Scraps

ランキング

集計期間: 2026/09/24 18:00-2026/10/01 18:00（JST）

  1. 1位

    @suwa_nobu /

    Claude Code の拒否ルールを7つの形で測った。最新版でまだ4つ残っている

    • Claude Code の拒否ルールが7つの形で測定され、最新版でも4つが効かないことが確認された
    • tee で書くと Edit() の拒否が効かない、eval / env -C で包むとバイパス可能、Write(...) は何も止めない、信頼していないフォルダでは settings.json が無視される
    • Write(...) は Edit(...) に直す、信頼フォルダの確認は標準エラーで行う、grep のワイルドカードはファイルの中身を返す
    Claude Code の拒否ルールを7つの形で測った。最新版でまだ4つ残っている - Qiita

  2. 2位

  3. 3位

    @SEKIYOU（インフラエンジニア講師） /

    【社会人】Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer 勉強時間は40時間。資格の配分45%が監視の外にある

    • Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer 試験の勉強時間は40時間、45%がCI/CDやTerraformなど運用外の分野
    • CI/CDパイプライン構築と実装25%、SRE実践18%、オブザーバビリティ25%、パフォーマンス最適化12%、組織維持20%
    • 45%の分野はCloud BuildやShared VPCの知識が必要で、運用経験がないと対策が難しい
    【社会人】Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer 勉強時間は40時間。資格の配分45%が監視の外にある｜SEKIYOU（インフラエンジニア講師）

  4. 4位

  5. 5位

    @タックルマン@日本○学 /

    【社会人】AWS AIB-C01 問題集の選び方。資格勉強の3周目は130分で通す

    • AWS AIB-C01の問題集は85問の本番形式、複数選択の問題、4分野の配点がそろったものを選ぶべき
    • 本番と同じ85問の回、複数選択の問題、4分野の配点どおりに問題が並んでいること
    • 3周目の通し解きは130分で行い、未回答は不正解となるため見直しの時間を確保する
    【社会人】AWS AIB-C01 問題集の選び方。資格勉強の3周目は130分で通す｜タックルマン@日本○学

  6. 6位

  7. 7位

    @takekawa tomoki /

    Azure API Management で 2 つの Microsoft Foundry に負荷分散してみる

    • Azure API Managementで2つのMicrosoft Foundryリソースに負荷分散する構成を検証した
    • FoundryリソースAとBのバックエンドをAPIMで統合し、429エラー時にリトライするサーキットブレーカーを設定した
    • APIMのマネージドIDで認証し、バックエンドプールに優先度を指定してリトライするポリシーを適用した
    Azure API Management で 2 つの Microsoft Foundry に負荷分散してみる

  8. 8位

  9. 9位

    @otoneko. /

    Vercelの「インポートできます」メールは何を見て送られてくるのか 61リポジトリで確かめた

    • Vercelはリポジトリにpackage.jsonやPython・Goのマニフェストがあれば、push後約5秒でインポートメールを送る
    • package.jsonの依存が検出され、vite.config.tsやlockfileだけではメールが来ない、JSON構文の破損や不正バージョンでも検出される
    • メールはGitHub Appの権限でリポジトリをスキャンし、ビルド可能かどうかは見ない。プライベートリポジトリも対象で、通知設定で止められない可能性がある
    Vercelの「インポートできます」メールは何を見て送られてくるのか 61リポジトリで確かめた

  10. 10位

    @しんや /

    What's New in Sigma - 2026年09月25日のSigma Computing関連リリース情報まとめ

    • Sigmaの生成AI機能が業務で継続的に使える状態へと進化
    • チャット履歴保存、Sigma Assistantの改善、ウェアハウスエージェント連携がGA化、ビルドモードのピボットテーブル自動スタイリングがBeta
    • チャット履歴の保存期間は最大90日で、データ保存権限が必要
    What's New in Sigma - 2026年09月25日のSigma Computing関連リリース情報まとめ

  11. 11位

    @ケン吉 / ゼロから作るAIアプリ開発 /

    モデルの重みは触らず"仕事のやり方"だけを自動進化させる AutoDesign を読んで、LangGraphでミニ実装してみた

    • AutoDesignはモデルの重みを触らずharnessを最適化するAIエージェント設計手法
    • Inner LoopとOuter Loopの2つのループ構造、Acceptance Gateによる過学習防止、harnessのプロンプトと制約ルールの改善
    • harnessの改善がモデル構成に依存せず汎用性があり、過学習を防ぐためtrainとdevスコアの両方を考慮する
    モデルの重みは触らず"仕事のやり方"だけを自動進化させる AutoDesign を読んで、LangGraphでミニ実装してみた

  12. 12位

    @nanora /

    /claude-api prompt-audit で棚卸ししたら、Claude Opus 5.5 化で外れた設定がぞろぞろ出てきた

    • Claude Opus 5.5 にアップグレードしたことで、古いモデル向けの設定が動作しなくなった
    • モデルエイリアスが変更されていて、effort 設定が実際のモデル ID に一致しなかった、CLAUDE.md のパス設定が古いファイルを指していた
    • モデルのバージョン変更時に設定ファイルのモデル ID を確認し、セッション記録から effort 設定の有効性を確認する必要がある
    /claude-api prompt-audit で棚卸ししたら、Claude Opus 5.5 化で外れた設定がぞろぞろ出てきた

