いいねとその通知機能をDynamoDBで設計したら思ったよりムズい - エムスリーテックブログ
【Unit4 ブログリレー4日目】 こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 今回は、SNSではごく一般的ないいねとその通知機能をDynamoDBを利用して実装したら思ったより大変だったので、その詳細をご紹介します。 キャナルシティ劇場は、福岡県福岡市博多区の複合商業施設「キャナルシティ博多」のシアタービル最上階に位置する劇場。本文には特に関係ありません。 m3ラウンジ m3ラウンジのいいねとその通知の要件 RDBで実装したらどうなるか いいね機能 通知機能 DynamoDBで実装する いいね機能 通知機能 いいねする いいねを取り消す 通知を表示する 未読の通知の取得 未読の通知数 未読の通知を既読にする テーブル設計むずい PKとSKに何を選ぶか LSIは途中から作れない DynamoDBをローカルで動かして設計する まとめ We are h
自動テスト全体の信頼性を維持するためにはどうするか 「ブレない基準でピラミッドを作り、スモールに切り出していく」
Qiita Conferenceは、ソフトウェア開発者が集まり、最新の技術や最先端の挑戦・ソフトウェアの未来についての考えや知見を共有し、つながる場を創出する、「Qiita」が開催するオンライン技術カンファレンスです。ここで和田卓人氏が「サバンナ便り - 自動テストに関する連載で得られた知見のまとめ（2023年5月版） 」をテーマに登壇。最後に、テストダブルとテストピラミッド、サイズダウン戦略について話します。 テスト用に使う偽物「テストダブル」 和田卓人氏：じゃあ次。テストダブルの話にいきます。「忠実性と決定性のトレードオフを理解しよう」という点です。これはもうちょっとあとにまた出てきます。 テストダブルというもので、モックオブジェクトとかスタブとかを使って、本物ではない偽物をテスト用に使ってテストをすることはよくありますよね。 データベースの偽物とか外部システムの偽物とか、Amazon
GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
GitHub Copilotをエンジニア全員に導入して開発生産性を継続的に上げていく
こんにちは。Magic Momentの髙橋です。 ここのところ世間では生成系AIが注目されていますが、エンジニアが一番注目しているのはその中でもコードを自動生成してくれるAIではないでしょうか？ その中でもよく名前が上がるのが、GitHub Copilotだと思います。 Magic Momentではエンジニアの生産性をあげるべく様々な施策を実行してきましたが、今回GitHub Copilotを会社として公式に導入していくことになりました！ 導入してまだ１ヶ月程度ではありますが、どのように運用しているのか？開発にどのように役立っているのか？をご紹介したいと思います。 導入した理由は、エンジニアの開発生産性を上げるため GitHub Copilotは、エンジニアの書こうとしているコードを補完してくれる生成系AIツールです。 詳しい説明は他記事や公式ドキュメントに譲りますが、これを活用することで
ドキュメント文化を支える不文律 - ROUTE06 Tech Blog
ROUTE06では、GitLab Handbook*1を参考に、全社に関係する情報をハンドブックとして社内に公開しています。ハンドブックは2023年8月時点で383ページ*2あり、50人前後の組織規模の会社としては文章化に積極的なことが現れている数字だと思っています。 また、ハンドブックとは別に、プロジェクトごとのレポジトリでは技術選定や設計方針をADR*3で残していたり、参加したセミナーのレポートをGitHub Discussionsに書いていることからも、ROUTE06で働く人は文章を書くことが習慣になっていると感じます。 そんな中、ある日社内のSlackに一つの問いが投げかけられました。 ドキュメント文化というのは、たとえばマニュアルに書いてないから分からなかった・故になんらかの失敗が発生した場合、マニュアルに書いていなかったことが悪いみたいな考え方になるのでしょうか 社内のSlac
Code Llama の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding 1. はじめに「Code Llama」は、コードと自然言語の両方からコードとコードに関する自然言語を生成できる最先端のLLMです。研究および商用利用が可能で、無料で利用できます。 「Code Llama」は「Llama 2」ベースで、次の3つのモデルを提供します。 ・Code Llama : 基本的なコード生成モデル。 ・Code Llama - Python : Pythonに特化したコード生成モデル。 ・Code Llama - Instruct : 自然言語の指示を理解できるようにファインチューニングしたモデル。 ベンチマークテストではコードタスクにおいて、公的に入手可能な最先端のLL
[重要] 利用規約全面改訂のお知らせ
いつもSkebをご利用いただき、誠にありがとうございます。 Skebでは2023年9月1日正午より、利用規約を全面的に改訂させていただきます。 現在の利用規約は2018年11月のサービス公開当時からほとんど変わっておらず、法改正やSkebの機能拡充の度に、継ぎ足しや部分的な変更を加えてまいりました。 Skebはサービス公開当時、単一のイラストのみを取引できるサービスであったため、現在も利用規約は単一のイラストを想定していた条文となっており、各種ガイドラインとの齟齬も年々大きくなっておりました。 また、2023年だけでも、個人情報保護法、特定商取引法、消費者契約法、電気通信事業法、消費税法(インボイス制度)と、Skebに影響を与える改正法の施行が多数あり、現在の利用規約に追記することでは法令への対応が難しくなってまいりました。 さらに、生成AIの台頭や不正利用の増加に伴い、利用規約に禁止事項
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