • GPT2のクロスアテンションに関する問題が修正された • キャッシュの継承やデバイス配置に関する問題が修正された

Scaling generative AI in the cloud: Enterprise use cases for driving secure innovation

In our technical guide, “Accelerating Generative AI Innovation with Cloud Migration” we outline how IT and digital transformation leaders can tap into the power and flexibility of Azure to unlock the full potential of generative AI. Learn more.

How Nippon India Mutual Fund improved the accuracy of AI assistant responses using advanced RAG methods on Amazon Bedrock

In this post, we examine a solution adopted by Nippon Life India Asset Management Limited that improves the accuracy of the response over a regular (naive) RAG approach by rewriting the user queries and aggregating and reranking the responses. The proposed solution uses enhanced RAG methods such as reranking to improve the overall accuracy

Z.ai&apos;s GLM-4.5 and GLM-4.5 Air are now supported in Vercel AI Gateway

You can now access GLM-4.5 and GLM-4.5 Air, new flagship models from Z.ai designed to unify frontier reasoning, coding, and agentic capabilities, using Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.

Building Jarvis: MCP and the future of AI with Kent C Dodds

Kent C. Dodds is back with bold ideas and a game-changing vision for the future of AI and web development. In this episode, we dive into the Model Context Protocol (MCP), the power behind Epic AI Pro, and how developers can start building Jarvis-like assistants today. From replacing websites with MCP servers to reimagining voice interfaces and AI security, Kent lays out the roadmap for what's next, and why it matters right now. Don’t miss this fast-paced conversation about the tools and tech reshaping everything.

Introducing study mode in ChatGPT

A new way to learn in ChatGPT that offers step by step guidance instead of quick answers.

LLMエージェントオブサーバビリティ基盤についてまとめてみた

AI ShiftのTECH BLOGです。AI技術の情報や活用方法などをご案内いたします。

Introducing Trackio: A Lightweight Experiment Tracking Library from Hugging Face

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

Quoting Anthropic

We’re rolling out new weekly rate limits for Claude Pro and Max in late August. We estimate they’ll apply to less than 5% of subscribers based on current usage. [...] …

PyTorch on Kubernetes: Kubeflow Trainer Joins the PyTorch Ecosystem

langchain-anthropic==0.3.18

この記事は、langchain-anthropicのバージョン0.3.18のリリースに関するもので、主に以下の変更点が含まれています。AnthropicLLMがMessages APIを使用するようにリファクタリングされ、サポートされていないモデルclaude-3-sonnet-20240229への参照が削除されました。また、開発者体験を向上させるためのドキュメントの改善や、Makefileターゲットの修正が行われました。Unicode変換に関する問題が修正され、ドキュメントのキャピタリゼーションやコードブロックのフォーマット、ハイパーリンクの修正も含まれています。さらに、統合テストモデルの更新やテストの修正も行われました。 • AnthropicLLMがMessages APIを使用するようにリファクタリングされた • サポートされていないモデルへの参照が削除された • 開発者体験を向上させるためのドキュメントが改善された • Unicode変換に関する問題が修正された • 統合テストモデルの更新が行われた

Build a drug discovery research assistant using Strands Agents and Amazon Bedrock

In this post, we demonstrate how to create a powerful research assistant for drug discovery using Strands Agents and Amazon Bedrock. This AI assistant can search multiple scientific databases simultaneously using the Model Context Protocol (MCP), synthesize its findings, and generate comprehensive reports on drug targets, disease mechanisms, and therapeutic areas.

