GitHub - sashiko-dev/sashiko: Agentic review of Linux Kernel code changes
Sashiko (刺し子, literally "little stabs") is a form of decorative reinforcement stitching from Japan. Originally used to reinforce points of wear or to repair worn places or tears with patches, here it represents our mission to reinforce the Linux kernel through automated, intelligent patch review. Sashiko is an agentic Linux kernel code review system. It uses a set Linux kernel-specific prompts and
Node.js作者の発言「人間がコードを書く時代は終わった」について思うこと | maguro.dev
日本語訳: これまで何千回も言われてきたことだけど、自分の声も加えさせてほしい――人間がコードを書く時代は終わった。ソフトウェアエンジニアを自認する我々にとっては穏やかでない話だが、それでも事実だ。ソフトウェアエンジニアの仕事がなくなるという意味ではなく、プログラムのシンタックスを直接書くことはソフトウェアエンジニアの仕事ではなくなった、ということだ。 正直、内心ぎょっとした。 Ryanは Deno Land Inc. を共同創業し、Node.jsに代わる新しいJavaScript/TypeScriptランタイムであるDenoを作っている。僕はその会社でソフトウェアエンジニアとして働いている。自分の会社のCEOが「人間がコードを書く時代は終わった」と言っている。 ソフトウェアエンジニアとして、これまで通りのやり方を続けていたら何が起きるかわからない——最悪のケース、つまりレイオフだってあり
なぜJavaScriptのfetchはawaitを2回しないとレスポンスを取れないのか | maguro.dev
const resp = await fetch("https://api.example.com/data"); await を2回書いているのが気になったことはありませんか？1回の await で一気にレスポンスボディまで取れたら楽なのに、と思ったことはないでしょうか。 とある休日の午前中、いつものようにYouTube上でライブコーディング動画を見ていました1。そこで配信者の方が、fetchを使ってレスポンスボディを取得する際に2回目のawaitが必要であることに対して、「なんでfetchはこんなにめんどくさいんだろう」と言っていました。言われてみると、確かにめんどくさいような気もします。 この記事では、なぜ fetch がこのような設計になっているのかをいろいろな観点から掘り下げてみます。 fetch の使い方おさらい まずはJavaScriptのfetchの基本的な使い方を確認して
OpenCI ランナー 🇯🇵 - 国産のオープンソースなサードパーティ GitHubランナー
OpenCI ランナーを使えば、GitHub Actionsのコストを大幅に下げ、CI/CDの処理速度を向上させることができます。
exe.dev - AI時代のVM Hostingサービス
Meet exe.dev, modern VMs AI Agent で開発をしてると，デスクトップ環境とモバイル環境を行き来しつつ，隙間時間や移動時間を活用しつつ AI に指示を出し続けたりコードを調整したりするということをしたくなる．方向転換してしまったっぽいけどomnaraのようなプロジェクトや，@ryot_a_raiくんがやってた Tailscale + MagicDNS + siteboon/claudecodeui みたいなアプローチも良さそうだと思っていたがしっくりはきてなかった． 加えて AI で軽いツールや自動化などを簡単に作れるようになってもそれらをどこで動かすかという問題が未だにある．Web app 公開したり，Cron ジョブで定期実行させたり，Webhook 受けたりなどなど，デスクトップ PC だけじゃ完結しないやつ．インターネットに公開するとなるとドメインとか認
Convex | The backend platform that keeps your app in sync
ComponentsIndependent, modular, TypeScript building blocks for your backend.
「家族アルバム みてね」を支えるS3ライフサイクル戦略
データベースで見る『家族アルバム みてね』の変遷 / The Evolution of Family Album Through the Lens of Databases
ローカルLLMのPoCに300万円使う前に読んでほしい話｜dx_note
はじめに製造業でローカルLLMの導入が話題になっています。 「ChatGPTは便利だけど、機密情報を扱えない」 「社内にサーバーを置けば、安全に生成AIが使えるらしい」 「最近のローカルLLMは性能が高いと聞いた」 こういった期待を持って、ITベンダーに相談する。担当者は丁寧にヒアリングしてくれます。立派な提案書も届きます。そして見積もり。金額は300万円から1,500万円、期間は3ヶ月から半年。 数ヶ月経って契約が成立し、プロジェクトが進みます。要件定義、環境構築。そして2〜3ヶ月後、ようやく検証環境が完成します。 検討開始から半年が経過。ようやく現場の担当者が触ってみる。 「あれ、このUI、使いにくいな...」 「既存の業務フローに合わない」 「思ったより効果が出ない」 でも、既に300万円を払った後です。 問題は、ITベンダーのPoCが悪いわけではありません。問題は、「触る」のが遅す
増えすぎた GitHub Actions を「3 層アーキテクチャ」で整理した話
はじめに GitHub Actions (GHA)、便利ですよね。 便利なんですが、じゃんじゃん作るとワークフローが増えてエラいことになりませんか？私はなりました。 環境ごとに似たようなワークフローが乱立し、保守が大変 変更を加える際、複数のファイルを修正する必要がある ワークフローの構造がアプリケーションごとに異なり、認知負荷が高い そもそも数が多すぎて何が何やら... GHA は特にこう構成すれば良い、みたいなプラクティスやフレームワークが無いので、リポジトリの規模が大きく複雑いなってくるにしたがい、GHA も複雑になってしまいがちだと思います。 本記事では、そのような状況から脱却するべく、 3 層アーキテクチャ を採用してリファクタリングした事例を紹介します。 対象読者 GitHub Actions を使い倒している方 割と大きめな規模の GitHub Actions を構成している
A postmortem of three recent issues
