Scraps 最終更新 2026/10/02 03:10

企業テックブログまとめ

@カミナシ エンジニアブログ /

フロントエンドなんてバイブコーディングで良いこの時代に、私は

  • フロントエンドの設計とUX改善がAI時代でも重要
  • Nani翻訳の非ブロッキング処理、Linearの同期エンジン、楽観的更新のロールバック設計
  • 体験改善にはデータモデルやアーキテクチャの前提を変える設計が必要で、フロントエンドの都合から出発する発想が重要
フロントエンドなんてバイブコーディングで良いこの時代に、私は - カミナシ エンジニアブログ

@キエットくん /

Co-purchaseからPersonalized Recommendationまで — 商品レコメンドの仕組みをシンプルに理解する

  • 商品レコメンドはCo-purchase、Product理解、User理解の3ステップで構築される
  • Co-purchaseではP(B|A)とLiftで関連性を測定、Productベクトルで特徴を数値化、Userベクトルで好みを表現
  • Liftで人気商品の影響を調整し、コサイン類似度で商品の類似度を計算する際の注意点を説明
Co-purchaseからPersonalized Recommendationまで — 商品レコメンドの仕組みをシンプルに理解する

@Kou /

「【脱GAS】Cloud Run移行で変わる！Slackワークフロー運用の新常識」～【googlecloud】人気記事（09/13）

  • SlackワークフローをCloud Runに移行し、GASの実行権限トラブルを回避した
  • カスタムステップのSlack AppマニフェストとPub/Sub連携のCloud Runコード、設定エラー対処法
  • GASの権限制限を回避するためのSlack AppとCloud Runの連携方法が具体的に記載されている
「【脱GAS】Cloud Run移行で変わる！Slackワークフロー運用の新常識」～【googlecloud】人気記事（09/13）

@noriyasu /

localStorage は書き込んだ直後にはディスクに保存されていない

  • localStorageは書き込み直後にディスクに保存されず、強制終了するとデータが失われる可能性がある
  • localStorage.setItemはブラウザプロセス内で受け取られ、ディスクへの反映は遅延する。開発者ツールのApplicationタブはディスク内容の確認には使えない
  • 強制終了する場合は書き込み直後に実行せず、10秒程度の猶予が必要で、複数の書き込みがあると遅延が長くなる
localStorage は書き込んだ直後にはディスクに保存されていない

@wfukatsu /

AIと帳票デザイナを作った25日（5）プレビューとPDFが一致しない

  • プレビューとPDFの不一致を解決するための40件以上のIssueを処理した
  • 無警告で空になる要素タイプの対応、テスト基盤の強化、フォントの不一致修正、1.4mmのズレの修正
  • Issueを1つずつ切り出して処理し、テスト基盤を先に整備することで効率的に問題を解決した
AIと帳票デザイナを作った25日（5）プレビューとPDFが一致しない

@omiya /

Strands Agentsのプロンプトキャッシュで 社内RAG Agentの入力コストを半減させてみた

  • プロンプトキャッシュを導入することでAIエージェントの入力コストを半減させた
  • プロンプトキャッシュと自動キャッシュ戦略を活用し、通常入力トークンをキャッシュ読み出しに置き換えた
  • キャッシュのTTLが5分で、ターン間隔が5分を超えるとキャッシュが失われるため、実運用では注意が必要
Strands Agentsのプロンプトキャッシュで 社内RAG Agentの入力コストを半減させてみた

@arimo /

PostgreSQL歴1年の人間がSnowflake研修で驚いた4つの違い

  • PostgreSQLとSnowflakeの構成・構文・権限・保管の4つの違いを解説
  • 仮想ウェアハウスとストレージの分離、ファイルのオブジェクト管理、VARIANT型の半構造化データ対応、Zero-Copy CloningとTime Travel機能
  • Snowflakeではスキーマ指定やロール階層の理解が必須で、PostgreSQLの延長線上では正しく操作できない
PostgreSQL歴1年の人間がSnowflake研修で驚いた4つの違い

@Kota Sakurai /

【LinuC SA】入社4年目社員のLinuCレベル4システムアーキテクト資格受験記

  • LinuCレベル4システムアーキテクト試験の受験記と学習方法が公開された
  • 試験は4SA01と4SA02の2つで、出題範囲は公式サイトに記載、参考書はIT資格攻略会のテキストとソフトウェアアーキテクチャの基礎が挙げられている
  • 試験対策には公式出題範囲の確認と体系的な学習が重要で、短期間の合格を目指す場合は効率の良い教材選びが必須
【LinuC SA】入社4年目社員のLinuCレベル4システムアーキテクト資格受験記

@ふぃず /

npmパッケージのライセンス管理を自動化する：node_modules の構造と license-checker の活用

  • npmパッケージのライセンスをlicense-checkerでnode_modules全体をスキャンして自動化する手法が紹介される
  • license-checkerはpackage.jsonやLICENSEファイルからライセンスを抽出し、--onlyAllowで許可リストを設定する。pnpmのlicenses listとCycloneDXも代替手段として挙げられる
  • 許可リストの更新には法務やOSS管理者のレビューが必要で、CIジョブの失敗をマージブロックにするにはブランチ保護ルールを設定する
npmパッケージのライセンス管理を自動化する：node_modules の構造と license-checker の活用

@nishina /

文字数・バイト数からのトークン数推定は実際どれくらいズレるのか

  • LLMのトークン数推定は文字数・バイト数・tiktoken・llm-jp-3で実測値を下回る
  • 日本語では文字数ベースが平均-122トークン、llm-jp-3はtiktokenより3倍近く外れる、CountTokensは全カテゴリで+16トークン
  • 事前バリデーションで文字数・バイト数ベースやtiktokenは過小評価のリスクがあるため避けるべき、CountTokensは安全マージンを考慮して使うのが現実的
文字数・バイト数からのトークン数推定は実際どれくらいズレるのか

@【PRONI】テックブログ /

AI駆動開発でSDDを考え直した。DiscoveryとDeliveryでは「先に定義するもの」が違った

  • AI駆動開発でSDDを活用する際、DiscoveryとDeliveryでは先に定義すべきものが異なる
  • Deliveryでは受入基準を先に定義し、Discoveryでは学習条件を先に定義する
  • 価値仮説と実装要件を区別しないとエージェントが誤った実装を進める可能性がある
AI駆動開発でSDDを考え直した。DiscoveryとDeliveryでは「先に定義するもの」が違った｜みね

@平木 佳介 /

NIST の「人間中心のサイバーセキュリティ（HCC）」をクラウドセキュリティ運用に当てはめて考える

  • NISTが発表した人間中心のサイバーセキュリティ（HCC）は、技術・プロセス・人の三要素をバランスよく考慮するアプローチ
  • 人間のニーズ・能力・限界を最前面に置く設計と意思決定、技術中心のアプローチから人を「弱い環」と見なす発想からの脱却
  • クラウドセキュリティ運用では検出結果の対応に人・プロセス・技術の関係が重要で、通知や手順の改善が必要
NIST の「人間中心のサイバーセキュリティ（HCC）」をクラウドセキュリティ運用に当てはめて考える