こんにちは、ダイニーの ogino です。 弊社では、ほとんどの技術的な不具合の調査・解決を AI に丸投げできるようになりました。 これは単なるコードレベルのバグに限りません。本番環境や特定のユーザーだけでしか発生しない問題、インフラの設定ミスなど含めすべてに言える話です。 Claude Code を使い始めてからここに至るまで、大きく 2 つ転換点がありました。 AI が本番データベース、ログ、Sentry などに直接アクセスできるようにした 複数のエージェントが仮説を並列検証し、もう一体が対立してレビューするチーム構成にした それぞれについて詳しく説明していきます。 AI が本番データにアクセスできるようにする あなたが何か問題の調査をするとき、どこを見るでしょうか？どんな情報が必要でしょうか？ AI はそれと同じレベルの情報を見られるようになっていますか？ もし答えが No なら、

はじめに こんにちは！株式会社ダイニーの Platform Team に所属しています。0tanyです。 モダンなモジュラーモノリスアーキテクチャでは、環境変数の管理が重要な課題の一つです。事業成長とともにサービス数と環境数が増加すると、その管理複雑性は指数関数的に増大していきます。 本記事では、この移行を通じて得られた知見を共有します。同様の課題を抱えるチームの参考になれば幸いです。 従来のアーキテクチャの問題点 環境別の.env ファイルと Docker イメージの管理地獄 上記が従来のアーキテクチャです。ダイニーでは飲食店向けのモバイルオーダーサービスを 4 つの環境（develop/staging/beta/production）で運用しており、それぞれの環境に対して 4 つのサービス（web、backend、backend-online-payment、backend-reser

どんな問題を解決したのか こんにちは、ダイニーの ogino です。 ダイニーでは、飲食店向けのクラウド POS レジを開発しています。その機能の一つとして、一ヶ月分の売上などの情報を印刷できる「月締伝票」があります。 月締伝票のサンプル 月締伝票に記載するデータは、Node.js バックエンドで集計をしています。この API はダイニーのバックエンド全体の中で最も重く、最近では一部店舗でレスポンスに 200 秒以上かかりタイムアウトエラーが発生していました。 その結果、月締伝票を発行することができないため顧客の業務に支障をきたし、複数の問い合わせが来ている状態でした。 プロファイラやログを手掛かりに調査したところ、ボトルネックを 2 行のコードだけに特定し、ほぼコストをかけずにレスポンス時間を 20 秒ほどに改善することができました。 改善リリース前後のレスポンス時間の変化 ボトルネック

ダイニーの urahiroshi です。 自分は前職のメルカリ、現職のダイニーで計3年くらい Engineering Manager を務めてきましたが、Engineering Manager の本質的な役割は「チームや組織のパフォーマンスを最大化すること」だと考えています。そのためには、チーム開発におけるメンバー間のスムーズなコミュニケーションが不可欠です。 これまでコミュニケーションに関するフィードバックを行ってきた中で、よく見られる改善点がいくつかあったため、それらをベストプラクティスとしてまとめてみました（それぞれのセクションで一つずつ本が書けるくらい多数のプラクティスが挙げられるテーマだと思いますが、特に頻出するポイントに絞っています）。皆さんのチーム開発にも役立てていただければ嬉しいです！ レビューをするときのプラクティス 指摘にはWhyを書き、Howを押し付けない ❌️ Ba

はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 TypeScript のコンパイラは今まで TypeScript で実装（セルフホスト）されていました。 それが TypeScript 7.0 から、Go による実装に移植され、10 倍高速になります。 本記事は、移植に関して筆者が疑問に感じた点を、GitHub discussion や TypeScript lead architect のインタビュー動画などから調べてまとめたものです。 移行の背景 今回 Go に移植される背景は、大規模な TypeScript コードベースをコンパイルする際のスピードの遅さにあります。 例えば VSCode のコードベース (150 万行) に対して tsc を実行すると、約 80 秒もかかります。 TypeScript のコンパイルは大きく以下の段階に分けられ、その内の check が特に複雑で重