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この記事は KNOWLEDGE WORK Blog Sprint の25日目の記事になります。 Claude Code CLI を触っていると、「ちょっと面倒だな」と感じるポイントが出てきます。この記事では、実際に Cluade Code を使いながら見つけた工夫を3つの Tips として紹介します。 この記事はVSCodeユーザ向けに執筆しています。 課題: コンテキストに指定するファイルのパス指定 Claude Code CLI では、コンテキストとしてファイルの情報を渡すときに @hoge/fuga.ts のように書く必要があります。 この時、ファイルパスをサジェストしてくれるのですがその動作が重たかったり、いちいち今開いているファイルのパスを見に行ったりするのが億劫に感じる時があります。 解決策その１： VSCode拡張を使う Claude Code for VS Code を使う

はじめに ※本記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 第 18 日目の記事です。 ナレッジワークのソフトウェアエンジニア yamaryoxxxx です。今回は AWS Step Functions のワークフローについて、数年にわたる本番運用で培った実践的なノウハウを共有します。 本記事の対象読者 Step Functions の基本概念を理解している方 CDK または Terraform での IaC 経験がある方 Lambda 関数、ECS タスクの開発経験がある方 中級〜上級レベルの AWS サービス利用経験をお持ちの方 Step Functions の実践運用をしている方 用語の整理 本記事では Step Functions の公式用語に準拠し、以下の用語を使い分けます： ワークフロー: 業務プロセス全体の流れ（汎用的な意味） ステートマシン (StateMa

この記事は、「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint」16日目の記事です。 株式会社ナレッジワークのQAエンジニア Katoazです。 2025年2月にナレッジワークに入社し、半年以上が経ちました。 入社前に「どの会社でも通用する人材でありたい」と考えていた私は、今、ナレッジマネジメントの道を選択し、プロダクトにとことん寄り添うことに集中しています。 ナレッジワークには、メンバーマネジメントだけでなくナレッジマネジメントというキャリアパスがあります。これは、私のように「知識を仕組みに変えて、チームに貢献したい」と考えているQAエンジニアにとって、とても心強い仕組みです。 はじめに QAエンジニアは、ソフトウェアやシステムのQuality（品質）をAssurance（保証）することを専門とするエンジニアです。「品質を保証するためには、これをやれば万事解決！」というものは存在しま

はじめに ナレッジワークでエンジニアをしている @_sisisin です 2025/04 にデータ基盤チームへ移ってきて初めてのデータ基盤屋さんをやっています 主に基盤の整備やデータ活用の支援をしたりしています この記事ではナレッジワークでのデータ基盤の現状を社内のメンバーへ共有する目的で書きました 内容的に公開できそうなので、Zenn に公開する形にしました ということで、この 2025/09 時点のデータ基盤の構成とその思想・経緯を残しておきます 前提の説明 - ナレッジワークのサービスについて ナレッジワークのサービス基盤について ナレッジワークでは主に Google Cloud 上にサービス基盤を構築しています 余談ですが、Poetics社とのM&Aからシステム統合を進めているJamRollというサービスがAWS上にあります こちらにもデータ活用のための基盤があるのですが、記事執筆

1. はじめに ナレッジワークでQAエンジニアをしているguncha(@gun_chari)です。 この記事は、「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint」13日目の記事になります。 2024年11月にAnthropic社がModel Context Protocol（MCP）を発表して以降、2025年3月のPlaywright MCPの登場に加え、ナレッジワーク社内では社内汎用MCP[1]も開発され、QA業務における新たなAIツール活用の可能性が生まれました。テスト分析や設計におけるAIツールの活用が広がる一方で、私はテスト実行フェーズにおけるMCP活用の可能性に特に興味を持ちました。 そこで2025年7月、Cursor + 社内汎用MCP + Playwright MCPを組み合わせたテスト実行実験に取り組みました。まだ本格運用には至っていませんが、自然言語で記載された簡単

