とりあえず ralph loopからはじめるハーネスエンジニアリング
こんにちは、@_mkazutaka です。ハーネスエンジニアリングが話題ですね。 今回は、ハーネスエンジニアリングの中でもシンプルで導入しやすいralph loopについて紹介します。 ralph loopとは ラルフ・ループとは、AIエージェントを継続的に循環させる開発手法です。ジェフリー・ハントレー氏の説明によれば、「ラルフとはBashループのことです」 - これは単純なwhile trueループで、AIエージェントにプロンプトファイルを反復的に入力させることで、完了するまで作業を段階的に改善させていく手法です。 https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/tree/main/plugins/ralph-loop 直近だと、ClaudeがCコンパイラを作った際に使った手法として話題になったり、LangChainのコーディン
思いつきを手軽にメモ。Claudeでアイデアを残し、広げる仕組みを作ってみた。 | DevelopersIO
この記事では、Claudeに「メモして」と言うだけでGitHubリポジトリにアイデアが自動保存される仕組みを作った話を、保存先選びの試行錯誤も含めてまとめます。 はじめに こんにちは、あんでぃです。 通勤電車の中、シャワーを浴びているとき、子供の送り迎えの帰り道。ふと「あ、これいいかも」と思いつくことがあります。 こういう思いつきを残すとき、みなさんはどうしていますか？メモアプリを開く？Slackの自分用チャンネルに投げる？Notionに書く？ 私はこの「どこに書こう」という選択自体がストレスだと感じていました。ツールが増えるほど「どこに何を書いたか」を管理するコストも増えていきます。 そこで考えたのが、「思いつきのメモ先も、そこからの対話も、全てClaude起点にする」というアプローチです。 普段からClaude（claude.ai）で考え事をしているなら、思いつきもそのままClaude
terraform applyする前にインフラの耐障害性をスコアリングするOSSを作った
terraform apply で本番が壊れた話 DevOps エンジニアなら誰でも、一度は terraform apply で痛い目を見たことがあるはずです。 PR はクリーンだった。terraform plan の出力も問題なさそうだった。レビューも通った。でも apply したら本番が落ちた。原因は replicas: 1 に変わっていたこと。plan の差分には出ていたけど、誰も気づかなかった。深夜 2 時にアラートが鳴って、そこから 4 時間の障害対応。 plan の出力は「何が変わるか」を教えてくれますが、「その変更でシステムがどれだけ脆くなるか」は教えてくれません。ここにギャップがあります。 作ったもの: FaultRay FaultRay は、インフラの障害シミュレーションをメモリ上で実行するツールです。本番環境には一切触れません。 やっていることはシンプルで、インフラの構
Go の可観測性ツール群を1コマンドで体験できる Playground を作った
TL;DR Go アプリケーションの HTTP / SQL / gRPC を可視化する OSS ツール群を作っています。 「ツールが多すぎてどれを使えばいいかわからない」という問題を解決するため、1コマンドで全ツールを体験できる教材リポジトリ go-observability-playground を作りました。 git clone https://github.com/mickamy/go-observability-playground.git cd go-observability-playground docker compose up --build これだけで、意図的にパフォーマンス問題を埋め込んだデモアプリと6つのツールが起動します。 なぜ作ったか ISUCON やプロダクション運用で「ボトルネックはどこか」を特定する場面は多いですが、既存のツールは大きく2つの課題を抱えてい
Webアプリケーションにおけるキャッシュ戦略
発表資料 自己紹介 本名：金子達哉 株式会社PR TIMES PR TIMES事業ユニット 第一開発部長CTO 達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践（技術評論社）（通称：ISUCON本）の著者の1人 6章「リバースプロキシの利用」・7章「キャッシュの活用」・8章「押さえておきたい高速化手法」を担当 catatsuyのIDで各種SNSにいます ISUCON練習用のprivate-isuや、GoのCLIツールとしてsed/grep代替のpurl、Slackにいい感じに投稿するnotify_slack、大量のファイルのリストを出せるlls、ChatGPTやGemini APIを手軽にCLIで利用できるbentoなどのOSSを趣味で開発・メンテナンスしています この資料について この発表資料は、私が著者として執筆したISUCON本の「キャッシュ」に関する内
ハーネスエンジニアリング、全員が違うことを言っている — 5社の解釈を並べてみた
「ハーネスエンジニアリング」、定義がバラバラ問題 2026年2月、OpenAIが「Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world」を公開してから、ハーネスエンジニアリングという言葉が一気に広まりました。 Anthropicが2本のガイドを出し、LangChainが公式ブログで定義し、martinfowler.comにBirgitta Böckeler氏が解説を書き、arXivに論文が投稿された。 でも、全員が 微妙に違うこと を言っています。 5社の記事を並べて読んだら、同じ「ハーネス」という単語を使いながら、比喩が馬具だったりステアリングだったり車体だったりして、もはや乗り物図鑑の様相を呈していました。 この記事では、主要5プレイヤーの解釈を並べて「何が同じで、何が違うか」を整理します。 まず共通認識: ハーネス
突如実用化した1ビットLLM Bonsai-8B もう推論にGPUはほぼ不要になる。その先に何が起きるか
清水 亮 ryo_shimizu 新潟県長岡市生まれ。1990年代よりプログラマーとしてゲーム業界、モバイル業界などで数社の立ち上げに関わる。現在も現役のプログラマーとして日夜AI開発に情熱を捧げている。 ソフトウェアの革命は、突然やってくる。 ように見える。 カリフォルニア工科大学(以下カルテック)のババク・ハッシビ教授が率いる研究チームPrismが発表したBonsai-8Bは、驚異的と言って良い性能を持つ大規模言語モデル(LLM)である。 通常のベンチマークは、ベンチマークに使うデータそのものをモデルが学習してしまう場合があるため、筆者が独自に開発した非公開の日本語要約能力ベンチマークによると、Bonsai-8Bの性能は驚異的だ。 この表では、精度(ROUGE-L)、推論速度(speed)、サイズ(Size)、品質(Tier)の4点から様々なLLMの日本語性能を比較している。 このベン
llm-wiki
llm-wiki.md LLM Wiki A pattern for building personal knowledge bases using LLMs. This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you. The core idea Most people's experience with LLMs and documents lo
【非エンジニアのためのClaude/ClaudeCodeシリーズ】 Cowork活用1 Coworkで業務時間外の情報整理を自動化した話 | DevelopersIO
特に印象的だったこと 設定作業のほぼすべてを自然言語で進められた点に驚きました。「CRMで担当チームの顧客だけを対象にして」と伝えるだけで、Claudeが担当者を検索してIDを特定し、フィルター条件に反映してくれました。コードを一行も書いていません。 VSCode（Claude Code）への展開 普段VSCodeでClaude Codeも活用しているため、同じ「担当チーム」という文脈をVSCode側にも持たせました。~/.claude/CLAUDE.md に担当者IDやチーム情報を記述しておくことで、VSCode上のClaudeとの会話でもいちいち説明せずに済むようになっています。 業務の「ちょっとした自動化」で得られた効果 今回の取り組みを通じて実感したのは、AIを活用した業務改善は「エンジニアだけのものではない」ということです。Coworkを使えば、営業担当者が自分の言葉でClaud
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