FDE心得100箇条 現場に行け。答えは資料の外にある。 資料には整理された後の情報しか残らない。現場には、無言の手戻り、使われない機能、誰も問題化していない不便がある。まず1時間、実際の業務を横で見て、気づいた違和感をその場でメモせよ。 顧客の言葉を、システムの言葉に翻訳しろ。 「確認が大変」「ミスが怖い」は、そのままでは実装できない。入力、出力、データ、権限、例外、通知に分解して初めて作れる。顧客の発言を聞いたら、必ず技術要素に置き換えて書け。 要件を聞くな。業務を観察しろ。 人は慣れた不便を要件として言えない。毎日やっている手作業ほど本人は普通だと思っている。ヒアリングの前に、実際の画面操作、Excel、メール、承認フローを見せてもらい、無駄な往復を数えよ。 困りごとの前に、困っている人を見ろ。 課題は抽象的に見えても、必ず誰かの時間、心理的負担、責任リスクに接続している。誰が、いつ

Docs, videos, and demo apps for building with OpenAI

はじめに 私はもともとIS（インサイドセールス）、いわゆる営業サイドの人間だった。 コードは書けない。SQLも知らない。ターミナルを開いたこともなかった。そんな自分が、ある日開発部のCRE（Customer Reliability Engineering）チームに異動した。 CREの仕事は、お客様からの技術的な問い合わせを調査して回答すること。「承認フローが変わってしまった」「エクスポートが終わらない」「メールが届かない」——毎日そういった問い合わせがJiraに積まれていく。 調査には、本番DBへのクエリ実行、Rails/Reactのコードリーディング、ログの解析が必要になる。正直に言うと、最初は「自分にできるのか」という不安しかなかった。 でも今、私のPCでは毎時0分にClaude Codeが自動で起動し、Jiraから新しいチケットを拾い、コードとDBを調査し、回答ドラフトまで作ってSl

米Anthropicは4月28日（現地時間）、「Claude」をクリエイティブアプリと連携させるための各種コネクタをリリースするとともに、オープンソースの3D制作ツール「Blender」の開発基金（Blender Development Fund）に「Corporate Patron」として参加したと発表した。 新たに提供されたBlender用コネクタは、自然言語でBlenderの「Python API」にアクセスするインタフェースを提供する。これにより、3Dアーティストはシーン全体の解析やデバッグ、オブジェクトへの一括変更を行うカスタムスクリプトの作成などをClaude上で実行できる。Anthropicが開発基金に参加したのは、こうしたAIとの統合を可能にするPython APIなど、Blenderのコア機能の継続的な開発を支援することが目的という。 また、このBlender用コネクタは

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DeNA×AIでは、GO株式会社 およびGOドライブ株式会社 と共同でAI技術に関する情報を共有するための勉強会を開催しています。 使われた資料は社外秘を除き積極的に公開しています。

普段は Codex / Claude Code / Copilot を利用していますが、Copilot が従量課金になることもあり、あまり今まで触れてこなかったモデルに触れてみようと思い、OpenCode Go を使ってみたので、雑に書いて行きます。 Cursor の Composer 2 Fast (MAX)2026 年に入ってから Anthropic や OpenAI 以外のモデルも触っておいた方が良いだろうと考え、Cursor の Composer 2 というモデルを１ヶ月利用し続けてみました。 Composer 2 は Fast モードかつ MAX で利用しており、主にソースコード調査で利用していましたが、とにかく早くてあまり間違えないというのはかなり体験としてよかったです。この Composer 2 はとても安くて、 Cursor の Pro+ プランで Composer 2 F

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The hidden divide between self-inflicted irrelevance and real engineering leverage A.I. Should Elevate Your Thinking, Not Replace It Editorial note, Apr 28: This post made the Hacker News front page on April 26 and 27 and sparked a large discussion: 840+ points with 590+ comments in 24 hours (estimated to be in the top ~1% of HN posts). Join in to see what the industry thinks! My thanks to everyon

