AWS設計プロンプト
シンプルかつ網羅的なAWS設計を生成するAIプロンプトの核心は： 構造化された出力フォーマット：設計書の章立てと各セクションの説明内容を明確に指定 具体的なパラメータ要求：抽象的な説明ではなく、実装に使える具体的な設定値を求める 選定理由の明確化：「なぜその選択をしたのか」の説明を求める 代替案との比較：検討した代替オプションとの比較を含める Well-Architectedの原則適用：AWSのベストプラクティスに基づく設計を促す このアプローチを活用すれば、AIの力を借りつつも、実装に直結する高品質なAWS設計書を効率的に作成できます。何より、設計者の時間を節約しながらも、その専門知識と判断を最大限に活かせるところに大きな価値があります。 ※以下を全量使用すると量が多いので、該当箇所のみの抜粋を推奨 以下の要件に基づいて、詳細かつ実装可能なAWSアーキテクチャを設計してください。各セクシ
Playwright MCPとCursorで、E2Eテストを自動生成してみた 〜AI×ブラウザ操作の新アプローチ〜
概要 Playwright MCPとCursorを活用し、E2Eテストをゼロから自動生成してみました。 本記事ではその検証プロセスと得られた知見を紹介します。 この記事で分かること Playwright MCPでE2Eテストを自動生成する方法 Playwright MCPの活用のヒント はじめに 昨今のMCPブームは収まることを知らず、日々新しいMCP Serverが公開されています。 そんな中、自動化テストツールとして有名なPlaywrightのMCP Serverが公開されました。 Playwrightには、既にユーザーがブラウザを操作しテストを生成できる非常に便利な機能がありますが、今回はそれを超えるために、ユーザーの代わりにCursor（MCP Client）を使用し、ブラウザの自動操作とE2Eテストの自動生成を行えるのかを検証しました。 検証環境 Cursor: claude-s
時間対価値の高いコードレビュー - Hello Tech
CTOの杉本です。 「コードレビューが忙しくて開発の時間がとれない」というのは、ある程度役割が広がったエンジニアからよく上がる不満だと思います。 コードレビューはチーム開発で重要な活動ではありますが、「コードレビューで使う時間に対してどれだけの価値を出せるかを意識できていない」ことが原因の一つにあることが多い、と僕は思っています。 僕自身も立場上日々のコードレビューの負担が重く、うまく開発が進まないと感じていた時期がありました。時間対価値を意識して思い切ってやり方を変えてからは、コードレビューの負担の重さを感じることは少なくなりました。 今回は、僕個人が運用しているコードレビューへの考え方について書きます。 コードレビューの目的 そもそもコードレビューは何のためにやるのでしょうか？ 僕が思うに、コードレビューの目的は「品質担保」と「開発者の成長」です。 最低限のコード品質・リリース品質を担
Devinはどこまでできる？自律型AIエージェントDevinを2ヶ月試した結果を公開！ - Findy Tech Blog
こんにちは。ファインディでソフトウェアエンジニアをしている栁沢（@nipe0324a）です。 ファインディでは、25年1月末から転職開発チームにDevinがジョインし、現在2ヶ月ほど一緒に働いています。 Devinのアウトプットとして、プルリクエストのマージ数は「2ヶ月で197件」、「1日あたり平均5.2件」とバリバリ開発をしてもらっています。 過去2ヶ月のDevinのマージ済みプルリク数の推移 Devinの2ヶ月の費用としても約30万（$2,000 = 1,000 ACUs）ほどで、比較的簡易なタスクかつ一部サポートは必要でしたが十分なアウトプットを得ることができました。 今回の記事では、Devinに効果的にアウトプットを出してもらうために 試して上手くいったところ 上手くいかなかったところ 具体的なTips などをご紹介できればと思います。 ちなみに、ファインディ内でのDevinの利用
先月、社長にお願いしてZennチームに試験的にDevinを導入することができました。 導入して約1ヶ月ほど経ったので、Devin含むAIコーディングエージェントの活用や課題、そして生成AI時代におけるエンジニアの役割について思うところを書いてみようと思います。 Devinとは 自律性の高いAIコーディングエージェントです。Cognition社（Devin開発元）いわく「最初のAIソフトウェアエンジニア」。 AIモデルが独立した動作環境（Linuxサーバ）、コーディングエディタ（VSCode。拡張機能も入れられる）、ブラウザを持っており、それらを自由に操作する権限を与えられていることが新規性だと思っています。 かなり話題になっており、Zennにも毎日のようにDevinに関する記事が執筆されています。 Devinに懐疑的な見方もある （特に海外の一部ユーザーの間などで）Devinのタスク遂行力
