Scraps 最終更新 2026/10/04 19:40

記事一覧 新着順

@HERP TechHub /

TCP エコーサーバで理解する readiness-based と completion-based

  • readiness-basedはepollで、completion-basedはio_uringで実装されるTCPエコーサーバの設計パターンが説明されている
  • readiness-basedはイベント通知を待ってからI/O処理を実行し、completion-basedは非同期処理でカーネルに依頼して完了を確認する
  • readiness-basedではイベント発生を待ってから処理を実行し、completion-basedでは処理完了を確認してから次の処理に進む仕組みが異なることが重要
TCP エコーサーバで理解する readiness-based と completion-based - 30歳からのプログラミング

@Junji Uehara /

ターミナルを閉じてもClaude Codeが動き続ける理由、supervisorデーモンとAgent viewについて

  • Claude Code に supervisor デーモンが実装され、ターミナルを閉じてもセッションをバックグラウンドで動作可能
  • supervisor デーモンは claude daemon run で起動する独立プロセス、Agent view からセッションの状態確認や操作が可能
  • /config の「← opens agents」をオフにしないと意図せずにセッションをバックグラウンド化する可能性がある
ターミナルを閉じてもClaude Codeが動き続ける理由、supervisorデーモンとAgent viewについて

@inoyu-qiita /

お金さえ払えば、Claude Codeは最大2.5倍速くなる──従量課金の「/fast」を調べてみた

  • Claude Codeの/fastはOpusモデルを最大2.5倍速くするが、従量課金で利用料が発生する
  • 同じOpusを高速化する仕組みで、Usage creditsから課金される。会話途中でのONは高コストになる
  • Usage creditsの設定と上限を確認しないと予期せぬ追加料金が発生する
お金さえ払えば、Claude Codeは最大2.5倍速くなる──従量課金の「/fast」を調べてみた - Qiita

@newt /

最近育てているフロントエンド開発用テンプレートの話

  • フロントエンド開発用のツールチェーンと設定をまとめたテンプレートが公開されている
  • pnpmのセキュリティ設定、TypeScriptのstrictオプション拡張、Oxlint/Oxfmtの導入、Knipによる未使用コード検出が含まれる
  • pnpmのminimumReleaseAgeを1週間に設定し、セキュリティパッチの遅延を考慮した設定が採用されている
最近育てているフロントエンド開発用テンプレートの話

@taku_life /

AIエージェント初心者がポケカの知識を使ってルールベースAIを改善してみた

  • ルールベースAIのパワープロテイン使用判断をポケカ知識で改善した
  • パワープロテインの使用条件に残りHPとサポートカードの使用予定を考慮、scoreの計算を変更
  • 無駄な使用を減らすことで試合の勝率は上がったが、全体的なスコア変化は小さかった
AIエージェント初心者がポケカの知識を使ってルールベースAIを改善してみた - Qiita

@rana_kualu /

【JavaScript】Promise.all()をハッシュで受け取れるようになる

  • JavaScriptでPromise.allにオブジェクト形式で結果を受け取れる機能がStage3に進んだ
  • Promise.allKeyedでプロミスのオブジェクトを並列実行し、キーで結果を取得できる。既存のライブラリやPromise.allのオーバーロードと比較して構文の統一性が向上
  • オブジェクト形式で結果を取得できるため、変数の管理が簡潔になり、エラー処理がしやすくなる。Firefox155で実装予定で、Safariも一部で実装されている可能性がある
【JavaScript】Promise.all()をハッシュで受け取れるようになる - Qiita

@shogo-h /

semantic-routerとQdrantで、LLMを呼ばずに問い合わせを振り分けてみた

  • semantic-routerとQdrantを組み合わせてLLMを使わずに問い合わせを振り分ける手法を紹介
  • semantic-routerのRoute・encoder・indexの3つの部品と、Qdrantをindexとして使用。スコア閾値による振り分けと、HybridRouterでの密ベクトルとスパースベクトルの併用が特徴
  • LLMを使わずとも問い合わせを高速に振り分け可能だが、正解率はLLMに劣る。スコア閾値の調整と、Qdrantの永続化設定が実務で重要
semantic-routerとQdrantで、LLMを呼ばずに問い合わせを振り分けてみた

