Claude Codeで理想のタスク管理環境を30分で構築した話 - エムスリーテックブログ
【Unit4 ブログリレー8日目】 エムスリー エンジニアリンググループの井本です。Unit4チーム(m3.com開発チーム)に所属しています。今日が誕生日です。 この記事では、Claude Codeを活用して30分で作成した実用的なタスク管理ツールについてお話します。 背景 課題 タスク管理ツールの開発(30分で) 結果 雑に記入できる 実際の依頼例とその結果 見やすく表示できる 今後の課題 まとめ We're hiring! 背景 中途入社してから1年以上経過し、複数サービスの開発を担当する機会が増えてきたタイミングで従来のテキストメモベースのタスク管理がしんどくなってきました。 かといって複雑なタスク管理ツールを使うのも大変で結局、使わなくなるリスクがあったため、気軽に運用できるタスク管理ツールを作りました。 あまり時間をかけたくなかったので30分で作りました。 課題 具体的な既存ツ
Datadogのコスト最適化〜ログのコストを70%削減した話〜 - Nealle Developer's Blog
はじめに こんにちは、SREチームの森原(@daichi_morihara)です。 今回はDatadogのログのコスト削減に関して最近行った取り組みを共有していきたいと思います。AWSやGCPなどのクラウドに関してはコスト削減・最適化に積極的に取り組んでいる一方で、Datadogに関してはあまりできていない、、というケースは多いのではないでしょうか？ (Datadogを使用している場合に限りますが。) 弊社でもDatadogのコスト最適化はあまり行えておらず、提供するサービスのスケールに伴ってDatadogのログコストが着々と増加してきたため、コスト削減に取り組むに至りました。 Datadogログコストの構造 Datadogのログコストは主に2つの要素によって構成されます。 ログの取り込み（Log Ingestion)：Datadogに送信されたログの収集・処理・パースするのに発生するコス
Googleのコーディングエージェント「Jules」正式版が誰でも利用可能に。コードを自己レビューする新機能「Jules Critic」追加
Googleはこれまでベータ版として提供していたコーディングエージェント「Jules」の正式版を公開しました。Julesには無料版が用意されているため、誰でも1日当たり15タスクまで利用可能です。 GitHubリポジトリに接続、Webから指示 JulesはGoogleが提供する生成AIモデルのGemini 2.5 Proを用いたコーディングエージェントです。 基本的な使い方は、まずJulesのWebページからGitHubに接続し、対象となるコードのリポジトリを選択します。 あとは人間がJulesのWebページから「ダークモードを追加して」「モバイルに対応」などの指示をプロンプトとして入力すると、Julesが対象となるコードを解析した上で実装プランを生成。プランが承認されるとコードを生成し、それを基にプルリクエストを生成します。 人間はプルリクエストをレビューし、OKであればマージするという
Cursorなどで使える「サブエージェント」を擬似実現するMCPサーバーを作った話 - tacomsテックブログ
こんにちは、かがわ（@shinpr_p）です。 私は、Agentic Codingをする際にはClaude Codeを使っています。最近挙動が不安定という声もありますが、当面はメインエージェントとしてClaude Codeを使うつもりです。 使い続ける理由は、Sub agents（サブエージェント）があることです。サブエージェントはコンテキストが分離され、一つの作業に集中します。サブエージェントをうまく活用することで、メインエージェントのコンテキストウィンドウ枯渇対策にもなりますし、不要なコンテキストが入らず精度の向上にも寄与します。 そのため、サブエージェント機能を重視する私としては、最近出てきたCursor CLIを使うことができないという訳です。 とはいえ、新しいツールが出たら実際に使ってみることは大切です。 「でもサブエージェントがほしい…」ということで、ないなら自分で作ろうという
サブスクリプションが始まったKiroに関する最近の事情
びーぐるです🐶 とうとうKiroがサブスクリプションを開始しました。 特に宣言はないのですが、これで正式版になったという扱いでよいでしょうか。 本記事では、そんなKiroに関する最近の事情を伝えていきたいと思います。 前提：Kiroとは？ 簡単にまとめると KiroはAWS製のAIコーディングIDE Spec駆動開発(先に仕様書を作成してからコーディングを行う)が特徴 作成したタスクリストのスタートボタンを押すだけで自動的にコーディングを行う 詳しく知りたい方は、毎度私の記事を紹介して申し訳ないのですが、こちらをご参照ください。 Waitlistからの招待が活性化 8月13日頃から一斉にKiroのWaitlistに登録していた人の多くに、招待が送られ始めました。 世間はGPT-5(と4o)の話題で持ち切りで、Kiroの帯域に余裕ができたためだと思っていましたが、実際にはKiroのサブスク
MacBook Proで動くOpenAI gpt-oss-120bで、門外不出AIアバターとの音声対話システムを構築できた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
