なぜJavaScriptのfetchはawaitを2回しないとレスポンスを取れないのか | maguro.dev
const resp = await fetch("https://api.example.com/data"); await を2回書いているのが気になったことはありませんか？1回の await で一気にレスポンスボディまで取れたら楽なのに、と思ったことはないでしょうか。 とある休日の午前中、いつものようにYouTube上でライブコーディング動画を見ていました1。そこで配信者の方が、fetchを使ってレスポンスボディを取得する際に2回目のawaitが必要であることに対して、「なんでfetchはこんなにめんどくさいんだろう」と言っていました。言われてみると、確かにめんどくさいような気もします。 この記事では、なぜ fetch がこのような設計になっているのかをいろいろな観点から掘り下げてみます。 fetch の使い方おさらい まずはJavaScriptのfetchの基本的な使い方を確認して
オブジェクト指向のまとめ2026年版 - きしだのHatena
なんかオブジェクト指向の話が盛り上がってるので、関連記事をまとめておきます。 まずはここから。12年たちました。 Java 8が出たすぐあとくらいの記事です。 Javaでラムダ式が入って、その後は継承のできないrecord型が入ったり、パターンマッチが入ったり、クラスの定義を書かなくてもHello worldが書けるようになったりと、非オブジェクト指向な機能も出そろってます。 だいたい同じ内容ですが、3年前。 今回の発端になったのは、過剰設計のコードがオブジェクト指向的に正しいみたいな話が出てきたからだと思うのだけど、過剰設計ということばでいろいろ議論されてるように、オブジェクト指向だとオブジェクト迷路ができがちというのは問題視されていたので、正しいというわけではないです。 で、なんでオブジェクト指向迷路ができるかというと、オブジェクト指向の本がアプリケーションを見据えずにモデリングの話を
日本語特化拡散言語モデル「ELYZA-LLM-Diffusion」の公開
はじめに こんにちは、ELYZA Lab チームの Trisitichoke Tasavat です。本記事では、日本語性能に特化した拡散言語モデル (Diffusion LLM) ELYZA-Diffusion-Base-1.0-Dream-7B および ELYZA-Diffusion-Instruct-1.0-Dream-7B の2つのモデルを公開するとともに、その設計背景、学習方法、評価結果について紹介します。 拡散言語モデルとは、近年の画像生成AIの技術をテキストに応用したモデルであり、従来手法の構造上生じる「左から右に生成し、途中で言葉を消したり追加したりしない」という制限を取り払うことで、人間が長い文章を考える時に重要なフレーズから書き始めるように、自由なテキスト生成が可能になる事が大きな特徴です。 拡散言語モデルの生成過程 [1] しかし実際にはまだ学習の難しさや性能面での課題
良いコードとは何か - エンジニア新卒研修 スライド公開｜CyberZ Developer
CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して
Introducing: React Best Practices - Vercel
We've encapsulated 10+ years of React and Next.js optimization knowledge into react-best-practices, a structured repository optimized for AI agents and LLMs. React performance work is usually, well, reactive. A release goes out, the app feels slower, and the team starts chasing symptoms. That’s expensive, and it’s easy to optimize the wrong thing. We’ve seen the same root causes across production
GitHub Copilot を極める会
