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はじめに こんにちは、AWS Japan でソリューションアーキテクトをしているいなりくです。 AI エージェントを業務に入れようとすると、必ず同じ壁にぶつかります。データはあるのに、業務の意味が渡っていないという壁です。 「売上」は total_amount の合計なのか、送料込みなのか、キャンセル分を引くのか 「この注文はキャンセルできる?」に答えるには、注文テーブルの状態とキャンセルポリシー文書の両方が必要 「アクティブ顧客」の定義は部署ごとに違うかもしれない これらは人間の頭と社内ドキュメントの中にあり、information_schema には存在しません。LLM がいくら賢くなっても、書かれていないものは読めません。 この影響は、ベンチマークにはっきり表れています。数十テーブル規模の学術ベンチマーク Spider 1.0 では 9 割超の正解率が出る Text-to-SQL が
今月のイベントで自分がどう開発しているかを話しました。 Slack上で極力完結する形にしており、HermesとSymphonyを使ってLinearのチケットを中心にして開発を行っています。 今回の本題ではないので、詳しくはスライドを見てほしいのですが、軽くどう開発しているかを説明します。 Plan Hermesを使って、やりたいことを整理し、実装できる単位のチケットに分解 Implementation LinearのIssueを起点に、Symphonyが各タスクを実装 QA コードレビューとPlaywright/Maestroを使った実際のQA結果を投稿 みたいな流れで進めています。もちろんCLIも使うことはあり、例えばUIや精度調整などの何回も試行錯誤するものは手元でやったほうが明らかに速いです。 Codex オーケストレーションのためのオープンソース spec: SymphonyCod
はじめに Palantir Foundry の「オントロジー(Ontology)」—— 物理データを意味のあるビジネスオブジェクトに抽象化し、Read/Write-back を統制するレイヤー。あの概念を ミニマム実装した OSS が公開されていたので、動かして検証した。 本家リポジトリ: gura105/operational-ontology (MIT, 22★) この記事では、実際に pnpm demo と pnpm test を実行し、さらに MCP 経由でアクションを呼び出した結果を報告する。 これの何がすごいのか Foundry のオントロジーは、以下の3つの宣言で成り立っている: オブジェクト・リンク・アクション — 業務を「名詞・関係・動詞」でモデル化する Read 統制 — 異なるスキーマのレガシーシステムを横断検索可能にしつつ、可視性はモデルが制御する Write-ba
はじめに AI コーディングエージェントが日々の開発に浸透するにつれ、多くのチームが同じ壁に行き着きます。エージェント向けのワークフローが「バグ修正でも新規開発でも同じ重厚な手順」を強制してくる一方で、自動化に慣れるほど人間側は「AI に全部決めさせる」受動的な姿勢に傾き、レビューと監督の質が落ちていく。プロセスの硬直と人間の関与の希薄化が同時に進む、という問題です。 AWS はこの課題に対して AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) というメソドロジーを提唱し、2025 年 11 月にその実装を awslabs/aidlc-workflows として OSS 公開しました。さらに 2026 年に入り、このリポジトリの v2 ブランチで「AI-DLC Workflows 2.0」として大幅に作り直されており、単一のハーネスに依存しない、1 つのコア
はじめに こんにちは、daishir0です。 普段はClaude Codeを趣味と開発でガシガシ使っていて、副産物として小さなシステムをいくつか公開しています。GitHubはこちらです。 以前、Claude Code Skill「cc-rsg」をWeb化した話 — OpenHandsという発見 という記事を書きました。その後も手を動かし続けていて、ようやく外に出せる形になったので紹介させてください。 cc-rsg-web という、コードベースから仕様書を「逆生成」するWebアプリを一般公開しました。 正直なところ、レガシーなコードに仕様書が無い、という現場はめずらしくないんですよね。作った人はもういない、ドキュメントは散逸している、コードだけが残っている。「読めないコードを、引き継げる資産に」というのが、このプロジェクトの出発点です。 cc-rsg-web とは ざっくり言うと、コードベー
Claude CodeなどのAIエージェントを日常的に使っていると、あっという間に制限に引っ掛かることがありませんか? Netflixのシニアエンジニアがオープンソースとしてリリースした「Headroom」というトークン削減ツールが、数日で 6k stars・400 forks を超えて(2026/06/03現在)話題になっています。 ちなみに公式ベンチマークによると、ビルドログなら93.9%、JSONなら90.6%のトークン削減を達成しています(ただし実運用の中央値は4.8%――この数字のギャップについては後述します)。 Headroomリポジトリ: https://github.com/chopratejas/headroom 3行まとめ HeadroomはAIエージェントへ送るコンテキストを圧縮してトークン消費を削減するOSS JSON・DB結果・ログでは大きな効果が期待できる ソー
For the last several years, I’ve been building and maintaining developer tools in my spare time, chiefly mise. What started as a simple rewrite of asdf in Rust has become an incredibly successful local dev manager. mise now has 27k+ stars on GitHub and is the 10th most downloaded Homebrew formula. In fact, roughly 1% of users typing brew install are running brew install mise. I’ve also watched mis
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ghqr/main/scripts/install.ps1')) $ ghqr -v ghqr version v.0.2.1 $ ghqr list-recommendations ID SCOPE CATEGORY SEVERITY TITLE ───────────
xAIに入社した フルリモート,契約社員,Rust OSSが業務という契約ができたので学生を続行する 先日からxAIという会社で契約社員のソフトウェアエンジニアをしています.この会社はよく知られているであろうもので言うと,GrokというAIを作っていたり,XというSNSの運営もしています[1][1] 知らなかったんですがXはxAIの傘下らしいです .最近はSpaceXというロケットを打ち上げるなどしている会社と合体したらしいです(全部イーロンの配下なので合体とかがしやすいというのは,そう). 本件は私が趣味でやっていたRust OSS(Rustコンパイラ,Wildリンカー,Clippy etc.)等の経歴が主に評価されて打診が来ており,これらOSS活動を継続することを業務内容として良いようです.このようなOSSを仕事にできるケースがいくつかの企業でたまにあることは知っていたのですが,自分が
Writing this makes me irrationally sad, but Ghostty will be leaving GitHub1. I'm GitHub user 1299, joined Feb 2008. Since then, I've opened GitHub every single day. Every day, multiple times per day, for over 18 years. Over half my life. A handful of exceptions in there (I'd love to see the data), but I can't imagine more than a week per year. GitHub is the place that has made me the most happy. I
Each OpenSpec change produces a spec delta that captures the change in requirements of the system. This makes it easy for developers to understand how they're modifying the system and what will need to change. It also allows reviewers to understand the change itself without having to dig through the code and quickly gain a high level understanding.
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