Scraps 最終更新 2026/10/01 22:30

#バックエンド

@kinop3 /

【Hike言語】Wasm難読化の自作から初OSS、そして言語開発者の神対応で「クラッシュ防止機能」を即日実装できた話

  • Hike言語でコンパイルしたWasmとJSの難読化でアプリがクラッシュする問題を解決した
  • WasmとJSの境界関数名をコンパイラから出力する--export-symbolsオプションと、難読化ツールで関数名リストを保護する仕組み
  • 難読化でWasm境界が壊れないようにするにはコンパイラから関数名リストを取得し、外部ツールで保護する必要がある

@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

@ennagara128 /

2026年9月25日 今日のQiitaトレンド記事をポッドキャストで聴こう!

  • Qiitaのトレンド記事をAIポッドキャストで毎朝配信するサービスが始まった
  • 毎日朝7時に前日のトレンド記事をAIで読み上げたポッドキャストを更新、通勤中などに聴ける
  • 通勤中などに記事を聴けるようにするためのサービスで、フィードバックを求めている

@Takao Mizuno /

dbt Analytics Engineering Certification Exam 合格体験記 〜勉強方法・試験準備・当日の流れ〜

  • dbt Analytics Engineering Certification Examの試験準備と合格体験が紹介されている
  • Udemyの講座で体系的に学び、Qanalabsの練習問題で弱点を把握し、公式ドキュメントで確認する方法が提案されている
  • 試験範囲のすべての機能を日常的に利用していない場合でも、体系的に学び直すことで合格が可能である

@dach /

「しんどい」と言われないための、文章の「注意配分」技術

  • 技術記事の読みやすさを向上させるため、文章の濃淡と余白を意識した編集判断が必要
  • Focusは具体例や判断を厚く、Supportは前提や根拠を十分に、Passageは接続や前提を最小限に
  • 読者の理解度に応じて説明量を調整し、不要な再説明を避けることで負担を減らせる

@pentaCoxian /

2×V100 で Qwen3.8-Flash-Next を 256K コンテキスト・約 88 tok/s で動かす:llama.cpp v0.5.0 に加えた最適化

  • V100 2枚で Qwen3.8-Flash-Next を 256K コンテキストで 88 tok/s で動かす最適化が行われた
  • MTP投機的デコード、QSAの差分プーリング、ホスト側の全走査削減、カーネル起動数の削減
  • KVキャッシュの埋め状態では計測値に±2msの変動があるため、ms/stepで判断する必要がある

@taka /

Homebrewを何となく使っていた話

  • Homebrewはインストールしたパッケージと依存関係を記録し、PATHを通すだけではない
  • INSTALL_RECEIPT.jsonでinstalled_on_requestを記録し、シンボリックリンクでPATHを管理、依存関係で別のツールと競合するケースも
  • brew list --installed-on-requestで明示的インストールを確認し、which -aで実際の実行パスを確認する必要がある

@nakamurakis /

【XAML/WPF】デザイン変更に負けない!StyleとResourceDictionaryを使った保守性の高いUI設計

  • XAMLでデザイン変更を効率化するためのStyleとResourceDictionaryの使い方を解説
  • Styleで共通デザインを定義し、ResourceDictionaryで色やフォントを別ファイルに集約、StaticResourceとDynamicResourceの使い分けを紹介
  • StaticResourceはパフォーマンスに優れ、DynamicResourceはテーマ変更に対応するため用途に応じて使い分けること

@たけぴー /

数行の修正で直ったバグから学ぶDioインターセプター

  • Dioインターセプターの仕組みを理解することで特定のアカウントのログイン制御バグを修正した
  • インターセプターはリクエスト・レスポンスを横断的に処理し、エラーコードの振り分けに使われていた
  • エラーコードの対応漏れが原因で修正は1ファイルの数行で済んだ

@TechCrunch Events /

TechCrunch Disrupt 2026: Cal AIのZach Yadegariがバーチャル成長の作り方と活用法を語る

  • Cal AIは画像認識と深度センサーでカロリー計算を実現し、1500万ダウンロードと3000万ドルの収益を達成した
  • 画像認識と深度センサーを組み合わせたカロリー計算機能、高齢者向けのシンプルなUI設計
  • アプリの爆発的成長を維持するには、ユーザーのニーズに即したシンプルな機能と継続的な改善が不可欠

