最強のCSVエディタ「SmoothCSV」を支える技術
自作の CSV エディタ SmoothCSV (v3) が Generally Available になったので、技術的な工夫とかを書きます。 また7/1 16時からの24時間、Product Hunt でローンチするので応援よろしくお願いします。 About Me 株式会社ヘンリーでエンジニア的なことをしつつ、個人開発してます。 @kohii00 on X kohii on GitHub About SmoothCSV SmoothCSV は、macOS と Windows 向けの CSV エディタです。(Linux も近々) 初代 SmoothCSV は15年前に作っていて、昨年 v3 の開発を始めました。 Excel ライクな操作感で、直感的に使える CSVを扱うのに必要な、基本的〜応用的なツールが搭載されている 様々なフォーマットや文字コードに対応。列数が異なるCSVでも扱える 高
Still X.S.S. - なぜいまだにXSSは生まれてしまうのか？ - GMO Flatt Security Blog
XSSこわい 若頭: おいお前ら、なにかおもしろい遊びをしねえか。こんなにみんなで集まる機会もそうねえだろう エンジニア佐藤: そうですねえ、こんなのはどうでしょうか。人間誰しも怖いものが1つはありますから、それをみんなで教えあってみましょうよ 若頭: そりゃあおもしれえな。そうだなあ、おれはヘビが怖いね。ありゃ気味が悪くてしょうがねえ エンジニア山田: 自分はカエルを見ると縮み上がってしまいます、テカテカしていてどうにも苦手で。佐藤さんは何が怖いんですか エンジニア佐藤: 私は、XSSがこわいです エンジニア八島: あはは！何言ってんですか佐藤さん。XSSなんてこわいことないですよ エンジニア佐藤: ひいい、名前を聞くのも怖いです エンジニア山田: XSSなんて、フレームワークさえ使っていればきょうび起こらないですからねえ。佐藤さんは臆病だなあ その晩、エンジニア佐藤を目の敵にしている町
メルカリのデータアナリストの@__hiza__です。メルカリではデータアナリストとして日々SQLを使ったデータ分析をしつつ、業務外ではPythonを使ったアプリケーション開発を行っており、どちらの作業にもLLMを活用しています。 この記事ではデータアナリストに向けて、LLMにSQLを作成させて効率的にデータ分析を行うテクニック と、その背景にある応用可能な考え方を説明します。 関連記事メルカリでは、LLMをデータ分析の現場に活かすさまざまな取り組みが生まれています。 例えば、対話形式で誰でも手軽にデータ分析ができる社内ツール「Socrates」があります。これはデータアナリストに限らず、より多くのメンバーがデータを活用できるようになる強力なツールです。 一方で、私たちデータアナリストが日々向き合う、より複雑で専門的な分析を効率化する取り組みも行っています。 先日、私と同じデータアナリストの
AIが技術的に根本から全く使えない3つの理由
https://anond.hatelabo.jp/20250630114221 https://anond.hatelabo.jp/20250626125317 https://anond.hatelabo.jp/20250627100609 https://anond.hatelabo.jp/20250628122821 AI技術を批判する記事がバズりまくってるが、それに対して凄い数の批判がいってる、だけど肝心の批判は個人攻撃めいていて、どれも技術的な部分はふわふわした物言いなので どれだけ技術的にまったく使い物にならないかを、技術面から3つ理由を上げようと思う、これを見れば、確かにＡＩってそんなもんじゃないな、って正しい理解が進むと思う、と同時に、 ネットでAIを擁護したり喧伝してる人間で誰一人、エンジニアを自称したりしてる奴らでさえAIを理解してる人間がゼロっていうのがわかると思う
Node.js has undergone a remarkable transformation since its early days. If you’ve been writing Node.js for several years, you’ve likely witnessed this evolution firsthand—from the callback-heavy, CommonJS-dominated landscape to today’s clean, standards-based development experience. The changes aren’t just cosmetic; they represent a fundamental shift in how we approach server-side JavaScript develo
