Scraps 最終更新 2026/10/03 08:40

記事一覧 新着順

@まちゅい /

TypeORM → Prisma 移行を、AI エージェントに任せられる形に設計した話

  • TypeORMからPrismaへの移行をAIエージェントに任せられる形に設計した
  • ハイブリッドテストで移行前後のテスト観点を同一にし、1メソッド=1PRのルールを明文化、親ブランチと統合ブランチでレビュー待ちでも進捗を維持
  • 移行中のテスト観点の変更をdiffで確認できる仕組みを採用し、PRの粒度を1メソッドに固定することでレビュー負荷を最小化する

@asahide /

Oracle Autonomous AI Database の Select AI Supervisor Agent を試してみた

  • Oracle Autonomous AI DatabaseのSupervisorエージェントがタスクのinstructionに基づいてワーカーを逐次選択する
  • Supervisorはタスクのinstructionを基準にTop SQLワーカーと統計確認ワーカーを順番に呼び出し、LLM呼び出し回数が2倍になる
  • タスクのinstructionに外部ツール使用許可を記載しないとツールが呼び出されないため、安全な運用にはinstructionからツール名を削除する必要がある

@GENDA 公式アカウント /

数値と対話で見直し続ける生成AIツールの運用設計

  • 生成AIツールの運用は数値と対話で見直し続ける仕組みを構築している
  • 利用実績と契約データを可視化し、利用者の声をヒアリングしてツール選択や利用枠を調整している
  • 利用量の変化や上限到達をきっかけに利用者と対話し、ツールの選定や契約を見直す判断材料になる

@KenshoTakizawa@ベスト69元ゴルファーのエンジニア /

RAGの精度は「データ」で決まる — Contextual Retrievalを実測したら1位正解率が36%→100%になった

  • Contextual Retrievalを導入すると検索の1位正解率が36%から100%に改善した
  • チャンクの先頭にLLMが文脈を追加して索引化、検索精度向上とトークン削減が同時に実現
  • 検索精度向上は入力トークン数の削減に直結し、APIコストを下げることができる

@wfukatsu /

AIと帳票デザイナを作った25日(3)todos/ 280枚のレビュー在庫

  • コードレビューの在庫を280枚のMarkdownファイルで管理し、状態と優先度を明記することで課題の可視化と優先順位付けを実現
  • 1ファイル1指摘のフォーマットで選択肢A/B/Cを提示し、人間が採否を判断、複数のレビュアーが異なる観点から指摘
  • 連番で束ねてPRにまとめることでコンフリクトを減らし、解決した課題はdocs/solutionsに具体例とともに記録

@国本智映(thinkjam.代表) /

【エンジニア転職対談】仕事も子育ても諦めない!当社代表×中途社員が語る「自分らしいキャリアの築き方」

  • エンジニア経験を活かしてWebマーケティングに転身したNさんが語るキャリアの選択肢
  • 前職はシステム開発、現在はWebマーケティングの提案とデータ分析、リモートワークでの柔軟な勤務体制
  • エンジニア経験は他の分野でも活かせるとの実体験から、キャリアの幅を広げる選択肢が存在する

@nolanlover0527 /

なぜ配列の1番目は「0」なのか? プログラマーなら一度は疑問に思う話

  • 配列の添字は0から始まる理由がメモリ効率と数学的簡潔さから説明されている
  • メモリアドレス計算で0始まりが効率的で、ダイクストラの論文で数学的区間表現がシンプルになる
  • C言語のポインタ演算が0始まりを広めたことが明記されており、言語設計の選択肢としての背景がわかる

@ケーエス /

【モバイルアプリ】気づかれないほうが、成功。 ― 見えないUX配慮の話

  • モバイルアプリでユーザーに気づかれない配慮として、プッシュ通知のプレパーミッションや高セキュリティ認証の対応、全額出金の注意喚起などを行った
  • プッシュ通知の許可前にはメリットを提示するダイアログを表示し、認証エラーの種類に応じた対応とリンクを設置、全額出金時は視覚的な注意喚起と共通ヘルパーを活用
  • ユーザーが誤操作を防げるよう、連打防止の共通ガードを導入し、通信の整合性を保つためのAPI統合を実施した

