以前作成した冷蔵庫マネージャー、レビューとリファクタリングをしようしようと思いながら後回しになっていたのですが、つい先日参加したイベントでAIとのリファクタリングのコツを教えてもらったので、教えてもらったことをもとにやってみることにしました。 前提（例：あなたは〜です） 目的（例：これから〜を実装します） 前準備（例：まず〜を把握してください） タスク（例：調査結果をマークダウンファイルにしてください） 制約（例：コードの変更を禁止する　など） これを意識してリファクタリングをしていきます。 ちなみに今回もCursorとペアプロ形式で進めています。 1. ドキュメントを作る 生成されたコードを何の情報もなく読んでいくのは根気がいります。ということで、まずは構成とかパッケージをドキュメントに起こしてもらいます。 これをすることでCursorでチャットを新しくした場合でも「これも参照してね」で

Amazon Web Services ブログ AWS で GitHub Actions を使用してマルチアーキテクチャコンテナをビルドしよう このブログは、テクニカルアカウントマネージャーの Zakiya Randall が執筆し、シニアスペシャリストソリューションアーキテクトの Muru Bhaskaran と共同で書かれました。 はじめに コンピューティング環境が進化するにつれ、さまざまなコンピューティングアーキテクチャをサポートすることが求められるようになっています。 こうした動きは、多様なハードウェアプラットフォームにおける柔軟性、効率性、パフォーマンス最適化のニーズから生まれています。 その結果、開発者や組織にとって、複数のアーキテクチャ (マルチアーキテクチャ) に対応したコンテナイメージを構築することが、ますます重要になっています。 AWS CodeBuild は、フルマネ

古今東西、あらゆる品質要件をカバーせよ。 10の手法を一冊で学び尽くす「フルスタック」テストガイドが登場。 ソフトウェアテストには、対象とする品質要件に応じて様々な「手法」が存在します。しかし、個別のテスト手法を断片的に学ぶだけでは、プロダクトの品質を総合的に高めることはできません。本書は、複数のテストを補完的に組み合わせて、あらゆる側面から品質を検証するための技術・戦略を、体系的に学べる骨太なガイドブックです。 取り上げるのは、以下10種のテスト手法。それぞれについて、テストの原理原則・導入戦略・実践方法を、具体的なWeb／モバイルアプリケーションでの適用例を交えながら詳しく解説します。 □手動探索的テスト □自動テスト □継続的テスト □データテスト □ビジュアルテスト □パフォーマンステスト □セキュリティテスト □アクセシビリティテスト □モバイルテスト □クロスファンクショナルテ

はじめに はじめまして、テックドクターでバックエンドエンジニアをしている筧と申します。 最近、弊社では API の品質を担保するために「API シナリオテスト」をプロダクトに導入しました。今回は、この API シナリオテストのツールである Postman(+Newman)、Tavern そして runn を比較し、最終的に runn を選んだ理由をご紹介します。 API シナリオテストとは？ API シナリオテストとはなんでしょうか？ 開発におけるテストといえば、ユニットテストや結合テスト、API テストや E2E テストなどをよく耳にします。しかしAPI シナリオテストという言葉はあまり聞き馴染みがないという方も多いかもしれません。 API シナリオテストは API テストの一種で、複数の API を連鎖的に呼び出して実行するテストです。以下の特徴を持っています。 複数の API を順序

5月14日、海外の技術メディアAIMが「Why Developers are Quietly Quitting Golang」と題した記事を公開した。この記事では、Go開発者が同言語を静かに離れつつあるという現状について述べられている。以下に、その内容を簡単に紹介する。 Go に今逆風が吹いている 記事の冒頭では、フィンテック系スタートアップのエンジニア Yash Batra が半年で Go から Kotlin へ全面移行した体験を取り上げている。Batra は「 私たちはツールを作るためにツールを作っていた 」と述べ、Go の最小主義がプロダクト開発の速度を著しく低下させたと回顧する。 また、長年 Google で Go を率いてきた Ian Lance Taylor が 2025 年 4 月に退職したことも、コミュニティに衝撃を与えた。Taylor は「Go は“単なる一言語”の段階に

2025/5/13に開催された「Cursor導入でログラス社の現場はどう変わったか - Forkwell AI Study #1」の登壇資料です https://forkwell.connpass.com/event/350515/

