はじめに 知っておくと仕事が捗るブラウザ上で動く超便利なツールを17個集めました。 Squoosh Googleが開発した画像変換・圧縮用のWebサービス。 プレビュー画面で変換前後の画質をリアルタイムで確認しながら圧縮設定を調整することができる。 Documatic Documaticは、プロジェクトドキュメントの開発プロセスを削減するためのツール。API リファレンスからユーザー ガイドまで、コード ベースを簡単に文書化できる柔軟なテンプレートとユーザーフレンドリーな編集ツールを提供する。 transform jsonからyamlの形式に変換したい等、あらゆるデータ形式から別の形式に変換するサービス。 jsonからyml、htmxからjsxへの変形、jsonやGraphQLのIDLからTypeScriptのinterfaceまでも、ブラウザ上で生成することができる。 Roadmap.s
はじめに VSCodeは世界で多くの人が使っているコードエディタです。 開発の際に使用している人も多いのではないでしょうか。 今回はそんなVSCodeの拡張機能を一挙に紹介していきます。 拡張機能 VSCodeは世界中で支持されているコードエディタですが、最大の魅力が「拡張機能」です。 機能を追加して、より自分が使いやすいコードエディタにすることができます。 拡張機能のインストール 拡張機能のインストール方法をご紹介します。 アクティビティバーの拡張機能マークをクリックする（四角が4つあるマークです） インストールしたい拡張機能を検索する 拡張機能を選ぶ インストールをクリックする この4ステップで簡単に拡張機能をインストールできます。 オススメ拡張機能 ここからは、オススメの拡張機能をカテゴリごとに紹介します。 これは絶対入れるべき！基本機能 Japanese Language Pack
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
『現場のPython』を読んでPythonでWeb Appを作るために必要なものが大体わかった気になった - 空の箱
書籍はこちら。 現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで Web＋DB PRESS plus 作者:altnight,石上 晋,delhi09,鈴木 たかのり,斎藤 努技術評論社Amazon 元々WEB+DB PRESS plus で連載されていた内容をまとめた本。連載期間は2020年6月〜2023年8月のものだったらしいけど、書籍化にあたって加筆されているらしい。 初版の発行は2024年9月と最近である。 この本を読もうと思った経緯 仕事で少しだけPythonを使うことになったから。作るものは簡単なツールだったんだけど、それにあたって環境周りやらLinter、Formatterとかは最近は何を使うといんだろう？っていうのをキャッチアップしたかった。 こればっかりはとっかかりがないことにはドキュメントを見に行くこともできないので、いい感じにまとめられてる情報を
元フルスタックエンジニア(死語)をやらせていただいていたものです。 JavaScript(TS)周りの進歩が凄く、あまりにもついていけていなかったので、気になったワードを片っ端から整理してみました。 それぞれに対する説明の正しくないものが含まれてしまっている可能性があります。 そんなところを見つけたときは優しく教えてくださると助かります。 各ツールの詳細というよりは、それぞれがどんな役割のものなのかを記載しています。 この記事が誰かの助けになれば幸いです。 調査・分類した言葉(技術)たち Hono Bun Deno Biome Vite Webpack Turbopack esbuild Babel SWC Prisma まず上記に上げたものが、どういった機能を持つものなのかもわかりませんでした。 それを整理すると以下になるようです。 JavaScript Runtime Deno Bun
import "./App.css"; import { Link, Route, Switch } from "wouter"; function Nav() { return ( <nav> <Link to="/">Home</Link> <br /> <Link to="/about">About</Link> </nav> ); } function Home() { return ( <div className="App"> <h2>Home</h2> <Nav /> </div> ); } function About() { return ( <div className="App"> <h2>About</h2> <Nav /> </div> ); } function App() { return ( <> <Switch> <Route path="/" compo