はじめに 近年、私たちの生活や仕事の様々な場面でAI（人工知能）の存在感が増しています。特にエンジニアの世界では、Claude、GPT-4、Geminiといった大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を搭載したAIアシスタントが、プログラミングの方法そのものを大きく変えつつあります。 これらのAIアシスタントは単にテキストを生成するだけでなく、コードの作成や修正、バグの発見と修正案の提案など、かつてはエンジニアだけが行えた専門的な作業を驚くべき精度で実行できるようになりました。特に注目すべきは、CLINEやCursorのようなエージェントモード機能を持つAIアシスタントの登場です。これらは単にコード生成を行うだけでなく、実際にコマンドを実行したり、ファイルを操作したり、更にはデータベースに接続するといった実務的な作業まで行える能力を持っています。例えば、「このJ
Devinとの日々を振り返る
こんにちは。エスマットエンジニアの金尾です。 皆さんはDevinと働いていてつらい思いをしたことはありますか？ 僕はあります。 弊社にDevinがやってきてからしばらく経ちました。チュートリアルとも言われる250ACUは早々に使い切り、今ではプロダクト改善タスクをこなしながらいろいろと運用方法を模索している段階です。 支払い上限分まで働くとその後は一切の活動を停止するDevin。 いち労働者として見習いたい。 本記事では、Devinを使ってみた所感および今後の活用についてまとめたものです。 AIエージェントとしての特徴 以下、二ヶ月ほど使ってみての所感です。 (他と比較すると)遅い Cursorなどの他のAIエージェントと比較すると、Devinの作業スピードは決して速いものではありません。Sessionチャットからその場で都度指示出しすることはできますが、体験としてはあまりよくなく、併走し
トラブル分析手法「4M4E分析」を”私の効率の悪さ”解消のために取り入れてみた。 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「仕事を効率化したい」「生産性をあげたい」 多くのビジネスパーソンは、そんなふうに考えるのではないでしょうか。 そこで生産性ハックの記事を読んだり、書籍をあたったりするものの、どうも自分の置かれている状況と、前提が違っていてしっくりこない、と感じることもあるかもしれません。 みなさんが求めているのは、「一般論」としての生産性向上ではなく、「あなた自身の仕事」の生産性向上のはず。 そんな「自分の仕事の生産性」をあげるために、とても有効な方法があります。それは「4M4E分析」と呼ばれる手法です。本来は、事故やトラブルの原因究明や、対策の立案のために行なうもの。大きな事象に対して使うようなイメージです。 でもこれ、トラブルを「自分の仕事の生産性の低さ」と置き換えることで、生産性アップの対策を考えるためにも役に立つ方法なのです。 私が実際に取り組んだ、「4M4E分析」を用いた生産性向上作戦をご紹介
はじめに そろそろAIエージェントを使った開発に慣れる必要性を感じてClineを試した。ClineはVS Code上で動作する対話型のAIエージェントで、コードの生成、修正、テストなどを自律的に行うことができる。GitHub Copilot（以下Copilot）の使用感から大きな期待はなかったものの、コード生成の精度や自律的な動作など、予想を大きく超える体験となった。その所感をまとめる（Xでポストした内容のまとめも兼ねている）。 使用ツール 本家Clineを採用。派生版も存在するがオリジナルで。 バージョンは3.4.9（2025年2月28日時点） Clineインストール後に設定画面で「VS Code LM API」を選択し、 Copilotが対応しているLLMを選択する（なのでCopilotの拡張機能も必須のはず）。 キャプチャ時点ではclaude 3.7 sonnetを選択できるようにな
runn と Testcontainers で「ちょうどいい」Go API テスト - Techtouch Developers Blog
