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どうも、ばやし(@bayashimura)です。 先日、和田卓人(@t_wada)さんにフォースタートアップスのエンジニア向けにTDD(テスト駆動開発)研修をやってもらったので、紹介していきます。 きっかけ フォースタートアップスでは私が入社する前から自動テストに一定の投資をしていました。 大体の機能に関してはテストが存在し、テストを書かずにプルリクを投げると「書いてください」と返ってくる文化でもあります。 しかしプロダクトのコードが増えるに従い、テストコードも増加し、以下のような問題が発生しておりました。 テストの可読性が低く、テスト内容に対する認知負荷が高い テストのメンテナンスコストが高くてしんどい(すぐ壊れる） e2eテストを導入したがflakyで、導入したことをちょっと後悔してる こういった課題にもやもやしたものを抱えつつそのうちどうにかしないとな、と日々を過ごしていた中、CTO

こんにちは。エンジニアの大野です。主にフロントエンド周りを担当しています。 去年の話題にはなりますが、2021年10月にNuxt3のベータ版がリリースされました。 Nuxt3beta 公式のリリーススケジュールでは、このブログを書いている2022年3月にrc版、 そして2022年6月には安定版をリリースする予定となっており、着々とバージョンアップへの準備が進められている雰囲気が伺えます。 弊社にもNuxt2の環境で運用しているプロジェクトがあるのですが、vue3のリリース直前に作成した環境であるため、Composition Api やTypeScriptは別途runtimeやbuildのモジュールを個別に入れたりしており、package.json やnuxt.config.ts の設定周りがやや煩雑になっていました。 Nuxt3ではこのあたりのモジュールが標準搭載されるということもあり、チ

こんにちは。エンジニアの藤井（@yutafujii）です。 社内向けのプロダクト「タレントエージェンシー支援システム（SFA/CRM）」のエンジニアをしています。 当社ではデータ分析を専門に行う人がまだいないので、私たちエンジニアがごく簡単なデータ分析を行う場面があるのですが、それを行うためにPythonでの分析環境を手軽に構築しました。 具体的には、複数のRDBやログデータを対象に、RedashでSQLを書いてデータレイク的状態（あるいはデータウェアハウス的状態）を形成し、Google Colaboratory（以下Colab）を用いてその出力をPythonで分析するという流れを説明します。 データ分析を本格化する前のサービス運用をしているPdM・エンジニア・マーケターや、片手間にPythonで分析したいという人を想定読者とさせていただきます。 モチベーション 一言でいえば「データ分析基