こんにちは、トレタ VPoEの北川です。 今回は弊社でフロントエンドアプリケーションを新しく構築する際の開発環境として、何のライブラリを入れるかという開発環境初期セットを紹介しようと思います。 Web Framework / CSS Framework / Tesing Framework / Linter / Formatter、それぞれ定番で使うデファクトが大体ありましたが、近年では新しいライブラリも登場したので、2024年現在・最新版を、今回は直近で作られた実際のリポジトリを例にご紹介します。 今回紹介するリポジトリのアプリケーションはtoB向けの管理画面のアプリケーションで、特質した部分も特にない一般的なWebアプリケーションです。 それでは早速、package.jsonの内容はを見ていきましょう。 "dependencies": { "next": "14.2.13", "rea
2025/01/04 Git Hooks ツールの Lefthook を追記 2025/01/05 フロントエンドの状態管理に XState を追記 各リンクテキストを対象名がわかりやすい形式に変更 概要 以前のプロジェクトで使っていたり、進行中に差し替えまでは出来ないけど次使うならこれを使おうと思っていたライブラリやツールなどが、いざ新しくプロジェクトを作ろうと初期構築を始めたら色々と失念している事ってよくありませんか？ 最近実際それがあり、個別のページにわかれて技術メモはとってあったりするのですが探しながらは手間なのとブクマしただけのものもあるので、インデックス的に手軽に気になった技術をメモっておく見ながら構築したり技術選定の前段階に使うようなノートを作ったので誰かのお役に立つかもと公開してみます。 気軽に雑にメモるのを前提に作ったものをそのまま公開しているので文体等は統一されてません
俺のフロントエンド依存管理ポリシー20241120
ポリシー: この世界では常に最新版を使うという気持ちで生きていく Node.js は枯れるという概念がなく、常に古いことはリスク という認識。LTS も短め(3年) 古いAPIのドキュメントは常に消失する モダンなツールは、モダンな前提を要求する ~2020: CJS/ESM 関連で断絶がある(jestが動かなくなりつつある) ~2019: パフォーマンス意識が低い時代の実装が多い ~2015: Node.js のみでしか動かないものが多い。peerDeps の意識が低い この辺で目視でポチポチする npm: npm-check-updates - npm yarn upgrade-iteractive pnpm upgrade -i サーバーランタイムには安定を、ツールチェインにはパフォーマンスを サーバーランタイム(Node.js) Node 本体は Stable LTS か、一つ前の
個人的Rails開発環境構築2024
新規でRailsプロジェクトを始める時の個人的な環境構築についてまとめる。前提とする条件等は下記。 規模: ~中規模 開発者数: 個人 利用シーン: PoC作成・スタートアップ立ち上げ・並の業務アプリ開発等 基本戦略 利用シーン的に「思い立ったらすぐアプリの開発ができる」という感じの運用がしたい。極力セットアップで悩みたくないから必要なミドルウェアなどは全部Dockerでインストールできるようにして立ち上げれば終わり、の環境を作る。その環境の中で色々とコマンドを叩いたり、rails newやrails gなどでRailsアプリを作成していく。 この辺のRailsの初期セットアップの手間を出来るだけ省きたいのでtemplateとなるリポジトリを作成し、そこからcloneしてくるだけでOKにする。 フロントエンドはReactなどを使わずをRails標準のerbとHotwireを軸に開発する。開
コードレビュー文化のある組織づくり
ソフトウェアエンジニアの 渋谷 です。 コードレビューを実際のプロジェクトでどのように活用しているかを紹介します。 今回は私が入社当初からお世話になっているプロジェクトマネージャー（PM）2名に協力いただき、特徴的なプロジェクトについてインタビューしました。 コードレビューの目的、方法などについては多くの記事で紹介されているため、この記事では省略いたします。 コードレビューについて知りたい方は私が参考にしている代表的な記事を2つ紹介するので、そちらを見てください。 第2章 3.ソースコードレビュー | アーカイブ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 Google Engineering Practices Documentation 斉藤 さんからは2つのプロジェクトを紹介します。 WebAPI、Webクライアント保守プロジェクト(人数: 2人) モバイルアプリリニューアルプロジェ
Gemfileのベストプラクティス
長年の運用で「Gemfileはこう運用すると上手くいった」という知見が蓄積されてきたので、ここに書き出してみておく。 Bundler/OrderedGemsを有効化する RuboCopの Bundler/OrderedGems Copを有効化する。 悪い例: gem 'puma' gem 'jbuilder' 良い例: gem 'jbuilder' gem 'puma' セクションを分けない 基本的に、独自の判断で空行を入れてセクションを分けたりしない。 ここで言うセクションとは「空行で区切られた１つのまとまり」のことである。Bundler/OrderedGems は、このまとまりの中で辞書順であることを要求する。 悪い例: gem 'aws-sdk-rails' gem 'aws-sdk-s3' gem 'graphql' gem 'graphql-batch' 良い例: gem 'aw
