Rust.Tokyo オーガナイザー 豊田 優貴 Sansan株式会社のソフトウェアエンジニア。金融機関向けのリスク管理計算機の開発に携わってから、しばらく広告配信の仕事に従事した。前職のUSの企業では実務でRustを利用した。本業のかたわら、Rustの国内カンファレンス「Rust.Tokyo」の運営や、いくつかのOSSの開発や貢献を行っている。共著で『実践Rustプログラミング入門』（秀和システム）、『RustによるWebアプリケーション開発』（講談社サイエンティフィク）など。また、『Web開発で学ぶ最新言語Rust』（日経クロステック）の連載を持つなどした。 ※アイキャッチとプロフィールに使用しているアイコンは「めぶイカメーカー」を使用し生成しております。 『詳解Rustプログラミング』Tim McNamara 原著、吉川 邦夫 監訳 『プログラミングRust 第2版』（Jim Bla
クソコードの思い出 in 2021
最近、クソコード話が少ない気がするので、直近のクソコード情報を提供する。 出会い昨年夏、新卒二年目にして初めてクソコードに出会った。 あれは、新しいチームに移動した初日のことだった。 ファイルを開いた瞬間、大量のDimと、画面から見切れている、自動生成みたいな長さの変数宣言の行が目に飛び込んできた。 初めて見たクソコードのあまりの衝撃に、私は言葉を失った。ありえない。しかし、同時に興奮していた。これが俗にいうクソコードか...本当に存在していたんだ...と。 気を取り直して変数宣言のすぐ下にある関数の中身を確認する。MainProcess()と名付けられた15,000行の関数は、GUIの制御と入力値のバリデーションと業務ロジックの制御と処理結果の出力を司っていた。共通化できそうな処理は当然のようにコピペで済まされていた。 コピペの山を越えると、今度は、50~100行程度の関数たちが現れ始め
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【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 2 - RAKSUL TechBlog
はじめに 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 3. アーキテキチャ及びディレクトリ構造 オニオンアーキテクチャを採用 オニオンアーキテクチャとは 誕生の背景 依存関係逆転の原則の活用 採用理由 参考になった記事 ディレクトリ構造 全体の構成 api schema apiとusecaseの間のデータ構造を提供する役割 schemaはパスオペレーション関数のリクエストとレスポンスの構造を提供する役割 usecase domain infrastructure core container_config exception 参考にしたもの まとめ はじめに ラクスルグループのノバセルで新卒2年目のエンジニアをしています田村(tamtam)です。 第1回では、AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発を実現する上で役立つであろ
【AI時代の必須スキル】生成AIと未来を創る、すべてのエンジニアのための5つの鍵 - DMM Developers Blog
これはなに？ こんにちは、DMM.comのミノ駆動です。 プラットフォーム開発本部 Developer Productivity Group 横断チームにて、 プラットフォームの設計品質向上に取り組んでいます。 ここ最近、AIエージェントなどの登場により ITサービス開発においてAIとの協働が急速に進んでいます。 「これからの開発はAI協働が必須」 「エンジニアにとってAIを使いこなすことが必須基礎スキルとなる」 とも言われ始めています。 望む望まざるに関わらず、生成AIによる開発のスケールは、業界的に必然の流れになるでしょう。 そんな中、生成AIを使いこなすにはどうすればいいのか、 生成AIと上手く協働するにはどのようなノウハウが必要なのか、 どのようなスキルが必要なのか、迷いや不安が生じることも多いでしょう。 実際のところ、生成AIから精度の高い回答を得ることや、どのように生成AIを活
GitHub - obra/superpowers: Claude Code superpowers: core skills library
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「Devin 2.0」登場。Web版VSCodeの統合、アーキテクチャ図を含むドキュメントの生成など新機能、20ドルから利用可能に
「Devin 2.0」登場。Web版VSCodeの統合、アーキテクチャ図を含むドキュメントの生成など新機能、20ドルから利用可能に Cognitionは自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」の新バージョン「Devin 2.0」の正式リリースを発表しました。 Devin 2.0では同社が「Agent Native IDE」と呼ぶ新機能として、Web版のVisual Studio Codeとの統合が行われています。 これはWebブラウザで立ち上げたDevinの環境の中で、Devinが操作しているコードをWeb版Visual Studio Codeでそのまま参照し、必要に応じてユーザーが介入してコードを編集できる、というものです。 これにより、Devinでの開発体験がよりよいものになることが期待されます。 対話的な実装計画モード 新しく搭載された「Interactive Planning