v0.17.3 Patch Release

DeepSpeedのv0.17.3パッチリリースでは、いくつかのバグ修正と機能改善が行われました。主な変更点には、TiledMLPのバグ修正、torchバージョン依存のコンパイルの有効化、ZeRO Stage 3におけるbucket.elementsのリセット、AllReduceCoalescedHandleの引数の整合性、Communication Loggerの改善が含まれます。また、FA3サポートの追加や、Llama注入ポリシーの新しいtransformersバージョンへの適応も行われました。新しい貢献者も加わり、READMEの更新や不要なテストの削除も実施されています。 • TiledMLPのバグ修正により、バッチサイズが1より大きい場合の動作が改善された。 • torchのバージョンに依存したrecord_moduleとiter_paramsのコンパイルが可能になった。 • ZeRO Stage 3においてbucket.elementsがリセットされるバグが修正された。 • AllReduceCoalescedHandleの引数の整合性が調整された。 • Communication Loggerの改善が行われ、CIジョブの修正も試みられた。 • FA3サポートが追加され、Llama注入ポリシーが新しいtransformersバージョンに適応された。

Amazon Nova Act SDK (preview): Path to production for browser automation agents

In this post, we’ll walk through what makes Nova Act SDK unique, how it works, and how teams across industries are already using it to automate browser-based workflows at scale.

Optimizing enterprise AI assistants: How Crypto.com uses LLM reasoning and feedback for enhanced efficiency

In this post, we explore how Crypto.com used user and system feedback to continuously improve and optimize our instruction prompts. This feedback-driven approach has enabled us to create more effective prompts that adapt to various subsystems while maintaining high performance across different use cases.

Build modern serverless solutions following best practices using Amazon Q Developer CLI and MCP

This post explores how the AWS Serverless MCP server accelerates development throughout the serverless lifecycle, from making architectural decisions with tools like get_iac_guidance and get_lambda_guidance, to streamlining development with get_serverless_templates, sam_init, to deployment with SAM integration, webapp_deployment_help, and configure_domain. We show how this conversational AI approach transforms the entire process, from architecture design through operations, dramatically accelerating AWS serverless projects while adhering to architectural principles.

SensorLM: Learning the language of wearable sensors

GLM-4.5: Reasoning, Coding, and Agentic Abililties

Another day, another significant new open weight model release from a Chinese frontier AI lab. This time it's Z.ai - who rebranded (at least in English) from Zhipu AI a …

Driving the grid of the future: How Microsoft and our partners are reenvisioning energy with AI

Learn how we're embracing digital tools, AI-powered forecasting, and collaborative workflows to help build the grid of the future.

0.6.0

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリのバージョン0.6.0のリリースに関する情報を提供しています。このリリースは2023年7月28日に行われ、主にリリース準備や設定の確保、パッチの適用に関する変更が含まれています。具体的には、トップレベルファイルの最終化、utilsの更新、ensure_configおよびpatch_configurableの機能が強化されています。これにより、設定の管理がより効率的に行えるようになります。 • リリースバージョンは0.6.0で、2023年7月28日に公開された。 • リリース準備や設定の確保、パッチの適用に関する変更が含まれている。 • トップレベルファイルの最終化が行われた。 • utilsの更新が行われ、機能が強化された。 • ensure_configおよびpatch_configurableの機能が改善された。

prebuilt==0.6.0

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリにおけるprebuilt==0.6.0のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、create_react_agentのための動的モデルの追加や、ツールノードとツール注入ロジックの再構成が行われました。また、不要なコードの削除や、テストの迅速化が図られています。さらに、langgraphの新しいコンテキストAPIが導入され、設定可能な構成やスキーマが置き換えられました。ドキュメントも改善され、ToolNodeモジュールに関する情報が充実しています。 • create_react_agentのための動的モデルが追加された • ツールノードとツール注入ロジックが再構成された • 不要なコードが削除された • テストの迅速化が図られた • 新しいコンテキストAPIが導入された • ToolNodeモジュールのドキュメントが改善された

923: Getting the Most Out of AI Coding

Why agent infrastructure matters

Learn why agent infrastructure is essential to handling stateful, long-running tasks — and how LangGraph Platform provides the runtime support needed to build and scale reliable agents.

