Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI搭載エディタCursorを色々と試しているのですが、これが非常に興味深いです。 普段の開発業務はもちろん、少し工夫することで、要件定義のような上流工程も大幅に効率化できるのではないか？という気づきがありました。 本日はその試みについて、私が行った具体的なプロセスと合わせて共有できればと思います。 概要 不動産テック業界に限らず、SaaS開発などに携わっていると、日々さまざまな要望が寄せられますよね。 「ここにこんな機能を追加したい」「あの画面のここをこう変更してほしい」といった具合です。 そして、それらを適切に実現するためには、まず

We've been discussing the concept of 'vibe coding' a lot at Thoughtworks recently. But can it actually be used to write software that we put out into the world? Prem Chandrasekaran did three experiments to see what would work and what wouldn't. The idea of letting an AI write production-grade code can stir both fascination and doubt. Some see the promise of near-instant productivity — code at the

この2か月間さる事情があり──いや、本当は大した理由もなく──数学や物理のトピックをいろいろ漁って勉強していた。そして過剰に期待しては幻滅するのをくり返していた。その過程を本記事では紹介する。 アタシっていつもこれだ……。 1. 機械学習 2. 数値計算 3. 確率論 4. 数理ファイナンス 5. 非平衡統計力学 6. 量子情報 7. 型理論・ラムダ計算 8. 物性物理 1. 機械学習 思ってたのと違った度：10/10 時代の要請と思って石井／上田『わかりやすいパターン認識』（オーム社、第2版2019年）の3部作を読み始めた。そして1巻目を読了した時点で気づく。 「こいつら線形代数とか数理統計学とかを使ってアルゴリズムを組み立てるけど、それがなぜ・どのくらい上手くいくか実験以外で全く説明しねえ！　仮説もねえ！」 結果、萎え落ちした。有名なビショップ『パターン認識と機械学習 上・下』（丸善出

じゅじゅ @jujulife7 マッキンゼーのレポート「日本の営業生産性はなぜ低いのか」が面白い内容なのでシェア。 下記のような課題に対する打ち手が紹介されている ・営業マンの時間の使い方 ・「お客様第一主義」文化に起因した非効率性 ・ITシステムの過剰なカスタマイズ pic.x.com/n77iRUeoXO 2025-04-27 11:20:57

SaaS設計レビュー 観点チェックリスト【2025年版】 SaaS設計における「レビュー観点が足りない」「属人化している」を防ぐための 設計レビュー観点チェックリストを整理しました。 実務でよく聞かれる質問・盲点も交えながら、設計品質を上げる観点を体系的にまとめる試みです。 この記事を英語圏向けに再編したものを MITライセンスのOSSとして公開しています。 👉 SaaS Architecture Review Navigator また、この記事群をAIに活用したい方は、こちらの記事を必ず確認してください。 👉 このドキュメントは要約不可です：構造を壊さずAIに読ませるための手引き：要約・誤読・再生成の抑止 概要 このドキュメントは、SaaSの現場で必要と思われる設計観点を体系化したものです イベント駆動・非同期設計・マルチテナント対応・分散トランザクション・災害対策など、現代的な分散

一緒に働きたくなるプログラマの思想について

はじめに 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、ソフトウェア開発の現場にも大きな変化をもたらしています。特に、自然言語による指示からコードを生成する能力は、開発効率の向上に貢献すると期待されています。しかし、その一方で、LLMが生成したコードにセキュリティ上の脆弱性が潜むリスクも指摘されています。 そこで本稿では、LLMが生成したWebアプリケーションに対して実際にセキュリティ診断を実施し、セキュリティ面での課題を確認します。その上で、どのようにLLMをソフトウェア開発の現場で利活用するべきか考察します。 検証手順 検証は以下の手順で進めました。 1. LLMによるコード生成 OpenAI GPT-4oを使用し、下記のプロンプトを与えてブログアプリケーションのPythonコード（Flask）とHTMLテンプレートを生成させました。GPT-4oを使用した理由としては、高性能なL

Introduction Zennのみなさん、こんにちは！ TSUKURUBAで、Web フロントエンドエンジニアをしているkiiです 最近、プロジェクトの中でAI Agent（Cursor）を活用した開発に取り組み、試行錯誤を重ねてきました。 その過程で見えてきた、効果的な開発フローやノウハウを本記事でまとめて共有します。 いろんなAI Agent利用記事あるのですが、抽象的なものが多く、もっと具体例教えてほしいな〜と思ったので書いてみました！ 実際に使っているドキュメントや命令の例、運用のコツも紹介しますので、 みなさんの開発やAI活用の参考になれば幸いです。 この記事で得られること AI Agent（Cursor）を活用した開発フローの具体的な進め方 AI Agentが実装できるような、要求整理から実装までのDocument作成手順 AIとのやりとりを効率化するための実践的なTips

モゾモゾ作るAIアプリと、入門者UX/UIの現実長年ソフトウェアエンジニアをやってきましたが、正直に言うと――UX/UIデザインに関しては、私はまだまだ入門者です。 でも、最近はAIが勝手に“モゾモゾ”とアプリを作ってくれる時代。FigmaやUX PILOT、Lovableなどのツールに頼りつつ、あれこれ試していると、それっぽいものが形になっていくんですよね。 しかし、いくらAIが頑張ってくれても、「これだ！」というUXにはなかなか辿り着かない。自分が意図した方向とズレたUIが生成されることもしばしば。そこで気づきました。 やっぱり、ある程度は自分の頭で整理して、方向性を指示しないとダメだな。 というわけで、最近は「良いデザインってなんだろう？」と模索する日々。その中で役立っているのが、デザインインスピレーションを集められるサービスたちです。 1. Mobbin 言わずと知れたUIインスピ