唐突にRustを使ってみたいと思ったので勉強を始めてみました。 始めた理由始めてみたかった理由は色々あります。 まずはやはりフロントエンド開発ツールが色々とRustで実装されることです。VercelはTurborepoとTurbopackをRustで実装していますね。JavaScriptコンパイラのSWCもRustで実装されています。あとは、uhyoさんのnitrogqlもRustで作られていて、おもしろいなと思いました。そんな感じで、コンパイラ実装でRustがよく使われていることと、ビルドツールなどのテキスト処理に興味があったのが1つ目の理由です。 あとは、Tauriですね。ふとデスクトップアプリを作りたいと思ったときにTauriを調べたんですが、TauriのバックエンドをRustで書けたらかっこいいなと思いました。普通にJavaScriptでも書けるらしいんですが、かっこよさ重視です。
はじめに 本日、読書習慣をサポートするWebサービスTsundokuをリリースしました。 サービスURL リポジトリ 自己紹介 recky（レッキー）です。昨年からFjordBootCamp（以下、FBC）に入会し学習しています。 Tsundokuの紹介 Tsundokuは「読書はしたいけれど、つい先延ばしにしてしまう」「読書習慣がなかなか続かない」といった問題を解決するための読書管理アプリです。 章ごとにメモを取り、読書ログをつけることで、自分の読書履歴を簡単に記録できます。また、GitHubのContributionグラフのように読書活動を視覚的に確認できるため、モチベーション維持につながります。 使い方 使い方としては簡単です。 本を検索 読書メモを取る 読書ログを公開 作った経緯 私は読書が好きですが、その日やりたいことに注力するあまり時間をなくしてしまうことが多々あり、なかなか読
Pythonは比較的自由な文法で記述できる言語で、様々な分野で利用されています。 一方で、その自由さ故、どうやって書くのが良いか分かりにくい側面もあります。そこで、本記事では、Python使いに布教したいテクニックをまとめてみました。 TLDR; Pydantic ClassをModelとしてImmutableに運用しつつ、Controller, Service, etc にTyping.Protocol使うとだいぶ体験が良い。 開発環境は、uvとTaskfileの組み合わせがおすすめ。 リポジトリ 参照しやすいように、GitHubで動くfizzbuzzのコードを用意しました。必要に応じて、ご利用ください。 環境構築 Pythonでは、メジャーな環境構築方法がいくつかあります。 virtual env Docker (この後に登場するツールとの併用を含む) PyEnv + Poetry u
WYSIWYGウェブページビルダーを支える技術とSever Driven UIへの拡張 | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay & Mercoin Advent Calendar 2024 の記事です。 はじめに こんにちは。メルペイ Frontend の @togami です。 私たちのチームでは Engagement Platform、通称 EGP という内製マーケティングツールの開発をしています。ポイントやクーポンなどのインセンティブの配布、LP の作成と公開、キャンペーンの作成など CRM 関連のことをマーケターや PM がコーディングの知識なしで行えるようにするための社内ツールです。EGP はメルカリ US を除く全てのプロダクトで使われている会社全体の共通基盤となっています。 本記事ではこの中でも LP 作成機能、通称 EGP Pages について紹介します。また、 EGP Pages の拡張版であり Server Driven UI の実装である EGP Cards について
はじめに こんにちは！株式会社マチス教育システムのいけふくろうです。 実務で商品管理画面を実装する機会があり、その際に得た知見をもとに、設計・実装プロセスや留意点について紹介させていただきます！！ フェーズ1の完成品 コスト（人的、予算）及びスケジュールの兼ね合いから、最低限のスコープでミニマムに設計・実装をおこなったため、至らない点は多々ありますが、作ったアプリケーションはこちらです💁 機能一覧 アカウント管理 ユーザーの管理機能とロール設定機能 テナント管理 各オーナーに対して複数のテナントを紐づけ、オーナーごとにテナントを一元管理できる機能 商品管理 商品情報の基本機能として、カテゴリー、商品基本情報、属性情報、商品画像の管理機能 ※商品基幹システムとの連携部分は未実装、ユーザー向けの注文サイト連携部分は未実装であることからJANコード管理などの機能は含めていない 在庫管理 主力商
