全TSユーザーのためのOpen API Codegen、「Squelette」を作っている話
この記事はCamphor- Advent Calendar 2019 15日目の記事です。 Squelette: Yet another TS codegen ecosystem for Open API. Embedded content: https://github.com/andoshin11/squelette 本Advent Calendarへの参加も今年で4回を数えます。フロントエンドなAndyです。 ここ数年の間に加速度的にTypeScriptの利用機会が増え、Webブラウザで動くSingle Page Applicationの世界にも静的型付けの考え方が浸透してきました。 Redux, VuexのようなRepositoryレイヤーからUIコンポーネント内のビジネスロジック、ひいてはDOMにいたるまで一気通貫に型の恩恵を感じることのできる開発体験は、今後もしばらくメイントレ
ブラジルチドメグサ防除作業｜小宮春平
noteでは初めまして。小宮春平と申します。普段は海外に魚を探しに行ったり、絶滅種を探したり、野食をしたり、環境保全をしたりしております。 今回、最初の記事は環境保全。1年かけて取り組んだ高良川のブラジルチドメグサ防除がひとつの形になりましたので、ここでご報告させて頂きます。 異変に気が付いたのは2018年12月27日でした。 その日は国内外来種ギギの調査のために福岡県の研究者の方と高良川に来ていたのですが、水面を覆う見慣れない植物に驚かされたのをよく覚えています。 ブラジルチドメグサという外来水草に覆われ、幼少の頃から親しんできた川はたった半年の間に様変わりしていました。 写真:柳川市の水路 ブラジルチドメグサは特定外来生物に指定されています。その侵略性は高く、侵入すると瞬く間に水面を覆いつくし、水中の生態系に大きな影響を与えてしまいます。 高良川も例に漏れず、ブラジルチドメグサは瞬く間
顧客のBurning needsを解決する | chikathreesix
こんにちは、@chikathreesixです。エンジニア起業家としてAutifyというAIを用いたソフトウェアテストの自動化製品を開発するスタートアップのCEOをやっています。 この記事では、BtoBスタートアップがProduct Market Fitするために必須である「顧客のBurning needsを解決する」ことについて、アメリカのアクセラレーターAlchemist Acceleratorにて学んだ経験を元に書きました。 僕らがどのように顧客のBurning needsを見つけ、Autifyという製品にたどり着いたのか、その過程と失敗について共有することで、エンジニア起業家やBtoB SaaS起業家の方々の参考となれば幸いです。 ※BtoCには当てはまらないケースもあるかもしれませんが、僕はBtoCの事は全くわからないのでご容赦ください。 弊社は2019年の1月にアメリカのトップス
Athena: Our automated build health management system
At Dropbox, we run more than 35,000 builds and millions of automated tests every day. With so many tests, a few are bound to fail non-deterministically or “flake.” Some new code submissions are bound to break the build, which prevents developers from cutting a new release. At this scale, it’s critical we minimize the manual intervention necessary to temporarily disable flaky tests, revert build-br
Continuous integration and deployment with Bazel
Dropbox server-side software lives in a large monorepo. One lesson we’ve learned scaling the monorepo is to minimize the number of global operations that operate on the repository as a whole. Years ago, it was reasonable to run our entire test corpus on every commit to the repository. This scheme became untenable as we added more tests. One obvious inefficiency is the pointless and wasteful execut
スタートアップのためのコンテナ入門 – Kubernetes 編 | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ スタートアップのためのコンテナ入門 – Kubernetes 編 こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」「スタートアップためのコンテナ入門 – AWS Fargate 編」という記事を公開してきましたが、Kubernetes に興味があるスタートアップも多いのではないでしょうか。今回は Kubernetes にフォーカスしてお話しします。 なお Kubernetes 以前に、「そろそろコンテナやった方がいいか？」「なんとなく使い始めたけれどこれでいいのか？」「コンテナ自体は分かったけど、サービスでの利用に踏み切れていない」といった漠然とした課題感をお持ちの方は「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」から目を通して頂ければと思います。 目次 Kub
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Flakyとその判別方法の解説 #D3QA /FlakyTests
Facebook at GTAC on using AI for Testing
Never Send a Human to do a Machine’s Job: How Facebook uses bots to manage tests
GTAC 2014: Never Send a Human to do a Machine’s Job: How Facebook uses bots to manage tests
GitHub - dsherret/ts-ast-viewer: TypeScript AST viewer.