To let coding agents work with less supervision, we need ways to increase our confidence in their result. As software engineers, we have a natural trust barrier with AI-generated code - LLMs are non-deterministic, they don't know our context, and they don't really understand the code, they think in tokens. This article explores a mental model that brings together emerging concepts from context and

Laws of Software EngineeringA collection of principles and patterns that shape software systems, teams, and decisions.

はじめに 現在freeeでAIフィジビリティ検証基盤のPdMをしています。Jです。もともとはフロントエンドエンジニア、デザインエンジニア、プロダクトデザイナーとキャリアを渡り歩いてきました。 どの職種にいても感じていたのは、要求が画面になり体験になるまでの変換のたびにロスが発生する、という問題です。デザイナーがFigmaで描いた画面をエンジニアが実装すると、見た目のズレで差し戻しが入る。デザインシステムのコンポーネントが標準化されても、画面全体の組み立て方（どのパターンを使い、要素をどう配置し、状態遷移をどう設計するか）は各チームの解釈に委ねられていた。コンポーネントが揃っていても、組み合わせ方の解釈が食い違えば「意図と違う」は起き続けます。 2023年頃には、この断絶の橋渡し役として「デザインエンジニア」が業界で注目されましたが、橋渡しを人に求める限りスケールしません。この変換を、人では

Vercelは、Webブラウザ上でターミナルエミュレータを実現する「wterm」（発音は“dub-term”：ダブターム）をオープンソースで公開しました。 wtermはコア部分がZig言語で開発されWebAssemblyにコンパイルされて提供されているため、ネイティブバイナリに近い実行速度を実現していると説明されています。 さらにターミナルエミュレータの画面はDOMレンダリングによって描画されているため、テキストの選択やコピー＆ペーストなどが可能で、Webブラウザの検索機能も……

A collaborative AI workspace, built on your company context. Build and orchestrate agents right alongside your team's projects, meetings, and connected apps.

FamiPay（ファミペイ）の起動直後に決済を妨げる形で全画面広告が表示される──そんな困り感や不満を示すユーザーの声がネットで話題になった。あるユーザーは「ファミペイを起動した瞬間に決済を妨げる形で全画面広告が強制表示された。決済アプリの本質は1秒でも早くバーコードを表示し支払いを完了させることにある」と不満を示した。 ファミペイは、ポイントやクーポン、決済、スタンプ、ゲームなどのサービスを兼ね備えたオールインワンアプリとして、ファミマデジタルワンが提供しているスマートフォン向けアプリだ。 ……と聞くと、利便性のあるアプリという印象しか抱かないのだが、広告があることで即時決済できる体験を損ない、決済アプリの価値を大きく揺るがしているようだ。ユーザーからは「今日、レジ前でアプリ開いた瞬間『嘘でしょ!?!?!』って変な声出たもん…即、廃止して欲しい」という声や、「消すための×印と紛らわしい形

サブスクを棚卸ししてみた 先月、クレジットカードの明細を眺めていて、ふと気になった。毎月引き落とされているサブスクリプション、全部ちゃんと使っているのか？ Notion、iCloud+、GitHub Copilot、Spotify……ひとつひとつは大した額ではないが、積み重なると月5,000円を超えていた。全部を見直す気力はなかったが、一番「本当にこのプランが必要か？」と引っかかったのがNotionだった。Plusプランで月額約2,000円。 Notionは良いツールだと思う。ただ、使い続けるうちにページが増えて、どこに何を書いたか自分でも把握しきれなくなっていた。データベース機能もたまに使っていたが、量が増えるとレスポンスが重い。n8nと繋いで自動化も試みたが、API経由で挙動が安定しないことがあり、結局やめてしまった。 Notionが悪いのではなく、自分の使い方に対してツールが大きすぎ

