@sphereSky / 16日前 1億曲超を「音」と「歌詞」で探す — Milvusで実現する大規模音楽検索と、日本市場での応用 Milvusで1億曲超を音と歌詞からリアルタイム検索する仕組みが構築されているAudio EmbeddingとLyric Embeddingを用いたSimilarity Search、HNSWによる高速Recall、Metadataフィルタで検索結果を絞り込む検索レイヤーはスケーラビリティと低遅延を両立し、新曲の追加時も即座に検索可能になる #バックエンド#クラウド#インフラ
@atsuki.seo / 16日前 Go Conference 2026 海上サーバーとGoをテーマに話した男のスピーカー参加記録 Go Conference 2026で海上サーバー開発のアイデアを発表したGoの並行処理とチャネル設計を活用した船内サーバー構築、センサデータのリアルタイム処理Goの並行処理はシステムプログラミングに適しているが、ドメイン知識が必要なため実装には注意が必要 #バックエンド#クラウド#DevOps・CI/CD
@ケン吉 / ゼロから作るAIアプリ開発 / 16日前 金融時系列の変化点検出を自己進化させるLLMエージェント「EvoTS-Agent」を解説 EvoTS-Agentは金融時系列の変化点検出で同じ改善を繰り返す問題を解決した改訂・代替戦略・再結合の3つの進化オペレータで停滞を検知し、複数の実験結果を統合する改善判定はLLMの主観ではなくF1スコアなどの客観的な数値計算で行う必要がある #AIエージェント#生成AI・LLM#機械学習
@mgre_tanabe / 16日前 AndroidとiOSのWebViewコールバックが発火するタイミングをまとめてみた AndroidとiOSのWebViewコールバックがページ読み込みのどの時点で発火するかを整理したAndroidのonPageStartedとonPageCommitVisible、iOSのdidCommitがコミットタイミングで呼ばれる、FCPはJSで取得するFCPを基準にページ内コンテンツの描画開始を判定するが、WebViewの表示状態に依存するため、実装時に注意が必要 #フロントエンド#バックエンド#クラウド
@moritalous / 16日前 AgentCoreゲートウェイの3LOが簡単なるかもしれないコンセントポータルで四苦八苦 AgentCoreゲートウェイの3LO認証をコンセントポータルで簡略化できるGitHub OAuthとCognitoユーザープールを連携し、3LO認証を自動化する手順が記載されているCognitoのコールバックURLを2つ設定し、MCPサーバーのエンドポイントを正しく指定する必要がある #DevOps・CI/CD#クラウド#セキュリティ
@Usui_keiyu / 16日前 肩甲骨が限界だったので、Claude Code への入力を「声」に変えた話 キーボード入力の負担を減らすために、AIエージェントへの日本語指示を声で入力する方法を紹介音声入力で打鍵回数を減らし、WSL2でsoxとlibsox-fmt-pulseをインストールする必要がある。マイクはピンマイクがおすすめで、EC2では音声入力が使えないWSL2で音声入力を使うにはsoxとlibsox-fmt-pulseをインストールし、EC2では音声入力が使えないため開発環境をローカルに移すのがおすすめ #AIエージェント#クラウド#DevOps・CI/CD
@N_oka / 16日前 『時間がない』を意志ではなく仕組みで解決する — iPhoneショートカットで集中時間を守る iPhoneショートカットで特定アプリの使用時間を制限する仕組みを実装した平日の9:00〜17:59にのみ許可し、祝日や土日は利用不可、時間帯の判定にカレンダー機能を活用アプリを開いたタイミングで条件を判定し、該当しない場合はホーム画面に戻す処理を実装する #フロントエンド#モバイル#DevOps・CI/CD
@hw0409 / 17日前 VS Code+ターミナルからCodex Appに乗り換えた話 VS CodeとターミナルからCodex Appに開発環境を移したチャットの見やすさと複数プロジェクトのセッション管理、スマホ操作性が向上したコード修正やディレクトリ構造確認にはVS Codeを併用する必要がある #AIエージェント#フロントエンド#バックエンド
@yu_yu_yu / 17日前 Scribe v2 / Gemini 3.5 Transcribe / MAI-Transcribe-2 を日本語音源で実測比較してみた ElevenLabs Scribe v2、Gemini 3.5 Transcribe、MAI-Transcribe-2 の3つの音声認識APIを日本語音源で実測比較した逐語+話者分離モードではMAI-Transcribe-2がScribe v2に次ぐ13.66秒、整形モードではMAI-Transcribe-2が3.35秒で最速MAI-Transcribe-2のコストは他社の1/2.2〜1/3.1だが2026年末までの導入価格で長期見積もりには注意が必要 #バックエンド#クラウド#DevOps・CI/CD
@koshinwt / 17日前 AI Agentを用いたペネトレーションテストツールのクラウド適用例 AWSで動作するOSSのAIペンテストツールShannonを用いて、ペンテストポリシーに準拠した構成を実装Docker Sandboxesで隔離環境を構築し、HAProxyで通信先を制限、Claude HaikuをLLMとして利用AWSペンテストポリシーに準拠するため、ALBとWAFの設定、レート制限、通信先のホワイトリスト制御が必要 #AIエージェント#クラウド#インフラ