@アクシスNWチーム広報部 公式note✅ 投稿週3(月水金12:00) /

#77 「AWSとAzureの間って、結局インターネット経由ですよね?」とお客様に聞かれて詰まった私が、マルチクラウド相互接続の新サービスを調べ直した話

  • AWSとAzureが直接接続できるマネージドサービスが公開された
  • AWS Interconnect – multicloudとAzure Multicloud Interconnectで数クリックで接続可能、帯域はプレビューで1Gbps、SLAなし
  • 日本リージョンは対応外で、実際の通信経路を確認する必要がある

@日下部 聡久 /

テスト「以外」のQA活動を全部並べてみた

  • QA活動はテスト実行以外にも要件レビュー、設計レビュー、リスク評価、メトリクス活用などがある
  • 要件レビューで曖昧な仕様を防ぐ、変更リスク評価で重点テスト箇所を特定、メトリクスで品質傾向を可視化
  • バグ分析から傾向蓄積までを回すことで同じ失敗を繰り返さない仕組みを構築できる

@nolanlover0527 /

実際に起きた事故から学ぶ、CORS設定ミスで個人情報が漏れる理由と対策

  • CORS設定ミスで個人情報が漏れるリスクと、その対策が解説されている
  • ワイルドカードと認証情報の組み合わせ、Originヘッダーの反射、nullオリジンの許可が危険なパターン
  • 許可するオリジンはホワイトリストで厳格に管理し、完全一致で判定する

@iboy /

VM の構成管理を自動化したい! Azure のマシンの構成を Azure Policy で適用してみた

  • Azure Policyとマシンの構成を組み合わせてサブスクリプション全体のVM構成を自動適用する方法を紹介
  • ポリシー定義のJSON作成とAssignmentの代わりにポリシーを登録し、マネージドIDでパッケージにアクセスする
  • VMにGuest Configuration拡張機能とマネージドIDを有効化し、ストレージアクセス権を事前に設定する必要がある

@ntaka329 /

ローカルLLMには荷が重いと思っていた。39万字のエージェント作業を20回採点して見方が変わった

  • ローカルLLMでエージェント作業が可能になったが、モデル選びで性能が大きく分かれる
  • GLM-5.3-Flashは10本の和集合で58行を網羅、gpt-oss-120bは27行にとどまる。ツール呼び出しの継続性が鍵
  • 誤検知は回数を重ねると5.0倍に増えるため、温度0で1本52行・誤検知0の選択も有効

@ML_Bear /

LLMのトークン効率化で気をつけたいことまとめ

  • 最新モデルを使い、キャッシュを活用してトークンコストを抑える
  • 最新モデルは低効率でも性能が高く、キャッシュの有効期限とキャッシュ範囲の設定が重要
  • キャッシュ切れを防ぐためにはセッション内でモデルやeffortを変更しないこと、キャッシュ有効期限を確認すること

@dach /

どこまで見る? AIレビューとCIが通ったあとの人間レビューを3段階で決める

  • AIレビューとCIの結果をもとに人間レビューの深さを3段階で判断するフローを紹介
  • Level1はPR内で判断が閉じる、Level2は後続確認を残す、Level3はPR外の根拠を調べる
  • AIレビューの条件やCIの結果が揃っていればLevel1で終わる、後続確認が必要ならLevel2、PR外の根拠が必要ならLevel3に分ける

@szka07 /

モブプロにAIを加えたら人間には疲れる仕事だけが残ったので、AI前提の役割分担を模索している

  • AIを含めたモブプロでドライバー交代時のコンテキスト引き継ぎや待ち時間が課題となった
  • AIアカウントのコンテキスト引き継ぎにファイルを活用、AI作業はモブセッション外に回すことで待ち時間を短縮
  • AIアカウントを複数人で共有できない制約により、ドライバーとナビゲーターの役割が曖昧になる