2025/04/22 フルスタックTypeScriptの現在地：3社が本音を語るハイブリッド勉強会 https://toggle.connpass.com/event/349725/ Goの組織でバックエンドTypeScriptを採用してどうだったか @osuzu ソフトウェアエンジニア

プロダクトがPMF（プロダクト・マーケット・フィット）し、成長してくるとつい機能を盛り込みたくなるのが人間の性というもの。しかしプロダクトの品質を任されているプロダクトマネージャーにとってこれは大敵です。 つい先日こんなツイートをしたところ、色々な方からご意見をいただきました。賛否両論いろいろありつつ、そもそも「機能」の認識が違っていそうだなと思ったので、今回より具体的に解説してみます。 多くの人が誤解しているのは「プロダクトは多機能であるほど良い」と思っていること。これは実は逆で、多機能であるほどユーザーは学習コストが高いため使いにくくなる。たとえ少ない機能でも組み合わせで「え、実はこんなことできるの？」というプロダクトが圧倒的に強い💪 NotionしかりSlackしかり。 — Shin Sasaki (@shin_sasaki19) February 17, 2022 多機能すぎるプ

Dockerコンテナで起動しているアプリを公開する場合、どうやって公開するか？ コンテナ上で起動しているアプリへのポート番号を割り当てる ホストマシンでコンテナ上で起動しているアプリのポート番号と紐づけるためのポート番号を割り当てる このような設定でホストマシンのIPアドレス・ポート番号へのアクセスで、コンテナ上で起動しているアプリへアクセスできる この設定を実現するにはコンテナ起動時に -p オプション

はじめに dockerのコンテナを外部ネットワークに公開する方法のメモ dockerのコンテナは基本的にはプライベートネットワーク（デフォルトで172.17.0.0/16）上に構築されるようで、コンテナから外部へのネットワーク接続は仮想ブリッジ（docker0）経由で通信することができますが、逆に外部からコンテナへの接続は（デフォルトでは）できないようです。 色々ググってみてそれらしい記事を参考に試してみるもうまくいかず。 ※仮想ブリッジをNICと接続する方法とか試したんですが、動きませんでした・・・。 理由は調べた気がしますが、忘れましたw dockerがNATの設定をおかしくさせてたような？ なので、ここは純粋にNICへセカンダリIPアドレスを割り振り、firewalldでDNATする方法で解決します。 ちなみに、DNATは Destination Network Address Tr

Docker コンテナの中からホストのポートで動いているサービスにアクセスする方法についてのまとめです。 ホスト側からコンテナのポートにアクセスしたいときはシンプルにポートフォワーディングをして localhost:ポート にアクセスすればよいですが、逆の、コンテナの中からホストのポートにアクセスしたいときには別の方法をとる必要があります。 ここではその方法をまとめています。 確認時の環境 macOS Docker Docker 20.10.17 Docker Compose v2.10.2 Docker Desktop 4.12.0 Docker コンテナ内からホストのポートにアクセスする方法 Mac / Windows の場合 Docker for Mac / Windows の場合は、特殊な名前 host.docker.internal がホストを指すものとしてデフォルトで提供されて

SWET第二グループのKuniwakです。本記事では画面仕様（後述）の仕様書に対する静的検査器を開発した事例について紹介します。 伝えたいこと 画面表示と画面遷移を記述する仕様書は機械可読にできる 仕様書が機械可読であれば仕様の静的検査ができる 静的検査によって自身の担当範囲の15%の画面から計40件弱の欠陥を発見した 機械可読な仕様書にはさらなる応用が見込める おさらい：仕様とは 仕様の定義はいくつかあります。 ここでは仕様とは実装の正しい振る舞いを定める基準とします。 ある実装が正しいと判定されることを、実装が仕様を満たしたといいます。 誰による判定でも実装が仕様を満たしたかどうかの判定結果は一致すべきです。 さて実装の欠陥と同様に、仕様にも欠陥が生じえます。 本来正しいと意図した実装の振る舞いを誤っていると判断したり、その逆に誤っていると意図した実装を正しいと判断する仕様には欠陥があ

お世話になっております。うちばこやの田中です。 本日は、特に米国を中心として、ボードゲーム業界全体が壊滅的なダメージを受けている「関税」問題についての記事です。 今年に入り、米国政府は、中国からの輸入物全てに20%の関税をかけました。 4月に入り、この関税は54%になり、1週間も経たないうちに145%まで増加しました。 この関税は、中国からアメリカに輸入する企業が支払う税金です。 もっとわかりやすく言えば、米国向けの荷物について、中国での製造コストが145%増加したことを意味します。 今まで製造費で1000万円払っていた場合、支払い総額が2450万円になります。 これがどれくらいヤバいことなのか、例を出します。 『Scythe』や『Wingspan』で知られるStonemaier Gamesの記事によると、彼らが2024に支払った製造費は約1000万ドル(14億3000万円)とのことです。

現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline

はじめに 乗り遅れましたが巷ではMCPが流行っていたので、気になっていたPlaywright MCPを使ってみたいと思います。 今回は、AIが画面操作を出来るならUXも評価してくれるのでは？という思い付きを試してみました。 1. MCPとは？ MCPは、Model Context Protocolの略称です。 Protocolとある通り、「AI」と「サービスやリソース」を繋ぐ、共通規格です。 従来の悩み 従来は、AIと他サービスやリソースを連携させる際、それぞれの接続先ごとに個別の実装が必要となり、開発者に大きな負担がかかっていました。 下記ではAIエージェントが利用できるように「ブラウザ操作」「画像生成」など個別に実装する必要があります。 MCPが解決すること 「AI」と「サービスやリソース」を繋ぐ部分を共通規格化することで、開発の負担が減り、手軽にAIとサービス・リソースを接続できるよ