#learning

この記事は、Stanford CS336 の課題用リポジトリに入っている `CLAUDE.md` の内容を解説したもの ここでのAIの役割は、答えを直接書くことではなく、学生の理解を助けること Python、PyTorch、CUDA、Triton、distributed training などの難しい部分は、ヒントやデバッグの観点で支援する方針 `TODO` の実装、コア部分の完成コード、既製の解答の提供は禁止 かなりはっきりしたルールなので、教育目的と学習の公平性を守る意図がよく見える 個人的には、AIを「便利な代行屋」にしないための、かなり筋の通った設計だと思う この `CLAUDE.md` は、Stanford CS336「Language Modeling From Scratch」の課題に取り組む学生を、AI coding assistant がどう支援すべきかをまとめたガイドです。 対象のAIは Claude Code、ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor のようなツール。 つまり、「AIを使って課題をやるときの、AI側のルール

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

CTF（Capture The Flag）は、セキュリティ技術を競う定番イベント でも今は、frontier AI が中級〜上級の問題までかなり解けてしまう その結果、スコアボードが「人間の実力」ではなく「AIの使い方」を測る場になりつつある 著者は、オープンなオンラインCTFはもはや昔の意味を失った、とかなり強い言葉で主張している 初心者の学習場所としては、CTFより lab 環境（picoGym、HackTheBox など）のほうが健全だと述べている 一方で、CTF文化そのものの価値や人とのつながりまで否定しているわけではない CTFは Capture The Flag の略で、サイバーセキュリティの問題を解いて「flag」と呼ばれる答えを取る競技です。 たとえば、暗号、Web、pwn（メモリ破壊系の攻撃）、リバースエンジニアリング（プログラム解析）など、いろんな分野の問題が出ます。 ざっくり言うと、セキュリティ版の謎解き大会 です。 しかもただの遊びではなく、実力の証明としてもかなり重宝されてきました。 「この人、CTFで強いならセキュリティの素養があるよね」とい