「アーキテクチャ」に対する一般的なイメージ インフラ設計図のような青写真──機能やデータがどこに配置され、どう結び付くかを俯瞰で示す全体像。 システムの骨格とルール──技術スタックやモジュール分割、データフローなど「こう作るべき」を規定する枠組み。 将来への建築基準──性能・安全性・保守性を支え、変更や拡張の自由度を左右する長期的な基盤。 「アーキテクチャ」の本質的な意味 建築から哲学、テクノロジーまで幅広い分野で使われ、人間の行動様式や社会関係を規定する重要な要素となっている。 建築物が人の動きを決めるように、社会制度やテクノロジーのアーキテクチャも私たちの行動や権力関係に影響を与えている。 ローレンス・レッシグのアーキテクチャ アーキテクチャは、人々の行動を規制する4つの力(法、社会規範、市場、アーキテクチャ)の1つとして定義される 「ある選択肢を選びやすく/選びにくくする」 という性

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これは何の記事か⇒「Cursorで詳細設計からガントを作る記事です」 Cursor というのはもともと AI コーディングツールですが、もしかしてプロジェクトマネジメント（以下、PM）の現場に持ち込めるんじゃないか？という手ごたえからあれこれと手出しをし始めました。 早い話、以下の前回記事でつくった詳細設計書ファイルを指定ディレクトリに突っ込んでおいて、それでスケジュール作らせてしまえ、という乱暴な話です。 （前回）「Cursorで詳細設計を簡単にした」の記事はこちら 当然、「ツールに仕事を任せ切る」ことの危うさは身に染みています。それ

こんにちは。Strategic AI Group の佐藤です。 フューチャーでは さまざまなガイドラインを公開しており 、本ブログでも 「ガイドライン」タグ に過去の紹介記事がいくつか載っています。Web API に関するガイドラインも昨年11月から検討を開始し、今年の 1/17 に 公開されました！ 本記事はそのご紹介です。 4ヶ月も寝かせていて本当に申し訳ありません 本ガイドラインの経緯フューチャーでは様々な規模、様々な環境で動くシステムを構築しています。システム開発におけるバックエンド設計かくあるべしという共通知識は大規模システムに偏っていて、昨今急速に数を増やしている Web ベースのシステムに限った話というものはあまり言語化されていませんでした。 そこで今回、設計の属人性を軽減させ、知識の横展開を容易にするべくガイドラインを作成・公開しました。当初はHTTPメソッドやステータスコ

2025/5/12に開催の「御社のDevin、何してる？ 各社の事例に学ぶ！組織の一員としての付き合い方」の登壇資料です。 https://findy.connpass.com/event/352468/

いつも記事を読んでいただきありがとうございます！ モブエンジニア（@mob-engineer)です！ 社内検証環境でEC2環境でWebサーバを実装＋認証基盤を実装といった要件があったので、今回実装した内容について簡単にハンズオン化してみました。 初見の方でもサクッと読めるように平易な表現で執筆しておりますので、お気軽に読んでいただければ幸いです。 目次 対象読者 利用ケース 構成イメージ ハンズオン セキュリティグループ設定 EC2設定 ALB設定 CloudFront設定 Cognito設定 所感 対象読者 次のような課題を抱えている方に本記事を活用いただけますと幸いです。 Route53などを用いずに簡単にWebブラウザを実装したい S3を利用しないで静的Webサイトを実装したい場合 とりあえず、AWSを用いた楽々実装アーキテクチャを実装したい 利用ケース 次のようなケースだと利用でき

Docker の MCP Toolkit を試してみる Docker の MCP Toolkit はコンテナ化された MCP サーバーを AI エージェントと統合するための Docker Desktop の拡張機能です。コンテナ化された環境で MCP サーバーを実行することができ、信頼された Docker MCP カタログから MCP ツールを簡単にインストールできる点が特徴です。 音声による概要 この音声概要は AI によって生成されており、誤りを含む可能性があります。 Docker の MCP Toolkit はコンテナ化された MCP サーバーを AI エージェントと統合するための Docker Desktop の拡張機能です。従来ローカルで MCP サーバーを実行するためには JavaScript の npm や Python の uv といったパッケージ管理ツールを使用して直接コ

Docker Desktop の新機能である Docker MCP Toolkit があれば、非常に簡単な手順で MCP ツールを利用できます。 今回は MCP クライアントに Cline を用いて Docker MCP Toolkit を利用する方法を解説していきたいと思います。 Docker MCP Toolkit で利用できる MCP サーバ一覧 2025/5/10 時点で 109 の MCP サーバが利用可能となっています。 以下、利用可能な MCP サーバの抜粋です。 Filesystem MCP Server（ローカルファイル操作） Fetch MCP Server（Webコンテンツ取得） Playwright MCP Server（ブラウザ操作） LINE MCP Server（メッセージ送信） PostgreSQL readonly MCP Server（データベース取得）