この記事は KNOWLEDGE WORK Blog Sprint の11日目の記事です。 （ナレッジワークのエンジニアが、9月の1か月間リレー形式で記事を発信する企画です） 昨日の記事は zi さんの Playwright MCPを使ってE2Eテストを楽に書く でした。 はじめまして、株式会社ナレッジワークでSREをしているmadoです。 最近は社内においてAIを活用した開発・運用が非常に活発で、その中でCIに組み込んで運用が大きく改善した例を紹介します。 はじめに 一時的に必要だったコードが、使い終わったあともコードベースに残り続けてしまうことはよくあります。 チームのルールとして「不要になったら削除する」としていても、どうしても個人の頑張りに依存してしまい、結果としてコードベースが肥大化してしまいがちです。 ここではTerraformにおけるmovedブロックを例にして、Anthrop

ナレッジワークでは、お客様に安定したサービスを提供するため、E2Eテストを活用した品質保証に取り組んでいます。ただし、E2Eテストの開発・保守には多くの時間と労力が必要で、正直なところ手間だと感じる場面も少なくありません。本記事では、そうした課題を Playwright MCP を活用して解消した取り組みをご紹介します。 ※ Playwright MCP は Playwright をAIエージェントなどから実行し、ブラウザ操作を行えるようにする MCP（Model Context Provider）です 課題 主に次の3点に課題がありました。 ロケーターの記述に手間がかかる テストケースの記述に手間がかかる テストのデバッグに時間がかかる それぞれ具体的に説明します。 ロケーターの記述に手間がかかる E2Eテストでは、ページ上で行いたい操作に必要なボタンやインプットなどのロケーター（セレク

はじめに この記事は、「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint」第6日目の記事になります。 Middleware グループのバックエンドエンジニアの aita です。 今回は Go のコードの静的解析からコードの変更による影響範囲の分析を行う事例の紹介をします。 背景 ナレッジワークのバックエンドのシステムは複数のAPIサーバーによって構成されています。これらのAPIサーバーはモノレポで管理され、共通して connect-go を用いて proto ファイルで定義された gRPC と互換性のある Web API を提供しています。 私が所属している Middleware グループでは、複数のプロダクトのAPIサーバーから利用される共通機能を提供するAPIサーバーの開発を行っています。ナレッジワークではこれらの共通機能を提供するシステムを Middleware と呼称しています

この記事は「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2025」の一環として公開されています。 （ナレッジワークのエンジニアが、9月の1か月間リレー形式で記事を発信する企画です） TL;DR AIが「思った通りに動かない」のは、単なるモデルの能力不足ではなく、 情報設計 の問題が大きい 情報を増やすだけでは逆効果になることもあり、 整理・最適化して渡す 「コンテキストエンジニアリング」が鍵 となる これはプロンプトの工夫を超えた “AIを「消費者」とみなす情報の物流設計” であり、AI活用の新しい必須スキルである この記事の分量と内容 本記事は 約10分前後で読めるボリューム です。 博士🧑‍🔬と学生👩‍🎓の対話形式で、以下の 3つのテーマ を解説します。 （専門知識がなくても読めるように構成しています） なぜAIは「思った通りに動かない」のか 情報を増やすだけでは解決

こんにちは、株式会社ナレッジワークでフロントエンドエンジニアをやっているJimaguです。 今回はCursorの設定で（個人的に）一番大事だと思っている設定について紹介します。 Tab機能の概要 Cursorには「Tab」という機能があります。コードの先をCursorが提案してくれて、それを確定することでサクサクコーディングしていく機能です。 コードベースやコンテキストを元に提案してくれる便利な機能ではありますが、提案を承諾せずに従来のエディタ補完を使って書きたい場合もあります。 ここで問題になるのが提案の確定とエディタ補完を確定するときのTabキーの競合です。 Tabキーの競合 補完候補を選ぼうとしているのに、Cursorの提案の確定が優先されてしまい、意図しないコードが挿入されることがあります。 たとえば次のようにCursorからcompletedを提案されている状態でエディタの補完で

この記事は、「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint」第1日目の記事になります。 mayah です。株式会社ナレッジワークでは創業時より CTO をしています。開発ではプロダクト全体のアーキテクトをやっていることが多いです。普段からメンバーたちが書く Design Document やコードのレビューをする機会も多く、コードレビューだけでも月 200〜300 PR ぐらいは見ています。 さて、美しく堅牢なコードを書く上で、一握りのソフトウェアエンジニアは自然に習慣としていることで、多数のソフトウェアエンジニアは全く考えていない（もしかしたら一度も考えたことすらない）ように見えていることが１つあり、本日はその話をしたいと思います。 それは、操作よりも状態・性質に注目してコードを書くという習慣です。 ここでいう操作とは、インプットからアウトプットを計算したり、なんらかのオブジェク

