BigQueryリポジトリを解説 - G-gen Tech Blog
G-gen の武井です。当記事では、BigQuery と Git リポジトリを連携する機能である BigQuery リポジトリを解説します。 はじめに 機能説明 リポジトリ リポジトリの利用形態 取り扱い可能なファイル バージョン管理 IAM ロール 料金 検証1（セットアップ） セットアップの概要 リポジトリの作成 ワークスペースの作成 ディレクトリの作成 SQL ファイルの作成 検証2（バージョン管理） デモの概要 commit push pull 復元 クエリ実行 検証3（GitHub リポジトリとの接続） 関連記事 はじめに BigQuery リポジトリとは、BigQuery と Git リポジトリを連携する機能です。Google Cloud コンソールの BigQuery 操作画面である BigQuery Studio において、組み込みの Git リポジトリまたは GitHub
superwhisperでCursor/Clineチャットを楽に入力する｜kiiita
最近は業務でChat GPTやClaudeなどのAIとのチャットに加え、コーディングで使うCline, Cursorなどでもチャット量が増えています。 チャットが増えたことでタイピング量も増えてきていて、なんだか疲れるなあという日も増えてきました。 そんな中、新たなアプローチとして取り入れたのが最近話題になっている音声入力ツール「superwhisper」でした。最初は半信半疑でしたが、実際に使ってみると、キーボードの打鍵数が大幅に減ったことでタイピングの負担が軽減され、作業の快適さが増したことを実感しました。 コーディングの指示をAIに出す時に不安になるのはメソッド名や変数名、ファイル名などの英語がきちんと出力されるのかという点がありますが、superwhisperのカスタムモードを使うと結構いい感じにアウトプットしてくれます（詳しくは後述）。 音声入力でClineに指示を出した実際の例
ジュニアエンジニアからシニアエンジニアになるまでに自分がやっていたことまとめ - yasuhisa's blog
長いので3行まとめです。 最近、エンジニアリング経験の浅い方にアドバイスをする機会が増えてきたので、紹介時に使えるポインタをまとめました 何が合っているかは人によるので、正直正解はないと思いますが、少なくとも自分に効いたやり方をまとめています 合いそうなところだけをピックアップして真似してもらうだけでも全然いいと思います 「他にもこういうのをやったら伸びると思うよ!」というのがあったら、SNSなどで反応ください はじめに 真似するのが簡単で効果が大きい Pull Requestをセルフレビューする 趣味プロジェクトを持つ 参考: 自分が過去にやっていた趣味プロジェクト 真似するのは簡単で効果はそこそこ 地味な改善活動を拾い続ける 地道な活動例: READMEやsetupスクリプトの修正 地道な活動例: アーキテクチャ図を書き起こす / 改善する 仕組み化でチームや自分を楽にする 真似するの
Context is all you need: Better AI results with custom instructions
Context is all you need: Better AI results with custom instructions March 26, 2025 by Rob Conery, @robconery.com, Burke Holland, @burkeholland Earlier this month, we announced the general availability of custom instructions in Visual Studio Code. Custom instructions are how you give Copilot specific context about your team's workflow, your particular style preferences, libraries the model may not
時間対価値の高いコードレビュー - Hello Tech
CTOの杉本です。 「コードレビューが忙しくて開発の時間がとれない」というのは、ある程度役割が広がったエンジニアからよく上がる不満だと思います。 コードレビューはチーム開発で重要な活動ではありますが、「コードレビューで使う時間に対してどれだけの価値を出せるかを意識できていない」ことが原因の一つにあることが多い、と僕は思っています。 僕自身も立場上日々のコードレビューの負担が重く、うまく開発が進まないと感じていた時期がありました。時間対価値を意識して思い切ってやり方を変えてからは、コードレビューの負担の重さを感じることは少なくなりました。 今回は、僕個人が運用しているコードレビューへの考え方について書きます。 コードレビューの目的 そもそもコードレビューは何のためにやるのでしょうか？ 僕が思うに、コードレビューの目的は「品質担保」と「開発者の成長」です。 最低限のコード品質・リリース品質を担
Clineで破産しそうなそんな貴方に！！
