
翻訳を担当した書籍『エンジニアリング統括責任者の手引き ―組織を成功に導く技術リーダーシップ』(オライリー・ジャパン)が2025年6月3日に発売となります。 本書は、2024年3月に出版されたWill Larson著『The Engineering Executive's Primer: Impactful Technical Leadership (English Edition)』(O'Reilly Media)の全訳となります。 エンジニアリング統括責任者の手引き ―組織を成功に導く技術リーダーシップ 作者:Will Larsonオーム社Amazon 著者は、StripeやUberといった名だたるテック企業でエンジニアリング組織の責任者を歴任し、現在はCartaのCTOを務めるWill Larson氏です。Will Larson氏には、これまでに次の著作があります。 エレガントパズル
はじめに こんにちは、iOS エンジニアの kaikai です。 プルリクエスト(PR)のレビューが滞ると、開発速度も品質も下がりがちです。 そこで私は AI エディタ「Cursor」 を “補助輪” として取り入れ、レビュー時間を短縮しつつ見落としを減らす 方法を実践しています。 本記事では、「AI に丸投げせず、人が主役のままラクにする」具体的な流れを紹介します。 前準備 1. レビュー専用のディレクトリを準備する まずは レビュー専用ディレクトリ をcloneしてきましょう。実装用ブランチと混ざらないので安心です。 私はレビュー依頼が頻繁に来るプロジェクトを Cursor で常に開きっぱなしにしています。 2. 拡張機能を導入する Cursor に GitHub Pull Requests and Issues 拡張機能 をインストールします。 この拡張機能によって、自分宛に来ている
はじめに はじめまして、テックドクターでバックエンドエンジニアをしている筧と申します。 最近、弊社では API の品質を担保するために「API シナリオテスト」をプロダクトに導入しました。今回は、この API シナリオテストのツールである Postman(+Newman)、Tavern そして runn を比較し、最終的に runn を選んだ理由をご紹介します。 API シナリオテストとは? API シナリオテストとはなんでしょうか? 開発におけるテストといえば、ユニットテストや結合テスト、API テストや E2E テストなどをよく耳にします。しかしAPI シナリオテストという言葉はあまり聞き馴染みがないという方も多いかもしれません。 API シナリオテストは API テストの一種で、複数の API を連鎖的に呼び出して実行するテストです。以下の特徴を持っています。 複数の API を順序
企画を考えたり、問題解決の方法を模索したり、ビジネスの場面では、アイデアを考えることが多くあります。しかし、なかなかいいアイデアが浮かばない……ということも多いですよね。 そんなときは、生成AIにアイデア出しを手伝ってもらうのはどうでしょうか。 本記事では、ビジネスでよく使われるアイデア出しの基本技術をAIに適用させ、それを使って実際にアイデアを出すプロセスをご紹介します。今回は、多くの人にとって身近な「オフィスの生産性向上」をテーマにアイデア出しを試してみました。 生成AIはアイデア出しの強い味方になる! まずは簡単な準備から。使うAIを選ぼう 1. アイデア出しの基本「逆算法」 2. アイデアを広げるなら「SCAMPER法」 3. 異なる視点を得るなら「ペルソナ法」 AIはアイデア出しの強い味方になる! 実践してわかった、生成AIでアイデアを出すコツ 生成AIはアイデア出しの強い味方に
Googleが、論文や書籍をAIが要約し、その内容を元に会話形式の音声コンテンツを生成する「Google Illuminate」において生成される音声のプレビューを公開しました。記事作成時点で、Google Illuminateはあくまでも実験的なデモとして公開されていますが、実際に論文を音声に変換した結果をウェブサイト上で聞くことが可能です。 Illuminate https://illuminate.google.com/home Google Illuminateのページはこんな感じ。 記事作成時点では、コンピューターサイエンスの学術論文が例として提示されています。「Play」をクリックすると、実際に生成された音声を聞くことができます。Googleの研究者が2006年にTransformerモデルを発表した論文「(PDFファイル)Attention is All You Need」の
9月10日、ACMが「QUIC is not Quick Enough over Fast Internet」と題した論文を公開した。この論文では、QUICプロトコルが高速なインターネット環境下でどのようにパフォーマンス低下を引き起こすかについて詳しく紹介されている。 QUICのパフォーマンス検証 この記事では、QUICがウェブアプリケーションのパフォーマンス向上に寄与することが期待されている一方で、高速インターネット環境下では、QUICのパフォーマンスに深刻な問題があることが示されている。特に、以下の点が指摘されている。 データレートの減少 UDP + QUIC + HTTP/3のスタックは、TCP + TLS + HTTP/2と比較して、データレートが最大45.2%低下することが確認された。この現象は、高速なネットワーク環境で顕著に現れる。 パフォーマンス差の拡大 基本的な帯域幅が増加