2025年に入ってからAIコーディングは一気に実用の域になり、組織としていかにそれらを活用しきるかが大きな課題として立ち上がっている現場も多いのではないかと思います。 私も弊社ナレッジワークにて4月〜6月の四半期で開発におけるAI活用の推進担当をやっていました。（プロダクト機能へのAI組み込みではなく開発業務におけるAI活用） 旗振り役は初めてでしたが振り返ると一定の手応えも得られた3ヶ月間だったので、どんなことをやってきたかまとめてみようと思います。 目標設定 AI活用やるぞ！となって、まずやったことは計測可能な目標設定でした。 ある意味これが一番難しかったかもしれないです。 最終的には生産性を向上したいのですが、元々生産性自体がすごく計測しづらい項目でもありますし、そもそも慣れない道具を使いはじめる時期は一時的に生産性は落ちるものです。 なのでそれは次のステップで考えるとして、まず足元

昨今のE2Eテストは、Playwrightを使うのが主流だと思います。Playwrightはテストのレコーディングもできるし、レポートもリッチだし、最近だとMCPもあってAIフレンドリーでもあり、E2Eテストを書くならまずこれを選んでおけば間違いない存在だと思います。 そこでふと改めて “Selenium って今どうなんだっけ？” と思い立ちました。 本記事ではSeleniumの特徴のおさらいやPlaywrightとのテスト並列化の仕組みの違い、Seleniumのモダン化を伺わせるBiDiなどについて書いていきます。 Seleniumってどんなものだっけ Seleniumという存在を知ったのは結構昔で、当時はRailsのアプリをrspecとcapybaraを使ってcapybaraのdriverとして活用していた記憶があります。当時はWebDriverという存在を初めて知り、E2Eテストと言

Cloud Run worker pools が来ましたね！まだ preview ですが Cloud Run ファンとしてはとても期待している機能です。本記事では Cloud Run worker pools で GitHub Actions の self-hosted runner として構築する手順を紹介します。 Cloud Run worker pools とは Cloud Run に新しく追加された機能です。これまでは HTTP 等のリクエストを処理するための services とジョブを実行するための jobs がありました。Worker pools は 3 つ目の Cloud Run でドキュメントによると次のような特徴を持っています。 No endpoint/URL URL がつきません。 No requirement for the deployed container t

Devin Searchの機能のうち、Devinへの実装依頼プロンプトを生成する機能がとても使い勝手がいいと感じたので、本記事でご紹介します。 そもそもDevin Searchとは？ 詳しい説明は公式のドキュメントをご覧いただければと思いますが、ざっくり言うと「リポジトリに関する質問に、関連コードを添えて答えてくれるツール」です。 Devin Searchの画面 「リポジトリを横断的に検索し関連コードを出す」という機能だけでも十分に使えるのですが、個人的に気に入っているのは「検索したコンテキストを使い、そのままプロンプトを生成できる」という点です。 Devinを利用する際の課題と解決策 Devinはリモート型のエージェントでローカルで作業をする必要がない点や、Devin内部のVSCodeやブラウザを使うことでCursorなどのローカル型のエージェントに近い使い方をできるのがとても便利です。

まずは自己紹介 ナレッジワークでエンジニア組織の仕組み作りなどを担当しているsedoと申します。 Enablement Groupという部署に所属していて、社内のプロジェクト管理の仕組みを整えたり、社外への情報発信イベントの運営サポートなどをしています！ 「なんか読みにくいんですよね…」から始まった話 読める。動いてる。エラーも出てない。 でも――なんでこう書いたんだろう？と、コードの前で手が止まる。 誰かの実装にケチをつけたいわけじゃない。 でも、判断の理由が見えないコードって、どこか触るのが怖い。 レビューもしづらいし、直す勇気も出てこない。 ある日の定例ミーティング後、若手エンジニアのナギサさんが、そっと言った。 「△△さんのあの処理なんですけど、動作自体はちゃんとしてるんです。でも、正直ちょっと読み解くのが大変で…」 ナギサさんは、物腰が柔らかくて丁寧な、でもとても優秀なエンジニア