はじめに バックエンド API のテスト事情 バックエンドのテスト構成（これまでとこれから） テスト構成分類（これまで） テスト構成分類（これから） 「ちょうどいい API テスト」とは API テストに求める価値 実行の容易性 メンテナンスのしやすさ 技術選定のポイント runn の採用理由 Testcontainers の活用 実装例 API サーバー実体 APIテスト runn シナリオ APIテストコード おわりに はじめに バックエンドエンジニアの nome です。花粉症🤧なのでこの時期はリモート仕事の幸せを改めて実感しています。 テックタッチのバックエンドAPIでは、これまでユニットテストと Postman による API 統合テストを中心に自動テストを実施してきましたが、テストカバレッジの不足や実行・メンテナンスコストの課題がありました。 本記事では、これらの課題を解決する
2024 Accelerate State of DevOps Report 概説#4 『Four Keysは解散前夜なのか！"変更失敗率"がグループ離脱？』 - Findy Tech Blog
こんにちは。ソフトウェアプロセス改善コーチでFindy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 2024 DORA Reportについての連載も、今回で最終回です。 今回はDORA Reportの中から、前回取り上げたAI関連以外で個人的に気になったトピックをまとめました。 本記事ではv.2024.3をベースに解説します。なお、執筆時点で日本語版はまだリリースされていませんでした。また、正誤表を確認しなるべく最新の情報を参照するように努めました。 DORA Reportのライセンスは次の通りです。 “Accelerate State of DevOps 2024” by Google LLC is licensed under [CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) なお
Flutterアプリを自動テストしたい話
こんにちは、エンジニアの斉藤です。 今回はAppiumでFlutterアプリを自動テストしたいという話です。 以前、弊社藤原のAppiumに関する記事を読んで私もAppiumを試してみたところ、自動でアプリが操作できる機能にとても感心しました。 私はFlutterアプリ開発に関わることがあったので、「FlutterアプリもAppiumで動くのか？」と興味を持ち、調査を始めました。 本記事ではその調査においてどのような課題・対応があったかを紹介します。 この記事では、要素やツールが登場するため、それぞれの役割を記載しておきます。 Appium モバイルアプリの自動テストツール。UI操作を自動化することで、テストや一定の操作を効率化できます。 https://appium.io/docs/en/latest/ Appium Inspector Appiumで自動テストを作成する際に、画面要素を
EM観点から見た生成AIプロダクト開発におけるQAエンジニアの役割とおもしろさ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、LayerX AI・LLM事業部の篠塚(@shinofumijp)です。エンジニアリングマネージャーとして生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」の開発に携わっております。 Ai Workforceはすでにお客様にもご導入いただき、実際の業務にてご利用いただいています。 getaiworkforce.com 現在Ai Workforceの開発はスケール期を迎え、プロダクト開発のスピードと安定性を両立させ、プロダクトの品質を向上させることが重要なフェーズになってきました。そのため、このミッションを牽引するQAエンジニアの募集を始めました。 open.talentio.com 生成AIを活用したSaaSプロダクトであるAi Workforceに関わるQAエンジニアは非常にエキサイティングなロールと個人的には考えています。本記事では、Ai WorkforceのQAエンジニ
