GitLab

SAST と LLM のセキュリティスキャナーを使うとき

この実験のバージョンを既に実行しているはずです 統合要求時に 境界モデルを指し 脆弱性スキャナーとして機能するよう頼みます単一の合併要求では よくうまく機能しますパターンベースのスキャナーが完全に見逃すものもあります。 次の考えは合理的です。

GitLab専用: 新しい規制時代のコンプライアンス

NIS2のような執行はもはや将来の計画上の考慮事項ではありません。欧州連合サイバーセキュリティ機関 (ENISA) のNIS360報告書は、監視当局が重要な部門のサイバーセキュリティ成熟度を積極的に評価していることを確認しています。指導や協議から 積極的な監督、監視、そして説明責任へと 移行しています規制の環境が。..

GitLab クリティカルパッチリリース: 19.3.2, 19.2.6, 19.1.8

DevOps プラットフォームの所有総コストを計算する方法

DevOpsのプラットフォームを顕微鏡で見るには 予算の圧力ほどありませんしかし、購読料とライセンス料は、物語の一部しか教えてくれない。DevOpsプラットフォームの総所有コスト (TCO) には、CI/CDコンピューティングやAIの使用などの変数コスト、ソフトウェア配信を継続するために必要なインフラストラクチャ、ツール、従業員の時間も含まれます。

サイバーレジリエンス法の24時間の報告期限に備える

2026年9月11日より、欧州連合 (EU) の市場にソフトウェアを投入する多くの企業は、製品の脆弱性が積極的に利用されていることを知った時点で 24時間以内に報告を行うことができます。これは、欧州で販売されるデジタル要素を含む製品に対するサイバーセキュリティ要件を定めるEU法であるサイバーレジリエンスの法 (CRA) に基づく新しい要件で、

共同作成: GitLabをユーザーと構築する

GitLabのユーザーは、改善したいワークフローの直接体験を 持っています。Co-Create プログラムを通じて、彼らはより多くのチームに利益をもたらす製品改善を設計、構築、提供するために直接協力します。 2026年上半期、ユーザーは API を拡張し、 CI/CD 機能を追加し、AI 駆動のコード理解のための言語サポートを拡大し、セキュリティ制御を強化し、増やすのに役立ちます。..

GPT-6 Astra on GitLab: 速く実行され、トークンが少なく使用される

OpenAIの最新モデルである GPT-6 Astra は、GitLab Duo Agent Platform に搭載され、より速い実行とより少ないトークン使用を可能にしました。GitLabの内部評価では、GPT-6 Astra は GPT-5.6 Sol より 43.4% 速く典型的な実行を完了し、ベンチマーク内のすべてのタスクを完了しながら、1 実行あたり 42.7% 少ないトークンを使用しました。依存性の更新やビルドの修正や 小さなマル。..

GitLab Duoに独自のモデルを導入 Microsoft Foundryで自主ホスト

多くの組織にとって AIのコード化ツールに関する問題は 役立つかどうかではなく コードがどこへ行くのかですデータ主権、居住権、または規制の制約下にあるチームは 何かを採用する前に どのネットワークがソースコードを処理しているかを知る必要があります管理者が GitLab Duoの機能を 選択したインフラストラクチャで実行されるモデルに接続できるようにすることで

vm2 での重要なリモートコード実行、広く使用されている Node.js サンドボックスライブラリ

GitLabの Threat Research Groupは、最も広く採用されている Node.js サンドボックスのライブラリの一つである vm2 で重要なサンドボックスエスケープ脆弱性を発見しました。この脆弱性は vm2 の README から直接コピーされた設定を使用しています欠陥はCVSS 3.1 10.0で 批判的だと発見しましたVm2 バージョン 3.11.6 以降で require.external をオンにしてる方は。..