まずは自己紹介 ナレッジワークでエンジニア組織の仕組み作りなどを担当しているsedoと申します。 Enablement Groupという部署に所属していて、社内のプロジェクト管理の仕組みを整えたり、社外への情報発信イベントの運営サポートなどをしています！ なんか、うまくいくチームって「理由」があるよね 「天才はいらない」なんてちょっと極端かもだけど、 チームでうまくいってるときって、実は「誰かひとりがすごい」よりも、 「それぞれの強みが噛み合ってる」ことが多いんですよね。 逆に、「スキルはあるはずなのに、なぜかうまく回らない…」ってときもある。 この違いって、意外と「個人の特性」と「役割のマッチ度」が関係してたりします。 今回は、自分が大事にしたい「理想の組織づくり」について、ちょっとまじめに書いてみようと思います。 イネーブルメントって、ただの支援じゃない 組織づくりの中で、すごく大事だ

はじめに 自己紹介 株式会社ナレッジワークVP of Engineeringの@hidekです。 CTOのmayahを支えながら、Engineeringチーム全体のマネジメントをやっています。 また、AI Integrationグループという社内のAIを支えるチームのマネージャーも兼任しています。 「SaaS is dead」 昨年末から「SaaS is Dead」という刺激的なフレーズが注目を集めました。しかし、これはすでに語られている通り、文字通りにSaaSが消滅するという意味ではありません。むしろ、従来の単一機能・単一領域のSaaSが次の段階へと進化していることを表現したキャッチフレーズと捉えています。これまでユーザーがブラウザやアプリのUIを直接操作していたSaaSが、AIとの統合により、より高度で複合的なサービスへと進化しているのです。 最新のSaaSでは、LLMなどのAIを活用

まずは自己紹介 ナレッジワークでエンジニア組織の仕組み作りなどを担当しているsedoと申します。 Enablement Groupという部署に所属していて、社内のプロジェクト管理の仕組みを整えたり、社外への情報発信イベントの運営サポートなどをしています！ 前職は、ヤフー（現LINEヤフー）に所属しており、そこでEM（エンジニアリングマネジャー）を担当していました。 ヤフーといえば1on1に力を入れていて、自分もたくさんの1on1を経験し、そこで学んだことの一部をこの記事に書いていきます。 1. こんな1on1になってませんか？ 1on1、ちゃんと活用できていますか？ 「とりあえず定例だからやってるけど、結局何を話せばいいのかわからない…」 「仕事の進捗確認だけで終わってるなぁ…」 「雑談してるだけで、成長につながってる気がしない…」 こんな悩み、あるあるですよね。 1on1は貴重な時間なの

はじめに 株式会社ナレッジワークのAIエンジニアの zawakin です。 OpenAI が満を持して公開した AI Agent フレームワーク OpenAI Agents SDK について、その内部構造を理解するためにコードを分析しました。 その内容を自分だけにとどめておくのはもったいないので、この記事にまとめてみました。 OpenAI Agents SDK とは OpenAI Agents SDK は、2025年3月12日に公開された、AIエージェントの開発を支援するための Python ライブラリです。 実際にサービス運用実績もたくさんあるOpenAIが出してきたフレームワークなので、期待値も高まっているかと思います。 今後のデファクトスタンダードになるか、は分かりませんが、これからのAIエージェント開発を見据え、このSDKがどのような考え方や概念に基づいて設計されているのかを理解し

詳細 実装したワークフローは大きく以下の 3 つです。複雑な処理は Composite Actions として以下のワークフローとは別で切り出しています。 依存解析用のワークフロー: .github/workflows/pr--golang.yaml テスト用の Workflow Call: .github/workflows/call--golang-test.yaml リント用の Workflow Call: .github/workflows/call--golang-lint.yaml .github/workflows/pr--golang.yaml 以下、処理の流れがわかるよう抜粋したコードです。 name: PR / Go on: push: branches: - main pull_request: branches: - main # 🦏 concurrency: g

はじめに こんにちは @togatogaです。検索とRustが好きです。 仕事として検索を始めて約1年半が経ちました。僕が情報検索を学び始めた当初は、どのように勉強すればいいのか分からず、手探りでさまざまな本や記事を読み漁りました。最近は周りから「どうやって検索を学んできたのか？」と聞かれることが増えたので、僕が特に役立った本や記事を紹介します。 本記事はただのソフトウェアエンジニアが検索エンジニアになるまでのリスペクト記事です。 事前準備 ChatGPTやPerplexityを活用して質問・要約・翻訳を行いましょう。安くはありませんが、24時間いつでも相談でき、英語の記事を日本語に翻訳・要約できるので非常に助かっています。本はPDF形式で購入し、ChatGPT/Perplexityに取り込んで質問や解説をさせていました。 基礎 検索技術を学びたいものの、どこから始めればいいか分からない方