CTOの杉本です。 旅先の南米ペルーでこの文章を書いています。アンデスの山奥まで旅して、マチュピチュを見てきました。世界は広いがその気になればどこでもいつか辿り着ける程度には狭いのだな、と感じています。 ハローでは、エンジニアが開発する際にコーディングAIを活用すること(Cline, Cursor Agent, Claude Code など)を必須にしました。 社内エンジニアにとっての鉄の掟である Notion の開発ガイドラインにもこのことを記載しています。 同時に、エンジニアがコーディングAIを自由に実験・試行錯誤できるように"AI使い放題"に近い形で制度を整備して運用をしています。 今回は、スタートアップでコーディングAIを最大限に活用するためにどうしているかを共有します。 コーディングAI活用は、2025年最大の low hanging fruit なぜコーディングAIを活用するの
Next.jsのコンパイラから知るServer Actionsの完全解析 ~セキュリティ上の注意点も含めて~ - カミナシ エンジニアブログ
はじめに StatHackカンパニーの渡邉です。 私の普段の取り組みをこちらで紹介しているのでこちらもどうぞ。 note.kaminashi.jp 私たちKaminashiでは、さまざまなプロダクトにNext.jsを採用し始めています。 今回のブログではNext.jsの最も特徴的な機能の一つであるServer Actionsに関してフォーカスし、それがどういう仕組みで動いているのかコンパイラのソースコードを確認しながら解説し、 最後に実装上の注意点について述べます。 特にServer Actionsの具体的な中身の解説に関してはヘビーなので、実装上の注意点だけ見てもらうだけでも良いかもしれないです。 それではやっていきましょう。 Server Actionsとは？ Server ActionsとはNext.js v14から正式にリリースされた機能で、従来フロントエンドのために記述していたR
MCPとAIエージェントを活用してSlackから顧客情報を横断的に検索できるようにした話 - Findy Tech Blog
こんにちは。データエンジニアの田頭(tagasyksk)です。 本記事では、MCPとAIエージェントを活用して、複数CRMの顧客情報を横断的に検索できるようにした事例をご紹介します。 背景 システム構成図 技術選定 エージェント間連携の簡易さ Google Cloud統合 MCP Toolbox for Databasesによる簡単なBigQuery接続 工夫した点 オーケストレーションの設計 ツールを搭載したサブエージェントの呼び出しについて Slack統合 導入後の効果 今後の展望 終わりに 背景 ファインディでは、エンジニア組織をあらゆる場面で支援するため、複数のプロダクトを展開しています。 事業成長に伴う課題として、お客様の大切な情報がプロダクト毎にサイロ化してしまう状況が起きました。 そこで、この課題を解消し、一社でも多くのお客様にファインディの価値を届けるため、CRMに蓄積され
AWS Summit Japan 2025 参加レポート - Techouse Developers Blog
はじめに こんにちは、株式会社 Techouse でエンジニアをしている ReLU、AsagaKosho、miyatis、Kai です！ 2025年6月25日、26日に開催された AWS Summit Japan 2025 に参加してきました！ 弊社からは、総勢 15 名のエンジニアが参加しました！ 日々の業務で利用している AWS の最新情報をキャッチアップするとともに、AWS コミュニティの熱気をダイレクトに体感してきました。 今回は特に印象に残ったセッションやブースを紹介します。 イベント概要 AWS Summit Japan は日本最大級の「AWS を学ぶイベント」で、AWS やそのパートナー企業が最新の活用事例やサービスについて、セッションやブースを通じて情報を共有するイベントです。 今年の来場者数はなんと 40,000 人超、AWS セッション・事例セッション・パートナーセッシ
わずか3日で全世界販売本数800万本突破！ モンスターハンターワイルズにおけるTiDBの導入背景と役割［PR］
今年（2025年）2月にカプコンからリリースされた「モンスターハンターワイルズ」は、ハンターとなったプレイヤーが荒野を舞台にモンスターと戦いながらストーリーを進めていくオンラインゲームです。 人気シリーズ「モンスターハンターシリーズ」の最新作として、PlayStation 5、XBOX SERIES X|S、PC用ゲームプラットフォームのSteamに対応。プレイヤーのゲーム機器が異なっても同一のオンライン空間内で一緒にプレイできるクロスプラットフォームにもシリーズとして初めて対応しました。 本作は発売からわずか3日で全世界の販売本数が800万本、1カ月で1000万本を記録する超人気ゲームタイトルとなっています。 絶対にシステムを落とさない、負荷試験に6カ月 その同時接続プレイヤー数は、多いときにはSteam版だけで100万人超になったと発表されており、オンラインゲームを支えるバックエンドシ
