Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Claude Code、超すごい そんな話を聞いて、使い始めたら上司に迷惑をかけてしまった。 願わくばみんな同じ轍を踏まないで欲しい(超イラつかせてしまったすみませんでした) ※助言大歓迎です。むしろください。他の視点や課題、解決策、議論があればぜひコメントで教えてください 何が起きたか 開発速度は間違いなく2,3倍になったが、必要以上のコード が量産され、上司のコードレビューの負担が5倍ぐらいに増えた なぜ起こるか コーディングエージェントの特性への理解の無さ ジュニアエンジニアと強強エンジニアのコーディングエージェントの使用方法のギ

こんにちは、フロントエンド推進課の水野です。 普段はWebフロントエンド領域を中心に、商材開発や技術支援、開発改善に携わっています。 自動化・標準化、開発プロセスの変遷に関心があり、作るものだけではなくその過程や運用設計を意識して取り組んでいます。 note.com 最近、自分の中でコードレビューのやり方が変わったなと感じています。 GitHub CopilotやClaude Codeのようなツールが当たり前になり、構文エラーやコーディング規約のチェック、命名規則の統一のような作業はほぼ自動化できてしまいます。 成果物の出てくるスピードと規模感も桁違いで、レビューだけで1日が溶ける日もたまにあります。 その中で、改めて「自分は何をレビューすればいいんだろう」「コード以外に見るべきものはなんだろう」と考えることが増えました。 個人的にコードレビューや開発現場に関する話が好きで、ブームが再燃し

はじめに 弊社エスマットでのファームウェア開発において、しばらく悩まされていた課題だった技術ドキュメントの整備を AI エージェントの Devin に任せてみました。 結果として、人手で 4 週間と見積もられた作業が、わずか 6 時間のレビュー作業で完了。合計で 1 万行を超える Markdown ドキュメントが作成され、ファームウェアの理解促進と AI コーディング精度の向上という目標を実現できそうなところまできました。 この記事では、Devin を活用したドキュメント整備の具体的なアプローチと、実際の運用で得られたノウハウを共有します。 背景：散在・陳腐化したファームウェアドキュメントの課題 ドキュメントの現状と課題 弊社製品であるスマートマットのファームウェアは、元々外注先で開発されたものを引き継いで開発を続けていました。外注先から引き継いだ時点で体系的なドキュメントは無かったようで

総合コンサルに入社したねこ @MOJITOmojo1 コンサル転職して1-2ヶ月頃に書いていたメモ(上司からの指摘一覧)が出てきた。笑 とにかくこのときが1番しんどかったな… pic.x.com/kLtP9h8cpg 2025-07-22 20:37:37

はじめに Heroku社が提唱した「12-Factor App」は、クラウドネイティブなアプリケーション開発のベストプラクティスをまとめたものです。これをAIエージェント開発に応用して、dexhorthy氏がまとめたものが「12 Factor Agents」です。 この12 Factor Agentsを読んでみて、かなり学びがあったので、この記事では12 Factorの概要を簡単にまとめておきます。 なお、自分用にまとめて補足や所感を追加しているので、詳細はぜひ原文を参照してください。また、この記事は50%を人が書いて、50%をAIが補完しています。 12 Factor Agents の背景 「AIエージェントを作ろう！」 そう思って意気揚々とLangChainやCrewAIなどのフレームワークを使い始めた開発者は多いのではないでしょうか。 最初は順調に進みます。デモは動くし、簡単なタスク

Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.

巨大なSQLの出力が意図と違っていたり違っているかもしれないとき、どこから確認しようか頭を抱えてしまうことってありますよね。せめて多段階で作られているたくさんのCTE （WITH句）、これらが一つずつどんな表を出力しているのか簡単にのぞけたら手がかりもあるのだけれど⋯ 今回はそれをわりと現実的な手間でできるようにする小技です。エムスリーエンジニアリングループUnit1（製薬プロモーション）／Unit9（治験臨床研究支援）エンジニアの三浦[記事一覧 ]です。 魔法の一行 デバッグを実現する一行 We are hiring 魔法の一行 SQLの最後に -- */ という無意味なコメント行を付けておいてください。ひと目見て分かる通り、まったく無意味です。ところがこれがあるだけで、デバッグのときにこんなことができるようになります―― デバッグを実現する一行 次のようなCTEの大行列があるとします

GitHub Copilot の指示がもっと柔軟に！VSCode v1.100.0 の新機能 GitHub Copilot にカスタム指示を与える .github/copilot-instructions.md。 これまで、この指示書は1ファイルのみ対応で、すべてのルールやガイドラインを1つに詰め込む必要がありました。 そのため、以下のような課題がありました。 内容が肥大化して読みにくい 技術スタックごとのルールを分けづらい チームでの管理・メンテが大変 複数ファイルで指示を管理できるように VSCode v1.100 のリリースにより、.github/instructions/*.instructions.md にファイルを分割して配置できるようになりました。 これにより、Copilot のカスタマイズがより柔軟になりました！ .clinerules など一部のツールでは以前から使われて

この記事で得られる3つのポイント 「つぶしが効く」エンジニアになる: 表面的な技術習得ではなく、根本原理の深い理解と問題解決能力が長期的な市場価値を創出する AI時代の新たな役割: テクノロジーと人間の強みを組み合わせ、AIとの効果的な協働を設計・実現できる「アーキテクト」としての視点 計画的偶発性の活用: 不確実性を受け入れ、専門性と横断性のバランス、継続的学習、そして「偶然を必然に変える」姿勢の重要性 はじめに みなさん、こんにちは！本日はアカリクの就職ラウンジイベント＠会津大学に来ていただき、ありがとうございます。「AI時代に市場価値を高めるキャリア戦略」というテーマでお話しさせていただきます。口頭で補足しながらいろいろやっていきます。よろしくお願いします。 acaric.jp 現役エンジニアとして日々AIの進化と自身のキャリアパスに向き合う中で、私が得た気づきや思考を皆さんと共有で