  13. 13位

    @lacolaco /

    Angular: プライベートフィールドの意味論再考

    • Angular v22.2.0でコンポーネントのプライベートフィールドがテンプレートから参照可能に
    • private修飾子のフィールドはテンプレートからアクセス可能、#プライベートフィールドは依然として不可、型宣言ファイルの冗長な型注釈を回避
    • テンプレートに公開するフィールドはprivateで宣言し、型注釈を省略できるが#プライベートフィールドは依然として不可
    Angular: プライベートフィールドの意味論再考

  14. 14位

    @koki yamamoto /

    AIに書かせても速くならないのは、AIを「手足」として使っているから。人が押さえるべき5つの判断ポイントと半自動ループの作り方

    • AIを「部下」として扱うことで、開発の手戻りを減らし、効率化する方法が紹介されている
    • 設計書の承認ステータスを持たせることで仕様の勝手な変更を防ぐ、スキルを「人が絶対にやること」から逆算して書く
    • 設計書に承認ステータスを設けることで、AIが勝手に仕様を決めてしまうリスクを減らせる
    AIに書かせても速くならないのは、AIを「手足」として使っているから。人が押さえるべき5つの判断ポイントと半自動ループの作り方

  15. 15位

    @rw21 /

    情シス依頼の一次受付をAI Agentに任せるっきゅ！

    • Slackで依頼の一次受付をAIエージェントが行う仕組みを実装した
    • Claude Agent SDKとOpenClawを活用し、キャラクター性をプロンプトに組み込み、フィードバック収集用のツールを導入
    • 非エンジニアも改善に参加できるようにHermesエージェントを活用し、フィードバックを収集して改善サイクルに反映
    情シス依頼の一次受付をAI Agentに任せるっきゅ！

  16. 16位

    @たなちゅー /

    そもそもClaude Codeのエフォートってなに？

    • Claude Codeのエフォートはタスクの処理方法を調整する設定で、lowからmaxまででツール呼び出しや検算の深さが変わる
    • ツール呼び出し回数や検算の深さ、思考の有無がエフォートで変化し、lowでは簡潔に、maxでは裏取りを徹底する
    • lowでは裏取りを自分でやる必要があるが、maxではClaudeに任せるため、作業の分担に応じて設定を変えるべき
    そもそもClaude Codeのエフォートってなに？

  17. 17位

    @ハーマン /

    【図解】Unity×Computeシェーダーで流体シミュレーション（Stable Fluids）を作った

    • UnityでComputeシェーダーを使ってStableFluidsを実装し、マウス操作で流体をかき混ぜる仕組みを作成
    • PingPongRenderTextureによるRTの切り替え、AddVelocity・AdvectVelocity・Divergence・PressureJacobi・SubtractPressureGradient・AdvectDyeのカーネル処理
    • ComputeシェーダーでRTを操作する際のPingPong処理と、速度・圧力・インクの移流計算の実装方法が具体的に記載されている
    【図解】Unity×Computeシェーダーで流体シミュレーション（Stable Fluids）を作った

  18. 18位

    @rikachiii /

    POPOPO と AI 開発 - 01. POPOPO の AI 開発概要

    • POPOPOのバックエンド開発でDevinを活用し、約289,000行のコードを2.6人チームで管理した
    • Devinによるコード生成とClaude Codeの併用、Firestoreを前提とした設計、統合テストとlintの基盤
    • AI導入後の70%のPRがDevinによるもので、コード量の85%がAIで追加されたが、開発効率の向上にはAI以前の基盤も影響している
    POPOPO と AI 開発 - 01. POPOPO の AI 開発概要

  19. 19位

    @y.azuma /

    爆速になった Expo Modules 2.0 を全部試してみた

    • Expo Modules 2.0では@ExpoModuleと@JSの2つのマクロでネイティブモジュールを書けるようになった
    • @ExpoModuleでモジュール登録、@JSでJSに公開する関数を指定。同期呼び出しは最大8.9倍、レコード受け渡しは5.9倍高速化
    • Shared Object生成はほぼ変化しない。イベント用の@EventはModule継承が必要で、本番移行はまだ早い
    爆速になった Expo Modules 2.0 を全部試してみた

  20. 20位

    @ik-fib /

    文章を返さないAI「Jev」を試してみた ── 社内問い合わせのエスカレーション先は判定できるか

    • Jevを用いて社内問い合わせのエスカレーション先を判定する仕組みを実装した
    • Jevは確率やスコアを返す型付き質問に対応、分岐ルールはコードで明示的に設計
    • 分類の確信度が低い問い合わせは自動判定せず人間に回す仕組みが必要
    文章を返さないAI「Jev」を試してみた ── 社内問い合わせのエスカレーション先は判定できるか