データ基盤なAWS SecurityLakeに対するSIEMクエリエンジンをDuckDBにするとサクサクで楽しい話 - LayerX エンジニアブログ
ドーモ、読者のミナ=サン、LayerX Fintech事業部（三井物産デジタル・アセットマネジメント（MDM）に出向）で、@ken5scalです。 久しぶりのAmazon SecurityLakeとログ系のブログです。セキュリティにおいても、紀元前よりサーバー、ネットワーク機器、アプリケーションなどから出力されるログを一元的に収集し、監視や分析を行うことで、インシデントの早期発見や対応が可能になることはよく知られています。その代表的なソリューションが、そう、皆様よくご存じのSIEMです。 当社では、従来のSIEM（DataDog SIEM）に加え、データエンジニアリング的なアプローチにチャレンジ、より強力なデータ基盤を用いた検知エンジンを目指しデータレイクハウスであるAWS SecurityLakeを採用しました。 こういった従来のSIEMにおける課題や経緯については、下記のブログをご参照
愛知県内の高校を受験する中学生を対象とした模擬試験「愛知全県模試」を運営する学悠出版は、自社Webサイトが外部からの不正アクセスを受け、塾関係者や受験生ら約32万2000件の個人情報が流出したおそれがあると発表した。現時点でこれらの情報が不正に利用された報告は確認されていない。 内訳は塾関係者が約8000件、模試の受験生が約31万4000件。流出の可能性がある個人情報は、主に塾関係者の氏名やメールアドレス、電話番号、住所など。受験生の氏名や住所なども流出した可能性はあるが、多くは暗号化していたり、学悠出版が保有するデータベースと照合しない限り個人を特定できないものだとしている。 学悠出版が外部からの不正アクセスを確認したのは4月下旬。SQLインジェクションによる攻撃とみられ、社外のセキュリティ専門企業と連携して対策を講じた。関係者には個別に連絡をとって謝罪している。 学悠出版は「今回の事態
カウシェでは2024年5月から2025年5月にかけて、本番環境で運用中のFirestoreからCloud Spannerへの完全移行を実施しました。40以上のコレクション、数億件のデータを扱う本格的なeコマースアプリケーションにおいて、サービスを一切停止することなく移行を完了させた実体験をお話しします。 前回のikeの投稿した記事のこの部分にフォーカスしています。 この移行プロジェクトでは作業工程の約80%をShibataさんが担当し、残りの10%をチームメンバーによる手作業、最後の10%をLLMを活用して効率化しました。移行によりDB費用を大幅に削減でき、パフォーマンス面でも大きな改善を実現できました。 なぜFirestoreからCloud Spannerに移行したのか カウシェはソーシャルECアプリとして、ユーザー、商品、グループ、購入履歴など複雑なデータ構造を持っています。 当初Fi
常に最新化されたドキュメントがほしい・・・！web界隈で働いていると誰もが思ったことのあるテーマではないでしょうか。リソースも知恵も豊富にあるイケてるスタートアップだといろいろできるのでしょうが、そうではない多くの人たちの役に立つかもしれない開発手法のメモです。（主にweb開発を想定しています） 適切なドキュメントがあると何ができるのか以下のようなことをこれまでより高精度に行うことができます。 Geminiなど各種AIツールの情報ソースとして利用し、仕様に関する問い合わせにこれまでより正確に回答してもらう。社内対応にも顧客対応にも。 複雑な仕様について噛み砕いて説明してもらう、具体例をつけてもらう。 実際の仕様に基づいた正確な回答今後の開発企画、マーケティング企画について叩き台を作ってもらう。 機能的な提案から運営的な提案まで様々オウンドメディア用の記事や営業資料などを作成してもらう 現状
Introducing the Awesome GitHub Copilot Customizations repo - Microsoft for Developers
Today we’re excited to announce the launch of the Awesome GitHub Copilot Customizations repo! The Awesome Copilot repo is a community-driven resource with custom instructions, reusable prompts, and custom chat modes that helps you get consistent AI assistance. In other words, Awesome Copilot helps you get the most out of GitHub Copilot by letting you tailor it to your needs. And even better, the a
