はじめに 本記事は、バックエンドエンジニアとして9年目を迎えた私が、フロントエンドのテスト導入をチームでリードすることになってからの1ヶ月間を振り返る実践記です。VitestとAIエージェント(Cursor、Claude Code)を組み合わせてテストを書き進めるなかで、何がうまくいき、何がうまくいかず、どこで方向転換をしたか。その途中経過を、3部構成で記録していきます。 先に断っておきますが、私はフロントエンドエンジニアではありません。バックエンドを主軸にキャリアを積んできた身で、フロントエンドのコードとの接点はバックエンドAPIとの接続部分を一緒に確認する程度でした。フロントエンドのドメイン知識もフレームワーク知識も、お世辞にも豊富とは言えない状態からのスタートです。 また本記事は、これまで書いてきたテスト設計シリーズのフロントエンド×AI時代の実践編として位置付けています。シリーズで

xAIに入社した フルリモート，契約社員，Rust OSSが業務という契約ができたので学生を続行する 先日からxAIという会社で契約社員のソフトウェアエンジニアをしています．この会社はよく知られているであろうもので言うと，GrokというAIを作っていたり，XというSNSの運営もしています[1][1] 知らなかったんですがXはxAIの傘下らしいです ．最近はSpaceXというロケットを打ち上げるなどしている会社と合体したらしいです（全部イーロンの配下なので合体とかがしやすいというのは，そう）． 本件は私が趣味でやっていたRust OSS（Rustコンパイラ，Wildリンカー，Clippy etc.）等の経歴が主に評価されて打診が来ており，これらOSS活動を継続することを業務内容として良いようです．このようなOSSを仕事にできるケースがいくつかの企業でたまにあることは知っていたのですが，自分が

はじめに 「ガードレール」、最近インフラやセキュリティ系の話題でよく目にする単語です。 私も普段からAWSやGoogle Cloudを触っており、IAMの権限管理やネットワーク設定の基本は理解しているつもりでした。 しかし、社内クラウド環境への「ガードレール導入プロジェクト」を担当することになった時、最初に頭に浮かんだ率直な感想はこれでした。 「ガードレール？ 道路にあるアレですか？」 各クラウドサービスの機能は知っていても、組織規模での「ガードレール型の統制」という概念がどういうものなのか、すぐにはピンときませんでした。 そこで今回は、ガードレールという考え方の概念や従来のセキュリティとの違いを整理してみたいと思います。 そもそも「ガードレール」とは何か？ ガードレールとは一言でいうと「開発スピードを落とさずに、セキュリティやガバナンスのルールを守らせるための仕組み」のことです。 従来の

はじめに Claude Codeをはじめとするエージェント型AIコーディングツールは、開発効率を大幅に向上させてくれます。しかし一方で、シェルコマンドの出力がそのままLLMのコンテキストに流し込まれるため、トークン消費量が想像以上に膨らむという課題があります。 本記事では、この課題に対してCLIプロキシという切り口でアプローチする RTK（Rust Token Killer） を紹介します。 RTKとは RTK（Rust Token Killer） は、AIコーディングツールとシェルの間に挟まるCLIプロキシ。コマンド出力から不要なノイズを自動フィルタリングし、LLMに渡すトークン量を 60〜90%削減 できます。 GitHub: rtk-ai/rtk（⭐ 19.1k） 単一Rustバイナリ、依存関係ゼロ、オーバーヘッド <10ms 100以上のコマンドに対応（git, cargo tes

はじめに — 「さっきの議論、どこへ行った？」問題 Claude Code で長時間の設計レビューをしていると、ある瞬間に文体がすっと変わって、会話の前半で詰めていた論点が曖昧に戻っている、という経験をした方は少なくないと思います。筆者も、2 時間ほどアーキテクチャの議論を重ねた後に「さっき結論が保留だったデータベースの選定はどうする？」と聞いたら、保留だったはずの話題が「議論済み」として要約されてしまっていて、結論がすり替わっていた、という場面に出くわしました。 これは Claude Code の auto-compact（自動会話圧縮）の副作用です。コンテキストウィンドウが埋まると、Claude Code はバックグラウンドで過去の発言を要約しながら席を空ける動きをします。この要約は便利な一方で、結論未確定の論点や、議論の途中で棚上げした課題が、要約プロセスの中で「解決済み」の体で潰さ

