npm ciのキャッシュ方式の検討
結論から言うと、node_modulesをキャッシュしてnpm ciの実行を省略するのが、多くの場合には有効そうです。 はじめに CIで npm ci を使うとき、実行時間短縮のためにキャッシュの利用を検討することになると思います。このとき、どのようにキャッシュするのが良いのでしょうか？ よく知られているキャッシュ方式として、以下の二通りの方式があります。 ~/.npmをキャッシュする方式 node_modulesをキャッシュする方式 それぞれの違いについて、詳しく見てみましょう。 ~/.npmをキャッシュする方式 npm ci を実行すると、POSIX系のOSではデフォルトで ~/.npm にキャッシュデータが書き込まれます。package-lock.json をキーにこのディレクトリをキャッシュしておくことで、次回以降の npm ci 実行時にこのキャッシュデータを利用しよう、というの
GitHub製Spec駆動開発支援ツールSpec Kitをいろいろ試してみる
びーぐるです🐶 2025年9月2日、GitHubからSpec Kitがリリースされました。 このツールはSpec駆動開発(Spec-Driven Development: SDD)を支援するツールですが、これがGitHubからリリースされたことに大きな意味があります。 今回はこのSpec Kitについて調査し、実際にSpecファイルを作成してKiroとの比較を行いたいと思います。 更新履歴 2025/09/06 公開しました Spec Kitとは？ 冒頭で述べた通り、GitHubがリリースしたSpec駆動開発を支援するツールです。 これ自体で動作するわけではなく、他のコーディングエージェントにSDDを組み込むためのアドオンのような位置づけになります。 組み込めるコーディングエージェントは GitHub Copilot Claude Code Gemini CLI があります。 Codex
エディタ型からCLI型・自律型へと多様化するコーディングエージェント
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. 本記事では、現在のコーディングエージェントの自律性をSAEの自動運転レベルのアナロジーに当てはめます。巷で呼ばれている名称を参考に、「エディタ型」「CLI型」「自律型」という３つのタイプを示すキーワードを用意しました。 エディタ型（GitHub Copilot, Cursor）自動運転レベル： レベル2（部分自動化）開発者の関与： 常に監視し、いつでも介入可能。リアルタイムに差分確認・承認・修正動作環境： エディタ内重視する価値： 安全性 - 全ての変更を制御可能CLI型（Claude Code, Codex CLI）自動運転レベル： レベル3（条件付き自動化）開発者の関与：
Google、「Gemini Code Assist」を無料公開 コード補完は月当たり18万回
米Googleは2月25日（現地時間）、コーディング支援AIサービス「Gemini Code Assist」の無料版を公開した。昨年10月に企業顧客向けに有料で提供を開始したものを、個人開発者向けに無償で提供する。 この無料版では、競合する無料コーディング支援ツールと比較して利用上限がかなり高く、月当たり最大18万回までのコード補完が可能だ。 競合する米Microsoftの無料版「GitHub Copilot」のコード補完は月当たり2000回。つまり、無料版Gemini Code Assistは無料版GitHub Copilotの90倍のコード補完が可能だ。 Gemini Code Assistは「Gemini 2.0」によって強化されており、ほぼすべてのプログラミング言語をサポートし、コーディングに最適化されている。 さらに、GitHubとの連携により、「Gemini Code Assi
GitHub CopilotでTypeScriptの コード生成するワザップ
バイブコーディング超えてバイブデプロイ〜CloudflareMCPで実現する、未来のアプリケーションデリバリー〜
Remove TypeScript - laiso
経緯 world.hey.com DHHが「オタクくん見てる〜？ 今からうちのレポジトリからTypeScriptを剥しま〜す」と宣言したことにより、Web開発者界隈でTypeScriptの是非自体の話になり騒ぎになった*1*2。 github.com その後、野次馬がたくさん集ってきてrevertプルリクエストを立てる人やTypeScript公式リポジトリから全ソースコードを消すプルリクエストを出す*3ようなキッズムーブをする人も出てきた world.hey.com 実際の変更 8617行のTypeScriptがJavaScript化された。(Sloc 便利) ❯ scc src/ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Language Files Lines Blan
GitHub Copilot Enterprise のススメ
GitHub が GitHub Copilot Enterprise というサービスをはじめました。かなり革命的なのですが、とにかく高い。利用するには一人 60 ドル/月 (GitHub Enterprise Cloud 21 ドル/月 + GitHub Copilot Enterprise 39 ドル/月)かかります。なので、気になってる人向けに実際に使ってみて何が嬉しいのかを雑に書いてみます。 Pull-Request サマリーの自動生成GitHub の Pull-Request を出すとき、レビューして貰うためにこの Pull-Request の変更点を整理して書くと思うのですが、これを自動生成してくれます。 https://github.com/sile/pixcil/pull/2これは弊社の社員が個人のリポジトリで GitHub Copilot Enterprise の機能を利用
