はじめに Y Combinator代表のGarry Tanが、60日間で60万行のコードを書いたClaude Codeワークフローをオープンソース化しました。そのツールが「gstack」です。 公開から48時間でGitHub Stars 10,000を突破し、2026年3月時点でもっとも注目を集めているClaude Code拡張の一つとなっています。 本記事では、gstackの設計思想・全スキル一覧・インストール手順・実践的なワークフローを公式情報をもとに解説します。 この記事で学べること gstackが解決する「単一AIアシスタント問題」とは何か 15以上のスラッシュコマンドスキルの役割と使い方 インストールから実践投入までのステップ 安全ガードレール(/careful・/freeze・/guard)の活用法 対象読者 Claude Codeを業務で使っているエンジニア AIエージェント
Senior Mindset BookGet promoted, earn a bigger salary, work for top companies Frustration Driven DevelopmentFrustration is your greatest engineering asset. What do you do the 5th time someone asks for the same damn thing yet again? Good engineers do the thing and move on. Great engineers get annoyed, say a few curse words, and make the problem go away forever. Your job is not doing the work, your
TSKaigi 2026 のスピーカー、トーク情報です。
佐倉おりこ先生(@sakura_oriko)のHPを制作させていただきました! デザインから実装まで可愛さを意識して作らせていただいております🫶 おりこ先生の素敵な作品の数々をぜひご覧ください! HP: https://t.co/QSU5A2QFFv pic.twitter.com/b5kGETogXe — yui540 (@yui540) April 9, 2026 触ってる歴はそれなりに長いですが、CSS/CSSアニメーションに詳しくはないです。 ですが、CSSアニメーションで人一倍遊んできたという自信だけはあります。 あなたはCSSアニメーションをどう捉える?突然ですが、みなさんはCSSアニメーションをどう捉えているでしょうか?(CSSのいち機能?Webフロントの技術?) 自分は他の方(特にエンジニア圏)とは、ちょっと捉え方が違っていて、CSSアニメーションをAfterEffect
平素は、マネーフォワードグループが提供するサービスをご利用いただき、誠にありがとうございます。 当社がソフトウェア開発およびシステム管理に利用している『GitHub』※1の認証情報が漏えいし、これを用いた第三者による不正なアクセスが発生し、『GitHub』※1内の「リポジトリ」※2がコピーされたことが判明しました。 ※1『GitHub』: 米国 GitHub 社が提供しているソースコード管理サービス ※2 リポジトリ: プログラムの設計図が入っている保管庫 現時点において、ソースコードおよび、リポジトリに含まれていたファイル内に記載されていた個人情報の一部が流出した可能性があることを確認しております。なお、流出したソースコードおよび個人情報の不正利用等による被害や、お客さま情報を格納している本番データベースからの情報漏えいは確認されておりません。 【流出した可能性のある個人情報】 ・マネー
「病院のシステムを新しくすることになった」 「うちの病院でAIを使えないかと言われた」 「セキュリティの担当を任された」 ──そんなとき、どこから手をつけたらいいか、わからなくなりませんか? 実は病院のIT周りには、何重にもルールがかかっています。法律もガイドラインも、ひとつではなく、いくつも重なっている。それも年々アップデートされている。 この記事では、これまで「専門家しかわからない世界」だった病院のIT・セキュリティ・AIの話を、できるだけ専門用語を使わずに、最初から最後まで読めるようにまとめました。 医療事務の方、看護部の管理職の方、新しくIT担当になった方、ベンダーから派遣されてきた若手SEさん。誰でも読めるように書いています。 読み終わるころには「あ、こういうことだったのか」と全体像が見えるはずです。 この記事でわかること(3つだけ)**病院のITが守るべき「2つの柱」と「いくつ
FDE心得100箇条 現場に行け。答えは資料の外にある。 資料には整理された後の情報しか残らない。現場には、無言の手戻り、使われない機能、誰も問題化していない不便がある。まず1時間、実際の業務を横で見て、気づいた違和感をその場でメモせよ。 顧客の言葉を、システムの言葉に翻訳しろ。 「確認が大変」「ミスが怖い」は、そのままでは実装できない。入力、出力、データ、権限、例外、通知に分解して初めて作れる。顧客の発言を聞いたら、必ず技術要素に置き換えて書け。 要件を聞くな。業務を観察しろ。 人は慣れた不便を要件として言えない。毎日やっている手作業ほど本人は普通だと思っている。ヒアリングの前に、実際の画面操作、Excel、メール、承認フローを見せてもらい、無駄な往復を数えよ。 困りごとの前に、困っている人を見ろ。 課題は抽象的に見えても、必ず誰かの時間、心理的負担、責任リスクに接続している。誰が、いつ
CDKデプロイツールのcdkd(CDK Direct)がリリースされました。 cdkdはAWS DevTools Heroで、AWS CDKのCommunity Reviewer・Top Contributorとして活躍されている後藤さん(@365_step_tech)により開発されたOSSです。 GitHubリポジトリはこちらです。 CDKアプリのソースコードそのままで爆速デプロイできるらしいです。速さは正義!!! ただし、cdkdはあくまでも実験的/教育的に作成されているプロジェクトなので、本番利用には適さないとREADMEに書かれています。 自己責任で利用しましょうとのことです。 ⚠️ WARNING: NOT PRODUCTION READY This project is in early development and is NOT suitable for productio
公式ドキュメントの How it works から、Recommendation の挙動について引用しておきます。 Point the Recommendations API at agent traces in CloudWatch Logs and specify the evaluator you want to optimize for. The service analyzes failure patterns and returns an optimized system prompt or set of tool descriptions, along with an explanation of what changed and why. Recommendation は CloudWatch Logs に溜まったトレースを直接インプットにして、指定したevaluatorを
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Amazon Q Developer end-of-support announcement When we launched Amazon Q Developer, our goal was to bring AI assistance directly into the developer workflow. Customers adopted Q Developer across VS Code, JetBrains, Eclipse, and Visual Studio, using it for code generation, debugging, and chat-based guidance. Q Developer proved that AI belongs in the inner lo
📢 アップデート版を公開しました(2026/05/01) この記事のあと、3スキル体制に分割 + テストハーネスで検出率100%を達成 しました。最新の使い方は以下の記事をどうぞ。 👉 claude-security-scanを3スキル体制にアップデートしたら月$1未満で検出率100%を達成した話🎯 はじめに こんにちは、Sabakanです。 今回、Claude Code 用のセキュリティ診断スキル claude-security-scan を作って公開しました。 正直、自分でもびっくりするくらい実用的なものができたので、紹介させてください。 リポジトリはこちら → https://github.com/sabakan0123/claude-security-scan こんな気持ち、ありませんか? 「セキュリティ診断、ちゃんとやりたいけど Burp Suite の使い方よくわからん」
We approach building the Cursor agent harness the way we'd approach any ambitious software product. Much of the work is vision-driven, where we start with an opinion about what the ideal agent experience should look like. From there, we form hypotheses about how to get closer to that vision, run experiments to test them, and iterate using quantitative and qualitative signals from evals and real us
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