初めまして、テックドクターでフロントエンド開発を担当している大瀧です。 ディレクトリ構成はコードの可読性やスケーラビリティに関わる重要な要素であると思っています。 しかし、フロントエンドのディレクトリ構成はベストプラクティスが確立されておらず、わりと悩むポイントです。 そこで今回は、Next.jsのApp routerにおいて、弊社で採用しているディレクトリ構成を共有します。この記事がディレクトリ構成に悩む開発者の助けになれば幸いです。 ディレクトリ構成の自由度が高すぎる問題 さきほど「フロントエンドのディレクトリ構成はベストプラクティスが確立されていない」と書きましたが、特にApp routerのディレクトリ構成については、公式ドキュメントで以下のように記載されています。 There is no "right" or "wrong" way when it comes to organi
On Thursday, Stability AI announced Stable Diffusion 3, an open-weights next-generation image-synthesis model. It follows its predecessors by reportedly generating detailed, multi-subject images with improved quality and accuracy in text generation. The brief announcement was not accompanied by a public demo, but Stability is opening up a waitlist today for those who would like to try it. Stabilit
Hallucination has been widely recognized to be a significant drawback for large language models (LLMs). There have been many works that attempt to reduce the extent of hallucination. These efforts have mostly been empirical so far, which cannot answer the fundamental question whether it can be completely eliminated. In this paper, we formalize the problem and show that it is impossible to eliminat
はじめに パスワードは古来より認証に良く使われる方法ですが、その運用の難しさからセキュリティの懸念とその対策としての運用の複雑さ(複雑で長い文字列、90日でパスワード変更など)が要求される大きく問題をもった仕組みです。 その根本的な解決策としてFIDO Allianceを中心に推進されている 「パスワードレス」 が注目されています。これはPINや生体認証とデバイス認証を使ったMFAからなっており、フィッシングやパスワード流出に強い上に、ユーザも複雑なパスワードを覚えなくて良い、という大きなメリットがあります。最近はこの流れでPassKeyというものが登場し、Apple/MS/Googleのプラットフォーマが対応したことで、本格運用に乗せれるフェーズになってきました。というわけで以下に解説動画を作ったのですが、動画中で時間の都合で触れきれなかったところや、JavaScriptによる実装のサン
BUSINESS | 2024/01/03 イーロン・マスク、原爆、AI… 天才たちが勝手に作り出す「危険な未来」を前に、 2024年の私たちがひとまずできること 【連載】幻想と創造の大国、アメリカ(36) 渡辺由佳里 Yukari Watanabe Scott 渡辺由佳里 Yukari Watanabe Scott エッセイスト、洋書レビュアー、翻訳家、マーケティング・ストラテジー会社共同経営者 兵庫県生まれ。多くの職を体験し、東京で外資系医療用装具会社勤務後、香港を経て1995年よりアメリカに移住。2001年に小説『ノーティアーズ』で小説新潮長篇新人賞受賞。翌年『神たちの誤算』(共に新潮社刊)を発表。『ジャンル別 洋書ベスト500』(コスモピア)、『トランプがはじめた21世紀の南北戦争』(晶文社)など著書多数。翻訳書には糸井重里氏監修の『グレイトフル・デッドにマーケティングを学ぶ』(日
Large Language Models (LLMs) showcase impressive capabilities but encounter challenges like hallucination, outdated knowledge, and non-transparent, untraceable reasoning processes. Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a promising solution by incorporating knowledge from external databases. This enhances the accuracy and credibility of the generation, particularly for knowledge-inten
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