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プログラマー兼デザイナーのblinry氏が自作コーラのレシピをGitHubで公開し、写真付きで作り方を解説しています。 GitHub - blinry/soft-drink-recipes: A collection of DIY soft drink recipes. · GitHub https://github.com/blinry/soft-drink-recipes?tab=readme-ov-file DIY soft drinks https://blinry.org/diy-soft-drinks/ blinry氏が作るのはカフェインゼロ・カロリーゼロのコーラで、まず濃縮液を作ってから目的の濃さに希釈する仕組みです。1リットルのコーラを作るために必要な濃縮液の材料は以下の通り。 ・エッセンシャルオレンジオイル 0.75ml ・エッセンシャルライムオイル 0.70ml ・エッ

概要 こんにちは、booostのバックエンドエンジニアのma_meです。 今回はこちらの記事から着想を得て、個人開発で AI、DevTools Recorder、playwright-cli の３ツールを組み合わせてe2eテストを書いてみたところ、作成とメンテナンスが楽になる手応えを感じましたので、その方法を紹介します。 全体の流れ ① ブラウザで操作を録画（Chrome DevTools Recorder） ↓ ② 録画JSONをCodexないしClaude Codeに渡す ↓ ③ AIがJSONを読み取り、Playwrightテストコードに変換 ↓ ④ 必要に応じてplaywright-cliで画面のスナップショットを取り、セレクタを補正させる ↓ ⑤ テストファイルが完成 では実際にやっていきましょう。 Step 1: ブラウザ操作を録画する Chrome DevToolsの「Rec

はじめに 本記事は、Lilia Abdulina（JetBrains の QA責任者）による研究（Vitaly Sharovatovが協力）である「QA in the Age of AI-Accelerated Development」の翻訳記事です*1*2。 本記事は許諾を得た上で翻訳しています*3。 なお、本記事は現在もGitHub上でディスカッションが続けられています。記事を読んで気になった方や疑問を持った方はぜひディスカッションに参加してください！ 本記事の主な見どころ AIによって「理解の負債」だけでなく、「意図の負債」も増えている AI以前では副産物として獲得できていた「ビジネスドメインの知識」を蓄積できなくなっている 「評価」よりも「予防」に重きを置いている「積極的な品質保証活動を行う企業」と、そうではない「反応的な品質管理を行う企業」が存在する コストはO(n + εn2)

Harnesses encode assumptions that go stale as models improve. Managed Agents—our hosted service for long-horizon agent work—is built around interfaces that stay stable as harnesses change. Get started with Claude Managed Agents by following our docs. A running topic on the Engineering Blog is how to build effective agents and design harnesses for long-running work. A common thread across this work

At Sequoia, we see that speed is the best predictor of start-up success. Most companies are focused on AI as a productivity enhancer. Few are focused on the potential of AI to change how we work together. Block is showing what it looks like to fundamentally rethink organization design, ultimately harnessing AI to increase speed as a compounding competitive advantage. Two thousand years before the

What actually happens when you type a message into Claude Code? The agent loop, 50+ tools, multi-agent orchestration, and unreleased features, mapped straight from the source.

Docs, videos, and demo apps for building with OpenAI

このガイドでは、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5を含むClaudeの最新モデルに対するプロンプトエンジニアリング技術を提供します。これらのモデルは、以前の世代のClaudeモデルよりも正確な指示追従のためにトレーニングされています。

Welcome to our blog! I'm Jason Williams, a senior software engineer on Bloomberg's JavaScript Infrastructure and Terminal Experience team. Today the Bloomberg Terminal runs a lot of JavaScript. Our team provides a JavaScript environment to engineers across the company. Bloomberg may not be the first company you think of when discussing JavaScript. It certainly wasn't for me in 2018 before I worked

「作る」コストが消滅する未来で、問われる「人の意志」 2026年、ソフトウェア開発の世界は劇的な転換点を迎えている。大規模言語モデル（LLM）の急速な進化により、コードを書く、仕様を定義する、プロトタイプをデザインするといった「実務」の多くがAIによって自律化されつつある。 かつて数十名から数百名のエンジニア体制を要した「0→1」の開発が、今や数名の少数精鋭、あるいはたった1人の「ソロプレナー（個人起業家）」によって可能になる時代だ。こうした「作るコスト」がゼロに近づく未来において、組織の技術責任者（CTO）やプロダクト責任者（CPO）という役割は、果たして生き残るのだろうか。 2026年2月18日、Developers Summit 2026（デブサミ2026）の初日を飾った「Dev x PM Day（デブピーエムデイ）」のオープニングセッションには、日本の技術・プロダクト界を牽引する2