English description below. 実装することで実際にドローンとして飛行できる，ドローン名刺を作ってみました． 長い間，バグっててあんまりきれいに飛ばなかったのですが息抜きに飛ぶように修正してみました． ESP32をコアとしており，6軸IMUのセンシングとモーターのPID制御します．スマホをプロポとするためにESP32上でWebサーバーを立て，Joystickを動かすとWebSocket通信で入力値をドローンに送信します．また，ドローンのRoll pitch yawの角度値や電圧といったテレメトリをスマホ側で見れるようにしています． イメージとしてはCrazyfileのようなフライトコントローラとフレーム兼用の基板を目指して作っています．リアルで私に会うことがあればお渡しします！ 名刺完成しました！(形だけ) pic.twitter.com/beSWObaRMu— fu

Posted by Adarsh Fernando, Group Product Manager and Esteban de la Canal, Senior Staff Software Engineer As Android developers, you have many choices when it comes to the agents, tools, and LLMs you use for app development. Whether you are using Gemini in Android Studio, Gemini CLI, Antigravity, or third-party agents like Claude Code or Codex, our mission is to ensure that high-quality Android dev

Japan is the land of the train. 28 percent of passenger kilometers in Japan are travelled by rail, more than anywhere else in the developed world. France achieves 10 percent, Germany 6.4 percent, and the United States just 0.25 percent. Travel in Japan is over a hundred times more likely to be by rail than travel in the United States. Japan’s vast railway network is divided between dozens of compa

v0.5.x — LLVM backend, up to 24x faster than Node.js One Codebase. Every Platform. Native Performance.Perry compiles TypeScript to native GUI and CLI apps on macOS, iPadOS, iOS, Android, Linux, Windows, watchOS, tvOS, WebAssembly, and the Web. No runtime. No Electron. Just native binaries.

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 数週間くらい前に突然どいつもこいつも「ハーネスエンジニアリング」とツイートするようになり，最初はhooksとかskillsのことをハーネスと呼んでいるらしいと認識していたのだが，ある日ClaudeCodeのことをハーネスとして扱う発言をしているツイートを見つけて，「ハーネスエンジニアリング is 何？」となった． 本当によく分からなくなってきたので，ハーネスエンジニアリングとは一体何なのかを調べてその考え方をまとめることにした． （同じような疑問を持った人が同じように最近記事を書いているようなのでn番煎じだが，自分の思考の整理として書く

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これらが24時間、macOS上で動いています。PCを閉じない限り止まりません。 全体のアーキテクチャはこうです: ポイントは、Claude CLIを「考えるパーツ」として使っていること。データの取得・加工はPythonで行い、「この情報をどう要約するか」「このメールは返信が必要か」といった判断だけをClaudeに任せています。 カテゴリ別: 何を自動化したか 1. メール処理（最も効果が大きかった） Before: 1日3回、3つのメールアカウント（個人・大学・就活用）を開いて確認。返信を書くのに30分〜1時間。 After: 10分ごとにGmail APIで全アカウントのメールを取得。AIが4段階に分類。 具体例: 教授からの「明日のミーティングの件」→ reply判定 → カレンダーから空き時間を取得して返信下書きを生成 学会からのCFP通知 → see判定 → Slackに1行通知

2026年3月に Reporting API というWeb標準 API が Baseline に到達し主要ブラウザで利用可能になりました。 今回はこの便利な Reporting APIを実際に使ってみて、できることやユースケースについて考えてみます。 Reporting API とは Webアプリケーションを運用していると、こんな問題に遭遇したことはないでしょうか。 本番環境でだけ CSP 違反が起きているが、ユーザーからの報告がない限り気づけない 使っている API がいつの間にか非推奨になっていて、将来のブラウザアップデートで壊れるかもしれない ブラウザが勝手に動画の自動再生をブロックしたが、ログに残っていない これらはすべて ブラウザ側で発生するイベント であり、従来のサーバーサイドの監視では捕捉できないものです。 このような場面で役に立つのが、Reporting API です。 R

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