@tkym /

AIの「中の人」になってみる

  • GitHub Copilot CLIで人間がLLMの役割を務める仕組みを実装した
  • youarellmはOpenAI互換APIを受け取り，人間がメッセージまたはtool callを返す，Chat CompletionsとResponsesの両方を実装
  • ツール定義を減らすことでトークン消費を抑えるが，根拠や範囲の記述は判断に必要
AIの「中の人」になってみる

@takekawa tomoki /

Azure API Management - On-Behalf-Of フローを組み、AI Search をユーザー権限で検索する

  • Azure API Managementを経由してユーザー権限でAI Searchを検索する仕組みを構築
  • APIMでOAuth 2.0のOn-Behalf-Ofフローを実装し、マネージドIDとアプリ登録でトークンを交換
  • ユーザー単位のアクセス制御と監査が可能になるため、権限管理が重要なシステムで有効
Azure API Management - On-Behalf-Of フローを組み、AI Search をユーザー権限で検索する

@Kai Yoshida /

Claude Designを使ったポスター制作について

  • Claude Designはポスターのレイアウト作成に強みを持つが、内容の整理や強調は人間の手が必要
  • レイアウト配置や数値の見せ方が優れているが、章題の英語サブタイトルや情報の濃淡処理が不適切
  • 0→1フェーズのレイアウト作成は効率的だが、1→100フェーズのブラッシュアップには人間の判断が不可欠
Claude Designを使ったポスター制作について

@azubiwa /

AIに数学採点させる！さくらのAI Engineで自動採点できる数学演習アプリを作った

  • 数学の演習アプリでさくらのAI Engineを採点に使っている
  • 求値問題は完全一致、記述問題はキーワード一致とAI採点、プロンプトでTeX表記の柔軟性を設定
  • AI採点ではTeX表記の正確性より答えの意図を重視し、フィードバックで具体的な改善点が得られる
AIに数学採点させる！さくらのAI Engineで自動採点できる数学演習アプリを作った - Qiita

@jqit_suwa /

anthropic SDK が httpx をやめました。移行しても動くので気づけません

  • anthropic SDK が HTTP 層を httpx から httpx2 に変更しました
  • httpx は保守終了との記述があったが、実際は開発版が最新で、httpx2 は Pydantic チームが維持
  • 古いコードが動くため移行に気づきにくいが、クリーンな環境では httpx が入らないため、import httpx2 as httpx の1行変更で済む
anthropic SDK が httpx をやめました。移行しても動くので気づけません - Qiita

@higu /

Kubernetesにアプリ1つ追加するだけでなぜ大変なの？Kyverno・ArgoCD・Terraformの責任分離を整理してみた【後編】

  • Kubernetesのアプリ追加作業でKyverno・ArgoCD・Terraformの3つのツールがそれぞれ異なる壁を持つ
  • KyvernoはNamespaceラベルでリソース自動生成、ArgoCDはフォルダ配置でApplication自動生成、Terraformはマスターデータから設定派生
  • Terraformの設定分散をマスターデータ化することで、リスト整合性を保つための移行手順が必要
Kubernetesにアプリ1つ追加するだけでなぜ大変なの？Kyverno・ArgoCD・Terraformの責任分離を整理してみた【後編】

@ryoheiiwamoto /

元ヤフーエンジニア社長が考える、AI時代のエンジニアに必要な3つのスキル

  • AI時代のエンジニアに必要な3つのスキルはAIを使いこなす力、ビジネス戦闘力、人間力
  • AIツールを自分で調べて使いこなす力と、ビジネス的な思考力と人間的な魅力が求められる
  • AIのスキルは誰でも身につけられるため、人間力の差が結果を分ける可能性がある
元ヤフーエンジニア社長が考える、AI時代のエンジニアに必要な3つのスキル - Qiita