Scraps 最終更新 2026/10/06 03:50

記事一覧 新着順

@uhyo /

React 19.3 browser() APIの使いみち~FUNSTACK Routerの場合~

  • React 19.3のbrowser() APIをFUNSTACK Routerで利用してpathless SSRのOutlet挙動を改善した
  • browser()はSSR時にサスペンドを強制し、SuspenseのフォールバックUIを表示する。OutletをSuspenseで囲む必要がある
  • SSR時にOutletの中身が決定できない場合、SuspenseのフォールバックUIを表示することでハイドレーションミスマッチを防げる

@たのしいこと研究所 /

#195 よくわからないけど使っている技術「uv」①|Pythonの環境構築、誰が管理しているのか

  • uvはPythonプロジェクトの環境と依存関係を統合的に管理するツール
  • venvで仮想環境を作り、pipでパッケージをインストールし、pyproject.tomlで依存関係を宣言する
  • uv syncでプロジェクトの定義と実際の環境を同期させることが重要

@nogataka /

備忘録:管理画面は /admin か admin.example.com か。「なんとなく」で選んでいたので、XSSの波及範囲から考え直しました

  • 管理画面のURL構造を /admin から admin.example.com に分離することで、XSSの影響範囲を制限できる
  • 同一オリジンではDOMやストレージが共有される、サブドメイン間ではSameSite Cookieが効かない、__Host-プレフィックスでCookieの送信先を制限する
  • 同一オリジンではXSSから管理APIへの直接アクセスが可能で、サブドメイン分離でDOMやストレージの共有を防ぐ必要がある

@Dai MIKURUBE /

或るログ研究者

  • Embukのメンテナーが特定のPRを保留し、オープンソースプロジェクトのメンテナンスにおけるリスクを考察した
  • 新規アカウントによる小規模な変更のPR、サプライチェーン攻撃の可能性、AIによるコード生成の影響
  • メンテナーはPRの内容だけでなく、背景や動機を慎重に検討する必要がある

@bonyan /

DWHとは?分析基盤の全体像を理解する ~Snowflake・dbt・Power BIで実現するモダンDWH~(第1回)

  • DWHは分析に必要なデータを集約・蓄積する基盤で、ETL/ELTとBIツールと連携する
  • ETLはデータ加工後に取り込み、ELTはデータをDWHに取り込んでから加工する。Snowflakeとdbtを組み合わせてDWH構築する
  • DWH設計ではデータ品質と統一された集計ルールが重要で、複数システムのデータを統合する際の課題を解決する

@東京PCレスキュー隊長 /

新人がAIで育たない時代 ――生成AI世代を指導するベテランエンジニアの本当の悩み

  • 新人エンジニアの9割が生成AIを日常的に使い、OJT担当者の8割が指導負担増を実感
  • AI生成コードの理解不足(61.4%)、エラー解決プロセスの省略、プロンプトの質が低い
  • AIの出力を説明させる、プロンプトの質をレビューするなどの現場での工夫が必要

@a_sato_JQIT /

QAエンジニアの仕事が変わった——Claude CodeとPlaywrightで、テストからチケット管理まで全部AIに任せてみた話

  • Claude CodeとPlaywrightでテストからチケット管理までAIに任せた
  • Playwrightでテストを自動実行し、Claude CodeでGitHubチケットに自動コメントとステータス更新
  • AIに指示する際の自然言語の曖昧さが結果に影響するため、明確な指示が必要

@多川正紘/元人見知りのノマドワーカー /

生成AI時代、「めんどくさい」を続けられる人が勝つ。

  • 生成AIの普及によりSNS発信の「めんどくさい」基準が変化した
  • AIで文章作成や画像生成が可能になったが、Instagramの画像作成や動画編集は依然として手間がかかる
  • 面倒な作業を続けることでライバルが減るため、継続が勝ちマーケティングの鍵になる

@ウィツ株式会社 /

台湾本社の「All in AI」を日本へ!開発現場を劇的に変える「生成AI研究会」の挑戦💻【AI研究会インタビュー・前編】

  • 台湾本社の「All in AI」戦略に基づき、日本法人で生成AI研究会が立ち上げられ、AI活用の土台が築かれている
  • AIの基礎知識を体系的に学ぶための資格取得支援と、GitHub CopilotなどのAIツールの環境整備が行われている
  • 現場エンジニアはAIの出力結果をチェックする作業に追われており、AIに正しく指示を出し、出力を見極めるスキルが重要になる

@inoyu-qiita /

Claude Code新出力スタイル「Concise」で、Claudeが結果ファーストの有能な相棒になった

  • Claude Codeに結果を先に伝える出力スタイルConciseが追加された
  • Conciseは結果を先に、Defaultは調査完了報告から始まる。結論の表現や調査内容の優先順位が異なる
  • 結果を早く知りたい場面でConciseを使うと判断までの距離が短くなる

@ntaka329 /

AIレビューがすり抜ける「なんか妥当じゃない」を、数えられる条件に翻訳した話

  • AIエージェントのレビューで「なんか妥当じゃない」という感覚を数えられる条件に翻訳した
  • 主語の有無と敬体の判定、締めの重なり検出、実測行数の計算が含まれる
  • 数えられる条件に翻訳できなかった項目は目視で確認する必要がある