はじめに こちらは e-dash Advent Calendar 2024 の17日目の記事です。 はじめまして、e-dashのフロントエンドエンジニア、kyonsiと申します。 クリスマスシーズン、皆さんいかがお過ごしでしょうか？ 私は、夜に輝くイルミネーションを眺めながら、「このキラキラのアニメーション、durationは何ミリ秒なんだろう？ CSSで再現できないかな？」なんて、ついフロントエンドエンジニア的な思考が巡っています。 本記事では、最近立ち上げたフロントエンドプロジェクトで採用した技術と、その選定理由を軽くご紹介いたします。「ちょっと攻めすぎじゃない？」「いや、もっと枯れた技術でいいでしょ？」といった社内議論も、クリスマスムードに包まれればスパイス程度。その過程こそが、フロントエンド開発の醍醐味といえるでしょう。 それでは、ホリデームード漂う中、スノードームのようにキラキラ
みなさんは VSCode の設定をどのように管理していますか？ この記事では、プロファイル機能を使って VSCode の設定をきれいに保つ方法を紹介します。 結論 私は VSCode の設定を以下の3つに分類して管理しています。 ① どのワークスペースでも有効化したい設定 → 既定（Default）のプロファイルで管理する ② 特定のワークスペースにおいて、チームで合意した設定 → 各ワークスペースの.vscode/settings.jsonで管理する ③ 特定のワークスペースにおいて、個人的に有効化したい設定 → 各プロファイルで管理する 前提 VSCode の設定には異なる2つのスコープが用意されています。 ユーザー設定 ワークスペース設定 簡単に言うと、ユーザー設定はグローバルに適用される設定、ワークスペース設定は特定のフォルダにおいてのみ適用される設定です。 ワークスペース設定はプ
こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストとして働いている市村（@chimuichimu1）です。この記事は Wantedly Advent Calendar 2024 の22日目の記事です。 私は普段業務で推薦システムの開発に携わっており、プロダクトを継続的かつ効率的に改善していくため、コードの内部品質が重要だと感じています。内部品質が保たれていないコードベースでは、機能追加や改善のスピードが落ちるだけでなく、バグの温床にもなります。 こうした内部品質を担保する１つの手段として、静的解析ツールの利用が考えられます。この記事では近年注目されている Python の静的解析ツールの Ruff について紹介したうえで、特にその高速性に焦点を当て、それがどう実現されているかについて深堀りしたいと思います。 目次Ruff とは Ruff が高速に動作する理由 並列性 冗長性の排除 整数値
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
JavaScript is undoubtedly the most used programming language in the world and is hugely influential on one of the largest technologies we have all come to rely on – the internet. With this power comes great responsibility, and the JavaScript ecosystem has been rapidly evolving, making it incredibly hard to keep up with the latest JavaScript best practices. In this blog post, we will cover several
はじめに VSCodeは世界で多くの人が使っているコードエディタです。 開発の際に使用している人も多いのではないでしょうか。 今回はそんなVSCodeの拡張機能を一挙に紹介していきます。 拡張機能 VSCodeは世界中で支持されているコードエディタですが、最大の魅力が「拡張機能」です。 機能を追加して、より自分が使いやすいコードエディタにすることができます。 拡張機能のインストール 拡張機能のインストール方法をご紹介します。 アクティビティバーの拡張機能マークをクリックする（四角が4つあるマークです） インストールしたい拡張機能を検索する 拡張機能を選ぶ インストールをクリックする この4ステップで簡単に拡張機能をインストールできます。 オススメ拡張機能 ここからは、オススメの拡張機能をカテゴリごとに紹介します。 これは絶対入れるべき！基本機能 Japanese Language Pack
Deno v2が正式にリリースされました🎉 この記事では、Deno v1.0.0リリース時点からDeno v2.0.0までのリリースに渡って起きた大きな変更などについて、当時の状況と比較しつつまとめます。 GoスタイルAPIの見直し - Web標準への準拠を高める Deno v1.0.0時点でのDenoのAPIの設計について Deno v1.0.0の時点ではDenoにおける様々なAPIやコマンドなどがGoの影響を強く受けていました: 例) 様々なリソースへのIOのためのインターフェース (Deno.Reader/Deno.Writer) deno runコマンド (スクリプトランナー) deno fmtコマンド (Formatter) deno docコマンド (APIドキュメンテーションツール) deno testコマンド (テストランナー) Denoは初期の頃からWeb標準への準拠が
