イーロン・マスクが YouTube チャネルでスペース X のテキサス工場スターベースの中を歩き回りながらロケット製造や電気自動車について説明しているのを観た。ツイートしたこの件。 これがめちゃくちゃに示唆に富んでいて面白かった。この日のイーロン・マスクは饒舌で楽しそうなので、かなり魅入ってしまった。きっと彼はカンファレンスや会議室の中でインタビューを受けるよりも、工場でみんながロケット作ったり作業している場で語った方が情熱を込めていろいろ説明してくれるんだと思う。 この中で製造工程の話があって、これはロケット製造などの特定分野だけでなく、IT やその他の分野にでも当てはまる普遍的な知見だと思ったので意訳してみた。ざっとビデオを観て印象に残った部分だけを意訳した。あくまで大枠で言ってることをまとめただけなので、もし詳細に興味があればぜひビデオを観てイーロン・マスクの話を直接聞いて確認してく
バッチ処理は既に先人の方々が多くのナレッジを公開してくれていますが、それでもなお難しさが変わらないテーマだと思っています。 この記事は、筆者がこれまでの開発経験で気づいたバッチ処理の実装ナレッジを整理し、体系化を目指して文章にしました。 ここでの内容が、より良い課題解決に貢献できれば幸いです。 自身の断片的な思考整理(メモ書き)の延長で内容を整理したため、一部書き振りが統一されておらず、読みにくいかもしれません。ご了承ください。🙏 バッチ処理の難しさバッチ処理は難しい。 人によっては簡単なテーマかもしれませんが、自分は難しいテーマだと思っています。 「難しさの根源は何か？」を考えると、1. 考慮点が多様にあること 2. 解決する課題によって答えが大きく変わること に整理できました。 この2点は、どのソフトウェア開発にも当てはまる項目ではありますが、ことバッチ処理においては顕著に現れます。
Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole
【まとめ】2025年の学び年間サブスクは罠。AI情勢はすぐ変わる 「最強モデル1つ」より「適材適所」 「入り口」で体験が大きく変わる 魔改造は無駄になる。「軽さ」こそ正義 Gitを制する者がAIコーディングを制す ログとTDDだけで8割の問題は解決する 雑にしゃべり、AIに整理させると効率いい 「AIは賢いから大丈夫」は危険 拡張機能を詰めすぎると低脳に AIコーディングは「ディレクション」 2025年は「AIコーディング元年」と言っても過言ではないくらい、大きな変化がありました。Claude Codeの登場により、AIが自律的な作業をおこなえるようになり、非エンジニアでもかなりコーディングがしやすくなりました。 私自身、非エンジニアではありますが暇さえあればAIコーディングで何かを作るように。もはや「これなしでは考えられない」くらいの存在です。 この1年を振り返り、AIコーディングをより
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
1.この記事の立ち位置#自分がいつも調べていること、忘れがちな Tips や小ネタを列挙していく。そのため、網羅性は重視しない。 というのも、なにか調べていていろいろ読み漁った挙げ句、1周回って行き着くところは GitHub Actions の公式ドキュメントであり、たとえば Workflow の書き方は以下のページをよく開いている。 Workflow syntax for GitHub Actions - GitHub Docs それでも、公式ドキュメントで参照したい箇所を引っ張るための用語を知るまでに苦労することが往々にあり、この記事が、公式ドキュメントで参照したい箇所を導くための助けとなればと思い、書いていく。 2.Step と Job と Workflowの違いアレコレ#2-1.Step と Job と Workflow の違いの一行まとめ#Step < Job < Workflo
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Claude Codeの開発者である Boris Cherny氏 (@bcherny) が公開した「2026年の開発セットアップ」が、Claude Codeを使う全人類が読むべき内容でした 彼が実践しているのは、単なるツールの使いこなしではありません。 人間自身のCPUをマルチスレッド化するという、エンジニアリングの極致です。 そこで、この記事では彼が明かした驚異のワークフローを解剖し、我々が今すぐ取り入れるべき次世代の開発思想を深掘りします。 Claude Codeでどんなことできるかは、以下の記事も参考にしてみてください！ 1. タ