OpenAIがオープンソース公開したLMM（大規模言語モデル）「gpt-oss-120b」を、128GBのUnified Memoryを搭載したMacBook Pro（M4 Max）で動かしています。 80GB以上のVRAMを必要とする120bのモデルを動かせるコンシューマー向けシステムはまだ数少なく、その中でもMacBook Proはなかなか高性能な方です。せっかくなので、良い活用方法を探していたのですが、筆者にぴったりの使い道を見つけました。 妻を模倣したAIアバターの構築です。 先日NHKで放映された「タモリ・山中伸弥の！？（びっくりはてな）」に筆者が出演して実演したのは、クリスタル・メソッドというAIスタートアップが開発中のAIアバターシステムを使い、AIとなった妻と対話し、曲を作っていくというものでした。 このAIアバターはまだ開発を進めているところなのですが、その中核を担うLL
Windows標準だけでGUIを作成 ― PowerShell＋.NET Framework
はじめに Windows環境では、Visual Studioなど特別な開発環境を用意しなくても、標準搭載されている PowerShell 5.x と .NET Framework 4.x を使って簡単にGUIアプリケーションを作ることができる。 例えば、業務ツールにちょっとした入力フォームやボタンを追加したい場合、PowerShellでWinFormsやWPFを利用すれば数行のコードで実現可能。 さらに、同梱されている csc.exe（C#コンパイラ） を使えば、C#のコードを書く必要はあるが EXE化 することも可能。 本記事では、 PowerShell + WinForms PowerShell + WPF C#をcsc.exeでコンパイル（WinForms版） C#をPowerShellでインプロセス実行（Add-Type） の順で、「Windows標準だけ」で完結するGUI作成方法
カスタムリソースでAWS IAM Access Analyzerのアーカイブルールを自動で適用してみる - NRIネットコムBlog
本記事は AWSアワード受賞者祭り 17日目の記事です。 ✨🏆 16日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 18日目 🏆✨ はじめに アーカイブルールとは アーカイブルール概要 アーカイブルールを作成しても既存の結果には適用されない カスタムリソースによるアーカイブルールの適用 カスタムリソースとは カスタムリソースの実行タイミング CloudFormationに対してレスポンスが必要 テンプレート CloudFormationテンプレート ダミーパラメータを設定する ServiceTimeoutを利用する カスタムリソースのLambda関数のコード デプロイ手順 終わりに はじめに こんにちは、藤本です。 この度、「2025 Japan AWS Jr. Champions」、「2025 Japan All AWS Certifications Engineers」に選出いただきました。 「2025
Amazon Athenaを高速化！バケッティングとパーティションの違い - サーバーワークスエンジニアブログ
はじめに 今日は、Amazon Athena クエリのパフォーマンスを向上させる方法についてご紹介します！ Athena とは、Amazon S3 に保存されているデータを中心に、SQL を使ってさまざまなデータソースにクエリを実行できるサービスです。 クエリのパフォーマンスを向上させる方法はいくつかありますが、その中でも効果が大きいのが「スキャンするデータ量を減らす」ことです。 Athena の料金はスキャンしたデータ量に応じて発生するため、パフォーマンスを向上だけではなくコストも最適化できます。 Athena がスキャンする必要があるデータ量を減らすための方法として、パーティションとバケッティングというものがあります。 今回は、パーティションとバケッティングをどのように使い分け、併用すればよいか解説します！ パーティションとは パーティションとは、S3 上のデータをフォルダ（プレフィッ
ghコマンドでよく使ってるヤツ - oinume journal
このポストがなぜかやたらバズっていたので、調子に乗って自分がよく使っているghコマンドのサブコマンドを書いてみる。 gh pr checks --watch でCIの状況をコマンドで確認できるの便利— oinume (@oinume) August 16, 2025 gh pr view -w Usage gh pr view [<number> | <url> | <branch>] [flags] 該当のpull requestをブラウザで開くために使っている。自分は何かとブラウザ上で作業することが多いのでかなり多用してる。 -w を省略するとターミナル上でPRの内容が表示される。 引数の<number>などを省略するとカレントブランチのpull requestになる gh pr checks --watch Usage gh pr checks [<number> | <url> |
Git Worktree を使いやすくする gw コマンドを作った
作りました。 発音は特になくてジーダブリューでもいいんだけど、脳内ではぐゅ〜と読んでます🧠 モチベーション Git Worktree って便利だよね でもなんかコマンド覚えられない 本質的にやりたいことは、やるよ、終わったよ、で worktree を始めたり終わらせたりしたい あとそれに伴う結構面倒なことがちょこちょこある (npm install 叩いたりとか) ので、それをサポートしてほしい、という気持ち。 類似 作り始めてから、ccmanager というよりイケてる統合管理ツールを作っている方がいるのを知りました。 これでいいんじゃない、と思ったんですが、gw はもう少し、プリミティブな、git worktree だけをいい感じにやってくれるだけのやつって感じです。 あとまあ、こんな時代なので、車輪を再発明しまくっても良いかな〜と思ってとりあえず自分なりに使いやすいやつを作ることに