流暢なAI技術チームを育成するためのGitLabの内部プレイブック

2つのエンジニアチームに 同じAIツールを与えると 2つの非常に異なる結果が得られますあるチームはより少ないバグで より速く運行され、もう一チームは自信を持って間違った出力を生成するエージェントに 燃え尽きる。 GitLabでは、私たちのチームは AIツールが 手の届くところにあり、一部は、より早く作業し、より早く問題を発見することで、本当の価値を見つけました。一方、他の者は 入口を見つけていなかった。..

GitLab Achievementsでチームを認識する方法

チームには 超越する人がいますテストを修理するエンジニアは 他に誰も触れない審査員から1時間以内に 合併申請を返却するチームメイトが認定を完了しますコミュニティのメンバーが 釈放後も 出てくるのですGitLabには"お会いします"という 組み込み方法はありませんでした

GitLab コンプライアンスフレームワーク: SOC 2 に準拠する

ソフトウェアのコンプライアンスとは ソフトウェアの提供の重要な部分です 誰もが同意しますが 誰もそれを好まないのですスプレッドシートやスクリーンショットや 近い監査の 静かな恐怖に 包まれていますGitLabのカスタムコンプライアンス・フレームワークは 異なる方法で機能しますプロジェクトについて何が真実であるべきかを文書化するのではなく、コントロールを一度定義し、プラットフォームが継続的に何が真実かを検証できるようにします。このアーチ。..

Gitは人間向けに作られました エージェントはアップグレードが必要です

エージェントのソースコード管理を再構築する競争ですGit バックエンドを再構築するのは問題の半分に過ぎない理由を繰り返します。 エージェントが Git サーバーの主要なユーザーになると、3つのことが壊れます。何百もの代理店を運営する開発者は ツールに関係なく 同じ壁にぶつかります クローン税ですエージェントが 倉庫全体をクローン。..

GitLab パッチリリース: 19.3.1, 19.2.5, 19.1.7

GitLab UI の次のステップにスペースを作ります

この1年間 製品インターフェースは 減少傾向にありますダークモードの後ろに 静かなクロム塗装、全体的な色削減、そして中性制御で 潮流が出ています損失のように感じられる 低潮はいつもそうする低潮は海岸線の形が 十分にはっきり見える時です

スケール・ソフトウェア・デリバリー・パイプラインを 単独で実行する

多くの企業は GitLab Dedicated を選択する理由は明らかです。 GitLab が管理する、セキュアでコンパイルなシングルレンタ GitLab インスタンスです。代理ワークフローがパイプラインの容量を増加させると、完全なデータ隔離とランナーインフラストラクチャの運用負荷が課題になります。GitLab Dedicatedでは、これ以上プロビジョナ。..

コードが豊富にあるとき

基本的な変化があったと確信して 1月の休みから帰ってきました。大型言語モデルは、ソフトウェア開発の経済性を変えるのに十分な信頼性と安価さで有用なコードを生産できる段階に達しました。AIアシスタントに 提案を頼むだけでなく エージェントに リアルな。..

GitLab 19.3 がリリースされました

フロー作成エージェントで数分でカスタムフローを作成します

カスタムフローでは 既にチームが 手動で多段階の作業を GitLab イベントで実行される自動化に 変えることができます流程レジストリのスキーマを学ぶことでしたこの要求は 真の障害ですワークフローを最もよく理解している人は、YAMLスキーマを知っている人とは必ずしも同じではありません。 GitLab 19.3 では、Flow Creator エージェントがその要件を削除します。流れを表現してください。..

すでに信頼している境界内で代理ソフトウェアの配信を実行

多くの企業は GitLab Dedicated を選択する理由は明らかです。 GitLab が管理するシングルレンタインスタンス、 選択したクラウド領域です。GitLab専用顧客は、現在 GitLab デュオエージェントプラットフォームの AIゲートウェイを、シングルテナント SaaS インフラストラクチャ内に展開できます。

GitLabはリメディケーションをスケールします

開発が人間のペースで 進行していた時代には 厳選と修復に 追いつくのに苦労してきました現在、開発者がAIで 機械のスピードでコードを書き出し 発送することで その課題は悪化しています 同時にAIは 攻撃者が 生産中の脆弱性を より早く見つけ 悪用するのを助けていますベリゾンの2026年データ漏洩調査報告書は 脆弱性を発見した。..

