「Dockerはわかるけど…」から卒業！AWSでコンテナを動かすための30日集中講座 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この30日間の記事では、無理なくスキルを習得し、最終的に自律的にコンテナをAWS上で運用できることを目指して、技術を整理していこうと思います。 第1週: コンテナ化の基礎とDockerの再確認 (Day 1 - Day 7) Day 1: 講座スタート！なぜ今、コンテナとDockerを学ぶべきなのか？ Day 2: Dockerの基本コマンド総ざらい：イメージとコンテナを徹底理解 Day 3: Dockerfileの書き方から学ぶ、軽量で堅牢なコンテナイメージの作り方 Day 4: ローカル開発環境をDocker Compos
Cursorでdraw.ioの業務フロー図とn8nワークフローを自動作成する方法｜Dify Base
はじめに今回は、Cursorで業務フローをdraw.ioで可視化し、n8nのワークフローを作成するまでの流れを自動化するシステムの構築方法をご紹介します。 このシステムでは対話形式で要件を整理し、段階的にフロー図やn8nのワークフローを作成できます。 このシステムでは、精度高く、n8nのワークフローを構築してくれますが、ノードの細かな設定部分は人間が修正する必要はあります。 ただし、今後のLLMの精度向上に従って、よりn8nワークフロー作成精度の向上も期待できます。そのため、LLMで作成することを前提としたシステムを作成しておくことは非常に便利だと考えられます。 システムの概要このシステムは4つの段階でフロー図やn8nのワークフローを作成します。 対話形式でのヒアリング → 構造化された要件定義書を自動生成 要件定義書 → 中間設計書（DSL）を自動変換 中間設計書 → Draw.io形式
要件定義をするときに意識していることをまとめてみた -要件例を添えて- | DevelopersIO
要件定義で意識していることを言語化したくなった こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんは要件定義で意識していることを言語化したくなったことはありますか? 私はあります。 いくつかのプロジェクトで要件定義をしてきましたが、改めて考えると、普段は感覚でやっている箇所も多くあったなと感じています。 そこで、改めて言語化することで、プロジェクトごとのブレを抑えたり、さらにどういった対応が必要なのかが整理できる予感がしてきました。 ということで、以降、要件定義で意識していることと要件の例を紹介します。 なお、「要件定義とは」や「要件定義の進め方」は語りません。書籍やインターネット上に先人たちが大量にアウトプットしてくださっているため、そちらを参照ください。 特にIPAが公開している「ユーザのための要件定義ガイド 第2版 要件定義を成功に導く128の勘どころ」や「システム再構築を成功
社内のAIコーディング導入を加速するため前提知識をまとめたガイドラインを書いた - Cluster Tech Blog
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発しているid:shiba_yu36です。 クラスター株式会社は2025/07から開発チームのエンジニア希望者にClaude Maxを配り、Claude CodeなどによるAIコーディングをどんどん取り入れる決定をしました。しかしAIコーディングをいきなり行おうとしても、AIやエージェントによるコーディングの前提知識が足りず、使いこなせない・AIコーディングは使えないと判断を下してしまう可能性があります。 そこで導入を加速するため、前提となる知識をまとめたAIコーディングガイドラインを書き、Claude Max導入直後に開発チームへ展開することにしました。今回はこのガイドライン内容をそのまま共有しようと思います。 AIコーディングの導入の参考になれば嬉しいです。また、間違っている部分もあると思うので識者の方は指摘してもらえると助かり
GitHub Self-hostedに移行しました。CIが最大55%速くなり、月額が300万円節約できた！
こんにちは、SODAのSREチームのDucと申します。 GitHub Actionsのコストを削減しながらCIワークフローを高速化したの工夫をご紹介します。 背景 私たちのチームは、snkrdunk.comサイトとSNKRDUNKモバイルアプリの可用性とパフォーマンスの維持に注力しています。 それに加えて、クラウドインフラストラクチャやその他の監視・開発ツールのコスト管理も担当しています。 毎月、AWSやGitHubなどのインフラストラクチャとツールの請求書をチェックしています。 GitHubの請求額が非常に高いことに気づきました。特にGitHub Actionsの部分です。 参考までに、GitHub Actionの使用量とサーバーの本番ワークロード費用の比較をご紹介します。 Fargate: Savings Plan適用で月額約$7,000。私たちのサービスは平均約5000リクエスト/秒
MermaidでAWS構成図を作成するテクニック - Qiita
