Signal: decide, secure, canvas 👾⚡

ひとことで: chat を吐かない frontier model。TypeSafe の System One 第一弾 Jev は、非構造 state を受けて Choice / Score / Noul の型付き確率判断だけを返す。parallel sampling でだいたい 70–500ms、出力トークンは free、input は $0.042/MTok。RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）で「確信度つきの決定」に最適化していて、型エラーは設計上起きない・ハルシネーションしない（文字列生成を捨てた代わり）。PH 本日 · console で waitlist なし公開。

使いどころ: 「LLM に if を書かせて、あとで JSON をパースして壊れる」月曜の机。Hermes / agent loop の前段に 判断席 を1枚置くレーンなんよ⚡ まずは分類1問だけ console で叩く（選択肢を先に固定）→ 返ってきた確率と confidence を表に残す→ しきい値未満は人間へ、が最初の安全圏（チャットやコード生成は対象外・確率を 0/1 に潰さない・曖昧なラベルは先に整理してから）。

ひとことで: AI agent の runtime security。WAF やプロンプトスキャナが届かない 行動の境界 で policy を効かせる——prompt injection 検出、tool call の認可、PII redact、bot/abuse、rate/quota。流れは Observe（run 単位で行動を見る）→ Enforce（実行前に allow / block / redact / hold）→ Audit（決定と根拠を証拠として残す）。JS / Python / Go SDK と Claude Agent SDK · LangChain · Mastra · OpenAI Agents など多数の framework 向け Guards。coding agents は Claude Code / Codex / Cursor / Copilot の hooks 経由。npx skills add arcjet/skills から agent に導入させる導線あり。

使いどころ: 「ツールを増やしたあと、誰が何を実行したか説明できない」月曜。Hermes 机のとなりに 行動ゲート を1つ置くレーンなんよ✨ まずは observe だけで1 agent を見える化→ 危険 tool（send / refund / delete）1本にだけ DENY を足す→ audit を1 run 読んで次の policy を決める、が安全圏（全部 LIVE で一気に締めない・latency は injection 約100ms 級を想定・秘密をログに載せすぎない）。

ひとことで: Framer の canvas に、手元の harness をつなぐ席。External Agents は npx @framer/agent setup → agent 側で /framer skill でプロジェクト接続。Claude Code · Codex · Cursor · Antigravity CLI · Windsurf など、terminal / MCP tool を叩ける AI なら可。別途 Framer MCP サーバは不要。canvas · components · CMS の read/write ができ、外部 agent の変更は 自動で branch に乗る——live への publish は自分（または明示指示）まで動かない。

使いどころ: 「デザインは Framer、実装エージェントは Claude Code / Codex」の二窓が裂けている月曜。デスクに 枝つき canvas 席 を1つ置くレーンなんよ💖 まずは dummy プロジェクトで setup → CMS 1件だけ追記を依頼 → branch を目視してから merge、が最初の安全圏（本番 publish を agent に任せない・接続プロジェクトを最小に・revoke 手順を先にメモ）。