AI活用
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GitHubのAIファジング一行実行、回す前に決める隔離環境とLLM課金の上限
GitHub Security LabのFuzzing Taskflowはrun_fuzzing.sh一行でC/C++の自律ファジングを回せる。だが1回の実費とLLM課金メーターは一次資料に一切書かれていない——回す前に読者が決めるべきことを整理する。
正答率はほぼ横並び、1問あたりコストは17.5倍——コーディングエージェント選びは価格の変数
同一のKimi K3を9ハーネスで比較したRuntaの公開評価では、正答率は53.3〜66.7%とほぼ横並びなのに、1問正解あたりコストは1.05ドルから18.34ドルまで17.5倍開く。発行元自身が『コスト差の大半はハーネスとモデルの組み合わせに由来する』と認めるこの表を、乗り換えの根拠にしてよいかを整理する。