Watch our video announcement. Announcing Deno 2The web is humanity’s largest software platform — building for it means potentially reaching over 5 billion people. But as web development has accelerated in recent years, it has also become increasingly and unmanageably complex. Before writing a single line of code, developers must deal with tedious configuration and wading through unnecessary boiler
Secretlint v8.3で、単体のバイナリファイルとしてsecretlintコマンドを配布するようにしました。 Release v8.3.3 · secretlint/secretlint どういうことができるようになるかというか、Node.jsをインストールしなくてもsecretlintコマンドを使えるようになります。 次のようにCurlでダウンロードして実行するだけで、機密情報の検出ができるようになります。 #!/usr/bin/env bash set -euo pipefail SECRETLINT_VERSION="8.3.3" # secretlintのバージョン ARCH=$(uname -m) OS=$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]') # Map architecture to the expected format ca
近年、TypeScript を取り巻くエコシステムでは、ユーザーに明示的な型注釈を求めることで、推論や型生成のコストを下げるというアプローチが注目されています。TypeScript 5.5 beta で 発表された --isolatedDeclarations オプションはその代表的な機能ですし、Deno の提供する新しいパッケージレジストリ JSR が提唱している slow types という考え方も同様のアプローチを求めるものです。 この記事では、上記のようなアプローチが提案された経緯や解決したい課題について、TypeScript を利用するエコシステムの状況も踏まえて整理します。 TypeScript を取り巻くツールチェインと型情報を利用する上でのパフォーマンス 皆さんがご存知の通り、TypeScript の型推論は非常に賢く、その機能は日々アップデートされています。特に以下のよう
Moonbit を紹介したい with syumai
YouTube Live で Moonbit を紹介したので、そこで使った資料。 ソースコード Moonbit を紹介する 今日のコンテキスト 過去に書いた記事 『RustによるWebアプリケーション開発 設計からリリース・運用まで』という本を共著で書きました Rustってバックエンド開発に向いてるの？ (中略) あまり深く考えずに字面通り答えるなら、本書を書いた以上は「向いている」と言いたいところですが、私個人としては「Rustでも実装できるし運用できる」くらいの感覚を持っています。上述した通り、現代におけるJavaやPHP、Ruby on Railsなどの立ち位置になるのはちょっと難しいのではないか？と思っています。そもそもシステムプログラミング言語ですしね。 俺「Moonbitはいいぞ」 課題感がありそうな __syumai さんを捕まえて、ペアプロしつつ紹介したい。 (でもたまにキ
TL;DR 弊社で実験的に導入を始めている、2024初頭時点で今後に期待が高まる最新のweb技術についてまとめています。 新規プロダクトの技術選定に迷っている方などにおすすめです。 Turborepo - Monorepo管理 モノレポ構成における懸念点の一つとして、プロダクトが大きくなるにつれてビルド時間が膨大になって来る点です。 TurborepoはRust製、並列化、差分ビルド、Remote Cashingなど、肥大化しがちなmonorepoのビルド時間を短縮するメソッドがたくさん詰まっています。 Bun - Package manager (runtime, test tool) 正確にはBunはランタイムですが、Nextなど厳密にはNode.jsで動かす必要があるため、弊社では（ほぼ）パッケージマネジャーとして活用しています。 pnpmやyarnと比較してnpm installな
RustとDDDでAPIサーバーを構築する
