How To Build An Agent | Amp
How to Build an Agent or: The Emperor Has No Clothes Thorsten Ball, April 15, 2025 It’s not that hard to build a fully functioning, code-editing agent. It seems like it would be. When you look at an agent editing files, running commands, wriggling itself out of errors, retrying different strategies - it seems like there has to be a secret behind it. There isn’t. It’s an LLM, a loop, and enough tok
Building Effective AI Agents
Published Dec 19, 2024 We've worked with dozens of teams building LLM agents across industries. Consistently, the most successful implementations use simple, composable patterns rather than complex frameworks. Over the past year, we've worked with dozens of teams building large language model (LLM) agents across industries. Consistently, the most successful implementations weren't using complex fr
スクラムガイドの「確約」
スクラムガイドの「確約」 とりとめもなくメモ的に書く。 スクラムフェス大阪2025でジム・コプリエンに説教された 「スクラムガイド」のcommit/commitmentの日本語訳を「確約」にしているが、これはpromise（約束）の意味なので間違いである スクラムのような不確実な世界では、未来を予測できないのだから、何かを「約束」することはできない （現代物理学では因果関係は不確定みたいなことも言っていたが、よくわからんかった……） 言い換えれば、promiseは結果責任（accountability）であり、commitmentは実行責任（responsibility）である また、commitmentには心から取り組むという意味合いもある（当事者意識） マネージャーが『スクラムチームは結果を「約束」している』と思ったらかなり厄介である 結果責任は「反省」を促すだけだが、実行責任は「検査
論理削除 - kawasima
ユーザなどのリソースエンティティのパージするわけではないデータ削除(a.k.a. 論理削除)をどう設計するか、は単純でありながら、イミュータブルデータモデルの基本形を学ぶ良い題材なので、順を追って説明する。 リソースの検討 まずユーザがアクティブなユーザと削除されたユーザで扱いが異なるかどうかを考える。この段階で物理設計としてどうするかを考えると検討ポイントが十分考慮されないことにつながるので注意しよう 。(イミュータブルデータモデル#5e3a5f1da8e5b200009c0499) 扱いが異ならない場合を考えてみよう。 code: (mermaid) classDiagram direction LR class ユーザ { <<Resource>> ユーザID : SERIAL PK 名前 : VARCHAR メールアドレス : VARCHAR ユーザ区分 : ENUMアクティブ/削
【アーカイブ動画】t_wadaさんに聞く！SQLアンチパターン第2版 全27章まとめて紹介！
00:00~ オープニング 00:01~ t-wadaさんご講演 52:20~ Q&A
【t-wadaさんに聞く】なぜCursorよりClaude Codeが優れているのか
6月12日に株式会社LayerX社で開催されたAI Coding Meetupに潜入してきました。 https://youtu.be/RjmsIJ8mJ7o?si=6EHRoZCr8yln-GkB ------------------------------------------- Sponsor:株式会社InnovativeAI ✅グローバルAI採用プラットフォーム『レジュメノー』運営。VC調達済み、グロースフェーズのHR Tech。 ✅AIネイティブの開発体制：Devin / Claude Code / Cursor…etc. ✅技術選定を一任、組織＆アーキテクチャを0→1→10で牽引していただける方募集中 【常識破壊のエンジニアを募集中】 採用情報(まずはカジュアル面談から)👉 https://resume-no.ai/career 【企業向け】 海外トップエンジニアの採用はこ
131. AIコーディングの現在地 w/ twada | fukabori.fm