まとめ 社内 12 チーム・約 60 名で、AWS が提唱する AI-DLC のワークショップを 3 日間にわたり開催しました 開発・営業・運営による混成のチーム構成で進めた結果、ほぼすべてのチームで最終日までに実用レベルのプロトタイプに到達できました AI による開発の速さを体感できた一方で、人間側の合意形成やレビュー速度、AI への情報の与え方が新しいボトルネックとして見えてきました 各チームから集まった生の感想をそのまま掲載し、横断的に見えてきた共通パターンを整理しました 本記事自体も AI-DLC 的なフローで、ブログ執筆用のカスタムスキル 2 つを組み合わせて書いています はじめに こんにちは。株式会社ウェザーニューズ陸上気象事業部の Hoshock です。本記事では、先日社内で実施した AI-DLC ワークショップの実施報告と、参加した 12 チームから集まった生の感想、そして

はじめに この 1 年弱で、EKS のバージョンを複数世代にわたってアップグレードしました。複数環境があるので、合計で 20 回近いクラスタアップグレードを実施したことになります。 この記事では K8s アップグレードの具体的な手順ではなく、AI と一緒に運用手順書を育てるプロセスについて書きます。 背景 K8s アップグレードは環境依存が大きい Kubernetes のアップグレードについて、公式ドキュメントには方針レベルのガイドがあります。 K8s 公式: Safely Drain a Node、Upgrade A Cluster AWS EKS: Best Practices for Cluster Upgrades 「cordon → drain → ノード入れ替え」「PDB を設定しましょう」といった原則は書かれていますが、実際のオペレーション手順は各組織の環境に合わせて自分たち

Claude Codeは、便利なチャットではありません。 設定、文脈、検証、自動化、並列化まで設計すると、日々の作業環境そのものになります。 この記事では、手元にあるClaude Code運用メモを土台に、Anthropic公式ドキュメント、Claude Help Center、GitHub Actions、MCP、Hooks、Skills、Subagents、非対話モード、情報収集ワークフローまで整理しました。 この記事は全文無料（期間限定）で閲覧できます。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトはこの記事に掲載中。 Claude Codeは「会話相手」ではなく「作業環境」ですClaude Codeを使いこなせない原因の多くは、プロンプトの上手さではありません。作業環境として扱えていないことです。 公式ベストプラクティスでも、Claude Codeはファイルを読み、コマンドを実行し

前回の記事を執筆後、のんびりとこの記事を準備していたところ、予想外の大きな反響をいただき驚いています。私個人としては、こちらの「分解修理による問題解決」こそが本編だと思っています。 メーカーに「部品がない」と断られても、道はあります。 注意事項（必ずお読みください）自己責任の徹底： 分解・修理を行うとメーカー保証（および今後の修理受付）は一切受けられなくなります。 まずはメーカー相談を： 本記事はあくまで「メーカーに断られた後の最終手段」です。 諸費用について： 海外からの部品購入には、本体価格のほかに高額な送料、輸入関税・消費税（概ね本体価格の10%程度）がかかります。信頼できるルートを選定してください。 準備するもの【交換用部品】デジタルメイン基板ユニット：A-2125-380-A（調達方法は後述） 【工具・道具】プラスドライバー ラジオペンチ（推奨：コネクタの取り外しに便利） 800

Decision Quality (DQ) は SDG が体系化した意思決定の質の枠組みで、良い意思決定の条件を6つに分解する。 Frame（解くべき問題の枠組み） Alternatives（選択肢） Information（情報） Values（評価基準） Sound Reasoning（論理的推論） Commitment to Action（実行へのコミット） 全体の質は一番弱い要素で決まる、というのがDQの中心的な主張である。意思決定そのものと、その結果は区別する。良い意思決定でも結果が悪いことはあるし、その逆もある。 設計判断の現場で繰り返し観測される失敗の多くは、6要素のうち Frame と Values の2つの取り違えで説明できる。Valuesを 評価軸 として8つに整理し、Frame の取り違えは 支配軸の取り違え として捉える。残りの4要素も副次的に絡む。早合点 は In