Studio Code is now in beta, and you can try it today — even though we’re still actively building it. That’s intentional. We wanted to get it into your hands early, gather feedback, and shape the next phase of development together rather than polish it in a vacuum and call it done. Consider this the beginning of that conversation. To try it, install Studio CLI (either from the desktop app or direct

The outline, pinout, layout and components have been tried to be replicated with respect to the originals, in all of the boards. With various levels of success. Some boards, like the Raspberry Pi Pico use 01005 components which are too expensive for the manufacturer to integrate in the PCB Aseembly line. Some other components like the original Arduino UNO USB to Serial converter, an Atmega16u2, we

🚀 DeepSeek-V4 Preview is officially live & open-sourced! Welcome to the era of cost-effective 1M context length. 🔹 DeepSeek-V4-Pro: 1.6T total / 49B active params. Performance rivaling the world's top closed-source models. 🔹 DeepSeek-V4-Flash: 284B total / 13B active params. Your fast, efficient, and economical choice. Try it now at chat.deepseek.com via Expert Mode / Instant Mode. API is updat

TL;DR: Today, we are announcing that all GitHub Copilot plans will transition to usage-based billing on June 1, 2026. Instead of counting premium requests, every Copilot plan will include a monthly allotment of GitHub AI Credits, with the option for paid plans to purchase additional usage. Usage will be calculated based on token consumption, including input, output, and cached tokens, using the li

各種エージェントの台頭により、サーバレスに動作しローカルファイルとして保存でき、永続化可能な組み込みデータベースのSQLiteやDuckDBへの注目を感じる昨今ですね。これらDBでの全文検索(FTS)の日本語対応ってどんなものなのだろうかと調べると、trigram での検索はできるものの、日本語語彙に特化した検索は標準できないようでした。 Linderaを使うアプローチもあるようですが、今回は Rust で実装されている軽量高速なトークナイザの Vaporetto を組み込んで動く拡張機能を作ってみました。 SQLite + Vaporetto https://github.com/hotchpotch/sqlite-vaporetto DuckDB + Vaporetto https://github.com/hotchpotch/duckdb-vaporetto Vaporetto は

はじめに 最近、AI エージェント（GitHub Copilot / Claude Code / Cursor / OpenCode / Codex …）に渡す「指示書」の種類が一気に増えました。 GitHub Copilot → .github/instructions/*.md, .github/prompts/*.md Claude Code → .claude/commands/*.md, .claude/agents/*.md Cursor → .cursor/rules/*.mdc これに加えて MCP サーバー / hooks / skills … チーム内でこれらを 「どこから集めて、どこに配っていますか？」 絵にすると、複数の取得元 × 複数のハーネス という多対多の配線を、各チーム／各リポが自前で組んでいるイメージです。 個々のツールが便利になっても、チーム全体としてこ

Simon Willison が始めた「ペリカンSVGベンチマーク」という有名なLLMベンチマークがある。「自転車に乗るペリカンをSVGで描いて」という一文を各 LLM に投げ、その出力を並べて比較するものだ。モデルごとの能力差が視覚的に一目で分かる点が優れており、新モデルが登場するたびにこのベンチマークで試されることが恒例になっている。 このベンチマークが面白いのは、「pass か fail か」という単純な二値判定でない点だ。最近の SOTA モデルなら、ほぼどれも「ペリカンが自転車に乗っている」ことは分かる絵を作る。差が現れるのは背景や効果線の洗練度などの細部のクオリティだ。 こういったぱっと見で分かるLLMベンチマークをゲーム制作のドメインでできないか、と思って以下のベンチマークを作ってみた。 このベンチマークでは、AIコーディングエージェントに以下のプロンプトを与える。 キャラク

Now open a new tab and go to about:config. Accept the warning when it shows up. Search for privacy.trackingprotection.content.protection.enabled and set it to "true" by clicking on the toggle. 👇 Next, search for privacy.trackingprotection.content.protection.test_list_urls, click on the "Edit" button, and paste the following value to add the EasyList and EasyPrivacy filter lists to Firefox: https:

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Harness Engineering Meetup Tokyo #1、TOPバッターとして、ハーネスエンジニアリングについての導入的説明を行いました。