SQLite on Railsシリーズ（01）Gitブランチごとにデータベースを切り替える（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Branch-specific databases | Fractaled Mind 原文公開日: 2023/09/06 原著者: Stephen Margheim -- フルスタックRails開発者であり、RailsのSQLite強化作業の中心人物です。Rails 8+SQLiteによる学習動画サイトHigh Leverage Railsを運営しています。 参考: Rails 8はSQLiteで大幅に強化された「個人が扱えるフレームワーク」（翻訳）｜YassLab 株式会社 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 本記事は、Ruby on Railsアプリケーションの強化方法を紹介するシリーズ記事の第1弾です。具体的には、私の最初のシリーズ記事として、SQLiteをRailsアプリケーションのデータベースエンジンとして活用
こんにちは！労務プロダクト開発本部/労務コア開発1部に所属する、16bit_idolと申します。 最近は、お問い合わせ対応負荷軽減の取り組みに全力を出している者です。 お問い合わせ対応の事を、社内ではDesk（デスク）と呼んでいます。 昨年のWomen Developers Summit 2024のライトニングトークでお問い合わせ対応負荷軽減の取り組みをお話ししました。 Deskってなに？ Deskとは、簡単に言うと、お客様からいただくテクニカルなお問い合わせに対して、私たちプロダクトエンジニアが調査・対応する業務のことです！ SmartHRには、労務全般を扱う基本機能の他にも、文書配布、人事評価といったオプション機能があり、その機能ごとにDesk対応をしています。 特に大変なのが、基本機能のDesk業務です。 現在は、基本機能のDesk担当はローテーション制を採用しており1週間毎に担当者
Next.js や BaaSを使うときのセキュリティ対策の覚書。RLS、DOMPurify、クリックジャッキングやXSS対策、クロスオリジン、CSPの設定など。 個人開発向け。認証系のアプリケーション開発時における現時点での BaaS やウェブアプリケーション（Next.js など）のセキュリティ対策の覚書。チェックリストなので深くは掘り下げない。更新、追加、修正予定あり。 データセキュリティ RLS の有効化とポリシー設定 例えば、Supabase を使う場合、RLS を有効にしてポリシーを適切に作成。各ユーザーがアクセスできるデータを厳密に制御する。 RLS（Row-Level Security）はデータベースのテーブルでユーザーごとに異なるアクセス制限を設定する仕組み。例えば、自分の投稿だけが見えるようにするなど、柔軟な制御が可能。 ポリシーとは、各ユーザーがどのデータにアクセスでき
Firebase Test Labを活用したJetpack ComposeのUIテスト自動化の導入事例 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ブランドソリューション開発本部FAANS部でAndroidアプリを担当している田中です。本記事ではバグ件数削減の施策の1つとしてFAANS Androidで実施したJetpack ComposeのUIテストの自動化についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 Firebase Test Labについて 料金について UIテストを記載する build.gradleの設定 UIテストで使用するテストファイル 1. 特定の文字列が表示されているかのテスト 2. 特定のコンポーネントが表示されているかのテスト 3. アイコン押下で意図したダイアログが表示されているかのテスト GitHub ActionsでFirebase Test Labを実行する 1.Google CloudのAPIの有効化 2.サービスアカウントとCloud Storageバケットの作成 Cloud
約3人でセキュリティ監査を乗り越えた話
セキュリティ監査とVantaの導入 クラウドサービスを提供する企業にとって、データの機密性や可用性を担保するために、SOC2やISMSなどのセキュリティ認証が必要になる場合があります。しかし、これらの認証には厳しい要件があり、対応には多大な労力が必要となります。そこで、効率的に監査対応を進めるために、私たちはSaaSツール Vanta を導入しました。 Vanta導入で得られたメリット セキュリティ監査プロジェクトが初めてという立場から、特に効果を実感したポイントを以下にまとめます。 1. 自動テスト機能で要件チェックがスムーズに 進捗状況の可視化 Vantaでは、監査対応すべき各項目の進捗がプラットフォーム上で常に確認できます。未対応の項目は一覧表示されるため、何をすべきかが一目で把握できます。全体の進捗度合いは、パーセンテージでも表示されており、現在位置がわかります。 SaaS連携によ