はじめに テキストからダイアグラムを生成できるMermaidを使ってAWS構成図を作成する際のテクニックを、いくつかピックアップしてご紹介します。 Mermaidを使えば、構成図内のテキスト検索はもちろん、アイコンを使って見やすく表現したり、アイコンをクリックしてマネジメントコンソールなどに遷移させたりすることもできるため、実用性の高い構成図が作成できます。 本記事が、Mermaidを活用したAWS構成図の作成に少しでもお役に立てば幸いです。 AWS構成図の使用例 Mermaidで作成したAWS構成図の使用例を紹介します。 例えばQiitaでも以下のように表示できます。(リンクはサンプルです) mermaid記法 --- title: 000000000000-xxxxxxxx環境 config: theme: neutral flowchart: nodeSpacing: 10 rank
財布を気にしたくないのでローカルLLM(Gemma3)にコードを書かせてみた - MNTSQ Techブログ
SREチームマネージャーの藤原です。 LM Studio + Gemma 3 + Cline + VSCodeの環境を自由研究的に試用したので、その報告エントリです。 モチベーション プライベートでコードを書く際も最近はClineなどを使ってLLMを使ってコーディングをすることが徐々に増えてきました。 VSCodeとClineを組み合わせて外部サービスをつかってコードの変更作業を実施する場合、 何かコードの変更を依頼するたびに、財布の中身から少しずつお金が溢（こぼ）れていく感覚があるでしょう。 1回1回の額は少額とはいえ、多数回繰り返すとなかなかの金額になってきます。 会社では予算の範囲内であれば、利用できますが、個人開発の場合はなかなか躊躇してしまうこともあるでしょう。 また、先日Googleが公開したオープンなローカルLLMのGemma 3も話題になったりしています。 そこでAPI課金
加水分解でベタベタになった機材を修理するためワセリンと無水エタノールを使う方法
久々に講演をマチアソビでやるのでプレゼンに使っていたロジクールのレーザーポインター「R800レーザー プレゼンテーション リモコン」をGIGAZINE編集部の備品室から取り出したところ、いわゆる加水分解を起こしており、ベタベタのねちゃくちゃに…… コレ 「もうだめだ……」と思ってあきらめかけたのですが、その刹那、「いや……ここであきらめてはならない……ネットの英知を集めて復活させられるのではないか！」ということでいろいろ検索してみたところ、以下のエントリーを見つけました。 機材のツマミの加水分解対策をしてみた｜Wataru Naruse https://archive.md/20240508094141/https://note.com/watarunaruse/n/nf391403ce26d ④ワセリン→無水エタノール拭き上げ ・②〜④の中で一番色が取れている ぱっと見でも明確に違う ・
ChatGPT-o3×Deep Researchを使って競馬でボロ儲けしたい！皐月賞の完全予想に挑戦してみた | ライフハッカー・ジャパン
夢を追い求めて戦いに出た結果、見事勝利……と思いきや、トリガミとなんとも言えない結果に終わってしまいました。 しかし、AIは日々進化しているということを忘れてはいけない！ 当時は、AIを使って検索をするにはFeloやPerplexityを使わねばならず、詳細な分析もできませんでした。 でも今のChatGPTなら、高度な分析能力に検索機能がある！ ということで、今回はAIを使った競馬チャレンジのリベンジしてみることに。今度こそ、絶対にAI×競馬で大儲けしてやるんだい！ いざ、馬券を選ぼう！挑戦するのは、4月20日に行われた皐月賞。 前回はウインズ後楽園でしたが、今回はG1レースということもあり、人混みが予想されたので、自宅からの参戦です。 今回使用するツールはChatGPT-o3×Deep Research。進化したChatGPTで大儲けを狙います！ 使用したプロンプトはこんな感じ。 4/2
AWS設計プロンプト
シンプルかつ網羅的なAWS設計を生成するAIプロンプトの核心は： 構造化された出力フォーマット：設計書の章立てと各セクションの説明内容を明確に指定 具体的なパラメータ要求：抽象的な説明ではなく、実装に使える具体的な設定値を求める 選定理由の明確化：「なぜその選択をしたのか」の説明を求める 代替案との比較：検討した代替オプションとの比較を含める Well-Architectedの原則適用：AWSのベストプラクティスに基づく設計を促す このアプローチを活用すれば、AIの力を借りつつも、実装に直結する高品質なAWS設計書を効率的に作成できます。何より、設計者の時間を節約しながらも、その専門知識と判断を最大限に活かせるところに大きな価値があります。 ※以下を全量使用すると量が多いので、該当箇所のみの抜粋を推奨 以下の要件に基づいて、詳細かつ実装可能なAWSアーキテクチャを設計してください。各セクシ
24GB RAM + 4CPU + 200GBストレージのLinuxサーバーを無料で手にいれる方法 - Qiita
概要 エンジニアであれば誰もが、無料で利用できるサーバを求めていると思います。 この記事では、OCI(Oracle Cloud Infrastructure)を使用して24GB RAM + 4CPU + 200GBストレージのUbuntuサーバを手にいれる方法を詳しく解説していきます。 無料で利用できるパブリッククラウドとしてAWS, GCPも存在しますが、どちらも無料枠は1年間限定で、期限が切れると有料プランに移行してしまいます。しかしOCIについては期限の制限なしに無料枠を提供してくれています。 Oracle Cloud のAlways Freeクラウド・サービスとは？ 期間の制限なくOCIのサービスを使用できるもの。 ✅ ARMベースの4CPU + 24GB RAMのVMインスタンスを1か月あたり3,000 OCPU時間と18,000GB時間で使用可能。例えば、4CPU + 24GB