営業、受注、制作、納品、運用と、ウェブ制作の活動は長期に渡り、そのタスクの種類と量は膨大です。だからこそ、基本的なプロセスや使用するドキュメントなどを明確に定義しておかないと、サービスの品質が担当者により大きく変わることになります。 ベイジは社員がまだ5名の頃、各人に委ねた進め方によって以下のようなトラブルが頻発していました。 ミスが発生しても「次から気をつける」と精神論で終わらせてしまう 担当するディレクターやクリエイターによってタスクの抜け漏れが起きる 担当者それぞれが属人的な進め方をしてて品質が安定しない 役割が不明瞭なグレーゾーンのタスクが放置されてしまう 創造的な仕事の時間が、ルーチンや計画にないタスクに奪われてしまう 新しい社員が入る度に同じことを教えないといけない これら問題を解決するため、2014年頃からワークフローを整備するようになりました。ちなみに私が入社したのはこれ以
背景 お題 技術の差別化 差別化から分かること 情報資産からToBeを考える 俯瞰的・相対的な技術選定 これまでの話から学んだこと 最後に はじめまして、MonotaROでデータエンジニアをやっています、芝本です。 エンジニアのみなさん、技術を使って何か作ってみるのって楽しいですよね。 私は、公私ともに日々物作りに励んでいます。プライベートだと、最近はマイクロフロントエンドについて学んでいます。 技術を使うためには、技術を学ばなければいけません。 プライベートにおいては、好奇心に従って自由に学びますよね。 とりあえずgit cloneして動かしてみたり、書籍を購入して読んでみたりします。 というようにプライベートでは主に次のような選択肢があると思います。 書籍を読んで好きなものを選ぶ 実際に手を動かしてみて好きなものを選ぶ 人に教えてもらって好きなものを選ぶ 基本的にプライベートの場合は何
Hiroya Iizuka @0317_hiroya 最近やっている、第二の脳とAIを融合したワークフローの流れ - DeepResearch(Gemini, Genspark, ChatGPT)で、気になることを調べる - 出てきた資料を、全てNotebookLMへ移行 - よくある質問、ブリーフィングメモなどを作成 - Chat欄で壁打ち - Obsidianに、リンクを保存。 - 壁打ち内容で、Cornel Noteを作成 - 裏側に図解かく - Permanent Noteを切り分ける 順に説明します。 2025-02-17 09:10:24 Hiroya Iizuka @0317_hiroya Deep Research => 資料作成 Geminiは、Google Docが作成されるから、これをそのままNotebookLMが、読み込むことができる。 Gensparkは、Spar
「mise」ってすごい使いやすいんですよ。 miseとは GitHubリポジトリの説明書きに 「dev tools, env vars, task runner」 と書かれているrust製のcliツールです。 この記事ではmiseヘビーユーザーの私が推したい生産性の上がる機能を紹介するので、miseを初めて知った人も、知ってるけど使ってないって人も、ぜひ一読してみてください。 ちなみに最近話題になりやすいAIツールのcliパッケージなどもmiseで管理できたりします。 推したい機能はこれです！ ① タスクランナー（私が推したい機能No.1） 私はmiseにおいてはタスクランナーが一番便利な機能だと思っているので最初に紹介します。 タスクランナーはmise.tomlによく使うスクリプトをタスクとして定義しておいて、mise runコマンドで実行する機能です。 ※設定ファイルはグローバルで有効