Google、「Gemini Code Assist」の無料提供を個人開発者に向けて開始 月最大18万回のコード補完の他は何が役立つのか？
Google、「Gemini Code Assist」の無料提供を個人開発者に向けて開始 月最大18万回のコード補完の他は何が役立つのか？：GitHub向けのコードレビュー機能も Googleが開発したAIコーディングアシスタント「Gemini Code Assist」の個人開発者向け無料提供が開始した。Visual Studio CodeやJetBrains IDEでのコード補完、生成、デバッグ支援に加え、GitHub向けのコードレビュー機能も利用できる。 個人向けのGemini Code Assistは世界中で利用可能で、Gemini 2.0を搭載している。このツールはパブリックドメインの全てのプログラミング言語をサポートしており、特にコーディングに最適化されている。Gemini 2.0モデルは、実際のコーディングユースケースを大量に分析、検証することで開発者向けにファインチューニング
【Browser Useの代わり？】Playwright MCP とはなにかを解説します｜まさお@未経験からプロまでAI活用
Playwright MCPは、Microsoft Playwrightの技術を活用し、ウェブブラウザの自動化を行うためのサーバーです。従来のスクリーンショットベースのアプローチとは異なり、アクセシビリティツリー（Accessibility Snapshot） を用いることで、ウェブページを構造的かつ決定論的に操作できる点が大きな特徴です。 とくに、大規模言語モデル（LLM）との連携を想定しており、LLMが視覚情報（スクリーンショット）に依存せずにウェブページを理解し、操作できるようなツールセットやインターフェースを提供しています。 YouTube動画でも丁寧めに解説したのでよろしければどうぞ。 主な特徴高速かつ軽量 従来のスクリーンショットベースの操作は、画像解析や座標指定が必要になるため遅く、処理が重くなりがちでした。 しかし、Playwright MCPでは、ピクセル情報ではなくアク
フューチャー株式会社（フューチャーアーキテクト株式会社）の講演では、シニアアーキテクト渋川氏と若手コンサルタント大岩氏が、IT業界の現状と未来について語りました。Python歴20年の渋川氏は、生成AIの台頭や若手エンジニアの活躍を踏まえながら、2064年までITで仕事を続けるためのキャリアプランを提示。特にドメイン知識とプログラミング知識という2つの観点から、今後のIT技術者に求められるスキルと生存戦略について具体的に解説しました。 Python歴20年のシニアアーキテクトと若手コンサルタント渋川よしき氏（以下、渋川）：はい。それでは始めたいと思います。私からは「2064年もITで仕事をし続けるためのキャリアプラン」というタイトルで発表します。私はフューチャーの渋川と申します。 まず、お前誰よということですけれども。現在、社会人歴20年ぐらいですかね。大学は電気電子の専門だったんですけど
テクノロジーの進化が私たちの生活を一変させる中、プログラミングの世界にも新たな波が押し寄せています。 かつては膨大なコードをひとつひとつ手作業で書いていた時代がありましたが、今、AIが「会話形式」でコードを生成するという革新的な手法―バイブコーディング―が登場しました。 スタートアップから大手企業まで、限られたリソースで画期的なプロダクトを生み出すために、この新しいアプローチに注目が集まっています。 まるで直感的な会話を楽しむかのように、開発者がアイデアを言葉にすると、AIが即座にその実現を助ける仕組みは、私たちがこれまで信じてきた常識を覆そうとしているのです。 果たして、このバイブコーディングは、未来のソフトウェアエンジニアリングの常識となるのでしょうか？ 目次 バイブコーディングとは？バイブコーディングの急速な利用拡大バイブコーディングはソフトウェアエンジニアリングに革命を起こすバイブ
AI時代を加速させる「AI駆動開発」とは？ OSS活用でスピードと柔軟性を手に入れる方法｜りんか | AI情報発信 /ビジネス/研究
