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AIコーディングややアンチ気味だったのですが、世も世なので少しちゃんと使ってみることにしました。 と言ってもGitHub Copilotのオートコンプリートとチャットモードはもともと使っており、 今回エージェントモードを使い始めた、というところです。 弊社では相談・申請すればコーディング系AI利用の費用を出してもらえるので助かります。 結論 モジュールの切り出し系のリファクタリング エラーハンドリングの統一 設定管理の統一 はagentに9割任せることにします。 背景 データ管理系の運用作業のためのStreamlit(Python)アプリを開発している。 すでに一個だけ小さめの機能が実装してある。 大きめの機能をこれから実装する予定である。 やったこと 開発中のアプリに実装済みの機能は動けば良いというつもりで作ったので、 新機能を追加することで保守性が最悪になることは目に見えていました。

• fetchの隠蔽：URL構築やエラーハンドリングを内部で完結。 • クライアント/サーバー両対応：Next.jsのクライアントコンポーネントでもサーバーコンポーネントでも使える。 • キャメルケース変換：バックエンドのsnake_caseをフロントエンドのcamelCaseに統一。 type CamelCase<T> = T extends Record<string, unknown> ? { [K in keyof T]: CamelCase<T[K]> } : T extends (infer U)[] ? U extends Record<string, unknown> ? CamelCase<U>[] : T : T; const toCamelCase = <T extends Record<string, unknown>>(obj: T): CamelCase<T>

株式会社ウェイブでcoolmicという日本のコミックを海外向けに配信するWEBサービスの開発を行なっております、こしけです！ 今回が初投稿になります！ 本日はRuby3.2系から実用段階になったYJITをcoolmicで有効にしたら失敗した話を書いていこうと思います。 導入するきっかけ coolmicでは様々な機能の追加や、既存のコードの負債の影響で処理速度が低下してきているのが課題でした。そんな中でRubyのupdateを行なっている最中にYJITという存在を知りました。 こちらの記事では導入後全体的に2-3割のレスポンスタイムの削減がされたという記載もあり、coolmicでもかなり恩恵がありそうなので導入してみようという流れになりました。 導入方法 Ruby3.2.0のDockerイメージにはYJITの組み込みが既にされているので、DockerfileのENVにRUBY_YJIT_EN