長女の宿題遅れについて、どうしたもんかなあと色々試行錯誤していたんですが、最近「お、ちょっとずつできるようになってきたかな」と感心したので書いてみます。 この記事で書きたいことは、大体以下のようなことです。 ・「完成するまで人に見せたくない、言いたくない」という性質だった長女に、「進捗状況を誰かと共有する」という提案をしてみました ・最近少しずつ進捗共有できるようになってきました ・結果、長女の宿題遅れが若干改善してきました ・進捗共有には、大きく「進捗管理のアウトソース」と「進捗状況の言語化によるタスク整理」「段階的に進めることによる報酬効果」という三つのメリットがあると思っています ・「進み具合を誰かと共有する」だけで、タスク状況はある程度改善します ・一方、「完成するまで人に見せたくない」という考え方は、基本的にデメリットの方が大きいです ・進捗共有が苦手な人は、職場や仕事でも全く珍

KEELチーム の相原です。 前回のエントリは「小さい経路最適化ミドルウェアを実装してあらゆるAZ間通信を削減する」でした。 www.lifull.blog 今回は、MCPサーバを比較的安全に動かすために色々やってた話を書きたいと思います。 MCPについて MCPサーバのリスク なるべくローカルで動かさない ローカルではせめてDockerで動かす 無理やりHTTP Transportに対応する セッションの開始 コマンドの起動 ペイロードを受け取るためのエンドポイントの実装 まとめ MCPについて MCPはModel Context Protocolの略で、Anthropicが標準化を主導するLLMとその外部を繋ぐプロトコルです。 github.com これによりGitHubやPlaywrightといった外部のツールをLLMが自律的に利用できるようになり、OpenAIもサポートを表明したこ

actions/ai-inference は GitHub Actions のワークフローから AI モデルを呼び出すための公式のアクションです。これを使用することで CI/CD のワークフローから AI モデルを簡単に利用できるようになります。この記事ではプルリクエスト上で AI に記事のレビューをしてもらうという実践的な使用例を紹介します。 actions/ai-inference は GitHub Actions のワークフローから GitHub Models を呼び出すための公式のアクションです。これを使用することで CI/CD のワークフローから AI モデルを簡単に利用できるようになります。 使用例 まずは簡単な使用例を見てみましょう。.github/workflows/ai-inference.yml に以下のようなワークフローを追加します。 name: 'AI infere

GitHub Personal Access Tokenをコミットする人がいた話、類似例、漏洩対策ツール【GitHub Secret scanning、gitleaks、git-secrets、gitguardian】 by nao · 公開済み 2025年4月27日 · 更新済み 2025年4月27日 前書き：セキュリティのお勉強中 本記事は、ユーザー2376名のGitHub リポジトリ8017件を調べたら、GitHub Personal Access Token 16件（全て失効済み）が見つかったという話です。悪用されたら困るので、トークン探しに使ったコードは公開しません。 このような調査をした理由は、セキュリティツールを開発するための下調べをしたかったからです。 現職では不正対策に関わることになったので、最近はセキュリティスキルを伸ばしていこうとしています。セキュリティ分野はセキュリ

一緒に働きたくなるプログラマの思想について

UV Studyで登壇した資料です

今日書きたいことは、以下のような内容です。 ・昔会社の上司に、「何かを提案する時は、「○○したい」という主観的な希望の形でも表現できようにしておけ」「特に希望がなくてもある振りをしろ」と言われました ・仕事の上で、客観的に、冷静な意見を表明することはとても大事です ・ですが、時には「私は○○したい」という、主観的な希望の形で表現するのが有効な場合もあります ・何故かというと、「この人は自分ごととして語っている」という受け取り方でプラス加点をする人がいるから、またそれによって相手の希望も引き出しやすくなるからだと思っています ・仕事上で「どうしたい」「どうなりたい」というのを適切に言語化出来る人は稀です ・ここには、「仕事上で「自分の希望」なんてもってない方が普通」という話と、「仕事に限らず「希望」を言語化することが苦手な人も多い」という二つの要因があると思います ・単純に「○○という選択肢

こんにちは、おきゆきです。Ubieでデータ関連業務を担当しています。 4月9日に開催されたTokyo dbt Meetup #13にて、「dbtとLightdashを社内へ浸透させるまでの取り組み」というテーマで発表させていただきました。当日は多くの方にご参加いただき、たくさんのご質問、誠にありがとうございました！ その中で特にコメントが多かったのは、「データエンジニアが1人の状況で、dbtとLightdashを利用する月間PR作成者が35人以上というのは、具体的にどのようにデータマート開発を進めているのか？」「品質はどのように維持しているのか？」「データモデリングの知見はどのように共有しているのか？」といったご質問でした。 具体的には、以下のスライドで示した数値についてです。 https://speakerdeck.com/okiyuki99/integrate-dbt-and-ligh

PHPerKaigi 2025 で使用したスライドです。 Web アプリケーションのセキュリティ設計において、特定のユーザーに対してどの操作を許可するかという認可の設計は欠かせない要素です。近年では、マイクロサービスやゼロトラストの考え方が普及し、サーバー間の認可を含むより複雑な機能が求められてい…