Scraps 最終更新 2026/10/01 23:40

企業テックブログまとめ

@FORCIA Tech Blog 運営チーム /

「どうか無事に復旧しますように」——希望の女神Elpisに障害対応の旗振りをお願いしてみた

  • フォルシアが障害対応を支援するSlack Bot「Elpis」を開発・導入した
  • 障害ごとに専用チャンネルを作成し、役割を決めて話題ごとにスレッドを分ける、生成AIで下書きを作成する
  • 対応中の記録を集約し、ポストモーテムのテンプレートを統一することで品質向上を図る

@shown_it /

Cloudflare WARPでMac同士をつなぎ、「画面共有」でリモートコントロールする

  • Cloudflare WARPとMeshでMac同士を接続し、画面共有でリモートコントロールできるようにした
  • Zero Trust組織に登録したMacにMesh IPを割り当て、Split TunnelsでWARP経由に設定し、画面共有アプリで認証する
  • Mesh IPの帯域100.96.0.0/12を除外リストから外すことでWARP経由にし、接続先のユーザ名とパスワードで認証する

@坂本 /

今話題のJevを試したら最高だった

  • JevにAIエージェントの操作承認を置き換えることで、精度を維持しながらコストと速度を改善
  • Jevは構造化された判断を返すモデルで、choice形式でallowとescalateの二択を返す。従来モデルはgpt-5.6-lunaを使用
  • Jevのコストは従来の約1/10、判定時間は約1/13で、正解率は100%。プライバシーポリシーと利用規約の確認が必要

@hirayama /

WebMCPを試してみた感想。フロントエンドの必須技術になりそうな予感。

  • WebMCPをデザインエディターに組み込むことでAIエージェントが操作しやすくなった
  • 宣言型と命令型の2種類の定義方法、insert_blockやlist_blocksなどのツールを登録可能
  • WebMCPはサーバー側ではなくフロントエンドにツールを登録するため、ブラウザでログインしていれば直接操作可能

@チャン /

「言われた通りに作る」から脱却する。BrSEが実践した、オフショアチームを自走させる「裏テーマ」とAAR(事後振り返り)

  • オフショアチームの受け身な姿勢を改善するため、裏テーマとAARを導入した
  • 裏テーマで開発プロセス改善を促し、AARで客観的な振り返りを実施
  • BrSE側がミスを認める姿勢がチームの心理的安全性を高めることを実証

@tmasuhara /

Playwrightの失敗サマリーからDatadogのトレースを探せるようにしてみた

  • PlaywrightのE2Eテスト失敗時にDatadogのトレース情報を自動で参照できるようにした
  • PlaywrightのJSONレポートからトレースIDを抽出し、DatadogのURLを生成する。テストIDやCI実行IDをHTTPヘッダーに含め、バックエンドのspanに属性を追加する
  • テストの実行情報を属性として追加することで、Datadogで特定のテストに関連する処理を検索できる。トレースが見つからない場合の対応も記載されている

@mizzsugar /

サーバーレスでSSEを実現する〜SSEの仕組みからLambda×NestJSでの実装例まで〜

  • LambdaとNestJSでSSEを実装し、AIレビューのリアルタイム表示を実現した
  • SSEのContent-Typeをtext/event-streamに設定し、Lambdaのレスポンスストリーミングモードで実装、クライアント側はEventSource代替でfetchと自前パーサーを使用
  • Lambdaの実行時間上限15分がAIレビューの処理時間に合致し、コスト面で課金が継続する点に注意が必要

@riona /

2026年8月21日開催|DataOps Night #11 〜金融データ基盤と、現場を支えるデータエンジニアリング〜

  • 金融データ基盤でSnowflakeをセキュアに活用するための実践的な取り組みが紹介された
  • セマンティックレイヤーの自動構築、3つの防衛境界、コンテキスト自動更新ループ、段階的解放、マルチパーティ承認
  • データ機密度に応じたレベル設計で機能の段階的解放を実現し、セキュリティと利便性のバランスを取る

@jnishime /

プロダクトエンジニアに必要な「いい感じ」に作る能力

  • プロダクトエンジニアはプロダクト・顧客・組織の状況を見て「どこまで作るか」を決める
  • 過去のコード構造や顧客の利用タイミング、他チームの意向を考慮し、検索機能を実装しない選択をした
  • 実装中に得た情報をもとに、関係者に早めに相談することで、無駄な作業を減らせる

@mpyw /

Go のフラットなパッケージにファイル単位の private を持ち込む Linter “declscope”

  • Goのフラットパッケージでファイル単位のプライベートを検出するLinter「declscope」が公開された
  • ファイル間でプライベートな宣言が使われた場合に報告し,//declscope:packageで共有を宣言できる。namespaceの境界をファイル単位で設定可能
  • AIエージェントが境界を越えたときの「どう直すか」が明確になるため,コードの保守性が向上する

@Shirai /

会議の録音から議事録を自動生成する仕組みを作って議事録を書く時間をなくした

  • 会議の録音から自動で議事録を作成する仕組みを構築した
  • Macのボイスメモとオンライン会議アプリのマイク使用を検知し、プロセスタップで相手の声を録る、Claudeで文字起こしを処理する
  • 録音の形式変更や音声のずれ対策が必要で、録音失敗時は直後に通知される仕組みを導入した

@pancho /

【音声認識】リアルタイム話者分離の評価について

  • リアルタイム話者分離の評価でDERだけでは不十分で、初出の推論速度とチラつきの少なさを重視する指標を提案している
  • 初出の推論速度は発話開始から正しい名前が出るまでの遅延と本人の発話尺を測り、チラつきは書き換え回数と行数を両方持つ
  • ユーザーが最初に見る画面の正確さと安定性が重要で、モデルの遅れとユーザーの黙っている時間を区別する必要がある

@wfukatsu /

AIに営業プロセスを一周させた(5)提案書23枚を型から組み上げる

  • 提案書は17セクションの型に事実を流し込むことで作成される
  • 課題は3点までに絞り、スコープ外を明記し、比較表に現状維持・内製・既存ベンダー拡張を含める
  • 事例は公表値のみ使用し、出典を明記する。PoC成功基準をスケジュールに反映させる

@rsq_yota /

LLMにWikiを書かせて半年、一番役に立った画面はLLMの文章を使っていなかった

  • LLMが生成したWiki本文は役に立たず、タグの関連性と記録の共有を可視化した画面が最も役に立った
  • タグの共有関係をグラフDBで保持、記録の共有で関連を判定、ページの並び順で関心の変化を把握
  • タグの共有で関連を判定する仕組みを実装する際、LLMの要約処理は必要だが本文は不要だった

@Link and Motivation Developers' Blog /

なぜ「とりあえずref」でいいのか?reactiveとの違いを改めて整理する

  • refはプリミティブとオブジェクトの両方を扱えるが、reactiveはオブジェクトのみ対応
  • refは.valueで値をアクセスし、reactiveは通常のオブジェクトのようにアクセス。refはプリミティブも扱えるがreactiveはオブジェクトのみ
  • reactiveはオブジェクト全体を置き換えるとリアクティブな接続が失われるため、基本的にはrefを使うのが推奨される