学習用と実用のプログラミング言語
学習用のプログラミング言語分類方法にもよるけど、プログラミングのパラダイム（考え方）は 命令型宣言型の2種類がある。 それぞれに根拠となる計算モデルがあり、細分化すると4種類に分類できる。パラダイム 分類 基礎となる計算モデル言語命令型 手続き型 チューリングマシン C、Java、Python、JavaScript 宣言型 問合せ型 関係モデルSQL宣言型 関数型 ラムダ計算Lisp、Haskell宣言型 論理型 一階述語論理Prolog （参考） anond:20230826113219 プログラミング言語って、似たり寄ったりだけど、それでも後から後から新しい言語が出てくるね。 それぞれのグループで代表的な言語を1個ずつ順番に学んでいけば、全ての種類を一通り制覇できる。 例えば、 PythonSQLHaskellPrologといった具合で。 各グループのどれか1個を知っておけば、同一グル
はじめに Cursor導入の検証と評価 検証と評価方法 新規機能開発を用いた検証 技術検証フェーズ 実装フェーズ ルールファイルの導入 Cursor導入前後の比較 Four Keysの比較分析 チームの変化 さいごに はじめに こんにちは、enechainでソフトウェアエンジニアをしている小沢です。 enechainでは、昨今トレンドとなっているAIエージェントの活用に積極的に取り組んでおり、CursorやCopilot Agentの導入、Devinの検証などを行っています。私たちが所属するeScanチームでも、2025年1月から「Cursor」を活用して開発をしています。 本記事では、Cursor導入の効果と、チームに起こった変化についてご紹介します。 Cursor導入の検証と評価 ここでは、我々が実施したCursorの検証と評価の方法についてご説明します。 検証と評価方法 検証では、新
設定が初期状態かつ保存されない状態の秀丸エディタを別のアプリとして使える「プライベートモード」も利用可能になった。検索窓やクリップボードの履歴などでもダークモードを使えるようになった他、メニューバー・ツールバーに関する調整が入った。 関連記事 「秀丸」11年ぶりメジャーバージョンアップ ダークモードなど新搭載 「秀丸エディタ」の最新版「Ver9.00」が公開。11年以上ぶりのメジャーバージョンアップだ。 ITエンジニアが使いたいエディタトップ10 「Visual Studio Code」は3位 1位は？ ITエンジニアが最も使いたいエディタは？──パーソルキャリアがランキングを発表。1位は「サクラエディタ」、2位は「秀丸エディタ」だった。 iPhoneとMacを行き来して原稿を書く方法 iPhone用テキストエディタをお探しの貴兄に。 関連リンク 秀丸エディタの更新履歴
前回「MCPなんていらない」って書いた人間が、もっと手前の問題に気づいた話 先日、こんな記事を書きました。私が。 「MCPサーバー作るのもうやめていい？」〜CLIがMCPを圧倒する本当の理由〜 「MCP はトークンの無駄遣い、CLI の方が35倍効率いい！」と勢いよく書き上げて、意気揚々と投稿したわけです。 ……が、投稿ボタンを押した直後に気づいてしまった。 「……待てよ。MCP だろうと CLI だろうと、LLM が『ツールを呼ぶ』部分が壊れてたら、そもそも全部ダメじゃん」 MCP vs CLI の議論は「ツール呼び出しがちゃんと動く前提」の話。でもその 前提 を、ローカル LLM で検証した人が誰もいなかった。 Claude や GPT-4o なら、ツール呼び出しは100発100中。当たり前。でもこれ、自分の PC で無料で動くローカル LLM だったら？ API 課金ゼロ、データ外部
3秒まとめ この記事の目的 みやっち氏作の AI PM ワークフローの理解と社内プロジェクトへの応用可能性の探求 内容 AI PM の概要とコンセプト 「aipm_v0」の説明 「オンライン定性調査プラットフォーム構築」における活用シミュレーション。8 年前に企画してローンチしたサービス。 考察や応用事例。示唆が多いので解説。 期待される効果 プロジェクト管理業務の効率化と質の向上 AI Agent や Digital Twin、ドキュメントワークフローへの応用 AI PMとは？ AI を活用した、プロジェクトマネジメントの新しいアプローチです。 目的: プロジェクト計画の自動生成・最適化 タスクの割り当てと進捗管理の支援 リスク予測と早期警告 コミュニケーションの円滑化 期待されるメリット: プロジェクトマネージャー（PM）の負担軽減 意思決定の迅速化と精度向上 プロジェクト成功率の向上
