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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 更新情報(2025年4月5日) 37万回以上の閲覧、1,500件を超える「いいね」、そして1,700件以上のストックをいただき、心より感謝申し上げます。 多くの方に読んでいただいたことで、現場での活用や共感の声を多数いただきました。 今回の更新では、読者の皆様から寄せられたフィードバックをもとに、より実践的な内容を追記し、一部の表現をリライトしました。 特に「非機能要件」「移行・引継ぎ」「保守体制」に関する項目については、現場で実際に起きやすい課題に対する解決視点を強化しています。 今後も内容を継続的にブラッシュアップしながら、現場で本
AI agents didn't make the SDLC faster. They killed it. I keep hearing people talk about AI as a "10x developer tool." That framing is wrong. It assumes the workflow stays the same and the speed goes up. That's not what's happening. The entire lifecycle, the one we've built careers around, the one that spawned a multi-billion dollar tooling industry, is collapsing in on itself. And most people have
Laravelは単なるバックエンドフレームワークではない。急速に進化し続けるLaravelエコシステム。 はじめに:Laravelは単なるバックエンドフレームワークではない 「LaravelってPHPのバックエンドフレームワークでしょ?」 そう思っている人は多いのではないでしょうか。確かにLaravelはPHPのWebフレームワークとして生まれました。しかし、今のLaravelはそれだけではありません。 Laravelは、Web開発に必要なほぼすべてを提供する「エコシステム」を構築しています。フレームワークの機能だけでなく、公式パッケージ、フロントエンド、開発ツール、さらにはクラウドサービスまで。この記事では、急速に進化し続けるLaravelエコシステムの全体像を紹介します。 Web開発に必要なすべてが揃っている パッケージ選びに迷わない設計思想 他のフレームワークでは、「認証には何を使お
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
フリーランスになって、複数の案件を同時に進める必要が出てきたこともあり、タスク管理方法を見直した。何なら手法やツールも自作してしまおうと考えた。何かを始めるときに、まず道具から作り始めてしまうのは自分らしい振る舞いで面白い。 これをTaskMD Shelfと名付け、仕様を公開した。 https://github.com/Songmu/TaskMD-Shelf これは、1 タスク = 1 Markdownファイルとして管理する手法。各ファイルはTaskMDと呼び、それに最小限のメタデータ設計と運用ポリシーを定めたもの。単純なアイデアで、類似の方法でやっている人も既にいるだろう。 既にこれでタスク管理をしていて上手く回っている。ObsidianのDataviewプラグインがとにかく役に立っているのだが、その辺りの話は別途。 怠惰な自分でも続けられる手法 個人的に、強すぎる制約があるタスク管理手
この記事は tacoms Advent Calendar 2025 3日目の記事です。 こんにちは、株式会社 tacoms で SRE をやっている はぶちん (@modokkin) です。 気付けばあっという間に12月に入りましたね。ガーデナーにとってはそろそろ冬越しの準備が必要な時期ですが、手入れが楽になる一方で、しばらく遠のくと思うと寂しくもあります。 寒くなってきたので、みなさまお身体にはお気をつけください。 さて、今回はClaude Codeの公式Pluginについて紹介します。Plugin機能については公式ブログなどで知っている方も多いと思いますが、公式リポジトリで公開されているPluginについてはざっとウェブを調べても解説している記事は見つかりませんでした。 ちょっと試してみたら、さすが公式と思える模範的なPluginが揃っていたので、紹介したいと思います。 すでにPlug
Anthropic’s AI agent was the most prolific code contributor to Bun’s GitHub repository, submitting more merged pull requests than any human developer. Then Anthropic paid millions to acquire the human team anyway. The code was MIT-licensed; they could have forked it for free. Instead, they bought the people. Everyone’s heard the line: “AI will write all the code; engineering as you know it is fini
数ヶ月前の「Serena MCPはClaude Codeを救うのか?」で「Claude Code本体にLanguageServer統合を追加する可能性も考えられます」と書きましたが、その機能が2.0.74で有効になりました。 導入方法は「Claude Code の LSP サポート」が詳しいので参照ください。 Claude Code の LSP サポートClaude Code のバージョン 2.0.74 から LSP(Language Server Protocol)サポートが追加されました。LSP サポートにより、Claude Code はコードベースに対してシンボルの定義検索、参照検索、ホバー情報の取得などの操作が可能になります。この記事では Claude Code の LSP サポートの概要と使用方法を紹介します。azukiazusaのテックブログ2まとめると/plugin コマンド
