Temporalのpolyfillをゼロから実装した
要約 軽量なTemporalのpolyfillであるtemporal-polyfill-liteを実装しました。 最終版（最新）の仕様を実装しており、TypeScript公式の型定義とも互換性があります。 大半の（グレゴリオ暦しか使わない）開発者にとっては、2026年4月現在これが一番バンドルサイズの小さいpolyfillとなっています。 Temporalの現在地 Temporalはこの3月にstage 4に到達しました。Firefoxは去年5月に、Chromeは今年の1月にTemporal対応のバージョンをリリースしています。Node.jsは今年5月にリリース予定のv26でTemporalに対応する予定です[1]。Safariの実装は遅れていますが、実装は進行中なので時間の問題でしょう[2]。 今年はTemporal元年なのでどんどん使っていこう……と言いたいところですが、今のところpo
「管理手順から外れて誤ってGitHubに保管」— マネーフォワード第二報から考える、本番データ混入を仕組みで止める方法
ポイントは「手順自体は決まっていた」「その手順を通さずに作業が進んだ」という構造です。逆に言えば、フローが整備されていない組織で起きた事故ではなく、フローはあったが守りきれなかった事案、というのが公式の主張です。これは多くの開発組織にとって他人事ではない構図です。 ありがちな「手順を通らずに混入する」三パターン 「更新作業の過程で個人情報ファイルが混入する」という現象は、現場で起きるとだいたい以下のいずれかのパターンに収束します。いずれも本人は手順を破っているつもりがなく、「ちょっとした近道」のつもりで起きるのが特徴です。 パターン 1: デバッグ・障害調査のために本番データを手元に落とす サービスの更新作業に伴う動作確認や、リリース後に発生したエラーの調査で、本番 DB のスナップショットや、特定ユーザーのレコードを CSV で抜き出してくることがあります。 「ステージング環境では再現し
VSCode 1.118 のアップデートがアツすぎ
2026年4月29日にリリースされた VSCode 1.118。 今回のリリースは Github Copilot の使い方の解像度がワンランク上がる内容だった。 正直、値上げのインパクトを相殺して余りあるほどの内容だと思う。 トークンベースへの課金への移行が発表されたタイミングで、トークン効率の改善が複数入ってきたのも印象的。 個人的に刺さったものから順に紹介していく。 1. スキルの実行を別コンテキストで独立させられるようになった これ、地味に見えて本質的なアップデートだと思っている。 カスタムスキルを使い込んでいると気づくのだが、スキルが複数のツールを呼び出したり大量の参照ドキュメントを取り込んだりすると、メインのチャットコンテキストがどんどん汚染される。その結果、スキルを呼んだ後の通常の質問への回答が明らかに鈍くなったり、前のスキル実行の残滓を引きずったりする。 今回、SKILL.m
翻訳記事「AIコーディングツールによって加速するコード生成に品質保証活動はどう立ち向かうか」 - ブロッコリーのブログ
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)
AIは速度を前払いし、失敗を後払いにする｜Kosuke Kuzuoka
はじめに「AIは速度をフロントローディングし、失敗をバックローディングする」 Opsera社が25万人のエンジニアを分析した2026年版ベンチマークレポートに記されたこの一文は、AI時代のソフトウェア開発組織が直面している本質的な矛盾を的確に言い当てている（出典: Opsera AI Coding Impact Benchmark Report 2026）。93%の開発者がAIツールを使い、コーディング速度は30〜58%向上した。しかしその代償として、PR レビュー時間は441%増大し、本番インシデント数は242.7%増加し、開発者一人あたりのバグ数は54%増加した（出典: Faros AI Engineering Impact Report 2026）。 AIは組織を速くした。しかし、強くはしていない。 3つの独立した大規模調査が同じ結論を示すStanfordが10万人のエンジニアを対象
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GitHub - tojoqk/gregorianum: Gregorianum is a formally verified, correct-by-construction library for the Proleptic Gregorian Calendar, implemented in Agda.