はじめに GitHub Copilot は、もはや単なるコード補完ツールではありません。 どの文脈を与え、どこまで任せ、どこで人が介入するか その設計次第で、生産性にもコード品質にも大きな差が生まれます。 本記事「GitHub Copilot を極める会」では、 GitHub Copilot を 補完ツール としてではなく、 設計・実装・リファクタ・テストまでを支援する開発パートナーとして使い切ることを目標に話を進めます。 中でもエージェントモードを使いこなすことや、カスタムされた命令を Copilot に読み込ませること、更にはコーディングエージェントへコードレビューをさせる方法までこの記事でご紹介させていただきます。 「書かせている」状態から、「制御して使っている」状態へ --- GitHub Copilot を使う側のレベルを一段引き上げる記事となれば幸いです。 それでは行きましょう
Jujutsu（jj）完全ガイド：Gitを超える次世代バージョン管理システムの実践活用法
Jujutsu（jj）完全ガイド：Gitを超える次世代バージョン管理システムの実践活用法 はじめに Jujutsu（ジュジュツ、通称jj）は、Googleのエンジニアによって開発された次世代のバージョン管理システムです。「Gitと100%互換性がありながら、より使いやすい」という一見矛盾した目標を見事に実現しています。 本記事では、Jujutsuの基本概念から実践的な活用方法、さらにはAIツールとの並列開発まで、包括的に解説します。 目次 なぜJujutsuなのか？5分で分かる革新性 30秒で始めるJujutsu Gitユーザーが最初に知るべき5つの違い 実践：日常開発でのJujutsu活用法 コンフリクト処理の新しい考え方 GitとJujutsuの併用パターン AIツールとの並列開発 アーキテクチャ解説（上級者向け） よくある質問と移行ガイド なぜJujutsuなのか？ Gitの問題を解
Blueskyで「よくある勘違い」10選 | Bam
3. Blueskyでは他人のいいね欄を見られない？ ブルースカイって人のいいね欄見れないらしい。人のいいね欄をみだりに覗き見ることしか愉しみがない陰湿なオタクとしていいね欄が見れないSNSはちょっと… — なな (@unkcs) February 9, 2024 人のいいね欄見れない → △〜╳ 「いいね」は公開情報であり、誰でも見られます。 公式クライアントでは他人のいいねを見られませんが、たとえば「TOKIMEKI」などのサードパーティ製クライアントを使用すれば閲覧可能です。 （画像：TOKIMEKIで私のいいね欄を見た場合。スケスケだぜ！！） Blueskyでは、以下の情報はすべてWeb上に公開されており、誰でも確認できます。 フォロー、フォロワー いいね 作成したフィード 作成したリスト ブロック ハンドルネームの変更履歴6 一方、以下の情報は非公開であり、第三者は自由に閲覧でき
数GBのLLM用モデルを、LambdaでLinuxシステムコールを駆使して本番水準で動かす - Nealle Developer's Blog
はじめに お疲れ様です。2357giです。先日のre:Inventで参加したセッション「Build high-performance inference APIs with Lambda SnapStart」にて、「数GB級のLocal LLMをサーバレスで、本番環境の要求水準で動かす」方法を学んできました。 (その際のセッション形式が「チョークトーク」というもので、めちゃめちゃ良い体験だったのですがその話はこちら ) llama.cppなどの比較的軽量なLLM(1GB~5GB)や、それらと同程度のサイズの自作モデルをLambdaを用いて動かすというものです。 bedrockにカスタムモデルインポートがある現在、本アーキテクチャに優位性があるケースは多くないと思います。セッション中でも「YOLOなどの画像認識や、10 GBに収まる言語モデル、文字起こしなどのモデル組織に合わせてカスタム化さ
OAuth2認証をE2Eテストしたら、5つのバグが出てきた話 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 認証が動いた。だがそれは始まりに過ぎなかった。 前回の記事では、Next.jsでOry Hydra認証を実装した。OAuth2認可コードフロー、Cookie管理、ID Token署名検証、マルチテナント認証について解説した。 前提知識: この記事は前回の記事の続編です。Next.jsでのOAuth2認証フロー実装を理解している前提で進めます。 Next.jsでOry Hydra認証を実装する ― マルチテナントSaaSでの実践 - じゃあ、おうちで学べる 今回は、実装した認証フローを検証する。Playwright MCPを使ったE2Eテスト、発見した5つのバグ、RBACの検証、そしてベストプラクティスとの比較までを一気に解説する。 Playwright MCPによるE2Eテスト もう本当に10年くらい前は「E2Eテストなんて、デモ前に手動で確認すれば十分でしょ」と思っていた。仕事