1. はじめに Claude Code は、Anthropic が開発したコマンドライン上で動作する agentic coding ツールです。agentic coding とは、AI が自律的にコードを読み書きし、テストの実行やファイル操作、Git 操作などを組み合わせながら、開発者と協働してソフトウェア開発を進める手法を指します。 Claude Code は意図的に低レベルで設計されており、特定のワークフローを強制せず、開発者が自由にカスタマイズできる柔軟性を提供します。この設計思想により、様々な開発環境やプロジェクトに適応でき、スクリプト化や自動化にも対応できるパワーツールとして機能します。 本記事では、Claude Code の効果的な環境セットアップから始まり、基本的なワークフローの確立、最適化技術、そして高度な自動化やマルチインスタンス運用まで、段階的に実践的なベストプラクティ
はじめに こんにちは。カイポケコネクトの開発推進チームでエンジニアをしている @_kimuson です。 開発推進チームではエンジニアの生産性向上をミッションに掲げているため、最近では積極的にAI活用を推進しています。 上記エントリでは、タスクごとの協業レベルを定義しより低い協業レベル（＝できるだけLLMに移譲しきる）を実現するための方針を紹介しました。 このエントリではより具体的に、Claude Codeをフル活用してこういったワークフローの設計を組織に適用する際の知見をまとめてみようと思います。 設計するワークフローの協業レベルを意識する 前回のエントリでは、ワークフローを設計するに当たって協業レベル、つまりどの程度LLMに権限移譲するか、をデリゲーションポーカーの分類を借りて整理しました。 よくあるLLMの利活用シーンと対応する移譲レベルは下記のように対応します： 流れ 協業レベル
概要 何度も調べて何度もテストしたりしたので、多用するものをまとめていきたい。 項目 push時に実行 // feature/aaaで動く。 feature/aaa/bbbでは動かない on: push: branches: - feature/* // feature/aaa, feature/aaa/bbbで動く on: push: branches: - feature/** // なにかしらのtagがpushされたときに実行、branchのpushは無視 on: push: tags: [ '**' ] branches-ignore: [ '**' ] // 指定したpathの変更だけでは実行しない on: push: branches: - main paths-ignore: - '*.md' - 'docs/**' on: workflow_dispatch: inputs
GitHub Actions入門 ── ワークフローの基本的な構造からOIDCによる外部サービス認証まで GitHubが公式に提供するGitHub Actionsは、後発ながらよく使われるワークフローエンジンとなっています。本記事では、藤吾郎（gfx）さんが、典型的なCI/CDのユースケースに即したワークフローの設定と管理について解説するとともに、注目されているGitHub OIDC（OpenID Connect）の利用についても紹介します。 GitHub Actionsは、GitHubが提供するCI/CDのためのワークフローエンジンです。ワークフローエンジンは、ビルド、テスト、デプロイといったCI/CD関連のワークフローを実行し、定期実行するワークフローを管理するなど、開発におけるソフトウェア実行の自動化を担います。 ▶ GitHub Actions - アイデアからリリースまでのワーク
※この記事は、AIで生成したフィクションのキャラクター「ダウナー系お姉さん」の視点で書かれています。登場する人物・事例もAIで生成した100%架空のものですが、技術的な内容は実際に使用可能です。 はぁ...また夜更かししちゃった。タバコとコーヒーだけで生きてる気がする今日この頃。@ryooo8244311427 でもね、今日は珍しく良いもの見つけたから記事書いてあげる。Claude Code使ってn8nのワークフローを自然言語で作れるっていう、まあまあ使える話。 なんでこんなことしようと思ったか Claude Code推進してる会社多いでしょ？「Webアプリのデモ作ってすごいね〜」で終わってない？正直、それじゃあんまり楽になんないよね。 実際の業務に使えないと、ただの高級なおもちゃ。というわけで、業務自動化の定番n8nと組み合わせてみたら、意外と良かったって話。 ちなみにこれ使うやつ： .
