Scraps 最終更新 2026/10/03 11:10

#クラウド

@ryu-ki /

【AgentCore】Runtime の命名で混乱したのでルールを整理する

  • AgentCore Runtimeの命名ルールをAPI、CLI、CDKから整理した
  • agentRuntimeNameは英字始まり・英数字とアンダースコア・最大48文字、CLIのエージェント名はハーネスプロジェクトで40文字
  • CLIのプロジェクト名は23文字まででアンダースコア不可、CDKのruntimeNameはAPIと同一で変更すると再作成される

@せとぅ /

Fabric Warehouse の queryinsights でクエリを監視&分析する

  • Fabric Warehouseのqueryinsightsでクエリ履歴と集計情報をT-SQLから参照できる
  • exec_requests_historyとlong_running_queriesなどのビューで履歴と集計を確認、クエリ形状単位の集計が可能
  • クエリ形状が同じ場合はフィルター条件に関係なく同一クエリとして扱うため、傾向分析に適している

@shirok /

Oracle AI Database Private Agent Factory 26.4 を 26.7 へ Upgrade してみてみた

  • Oracle AI Database Private Agent Factory 26.4 を 26.7 へアップグレードした手順と結果
  • エージェント間コラボレーション、エージェントメモリ、IAM、モデルプロバイダ拡張、キャンバス機能強化が主な新機能。既存環境を維持したままアップグレードする手順が記載されている
  • SELinuxの設定やPodmanのカスタムグラフルートの確認が必要で、アップグレード失敗時はDiagnostics Bundleを取得して原因を特定する

@songchong /

【2026年8月調査】「APIあります」の実態を調べてみた|日本の業務システム56件を2軸(公開度 × 契約条件)で分類した

  • 日本の業務システム56件のAPI公開状況を公開度と契約条件の2軸で分類した
  • 公開度は第三者に開かれた27件、契約条件が不明な28件、上位プランが必要な5件が判明
  • APIの利用には契約プランの確認と仕様書の公開状況を事前に確認する必要がある

@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

@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

@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

@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

@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

@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

@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

@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

@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

@Simplex テックブログ運営 /

動かして理解するOpenTelemetry

  • OpenTelemetryでトレースデータを収集・可視化する方法を実装した
  • Java Agentによる自動計装、BaggageでのセッションID伝播、Grafana TempoとGrafanaでのトレース可視化
  • Java Agentで自動計装することでコード変更が最小限で済むが、カスタム属性の設定には手動コードが必要な点に注意するべきです。

@k-taro56 /

ライブラリーを使わずに Next.js App Router で多言語対応する

  • Next.js App Routerでライブラリを使わず多言語対応を実装
  • [locale]セグメントとproxyによるルーティング、Zodスケーマとsatisfiesによる辞書管理、MDX記事のミラーディレクトリー
  • 翻訳をエンジニア自身が管理し、キーの漏れをコンパイル時に検出できるようにしている

@mo__mo /

ExaDB-XSの新機能「Automatic Failover(FSFO)」を試す - その2:フェイルオーバー

  • ExaDB-XSのData Guard GroupでAutomatic Failoverを試し、プライマリ障害時にスタンバイが自動昇格することを確認
  • FSFOとOCI管理Observerによる自動フェイルオバーや、ASYNCでのRedo転送によるデータ損失リスク、Physical Standbyの再参加手順
  • 障害時のデータ損失が発生する可能性があり、再参加には手動の再構築が必要な点に注意