Enough AI copilots! We need AI HUDs

Geoffrey Litt compares Copilots - AI assistants that you engage in dialog with and work with you to complete a task - with HUDs, Head-Up Displays, which enhance your working …

🥇Top AI Papers of the Week

The Top AI Papers of the Week (July 21 - 27)

Kimi K2とLLMのベンチマークスコア

Kimi K2は、中国のMoonshot AIが開発したオープンウェイトの大規模言語モデルです。2025年1月20日に公開されたKimi k1.5以来のKimiの第4世代目のモデルです。 Kimi K2: Open Agentic IntelligenceKimi K2 is our latest Mixture-of-Experts model with 32 billion activated parameters and 1 trillion total parameters. It achieves state-of-the-art performance in frontier knowledge, math, and coding among non-thinking models. 特徴として、128Kトークンのコンテキストウィンドウがあります。参考までにClaude 4が200kでGemini 2.5 が100M。Grok4は256kです。 また、

🤖 AI Agents Weekly: Lovable Agents, GitHub Spark, Qwen3-Coder, Search Arena, Awesome Context Engineering

Lovable Agents, GitHub Spark, Qwen3-Coder, Search Arena, Awesome Context Engineering

Official statement from Tea on their data leak

Tea is a dating safety app for women that lets them share notes about potential dates. The other day it was subject to a truly egregious data leak caused by …

完全自律型AIエージェントのベンチマーク(2): Codex、Jules、OpenHandsを加えて

TL;DR * Devinは長時間タスクの完走能力が他のエージェントより優れています。その分コストも高いです。 * Claude Code Actionはタスク実行速度が最も速く、成功率も高いです。コストパフォーマンスも高いです。 * その他のエージェントは内部セッションタイムアウトがあり、タスクを中断します。長時間タスクには向きません。 最終結果 エージェント名 完了問題数／実行時間 コスト 1問あたり 正解数／正解率 結果 🏅Devin 98問／216分 $36 $0.37 92問／91.1% 長時間タスク完遂能力抜群、コスト高 🥈Claude Code Action 92問／42分 $7.89 $0.09 65問／64.4% 最速・高コスパ 🥉GitHub Copilot Coding Agent

Release v3.24.0

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.24.0では、いくつかの新機能とバグ修正が行われた。新たにHugging Faceプロバイダーが追加され、オープンソースモデルのサポートが強化された。また、チャットインターフェースにターミナルコマンドの権限管理UIが追加され、エージェントルール標準への対応も行われた。診断メッセージを制御する設定が追加され、いくつかのバグが修正された。特に、ファイルの言及に関する設定や、Markdownリストのスタイル復元に関する問題が解決された。 • Hugging Faceプロバイダーの追加によりオープンソースモデルのサポートが強化された • チャットインターフェースにターミナルコマンドの権限管理UIが追加された • エージェントルール標準への対応が行われた • 診断メッセージを制御する設定が追加された • いくつかのバグ修正が行われ、特にファイルの言及やMarkdownリストのスタイルに関する問題が解決された

Claude Code でカスタムサブエージェントを作成する

Claude Code では特定の種類のタスクを処理するために呼び出されるカスタムサブエージェントを作成できます。カスタムサブエージェントを使用することでメインの会話セッションとは別に独立したコンテキストウィンドウを持つことができ、コンテキストの汚染を防ぐことができます。この記事では、Claude Code でカスタムサブエージェントを作成する方法とその利点について解説します。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

The third Qwen model release week, following Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 on Monday 21st and Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct on Tuesday 22nd. Those two were both non-reasoning models - a change from the previous models in …

v4.54.0: Kernels, Transformers Serve, Ernie, Voxtral, LFM2, DeepSeek v2, ModernBERT Decoder...

