前回のあらすじ 前回の記事で、portless に触発されて「Docker Compose 環境なら Traefik の defaultRule で同じことができる」という話を書きました。 HTTP サービスは http://service.project.localhost で自動ルーティング git worktree との相性が良い ラベル不要、defaultRule の Go テンプレートだけで動く ただ、実際に運用してみると手作業が残ります。 Traefik 用の compose.yaml を別途管理して起動する 各プロジェクトの compose.yaml に traefik ネットワークを追加する TCP サービス（PostgreSQL、Redis など）のポート競合は自分で解決する 特に git worktree を多用していると、同じプロジェクトが複数ディレクトリで同時に動く

はじめに：大規模プロジェクト復帰とレビュー負荷の課題 こんにちは、DevRelの大熊です。本記事では、育休復帰直後という制約の大きい状況の中で、AIを活用したコードレビューの仕組みを構築し、週6時間の業務削減とレビュー品質の向上を同時に実現した事例を紹介します。 お話を伺ったのは、リサーチプラットフォーム「LINE Surveys」の開発を担うソフトウェアエンジニア、上土井涼馬です。約1年の育休を経て復帰した先に待っていたのは、歴史が長く、レガシーコードや複雑なSQL（Structured Query Language）が多い大規模なプロジェクト。育児と仕事を両立しながら成果を出し続けるという、大きなチャレンジでした。 そんな状況の中、Claude Code、Model Context Protocol（以下、MCP）、NotebookLMなどを組み合わせて「AIレビュー」の仕組みを構築。

Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole

こんにちは。データエンジニアの田頭(tagasyksk)です。 本記事では、MCPとAIエージェントを活用して、複数CRMの顧客情報を横断的に検索できるようにした事例をご紹介します。 背景 システム構成図 技術選定 エージェント間連携の簡易さ Google Cloud統合 MCP Toolbox for Databasesによる簡単なBigQuery接続 工夫した点 オーケストレーションの設計 ツールを搭載したサブエージェントの呼び出しについて Slack統合 導入後の効果 今後の展望 終わりに 背景 ファインディでは、エンジニア組織をあらゆる場面で支援するため、複数のプロダクトを展開しています。 事業成長に伴う課題として、お客様の大切な情報がプロダクト毎にサイロ化してしまう状況が起きました。 そこで、この課題を解消し、一社でも多くのお客様にファインディの価値を届けるため、CRMに蓄積され

Scheduler はトリガーのみ。Cloud Workflowsの呼び出し用エンドポイントがあるので、これを呼び出すだけにしています Workflows で API 呼び出しとCloud Tasksへのキュー登録をしています。YAMLで簡単にワークフローの定義を書けるので、Terraformに定義を書いて誰でもメンテナンス可能にしています Cloud Tasks ではホテル・旅館単位で並列実行して、スループットを確保しています 1つ1つの処理を小さく、疎結合にしたことでリトライや異常発生時の影響範囲を小さく保てています。

こんにちは、しば田です。 ちょっと俗っぽいですが、以前にこんな記事を書きました。 これの続編的な感じです。（こういうのがあってもいいだろうと...。） この時から考えると未だにやっていてよかったことともうやってないなぁみたいなのが混在します。 備忘録も兼ねて書き記します。 ※記事の対象者は Claude Codeを使ってプログラミングしている人/使い始めた人を想定しています。 ※メンタルモデル的な話、生存戦略的な話は出てきません 宣伝 こちらのイベントでLTします。まだClaude Codeを使ったことがない人向けに布教します！ （すでにClaude Codeに関するいい資料がありすぎて資料作りが難しい・・・） Claude Codeを使い始めてからやり始めた良さげなこと こまめに/clear 必須。コンテキスト長が埋まると、auto-compactionが走るので、それまでのやり取りが圧

生成AIが流行りだしてから、 AWSエンジニアとしての働き方やマインドが結構変わってきたなと感じています。 少なくともここ一年で生成AIとチャットすることが常態化しました。 最近では Claude Code がまさに仕事の進め方を変えつつあります。 本ブログは私の振り返りも兼ねて、 現時点で思っていることをダンプしたポエムです。 (移り変わりが激しいので、来年にはまた変わっていそうです) 目次 要約/翻訳 Finding や Notification を要約/翻訳してもらうようになった Terraform や CDK の diff を要約してもらうようになった コーディング/コマンド コードやSQLを書くことが減った ちょっとしたLambda関数を作る心理的ハードルが下がった Emacsのカスタマイズが捗った パイプにLLMを活用するようになった コミュニケーションや学習 文章を整理しても

