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Codex CLI がローカルの SQLite ログに、想像以上の量を書き込んでいた 1年換算で約640TBもの書き込みになりうる、という指摘が出た これは SSD の寿命、つまり「書ける回数の限界」をじわじわ削る 原因は、TRACE などの細かすぎるログを広く残しすぎていたこと その後、ログの量を減らす修正がマージされ、問題はかなり改善された この Issue を読んでまず思ったのは、「ログって便利だけど、やりすぎると普通に凶器になるんだな」ということです。ふだんログは、何か問題が起きたときに頼る“記録係”みたいな存在です。でも Codex のこの件では、その記録係がほぼ24時間、延々とメモを取り続けていたわけです。しかも保存先は SQLite データベース。これは軽く見えるけれど、書き込みが多すぎると話が変わります。 この Issue のタイトルはかなり直接的で、要するに「Codex の SQLite feedback logs が、年間約640TBもの書き込みを生み、SSD の耐久性を急速に消耗させる」という警告です。報告したユーザーは、実機で21日ほど動かしたところ、メインSS

OpenAIのfrontier modelsとCodexが、AWS上で一般提供になった 企業は、すでに使っているAWSのセキュリティ、ガバナンス、調達、請求の流れの中でOpenAIを使いやすくなる 提供形態は主に2つで、OpenAI models on Amazon Bedrock と Codex on Amazon Bedrock Codexは、コードを書く・レビューする・デバッグする・古いコードを近代化するのを助けるAIエージェント まずはCommercial region と GovCloud region で利用可能 今後は Daybreak という、セキュリティ用途の新しい取り組みもAWS経由で広がる見込み OpenAIが、frontier models と Codex を AWSで一般提供（generally available） すると発表しました。 ざっくり言うと、これは「OpenAIの強力なAIを、AWSの中でそのまま使いやすくなった」という話です。 企業にとってはかなり大きい。と

For Claude Code users, this repository is interesting because it treats AI-assisted coding as a chance to build judgment, not just ship faster. The core idea is simple but pretty compelling: whenever the model helps you through meaningful architectural work, it can pause and offer a short, evidence-based learning exercise instead of just racing to the next task. The repository is called learning-opportunities and is described as a **Claude Code and Codex skill for deliberate skill developmen