Basic Feature Engineering with DuckDB
Introduction Data preprocessing is a necessary step in any machine learning workflow, affecting both the model’s effectiveness and the ease of maintenance. While scikit-learn is commonly used for preprocessing due to its integration with the broader Python ecosystem, DuckDB offers a practical alternative by enabling SQL-based data transformations within Python. Its declarative syntax supports modu
google/wire がアーカイブされたけどどうすればいいの？
背景 Go の DI ツールでおなじみの google/wire が 2025/8/7 にアーカイブされ read only となりました。 この記事の立場 wire がアーカイブされても、既存プロダクトが困ることは基本的にありません。 wire はツールとして十分に枯れており、機能拡張の要求がなければ、そのまま使い続けられます。 リポジトリ自体が消える可能性は小さいはずです。 どこかの組織・会社が継続開発やメンテナンスを引き継ぐ可能性もあります（フォークや移管など）。 本記事は積極的な移行を促すものではありません。 類似の DI ツールを整理しておき、必要になったときの判断材料として活用できれば十分と考えます。 TL;DR（結論） 既存システムは 現状維持で問題なし。 新規開発や大規模改修で DI を見直す必要が出た場合に備え、代表的な選択肢を把握しておく。 いま直ちに移行コストを負う合
さよならCGO/gRPC！Go-Python統合の革命pyprocが変えるマイクロサービスの新常識
GoでPython統合、もう消耗したくない あなたのGoサービス、せっかく高速なのにPythonとの連携で台なしになっていませんか。 機械学習モデルの推論、データ分析、画像処理...Python ecosystemの豊富なライブラリを使いたいのはわかります。でも現実は厳しい。 「CGOのセットアップで3日消費、結果はクラッシュ地獄...」 「gRPCで10msレイテンシ...リアルタイム処理には厳しい」 「shell execで100ms待機...ユーザー離脱が止まらない」 Go開発者の多くが直面するこの悩み、解決策があります。 既存ソリューションの現実 1. CGO + Python C API の地獄 // こんなコードを書きたくない... /* #include <Python.h> #include <stdlib.h> PyObject* call_python_function
私がバイブコーディングにあまり興味がない理由 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 表明しておかないと、自分が最新技術を毛嫌いしてるだけの人と思われるかもと思ったので、いったん自分の考えを吐き出しておく。 自分は、情報を評価・抽出する系の作業 (文章を要約するとか、コードをレビューするとか) を AI にやらせるのはあまり抵抗感がなくて、趣味開発でも Copilot や CodeRabbit によるコードレビューのお世話になっている。 一方で、情報を押し広げる系の作業を AI にやらせると成果物の正確性や保守性に対する信頼性が全然足りない。「適当に書き殴らせてうまくいかなかったら全部捨てればいい」「コードの良し悪しは気
生成AIの成果物に責任を持ってくれ｜qsona
プログラマーの世界では昔から「お前がコピペしたコードはお前のコード」というならわしがある(多分)。つまり、たとえばコードレビューで他の人から指摘が入ったときに、「隣にある別のコードをコピペして作ったからそうなっている」というのは言い訳にならないということだ。ペーストした瞬間からそれは自分が責任をもつべきで、そのためにはそのコードを自分で理解して説明できる必要がある。ジュニアプログラマーはこういった意識が薄いことが多いが、レビューする側のプログラマーとしては、ジュニアプログラマーが責任を持った振る舞いをしてくれないと非常に疲弊するので、こういう哲学は早めに教え込むことが多い。 これに似た話として、最近、プログラミング以外の事例も含めて、生成AIに作らせたものを隅々まで自分で理解しない・説明できない (つまり責任を持てていない) ままそれを成果物として他人に見せるケースがあまりに多すぎるように
「ボンタンアメには尿意を抑える効果がある」とネットで聞いて「オレの就寝時の頻尿ナメるなよ…かかってこいや…」と挑んだら…
洋介犬（ヨウスケン） @yohsuken 「ボンタンアメには尿意を抑える効果がある」とネットで聞きかじって「…そんなお前…オレの就寝時の頻尿ナメるなよ…８時間で３回やぞ…かかってこいや…」て思… 効いたわ。 pic.x.com/cGlKQPeLT5 2025-08-16 12:28:52
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