社内コードを公開せずに内部で共有する方法 - Qiita
Read this article in English. はじめに 見つけやすく、インストールしやすいソフトウェアパッケージは、開発者にとって使いやすいです。React、Ruby on Rails、Airflow のような有名な OSS は良い事例です。しかし、社内の非公開のコードは、企業秘密として世間から隠されることが多いです。権限を持っている人のみ見ることができて、オープンソースのように npm gem や pip で簡単にインストールすることもできません。 その結果、社内のコードがうまく再利用されなくなる（あるいはできなくなる）ことがあります。各チームはそれぞれ独立したコードベースを持ち、他のチームにコードを共有したくても、満足がいく解決策を導き出すことが難しかったりします。戦略を立てないままでは、それぞれの独立したコードベースを充実させ続け「社内共通のライブラリー」が遠い夢のよう
ソフトウェアを完成させる - blog.8-p.info
Why is building the Ruby environment hard? の、 ソフトウェアは何もしないと壊れる というのは事実ではあるんだけど、それが良いことかというと、どうなのかなあと思う。ほかにも、我々プログラマはつい「ソフトウェアは完成しない」とかいってしまうし、それは雇用のためには良いことなんだろうけど、でも本当に完成しないんだろうか。 Go の logrus の README には、こんな段落がある。 Logrus is in maintenance-mode. We will not be introducing new features. It’s simply too hard to do in a way that won’t break many people’s projects, which is the last thing you want fro
決済チームがテストコードを書く際に気を付けていること - UPSIDER Techblog
こんにちは。決済チームでエンジニアとして働いている芦川です。 UPSIDER Tech blog 第2弾として「決済チームがテストコードを書く際に気をつけていること」を紹介しようと思います。 TL;DR 100％のテストカバレッジを目指す テストはブラックボックスを優先して記述、どうしても到達できない場合はホワイトボックス 最初のテストケースは、テスト対象が動作する最も一般的なケースであるべき 私たちは日々大量のコードを書いており、そのシチュエーションは多岐にわたります。 そういった環境において、動作確認からのコード改修のコストを考えた場合、自動テストの有無によって生産性に大きく差が出ることは容易に想像ができます。また、既存のサービスに改修を加えるために、そのサービスの概要を把握したい場合、良いテストコードはドキュメントとして役立ちます。 以前、私はテストコードを一切書かないプロダクトの開
AIがプロジェクト監視 日立は数億円コスト削減
システム開発のスピードを上げるには、プロジェクトマネジャーやプロジェクト・マネジメント・オフィス（PMO）によるマネジメントが重要だ。プロジェクトごとの進捗を管理するだけでなく、人材を適切に配置したり、開発の障害になりそうなリスクを把握したりする。こうしたマネジメントをいかにきめ細かく行うかが、開発のスピードを左右する。 そこで始まったのが、プロジェクトマネジャーやPMOを支援するAI（人工知能）の活用だ。日立製作所とTISの事例を見ていこう。 チケットから進捗やリスクを分析 日立製作所は2021年から、AIツールを順次開発・導入し、ある事業部のプロジェクトマネジャーやPMOを支援している。ここでは2つのAIツールを取り上げる。 1つめのAIツールはプロジェクトの状態を監視し、異常をいち早くプロジェクトマネジャーやPMOに知らせるものだ。オープンソースソフトウエア（OSS）の「Redmin
スバルが内製で推進するＡＩ開発の現在地 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ＳＵＢＡＲＵ（スバル）が人工知能（ＡＩ）開発に本腰を入れている。２０２０年１２月、ＡＩ開発拠点「スバルラボ」（東京都渋谷区）を開設し、運転支援システム「アイサイト」に組み込むＡＩを内製している。同社は３０年までに、スバル車による死亡交通事故をなくすことを目標に掲げる。その実現に向けて２０年代後半までに、開発するＡＩをアイサイトに搭載することで運転支援機能をより向上させたい考えだ。 「本当に必要な技術を作るためには他力本願にならず、自分たちで取り組んだ方が良いと判断した」。ＡＩ開発の内製化に本格的に乗り出した背景についてスバルラボの齋藤徹副所長はこう話す。スバルラボを立ち上げるまでは、主に東京事業所（東京都三鷹市）や群馬製作所（群馬県太田市）などの拠点でＡＩを開発していた。そのメンバーをスバルラボに集め、２５人ほどの体制で始動。その後、外部人材の採用にも取り組み体制強化を進めている。齋藤副所
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