MP3ファイルをダウンロード 内容紹介 twadaさんをゲストに、Vibe Coding、Agentic Coding、Context Engineering、実際の活用方法、AI時代のエンジニアの育成などについて語っていただいたエピソードです。 出演者 話したネタ Vibe Coding Agentic Coding Agentic Engineering (Zed) Prompt Engineering と Context Engineering 開発生産性カンファレンスでの講演 twadaさんの使っているAIコーディングツールは？ AIコーディングツールを何に活用している？ 8割の機能は一瞬で完成、残りの2割の作り込みが大変 AI時代におけるエンジニアの育成 可処分時間の差とアンラーニングの重要性 設計判断力の鍛え方 共通言語の重要性 SQLアンチパターン 第2版
生成AI時代に問われる「指示力」とは。プロンプト・エンジニアリングの極意を専門家に学ぶ - ミーツキャリアbyマイナビ転職
突如として、私たちの働き方を大きく変えようとしている生成AI。 上司から「これからは生成AIの業務活用が必須！」と発破をかけられ、対応に追われている人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな生成AIに与える指示「プロンプト」にフォーカスし、その作り方のコツやノウハウをご紹介します。 ご登場いただくのは、ベストセラー『頭がいい人のChatGPT＆Copilotの使い方』の著者で、デジタルハリウッド大学の教授・橋本大也さん。 「ビジネスパーソンにとってAIを使わないという選択肢はない」と語る橋本さんに、プロンプトのバリエーションやプロンプト設計の考え方、そして生成AIとうまく付き合っていくためのコツを学びます。 橋本大也（はしもと・だいや）さん。デジタルハリウッド大学教授兼メディアライブラリー館長。多摩大学大学院客員教授。早稲田情報技術研究所取締役。ブンシン合同会社CEO。翻訳者。IT戦略コ
『SQLアンチパターン 第2版』の翻訳レビュー会を主催して得た学び - CARTA TECH BLOG
fluctで働いているryuです。 CARTA HOLDINGSでは、t-wadaさんに技術コーチとして携わっていただいています。 そのt-wadaさんが監訳を務める SQLアンチパターン 第2版 の翻訳レビューにCARTA HOLDINGSのエンジニアたちが携わらせていただきました。 今回は、翻訳レビューに携わった経緯、開催したレビュー会、レビュー会の感想について書いていきます。 きっかけ CARTA HOLDINGSでは、もう何年もずっとt-wadaさんと毎週読書会を開催しています。 techblog.cartaholdings.co.jp 昨年の7月頃、t-wadaさんとの読書会で1冊の本を読み終え、次に読む本を検討していました。その際、社内で『SQLアンチパターン』を最近読んでいないという話題になり、読書会でこの本を取り上げるのはどうかという意見が出ました。 すると、t-wadaさ
開発内製化のその先へ―技術・組織の協調設計によるプロダクト付加価値向上の実践
開発内製化のその先へ―技術・組織の協調設計によるプロダクト付加価値向上の実践 Yuichi Goto | 開発生産性Conference 2025 on July 4, 2025 発表者について Yuichi Goto @yasaichi 株式会社EARTHBRAIN 東証グロース上場企業CTO（〜2023） EARTHBRAINについて 2021年7月創業（現在、従業員約200名規模） 小松製作所、NTTドコモビジネス、ソニーセミコンダクタソリュー ションズ、野村総合研究所による合弁会社 Smart Construction®を開発・提供・保守 Findy「生成AIを積極的に活用する企業特集」に掲載されました Smart Construction®について 建設生産プロセスの生産性・安全性の向上を実現するデジタル ソリューション 相互連携する複数のソフトウェア・ハードウェアの形で提供 プ
降霊術で t_wada を AI に降ろして PR レビューして貰うテクニックが伸びたのでその裏側記事を書きました！｜Ryo@VibeCoder
最近 X（旧 Twitter）では「t_wada の TDD で進めてください」という一言で、テスト駆動の意図を一気に共有する"圧縮プロンプト"がバズっていますよね。 この流れをさらに一歩進め、 AI に TDD をさせるのではなく、t_wada 本人を降霊させて "レビュー" をもらう という実験を行い、その結果をポストしたらご本人に言及頂き、インプレッションが非常に大きくなり、注目されました。 例のポスト みんな t_wada メソッドを TDD で進めるのに使ってるけど自分は PR やコード、テストの品質レビュー、リファクタリングのためのテスト網羅性のレビューなどに t_wada メソッドを使う事を推したい。 テストケースの洗い出しの精度が異常に上がって一生レビューして貰ってる。是非ためして欲しい。 — Ryo HIGASHIGAWA (@biwakonbu) July 2, 202
I still care about the code