Server-Sent Events (SSE) 目新しい技術というわけではありませんが、最近 Server-Sent Events (SSE) について言及する記事をよく見かけます。 何番煎じかはわかりませんが、個人的に興味があることと、正直触ってみたことがなかったので、コードを書きつつ調べてみました。 ※本記事で登場するサンプルコードは次のリポジトリで公開しています。 SSE とは SSE 自体を解説する記事は無数に存在するため詳細な説明は割愛しますが、簡単に言うと、サーバーからクライアントへ一方向の Push 通信を行うための仕組みです。 MDN にもページが存在するため、参考になります。 独自プロトコルを必要とせず、HTTP/1.1 でも動作するのも特徴です。 SSE の歴史 wikipedia に SSE に関するページが存在し、次のような記述があります。 SSE メカニズムは、
■ はじめに 弊社でも Claude Code の活用を進めています。 この記事では、実際に業務の中で Claude Code の Opus と Sonnet を1週間ずつ使い比べた結果を元に、 どんな違いがあるか 分かったこと なぜその差が発生しているのか考えたこと についてお話しします。 ■ わたしがやりました (Generated by Gemini 2.5) 8月中旬に社内の Claude Code が Rate Limit を迎えました。 原因は、私が気が付かず Opus を常用していた事 でした...🙇 気がついたタイミングから Opus → Sonnet へと切り替えたため、せっかくなのでどんな違いがあったか共有しようと生まれたのが LT/この記事となります。 ■ 本記事のざっくり結論 □ Opus/Sonnet を使い比べたファーストインプレッション Opus を使った感
2024/8/24 フロントエンドカンファレンス北海道2024
atcoderで赤色の統合失調症の患者です
僕は統合失調症の趣味人ニートです。プログラミングを趣味としてやっています。 競技プログラミングの勉強は大変でした。atcoderでレッドコーダーになるまでの一連の勉強の方法について書こうと思います。 実は競技プログラミングを始める前までは、統合失調症ではありませんでした。単なるニートです。 僕は生産的な趣味をネットで探し、DIYは体力を使うから嫌だし、料理は太るから嫌だという理由で、競プロにたどり着いたのです。 最初はgithubで公開されていた練習問題のリストを反復して行いました。 そしてコンテストの日になって、実際にやってみたら３問しか解けず、結果はひどいものでした。 しかし問題自体は、練習問題さえできるレベルであれば解けるものだったのです。 そこで僕は「応用力が足りない」のだと仮説を立て、応用力のためには見たことのない問題に取り組む必要があると考えました。 インターネット上で探すこと
ヤフーにおける自然言語処理モデルBERTの利用
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo! JAPAN研究所で自然言語処理の研究開発をしている柴田です。 私は自然言語処理の研究と、最新の自然言語処理技術を社内のサービスに適用できるようにする開発の両方を行っています。今日は後者の話をします。 この記事ではBERTというモデルに焦点をあて、BERTの概要と、社内でのBERTの利用、最後に具体例として検索クエリのカテゴリ分類について紹介します。 ※この記事で取り扱っているデータは、プライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを個人が特定できない状態に加工しています。 1. BERTとは 2018年にGoogleからBERT (Bidirectional Encoder Representations
はじめにgolang ORM連載の2記事目となります。TIGの宮崎将太です。 突然ですがみなさん、O/Rマッパは何を使用していますか？ golangだとGORMがデファクトスタンダードの位置を勝ち取りつつあり、当社でも特に理由がない限りはGORMを使用するケースが多い印象です。 今回は新たな可能性としてFacebook社謹製のent/entを検証します。個人的なO/Rマッパ経験としてはRuby on RailsのActiveRecordから始まり、当社謹製のUroboroSQLというO/RマッパからGORMまで割と多めに触れているので、大体どのO/Rマッパでも気になる機能を中心に作りながら検証します。 entとは 公式から引用してくると以下の通りとのこと。 データベーススキーマをグラフ構造として簡単にモデル化 スキーマをプログラムのGoコードとして定義 コード生成に基づく静的型付け データ
Gemini Nanoで変わるWebアプリ開発〜オンデバイスAIで実現した「プライバシー保護型リーンキャンバス支援ツール」｜Tably