はじめに Rust と フレームワーク axum を使って、API サーバーを実装してみました。 対象読者 Rust で API サーバーを実装したい人 Rust で DDD を実装したい人 説明しないこと Rust の基本的な文法 DDD の基本的な考え方 使用クレートの使い方 依存の方向 今回の作成する、アーキテクチャの依存関係は、上記のようになります。 上記の依存関係を頭の片隅に置いて、記事を読み進めていただけると、理解が深まると思います。 インフラストラクチャレイヤーは、アプリケーションレイヤーと依存しないことが重要です。 いざ、実装 仕様を決める 今回は、大学が、サークルを管理するシステムを作ることにしました。 メンバーを追加できる 4 年生は、追加できない メンバーを削除できる オーナーは削除できない 4 年生は、卒業する サークルは最低 3 人以上でないと、活動できない サー
LLM開発のための環境構築
はじめに 株式会社Elithの大森一祥です。AIテックカンパニーの一員として、お客様の課題をAIを駆使して解決しています。 大規模言語モデル(LLM)が人間と匹敵する性能を発揮することもあり、弊社には多岐にわたるプロジェクトの依頼が寄せられています。最近は、情報漏洩のリスクを回避するため、独自のLLMの開発を希望されることが多いです。このような案件では、一般に公開されたモデル(ローカルLLM)を利用します。 ローカルLLMを活用して課題を解決する方法として、以下の4つが挙げられます。 プロンプトエンジニアリング：LLMに特定の出力を生成させるための入力文の工夫する手法 RAG：外部の文章データベースから、質問に類似した文章を取り出しLLMの入力として用いる手法 インストラクションチューニング：ユーザの指示に沿った出力を生成することを目的としたチューニング手法 継続事前学習：LLMモデルに対
はじめに 今回はparserの生成物である構文木についてのお話です。 普段は主にparserとlexerについて考えていますが、たまに構文木について考えを巡らすこともあります。 むしろparserの目指すべき実装が固まったいまだからこそ、その主な生成物である構文木の設計について考える必要があるとも言えます。 Rubyのparserの実装は複数あり、それぞれのparserが生成する構文木もまた微妙に異なります。 それらの構文木は各parserのユースケースに合わせてアドホックに必要な要素が追加されているように見え、なにか原理原則に従っているように思えませんでした。 そのため果たして構文木に設計というものがあるのだろうかという疑問をずっと抱いていました。 Rubyの開発ではユースケースを収集し、それらのユースケースに対してどのくらい応えられているかをもって設計の良し悪しを確認するというアプロー
駅メモ！開発チームにおける機能開発と改善を並行して進めるためのチーム構成 - Mobile Factory Tech Blog
はじめに こんにちは。駅メモ！開発チームの横井です。 今回はプロダクトの機能開発をしながら改善に取り組むためのチーム構成について話します。 背景 駅メモ！はありがたいことに今年で 10 周年を迎えました。 10 年もの間、機能追加や改修をしていくことでアプリケーションは使いやすく進化してきましたが、それとともにコードベースも肥大化し、保守性の面での課題が浮き彫りになっていました。 そんな中、エンジニアとしてその課題を認識しながらも、開発チーム全体として改善に割くリソースが不足していることに気づいたのが 2022 年頃。 ビジネス側の協力を得て、機能開発と並行して改善を進められるチーム体制を構築したのが 2023 年頃です。 2024 年に入って、さらにチームの実情に沿った形へと体制が変更して今に至るのですが、そんなチーム構成の変遷と、気づいたことを説明していきます。 独立した改善チーム（2
どのようにして Findy Team+フロントエンドチームは高速な開発をしているか 〜開発フロー編〜 - Findy Tech Blog
こんにちは。こんばんは。 開発生産性の可視化・分析をサポートする Findy Team+ のフロントエンド リードをしている @shoota です。 Findy Team+はエンジニア組織の開発生産性を可視化し、開発チームやエンジニアリングメンバーのパフォーマンスを最大化するための支援をしています。 そして（当然のことながら）Findy Team+ を作っている自分たちも、チームや個人でドッグフーディングをして、チームや自分自身の働き方やエンジニアリング組織の健康チェックをしています。 今回はそんな Findy Team+の開発チームのうち、フロントエンドチームがどのような開発環境・開発インフラで働いているかの概要をご紹介したいと思います。 フロントエンド技術スタックとCI高速化 技術スタック まずはじめにフロントエンドの技術スタックを簡単に紹介します。一般的なSPA構築の技術スタックを採
OpenAPI Specification v3.0.3のコーディング規約を公開しました | フューチャー技術ブログ