Published Sep 17, 2025 This is a technical report on three bugs that intermittently degraded responses from Claude. Below we explain what happened, why it took time to fix, and what we're changing. Between August and early September, three infrastructure bugs intermittently degraded Claude's response quality. We've now resolved these issues and want to explain what happened. In early August, a num
やんないほうがいいかも、GitHub Actions の setup-xxx での依存キャッシュ保存 - 誰かの役に立てばいいブログ
GitHub Actions で CI している皆様、こんにちは。 GitHub Actions 便利ですよね。使わない日がないというくらい毎日お世話になっています。 さて、CI といえば良く問題になるのが実行時間。 長い待ち時間は開発効率を下げますし、プライベートリポジトリだと Runner の費用も嵩んでしまいます。 時間を短縮する方法は色々ありますが、一手目によく行われるのが依存パッケージのキャッシュじゃないかなと思います。 例えば Go で開発していると、依存パッケージは ~/go/pkg/mod にダウンロードして保存されます。 これを CI 実行のたびにダウンロードしてコンパイルするのは時間とお金の無駄というものです。 幸い、GitHub Actions には CI の実行間でこういった依存パッケージを保存して再利用できるキャッシュ機能があります。 詳しくは以下のドキュメントを
オープンソースのAIコーディングエージェントopencodeが一般利用可能に | gihyo.jp
ターミナル上で動作するオープンソースのAIコーディングエージェント「opencode」は2025年6月20日、Claude Pro/Maxへの対応や、75以上のLLMプロバイダに対応して一般利用できるようになったことをアナウンスした。MITライセンスのもと、開発はGitHubで進められている。 opencode The AI coding agent built for the terminal. sst/opencode: AI coding agent, built for the terminal. -GitHub opencode is here https://t.co/q0BS0gvpw2 pic.twitter.com/PHCWh7vYwX — SST (@SST_dev) June 19, 2025 opencodeはTypeScriptおよびGo言語で構築されたオープンソ
アトラシアン、Claude Codeライクな開発支援AIエージェント「Rovo Dev」をベータ公開。ベータ期間中は無料
アトラシアン、Claude Codeライクな開発支援AIエージェント「Rovo Dev」をベータ公開。ベータ期間中は無料 Rovo Devは、ターミナル環境を活用する開発者向けに設計されたCLIツールです。ターミナル環境での開発支援AIエージェントとしてはAnthropicが提供するClaude Codeが代表的な存在として知られています。 Rovo Devもターミナル環境内からAIエージェントを操作し、コード生成や変更、バグ修正、自然言語によるコードのレビューや解説、ドキュメントの生成などが可能になっており、Claude Codeライクな使い勝手を持つツールと言えます。 その上でターミナル環境から同社製品であるJiraの課題との連携、Confluenceページの更新、開発タスクの管理といった作業が可能な点も特徴となっています。また、外部のサービスなどと連携するためのMCPサーバへの接続も
Rulesを全部捨てて認識をリセットした話（with Gemini 2.5 Pro）
2025年04月20日現在の話です。 毎度ですが、記事の賞味期限には気をつけてください。食あたり注意です。 Rulesを捨てた経緯 2025年3月末、Gemini 2.5 Pro が出ました。コンテキストウィンドウ1Mということでゲームチェンジャー感がありすぐ使い始めました。4/20日現在もほぼGemini1本と言っていいくらい使ってます。 別にこのタイミングである必要はなかったかもしれませんが、直近で感じてた疑念— 「LLMに辞書みたいなrulesを読み込ませるのは本当に正しいのか？」 を検証することにしました。（というか、正しくないことが半分分かっていたのでどっかで認識をリセットしなくてはと思っていました。） 元々以下のような記事を書いて逐次的なRulesの更新を推奨していました。 この頃は、将来的にモデルの性能向上でコンテキストウィンドウも拡大するから何でもツッコんで貯めとこうと思っ
IntelliJ IDEAを使っている人は全員Junieを導入しよう！
はじめに こんにちは、株式会社スマートラウンドでチーフテックリードをしているtsukakei1012です。 ついに、JetBrains製のAIコーディングエージェントであるJunieがGenerally Availableになりました🎉 弊社では、EAP（Early Access Program）の頃から開発チーム全体で導入・活用していることもあり、既にいくつかの知見が蓄積されています。 この記事では、新たにJunieを導入しよう・してみたいと考えている方に向けた参考資料になればいいと思い、書きましたのでぜひご参考にしてみてください！ （ちなみに料金体系などの違いは下の記事によくまとまっています！） ちょっとした宣伝 弊社は創業期からKtorを活用したサーバーサイドKotlinでプロダクト開発を行っており、Server-Side Kotlin Meetup（以下、SSKMと呼びます。）の
MCPサーバーを安全に動かすための工夫
現在普及しているStdioServerTransport型MCPサーバーの使用方法は設定ファイルにnpxやuvxコマンドを記述する。これはその場でダウンロードしたスクリプトファイルを実行することを意味する。 https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-serversしかしこの実行方式は開発者には悪名高いソフトウェアのインストール手順「curlしてbash（URLでダウンロードしてきたシェルスクリプトをパイプしてノールック実行）」を思い出させる。「curlしてbash」なら単一の信頼した配布元を基準に判断できるがnpxやuvx方式は依存するライブラリも芋づる式に参照してくる。つまり任意のコードをどこかの経路（MCPサーバー本体でなくその内部の別の依存ライブラリかもしれない）を通じて実行される可能性は残る。 curl | bash
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