Gemini Nanoで変わるWebアプリ開発〜オンデバイスAIで実現した「プライバシー保護型リーンキャンバス支援ツール」 AI（人工知能）は、今やクラウドだけのものではありません。Google Chromeに軽量かつ強力なAIモデルGemini Nanoが組み込まれたことで、サーバーを介さずブラウザ内で高度なAI処理を行う「Built-in AI（組み込みAI）」の道が拓かれました。 本記事では、このGemini Nanoの力を最大限に活用し、事業のアイデアを練るためのフレームワーク「リーンキャンバス」の作成・添削を支援するWebアプリの開発秘話と、そこで実現した新しいユーザー体験を、技術的なポイントを含めてご紹介します。 開発動機：リーンキャンバス作成のストレスからの解放このアプリを作り始めた動機は、とてもシンプルでした。リーンキャンバスを書くのが面倒だったからです。 リーンキャンバス
free-programming-books/books/free-programming-books-ja.md at main · EbookFoundation/free-programming-books
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リファクタリングはできていますか？手塚悠太氏：それでは、「レガシーな実装を丁寧にリファクタしてモダンな実装にする技術」について、手塚悠太が発表いたします。 自己紹介です。2019年にDeNAに中途入社し、当時はMOV、現在の名前はGOですね、こちらのタクシーアプリの乗務員さん向けアプリケーションを開発していました。またタクシーフードデリバリーサービス「GO Dine」のアプリケーション開発も担当をしていました。こちらのGO Dineは、Flutterを用いています。 その後、2021年8月から『グランブルーファンタジー』推奨ブラウザである「SkyLeap for Android」の開発に携わっています。 さてみなさん、リファクタリングはできていますか？ 「機能開発や不具合修正がずっと続いてそんな暇がない」「プロダクトオーナーの理解が得られない」「リファクタリングで新たに不具合を出すのが怖い
LayerX でスタッフソフトウェアエンジニアをしている @izumin5210 です。バクラク事業部の Platform Engineering 部 Enabling チームでいろいろしています。 新しいおもちゃを作ったので自慢させてください。 3行まとめ 任意のシェルスクリプトを MCP tool にできる any-script-mcp という MCP server を作ったよ 例えば「o3-search-mcp の gpt-5 を使うバージョン」などを、 YAML にちょっとしたコードを書くだけで作れるよ ほかにもおもしろい活用方法見つけたら教えてね Claude Code を使った日々のソフトウェア開発で、o3-search-mcp をめちゃめちゃ活用しています。 Claude Code がわからないことがあれば自律的に o3 model に調査を委譲し、Web に潜って解決策を見
Microsoft Learn Docs の MCP Server で GitHub Copilot が Azure 超詳しいマンになる
追記 2025/08/27 Microsoft Learn Docs の MCP Server は Visual Studio Code/Visual Studio 2022 の GitHub Copilot for Azure 拡張機能を入れるだけで自動的に追加されるようになりました。そのため拡張機能を入れるだけで利用可能です。手動での MCP Server の追加は不要になりました。GitHub Copilot for Azure 拡張機能にある他の機能が不要な場合は個別に MCP Server を追加することも可能です。 VS Code: GitHub Copilot for Azure Visual Studio 2022: GitHub Copilot for Azure (VS 2022) はじめに Microsoft Learn Docs の MCP Server で Git
1万人を変え日本を変える!!多層構造型ふりかえりの大規模組織変革 / 20260108 Kazuki Mori
スタートアップなのにフロントエンドのテストカバレッジが90%を超えている話 | Resilire Tech Blog
はじめに サプライチェーンリスク管理クラウドサービスResilireでエンジニアをしている奥村@arashigaoka3 です。 Resilireでは、1歳の子の育児に悪戦苦闘しながら、フロントエンド、サーバサイドを問わずプロダクトエンジニアをやっています。 ResilireはシリーズAを迎えたばかりのアーリースタートアップでありながら、フロントエンドのテストカバレッジが90%を超えており、必要なケースについてはほぼテストが網羅されています。 私は今年の4月に入社したばかりですが、すでにテストカバレッジの高さに助けられ、不具合の混入をせずに済んだことが何度もあります。 今日は、Resilireのフロントエンドのテスト戦略とカバレッジの高さの理由についてお伝えしたいと思います。 スタートアップとテスト 冒頭にもお伝えした通りResilireはアーリースタートアップです。エンジニアリングに求め