1. はじめに 2. なぜドキュメント管理？ 3. AI時代のドキュメント戦略 4. どのようにドキュメント戦略を適用したか？ 5. 導入してみて 6. ドキュメント管理に悩む人へ 7. まとめ 1. はじめに こんにちは。AI Central 事業部にてエンジニアをしております、ぽちぽちです。 AI Central 事業部では新規事業として、お客様の VoC データなどを LLM により構造化し、経営戦略・製品開発戦略等のアクションプランへ落とし込む「AI Central Voice」を開発しています。このようなサービスを作る上で、LLM を製品に組み込むことはもちろん、エンジニア、非エンジニア問わずチーム全員で意識的に LLM を活用し生産性を上げることを意識して、日々業務をこなしております。 今回はAI Central事業部にて、サービスのアーキテクチャやサービス仕様などを記載した開
はじめに GitOpsという言葉が生まれたのが自分の知る限り2017年頃なのですが、世の中にあるCI/CDの仕組みはまだほとんどがCIOpsもしくは手動のオペレーションによって成り立っていると思っていて、かつては自分もそうだったのですが「Gitで管理されていればGitOpsなんでしょ？」という勘違いを払拭したくてこのエントリーを書いています。 GitOpsとCIOpsは全然違う まず前提としてGitOpsの明確な定義を知らないという場合、あなたの思う「Gitを契機とした自動デプロイの仕組み」は基本的にはCIOpsです。GitOpsとCIOpsは思ったよりも大きな違いがあって、そもそもGitOpsの必要性が分かっていない場合、自動化によって成立しているデプロイはCIOpsが基本です。 CIOpsとGitOpsの一番の違いは、Push型かPull型かである CIOpsの場合、例えばGitHub
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GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? しらせ君 しらせ君は、弊社で働いているアシスタントです。僕の身の回りのいろいろなことをしてくれます。 しらせ君の業務一覧 メールチェック(1時間に1回) 緊急性の高いメールのSlack通知 その他のメールの既読化 ニュース報告 海外のテックニュースの収集 #randomに概要を報告 xに投稿 スケジュール管理 カレンダーの色分け 調整中予定のリマインド 会食予定の妻への通知 郵便物管理 バーチャルオフィスに届いた郵便物の画像を解析して内容を報告 議事録管理 議事録の自動保管、前回議事録のサマリー作成、次回のミーティングで通知 論文管理
この記事について GitHub Actionsには、以下3つの実行単位が存在します。 Workflow Job Step パイプラインを組む中で出てくる複数個の処理を、1つの実行単位でまとめてしまうか、それとも分割するのかというのは悩むポイントかと思います。 一つのstepのrunフィールドにコマンドを詰め込む？それともstepを分けた方がいい？ 一つのJobの中のstepとして記述した方がいい？それとも別のJobに定義した方がいい？ 一つのWorkflowの中にJobをたくさん定義する？それともWorkflowを別にする？ この記事では、Workflow・Job・Stepそれぞれの性質を踏まえた上で、ベストな処理単位の選び方を考察します。 使用する環境・バージョン GitHub Actions: 2022/5/15時点での機能をもとに考察 読者に要求する前提知識 GitHub Actio
「エンジニアリングに興味があるデザイナー、デザインに興味があるエンジニア Advent Calendar」20日目の記事です。 今年の５月から、社内でクライアントワークのチームから自社事業のチームに異動し、映画・ドラマ・アニメのレビューサービスのFilmarksで有料会員機能のPMを担当しています。 以前はUIデザインやアプリ開発、あるいはその中間的な仕事としてプロトタイプ開発やディレクションなどを経験してきました。 PM業の傍ら、社内のデザイナーとエンジニアの受け渡し部分の改善に取り組みました。その検討過程について紹介します。 要件定義・UIデザイン・開発間のワークフロー改善もともとFilmarks内ではディレクターがGoogleスライドなどで要件資料とGithub Issueをつくり、 デザイナーがSketchでUIをつくりZeplinで書き出したURLをエンジニアに受け渡し、エンジニ