はじめにフューチャーの有志メンバーでOpenAPI Specification（OAS） v3.0.3に対応したコーディング規約を作成しました。 https://future-architect.github.io/coding-standards/documents/forOpenAPISpecification/OpenAPI_Specification_3.0.3.html 2023年7月にv2.0の規約を公開してから約1年ぶりのアップデートとなります。 フューチャーの現場でもv3系の利用が主流となる中、有識者のナレッジを集める形で標準化を行っています。 まだ荒削りな部分は多々ありますが、早期に公開してフィードバックを得ながらブラッシュアップしていく方針のもと、公開に踏み切りました。 内容へのフィードバックは、GitHub Issueを起票いただくか、Xアカウント（@future_t
Rails 7.2 で rails new した際に搭載される rubocop-rails-omakase について、それがどのようなもので、どのように使うことを期待されているかを書き記しておきます。 github.com rubocop-rails-omakase は DHH が著者となる Ruby コーディングスタイルルールです。 一次情報はあくまで作者である DHH 発信のものとしてもらいたいですが、私自身も rubocop-rails-omakase や Rails 7.2 の RuboCop 関連機能にコントリビューションしていることもあり、比較的オリジンに近いことを述べることができると思います。また RuboCop のコミッターをしているため、たぶん RuboCop の世界にちょっと詳しい方でしょう。 とはいえ、いろいろな考え方がある領域であることも承知しているため、ひとつの考
TL;DR: uv is an extremely fast Python package manager, written in Rust. We first released uv in February as a drop-in replacement for common pip workflows. Today, we're announcing a series of features that extend uv beyond a pip alternative, and into an end-to-end solution for managing Python projects, command-line tools, single-file scripts, and even Python itself. It's Cargo, for Python: a unifi
これはなに？ Rust が全然わからないフロントエンドエンジニアが、最近のフロントエンド領域への Rust の進出に影響を受け、まずは Rust を学んでみるために JSON フォーマッターを作ってみた記録です。 この記事は、Rust ビギナーが AI に頼りつつ雰囲気で実装したものであり、Rust を体系的に学ぶための内容ではありません。 同じように Rust に興味を持っている方々が、まず何から始めたら良いかの参考や刺激になれば幸いです。 前提 Rust 自体の学習は事前に行っており、その記録は以下のスクラップにまとめています。 よって、本記事では Rust のインストールであるとか、基礎文法については触れません。 作ったもの 標準入力から JSON 文字列を受け取り、それを字句解析（Lexer）、構文解析（Parser）し、整形（Formatter）したものを標準出力に出力する、N
はじめに はじめまして、jonghyoと申します! ZennのGitHub連携機能とっても便利ですよね! 記事を書くにあたって、GitHubリポジトリの設定を色々やったのでおすすめ設定を共有します。 記載内容などをカッチリ管理したい方必見です👀 内容の詳細は以下リポジトリをご覧ください。 こんな人におすすめ! 記事の内容や品質を楽に・カッチリチェックしたい! コミットメッセージもしっかり書いて、かっこいいリポジトリにしたい! Zennの記事をきれいに管理したい! これからZennとGitHubの連携設定を行なう方 TL;DR GitHubリポジトリのAutomatically delete head branches Loading, Dependabot有効化 textlint, markdownlint-cli2, commitlint, secretlint, lefthookの導
Kaggle の Code Competition で Jupyter Notebook 形式のコードを提出する機会が多くなってきました。開発効率を考えるとブラウザを使うことなくサブミッションを作成したり更新する作業フローが欲しくなります。ブラウザをなるべく使わない作業フローを紹介し、Kaggle に必要な機能が何かを考察します。 まとめ¶ 長いので3行でまとめると、 実装するコードは Dataset として Kaggle にアップロードする コンペに投稿する Notebook は Dataset にあるコードを呼び出すだけ Notebook も Dataset も Kaggle CLI 経由で VSCode から更新してアップロードする ということです。 モチベーションはコードベースの大規模化¶ Kaggle の solution は大規模化していくことがあります。例えば icecube
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