LayerX のバクラク事業部の AI・機械学習部で機械学習エンジニアをしている島越（@nt_4o54）です。こちらはLayerX AI Agent ブログリレー 31 日目の記事です。 昨日は松村 (@yu__ya4)による「Langfuse の Experiment Runner SDK を利用した AI エージェント機能の性能評価と実験管理」でした。 無事にこのブログリレーも日付換算で一ヶ月を突破しました。過去のブログ記事も知見が溢れているので、是非ご覧ください！ はじめに LLM 以前の機械学習システムにおけるパーソナライゼーション LLM を用いたシステムにおけるパーソナライゼーション In-Context Learning (ICL): Prompt による動的適応 Prompt の自動最適化 その他の最適化手法 DSPy による Prompt 最適化実践 データセット 推論の
生成 AI をもっと気軽に、安全に使うための「chakoshi」をリリースした話 - NTT docomo Business Engineers' Blog
chakoshi とは なぜ生成 AI の安全性が求められるのか 生成 AI の安全性の現状 生成 AI の安全性対策案 日本語に特化した入出力チェックができる chakoshi chakoshi の特徴について 日本語の性能が高い カスタマイズ性が高い 終わりに 初めまして。イノベーションセンターの山本（@yyo616）です。普段は生成 AI に関連する新規プロダクトの開発や技術検証をしています。先日、生成 AI の安全性向上サービス「chakoshi」と、生成 AI の回答精度を高めるためのドキュメント変換サービス「rokadoc」のベータ版をリリースしました。そこで本記事では chakoshi の方に焦点を当てて紹介させていただきます。rokadoc については、こちらの記事をご覧ください。 chakoshi とは chakoshi は「AI をもっと気軽に、安全に」活用するためのサ
AI開発を手掛けるASReal（東京都目黒区）とHashLab（京都市）は10月4日、日本語で仕様を伝えるだけでコーディングするプログラミングAI「AI Programmer」（β版）を公開した。利用料は無料で、対応言語は14種類。 使いたいプログラミング言語を指定し、入力欄に「“Hello World”という文字列を表示する」などとプログラムの内容を日本語で書きこんで実行ボタンを押せばコードを出力する。 対応言語はSQL、Python、JavaScript、HTML・CSS、Solidity、C++、PHP、GO、R、Perl、Ruby、正規表現、Haskell、Lisp。コードを出力するのみで、コンパイルなどの機能は持たない。 AI生成のプログラムは動作するのか？ どのくらい使えるのかチェックしてみた。まずはC++で「Hello World」を出力するプログラムを書かせてみる。指示は「
AI コーディングエージェント徹底比較：Google Jules、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code Action - Qiita
AI コーディングエージェント徹底比較：Google Jules、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code ActioncodexAIエージェントJulesClaudeCodeAction AI コーディングエージェント徹底比較：Google Jules、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code Action 2025年はAIコーディングエージェントの競争が激化しており、主要3社がそれぞれ異なるアプローチでソフトウェア開発の自動化を推進している。本記事では、Google Jules、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code Actionについて、機能、料金、使いやすさの観点からそれぞれについて比較分析してみました。 各サービスの概要と特徴 Google Jules Google Julesは、Gemini
シフトレフトがなぜ効果的なのか「抽象度」から考える
この記事は 株式会社ログラス Productチーム Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 はじめに ログラスの龍島(@hryushm)です。 ソフトウェア開発において、「シフトレフト」すなわち開発の早い段階でテスト計画を立て、実施していくことが全体的なコスト削減や価値提供の早期化につながるとよく言われています。 この記事では、シフトレフトによってもたらされる効果をログラスでの実例を用いて紹介した上で、なぜ効果が出るのか？を「抽象度」というキーワードから紐解いてみようと思います。 本記事ではスクラム開発においてPBIを完了させる中でシフトレフトしていくことを念頭に書いていきますが、ソフトウェア開発の任意のタイミングにおいて適用できる概念だと考えています。 テスト設計を実装前にやることの有用性 まずシフトレフトによって何が起こるのか？を考えます。PBIに書かれた受け入