SQL to NoSQL: Modernizing data access layer with Amazon DynamoDB | Amazon Web Services
AWS Database Blog SQL to NoSQL: Modernizing data access layer with Amazon DynamoDB In Part 1 of our series, we explored how to effectively migrate from SQL to Amazon DynamoDB. After establishing data modeling strategies discussed in Part 2, we now explore key considerations to analyze and design filters, pagination, edge cases, and aggregations, building upon the data models designed to create an
APIは、アプリケーション同士が相互に連携するために、リクエストの送信と処理の方法を制御する仕組みだ。開発者や企業が利用しているパブリックAPIの数は全世界で数百万件に上ると推定される。「GitHub」「publicapis.io」「Postman」などのオンラインリポジトリには、何千ものパブリックAPIが公開されている。 APIプラットフォームを運営するPostmanが開発者（5000人以上）を対象に実施した2024年の調査によると、回答者の74％が「APIファースト」の戦略（APIを設計や開発の中心に据え、外部連携や拡張性を前提とした開発を進めること）を採用していた。同調査で、平均的なアプリケーションで利用するAPI数について尋ねると、おおよそ26～50個のAPIが使われていることが分かった。 APIは、現代のアプリケーションを支える“要”であり、多くの企業の収益や成長に直結している。
はじめまして、株式会社SODAでPdMをしている辛いものが好きなmyo3mです！ 3月頭から少しずつ機能開発にトライする機会を作っています。SODAでもCursorが導入されたことで学習のスピードがあがり、最近では1日1PR出せるようになったので今回はその成果を報告します💪 ちなみにこの文章はAqua Voiceとともに書いています 💡SODAでは #dev-cursor / #dev-claude-code / #dev-devinというチャンネルがあり、日々そこでAIを活用した開発について最新情報の共有がされています さてここで問題です。私がコードを書き始めた理由は何でしょう？👀 AIがすごすぎてPdMの仕事が変わりそうで、将来が不安だった なんか仕事に余裕がでてきた プロダクト開発のスピードや品質をよくしてもっとアウトカムを出したかった A. 正解は、全部！ もともと仕様理解や
商品表と商品別売上実績表を左外部結合した結果 3行になったな。売上合計金額の平均値は……あれ？ NULLは0とみなして、(50＋0＋250)/3で計算されるのか？ AVG関数は、計算の際にNULLの行を排除しますので、(50＋250)/2の計算になるはずです。 お、おう！ そうだったな（意外と忘れているものだな……）。 Aさんの言うとおりAVG関数では、NULLは0と見なすのではなく、そもそも存在していない行として扱います。そのため1行目と3行目だけを計算に使い、結果は150となります。正解は【イ】です。 こういった問題を解くと、日ごろ書いているSQLを見直すきっかけにもなりますね。 ま、まぁな。でもたまたまかもしれないぞ。 では、他の問題も見てみましょう！ 実際に出題された問題②（午前Ⅱ試験） 問題 トランザクションPが資源Xの値を4から5に更新した後にトランザクションQが開始し、P
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最強の国産CSVエディター「SmoothCSV 3」、「Tauri」ベースでWindows/Mac対応／SQLコンソール、ビジュアルクエリビルダー、コマンドパレットなどの魅力的な機能も
データアナリストのためのLLM時代のSQL作成術｜Mercari Analytics Blog
Modern Node.js Patterns for 2025
エンジニアのコーディングAI活用の必須化とこれまでの道のり - Hello Tech
「愛知全県模試」の学悠出版に不正アクセス 受験生ら32万件の個人情報漏えいか
Firestore → Cloud SpannerでDBコスト93%削減！無停止でやり切った 1 年間の全記録
Claude Codeによるドキュメントとプログラムの相互開発｜あかば | 個人開発とAI
APIセキュリティ徹底ガイド 脅威に備えるための「13の実践ポイント」を解説
PdMがCursorと二人三脚で1日1PR出すようになった話
データベーススペシャリストへの道 〜試験勉強は実務に役立つ！ | gihyo.jp