  21. 21位

    @はとさん /

    話題のJevを触ってみました。特徴、料金、活用事例など。

    • Jevは文章生成ではなく型付き回答と確率を返すモデルで、ソフトウェアが直接使える判断を出すことを目的としている
    • 型付き回答と確率を返す仕組み、入力は自由なテキストで出力は質問ごとの型付き回答となる
    • 料金は入力トークン単位で、出力は無料で、招待制での利用が必要な点が実務上の判断材料となる
    話題のJevを触ってみました。特徴、料金、活用事例など。

  22. 22位

    @さいとう /

    AIに任せてAndroidの激重画面を8倍高速化した話

    • タスク詳細画面の初期表示時間を3,620msから440msに短縮した
    • 担当者一覧の取得タイミング遅延、コメントと添付写真の一括取得、黒板プレビューの再利用、Realm開く処理のcompact設定変更
    • Realmのcompact設定を50MB以上かつ使用率50%未満に変更することで処理時間を146〜191msから2〜4msに短縮した
    AIに任せてAndroidの激重画面を8倍高速化した話

  23. 23位

    @Ayami Nishino /

    SAP BDCナレッジ集：SACのQuick Builderを試してみた

    • SAP Analytics CloudのQuick Builderでストーリーのテーブルを編集モードにせず変更できる
    • メジャーの追加・削除、分析軸の変更、並び替え、フィルタ維持が可能、データソース変更や計算項目作成は不可
    • Quick Builderで行った変更はストーリー編集で保存せず、ブックマーク機能で状態を保持する必要がある
    SAP BDCナレッジ集：SACのQuick Builderを試してみた

  24. 24位

    @まつ /

    JVMメモリ設定を「値」ではなく「構造」で理解する

    • JVMメモリ設定では-Xmsと-Xmxが同じJavaヒープを指し、ダイレクトメモリとMetaspaceは別領域として扱う
    • -Xmsと-XmxはJavaヒープの初期サイズと最大サイズ、-XX:MaxDirectMemorySizeはNIOダイレクトバッファの上限、-XX:MaxMetaspaceSizeはメタデータ領域の上限を設定
    • Javaヒープに加えてダイレクトメモリやMetaspace、OSや他のプロセスのメモリも考慮し、ホストやコンテナに余力を残す
    JVMメモリ設定を「値」ではなく「構造」で理解する

  25. 25位

    @Dokokade /

    【MMJ】自分の地図を持つ。API キーなし・従量課金なし・地図サーバーなし

    • MMJは地図を自前で管理するためのOSSツールを公開した
    • APIキー不要・従量課金なし・サーバー不要、PMTiles形式でタイルを配信、MapLibreスタイルを手書きでカスタマイズ
    • タイルは自分で切り出さないといけない、スタイルは6種類用意されており言語切り替えが可能
    【MMJ】自分の地図を持つ。API キーなし・従量課金なし・地図サーバーなし

  26. 26位

    @ssakita /

    社内AI活用LT会「OPEN LUNCH vol.1」開催レポート

    • 社内でAI活用事例を共有するLTイベントを開催し、部署ごとの使い方と人間の役割分担を紹介した
    • 開発部門はClaudeにAWS構成図作成と料金見積を任せ、管理部門はAIを下書きや確認に使った、営業部門は提案書の質を向上させるためにAIにインプットを増やした
    • AIの活用は最終判断は人間が行い、個人の工夫をチームで再現できる形にすることが重要だった
    社内AI活用LT会「OPEN LUNCH vol.1」開催レポート

  27. 27位

  28. 28位

    @Masato Namiki / 並木 正人 /

    「AIに質問する」から「AIに仕事を任せる」へ ～ OpenClawで自分専用AI Agentを動かしてみた

    • OpenClawでAIエージェントを構築し、ファイル分類・要約を自動化する仕組みを試した
    • WorkspaceとSkillで処理手順を定義し、Automationで自動実行可能に、Toolの利用制限と実行権限を設定
    • Skillに判断基準を定義する際はLLMの判断とHarnessのルールを分離する必要があり、Token使用量とバックグラウンド処理の管理が重要
    「AIに質問する」から「AIに仕事を任せる」へ ～ OpenClawで自分専用AI Agentを動かしてみた

  29. 29位

    @novem347 /

    社内での価値観共有のために、ワークショップの設計と開催をしてみた話〜Webアプリケーションを添えて〜

    • 社内価値観共有のワークショップを設計し、Webアプリケーションで実装した
    • Itoゲームのルールをベースにしたシチュエーションベースの議論と、結果の振り返り機能を備えたWebアプリ
    • 価値観の基準にギャップがあることを理解し、議論を促す仕組みが有効だった
    社内での価値観共有のために、ワークショップの設計と開催をしてみた話〜Webアプリケーションを添えて〜

  30. 30位

    @サトー™ @sator_imaging /

    SOLID 原則と型の持つ責務

    • C#やRustなどの型システムが振る舞いを持つ設計で、GoやTypeScriptは型に振る舞いを持たない
    • C#は型にメソッドを定義できるがGoは型にメソッドを定義してもメタデータとして存在しない、Rustはトレイトで振る舞いを定義する
    • 型に振る舞いを持たせる設計はAI生成コードに不向きでSOLID原則では解決しない
    SOLID 原則と型の持つ責務