AI・機械学習チームの北川(@kitagry)です。 このブログはAI・機械学習チームブログリレー1日目の記事です。 最近Claude Codeがとても流行っている気がしますね。 Vimmerである僕としてはCLIで使えるClaude Codeはとてもありがたいです。 NeovimでもDiffを出したり出来るclaudecode.nvimをとても愛用しています。 カメラを見つめる猫 ※本編には関係ありません はじめに MCPサーバーの実装編 利用方法を明示的に書く メタ的な機能を用意する MCPサーバーとして利用編 お題 インデックス付け忘れ Claude Codeに聞いてみる まとめ We are hiring エンジニア採用ページはこちら カジュアル面談もお気軽にどうぞ インターンも常時募集しています はじめに オブザーバビリティは世界的に注目されています。 オブザーバビリティとはシス

1. はじめに Claude Code は、Anthropic が開発したコマンドライン上で動作する agentic coding ツールです。agentic coding とは、AI が自律的にコードを読み書きし、テストの実行やファイル操作、Git 操作などを組み合わせながら、開発者と協働してソフトウェア開発を進める手法を指します。 Claude Code は意図的に低レベルで設計されており、特定のワークフローを強制せず、開発者が自由にカスタマイズできる柔軟性を提供します。この設計思想により、様々な開発環境やプロジェクトに適応でき、スクリプト化や自動化にも対応できるパワーツールとして機能します。 本記事では、Claude Code の効果的な環境セットアップから始まり、基本的なワークフローの確立、最適化技術、そして高度な自動化やマルチインスタンス運用まで、段階的に実践的なベストプラクティ

はじめに Claude CodeとはAnthropic社が提供しているAIコーディングエージェント（Anthropic社曰く、エージェント型コーディングツール）であり、ターミナル上で動作するソフトウェアである。VS CodeのGitHub CopilotやClineのような拡張機能でもなく、VS CodeをフォークしたCursorやWindsurfのようなIDEでもない。公式ドキュメントはこちら。 （公式ドキュメントは初心者向けにも分かりやすくまとまっており、利用前に全体像を把握するためにまず一読を推奨したい） Maxプランに加入して1ヶ月ほぼ毎日使ってきた。基本的な使い方や紹介は他にも記事が多くあるので、ここではなぜClaude Codeに魅力を感じて使ってきたのか、1ヶ月間の利用経験を通じて得た実感をもとにまとめる。環境はmacOS。 理由は大きく3つある。 Maxプランで定額で使える

written on June 12, 2025 There is currently an explosion of people sharing their experiences with agentic coding. After my last two posts on the topic, I received quite a few questions about my own practices. So, here goes nothing. Preface For all intents and purposes, here’s what I do: I predominently use Claude Code with the cheaper Max subscription for $100 a month 1. That works well for severa

One month ago, I subscribed to Claude Max. I've been using AI agents including Claude Code for some time prior, but with the flat pricing, my usage skyrocketed and it's become a daily driver for many tasks. I find myself going to VS Code much less often now. Since AI agents are new for everyone right now, I thought it might be fun to share some patterns I've been noticing recently. Here's how I us

Claude Codeで効率的に開発するための知見管理 はじめに Claude Codeは、Anthropicが提供するAIアシスタント「Claude」をコマンドラインから直接利用できるツールです。しかし、プロジェクトが大きくなるにつれて、過去の試行錯誤や設計決定をClaudeに効果的に伝える仕組みが重要になってきます。 本記事では、Claude Codeを使った開発で得られた知見を体系的に蓄積・活用するための実践的な方法論を紹介します。 知見管理の課題 Claude Codeを使い始めると、以下のような課題に直面します： 同じ問題について何度も説明する必要がある 過去の設計決定の理由をClaudeが理解していない プロジェクト固有の制約や要件を毎回伝える手間 デバッグで得られた知見が散逸する これらの課題を解決するために、構造化された知見管理システムを構築することが重要です。 提案する知

Tmux Cheat Sheet A practical tmux cheatsheet for daily use. Covers essential commands for session control, window switching, pane splitting, and other common tasks.

YuheiNakasaka/docker-rails-basisをベースに作成する。README.mdに倣ってRailsが動くところまで進める。Hotwireを使う場合やimport-mapを使うかどうかなどは色々ある。

はじめに 昨今、AI の進化により、様々な分野での応用が進んでいます。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、RAG( Retrieval-Augmented Generation)が注目されています。RAG は、情報検索と生成を組み合わせた手法であり、特に大規模言語モデル(LLM)と組み合わせることで、その性能を大幅に向上させることができます。 また、NativeRAG や GraphRAG, AgentRAG などさまざまな RAG のバリエーションが登場しており、これらは特定のユースケースやデータセットに対して最適化されています。 今回は、RAG の基本的な概念から、RAG のプロジェクトの進め方、精度向上の方法に至るまで詳しく解説します。 みなさんの GenAI Application の開発に役立てていただければ幸いです。 本記事は 5 万文字を超える大作となっております。 お時

TSKaigi2025の登壇資料です

Web エンジニアが JavaScript で AI Agent を作る / JSConf JP 2025 sponsor session