春の入門祭り2025 13本目の記事です。 はじめに製造エネルギー事業部の辻です。Goのテストをはじめてみよう、という記事です。 この記事は、5年前の2020年に私が執筆したGoのテスト入門記事（Goのテストに入門してみよう！）のリメイク版です。当時は執筆したときのGoのバージョンは1.14でした。記事はありがたいことに継続的に反響をいただいていたものの、いくつか記述が古くなっていた点がありました。そこで今回Go1.15以降で導入された機能や、周辺のアップデート等を取り込み、改良しました。 Go のテストに関するヒント集としてお役に立てれば幸いです。 TipsGo のテストの仕組みに、ベンチマークに関するテストと Example テストというサンプルコード用のテストも含まれているのですが、この2つは対象外にします。基礎的と思われる内容から順に並べてみました。 Tipsテストがしたいテストの

Release date: May 8, 2025 Update: Enable Next Edit Suggestions (NES) by default in VS Code Stable (more...). Update 1.100.1: The update addresses these security issues. Update 1.100.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in th

テストコードを実装する際に単体テストで書くか、統合テストで書くか迷う場面はないでしょうか。本エントリでは、私なりのテスト戦略についての考えをまとめました。 概要 対象アプリケーション 本エントリにおける単体テストと統合テスト 単体テスト（ユニットテスト） 統合テスト（結合テスト、API テスト、フィーチャテスト） 単体テストと統合テストの特徴 テスト方針 テスト戦略 単体テストのみ 統合テストのみ 単体テストと統合テストを組み合わせる コンポーネント別のテストガイドライン 統合テストによるテスト テストピラミッドとテストダイヤモンド 統合テストの懸念 統合テストが無い 共有データセットが辛い 実行時間が遅くなりそう まとめ 参照 概要 単体テストと統合テストの特徴 テスト戦略 統合テストの懸念への対応 NotebookLM による音声概要を作成しました。よくまとまっているのでこちらもどうぞ

こんにちは。ChatGPTでこんなもの作ってみましたっていう記事です。 できる事 ・Kindleを全ページ自動で画面スクショ ・スクショ画像からOCRで文字起こし ・ドキュメントにしてGoogleDriveに自動アップロード ・ついでにPDFファイルとTXTファイルも作成 ・スクショデータは全削除 ・生成されるファイルの名前はOCRの最初の10文字を設定 記事内で生成したコード全文とMacで実際に動かすまでの手順の解説を載せてます。こういうことやってみたかったという人はぜひ試してみてください。 参考までに 私は非エンジニア。素人と言っても全く問題ない程度の知識しかないので、そんな人でもこんなことできたよってことが伝わる一つの例になればいいなと思っている。 ※Amazon Kindkeの利用規約と著作権法をざっと確認して、「私的利用の複製」の範囲っぽいことは確認済み。違ってたらごめんなさい。

生成AIが直のMarkdownを読み込みやすいという話から、にわかにObdisianが注目を集めているようです。そしてObsidianが注目を集めるにあたり、Zettelkastenという手法にも同時にスポットライトが当たり始めているように見受けられます。実は両者をそれなりに使ってきたので、どう使っているかやどう思っているかについて簡単にまとめてみたいと思います。なお、勢いで書いたので事実誤認（AIでいうならハルシネーション）を含む可能性があります。厳密に見ると間違いがあるかもしれません。ご了承ください。 Zettelkasten 元々Obsidianを使い始めたのは、前職にてローカルで自分のメモ書き等を管理したいためでした。というのも前職では最初の方、いい感じに使えるドキュメント管理ツールがなく、自分のメモ書きを残す場所を探していたという事情がありました（のちにConfluenceが導入

はじめに データアナリストの現場の苦しみ 近年、ビジネスの意思決定にはデータの活用が重要だという認識が広まりつつあります。実際、データアナリストに関する求人やデータ分析の発表が増えているのを実感します。 しかし、現場では、異常かつ不十分なデータをデータアナリストが必死に処理しながら分析を試みている状況です。それによって、本来集中したいデータの分析に充分に取り組めていないのが現状だと思います。あっちこっちのシステムに散らばった中途半端なデータの数々を寄せ集め、微妙なフォーマットの違いに気を配りながら整形し、それぞれのデータの法的な契約状態に注意しながら分析を行うのは、非常に大変な作業です。データアナリストの方々は、データの収集と整形に多くの時間を費やしているのではないでしょうか。 現在、IT系の仕事の中でデータアナリストは高い人気を博している。大手を含めて日本企業の大多数は情報活用が出来てい