Google、エージェンティックコマース時代に向けた共通規格「UCP」発表 AIが決済まで代行
米Googleは1月11日（現地時間）、全米小売業協会（NRF）主催の年次イベント「NRF 2026」で、AIエージェントによる「エージェンティックコマース（agentic commerce）」時代に向けた取り組みを発表した。AIがユーザーに代わって商品の比較から決済までを一貫して実行することを目指す。以下に、発表された主な内容を紹介する。 エージェンティックコマースへの移行 Googleが提唱するエージェンティックコマースでは、従来のオンラインショッピングのように複数のタブを開いて情報を探し、サイトごとに住所やカード情報を再入力する手間を省くことが目的だ。 同社は、この取り組みを業界全体で共有する「オープンなエコシステム」として構築する姿勢を強調した。この取り組みは、Google検索の「AIモード」やGeminiアプリを通じて、順次展開される予定だ。 小売業界向けオープン標準規格「Uni
それ、本当に安全？ ファイルアップロードで見落としがちなセキュリティリスクと対策
2026年1月9日〜10日に開催されたBuriKaigiの登壇資料
中国の若者がギャルゲーに求める「報われる世界」｜上海在住のえいちゃん
東京大学が主導し日中の46大学が参加したビジュアルノベル研究の合同誌がコミケC107で発表されました。中国はTOP校から地方大学まで、国境を越え結集した学生たちがテーマとして取り扱うのは「ギャルゲー」です。 【コミケ50周年特別企画】 C107にてビジュアルノベル大学サークル合同本を頒布します！ 総ページ数は676ページ！！ 参加数は日中合計46団体、テーマは「各サークルの活動史」と「ビジュアルノベルのこれから」です。 ビジュアルノベルに対する大学生の生の声を、どうかお見逃しなく！ (続く)#C107 pic.twitter.com/papXxuZE1O — 東京大学ビジュアルノベル同好会UT-ViNos(2日目 東６ 東 イ 31b) (@ut_vinos) December 12, 2025 これは中国側で行われた告知です。 【抜粋】 東京大学が主導し、日中の計46大学が今回の刊行物の
Reactを根本から理解する：Hooksの仕組みを実装して学ぶ
はじめに この記事のゴール Reactを使っていると、useStateやuseEffectを「こう書けば動く」という形で覚えていることが多いのではないでしょうか。 const [count, setCount] = useState(0); useEffect(() => { console.log(count); }, [count]); このコードは動きます。しかし、なぜ動くのかを説明できるでしょうか。 なぜuseStateは配列を返すのか なぜsetCountを呼ぶと再レンダリングされるのか なぜuseEffectの依存配列に値を入れると、その値が変わったときだけ実行されるのか なぜHooksを条件分岐の中で呼んではいけないのか この記事では、これらの疑問に答えるために、Hooksの仕組みを実際に実装しながら学んでいきます。最終的には、Hooksが「魔法」ではなく、JavaScrip
AIエージェント時代、正直しんどい話
AIエージェント時代、正直しんどい話 2025年12月31日 年末やし、今年AIと格闘してきた感想を正直に書いておこうと思う。 今日、Qiitaで「Agent OS」っていうClaude Codeの拡張ツールの記事を読んだ。仕様駆動開発をAIエージェントで回せますよ、サブエージェントに仕事振れますよ、みたいな話。 一見ええやんって思うやん？ でもな、冷静に考えたら、束になってかかってくるAIエージェント全員と対話せなあかんってことやねん。 人間の組織ってよくできてる 普通の会社やったら、部長は課長と話すだけでええねん。課長は部下の面倒見てくれる。リーダーがメンバー管理してくれる。 信頼があるから「任せる」ができる。見なくてええ範囲が生まれる。 でもAIエージェントは違う。 backend-specialistの成果物チェックして、test-engineerの成果物チェックして、fronte
