Tebiki株式会社 プリンシパルスペシャリスト 畑中 優丞 兵庫県在住。中学生と小学生の父。フリーターから専門学校でプログラミングを学び、ソフトウェアエンジニアへ。FromSoftware、CloverLab、freee で SWE、SRE、EMなどに従事。趣味はバスケ観戦。 前回の記事では、Tebikiのスタッフエンジニアとして重視している「事に向かう」考え方や、事業に技術で貢献するための心得、そしてメンタル維持の秘訣について書きました。 最終回となる今回は、この抽象的な役割が「組織でどのように評価されるのか」という問いに対する私の考え、そして現在私自身が抱える課題である「次のスタッフエンジニアをどう見出すか」、最後に「この先どこへ向かうのか」という問いについて、今の考えをまとめたいと思います。 評価とは、仮説に基づくものです。新人だろうとスタッフエンジニアだろうと営業部長だろうと、仮

CSSでは、さまざまなカラーモデルで色を設定できます。16進数によるHEX値、rgb()によるRGB値、hsl()によるHSL値、lab()によるLAB値、oklch()Oklch値、oklab()によるOklab値など、現在ではすべてのブラウザにサポートされています。 中でも最近では、トーンを合わせたカラーを簡単に作ることができるOKLCHカラーの人気が高まっています。このOKLCHカラーについて紹介します。 oklch.fyi 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 OKLCHカラーとは カラーモデルとは 色域とは OKLCHの構造 OKLCHだと明るさの一貫性が簡単 OKLCHだとシェードも簡単 OKLCHだとグラデーションも美しい カラースペースのサポート 最大彩度 ブラウザのサポートとフォールバック OKLCH

さっそくまとめ 私の職場では特にエンジニア組織のグローバル化が進んでいます 私はそんな中、英語がほぼ話せない状態（CEFRレベル：A2）から入社し、1.5年間社会人として頑張れる範囲で英語学習を続けてきました 初期は平日でも4時間程度の学習時間を確保していました 現在は机に向かうのは1時間程度で、あとは通勤時間や隙間時間を利用して学習しています スピーキングにおいて、中上級者（CEFR:B2）とされるレベルに入るための最後のピースであったと感じている勉強法は主に2つです リスニング: ほぼ100% 1.5倍速までやるシャドーイング スピーキング: 結局瞬間英作文 CEFR という指標の意味やレベル感については、後ほどお話しします。 入社1 ~ 1.5年目の間の学習成果 ここ半年間で、比較のために色々な英語試験を受けており、以下のような結果となりました。 LがListening、RがRead

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事では私が行ってきたAWSでのコスト削減、最適化の手法とコスト管理全般に関わることを記載します。 執筆時点(2025/11)の情報となりますので記事閲覧日によっては新しいサービスや機能改修により記事内容が適切ではない可能性がございますのでご留意ください。 不要・余分なコスト発生の調査方法 コスト削減の第一ステップとしてまず対象のAWSアカウントでどのようなコストが発生しているか確認する必要があります。 あらかじめ予想・見積もりしていたコストなのか、予定外のコストなのかを特定及び分析し、コスト削減・最適を進めてください。 Cost E

こんにちは！kirigayaです VSCodeからGoogle Antigravityへ移行した時のメモを残します ついでにAntigravity使って記事にしました Review機能すごく使いやすい！ あなたも反重力を体験しよう！反重力って.... Google Antigravity 導入と設定 Google Antigravity は、VS Code をベースにした AI ネイティブな IDE です。エージェント機能とエディタ機能が統合されており、コーディング体験を大きく変える可能性を秘めています。 この記事では、Antigravity を VS Code ライクに快適に使うための導入と設定方法を紹介します。 インストール Antigravity は専用のインストーラーからインストールします。 インストール後は、VS Code と似たインターフェースが表示されますが、左側にエージェン