Ollama v0.15 で Claude Code をローカル実行できるか試してみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2026 年 1 月 23 日にリリースされた Ollama v0.15 で ollama launch claude コマンドが追加されました。これにより、Claude Code をローカルモデルで動かすセットアップがとても簡単になっています。「これでついにローカル LLM で Claude Code が使えるのでは？」と期待して検証してみたのですが、結論から言うと、現時点では実用的ではありませんでした。 この記事では、実際に試した結果と、なぜうまくいかなかったのかを共有します。同じことを試そうとしている方の時間を節約できれば幸いです。 Ollama の Claude Code 対応 v0.14.0 で Anthropic API 互換モード追加 2026 年 1 月 12 日にリリースされた Ollama v0
[hey] エンジニアを100人採用する｜naoko
半年ぶりの投稿でドキドキします、こんにちは。昨年は完全に社内に集中しており、それと反比例する形で投稿が減るという現象をつくってしまいましたが、今年はもう少しコンスタントにやっていきます。 何をしていたかでいくと、1つはPX(People Experience)チームの拡大です。全社の人数が増える中で、PXとしてやるべきことと足元のチームにギャップが出てきて、それを埋めた上で、やるべきことをつくりあげていくというのに少し時間がかかりました。ただ、結果的にheyのPXはめちゃくちゃ良いぞと自信をもって推せるチームになってきました！ そういう体制強化もあり、改めて採用に力をいれていくわけですが、今年はエンジニアを100人採用したいと思っています。というと、社内から「え？100人！？」と突っ込まれそうですが、まあ、そんな細かい数字は記憶に残らないだろうから、「hey、エンジニア、100人採用」を目
![[hey] エンジニアを100人採用する｜naoko](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/35acc2ef4ac8234615a904c1380858dc09e91931/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F72332710%2Frectangle_large_type_2_f4393bb86f42a66a878054c05fcfa5a7.png%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
ポートスキャナ自作ではじめるペネトレーションテスト
本書は、ポートスキャンを用いて攻撃者がネットワークを経由してどのように攻撃してくるのかを具体的な手法を交えて学び、攻撃手法を知ることでセキュリティレベルの向上を目指す書籍です。Scapyを用いてポートスキャナを自作し、ポートスキャンの仕組みや動作原理をしっかりと学びます。そのあとで、脆弱性診断やペネトレーションテストに不可欠なNmap、Nessus、Metasploit Frameworkなどのツールについて解説します。ハンズオンで学習を進めながら徐々にステップアップしていける構成となっています。攻撃者側の思考プロセスを理解し、対策を強化しましょう。付録ではペンテスターのキャリア形成、関係の築き方などにも触れ、著者の豊富な経験からのアドバイスを紹介しています。 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、
30人が参加するプロジェクトで桁違いのパフォーマンスを発揮するためのチームデザイン - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。シニアスクラムマスター（初めて名乗った！）の天野 @ama_ch です。開発本部に所属するアジャイルコーチとして、組織内を横断的に支援しています。最近は、 kintone フロントエンドリアーキテクチャ（フロリア）プロジェクトの支援に注力しています。 フロリアプロジェクトの概要はこちらの記事をご覧ください。 blog.cybozu.io 現在、フロリアには約30人のメンバーが参加して日々活動しています。チームの規模が大きくなると、コミュニケーションが難しくなり、効果的なチームワークを発揮するのがどんどん難しくなっていきます。フロリアでは、昨年後半頃からだいぶチームの規模が膨らんできたため、今年からチームを再編し4チーム体制に切り替えました。 今回は、フロリアが数十人規模でもチームワークを発揮するために、チームの設計や運用で意識しているポイントを紹介します。 目指している状態 最