『学園アイドルマスター』内製ツールで作った高品質3DCGアニメーション＆Unityの映像再生システム実装事例【CEDEC2025】｜ゲームメーカーズ
国内最大規模のゲーム業界カンファレンス「CEDEC2025」が、2025年7月22日（火）から7月24日（木）までの日程で開催されました。 最終日となる24日（木）には、QualiArtsの宇野 雅視氏・杉村 貴之氏・山城 悠太郎氏が登壇し「『学園アイドルマスター』のコミュができるまで 〜制約の中で光る演出術と制作システムの工夫〜」と題した講演が行われました。 『学園アイドルマスター』のストーリーパート「コミュ」は、「アニメを視聴するかのような体験」を生み出すことをコンセプトに制作されています。その具体的なワークフローや使用ツールについて、ビジュアルとエンジニアリングの2点にフォーカスして紹介された講演をレポートします。 TEXT / NUMAKURA Arihito EDIT / 浜井 智史
S3を正しく理解するための内部構造の読解
20251219 OpenIDファウンデーション・ジャパン紹介 / OpenID Foundation Japan Intro
「こんな複雑なことをしないといけないのはおかしい」というソフトウェアエンジニアの勘 - valid,invalid
時折、「やりたいことに対してこんな複雑なことをしないといけないのはおかしい」という感覚がはたらく。ソフトウェアエンジニアの勘といってもいい。 FizzBuzz Enterprise Editionはプログラマジョークとして解されるが、実際のエンジニアリングではもっと微妙な形で表れる。たとえば設計やコードレビューの最中に「こうしたらどうなるだろうか」と思いつき、提案を実装した結果として管理すべき状態やコード量が減ったりする。(関連: 状態、結合、複雑性、コード量の順に最適化する - valid,invalid) あるいはシステム要件や仕様について話す中で表出することも多い。「新しい画面を作ってこういう情報を見せたい」であったり「ツールAと双方向に同期して検索したい」といった言葉からよくよく要求を聞いてみると、既存機能で代替ができたり、大仰なインテグレーションは不要だと気づく。 不要な仕事を減
製造業の異常検知を体系的に学ぶ「まるごと学べる異常検知の実践知」 | DevelopersIO
製造業における異常検知の各種ユースケースとその実装に向けた具体的な理論を解説した本。異常検知を実装する人にも導入する人にもオススメの書籍です。 「異常検知…全製造業の夢なのでは…」 製造業におけるAI活用の最も有名なユースケースは「外観検査」と「異常検知」だと思っているのですが、その異常検知について、理論面含めて真正面から解説してくれる本がこの「まるごと学べる異常検知の実践知」。 実践と名がついているだけあり、詳細な理論だけではなく、製造業の現場における活用やユースケースまで丁寧に触れられている全431ページの力作です。 定価3600円なので若干値が張りますが、この情報量はオライリーだと余裕で5000円は超えてくるぐらいのボリュームだと思います。異常検知を実装する人もサービス導入する人にもどちらにも非常にオススメな書籍なので、このブログでは書評という形で内容を紹介させていただきます。 この
Arch Linuxしか使わなくなった話
この記事では、元々WindowsヘビーユーザーだったWindows歴7年の私がArch Linuxに乗り換えて今後もメインではArch Linuxしか使わないであろう理由についてお話していきます。 1.Windowsへの技術的な失望（不安定、AIゴリ押し、ブラックボックス） まずは、Windowsをやめた理由についてお話します。理由はたくさんありますが、一番大きかったのはWindows 11になってからMSがCopilot等のAI関連に力を入れるようになり、Windowsの開発がおろそかになり、バグ修正はおろか新たなバグが追加で出てくると言ったOSとしての安定性に欠ける代物になってしまったからです。 他にも理由がたくさんありますが、抜粋して以下にまとめました。 OSの不安定化（最大の理由）：作業に集中したい時に限ってブラックスクリーン等の挙動がおかしくなる。 強制的な更新と再起動 (Win
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