@Tadataka_Takahashi /

Pydantic AI が「Jev」を統合 ― 120件ベンチでLuna比約6倍、生成しない分類モデルという選択肢

  • Pydantic AIにTypeSafeのJevが統合され、型付きの分類モデルとして利用可能になった
  • Jevはトークン生成しない型付き分類モデルで、Lunaフォールバックと組み合わせてベンチでLuna単独より6倍高速、bounded floatにはconfidenceが付かない
  • Jevは自由文生成や複数判断を扱えず、フォールバック率や閾値調整を実運用前に確認する必要がある

@junko105106 /

【GAS】Gmailから予定を抽出→スプレッドシートで確認・承認してからGoogleカレンダーに登録する自動化ワークフロー

  • Gmailから予定を抽出しスプレッドシートで確認後にGoogleカレンダーに登録する半自動ワークフローを構築
  • 正規表現で日時を抽出しチェックボックスで人間確認、メールID管理とラベル付与で二重登録防止
  • 日時の誤認識を手動修正可能で、スプレッドシートの行数制限を回避する自動移動機能が実用的

@mpyw /

重複エラーログ根絶 Linter: errlogreturn

  • Goのエラー処理でログとreturnを同時に使うコードを検出するlinterが公開された
  • ログに出したエラーとreturnするエラーが同じ場合に指摘し、ラップ・フォーマット・構造体・ヘルパー経由のケースも対応
  • ログとreturnの両方を含むコードはエラー件数が増えるため、1か所に集約する運用が推奨される

@あさのねぎこ|1000文字note /

プログラミングを学びたい。何から始める?

  • プログラミングを学ぶ前にコンピュータの基本動作を理解することが重要
  • キーボード入力からデータ処理、ブラウザでの表示までの仕組みとITパスポート、マスターベーシックCS、情報セキュリティの資格
  • プログラミングの「なんで?」を減らすために、コンピュータの仕組みを少し知ることがおすすめ

@ntaka329 /

Google・GitHub・Microsoftのマルチアカウントを実測したら、3社とも別解だった話(2026年版)

  • Google、GitHub、Microsoftは認証セッションを管理する方法が3通りだった
  • GoogleはIdPサーバーにセッションを保存、GitHubは1つのCookieにトークンを詰め、Microsoftは認証基盤ごとにCookieを分ける
  • 標準パラメータは仕様にない場合でも実装されているため、文書と実装を確認する必要がある

@たなちゅー /

Claude Code クラウドセッション、使ってみて!

  • Claude Codeのクラウドセッションが正式リリースされ、PCやアプリを閉じてもセッションが続く
  • クラウドセッションはUbuntu 24.04で動作し、4 vCPU、16GBメモリ、30GBディスクを割り当てられる。ネットワークアクセスはTrusted、Full、カスタムから選べる
  • リポジトリにスキルを置くことでクラウドでも使える。環境変数やセットアップスクリプトでカスタマイズ可能

@gomAnomalocaris /

IBM i RiSING (若手技術者コミュニティ)2026年 公開資料まとめ

  • IBM iと生成AIの比較検証が複数のチームで行われた
  • IBM Bob、Claude Code、Copilotの3つのツールがRPGコード生成や変換に使用され、それぞれの特徴や制約が確認された
  • RPGコード生成には出力形式の縛りや社内規約の事前提供が重要で、変換精度向上にはカスタムルールとILE途中変換の2アプローチが有効

@1nori_ /

AI時代真っ只中に、ほぼ未経験で自社開発エンジニアとして新卒入社した僕が思うこと

  • 新卒エンジニアがAIを活用しながら開発業務を行う中で感じる課題と工夫
  • Claude Codeを使ったコーディングや設計、AIに頼りすぎないための自己研鑽の取り組み
  • AIの助けを借りつつも、自分の判断力や理解力を高めるためのレビュー基準や小さな修正の自力実行が重要