本日、4/28(火)に「Product Management Summit 2026」に出展しました。 その中で取締役COO 幸田が登壇した際の資料の一部を公開します!
Cache-moi si tu peux : patterns et pièges du cache en production - Devoxx France 2026 - Conférence
Learning the fundamentals shouldn't be a chore. This one-of-a-kind interactive book offers a hands-on approach to learning data structures and algorithms, featuring rich visualizations, code execution playback, an assortment of problems and an embedded Python environment. It’s designed to support both beginners and more experienced learners through active exploration and interactivity. Purchase $3
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
CI/CDシリーズ: 1本目: Next.js + NestJSのモノレポでGitHub Actionsのデプロイパイプラインを構築した 2本目: Pull Requestごとにバックエンドも含めたプレビュー環境を自動構築する仕組みを作った 3本目: GitHub ActionsとECS Run TaskでDB操作を自動化する(この記事) CI/CDシリーズの3本目。今回はデプロイ以外の運用自動化、具体的にはDB操作のワークフロー化の話。 背景: なぜ運用タスクをワークフロー化するのか デプロイ以外にも繰り返し発生する運用タスクがある。マイグレーションの適用、マスタデータの投入、テストデータの投入、データパッチの適用など。 これらを手動でSSHやローカルからDB接続して作業する運用はセキュリティ的にちょっと厳しいところ。それにVPC内のリソースへのアクセスにも制約がある。今回はAurora
LayerX QAエンジニアの小山です。 昨今、AIコーディングアシスタント(特にClaude Code等)の進化により、コードの実装やテスト追加のスピードが飛躍的に向上しています。しかし、AIにコードを書かせる際に「どこまで厳密なエラーハンドリングが必要か」「テストはどの程度書くべきか」といったことに迷われた経験はないでしょうか? 今回は、バクラク事業部の品質の定義やテスト戦略などを言語化し、Claude Codeが動く際にリスクの高い箇所を守るように動いてもらい、テストも同時に生成してもらう、早期テストで時間とコストを節約する試みについてご紹介します。 ソフトウェアテストの原則「早期テストで時間とコストを節約する」 筆者はJSTQB FLの公認コースのトレーナーを15年ほどしているのですが、JSTQB FLシラバスの中に「テストの原則」として7つの原則があります。その中の1つとして「早
はじめに はじめまして、プラットフォームエンジニアリング本部に所属している徳富(@yannKazu1)です。 みなさん、サプライチェーン攻撃って気にしてますか? npm パッケージの乗っ取り(ua-parser-js 事件)、GitHub Actions の改ざん(tj-actions/changed-files 事件)、依存パッケージへのバックドア混入(xz-utils 事件)……。ここ数年、OSS を取り巻くセキュリティの前提がガラッと変わってきています。正直、「いつ・どこから仕掛けられるかわからない」状況です。 しかもサプライチェーン攻撃って、攻撃側のコストが低いわりに被害範囲が広いのが厄介なんですよね。 そんなわけで、ECS Fargate 環境におけるサプライチェーン攻撃対策を整理してみようと思ったのですが、いきなり全部を洗い出そうとしてもカオスになるだけ。何かいいフレームワーク
Decision Quality (DQ) は SDG が体系化した意思決定の質の枠組みで、良い意思決定の条件を6つに分解する。 Frame(解くべき問題の枠組み) Alternatives(選択肢) Information(情報) Values(評価基準) Sound Reasoning(論理的推論) Commitment to Action(実行へのコミット) 全体の質は一番弱い要素で決まる、というのがDQの中心的な主張である。意思決定そのものと、その結果は区別する。良い意思決定でも結果が悪いことはあるし、その逆もある。 設計判断の現場で繰り返し観測される失敗の多くは、6要素のうち Frame と Values の2つの取り違えで説明できる。Valuesを 評価軸 として8つに整理し、Frame の取り違えは 支配軸の取り違え として捉える。残りの4要素も副次的に絡む。早合点 は In
岡野タケシ弁護士【アトム法律グループ】 @takeshibengo facebookのマークザッカーバーグえぐい。 こんなニュースを目にする日が来るとは思わなかった… Metaが、社員の1割である8,000人をクビにすると発表した。 ここまでは「あ、またAI失業の話か」だ。 えぐいのはここから。 Metaは同じころ、残った社員のパソコンに、新しいソフトを入れ始めていたと報じられた。 何をするソフトかといえば、 社員のマウスやキーボードの動きを記録し、画面の中身も、ときどきスクショで取るソフトだ。 そのデータをAIに学習させる。 もう少しかみ砕く。 たとえば、社員がメールを書いているとする。 どのキーを、どの順番で叩いているか。 マウスをどこに動かし、どのボタンをクリックしたか。 画面にどんな情報が映っていたか。 これらが、社員のパソコンから吸い上げられる。 そのデータを、会社のAIが受け取
皆さまこんにちは、株式会社ベースマキナの代表取締役社長を務めております高橋(@__timakin__)です。 海外のハーネスエンジニアリングの状況をみていると、いかにその実装を薄くするか、そしてself-healingにするか、という言及が増えているように感じます。 ただこれは、単に「機能を減らせ」という話ではないと考えています。事前に予測してハーネスに詰め込む設計から、必要になった瞬間にモデルがハーネスを書き足す設計へ。API 設計そのもののパラダイムシフトとして読める気がしています。今回はそのあたりを少し書いてみます。 browser-harness の self-healingbrowser-harness は、LLM に Chrome を生の CDP 経由で操作させるためのハーネスです。 中身を読んでみたところ、全体で 592 行の Python しかなく、内訳も `run.py`
