半年モブプロしたらチームが大きく成長した話 - Feedforce Developer Blog
こんにちは！フィードフォースで EC Booster というプロダクトを作っている @sukechannnn です。 この記事は Feedforce Advent Calendar 2020 の 11日目の記事です。 昨日は kogai さんの 趣味の本屋を始めました でした。実際に自分でECサイトを立ち上げて運営するのって、言うは易く行うは難しですよね。すごいです。 さて、内容に入っていきます。 EC Booster チームではメイン開発をモブプログラミングで行っています！ EC Booster はEC事業者様の集客を支援するサービスで、主に Google ショッピング広告を扱っています。また、今年１１月にフリープランをリリースし、より多くのEC担当者様をご支援できるよう機能開発を進めています。 アプリケーションの構成は、フロントエンドが React + Flow (TypeScript
OSS 版 Spectacles を使って、LookML の data tests や validation などを GitHub Actions で継続的に実行させてみた - Feedforce Developer Blog
こんにちは。自称 Looker エバンジェリストの id:masutaka26 です。 今日は Spectacles というツールを導入して、Looker インスタンスの健全性を高められた話を紹介します。 Spectacles とは 4 種類のテスト 基本的な振る舞い どのテストを採用し、どのような課題を解決したのか SQL validation Assert validation Content validation LookML validation どのような GitHub Actions にしたのか CI workflow Schedule workflow 落ち穂拾い 作業ブランチのゴミが残ることがある マシンユーザーを作るか作らないか まとめ Spectacles とは Spectacles は Looker のサードパーティ CI ツールです。継続的に各種テストを実行し、Lo
LookML 開発で使っているディレクトリ構造を紹介する - Feedforce Developer Blog
こんにちは、id:masutaka26 です。 この記事は Looker Advent Calendar 2021 の 13 日目の記事です。 qiita.com 昨日は Yappli 阿部さんの「Lookerの目標値やストップワードを、Googleスプレッドシート連携でお手軽管理【Sexy Tech for You #9】」でした。Looker を使うとこのような LookML を書くだけで、ビジネスユーザーが SQL を書くことなく、本業に集中できるのはとても良いですよね。 個人的には、SQL ベースの派生テーブルの中で join するよりも、explore で join したほうが Looker らしく、メンテナンス性が良い気がしました。symmetric 集計が働くため、ファンアウトも避けられます。wikipedia テーブルに関しては、永続的な派生テーブル（PDT）を使って Bi
私が１年かけて辿り着いた Looker の情報収集方法を紹介する - Feedforce Developer Blog
こんばんは、徳川家ｙ id:masutaka26 です。 以前紹介したように、去年から Looker を使ったウェブ広告数値の可視化や BI *1 に取り組んでいます。 LookML 開発者として LookML を書き始めて困ったのが、Looker の情報が少ないように見えたことです。 LookML を含む Looker のドキュメントは充実しているのですが、それらを組み合わせた応用的なフロー情報が少なく感じました。ビジネスユーザー向けの情報も同様です。 現在は網羅的、かつ集約した情報を取得できているので、その方法をご紹介します。 「情報源」をリストアップする 少し脱線... 「情報源」の取得方法への課題 今はどうなったか？ 「Looker Community」のフィードが存在した件 「Looker の記事一覧 | DevelopersIO」のフィードを作った件 まとめ 追記 「情報源」を
変化に耐え得る esa のカテゴリ設計を徹底的に考えてみた - Feedforce Developer Blog
こんにちは id:masutaka26 です。夜の散歩（意味深）に勤しむ毎日です。 フィードフォースではドキュメント共有ツールには esa と Google ドキュメント1を、コミュニケーションツールには Slack を採用しています。 情報共有はかなり活発で、2021/2/1 現在の esa 記事数は 81,324 です2。 現在のカテゴリ構成と課題 チームのスピードを上げるための大原則 チームのスピードを上げるための情報整理 1. Flow 型と Stock 型の記事を理解する 2. 基本は Flow 型の記事にする 3. 議事録カテゴリは出来るだけ作らない 4. Slack に流れていく情報も Flow 型の記事にする 5. 使い続けられる情報を Stock 記事として引き上げる 6. 整理を頑張らないことで整理の難易度が低くなった 7. esa を全ての情報の起点にする それをチー
Ruby 2.7 で導入予定のパターンマッチングを試したら無限大の可能性を感じた話 - Feedforce Developer Blog
こんにちは！ id:chionyan です。 4/18〜4/20に福岡で開催された RubyKaigi 2019 に参加してきました！ ちょうど1年くらい前に福岡からフィードフォースに来たので、とても感慨深い気持ちでした😋 chionyan.hatenablog.com 社内で感想を話したところ、Ruby 2.7.0 で導入予定の Pattern matching について興味津々な方が多かったので、試してみてわかったことをまとめてみます！ Ruby 2.7.0-dev のインストール パターンマッチング簡単ご紹介 パターンマッチングの処理の流れ パターンのバリエーション Value パターン Variable パターン Alternative パターン As パターン Array パターン Hash パターン 使ってみた感想 まとめ Ruby 2.7.0-dev のインストール rbe
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