はじめに 会議室で誰かが「戦略」と言った瞬間、空気が変わる。 みんなの背筋が伸びる。うなずきが深くなる。誰かがおもむろにホワイトボードの前に立ち、矢印を描き始める。私も「なるほど」という顔をしてみる。眉間にしわを寄せ、顎に手を当て、いかにも深く考えているふうを装う。会議室にいる全員が、突然「戦略を理解している側の人間」になる。 ただ、私は知っている。この部屋にいる何人かは、私と同じことを思っているはずだ。 「で、結局、何をするの?」 言えない。絶対に言えない。「戦略」という言葉が持つ重厚感に押しつぶされて、そんな素朴な疑問は喉の奥に引っ込んでしまう。分かっていないことがバレたら終わりだ。「あいつ、戦略を理解していない」というレッテルを貼られたら、もうこの会議室での発言権はない。だから黙る。黙って、賢そうな顔を続ける。 不思議なのは、誰もが同じ演技をしているように見えることだ。部長も、課長も
どうもこんにちは!コラボスタイルでバックエンドエンジニアをしているMESIです。 2025年の1月に入社して以来、プロダクト開発や社内の技術改善に日々関わっています。 コラボスタイルはフルリモート勤務が可能で、日本全国にメンバーが散らばって働いています。 その分、「どんな環境で仕事するか?」は自分次第。1日の大半を過ごす場所なので、快適度が生産性に直結します。 というわけで今回は、私がフルリモート環境で“仕事効率を爆上げ”するために整えたデスク周りを紹介します。 デスクはデカければデカいほど良い PCのメモリがデカいと快適になるように、デスクもデカいほど正義です。 私が使っているのは、部屋にギリギリ入る最大サイズ。 180 × 72 cm の天板で、27インチモニターが3枚余裕で並びます。 デスクはKANADEMONOで注文しました。KANADEMONOでは天板のサイズを自由に調整すること
先日、ここ一年半ほどかけて開発してきた「個人事業主向けクラウド会計ソフト Shiwake」をリリースしました。 会計ソフトという大きな何かを個人開発するというのはなかなか大変だったのですが、そんな会計ソフトの開発を行う中で考えてきたことを書いていきたいと思います。 [こんな人に向けて書いています] - プロダクト作りにおける「コンセプト」や「進め方」に興味がある人 - ソフトウェア開発における「プロジェクトマネジメント」に興味がある人 最初の課題感をブラさないプロダクトをつくるにあたっては、なにかひとつ「軸」となる考え方があることが望ましいです。多くの場合、それは「プロダクトにおける課題感」となります。 Shiwake の場合、下記のような課題感を最初に定義し、機能を考える際は常に頭の片隅に置きながら開発を行っていました。 freee さん、ごめんなさい。freee に課金したくなくてサー
シェルで長ったらしいコマンドを入力している途中に「先に別のコマンドを実行しておくべきだった」と気付いたことはないでしょうか。とくにワンライナースクリプトLOVEなみなさんは、こういうことがよく発生するのではないでしょうか。こういうときに泣く泣く入力中の文字列を消してから別のコマンドを実行して、いったん削除したコマンドを打ち直しているでしょうか。それとも、文字列をカットしてから後から貼り付けしているでしょうか。 こういうときに入力中だったコマンドを一時保存して後から実行する小技を紹介します。どこに一時保存するかというと、それはシェルの履歴です。具体的には「入力中だったコマンドの先頭に移動して「#」を入力してからenterを押す、他のことをした後に履歴をたどって"#"を消して実行」というものです。以下に例を示します。 awk '{<長大なワンライナー>}' <input.data > outp
皆さんは『配列から欠けている数字を見つけろ』と言われたら、どう答えますか? 多くの方は「HashSetで解けばいい」と考えるでしょう。しかし、1000万個の要素で実測したところ、Pythonのsetは945MBもの追加メモリを消費し、処理に2.3秒かかりました。一方、XORを使った解法は追加メモリゼロ、C言語なら1ミリ秒で完了します。 なぜこれほどの差が生まれるのか? XORには単なるトリック以上の深い理論があり、配列の欠損値検出だけでなく、RAID 5のデータ復元やネットワークのエラー検出など、実務で幅広く応用されているのです。 追記: ネットワーク転送時のパケットロスやノイズによるデータ欠損、さらには宇宙線がメモリに衝突してビットが反転する「ソフトエラー」により、配列から要素が失われることがあります。 本記事では、Florian Hartmannの「That XOR Trick」1を基
Toggle dark mode DuckDB を用いて日々のストック記事をハイブリッド検索する Apr 30, 2025 今回は、DuckDB を使って、日々ストックしている Web 記事などのハイブリッド検索(全文検索とベクトル類似度検索の組み合わせ)を実現する試みについてまとめます。 モチベーション 自分は普段、情報収集や後で読みたい記事の保存に Readwise Reader というサービスを利用しています。RSS フィードの購読や記事のアーカイブができ、非常に便利なツールです [1] 。 この Readwise Reader にも検索機能(全文検索)はあるのですが、どこか微妙さを感じていました。 特に日本語の記事を探す際に意図した記事が見つからないことが多々あり、不満ポイントでした (海外サービスあるある)。 そんな矢先、時雨堂さんの「DuckDB でハイブリッド検索」の記事を拝
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