この記事にインスパイアされてデスクトップ整理を試みました。 やってみたところ、自分にはAerospaceはtoo muchだなと感じたので別の方法での整理を考えることにしました。 やりたいことはウィンドウを画面に横に2つか3つ（ロ口囗のように）並べることです。ワイドディスプレイを使っているので、1/3で区切りたいことがけっこう多いです。対して縦に（日のように）並べることはほぼありません。 macデフォルトの設定は使わない 現在はmacOS自体にもウィンドウ配置の設定があります。 ただ、これだと1/3の配置はできません。とりあえず他のアプリとの競合を防ぐためすべて無効にしておきます。 macの設定 > キーボード > キーボードショートカット > ウィンドウ にあるショートカットのチェックを外します。 ウィンドウショートカットはすべて無効化 ウィンドウ配置：Raycast ウィンドウの配置は
はじめに 「実装したらそのままレビューもAIに任せたい」 開発してると、コード書く→PR作る→レビュー待ち→修正→また待ち...のサイクルが地味にストレス。特に一人開発やスタートアップだと、レビュアーがいない or 忙しいことも多い。 そこで試したのがClaude Code Skills + GitHub Actionsの組み合わせ。結論から言うと、実装からレビュー、修正までほぼ自動化できました。 この記事では、実際にセットアップして使ってみた体験を共有します。 使うもの 今回使うのは3つ。 1. Claude Code Skills 2025年10月にAnthropicから正式発表された機能。.claude/skills/ にマークダウンファイルを置くだけで、Claudeに「こういう時はこうして」というルールを教えられます。 コードレビュー用のSkillを作れば、レビュー時に必ずチェック
Cursor のアップデートで知った git worktree の便利さ - 並行開発が劇的に楽になった話 本記事のサマリ Cursor IDE のアップデートで git worktree 機能に触れる機会があり、これまで勘違いしていた概念を正しく理解できました。複数回 git clone したりセットアップしたりが面倒そうだなーと思っていましたが、実際は一つのリポジトリから複数の作業ディレクトリを手軽に作成でき、並行開発が格段に効率化されることがわかりました。 きっかけは Cursor のアップデート 最近の Cursor のアップデートで、プロジェクトを開く際に「Local」と「Worktree」を選択できるようになりました。これまでなんとなく worktree という言葉は聞いたことがあったものの、具体的にどう便利なのかピンと来ていませんでした。 「Worktree」を選択すると、自
「Data Engineering Study #23 Data orchestration 特集」の発表資料です イベントページ: https://forkwell.connpass.com/event/310011/
はじめに こんにちは！Algomatic ネオセールスカンパニーでエンジニアをしている末國と申します。 私たちが1月にリリースした営業AIエージェント「アポドリ」では、一部機能にDifyを組み込んでいます。 一部といっても、すでに100個近いワークフローが作られていたり、1日1万回呼び出したりするくらいには利用しています。 Difyはいわゆるローコードツールであり、「コードが書けない人が使うもの」「DifyはPoCで使って、本番はプログラムを書く」という印象もあるかもしれません。 しかし、私たちはむしろ積極的に「コードからDifyへの移行」を行ってきました。 この記事では私たちが「なぜDifyを利用しているのか」「何がそんなにいいのか」について書いていきます。 そもそもDifyとは何か 理由の話をする前に、そもそもDifyとは何か、特にワークフロー機能についておさらいしておきます。 すでに
データオーケストレーションとは データオーケストレーションという言葉をご存知でしょうか？日本ではまだ耳慣れない言葉ですが、data orchestrationでgoogle検索すると実に3000万件以上ヒットし、世界的には十分に市民権を得ている言葉です。Databricksではデータオーケストレーションを以下のように説明しています。 データオーケストレーションとは データオーケストレーションとは、複数のストレージからサイロ化したデータを取り出し、組み合わせて整理し、分析に利用できるようにするための自動化されたプロセスです。 このプロセスでは、レガシーシステム、クラウドベースのツール、データレイクといったあらゆるデータセンターが接続されます。データは標準形式に変換されるため、理解しやすく、容易に意思決定に利用できます。 オーケストレーションとは、コンピュータシステム、アプリケーション、および