この記事は、Hugging FaceのTransformersライブラリのバージョン4.54.0のリリースについて説明しています。このリリースでは、トランスフォーマーのパフォーマンス向上に向けた重要な改善が行われ、特に「膨張」と「遅さ」という2つの批判に対処しています。具体的には、標準Llamaモデルのモデリングファイルが500行に削減され、より読みやすくなりました。また、効率的な分散トレーニングの初期ステップが導入され、100Bモデルの読み込みが約3秒で行えるようになりました。新しいモデルとして、BaiduのErnie 4.5と音声入力をサポートするVoxtralが追加され、Voxtralは音声の転写や翻訳、音声理解のタスクを処理できる能力を持っています。 • トランスフォーマーのパフォーマンス向上に向けた改善が行われた • 標準Llamaモデルのモデリングファイルが500行に削減され、読みやすくなった • 効率的な分散トレーニングの初期ステップが導入された • 100Bモデルの読み込みが約3秒で行えるようになった • 新しいモデルErnie 4.5と音声入力をサポートするVoxtralが追加された • Voxtralは音声の転写、翻訳、音声理解のタスクを処理できる

checkpointsqlite==2.0.11

この記事は、GitHub上でのcheckpointsqliteのバージョン2.0.11のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、SQLストア内のキーをフィルタリングするためのバリデーションが追加され、いくつかのバグ修正が行われました。具体的には、AsyncSqliteSaverのドキュメント内の壊れたURLの修正や、内部ツールの依存関係の更新が含まれています。また、古いエイリアスであるthread_tsのサポートが削除され、SqliteStore内のデッドロックが修正されました。さらに、以前のバージョンで作成されたカスタムチェックポインタクラスとの互換性が復元され、pandasのシリアライズ/デシリアライズにpickleのフォールバックが追加されました。最後に、JsonPlusSerializerでのnumpy配列のシリアル化もサポートされています。 • SQLストア内のキーをフィルタリングするためのバリデーションが追加された • AsyncSqliteSaverのドキュメント内の壊れたURLが修正された • 内部ツールの依存関係が更新された • 古いエイリアスであるthread_tsのサポートが削除された • SqliteStore内のデッドロックが修正された • 以前のバージョンで作成されたカスタムチェックポインタクラスとの互換性が復元された • pandasのシリアライズ/デシリアライズにpickleのフォールバックが追加された • JsonPlusSerializerでのnumpy配列のシリアル化がサポートされた

Build an intelligent eDiscovery solution using Amazon Bedrock Agents

In this post, we demonstrate how to build an intelligent eDiscovery solution using Amazon Bedrock Agents for real-time document analysis. We show how to deploy specialized agents for document classification, contract analysis, email review, and legal document processing, all working together through a multi-agent architecture. We walk through the implementation details, deployment steps, and best practices to create an extensible foundation that organizations can adapt to their specific eDiscovery requirements.

How PerformLine uses prompt engineering on Amazon Bedrock to detect compliance violations

PerformLine operates within the marketing compliance industry, a specialized subset of the broader compliance software market, which includes various compliance solutions like anti-money laundering (AML), know your customer (KYC), and others. In this post, PerformLine and AWS explore how PerformLine used Amazon Bedrock to accelerate compliance processes, generate actionable insights, and provide contextual data—delivering the speed and accuracy essential for large-scale oversight.

AI + a16z Podcast: Vibe Coding, Security Risks, and the Path to Progress

Socket CEO Feross Aboukhadijeh and a16z partner Joel de la Garza discuss vibe coding, AI-driven software development, and how the rise of LLMs, despit...

Model Context Protocol (MCP) explained: An FAQ

Model Context Protocol (MCP) is a new spec that helps standardize the way large language models (LLMs) access data and systems, extending what they can do beyond their training data.

Qwen3-Coder is now supported in Vercel AI Gateway

You can now access Kimi K2 from Moonshot AI using Vercel's AI Gateway, with no Moonshot AI account required.

How Index Built an AI-First Data Analytics Platform with Mastra

Index is building a data analyst agent that lets users query their data in natural language.

Introducing the Mastra Streaming Protocol

We're introducing a new streaming protocol that provides real-time visibility into agent and workflow execution, with comprehensive cost tracking and unified messaging interfaces.

