#json

`claude -p "/usage" --output-format json` を投げた直後に `exit code 5` で落ちる、あるいは `is_error:false` の包みだけ返って `result` がない、という症状が [#87983](https://github.com/anthropics/claude-code/issues/87983) で報告されています。報告者の環境では、長い print-mode 実行のあとに間隔をおかず起きていました。しかも 3 回の観測のうち 2 回は `exit code 5`、1 回はエラーヘッダのようなものがありつつ結果本体が欠ける形だったとされています。 手元で確認できる一次情報は、環境メモだけです。 ```text OS : Linux 3.10.0-1160.76.1.el7.x86_64 (x86_64) Python : 3.8.13 検証日時 : 2026-09-23T08:51:27+09:00 ``` この時点では、こちらで同じ不具合を再現するところまではできていません。なの

ローカルAIの話は、たいてい「速い」「外に出ない」「自分のGPUで動く」で終わりがちです。今回の SemIf は、その先を少しだけ掘っています。モデルに文章をそのまま出させるのではなく、あらかじめ用意した選択肢に対して確率を返させるやり方を、ブラウザ内だけで試せるようにしたのです。しかも相手はクラウドではなく、ユーザーの端末上で動く open model です。こういう実験は地味に見えて、実は「WebGPU で何がどこまでできるのか」をかなりはっきり見せます。 SemIf は、もともと OpenJev と呼ばれていた独立研究プロジェクトで、TypeSafe とは無関係だと明記しています。ページの説明はかなり挑戦的で、「Semantic ifs from open models, in your browser.」とある通り、ブラウザの中で“意味に基づく if 文”を扱う実験です。ここでいう if は、コードの制御文そのものというより、状態と条件を入れたうえで「この選択肢のどれが妥当か」をモデルに判断させる仕組みです。 仕組みは2通りあります。ひとつは direct readout で、

この症状は、Claude Code から送ったリクエスト本文が JSON として受け付けられず、`no low surrogate in string` というエラーで 400 が返っているケースとして報告されています。今回渡された issue では、少なくとも [#60394](https://github.com/anthropics/claude-code/issues/60394) と [#68744](https://github.com/anthropics/claude-code/issues/68744) の両方で、同じ形のエラーが出ています。 まず自分のケースかどうかを見分けるには、エラーメッセージの中に次の文言があるかを確認します。 ```text Error: 400 {"type":"error","error":{"type":"invalid_request_error","message":"The request body is not valid JSON: no low surrogate in string: line 1 column 19562

この記事を読んでまず思ったのは、便利な抽象化って、たいてい裏で何かを盛大に燃やしているんだな、ということだった。MCPは「AIに外部ツールをつなぐ標準」としてかなり筋がいい発想に見えるけれど、その代償として、JSON schema を毎回モデルに食わせるコストがこんなに大きいのは、正直かなり嫌な現実だと思う。 特に引っかかったのは、使い始める前の時点で 91K tokens 近く飛ぶという話だ。ツールを1回も使っていないのに、まず「どんな道具があるか」を説明するためのJSONだけで会話予算が削られる。しかもその説明が会話ごとに繰り返されるなら、賢いはずの仕組みが、かなり雑に燃費を悪くしている感じがする。AIにツールを渡す設計なのに、ツール一覧そのものが重荷になっているのは皮肉がある。 もう一つ面白かったのは、著者がそこを「愚痴」で終わらせず、圧縮用のプロキシを作っているところだった。TOONみたいな表現に変えて、冗長なJSONを削る。発想としてはかなりまっとうで、こういう地味な改善が実際の使用感を大きく変えるんだろうなと思う。LLMまわりって派手なモデル性能の話

Python 3.15と聞くと、つい大きな話題——たとえば lazy imports や tachyon profiler ——に目が行きがちです。 でも今回紹介する記事は、その“見出しになりにくいけれど実は面白い”変更にフォーカスしています。 正直、こういう記事はかなり好きです。派手な新機能よりも、日々の開発で「うわ、これ地味に助かる…」となる改善のほうが、実務では効いたりするからです。この記事もまさにそのタイプでした。 `asyncio.TaskGroup.cancel()` で、TaskGroup をきれいに止めやすくなる `ContextDecorator` が async 関数や generator でも、より自然に使えるようになる `threading.serialize_iterator` などで iterator をスレッド安全に扱いやすくなる `Counter` に XOR `^` が追加される `json.loads()` で `frozendict` や `tuple` を使い、immutable な JSON 表現を作りやすくなる 記事では、Python 3.1