IT業界で「いぶし銀エンジニア」の争奪戦が起きている。消えるはずだったレガシーシステムを支える50〜60代のエンジニアが転職市場でひっぱりだこだ。年収800万円台からスキルによっては2000万円の求人も。年齢上限もじわじわと上がり続ける。一方で、大企業にいながら再雇用にも苦労する同世代のエンジニアもいる。ITエンジニアたちの定年なき世界とは。 「消える」はずが足りない人材に。誰も予想しなかった未来 2025年4月、東名高速道路などでETCシステムに障害が発生、料金所が混乱し、大渋滞が長時間続いた。原因は中日本高速道路（NEXCO中日本）が古いETCシステムを新システムに移行する過程で起きた不具合だ。事件を報じた日本経済新聞の2025年４月７日付けの記事は、老朽化したシステム（レガシーシステム）の継ぎはぎ改修による複雑化や、システム技術者不足などの構造的な課題が背景にあると指摘した。 「レガ

近頃もてはやされる仕様駆動開発とやら。お前に俺たちの開発が救えるか。 見よ、仕様駆動開発の名を騙るものを その仕様、まことに人の言う仕様か 仕様だけにすがって、生きられるか 曇りなき眼で考える、仕様駆動開発のあり方 まとめ 見よ、仕様駆動開発の名を騙るものを ここ一年ほどで、「仕様駆動開発をやるべきだ」という声をよく聞くようになりました。けれど、聞くたびに少し引っかかるものがありました。たぶん理由は単純で、「仕様駆動開発」と言いながら、その「仕様」が人によって全然違うからです。要件を指している人もいれば、設計を指している人もいる。ひどいときには、願望とTODOと擬似コードまで全部まとめて「仕様」と呼ばれている。 仕様、便利すぎる。便利すぎる言葉は、たいてい危ないです。名をひとつ与えれば、何かを分かった気になれる。しかし実際には、その中でまだ整理されていない意図も、対立した前提も、言葉になっ

GitHubber, OSS作家。Tech SaaSのPdM、スタートアップ取締役CTOや外資スタートアップのIC等を経験後現職。好きな言語はGoとPerlと中国語で雑なOSSを200以上量産している。3 times ISUCON winner. 著書「みんなのGo言語」共著他。Podcast https://oss4.fun

忘らるる　身をば思わず　ちかひてし… 歌人が綴る魂の声を、雅コーティングした美しきもの、和歌。（勉強しないと意味がわからないけど、雅だということは分かる） 昔、蹴鞠が小学校で流行っていた頃（蹴鞠は嘘という名の演出）、私のクラスの担任の先生が唐突に、百人一首をやる時間をねじ込んできた事がありました。 百人一首とは程遠いワイルドな風貌の先生が何と風流な。（人は見かけでは判断できない） 彼は他の小学校から転任してきた先生で、子供の私ですら色々な噂を耳にしていました。（保護者の間でかなり物議を醸していたらしい、実際破天荒な人物でした） とにかく、『百人一首を月に数回クラス全員でやる』という事が決定されました。 百人一首、第一印象は『カルタとは違うの？』という疑問。 百人一首はその名の通り、100人の歌人の歌が読み札と取り札に書かれた札を使う。読み上げられた歌の下の句の書いてある札を取り合う競技が有

ドイツ人エンジニアのニッキー・ライナート氏が、Anthropicの生成AIアシスタントであるClaudeの有料プランを解約した理由を自身のブログにまとめています。 Why I Cancelled Claude: Token Issues, Declining Quality, and Poor Support - Nicky Reinert https://nickyreinert.de/en/2026/2026-04-24-claude-critics/ ライナート氏はコーディングアシスタントのClaude Codeを利用し始めた頃を思い出しながら、「最初の数週間はとても快適でした」と語っています。動作は速く、トークンの付与量も妥当で、品質も良好だったそうです。しかし、使い始めの頃に感じた熱意は「急速に薄れてしまった」とライナート氏は語っています。 事の発端は、ある日の朝、Claude