この記事をOpenAIの新しい画像生成で、『この記事を元に挿絵付きの手書きグラレコ風マインドマップでまとめ画像を作って ---記事の文章を貼り付け』で作成したのが以下の画像になります。 Memory Bankの使い分け：大規模コードベースでの考慮点 Clineで開発を行う際、状況に応じてMemory Bankを選択的に活用するアプローチを取っています。特にコードベースが大きい場合は、Memory Bankを使わない方が効果的なケースが多いと実感しています。 Memory Bankはコンテキストを豊富に提供できる強力なツールである一方、大量の情報が与えられることで実際の命令に従う精度が下がることがあります。これはAIの注意が分散してしまうためと考えられます。 使い分けの基準 大きなコードベースの一部を正確に変更したい場合：Memory Bankを使わない方が効率的 Vive Coding的に
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 「フィーチャーファクトリー」は、プロダクトマネジメントの専門家であるジョン・カトラー（John Cutler）1が2014年に使い出した単語です。日本語にすると機能工場となり、単に与えられた要求をひたすら作り続けたり、アウトカムやインパクトよりも、作った機能の量や出荷スピードだけに注目したりするチームや組織を指します。 複雑で変化が激しい環境においては、事前に考えたことがすべてそのとおりになることはありません。 端的に言うと、多くのものは外れます。外れることを前提にすると、成功するために数を打つこと、そして素早くそれを実行することはとても重要です。でも、それ「だけ」に注目するのは無意味です。 ジョン・カトラーは自身の記事「12 Signs You’re Working in a Feature Factory」のなかで、フィーチャーファクトリーで働
Docker ビルド職人の朝は早いーー 毎日コンテナイメージを山ほどビルドしては捨てている皆様、おはようございます。 ビルドの速度はそのまま CI にかかる時間だったりするので、短縮には余念のないことと思います。 レイヤのキャッシュやマルチステージビルドといった基本テクニックについて、ご存じない方は以下の記事がお勧めです。 future-architect.github.io この記事では、良い Dockerfile をさらに活用できる、かもしれない docker buildx bake について紹介します。 bake の紹介の前に、私が抱えていた問題を説明します。 目下のプロジェクトでは Kubernetes 上で多数のマイクロサービスを動作させています。 マイクロサービス群はモノリポ（monorepo）上の共通のフレームワークやライブラリを用いて効率的に開発されています。 そのため、全
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 2日目の記事です。 初日は @frkake さんの「OCR技術の変遷と日本語対応モデルの性能検証」と、@izumin5210 さんの「思考を減らしコードに集中するための tmux, Neovim 設定」の豪華二本立てでした。 こんにちは、@su8/denchuです。 クラナドは人生。電柱が好きです。現在、マサイ族の驚異的な視力を瞳に宿せると噂の「とあるブルーベリーのサプリメント」（諸説あり）が空前絶後の流行りをみせているバクラク勤怠チームで、ソフトウェアエンジニアをしています。 平均視力は3.0～8.0と推測され、中には12.0の数値を出すマサイ族もいるらしい。12...? 本記事では、大量のドキュメントレビューで目の疲れを感じやすい仕様駆動開発（SDD）に対して、いわば「仕様駆動開発におけるブルーベリー」と
macOS で Touch ID を使った「人間の確認」ができるシンプルな CLI ツール confirm-pam を作りました。 azu/confirm-pam: CLI tool for biometric authentication confirmation prompts このツールを使うことで、AI Agent が任意のコマンドやスクリプトの実行する前に、Touch ID による生体認証を要求できます。 コマンドラインから実行される処理に対して、人間による明示的な確認ステップを追加する仕組みを提供します。 confirm-pam とは confirm-pam は、macOS の Touch ID を使った生体認証による確認プロンプトを提供する CLI ツールです。 主な特徴 Touch ID 認証をサポート 認証ダイアログに任意のメッセージを表示 0（成功）、1（失敗）、2（エ