GitHub CopilotとVS Code LM APIで賢くAI開発費用を節約しよう！ この記事について この記事では、GitHub Copilotの料金プランを活用しながら、Cline と VS Code LM APIを組み合わせることで開発コストを抑える方法をご紹介します。AIの支援は欲しいけれど、なるべく費用は抑えたい！という方に特におすすめの内容です。 想定する読者 GitHub Copilotを使っている、または使い始めようと考えている開発者 AI開発支援ツールの月額費用を抑えたいと考えている方 VS Codeをメインのエディタとして使用している方(Cursurを使用している人も含) 前提知識 VS Codeの基本的な使い方 GitHub Copilotの基本的な機能について プログラミングの基礎知識 環境 VS Code or Cursor GitHub Copilot（無
AI時代に必要なのはプログラミング能力ではなくコンピューティング能力 - きしだのHatena
「プログラミング教育について語る会 」で話した内容をまとめておきます。 「AI時代のプログラミング教育」としたのだけど、内容的には「コンピューティング能力を伸ばそうぜ、その道具としてプログラミングしよう」みたいな話になりました。 Nextbeat Tech Bar：第二回プログラミング教育について語る会 - connpass 資料はこちら まず前提として、AIのコーディング能力が7ヵ月で倍になっているというのがあります。なので、今現在の能力で話をしてもあまり意味がなく、ゆくゆくはかなりのレベルでAIがコードを書くという想定をしておいたほうがいいです。 元ネタのツイートはこれ https://x.com/METR_Evals/status/1902384481111322929 論文はここ [2503.14499] Measuring AI Ability to Complete Long
市民ランナー的ハーフマラソン攻略法 - 健康目的で走っている40代の大会出場記録
明日はハイテクハーフマラソンですね。自分は出場しませんが多くの市民ランナーが参加する大きな大会です。天候にも恵まれそうで参加される皆さんの快走を期待しております(^^)。 さて明日の目標は決まってますでしょうか？もちろん優勝や入賞を狙っていますという方もいらっしゃるでしょう。ただ多くの市民ランナーにとってはPB（または目標とするタイム）を狙うが目標ではないでしょうか？そこでハーフ好きで多くのレースを走りました自分なりのタイムを狙うための市民ランナー的ハーフ攻略法を紹介いたします（こう見えてもいろいろなハーフのレースで年代別優勝や入賞は多数です(笑)）。なおあくまで自分の考える攻略法でしかないことは予めご了承ください。それと自分はハイテクハーフマラソンは未経験者ですのでコース解説はできませんので比較的フラットな箇所が多い河川敷と想定して記載しております。 ▶︎最初の2kmがとても重要 スター
Security hardening for GitHub Actions - GitHub Docs
Overview This guide explains how to configure security hardening for certain GitHub Actions features. If the GitHub Actions concepts are unfamiliar, see Understanding GitHub Actions. Using secrets Sensitive values should never be stored as plaintext in workflow files, but rather as secrets. Secrets can be configured at the organization, repository, or environment level, and allow you to store sens
GitHub - suzuki-shunsuke/pinact: Pin GitHub Actions versions
$ git diff diff --git a/.github/workflows/test.yaml b/.github/workflows/test.yaml index 84bd67a..5d92e44 100644 --- a/.github/workflows/test.yaml +++ b/.github/workflows/test.yaml @@ -113,17 +113,17 @@ jobs: needs: path-filter permissions: {} steps: - - uses: actions/checkout@83b7061638ee4956cf7545a6f7efe594e5ad0247 # v3 - - uses: actions/setup-go@v4 + - uses: actions/checkout@83b7061638ee4956cf75
データモデリング通り ～仲間と学ぶ実践の場～ (2025/03/27 19:00〜)
データ横丁の新たな試み：「データモデリング通り」開設！ データ横丁は、データを扱う実務者がゆるくつながるコミュニティです。このたび、データモデリングを学びたい人が集まれる場をつくります。その名も 「データモデリング通り」！ 趣旨説明とメンバー募集を兼ねたキックオフセミナーを開催します。基調講演では、「データモデリングの効能と使いどころ」と題して、DAMA日本支部 理事の吉村泰生さんを特別ゲストにお迎えします。 ・データモデリングとは何か ・何に使うか(データマネジメント含め） ・学ぶとどういういい事があるか、 ・どんなナレッジが存在するかの紹介 といった内容をご紹介いただきます。 まずは本セミナーをお聞きいただき、参加をご検討ください。 🧐 なぜ「データモデリング通り」って場をつくるの？ データモデリングを実践してきたのは、主に50代後半以上の人たち。かつては「データモデラーは絶滅危惧種