ShopifyはなぜFalcon移行に苦戦したのか？FiberとC拡張ブロッキング #rubykaigi2026 RubyKaigi 2026の「Surviving Black Friday: 329 billion requests with Falcon!」がFalcon gemの生みの親とそのチームが語るShopifyのunicornからFalconへの全面移行の戦いの記録で面白かったので深掘りしたい。本記事では、その発表で語られた事実を整理した上で、Falcon移行の本質である「Fiber Schedulerのフック対象外となるC拡張ブロッキング」を最小再現コードを交えて確認する。 ShopifyはFalcon（Webアプリケーションサーバのgem）を本番導入し、CPUコアあたりおよそ7%の効率改善を狙った。Shopifyのブラックフライデーは、ピーク時に毎秒142万リクエストに達

今こそ考えたい、戦争とエネルギーと暮らしの関係──「賢い選択」としての再エネの未来を、気候科学者の江守教授に聞く 日々緊迫感をもって語られる戦争とエネルギー危機。そもそも、なぜ世界情勢が私たちの生活費を揺さぶるのか。東京大学教授・江守正多さんが提起する、エネルギー安全保障として、気候変動対策として、暮らしの豊かさとして考えたいエネルギーの未来とは。 戦争、エネルギー問題──世界のフェーズが変わった──4月はアースマンスでしたが、例年とは異なる空気がありました。イランへの米国・イスラエルによる攻撃、ホルムズ海峡の封鎖など、戦争とエネルギー危機が急激に生活に接近している感覚があります。江守さんはいまの状況をどう見ていますか。 ひとつには、世界のフェーズが変わったということなのかなと思っています。冷戦が終わった1990年前後から最近までの約30年というのは、世界の歴史のなかで特に平和な時代だった

山添拓議員： 各地の地震や山林火災への対応については、私からも強く求めたいと思います。79年目となる憲法記念日を前に、総理に憲法について伺います。 先日の自民党大会で総理は、「どのような国をつくり上げたいのか、その理想の姿を物語るものが憲法」と述べました。施政方針演説にも同じフレーズがありました。しかし、立憲主義の憲法は、単に国の姿はこうだと示すものではありません。権力を制限し、それによって個人の自由、基本的人権を保障するためのものです。立憲主義について総理の認識を伺います。 高市早苗内閣総理大臣： 立憲主義とは、主権者たる国民がその意思に基づき、憲法において国家権力の行使の在り方について定め、これにより国民の基本的人権を保障するという、近代憲法の基本となる考え方であり、日本国憲法も同様の考え方に至って制定されたものだと考えております。 山添拓議員： 今、総理が答弁なされたのは、これまでの

対象 .env に API キーを入れてそのまま開発している セキュリティーを意識して、Vibe Coding を行いたい方 はじめに 　~.envはなんで危ない？~ 🧑‍💻：「.env 読まないでね」 🤖：「かしこまりました！ では .env を読み込みます」 ではでは、.envを読み込まれるとなにが問題なの？ AIに.env を読まれると機密情報が学習されることが真っ先に思い浮かびますが、 実際問題になるのは、学習よりも前の段階で 機密情報(.env)がAIとその周辺のツールの処理に乗ることです。 (もちろん、AIエージェントの設定で学習されるリスクもあります) 具体的に何が起きるのか .env を AI が読める状態にしていると、以下のようなリスクがあります。 1. 生成コードへの埋め込み 「この API を使って通信処理を書いて」と依頼した際に、.env から読み取った値がハ

はじめに クラウドのLLMは本当に優秀です。Claude、GPT、Gemini——どれを使っても、普段の作業で困ることはほとんどありません。 ただ、自分はAIを使ったパイプラインを組んで自動化するのが好きなタイプです。スクリプトからLLMを何十回も呼び出すような使い方をしていると、APIの従量課金がじわじわ効いてきます。 いずれローカルLLMの性能がクラウドに追いつくタイミングが来るのではないか——そう考えています。そのとき、完全無料・無制限で回せる環境を手元に持っていれば、大きな武器になるはずです。 その日に備えて、今のローカルLLMがどのくらいの実力なのか、実際に手を動かして確かめてみることにしました。 今回は、ローカルLLMを2つのバックエンド（Ollama / LM Studio）で動かし、同じテーマで「AI同士に議論させる」ツールを作って、その出力品質を比較してみます。 環境 O