Scraps 最終更新 2026/10/02 07:01

ソフトウェア開発の技術記事まとめ

@NobuMochizuki /

Confluent で非構造化データを扱う:Claim Check パターンで作る RAG パイプライン

  • Confluentで非構造化データを扱う際、Claim Checkパターンを採用してRAGパイプラインを構築した
  • S3にファイルを保存しKafkaにURIを送信するClaim Checkと、Flink SQLのAI_EMBEDDING関数でベクトル化する手法
  • Kafkaに送信するメッセージはURIのみで、ファイル本体はS3に保存するためメッセージサイズの制限を回避できる

@Tanapol /

犯人はAWS WAF:CognitoのパスワードがSQLiと誤検知された話

  • AWS WAFがCognitoのパスワードをSQLiと誤検知し、ログインをブロックした
  • SQLi_BODYルールが記号を含むパスワードを検知し、403エラーを返す。WAFのマネージドルールグループとカスタムルールで例外を設定する
  • WAFの誤検知を防ぐため、サブルール名を確認し、カスタムルールでログインPOST以外をブロックする対応が必要

@ChoGetsukan /

Azure初心者でも大丈夫!配属1か月の新人がJAZUGのイベントに参加してみた

  • Azureの勉強会に参加した新人エンジニアが、セキュリティとコスト管理の重要性を学んだ
  • セキュリティではアカウントの守り方、コスト分析ではFOCUSデータの見方を学んだ
  • セキュリティ対策は設定だけでなく人のアカウントも守ることが重要で、コスト分析は目的に応じて見るべきデータが異なる

@taki_tech /

# ゲームエンジンの仕組みとは?

  • ゲームエンジンはゲームループ、レンダリングエンジン、物理エンジン、アセット管理で構成されている
  • ゲームループは固定タイムステップでロジックを実行し、可変フレームレートで描画する。物理エンジンは衝突判定を2段階で行う
  • UnityとGodotはFixedUpdateと_physics_processでロジックを分離し、Unreal Engineは設定で制御する設計になっている

@suwa_nobu /

Claude Code のスキルを47本運用して測った、7つのこと

  • Claude Codeに47本のスキルを運用した結果、増やしても重くならず、説明が消えることが分かった
  • スキル数を80本増やしてもトークンは185増加、説明が消えるのは呼び出し回数が少ないスキル、起動時トークンに28倍の差
  • スキルの説明が消えてもエラーが出ず、呼び出し実績を作らないと削られる可能性がある

@ryo-a /

ARG(代替現実ゲーム)と「ソースの閲覧」

  • Webサイトのソースコード閲覧を前提としたARGゲームデザインの手法が紹介されている
  • フロントエンドとバックエンドの処理分離、正誤判定をバックエンドで行う設計、通信データの情報漏洩防止
  • フロントエンドのソースを閲覧されてもギミックが破綻しないようにバックエンドで処理を分離する必要がある

@J-T_ky2g /

Github Actionsでwhichコマンド実行したらジョブが終了する

  • Github Actionsでwhichコマンドを実行するとジョブが終了する
  • whichコマンドが存在しない場合に終了ステータス1を返す仕組み、および||演算子でエラーメッセージを表示する方法
  • コマンドが見つからない場合にジョブが強制終了するため、エラーメッセージを表示する処理を明示的に記述する必要がある

@tofu_frontend /

:has()で不要になったJavaScript 10選

  • :has()で不要になったJavaScriptの10個のケースが紹介されている
  • :user-invalidで入力状態の判定、:has(img)で画像の有無のレイアウト変更、:has(input:checked)でチェックボックスのスタイル変更
  • :has()の特異度が高くなるので、意図しない上書きを防ぐために:where()を使うべき

@iketani45664566 /

42日でバックエンドエンジニアの基礎を完全に理解する #32 - Webアプリの3層アーキテクチャ

  • 3層アーキテクチャのプレゼンテーション層・アプリケーション層・データ層の役割と構成が説明されている
  • プレゼンテーション層はWebサーバー、アプリケーション層はAPサーバー、データ層はDBサーバーで構成される。ステートレスなアプリケーション層の設計が重要
  • アプリケーション層に状態を保持しないことでスケールアウトが可能になる。データ層はネットワークで隔離する

@carol0226 /

[GSA: Internet] ”シャドウ AI 検出”の正体は アプリケーション使用状況分析(シャドウ IT の検出)のフィルタだった

  • シャドウ AI 検出はアプリケーション使用状況分析のフィルタで実現されている
  • アプリケーション使用状況分析と生成 AI アプリとツールのフィルタが組み合わさる
  • GSA インターネットアクセス構成済みでないとシャドウ AI 検出は利用できない

@megmogmog1965 /

エラー対応設計: 例外と障害を区別しよう

  • エラー処理では例外と障害を明確に区別し、通知の対象を障害に限定する
  • 例外はプログラミング言語の機構で、準正常系・異常系・バグのいずれでも発生する。障害は復旧作業が必要かどうかで判断する
  • 例外を捕捉する場所は、復旧作業が必要な障害のみに限定し、過剰な通知を防ぐことが重要