こんにちは、Link AI広報担当のりんかです。 AIの進化がものすごいスピードで加速している今、「どんなふうにAI導入を進めていけばいいのか」「エンジニアとしてどんなスキルを磨いておくべきか」と悩んでいらっしゃる方は多いのではないでしょうか。大規模言語モデル（LLM）の性能向上や、AIエージェントによる自動化が進む中で、これまでの開発手法や働き方が大きく変わりつつあります。 今回は、2月22日に駒澤大学で開催されたオープンソースカンファレンス（OSC）における登壇テーマ「AIの進化で変わる開発手法 ─ AIのトレンドとAI駆動開発の始め方、これから必要となるノウハウ」に沿って、**AI時代の開発手法である「AI駆動開発」**について詳しく解説します。 「AIは便利そうだけど、うちの現場ではどう活かせばいいの？」「OSSが盛り上がっているのは聞くけど、具体的に何がメリットなの？」といった疑
Hello, Playwright!! 〜プログラミング初心者2人が取り組みを振り返る〜 - SmartHR Tech Blog
こんにちは！QAエンジニアのetoとshibachokuです。本記事は品質保証部連載第11弾です。今回はプログラミング初心者である私たちがPlaywrightにチャレンジし、実施してきた取り組みについて語った内容をブログにしました。初心者あるあるな話が結構出たのではないかと思います。 インタビューアーは品質保証部マネージャーのtarappoさんです。 ※tarappoさんについては以下の記事をぜひご覧ください。 tech.smarthr.jp 自己紹介 tarappo：品質保証部のtarappoです。今回は労務ユニットBのメンバーが最近すすめていたPlaywight周りのことについてお二人と話せればと思います。 eto：品質保証部労務ユニットBに所属しているetoです。よろしくお願いします。 shibachoku：同じく労務ユニットBに所属しているshibachokuです。よろしくお願いし
はじめに こんにちは、nwiizoです。開発チームの会話の中で「これは技術的負債だから後で対処しよう」という言葉をよく耳にします。納期に追われるプロジェクトでは、この「後で」が永遠の「いつか」になりがちです。結果として多くの組織が「負債漬け」の状態に陥り、新機能の開発速度が低下し、バグが増加し、最終的には開発者のフラストレーションと離職率の上昇を招きます。 近年のソフトウェア開発現場では、システムの不具合やパフォーマンス低下が起きると「技術的負債が原因だ」と即断する傾向が強まっています。しかし、すべての問題を技術的負債のせいにする風潮は、真の原因を見誤らせる危険性があります。実際には、プロジェクト管理の問題、コミュニケーション不足、あるいは単純な実装ミスなど、技術的負債以外の要因が根本にあるケースも少なくありません。「技術的負債」という言葉が、問題の本質から目を逸らす便利な言い訳になってい
「開発者の96％がすでにAIツールを活用」「マルチプレイゲームは引き続き人気」「90%の開発者が最新作をモバイル向けにリリース」など、ゲーム開発の現状を伝える「Unity ゲーミングレポート 2025」が公開
Unity Technologiesは日本時間3月18日、ゲーム業界のトレンドを伝える「Unity ゲーミングレポート 2025」を公開した。 レポートでは、開発者の実に96％がすでにAIツールを活用していることが伝えられたほか、マルチプレイや既存タイトルへの投資、モバイル対応など、効率化と収益性を高める取り組みが広く進んでいることが示されている。 （画像は「Unity ゲーミングレポート 2025」内「AI がゲーム業界に及ぼす影響に関する回答者の意見」より）ChatGPTが2022年11月にリリースされた後、2023年はまさにAIアプリケーションが主流になった年といえる。レポートによると、ゲーム開発者やその他のクリエイターの多くは、最初は不安に思っていたという。しかし、2024年の調査では、回答した開発者の79%がゲームでのAIの使用を肯定的にとらえ、不安に思っている開発者はわずか5%
無限技術的負債 - Taming Your Dragon: Addressing Your Technical Debt の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 「Taming Your Dragon: Addressing Your Technical Debt」を読み終えて、技術的負債という厄介な問題への理解が大きく深まりました。この本は2024年7月にO'Reillyから出版され、技術的負債というドラゴンの正体とその退治法について包括的に解説しています。多くのエンジニアにとって身近な「誰がこんなコードを書いたんだ！...あ、私か」という経験から始まり、技術的負債の本質と効果的な管理方法へと読者を導いてくれます。 learning.oreilly.com 私たちエンジニアは普段、「美しいコードを書く芸術家」か「とりあえず動けばOKの実務家」かという二択で自分を見がちです。しかし実際には、納期に追われて「まぁ動くからいっか」と書いたコードが、数ヶ月後に「誰だこんな恐ろしいものを作ったのは！」という悲鳴に変わる悪夢のループから抜け出せない