Say hello to `hf`: a faster, friendlier Hugging Face CLI ✨

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

SpecForge: Accelerating Speculative Decoding Training for SGLang

<p>Speculative decoding is a powerful technique for accelerating Large Language Model (LLM) inference. In this blog post, we are excited to announce the open...

Boost cold-start recommendations with vLLM on AWS Trainium

In this post, we demonstrate how to use vLLM for scalable inference and use AWS Deep Learning Containers (DLC) to streamline model packaging and deployment. We’ll generate interest expansions through structured prompts, encode them into embeddings, retrieve candidates with FAISS, apply validation to keep results grounded, and frame the cold-start challenge as a scientific experiment—benchmarking LLM and encoder pairings, iterating rapidly on recommendation metrics, and showing clear ROI for each configuration

Benchmarking Amazon Nova: A comprehensive analysis through MT-Bench and Arena-Hard-Auto

The repositories for MT-Bench and Arena-Hard were originally developed using OpenAI’s GPT API, primarily employing GPT-4 as the judge. Our team has expanded its functionality by integrating it with the Amazon Bedrock API to enable using Anthropic’s Claude Sonnet on Amazon as judge. In this post, we use both MT-Bench and Arena-Hard to benchmark Amazon Nova models by comparing them to other leading LLMs available through Amazon Bedrock.

Web Guide: An experimental AI-organized search results page

We’re launching Web Guide, a Search Labs experiment that uses AI to intelligently organize the search results page, making it easier to find information and web pages.

Using GitHub Spark to reverse engineer GitHub Spark

GitHub Spark was released in public preview yesterday. It’s GitHub’s implementation of the prompt-to-app pattern also seen in products like Claude Artifacts, Lovable, Vercel v0, Val Town Townie and Fly.io’s …

langchain==0.3.27

この記事は、Langchainのバージョン0.3.27のリリースに関するもので、主に依存関係の更新や新機能の追加、バグ修正が含まれています。具体的には、Pydanticの非推奨の呼び出しを新しいパターンに置き換え、JSONスキーマの参照解決の改善、エラーメッセージのフォーマットの更新などが行われました。また、ruffルールの追加や、特定のツールやモジュールに対するドキュメントの整備も行われています。これにより、Langchainの安定性と使いやすさが向上しています。 • Langchainのバージョン0.3.27がリリースされた。 • 依存関係の更新や新機能の追加が行われた。 • Pydanticの非推奨の呼び出しを新しいパターンに置き換えた。 • JSONスキーマの参照解決が改善された。 • エラーメッセージのフォーマットが更新された。 • ruffルールが追加され、コードの品質が向上した。 • 特定のツールやモジュールに対するドキュメントが整備された。

langchain-text-splitters==0.3.9

この記事は、langchain-text-splittersのバージョン0.3.9のリリースに関するもので、主な変更点として、langchain-coreのバージョンを0.3.72に更新したこと、HTMLSemanticPreservingSplitterクラスがdivタグ内のテキストを無視する問題を修正したこと、Visual Basic 6のサポートを追加したことが挙げられています。また、chunk_sizeとchunk_overlapの検証を追加し、Ruffのバージョンを0.12に引き上げ、XMLパーサーを強化するためにxslt_pathを削除しました。さらに、ExperimentalMarkdownSyntaxTextSplitterの古いヘッダーメタデータを修正し、HTMLSemanticPreservingSplitterにkeep_separator引数を追加しました。 • langchain-coreのバージョンを0.3.72に更新 • HTMLSemanticPreservingSplitterクラスの修正 • Visual Basic 6のサポート追加 • chunk_sizeとchunk_overlapの検証追加 • Ruffのバージョンを0.12に引き上げ • XMLパーサーの強化 • ExperimentalMarkdownSyntaxTextSplitterのメタデータ修正 • HTMLSemanticPreservingSplitterにkeep_separator引数追加