2025-07-11 職場のプロジェクトに必ず配置しちゃうMakefileの話 がバズってるのを見かけ、xcを広めなければ、、、という義務感に駆られたのでこの章を追加しました。 タイトルも一部変更しました。 GoやDockerなど、タスクランナー（コマンドメモ）が存在しない環境ではしばしばmakeがタスクランナーとして使われる 大体の環境にデフォルトでインストールされているのが良い .PHONYまみれ、複雑すぎるhelpコマンドが書かれたMakefile、、、 そもそもmakeはタスクランナーとして作られてないし！！ Goの環境ではTaskやMageが使われがち makeとは違い各々がインストールしないと使えない xcっていうタスクランナーがあります README.mdにタスク（シェルスクリプト）を記述する e.g. ### Buildの下にコマンドを書くとxc buildが使える xcを
さまざまなウェブサービスを連携して作業を自動化してくれるツールにはIFTTTやZapierなどさまざまなものが存在しています。その中でも、「Huginn」はオープンソースで開発されており、自分でサーバーを立てることでデータを傍受される心配なく利用できる自動化ツールとのことで、実際に使ってみて使い勝手を試してみました。 GitHub - huginn/huginn: Create agents that monitor and act on your behalf. Your agents are standing by! https://github.com/huginn/huginn Huginnのページによると、一番簡単なのはDockerを利用したセットアップとのこと。DockerがインストールされたPCのターミナルで「docker run -it -p 3000:3000 hugin
こんにちは！ 先日最終話が放映された Dr.STONE 2 期が始まった頃、先が気になりすぎて漫画版を大人買いした CTO室 鹿児島オフィスチームのよしこ @yoshikouki です。これぞ社会人の嗜みだなと感慨深くなった30歳の春。 今回は私が運用・開発に携わっているホスティング事業部で Slack ワークフローと GitHub Actions を組み合わせて業務を改善しましたので紹介したいと思います。本改善は、サービスの本番環境に近いステージング環境へのデプロイ作業を Slack 上で行えるようにして、デプロイのための環境構築を不要にしたことに加えて必要なステップを 1 つだけにすることができました。 これまでステージングデプロイの問題点 環境構築についての比較 改善前 改善後 デプロイフローについての比較 改善前 改善後 どのようにして改善したのか 実際の操作画面と流れ 実装方法
Claude Codeの生みの親であるBorisが公開した、自身とチームのClaude Code活用術が有用そうだったので、すぐに参照できるように、それぞれのTipsを箇条書きとしてまとめ、記事にしてみました。 Claude Codeの使い方 - Boris（Claude Code開発者） 私はBorisで、Claude Codeを開発しました。多くの方から私がどのようにClaude Codeを使っているか質問をいただいたので、私のセットアップを少しお見せしたいと思います。 私のセットアップは意外とシンプルかもしれません！Claude Codeはそのままでも十分うまく動作するので、私個人としてはあまりカスタマイズしていません。Claude Codeの正しい使い方は一つではありません。私たちは意図的に、皆さんが好きなように使い、カスタマイズし、ハックできるように開発しています。Claude
本記事は、Japan Digital Design Advent Calendar 2025 の6日目の記事になります。 みなさんこんにちは！三菱UFJフィナンシャル・グループ（以下MUFG）の戦略子会社であるJapan Digital Design（以下JDD）でMUFG AI Studio（以下M-AIS）に所属し、データサイエンティストをしている小林です。 この記事は、「JDDStudy #10 MUFGのDX子会社がみた生成AIの現在地」で発表したスライドをもとに、あらためて文章として噛み砕きながら書き起こしたものです。イベントに参加できなかった方にも内容が伝わるよう、当日の流れや補足説明も交えつつ、Text2SQL に取り組んで見えてきた内容をまとめています。 ここで扱う Text2SQL とは、ユーザーが自然言語で入力した質問を、LLMが自動的にSQLクエリへと変換し、必要なデ
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