本書について 協力的多様性のための技術 『Plurality』は、社会的差異を超えた協力の力を認識し活用する、新たな技術パラダイムを描いています。テクノロジーが社会の絆を引き裂くのではなく、デジタルツールがいかに民主主義を強化し、分断を橋渡しし、人間の協力の可能性を解き放つかを示しています。 政治経済学者・技術者のE・グレン・ワイルと、台湾初のデジタル担当大臣オードリー・タンの共著である本書は、テクノ・リバタリアニズムと中央集権的AI統治の両極端の間に道を拓きます。デジタル民主主義の世界的リーダーとしての台湾の経験に基づき、技術がいかに公共の利益に資するよう設計できるかを示しています。 本書自体がその原則を体現しています：GitHubでオープンに執筆され、世界中のボランティアコミュニティにより十数カ国語に翻訳され、CC0の下でパブリックドメインに捧げられています。 本を入手する 読む・ダウ

joelgouveia.substack.com 著名な起業家をインタビューするデヴィッド・センラの人気ポッドキャスト Founders Podcast の第391回に音楽プロデューサー、インタースコープ・レコードやビーツ・エレクトロニクスの共同創業者として知られるジミー・アイオヴィンが登場し、Spotify や Apple Music について「ストリーミングサービスは、私から見れば、廃れるまであと数分といったところだ」と断言したという。 この言葉に Joel Gouveia は衝撃を受けたが、アイオヴィンの話を聞くうちに彼の主張は完全に正しいと気づいたという。 まず、最初に率直に語るのは、音楽業界のほぼ全員が（そこで働く人々を除いて）Spotify を嫌っているという事実である。このプラットフォームはアーティストからあらゆるものを搾り取り、コミュニティ形成を積極的に阻害している。なのに

こんにちは、CARTA ZERO CTOの河村（@r_kawaiimura）です。 昨年末、社内のエンジニアに向けて「事業をエンジニアリングするとはどういうことか」というドキュメントを書きました。社内で数多くの「いいね」をもらい、思いのほか反響があったので、対外向けに再構成してお届けします。 前提 - 想定読者とモチベーション 主な想定読者は、ソフトウェアエンジニアリングを生業とし、チーム内で技術的判断に影響を与える立場にあるエンジニアです。具体的には、特定の技術領域で頼れる存在として認識され、アーキテクチャ設計や技術選定に関与できるレベルを想定しています。 しかしキャリアのどの段階にいる方にとっても、エンジニアとしての北極星を確認する機会となるはずです。 CARTAのエンジニア組織には「事業をエンジニアリングする」という言葉があります。書籍『事業をエンジニアリングする技術者たち』でも掲げ

microgpt.py P%]� �tP� """ The most atomic way to train and run inference for a GPT in pure, dependency-free Python. This file is the complete algorithm. Everything else is just efficiency. @karpathy """ import os # os.path.exists import math # math.log, math.exp import random # random.seed, random.choices, random.gauss, random.shuffle random.seed(42) # Let there be order among chaos # Let there be

中道改革連合の新代表が小川淳也氏になったそうだ。さすがに驚いた。浅はかすぎる。この政党が、どこまで「民意」を理解していないかが明確になったといってよい。 わたしは反自民、反高市の人間である。高市氏が年頭解散を選択した時には自ら墓穴を掘ったと思い、この国の政治情勢が少しはマシになることを期待した。ところが、それからほどなくして立憲民主と公明が合同して中道なるものをつくったことを知り、期待は絶望へとかわった。100%負ける。そのとおり負けた。 わたしは、立憲民主党が大嫌いだった。今でも嫌いである。当然、中道も嫌いである。しかし、今回の選挙も、その前の選挙も、大嫌いだが「泣く泣く」立憲・中道に票を投じた。それが投票行動としていちばんマシだと思ったからだ。 なぜ立憲や中道が嫌いか、その理由はたくさんある。 まず、政策がない。からっぽである。コアな支持層は「国民目線」などというが、わたしはかれらがわ

●この記事のポイント ・生成AI競争は「性能」から「現場で稼げるか」へ移行した。OpenAIが送り込むFDE（前線配備型エンジニア）は、顧客の業務に入り込み、AIで直接利益を生み出す新たな中核人材。その台頭は、日本型SIerモデルの限界を浮き彫りにする。 ・年収6000万円超の異色職種「FDE」がシリコンバレーで急増中。AIを“売る”のではなく、“現場で稼がせる”この人材を武器に、外資は日本企業の中枢へ踏み込む。日本のSIerは、この変化に耐えられるのか。 ・コードを書く力より、利益を生む力が問われ始めた。顧客の業務に常駐し、AIで成果を出すFDEの台頭は、エンジニアの価値基準を再定義する。AI時代に「勝てる人材」と「淘汰される組織」の分岐点が見えてきた。 今、米シリコンバレーのテック企業で起きている採用競争は、かつての「天才プログラマー争奪戦」とは様相が異なる。OpenAI、Palant