2024年を振り返る~"休職"を通して学んだこと~ - Sakiのプログラミング学習ブログ
はじめに 2023年2月に実務未経験からWebアプリケーションエンジニアとして働き始めましたが、2024年5月から休職していました。 今月1月6日付けで会社を退職することになったので、一つの節目として休職期間を振り返ることにしました。 「働く先が決まってひと段落ついてから書こう」とか、「どこの会社にも所属しておらず、次の就職先を探しているという中途半端な状態で何かアウトプットするのはちょっと勇気が要るな」と思って、何か書きたい気持ちはずっとありつつも書けない日々が続いていました。 でも今の気持ちは今の自分にしか書けないですし、転職活動が本格的に始まったり実際に働き始めたら、この記事を書くことにリソースを割けなくなりそうだなと思ったので、年末年始休みの今時間がある時に書こうと思い、筆を取りました。 はじめに 1-3月 エンジニア2年目になったけど、想像していたよりできることが少ないことに焦る
Very Short Introductionの邦訳まとめ - 清く正しく小賢しく
（最終更新：2024/12/6） オックスフォード大学出版会のVery Short Introductionという有名な入門書シリーズがある。短くて内容も平易なので、まずはこの1冊という感じで推薦されることも多いシリーズだ。 さて、このシリーズは当然ながら邦訳もたくさん出ているのだが、複数の出版社がそれぞれの形で刊行しているため、どれがVery Short Introductionの邦訳なのか分からないという問題がある。 ありがたいことにオックスフォード大学出版会が以下のページに邦訳の一覧をエクセルのファイルで貼ってくれているが、ちょっと見にくい。*1*2 Very Short Introductions - Oxford University Press www.oupjapan.co.jp ということで、このページではVery Short Introductionの邦訳を一覧の形でまと
2024年Audibleで読んで面白かった本10選 - 第9惑星ビニル
こんにちは、ビニールタッキーです。 とにかく本を読むのが苦手なんです。子どもの頃は児童文学をよく読んでいたものの、中学ぐらいからあまり本を読まなくなってしまいました。大学時代も一端のオタクだったにも関わらず文章を読むのが苦手すぎてラノベブームに乗れなかった人間です。そのコンプレックスを抱えたまま社会人になり、20代後半あたりで「さすがに何かのメディアに触れて文化を吸収したいなあ」と思い映画趣味に没頭していったという経緯がありました。 一時期は電子書籍などにも挑戦したのですがタブレット上の文章は目が滑るという現象を体験して挫折。（本当にあるんですね、あれ）そんな時「聴く読書」と言われるAmazon Audibleが３か月99円キャンペーンをやっていたのが2年ほど前。電子書籍での苦い経験があったためとりあえず入ってみて合わなかったら辞めようぐらいの気持ちで入りました。 当時は自分の周りでSF小
【2024年版】エンジニア必見 生産性があがるチートシート集 - Qiita
1. 生成AIチートシート もはやエンジニアの必須ツールとなってきた生成AI。ペアプロやエラー対応などプログラミングに関わるところから、ビジネス判断におけるブレスト相手として、日常の些細なタスクにまで対応する強い味方です。またそれら生成AIを応用したAIエージェントやワークフローを用いたプロダクトなどの開発も日進月歩で進んでいます。 本パートでは、日々進化する生成AIを最大限に活用できるよう、多種多様な生成AIを一覧化して網羅したものから、それらの利用方法・プロンプトエンジニアリングにまで踏み込んだチートシートを集めました。 プロンプトエンジニアリング ソフトバンク - ChatGPTから高度な回答を引き出すプロンプト文例集 業務に使えるプロンプトが幅広く掲載されており、実用的です！ マイナビ - プロンプトエンジニアリング・チートシート マイナビから公開されているチートシート。役割の設定
IT人材不足79万人の真因：生産性向上を阻む『人月の神話型請負』からの脱却 - Findy Tech Blog
はじめに こんにちは。ソフトウェアプロセス改善コーチでFindy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 経済産業省の2019年発表によると、日本のIT人材不足が2030年には79万人に達する可能性があると予測され、しばしばメディアにも引用されてきました。 この調査レポート発表から5年以上が経過しましたが、果たして79万人という人材不足は現実となるのでしょうか？ 今回は最新のデータからこの予測を検証してみたいと思います。 2023年11月2日のNHKニュース www3.nhk.or.jp 2024年7月9日 5:00 (2024年7月13日 17:40更新) 日経新聞 [会員限定記事] www.nikkei.com はじめに 「IT人材需給に関する調査」とは 労働生産性の低さ 最新のデータを読む 「人月の神話型請負」が生産性向上を阻む 受託開発でもアジャイル開発はできる
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ローコードLLMアプリ開発環境「Dify」を使って、SynologyのNAS上で動くAIチャットを作る【イニシャルB】
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