はじめに SREチームの中島です。 現在、SREチームでは Terraform コードや開発プロセスだけでなく、普段の業務を広く AI エージェントでサポートさせることに取り組んでいます。 それらの流れの中で、各プロジェクトに適切な権限とガイドラインを与えることで、サーバーやクラウド内部の調査についても SRE が直接対応することなくサーバーエンジニア・クライアントエンジニア問わず、現場で調査できる環境が整いつつあります。 一方で、メトリクスではわからない EC2 インスタンスの内部調査が必要な例が本番・開発・社内ツールなど様々な場面で依然として発生しているのは皆さんご承知のとおりかと思います。 CPU を実際に食っているプロセスの調査、ディスク全体使用量ではなくどのファイルが問題になっているのか、Datadog や CloudWatch に出てこないエラーログファイルの調査、宛先のネット
Git worktreeの運用をスキルに委ねる ―複雑さを隠蔽するClaude Codeスキル設計の実践― - Findy Tech Blog
こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディではClaude CodeのSkillやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。 tech.findy.co.jp AIに実装を任せる場面が増えるほど、開発者は複数のタスクを並列で進めたくなります。 レビュー待ちの間に別のIssueに着手したり、hotfixを即座に対応したりが良い例です。 ファインディでもGit worktreeを活用した並列開発を実践しています。 tech.findy.co.jp Git worktreeは非常に便利な機能ですが、実際にチームで使おうとすると「コマンドが多い」「クリーンアップを忘れる」「環境ファイルのコピーが面倒」といった運用上のハードルが立ちはだかります。 本記事では、Git worktreeの操作をClaude Codeのスキル
はじめに 何番煎じかもう分からないけどSpec Kitを触る。 Spec Kit Spec Kitは、GitHubが2025年9月に発表した、仕様駆動開発（Spec-Driven Development）を支援するオープンソースのツールキットです。2025/9/9時点ではClaude Code/Gemini CLI/GitHub Copilotに対応している。 そんなんAWSも出してなかったっけ? と気づいた方は正しくて、Kiroというプロダクトのコア機能がSpecという機能でSpec-Driven Developmentはおそらくそれが初出ですね、はい。 ちなみにKiroの大まかなSpecでのフローはこの通り。ウォーターフォールの再発明、または「螺旋」的な技術の揺り戻し。 パクリかどうかみたいな話をする気はなくて、逆にもっと混乱させる話もすると、Clineでも/deep-planning
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
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Rust.Tokyoオーガナイザー・豊田優貴が薦めるRust本6選 - レバテックLAB
SCSSからCSSネスティングに切り替えたい人に贈る3つの罠 - Qiita
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「秀丸エディタ」、JavaScriptによるマクロに対応
「無料でAIエージェント作れるやん」→ ローカルLLMに100回ツール呼び出しさせたら"成功したはずの出力"がカオスだった話 - Qiita
AI PMワークフロー「aipm_v0」の使用例と応用を考える
Server-Sent Events を複数パターンで実装して理解を試みる
Claude Code 探訪: Opus と Sonnet を使い比べて気がついたこととその違い
TypeScriptで 負荷テストを書こう 〜k6のシングルバイナリの秘密〜
無料でPythonを実行・学習できるWebサービス「PyWeb」が公開 ほか ～20件を掲載（2月1日のダイジェストニュース）【ダイジェストニュース】
100%型安全なgolangORM「ent」を使ってみた | フューチャー技術ブログ
リファクタリングは、下準備がすべて 『グランブルーファンタジー』推奨ブラウザ「SkyLeap」が生まれ変わるまで | ログミーBusiness
any-script-mcp で任意のコマンドを MCP Tool にする
AI_Agent_の作り方_近藤憲児
AI Agent時代における「使えば使うほど賢くなるAI機能」の開発 - LayerX エンジニアブログ
日本語の指示からプログラム自動生成「AI programmer」登場 C++とHTMLで試してみた
Claude CodeのようなAI エージェントにEC2を安全に調査させるSSMガードレールの設計
「Python in Excel」に強力な援軍、「Python Editor」のテストが開始／長いPythonコードも「Excel」サイドパネルで楽々、「VS Code」由来の支援機能も充実
″仕様駆動開発″というプロンプトを外付けするSpec Kit
GitHub Copilot for Business is now available
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