概要 どうも、どすこい です！ この記事では、Dockerfileを実務で扱う際に知っておくと大きく効率が上がる設計ガイドを書きました！ Dockerそのものの仕組みには深入りせず、実際にDockerfileを書く場面でつまずきやすい部分だけを解説します！ なお、扱う例はGoを想定しています。 この記事で行わないこと Dockerの基礎 ネットワーク、ボリューム、Docker Engineの詳細解説 なお、Dockerそのものについて知りたい方は以下のサイトがおすすめです！ 対象読者 業務でDockerfileを0から書く機会を得たエンジニア 学習中で、Dockerfileのベストプラクティスについて知りたい方 この記事で伝えたいこと Dockerfileを最適化する際に何を判断基準にすべきかについて知る 解決したい課題 初心者が書くDockerfileには次のような課題が発生しやすいです

フォームにおける日付入力といえば、JavaScriptで作成された日付ピッカーが多く実装されていました。しかし、複雑なUIは入力ミスやフォーム離脱の原因となることがあります。開発者のDavid Bushell氏が公開した「Pikaday」は、JavaScriptの日付ピッカーに頼らない、よりユーザーフレンドリーな日付入力コンポーネントを解説するガイドです。 Pikaday https://pikaday.dbushell.com/ ◆ほとんどの場合、JavaScript日付ピッカーは不要 JavaScriptで動作する日付ピッカーは、ほとんどの場合、誰も必要としていません。複雑なUIはエラーを増やし、フォームの放棄につながります。ネイティブな日付入力を実装することでユーザーフレンドリーなインターフェースへと導くことを目指しています。 ◆ネイティブの日付・時刻入力を活用する 現在利用されてい

現地時間の2025年11月24日、サプライチェーンマルウェアや脆弱(ぜいじゃく)性に関する研究を行うオープンソースのセキュリティ研究所であるHelixGuardが、NPMレジストリ内の1000を超えるコンポーネントが、数時間以内に同じ手法で改ざんされたことを検出しました。改ざんされたコンポーネントは「Bunランタイムを導入する」という虚偽の主張を行っており、スクリプトや難読化されたファイルが追加されていたことも確認されています。 Shai-Hulud Returns: Over 1K NPM Packages and 27K+ Github Repos infected via Fake Bun Runtime Within Hours — HelixGuard https://helixguard.ai/blog/malicious-sha1hulud-2025-11-24 HelixG

2025/11/23 TSKaigi Hokuriku2025 に登壇した際の資料です。 https://hokuriku.tskaigi.org/ 複数のドメインコンテキストで構成されるWebシステムは、コンテキストを跨ぐ更新を行う同期APIがパフォーマンスの悪化や障害の連鎖を招き、ユーザー体…

はじめに：AI4QA Phase1からPhase2への進化 こんにちは。食べログの品質管理部でAI4QAプロジェクトのプロジェクトリーダーを務める黎です。 食べログの品質管理部では、2025年7月に「AI4QA Phase1」として、生成AIを活用したテスト実装の効率化に取り組んできました。Phase1では、手動テストケースの実装をAIで支援し、直近の案件では手動実施399件中304件のテストケースをAIで実装することに成功しました。（前回記事: AIによる手動QAの自動化：食べログQAチームの挑戦、その第一歩） しかし、実際の運用を通じて一つの重要な課題が浮き彫りになりました。テスト実装をAI化しても、工数削減のインパクトが限定的だったのです。 その理由は明確でした。手動テストプロセスでは、テスト実行の工数が全体の50%を占めており、テスト設計や実装だけをAI化しても、ボトルネックを解消

こんにちは。製造ビジネステクノロジー部の小林です。 最近、AWSクラウドへの負荷テストを計画しています。 負荷テストは、システムが大量のトラフィックに耐えられるかを確認するだけでなく、スケーリング設計やクォータ調整、運用時の安定性を評価するためにも欠かせない重要な工程です。 しかし、実際に負荷テストを行おうとすると、利用できるツールが多く、どれを選ぶべきか迷ってしまいます... そこで本記事では、負荷テストツールについて、それぞれの特徴や得意分野を整理し、どのような用途で活用できるかをまとめました。 本記事で紹介するツールについて 本記事では、負荷テストで広く利用されることが多いツールについて、次の観点をもとにピックアップしています。 採用実績 GitHubスター数、コミュニティの活発さ、企業での利用事例など。 機能の幅広さ 大規模負荷、複雑なシナリオ記述、分散実行など、本格的な負荷テスト