Devinとは？機能や特徴・製品の概要まとめ
1. 小規模タスクの並行処理と迅速な対応 バックログに残る前にタスクを素早く処理 小さなユーザー機能リクエストやフロントエンド修正を効率的に対応 CI失敗の調査や静的解析エラーの修正を迅速に実施 2. コードの移行・最適化による技術負債の解消 言語やフレームワークの移行（JavaScript→TypeScript、Angularアップグレードなど） モノレポの整理や未使用機能フラグの削除によるコードベースのクリーンアップ 共通コードのライブラリ化によるメンテナンス性向上 3. エンジニアリング支援とプロトタイピング PRレビューやコードベースのQ&Aを担当し、チームの開発をサポート バグ修正やユニットテスト作成を通じた品質向上 新しいAPIの統合、ソリューションのプロトタイピング、社内ツール構築による業務改善
基幹システムとデータ分析（第101回IT勉強宴会）
2025.02.28(金) 18:30から、新大阪の貸会議室＆zoomで開催しました。案内はここ 申込者は、ネット参加：104名、zoomが最大100名ですので80名だけzoomを案内して、今回初めてYoutubeライブ同時配信を行いました。最初バタバタしましたが、割と上手く行ったと思います。翌土曜日の昼頃に非公開にしましたが、それまでに319回観て頂きました。 ※多少観やすく編集して動画公開する予定ですので観れなかった方はお楽しみに 現地参加は11名、懇親会は10名でした。今回は30名入る部屋でしたので余裕をもって座れました。プロジェクターなど設備があまり良くないのですが大変安いのでこれからも使いたいです。懇親会はすぐ横にある初めてのお店でした。料理はおいしかったですが、店内がうるさくて話するのには向いてませんでした。 その後は7名で2次会に。終電を逃しましたのでタクシーで家の近くまで乗
上田仁 引退の真実とこれから｜卓球レポート
上田仁が競技生活を引退し、戸上隼輔（井村屋グループ）のプライベートコーチ（専属コーチ）として新たなスタートを切ることを発表した。 2023年夏、新天地を求めて家族でドイツへ移住すると、所属するケーニヒスホーフェンをチーム初のプレーオフへ導くなど順風な競技生活を送っていたように見えた上田だが、なぜきっぱりラケットを置き、戸上のコーチを務めるに至ったのか。その経緯や思いを卓球レポートに語ってくれた。 ブンデスリーガで勝ち星を重ねていた上田が電撃引退。その真相を語る 戸上の可能性に引かれ コーチを志願して引退を決意 --引退を決めたいきさつについてお聞かせください。 上田仁（以下、上田） 以前に行っていただいたインタビューでも話したと思いますが、ドイツへの移住は2年から3年が一応の目安でした。今年が2年目であと1年現役を続けるのか、それとも日本へ戻るのかについては家族とも話していました。 日本で
AIをシステム開発に活かすコツ、全部書く｜kmagai
今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での
コードレビューはつまらないから丁寧なプルリクエストでチームの生産性向上を目指す
コードレビューにずっと苦手意識を持っていた。レビューは時間がかかるし、あまり気が乗らない。 がんばってやっても、うまくできたのかどうか自信が持てない。 もちろん、世にあるコードレビューに関する書籍や記事などはいくつも読んだ。 そこには、コードレビューをするときの観点や、コードレビューで望ましい言葉づかいなど、ためになることがたくさん書かれていた。 それでも、やはりコードレビューが苦手なことに変わりはなかった。 だけど最近ようやく、こうすればレビューをうまくこなせるのではないかという出口が、なんとなく見えはじめてきた。 この記事では、ぼくなりにたどり着いた、プルリクエストのレビューを上手に行うための心構え、つまりいかにしてレビューのつらみを減らすかについて書く。 目次 なぜコードレビューはつまらないのか われわれは、なんのためにコードレビューをするのか レビューのコスト レビューの観点 文化
Data-First Stack as an enabler for Data Products
Author: Animesh Kumar Last week, we published a piece on the Evolution of the Data Stack, and the community resonated well with the story of how the data industry has been interpreting data and the potential way it could effectively manage ever-growing data. Not surprisingly, the Data-First way turned out to be the unmistakable showstopper. 🔶 The Data-First Stack or DFS resonated for one key reas
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AI-Agent時代のエンジニアの役割と野性
入門リトライ
基幹システムとデータ分析（第101回IT勉強宴会）