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10年分のテーブルが積み重なっています。正直、全テーブルを把握している人は社内に誰もいません。 こういうシーンを想像してみてください。 CSチームから「この会員さん、アプリ上では返却済みになってるんですけど、倉庫側で本当に返却確認できてますか？」という問い合わせが来ました。 これ、調査するのに何が必要かわかりますか？ まず、アプリ側の返却ステータスは aircloset スキーマの配送オーダーテーブルにあります。配送ステータスが「RETURNED」なら「返却済み」。ここまではわかる人もいるかもしれない。 でも、倉庫側の返却確認は bridge スキーマにあります。荷受記録テーブルのステータスが「COMPLETE」であることが「倉庫で実際に荷受処理が完了した」ことを意味する。 問題はこの2つが 別のデータベース にあること。直接のFKは存在しません。つなぐには、間に倉庫連携テーブルがあって、

この記事の文章は 60% くらい AI が書いてますが、細かい言葉尻や内容の正誤は人間がチェックし修正した上で公開しています。 本記事は airCloset Advent Calendar 2025 の2日目の記事のはずでしたが、諸事情により遅刻しました。2日目にして遅刻する大失態……。 このアドベントカレンダーにはエンジニアを始めとして、弊社社員による様々な記事が投稿されるので、もしよければ他の記事もご覧ください。 1日目は弊社CTO辻による「2025年AIエージェント元年の振り返りと、2026年エンジニアが歩むべき道 」でした。 はじめに コーディングエージェントツールっていっぱいあるのはわかっているけど実際何があるの？とよく思っていたので、アドカレを良い機会とし調べて一覧を作ってみました。使ってないツールについても記載しているので、人によるファクトチェック済みの Deepresear

TL;DR GitHub issueの自動解決能力を測るSWE-bench Verifiedが15ヶ月で33%から80%へ急速に進化しました（Claude Opus 4.5）。本記事では、形式手法・帰納的学習・エージェント研究という三つの流れが2020年代に収束した結果と捉えています。 ただし80%はベンチマーク飽和の兆候でもあり、SWE-bench Proでは40%台に落ちます。評価は次々と難しいベンチマークへ移行しています。 生産性への影響は文脈に依存します。ジュニア開発者や不慣れなコードベースでは効果的ですが、熟練開発者が慣れた環境で使うと逆効果という報告もあります。むしろ質的変化として、エンジニアの役割は「コード作成者」から「AIの監督者」へ移行しています。 大規模言語モデル（LLM）の能力については学術的議論が続いています。「洗練されたパターンマッチング」という批判と「創発的な理

この記事は以下Advent Calendarの記事です。 AWS CDK Advent Calendar 2021 - 12月9日 airCloset Advent Calendar 2021 - 12月9日 はじめに 株式会社エアークローゼットでエンジニアをしている三好 @miyomiyo344_ です。 本番環境のデータをマスクしてステージング環境に自動同期する仕組みを作った話しです。 長編になりそうなので3部作に分けようと思います。 第1部ではAWS CDKで全体の構成を構築したところを書いています。 第2部: 本番環境のデータをマスクしてステージング環境に自動同期する仕組みを作りました【AWS CDK/SDK】2 ~SDK編前半~ 第3部: 本番環境のデータをマスクしてステージング環境に自動同期する仕組みを作りました【AWS CDK/SDK】3 ~SDK編後半~ 目的 なぜ本番環境