Birgitta is a Distinguished Engineer and AI-assisted delivery expert at Thoughtworks. She has over 20 years of experience as a software developer, architect and technical leader. This article is part of “Exploring Gen AI”. A series capturing Thoughtworks technologists' explorations of using gen ai technology for software development. Ever since AI coding assistance started gaining traction I’ve he
LLMは新しい抽象化をもたらす - Martin Fowler's Bliki (ja)
この分野の声が大きい人たちと同じように、私も生成AIシステムがソフトウェア開発にどのような役割を果たすのかについて大きな関心を持っています。LLM（大規模言語モデル）の登場は、アセンブラから最初の高水準プログラミング言語への移行と同じくらい、ソフトウェア開発を大きく変えると思います。その後に開発された言語やフレームワークは、抽象化のレベルや生産性を向上させましたが、プログラミングの本質に同じレベルのインパクトを与えるものではありませんでした。しかし、LLMには最初の移行と同程度のインパクトがあると思います。しかも、単に抽象化のレベルを上げるだけでなく、「非決定的なツールでプログラミングするとはどういうことか」という問いを私たちに投げかけています。 高水準言語は、新しいレベルの抽象化をもたらしました。アセンブラを使うときには、特定のマシンの命令セットを考える必要がありました。単純な操作でさえ
AIによる開発高速化で作り出した時間は新機能開発でなくユーザー理解に使おう - $shibayu36->blog;
最近Cursor、Cline、Claude Codeなどの発展でAIコーディングが進歩し、非常に高速にプログラミングができるようになり、より短時間で機能開発ができるようになってきている。この高速化によって作り出した時間は何に使うべきだろうか？ 僕はこの時間を更なる新機能開発に使うべきではなく、サービスのユーザー理解・既存機能のバグ修正や手触りの改善・エンジニア以外も含めた社内改善に使うべきだと考えている。そのような話を先日Xにポストした。 開発生産性カンファレンスでいろいろ会話する中で、コーディングエージェントによる開発高速化によって作り出したエンジニアの時間は、新機能開発ではなくて、顧客理解・エンジニア以外も含めた社内効率改善・既存機能の手触りやバグ修正辺りに当てるべきだな、という気持ちを新たにした— 柴崎優季 (@shibayu36) 2025年7月3日 今回はこの話について詳しく自分
[感想]AI時代のソフトウェア開発について、開発生産性カンファレンスでt_wadaさんの話を聞いて考える｜ginkouno
感想AIとどう向き合うか聴衆が抱くであろう様々な思いを汲み取り、それら一つ一つに対し多くの書籍を参照しながら、丁寧に分析されているセッションでした。 印象的だったのは、 AIは時を加速するので、技術的負債の積み上げも加速される という言葉。そしてそれら負債における問題点は新しいものではなく、過去生まれてきた多種多様なものと同じであって、それに対する武器も同様に使っていくことになると。 「TDDから我々は何を学んだか」「DDDから我々は何を学んだか」⋯。過去我々が開発をどう良くしていこうかと悩み学んでいった日々は、AI時代でも無駄にはなっていないのです。武器は既に皆の手にあるのだ！ また結局AIに何をやらせるかについてはニンゲンの問題なので、ニンゲンを鍛える必要があるよねということですが、それもAIで高速化していくことの可能性にも触れていました。この点はKent Beckの1日目のセッション
![[感想]AI時代のソフトウェア開発について、開発生産性カンファレンスでt_wadaさんの話を聞いて考える｜ginkouno](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c726865ea4b831688d48d2cc59085b82116f029d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F200620793%2Frectangle_large_type_2_85c9c603947a6a3e96d3416d0995569a.png%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
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49: Agentic Codingに脳を焼かれた私たち (t_wada)
Amazon.co.jp: ソフトウェア設計の結合バランス 持続可能な成長を支えるモジュール化の原則 (impress top gear): Vlad Khononov (著), 島田浩二 (翻訳): 本
SQLアンチパターン第2版 データベースプログラミングで陥りがちな失敗とその対策 / Intro to SQL Antipatterns 2nd
DMMを支える決済基盤の技術的負債にどう立ち向かうか / Addressing Technical Debt in Payment Infrastructure
