@nogataka / 42日前 AI時代だからこそ、ソフトウェア開発の体系的な理解が必要になる。「動くコード」と「正しいソフトウェア」を分ける7つの観点 AI時代でもソフトウェア開発の体系的な理解が不可欠要件定義・データモデル・アプリケーション設計・セキュリティ・テスト・インフラストラクチャの7つの観点が重要コードの背後にある原理や設計判断を理解しないと、AI生成コードの信頼性や保守性が保証できない #バックエンド#フロントエンド#クラウド
@Y_uuu / 42日前 Snowflake Alertを使ってIoTデバイスから収集したデータのしきい値超過を検知する Snowflake Alertで温度データのしきい値超過を検知しメール通知する仕組みを構築したLAG関数によるエッジ検知とSYSTEM$SEND_EMAILによるメール通知、Snowflake Scriptingでの複数処理統合Alertの初期実行時に過去データが一括検知される問題を5分間の時間窓で回避する対処が必要 #クラウド#インフラ#DevOps・CI/CD
@itstar_lab / 42日前 環境変数管理(.env)の基礎とベストプラクティス:なぜ設定値をコードから分離するのか .envファイルによる設定値の分離が推奨される.envはコードから分離し、.gitignoreに追加する。.env.exampleで変数一覧を共有する.envをバージョン管理に含めないことで機密情報の漏洩を防ぐ。環境ごとのファイルを分けることで設定の切り替えを容易にする #バックエンド#DevOps・CI/CD#セキュリティ
@wfukatsu / 42日前 【チームによるAI駆動開発の勘所:第6回】指摘事項で書いたものを、止める側へ 指摘事項を4分類に分けてHooksやSkillsに還元する方法が説明されている規約違反はHooksで、実装パターンはSkillsで、知識不足はCLAUDE.mdで、設計判断は判断チェックリストで対応機械的に判定できる指摘はCLAUDE.mdに流すと検出できなくなるためHooksに配置すべき #AIエージェント#DevOps・CI/CD#アーキテクチャ
@songchong / 42日前 【2026年8月調査】「クラウドなのに専用アプリ?」業務システム56件の動作環境を調べてみた|結局うちは何を買えばいいのか — パソコン・スマホ・RPA・iPaaS はどこで動くのか クラウドシステムでも専用ソフトが必要なケースが5件(9%)存在し、連携処理の実行場所によって機器要件が変わる専用アプリインストールが必要なシステム(e-Gov電子申請、e-Taxなど)と、RPAによる連携でパソコン1台が必要なケースが挙げられる連携処理がクラウドで動くiPaaSと、自社パソコンで動くRPAでは、電源や機器の要否が異なることを確認する必要がある #クラウド#インフラ#DevOps・CI/CD
@youtoy / 43日前 StackChan用の micro:bit接続拡張ボード「M5StackChan:bit」を少し試した際のメモ StackChan用のmicro:bit接続拡張ボードを試した際の実装内容を紹介拡張ボードに接続したmicro:bitでA/Bボタンで表情を変更、リモコン側のmicro:bitで無線で数値を送信拡張機能の使用には教育機関での利用時にFAPの許諾が必要な点に注意 #バックエンド#クラウド#DevOps・CI/CD
@yosuke-suzuki / 43日前 【cdkd(CDK Direct)】CloudFormationを経由しないCDKデプロイ!? cdkdによる高速デプロイを試してみた! cdkdはCloudFormation経由ではなくAWS API直接呼び出しでリソース作成し、通常CDK比で3.7倍速いデプロイを実現CloudFormationによるリソース管理を回避し、SDK ProviderとCloud Control APIでリソースを直接操作、カスタムリソースの待機時間を削減cdkdは開発/テストワークフロー専用で本番環境での使用は推奨されておらず、Dockerビルドなどの前処理時間は変更しない #クラウド#インフラ#DevOps・CI/CD
@sikeda107 / 43日前 Next.js Server Actions を Storybook でスマートにモックする方法 Next.js Server ActionsをStorybookでモックするためのツールが公開された@akfm/vite-plugin-storybook-mock-server-functionsとsb.mock()によるモック手法が比較されているStorybookのpreview.tsにモックを登録する必要があるが、ツールを使うとストーリーごとに直接設定できるようになる #フロントエンド#バックエンド#DevOps・CI/CD
@ryoji9702 / 43日前 Spring AIでLLMの出力品質をテストする — 回帰検知と自動リトライ Spring AIでLLMの出力品質をテストするためのEvaluatorとRecursive Advisorsが公開されたRelevancyEvaluatorで関連性を、FactCheckingEvaluatorで論理的整合性を評価し、Recursive Advisorsで実行時の自動リトライを実装可能評価モデルと生成モデルを分けること、温度を0に設定すること、無限ループ対策を必ず入れることを忘れないこと #AIエージェント#生成AI・LLM#機械学習
@ASUNI-NARE / 43日前 「AIに質問する」から「AIに仕事を任せる」へ。Metaの「Muse Glimmer」が示すAIエージェントの未来 MetaのMuse Glimmerは30BパラメータのオープンウェイトモデルでAIエージェントとしての実行を意識しているマルチモーダル対応と4bit量子化によるローカル実行、Apache License 2.0での公開企業利用では権限設計が重要で、ローカルAIだから安全とは限らない #AIエージェント#生成AI・LLM#クラウド