プログラミング支援AIサービスまとめ。GitHub Copilot、AWS CodeWhispererなど11種類（2024年3月版）
GitHub CopilotやAWS CodeWhispererをはじめとする、コードエディタに統合できる11種類のプログラミング支援AIをまとめた。 GitHub Copilotに代表されるコードエディタに統合されたプログラミング支援AIサービスは、まだ登場して間もないにも関わらず、多くのプログラマの生産性向上にとって欠かせない機能になりつつあります。 と同時に、プログラミング支援AIサービスはGitHub Copilot以外にもさまざまなクラウドベンダ、ツールベンダ、スタートアップなどが参入し、多様な製品が新たに投入され続けている変化の激しい分野でもあります。 ここではその中から、現時点での主要なサービスやソフトウェアを11種類取り上げ、まとめました。導入や選択の参考にしていただければと思います。 価格別の主な機能 （Copilot Individual ／ 月額10ドル／年間100ド
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
実演TypeScript + GitHub Copilot
TypeScript + GitHub Copilot 最高！っていうのを話しました（+デモ）
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHubがCopilotの将来像「Copilot Workspace」を発表した。人間が書いたIssueを起点にCopilotが仕様作成からコーディング、ビルドなど、ほとんど全ての開発工程を自動的に実行してくれるものだ。 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕しました。 1日目の基調講演で、Copilotが組織のコードやドキュメントを学習することで、カスタマイズやファインチューニングが可能になる「GitHub Enterprise」が発表されました。 Copilot Enterpriseは、外部に公開されていない組織内のコードやドキュメント、プルリクエストなどを追加でCopilotに学習させることで、組織内のコードベースに基づいたCopilotによるコードの生成や、Copilot Chatでの質問に対する回答が可能になるというものです。 さらに言語モデルそのものを組織
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
Pull request merge queue (public beta) - GitHub Changelog
Menu. Currently selected: Queueing a pull request to merge Today we are announcing the public beta of pull request merge queue for repos on GitHub Enterprise Cloud and open source organizations! 🎉 Merge queue helps increase velocity in software delivery by automating pull request merges into your busiest branches. Before merge queue, developers were often required to update their pull request bra
令和時代のページネーションを考える (REST API編) - Sweet Escape
今回はバックエンドAPIでページネーションをどうやるかについての話なので、よくある無限スクロールUIのようなフロントエンド側の実装に関する話はしない。あくまでもAPI、もっと言えばRESTfulなAPIのリクエスト・レスポンスにおけるページネーションの話。 本気で深く考えるというよりざっくり検討したときの話です。 はじめに REST APIを実装するにあたってリスト系のAPIを提供する場合に必須といっても過言ではないのがページネーション。大量のリソースをレスポンスする場合にそれらを一気に返してしまうことは応答速度、転送量、クライアントサイドでの扱いづらさなどなどに繋がるので必須と言える。 最近、新たなAPIを開発するにあたってページネーションをする必要があったこともあり、今回はこのページネーションをどうやって提供するか整理して改めて検討してみた。 前提 TypeScript Nest.js
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GitHub - microsoft/playwright-mcp: Playwright MCP server
GitHub Copilot のテクニック集/GitHub Copilot Techniques
GitHub - marpple/FxTS: A functional programming library for TypeScript/JavaScript
GitHub - openinterpreter/open-interpreter: A natural language interface for computers