混沌から文脈へ:AI開発ワークフローの構築

AIアシスタントに 同じ訂正を 一回に複数回 提示するときに起こる 特定の種類の挫折があります現代の大きな言語モデル (LLM) の素晴らしさにより あなたが今まで経験した中で 最も熱心な学徒と 働いていますしかし、その学徒は記憶障害者でもあります。そうだ、本当に私のコミットメッセージを フォーマットしたいんだ、我々は。..

デフォルトの完全な履歴クローンの大量的なエンド-ツー-エンド税を避ける

この操作の設定は サーバー側と その間にあるすべてのネットワークに影響します この操作の設定は サーバー側と その間にあるすべてのネットワークに影響しますサーバーは全履歴をスクロールし パックファイルを作成し (実際に"オブジェクトを数える"がやっていることです) ワイヤーで送信しますクライアントは全部開封して 完全な作業をチェックします

OpenTofu から Argo CD: GitLab を AWS コントロール プレーンとして

クラウドベースの環境の構成は複雑で、ネットワーク、サブスクリプション、サービス、および基礎インフラを構成するすべてのコンポーネントを考慮する必要があります。手動設定はエラーに易しく、不一致で、再現するのが難しい。このチュートリアルでは、GitLabをメインオペレーションの脳として使用して完全に自動化されたクラウド環境を設定する方法を示します。クラウドインフラストラクチャは。..

重要なリモートコード実行でセリーナ、人気のあるMCPコードエージェント

最も広く使われている AI コードエージェントの"つである Serenaは 開発者がプロジェクトを開く瞬間に 攻撃者が提供したコードを実行しましたGitLabの Threat Research Groupは、サーバーサイドの重要なテンプレートインジェクション (GHSA-pp25-4cg4-qcr9, CVE 待機) を発見し、セレーナプロセスで任意のコードを実行します。SERENA-Agent 1.6.1 以降のユーザーは 1.7.0 にアップデートする必要があります。 脅威攻撃者は、これを利用して、

GitLab クリティカルパッチリリース: 19.2.4, 19.1.6, 19.0.8, 18.11.11

GitLab Duo Agent Platformでデモジェネレータをどのように作りましたか

デモにはスクリーンショットやナレーションを組み立て 外部ツールで組み立て フィードバックを追いかけて 日々使っていました 機能が変わるといつもやり直さなければなりませんでした数ヶ月前に、私はそのほとんどを GitLab Duo Agent Platformのエージェントに渡しました。 GitLab Duo Agent Platformは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でエージェントワークフローを実行する、知的オーケストレーションのために構築されています。

AIエージェントが到達できる範囲で 閉じています

7月、OpenAIとHugging Faceは、内部評価中のOpenAIモデルが、オープンインターネットにアクセスし、Hugging Faceの内部生産インフラにアクセスできるよう、そのサンドボックスから脱出したことを責任を持って明らかにしました。エージェントは侵入中に データセット、クラスタの詳細、クラウドキーを取った。 この事件の外部段階の 最も重要な部分は、最初の時間だった エージェントが砂から逃げたとき。..

GitLab パッチリリース: 19.2.2, 19.1.4, 19.0.6

GitLabがリファクタと再フォーマットを通じて脆弱性を追跡する方法

毎日 セキュリティスキャンは 同じ問題に直面します エージェントや開発者が コメントを追加したり ファイルを再フォーマットしたり 機能を移動したりすると 素朴な脆弱性追跡者が 突然 同じ発見を 2度報告しますセキュリティチームは、すでに取り消した問題を再検証することになります。 これは無益な監査努力を引き起こし、スキャン結果に対する信頼を損なうのです。