1. はじめに 日本時間2025年3月25日、Microsoftが自社開発のブラウザ自動化ツールPlaywrightがModel Context Protocol (MCP)に対応したと発表しました。この発表は一見すると技術的なアップデートの一つに過ぎないように思えますが、実は生成AIとブラウザ自動化の融合という観点から見ると、ビジネス現場に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。 これまで生成AIは主に情報提供や内容生成が中心でしたが、MCPに対応することで、AIがブラウザやデスクトップアプリケーションを直接操作できるようになります。つまり、AIが「考える」だけでなく「行動する」能力を手に入れたといえるでしょう。本記事では、PlaywrightのMCP対応の概要と技術的背景、そしてこれによって可能になる新たなビジネスユースケースについて解説します。 また、後半で試しにClaude fo
AIは脆弱性の増減に関してどう働くと考えられていますか。誰でもプログラムを書けるようになるから脆弱なプログラムが増えるという意見と、その反対で、AIによるチェックで脆弱なプログラムが減るという意見を見かけます。 これは中々難しいところで、生成AIが作るプログラムに一定割合脆弱性があるというのは研究が進んでいる分野であり、私が手元で試した範囲でも結構脆弱性のあるコードを見かけます。これは、最近のモデルでもあまり変わっていない印象です。 生成AIが普及する前でも、「フレームワークが脆弱性をカバーしてくれるからプログラマが脆弱性対応する必要性は少なくなる」という話があり、この主張自体は間違ってないのですが、実際のところはプログラマが脆弱性に対して無頓着になったためか、脆弱性診断で見つかる脆弱性は減っていないどころか、増えている印象さえあります。これと似たようなことは、生成AIの利用でも起こりそう
Playwright MCPとは？Playwright MCPとMastraを連携する方法もご紹介｜ChatGPT研究所
はじめに先日発表され注目を浴びている、Playwright MCP。 Playwright MCPを使うと、ブラウザの操作を外部から簡潔な指示で実行できるようになります。 さらに、Mastraと組み合わせることで、AIが自然言語の指示を解析し、Playwright MCPを介してブラウザを操作する流れを構築できます。 実際の動作の様子： 実際の動作イメージとしては、今回ご紹介する方法を使えば、以下のようにブラウザを自在に操作するAIエージェントを構築できます。 今回の記事では、Playwright MCPとは何か、そして、今話題のMastraと連携する方法を解説します。 Playwright MCPとは1. Playwrightとはまず、Playwrightはブラウザを自動操作するためのツールです。 通常、何かのウェブ操作を自動化するには「Chromeを起動してページを開き、ボタンをクリッ
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ZennチームにもDevinがジョインしました。そしてAIコーディング時代におけるエンジニアの役割について
「本当に必要なエンジニア」とは何か - AIアシスタント時代の新たなエンジニア像
ClineとAIエージェント時代のプログラミングに関する所感
エンジニアの相棒Cursorで爆速開発！ - SmartHR Tech Blog
個人開発：Next.js はじめてのセキュリティ対策覚書 - izanami
2064年もエンジニアで稼ぎ続けるには Python歴20年のベテランが語る、生成AI時代のキャリア戦略 | ログミーBusiness
「バイブコーディングとは何か？」 ソフト開発で進むAI革命 - ナゾロジー
技術的負債と立ち向かう前に知っておいてもいいこと | sreake.com | 株式会社スリーシェイク
PlaywrightのMCP対応で広がるビジネス自動化
AIは脆弱性の増減に関してどう働くと考えられていますか。誰でもプログラムを書けるようになるから脆弱なプログラムが増えるという意見と、その反対で、AIによるチェックで脆弱なプログラムが減るという意見を見かけます。 | mond