0.50.0 - 2025-07-24

この記事は、OpenHandsのバージョン0.50.0のリリースノートを提供しています。このリリースでは、Moonshot AI Kimi-K2モデルが推奨モデルに追加され、CLIの確認ダイアログに新しいオプションが追加されました。また、エージェントのファイル管理の動作が改善され、重複したファイルの作成が防止されました。JupyterプラグインからPoetry依存関係が削除され、MCP設定UIのレイアウトと明確さが向上しました。さらに、CLIでのエイリアス選択が持続され、いくつかのバグが修正されました。特に、Windowsシステムでの会話履歴の検索やリスト表示時に発生するクラッシュが修正されました。 • Moonshot AI Kimi-K2モデルが推奨モデルに追加された • CLIの確認ダイアログに新しいオプションが追加された • エージェントのファイル管理が改善され、重複ファイルの作成が防止された • JupyterプラグインからPoetry依存関係が削除された • MCP設定UIのレイアウトと明確さが向上した • CLIでのエイリアス選択が持続されるようになった • Windowsシステムでの会話履歴の検索時のクラッシュが修正された

Beyond the Hype: 10 Best AI Agents That Truly Work

This guide explores five powerful types of AI agents gaining traction in 2025—and how platforms like n8n make it easier than ever to build or integrate them. Ready to find out which AI agents are worth your attention? Let’s dive in.

Synthetic and federated: Privacy-preserving domain adaptation with LLMs for mobile applications

Quoting Recurse Center

[...] You learn best and most effectively when you are learning something that you care about. Your work becomes meaningful and something you can be proud of only when you …

PyTorch Conference 2025 Schedule Announcement

langchain-core==0.3.72

この記事は、GitHub上でのlangchain-coreのバージョン0.3.72のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、主に2つの修正が行われました。1つ目は、ツールスキーマ生成においてpydanticスキーマの参照を解除する際の問題を修正したことです。2つ目は、ドキュメントのフォーマットを整理したことです。これにより、開発者はより安定した環境でlangchainを使用できるようになります。 • langchain-coreのバージョン0.3.72がリリースされた • pydanticスキーマの参照解除に関する問題が修正された • ドキュメントのフォーマットが整理された • 開発者にとって安定した環境が提供される

Resolving digital threats 100x faster with OpenAI

cli==0.3.6

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリにおけるcli==0.3.6のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、バージョン番号の更新、APIバージョンの変更、新しいコンテキストAPIの導入などが行われました。また、コードのリントやフォーマットの修正、変数名のセマンティクスの改善も含まれています。これにより、ユーザーはより明確で使いやすいAPIを利用できるようになります。 • cliのバージョンが0.3.6に更新された • APIバージョンが変更された • 新しいコンテキストAPIが導入された • コードのリントやフォーマットの修正が行われた • 変数名のセマンティクスが改善された

Instagram Reel: Veo 3 paid preview

@googlefordevs on Instagram published this reel featuring Christina Warren with prompting tips for the new Veo 3 paid preview (mp4 copy here). (Christine checked first if I minded them using …

Customize Amazon Nova in Amazon SageMaker AI using Direct Preference Optimization

At the AWS Summit in New York City, we introduced a comprehensive suite of model customization capabilities for Amazon Nova foundation models. Available as ready-to-use recipes on Amazon SageMaker AI, you can use them to adapt Nova Micro, Nova Lite, and Nova Pro across the model training lifecycle, including pre-training, supervised fine-tuning, and alignment. In this post, we present a streamlined approach to customize Nova Micro in SageMaker training jobs.

Listen to a conversation about the newest AI capabilities in Search.