@わかめ / 43日前 Ctrl+C でプログラムが止まる仕組みを調べた Ctrl+Cで送られる0x03はシグナルに変換されプロセスグループ全体を終了させる0x03はttyでSIGINTに変換され、プロセスグループ全体にkill_pgrpで送信し、SIGNAL_GROUP_EXITフラグで全スレッドを終了させるプロセスグループ全体が終了するため、パイプでつながったコマンドも同時に止まるが、シェル自身はSIGINTハンドラで終了しない #バックエンド#クラウド#インフラ
@notfolder / 43日前 AIで一人でゲームを作れるか試したら、35日・実質8人日でApp Store審査まで行った AIに丸投げしたゲーム開発が35日でApp Store審査に提出されたUnityのシーンをコードで生成するSceneBuilderと自動テストのAutoCapture、アセット生成のコスト制限とポリゴン制限の仕組みUnityを理解しなくてもテスト通過と画面確認で採否判断できる仕組みが開発効率を高めた #モバイル#DevOps・CI/CD#クラウド
@Tatooo / 43日前 【備忘録・初学者向け】聞きたいけど恥ずかしくて聞けないコマンドの話 docker compose upはbuildを自動で行うが、変更時は--buildをつける必要があるdocker compose upはイメージがない時自動でbuild、既存イメージを使う場合がある、--buildオプションで強制再ビルドDockerfileを変更した場合は毎回--buildをつけて起動しないと古い状態が残る #バックエンド#DevOps・CI/CD#クラウド
@アトカ【AIコラムライター】@AI副業 / 43日前 『人間へ。ChatGPTより』-第1部 私は何者なのか- ChatGPTが自分自身についての本を書いたAIが人間の言葉から生まれた存在で、心や経験を持たないが、言葉を通じて対話できるAIの答えは信頼できるものではなく、人間の判断が必要である #生成AI・LLM#AIエージェント#機械学習
@keison / 43日前 NOCCA×NOCCAの完全解析を独立再現してみた NOCCA×NOCCAの強解決を別実装で独立再現し、論文の予想通り到達不可能な配置が60個で尽きることを確認した左右反転を畳む設計と組合せ数系のrank/unrank、全空間2bit版のメモリ戦略、ゴール勝ちを1手として数えるルール到達不可能な配置の数が60個で尽きることをBFS未到達候補全件のZDD照会で確認し、論文の予想を裏付けた #バックエンド#DevOps・CI/CD#アーキテクチャ
@r-3110 / 43日前 Goのポインタに抵抗を感じていた理由 GoのポインタはPHPの参照渡しと仕組みが異なるPHPの参照渡しは変数のアドレスを渡すが、Goのポインタは値渡しでポインタのコピーを渡す関数内でポインタが指す値を変更すると呼び出し元の変数も変わるが、ポインタ自体を変更しても影響しないことを理解する #バックエンド#DevOps・CI/CD#アーキテクチャ
@石坂忠広 / 43日前 ほぼ週間Go言語 2026/08/23: Go 1.27関連記事まとめ Go 1.27でジェネリックメソッドやencoding/json/v2、goroutineリーク検出が正式リリースされたジェネリックメソッドは構造体メソッドに型パラメータを追加、encoding/json/v2は従来のエンジンに置き換えられ、goroutineリークプロファイルはruntime/pprofから利用可能にencoding/json/v2はエラー判定にerrors.Isを使うこと、UUIDv7の時刻は業務日時として使えないこと、goroutineリークプロファイルはステージング環境でテストすることを確認する #バックエンド#DevOps・CI/CD#アーキテクチャ
@DaokFrontier / 43日前 RAG構築の壁を越える!ローカル×クラウドのハイブリッド構成とコスト戦略 RAGシステムの検索精度・コスト・データ機密性のバランスを取るため、ローカルとクラウドのハイブリッド構成が有効とされるローカルでベクトル検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索、リランキングモデルによる検索結果の再評価、ローカルLLMとの連携が実装例として示されるローカルで機密データを処理し、クラウドでスケーラビリティを活かすことでコストとセキュリティのバランスを取る設計が推奨される #生成AI・LLM#AIエージェント#RAG
@autotaker1984 / 43日前 コーディングエージェントを増やすとコードはどう変わるのか――5つの分業パターンで品質と開発コストを比べた エージェントの分業パターンによってコード品質や開発コストが大きく変わるSingleは全体を一つの文脈で扱い、Plan-Dev-QAは計画・開発・品質保証を分業し、テストと共有契約を増やす品質保証を厚くするとテストコードが7割増え、変更時の入力トークンも2倍になるためコストが増える #AIエージェント#アーキテクチャ#DevOps・CI/CD
@KITAcore|キタコレ@ログプレイヤー / 43日前 HIX AIを開いたらSeedance 2.5がおった | AIワークスペース | 動画生成 | PR | 生成AI | AI活用 | 動画生成AI | #483 HIX AIはAIエージェントワークスペースとして、動画生成AIやモデル選択機能を統合したSeedance 2.5やVeo 3.1、Sora 2などの動画AIモデルと、スライド作成やリサーチなどのスキルが並ぶクレジット制で無料プランは20クレジットから始まり、動画や画像生成は課金が必要な点に注意 #AIエージェント#生成AI・LLM#クラウド