総務省「全国型CTF」でAI Agentを回してみた — 26位・5,701点と運用上のボトルネック
AI利用が認められた全国型CTFに個人参加し、challengeの収集からagentへの割り当て、検証、提出までを一つのpipelineとして回してみた。公式成績は26位・5,701点。実際のボトルネックはmodelそのものよりownership、shared state、verification、control planeにあった。
既存記事との互換性を保つ編集上のセクションです。具体的なシステムと実装根拠を示す記事を選定します。
AI利用が認められた全国型CTFに個人参加し、challengeの収集からagentへの割り当て、検証、提出までを一つのpipelineとして回してみた。公式成績は26位・5,701点。実際のボトルネックはmodelそのものよりownership、shared state、verification、control planeにあった。
Jekyll製ブログで、ブランチやプルリクエストの検証とGitHub Pagesへの本番公開をどう分けていたかを、ブランチ構成からワークフロー、変更例まで解説します。