What does it take to enable billions of people to truly ask anything in Search?In the latest episode of the Google AI: Release Notes podcast, host Logan Kilpatrick sits …

2025-07-22

この記事は、Mastraの2025年7月22日のリリースに関するもので、主に新機能や改善点について説明しています。新たに外部GitHubリポジトリをテンプレートのソースとして使用するサポートが追加され、パッケージの説明を使用してテンプレートの説明を選択する同期プロセスが改善されました。また、さまざまな新しいテンプレートが/templatesフォルダに追加され、CLIの設定にソースマップ生成オプションが追加されました。さらに、Playground UIの改善やエージェントメタデータコンポーネントのリファクタリング、メモリ機能の追加などが行われ、全体的なコードの構造と保守性が向上しました。 • 外部GitHubリポジトリをテンプレートのソースとして使用するサポートが追加された。 • パッケージの説明を使用してテンプレートの説明を選択する同期プロセスが改善された。 • 新しいテンプレートが/templatesフォルダに追加された。 • CLIにソースマップ生成オプションが追加された。 • Playground UIの改善が行われ、エージェントメタデータコンポーネントがリファクタリングされた。 • メモリ機能が追加され、全体的なコードの構造と保守性が向上した。

Release v3.23.19

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.23.19では、Roo Code Cloudのウェイトリストへの参加を促すCTAが追加され、コマンドの自動承認機能が改善されました。具体的には、コマンドを評価する際に新しい行で分割されるようになり、よりスマートな自動拒否機能が実装されています。これにより、ユーザーはコマンドの管理が容易になり、操作の効率が向上します。 • Roo Code Cloudのウェイトリストへの参加を促すCTAが追加された • コマンドを評価する際に新しい行で分割されるようになった • 自動承認機能が改善され、よりスマートな自動拒否機能が実装された • ユーザーはコマンドの管理が容易になり、操作の効率が向上する

Multi-tenant RAG implementation with Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service for SaaS using JWT

In this post, we introduce a solution that uses OpenSearch Service as a vector data store in multi-tenant RAG, achieving data isolation and routing using JWT and FGAC. This solution uses a combination of JWT and FGAC to implement strict tenant data access isolation and routing, necessitating the use of OpenSearch Service.

Enhance generative AI solutions using Amazon Q index with Model Context Protocol – Part 1

In this post, we explore best practices and integration patterns for combining Amazon Q index and MCP, enabling enterprises to build secure, scalable, and actionable AI search-and-retrieval architectures.

TimeScope: How Long Can Your Video Large Multimodal Model Go?

New open source benchmark for evaluating vision LLMs on how well they handle long videos: TimeScope probes the limits of long-video capabilities by inserting several short (~5-10 second) video clips---our …

1KB JS Numbers Station

Terence Eden built a neat and weird 1023 byte JavaScript demo that simulates a numbers station using the browser SpeechSynthesisUtterance, which I hadn't realized is supported by every modern browser …

Aeneas transforms how historians connect the past

Writing was everywhere in the Roman world — etched onto everything from imperial monuments to everyday objects. From political graffiti, love poems and epitaphs to business transactions, birthday...

Quoting Dave White

like, one day you discover you can talk to dogs. it's fun and interesting so you do it more, learning the intricacies of their language and their deepest customs. you …

Quoting ICML 2025

Submitting a paper with a "hidden" prompt is scientific misconduct if that prompt is intended to obtain a favorable review from an LLM. The inclusion of such a prompt is …

Release v3.23.18

RooCodeIncのRoo-Codeリポジトリのリリースv3.23.18では、いくつかのバグ修正と改善が行われた。具体的には、コマンド解析における「Bad substitution」エラーの解決、エラーハンドリングを向上させるためのErrorBoundaryコンポーネントの追加、Todoリストのトグル機能の修正が含まれている。また、コマンド実行のタイムアウトにSIGKILLを使用する改善も行われた。これらの変更は、ユーザーの利便性を向上させることを目的としている。 • コマンド解析における「Bad substitution」エラーを修正 • エラーハンドリングを向上させるためのErrorBoundaryコンポーネントを追加 • Todoリストのトグル機能が正常に動作しない問題を修正 • コマンド実行のタイムアウトにSIGKILLを使用するよう改善

Build your own AI app builder with the v0 Platform API

Learn how to build, extend, and automate AI-generated apps like BI tools and website builders with v0 Platform API