こんにちは。ナレッジワークの torii です。 ここ最近は E2E テスト基盤の改善に力を入れており、この記事ではその中でも特に成果の出た改善を一つ紹介します。各社それぞれテスト事情は異なると思いますが、何かの参考になればと思います！ 前提 ナレッジワークでは Playwright を使って E2E テストを書いています。テストは開発環境で実行しており、毎朝 CI で実行した結果を Slack に通知する仕組みが構築されています。また、テストはフロントエンドエンジニアと QA エンジニアが協力して書いています。 同時に複数の人がテストを実行できない問題 会社とプロダクトが成長するにしたがって E2E テストの書き手は増えていきましたが、徐々に問題が起こるようになりました。複数の人が同時にテストを実行すると、テスト同士が干渉しあってテストが落ちてしまう問題です。 （製品としての）ナレッジワ

はじめに 本記事は「情報検索・検索技術 Advent Calendar 2024」の1日目の記事です。 こんにちは、ナレッジワークでエンジニアをしている@togatogaです。興味は「検索システム」、「自然言語処理」、「Rust」です。ナレッジワークでは検索機能の開発・運用を担当しています。 ナレッジワークではお客様がアップロードした営業資料を検索できる機能を提供しています。しかし何の検索キーワードを入力すれば良いかわからないという声があり、検索補助としてQuery Auto Completion(QAC、クエリオートコンプリート)を実装する事にしました。 画像はナレッジワークのQACの画面です。「ナレッジ」と入力した場合に表示されるサジェストキーワードです。 一般的にQACで表示されるサジェストキーワードはユーザーの検索ログから生成されますが、MVPを提供するという事で営業資料の「タイト

はじめに こんにちは、ナレッジワークでフロントエンドエンジニアをやっています Jimagu(@nakajmg) です。 本記事では2024年9月20日に開催した Encraft #18の開催レポートをお届けします！ 今回もオフラインで参加することが難しい方などに向けて、YouTubeでのLive配信も行いました。 動画アーカイブもありますので、ご視聴の際は感想をハッシュタグ #encraft でつぶやいていただけると嬉しいです。 今回のテーマは「Frontendのテスト全部知る」 今回は「Frontendのテスト全部知る 〜Unit TestからE2Eまで〜」というテーマで、フロントエンドにおけるテストについて、Unit Test、Visual Regression Test（VRT）、E2Eといったそれぞれのテストについて紹介いただきました。 セッション1: コンポーネントのテストの手法

Chrome129 で calc-size() 関数がデフォルトで使用可能になります。 可変のボックスに対するアニメーション付与がかなり楽になる予感がするのでご紹介します。 calc-size() ってなに？ 固有サイズの設定キーワードが指す実際の数値を、計算に利用できる関数です。 固有サイズの設定キーワードの例として次のようなものがあります。

標準化されなかったzoom CSSのzoomプロパティをご存知でしょうか？ 有名（だった）なIE向けのハックとして *zoom: 1; などを記述したことがある人、または見たことがある人もいるかと思います。 zoom はIEの独自実装プロパティとして生まれいくつかのブラウザでサポートされたものの、長らく標準化されなかったことからサイトでの利用は推奨されることはありませんでした。 標準化されたzoomがNewly Availableに！ そんなzoomプロパティですが、標準化が進みBaseline 2024において「Newly Available」というステータスになりました👏 まだNewly Availableなので積極的な利用の推奨はできないものの、使い道を考えられるようになりました。 zoomに使い道がありそうな予感 CSSで要素を拡大する手段としてはtransform: scale

こんにちは、株式会社ナレッジワークの@nakajmgです。 今回はChrome 127 betaの機能紹介を見て「こんなのあったの？」となった、擬似要素に代替テキストをつける機能について紹介します。 /で区切って代替テキストが指定できる ::beforeや::afterのcontentプロパティは、/区切りで代替テキストが指定できます。