金融システムをモダナイズするためのAmazon Elastic Kubernetes Service(EKS)ノウハウ大全

金融システムをモダナイズするためのAmazon Elastic Kubernetes Service(EKS)ノウハウ大全
こんにちは、uです。 機会がない、と感じる瞬間は誰のキャリアにも多かれ少なかれ訪れます。 リクルートの江副さんの名言「自ら機会を創り出し、機会によって自らを変えよ」があります。個人的にとても好きな言葉ですが、「機会を創り出そう」と言われても実際には「機会を創り出す」ってどういうことをすればいいの…?と思ったことはありませんか。 私は、「何かをやるべきタイミングが立ち上がる瞬間」そのものが機会であり、それを自らの行動でつくり出すことが“創る”ということなのだと思っています。 この記事では、私自身がこれまでのキャリアの中で考えてきた「機会」との向き合い方を、言葉にしてみました。もし「今、何をすればいいかわからない」と感じている人がいれば、その人の助けになればただただ嬉しいです。 自分が望む「機会」はなにか機会という言葉の裏側には、たとえばこんなイメージが含まれていることが多いのではないでしょう
はじめに:コーディングエージェントの新たな分類今年初めに筆者が投稿した「ClineとAIコーディングツールの現状」ではAIコーディングツールを「コード補完」「チャットアシスタント」「コーディングエージェント」の3つに分類しました。しかし現在では「エージェント」が包括的な概念となり、この区別の必要性が薄れています。 さらに現在は役割や機能ではなく コーディングエージェントがどこまで自律的に開発プロセスに関与するのか開発タスクが実行される環境はどこかユーザーとの対話インターフェイスが本質的な違いになってきました。 本記事では、こうした変化を踏まえて解説します。 本記事の分類について「AI Agents Are Here. What Now?」ではAIエージェントの重要な特性の一つとして「自律性(autonomy)」が挙げられています。「自律的(agentic)」であるとは、ある目標が与えられた
Devin, Coding Agent (Github Copilot), Codex (OpenAI) やJules (Google)のような、バックグランド動作するコーディングエージェントが続々と発表されて、ついに先日のAnthropicのカンファレンスでClaude Codeでも同様のことが行えるようになりました! Claude CodeのDevin型コーディングエージェントはGithubワークフロー上で動作するのですが、なんと実装のコードがなんと公開されているではありませんか!! プロンプトやGithubのMCP設定等の実装も垣間見ることが出来ます! AIエージェントを開発している身からすると常時稼働型エージェントを作りたいと考えており、バックグラウンド型のコーディングエージェントの動作はどうしても深ぼらねばと思っていた矢先に撒き餌が...! それだけでなく、プロンプト設計自体の完
2025年5月22日に正式リリースされたClaude Codeと同時に公開された、GitHubのプルリクエストやイシュー内でコードの質問や変更を自動で行うことができるGitHub Action「Claude Code Action」がにわかに話題になっています。 https://trends.google.com/trends/explore?cat=5&date=today%201-m&geo=JP&q=Claude%20Code&hl=jaGitHub Actions - AnthropicIntegrate Claude Code with your GitHub workflows for automated code review, PR management, and issue triage.AnthropicGitHub - anthropics/claude-code-a
MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアのAzaraです。普段は、クラウドセキュリティや Web アプリケーションのセキュリティを専門領域にしています。 本稿は MCP のセキュリティを前後編で解説するものの後編です。前編では MCP のセキュリティを、利用者の視点から考察しました。 後編となる本稿では、攻撃者視点から脅威や攻撃手法を整理します。そのうえで、日々増えていく MCP Server の提供者が、これらの脅威やセキュリティ課題をどのように考慮し対策を講じるべきかを解説します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したア
MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに 本記事は、セキュリティエンジニアのAzaraこと齋藤とコーポレートセキュリティエンジニアのhamayanhamayanが、社内で行ったディスカッションを元に記述した記事です。 本記事は、MCP の利活用の際に考えるべき、セキュリティに関する考慮事項や、脅威の想定、実装時気にすべき観点などについてまとめたシリーズの前編になります。前編では、MCPに関する基本的な事項を扱いながら、利用者側の目線でMCPに対するセキュリティを考えていきます。社内での利活用の際に参考になれば幸いです。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーショ
www.oreilly.co.jp Will Larson氏と言えば、『エレガントパズル』(2019年)や『スタッフエンジニア』(2021年)の著者ですね。僕もファンで、2冊とも原著の物理本を所有しています。 氏の新作『The Engineering Executive's Primer』(2024年、原著)は未読だったのですが、このたび邦訳を献本いただいたので、ありがたく読ませていただいたところ、非常に面白く、また得るものも多かったため、このレビューを書いています。特に、CTOやVPoEの方々、それらを目指す皆さん、エンジニア組織のリーダーシップ層の人達の行動原理や本音の一端に触れたいと考えている方にお勧めです。 僕自身は、ずいぶん前にはてなのCTOになって以来、幸いにも日米英の3ヶ国で累計15年ほど、いくつかの組織でCTOやVPoE、またはそれのすぐ側のポジションを経験してきました。本
はじめに GitHub Copilot は、Visual Studio Code (以下、VS Code) で提供される AI を活用したプログラミングツールで、VS Code上で拡張機能としてインストールすることで使用できます。 主な機能として、コードを編集中のファイルに対して続きのコードを提案してくれる Completions や、 自然言語でプログラミングをサポートする Chat があります。 今回は、GitHub Copilot の Chat を使う上で知っていると便利な知識を紹介します。 GitHub Copilot Chat のモードを使い分ける GitHub Copilot Chat にはいくつかのモードがあり、用途に応じて適切な mode を選択することで効率的に作業を進めることができます。 モード名 説明 使い道
System prompts, model control protocols (MCP), easter egg, and control flows - EDIT: 2025-03-09 removed auto loading of large gists. Anthropic released Claude Code, their competitor to Anysphere’s Cursor and Codium’s Windsurf. Claude Code is a tool that uses LLM as an agent to take user commands to complete software engineering tasks. In this blog post, we will try to decompose and better understa
スクラム新潟2025でプレゼンしました。 https://confengine.com/conferences/scrum-fest-niigata-2025/proposal/21850/2025 グローバルなソフトウェアテストにかんするサーベイであるThe State of Testin…
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主に仕事で、ffmpegやVLCのようなOSSを利用して、動画をデコードしたりエンコードすることがちょくちょくあるのですが、 そういうのを使ったときにMEPG-LAの保有している特許プールに突っ込むことにならないのか、気になったのでこの際ハッキリさせておくことにしました。 ffmpegの見解 MPEG-LA は、Apple、Microsoft、Fujitsu、Sony等等等といった名立たる企業が名を連ねたLLCで、MPEG2コーデック、MPEG2-Systems、H264/AVC等、動画にまつわる多数の特許を保持しています。 当然、ffmpeg等を利用して動画をデコード・エンコードできる能力を備えたソフトウェアを提供するときにも、これらの特許が問題になってくる可能性があります。 ffmpeg自体はボランティアで開発されており、MPEG-LAにライセンス料を支払う収入源があるとは思えないにも
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