@瀧川 天陽 / Takaharu Takikawa / 17日前 Azure–Oracle Alloy間でS2S VPNを構築し、Rekey後も通信可能であることを確認してみた AzureとOracle Alloy間のS2S VPNでPhase 2のPFSを一致させることでRekey後も通信可能にAzureのPFS2048とOracle AlloyのGROUP14をDH Group 14で一致させ、Phase 2 SA Lifetimeを3600秒に設定OCIのデフォルトPFSグループがGroup 5でAzureにはGroup 5が存在しないため、明示的な設定が必要 #クラウド#インフラ#セキュリティ
@Yutaka Kashiwabara / 17日前 AWSのsample-contextforgeを実測 — Bedrock実呼び出しはbackend表示で見分けられる GENERATION_BACKEND=bedrock と EMBEDDINGS_BACKEND=titan を設定した際、AWS Bedrock が実際に呼び出される条件が確認されたGENERATION_BACKEND=bedrock には AWS_REGION 必須、mode=vector では Bedrock 呼び出ししない、EMBEDDINGS_BACKEND=titan は AWS_REGION に依存しないUI 上の GraphRAG パネルの backend 表示の括弧内が実呼び出しの明確な目安となるが、CloudTrail での確認が必要 #クラウド#DevOps・CI/CD#インフラ
@やまだ / 17日前 何をAIに任せ、何を人間に残すか? - 私たちの開発現場のAIとの役割分担 AIに任せることと人間に残すことをバランスよく検討した開発現場の役割分担が提案された上流の判断は人間が担い、実作業はAIに任せつつハーネスでコントロールする形が適切と判断成長機会を確保するためには人間がレビューと要件確認を行う必要がある #AIエージェント#DevOps・CI/CD#アーキテクチャ
@nowokay / 17日前 Java 27新機能まとめ Java 27でG1GCが全環境でデフォルトに、TLS1.3に耐量子ハイブリッド鍵交換が追加されたG1GCのデフォルト化とCompact Object Headersの導入、Post-Quantum Hybrid Key Exchange、LazyConstantsのプレビューG1GCはリソース制限環境でも利用可能に、Compact Object Headersはメモリ効率を向上させる #バックエンド#クラウド#インフラ
@あさひ / 17日前 今話題の SkillSpector で agent skills の安全性をチェックしてみた SkillSpectorでagent skillsのセキュリティをチェック静的解析でMCP server参照やAutonomous Decision Makingなどのパターンを検出、malicious_skillは危険コンテンツ検出リポジトリ全体スキャンは危険と判定されるが、個別スキルは安全と判定されるため、スキル単位でのスキャンが推奨される #生成AI・LLM#AIエージェント#セキュリティ
@sikeda107 / 17日前 Mocha 向け SDK を参考に Playwright で Google Cloud Synthetic Monitoring を実装する PlaywrightでGoogle Cloud Synthetic Monitoringを実装する方法を解説カスタムレポートとhandlerの実装、JSON形式の結果出力がポイント、Mochaと同様の構造を再現結果のJSON形式をSynthetic Monitoringで判断できるようにするためのカスタムレポートの実装が必須 #クラウド#DevOps・CI/CD#テスト
@kr / 17日前 「怖い」は、AIに任せすぎているサインだった 「怖い」はAIに任せすぎているサインだったAIに任せる範囲を分割し、機械で判定できるところとAIの判断が必要なところを明確にした怖さを感じたときは、その困難を分割して機械とAIに役割分担する判断軸を持つことが重要だった #AIエージェント#キャリア#マネジメント
@GamiSan / 17日前 Superpowersを試してみた:AI開発フレームワークを活用した設計から実装まで SuperpowersをGitHub Copilot CLIで試し、要件整理から実装までを段階的に進める手法を紹介brainstormingで要件を具体化し、writing-plansで実装計画を作成し、test-driven-developmentでテストを先に書く設計書の確認が必要で、コード品質を高めるためには追加の指示や環境整備が重要 #AIエージェント#DevOps・CI/CD#フロントエンド
@y.morimoto / 17日前 gherkin と skills でエージェントがブラウザを操作してテストする gherkin形式のテストケースをAIが自律的にブラウザ操作で実行する仕組みを紹介gherkinのGiven/When/Then構造とPlaywrightでの操作を連携、Backgroundで前提条件を定義テストケース作成に自然言語を使うことで非エンジニアでも理解しやすくなる #AIエージェント#フロントエンド#DevOps・CI/CD
@d_334 / 17日前 自動テストが0件の現場で、人の確認を減らす側に倒した話 自動テストが0件の環境で人の確認を減らす工程を構築したAIが書いたコードを人が承認する工程を6箇所に絞り、静的解析はPHPStanでレベル2、CIは11リポジトリのうち3つで動かしているAIの出力を人が承認する工程を6箇所に絞り、テストが無いため事故の検知が難しい状況で運用している #AIエージェント#DevOps・CI/CD#バックエンド