2026/04/16 に「技育CAMPアカデミア」で話したスライドです。2025 年のはてなインターンの講義資料 (https://speakerdeck.com/hatena/internship-2025-frontend) に手を加えたものになってます。 https://talent.sup…
司賀りこ📒にじさんじ @Shigariko_ 最近、正反対の君と僕とか、スキップとローファーとか、関係性とか考えてること?を丁寧に描いてくれる作品にハマってるんだけど、他におすすめあったりする?🥹 2026-04-13 17:54:50
2026年4月10日、「設計ナイト2026」というイベントで「アーキテクチャモダナイゼーションとは何か―技術・事業・組織で大事なこと」というタイトルの登壇をしました。まずお伝えしたいのは、このスライドを20分に収めようとしていた人間がいるということです。私です。 前日、翻訳作業をほぼ徹夜で行ってい…
Emotion concepts and their function in a large language model All modern language models sometimes act like they have emotions. They may say they’re happy to help you, or sorry when they make a mistake. Sometimes they even appear to become frustrated or anxious when struggling with tasks. What’s behind these behaviors? The way modern AI models are trained pushes them to act like a character with h
The first UI framework for the agentic era A tiny, blazing-fast, zero dependency, type-safe framework with no build step required. ArrowJS ships with the ability to isolate component logic inside Web Assembly sandboxes while rendering full inline DOM directly in your app — no iframes, no pre-defined UI components. Use it to build fast, maintainable applications — or to ship safe, flexible, on-dema
はじめに エディタを開いたまま、手が止まっていた。 LLM(大規模言語モデル)が書いた Rust のコードを眺めている。WAL(Write-Ahead Log、データを安全に書き込むための仕組み)のセグメント管理。所有権(データの持ち主を明示する Rust 独自のルール)は正しい。ライフタイム(データが有効な期間の指定)も整合している。Clippy(Rust の静的解析ツール)の警告はゼロ。美しいコードだった。ただ、セグメントサイズが 128MB になっている。このプロジェクトでは 64MB だ。NVMe SSD(高速ストレージ)の消去ブロックサイズとリカバリ SLA(障害復旧の目標時間)の制約から決めた値だ——3ヶ月前の障害振り返りで。その判断はどこにも書いていなかった。コードにコメントもない。Slack のスレッドに埋もれていた。 LLM には何の落ち度もない。道具は完璧に動いた。道具
At Dropbox, almost every product change flows through a single place: our server monorepo. A monorepo is a single, shared Git repository that contains many services and libraries used across the company. Instead of splitting code across dozens of smaller repositories, we keep a large portion of our backend infrastructure in one place. That architecture makes cross-service development easier, but i
はじめに このたび、ソフトウェアテストとは、そもそもいったいなんなのかということを考え直す機会があったので、その時に読み直した書籍や資料についての備忘録を記録します。 ISTQBとJSTQB ISTQB は International Software Testing Qualifications Board の略で、ソフトウェアテスト分野の国際的な資格制度を運営する組織です。 現在のソフトウェアテストについて、どのような概念であるかについてを調べるには、ISTQBが提供している用語集や試験のシラパスを確認することで概要をつかめます。 ISTQBの用語集 Certified Tester Foundation Level (CTFL) v4.0の情報 ISTQBはさらに高度な試験や専門に特化した試験もあるので、必要に応じて参照してください。 また、JSTQB(Japan Software
ここからは、先進企業がこの考え方をどう実践しているかを掘り下げます。 先進企業の実践 OpenAI、Anthropic、Stripe。 規模もプロダクトも異なる3社ですが、実践には共通パターンがあります。 企業ごとではなく、テーマ別の横串で整理します。 エンジニアの役割の変化 AIにコードを書かせること自体は、もう多くのチームが実践しています。先進企業のエンジニアが異なるのは、その過程にほとんど介入していないことです。 OpenAIでは、3名のエンジニアが「手書きコード一切禁止」の制約でCodexだけで社内向け製品を構築しました1。エンジニアの仕事は、タスクの優先順位付け、ユーザーフィードバックの受け入れ基準への変換、成果の検証、そしてエージェントが苦戦したときに「何が足りなかったか」を特定して環境にフィードバックすることです。 Anthropicでは、Claude Codeの開発責任者で
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