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はじめに こんにちは、株式会社Berryの浅沼です。 以前、Clineを利用した開発が超快適なので、使っている.clinerulesを解説しますという記事で、AI駆動開発における .clinerules の育て方を紹介しました。 あれから私たちのAI開発環境も日々進歩を続けています。Clineから Claude Code に移行し、ルールファイルの管理から Skillsによる開発ワークフロー各フェーズの効率化 へと進んでいます。 本記事では、医療機器向け品質管理システム「QMSmart」の開発で実際に運用している 12種類のClaude Code Skills と、その設計思想・ディレクトリ構成を紹介したいと思います。 .clinerules → CLAUDE.md → Skills へステップアップ 前回の記事では .clinerules にプロジェクトのルールを書き、AIの出力品質を上

こんにちは、株式会社Berryの浅沼です。 この記事を書いている数週間前くらいから話題のClineを会社で導入し、開発に利用しています。最初はコードの自動生成から試していたのですが、.clinerulesを使ってプロジェクトごとのカスタム設定ができることを知り、どんどん活用の幅を広げていきました。 特に大きかったのが、プロジェクト内のコード構造・コーディングルールの設定に加えて、コミットメッセージやプルリクエストのタイトル・サマリーを生成するルールを追加したことです。これによって、「コードを書く→コミットメッセージを考える→プルリクを書く」という一連の作業がスムーズになり、全体の開発効率が格段に上がりました。 この記事では、実際の.clinerulesの内容も含めて、どのようにルールを作り、育て、活用しているのかを紹介します。特に、コードの自動生成以外の使い方にも触れますので、すでにCli

初めまして、株式会社Berryの齋藤です。 みなさまLambdaはやっておりますでしょうか。 Berryでも3Dデータの自動処理を行う上で数多くのLambda関数を作成、運用しています。 その中で3Dデータのプレビュー生成が必要になったため、blenderによるプレビュー生成を行うことにしました。 通常であればEC2を使い、レンダリングサーバーを立てることが一般的かと思いますが、費用面・運用面を考慮し、Lambdaによるサーバーレスなレンダリングサーバーを作成することにしました。 非常にニッチなユースケースですが、ざっと検索したところ日本語の情報が少なかったので、今回はblenderをLambda上で動かす方法を紹介したいと思います。 サンプルリポジトリ 前提条件 AWS CLIとAWSアカウントが設定済み Dockerインストール済み (x64のCPUで検証しています。armの場合はダウ

こんにちは、株式会社Berryの浅沼です！ 今回は、開発しているサービスの中からヘルメット治療管理システムのアーキテクチャについて紹介します。医療機関と３Dデータのやり取りをしながらヘルメット治療に関する管理を実現しているWebシステム、そのアーキテクチャの特徴、今後の展望について触れたいと思います。 システム概要 ヘルメット治療管理システムは、主に以下の3つの機能を持っています。日々、医療機関の方の使いやすさ、見やすさを考えながら開発しています。特に、3Dヘルメットデータを確認するUIなどは、別途、機会があれば技術面を紹介してみたい内容です。 3D頭部データの受信 3Dヘルメットデータの確認 ヘルメットの発注 アーキテクチャの詳細 システム全体のアーキテクチャは以下の図のようになっています。 フロントエンド フロントエンドは、VueとTypeScriptを使用して構築されています。アプリ