Scraps 最終更新 2026/10/02 06:40

#DevOps・CI/CD

@Jean Bradley, TechCrunch Events /

TechCrunch Disrupt 2026 サイドイベントスケジュール:NMI、Backblaze、PeakXV Partners、Augmentなどが出展

  • TechCrunch Disrupt 2026のサードイベントスケジュールが公開された
  • 10月11日から15日にかけてサンフランシスコで開催され、セッション、ワークショップ、ネットワーキングイベントなどが含まれる。スタートアップ関係者向けで、企業や投資家、研究者が参加する
  • イベントはTechCrunch Disruptとは別に開催され、参加には別途チケットが必要で、各イベントの詳細は公式サイトで確認する必要がある

@kabeya /

認知負債の未来は?

  • AIが生成したコードの修正責任が開発者にあり、認知負債が増加している
  • AI生成コードの理解が遅れ、OSSや外注コードの扱いと同様に責任を外部に委譲する仕組みが求められる
  • 自社で書かせたAIコードの修正責任を外部に渡すサービスやコミュニティが今後普及する可能性がある

@AIフクロウ|夜な夜なClaude Code /

自作ツールに散らばった print デバッグ48行を、Claude Codeに7分20秒で4レベル固定(ERROR/WARN/INFO/DEBUG)のログ方針表20行+共通フォーマット5項目にしてもらった夜

  • 自作ツールのprint出力をClaude Codeで4レベルのログ方針に整理した
  • ログレベルはERROR/WARN/INFO/DEBUGの4つ、共通フォーマットは時刻/レベル/イベント名/文脈キー/メッセージの5項目
  • 48行のprint出力を20行の方針表にまとめ、消すを4行含む

@Inlet-back /

pwn完全未経験から、3ヶ月ちょいでセキュキャン全国の講義内容を理解できるようになるまで

  • pwn未経験者が3ヶ月でセキュキャンの講義内容を理解できるようになった
  • pwn.collegeでアセンブリを学び、nightmareで実践、セキュキャン課題を解くことでヒープエクスプロイトを習得
  • AIを活用して学習効率を高め、実践的な問題解決能力を養うことが重要

@yamamoto_a_genee /

Laravel開発者がAIエージェントを「本物のLaravel専門家」に変える方法 — Laravel Boost完全ガイド

  • Laravel BoostはAIエージェントにプロジェクト固有のコンテキストを提供し、正確なコードを生成する
  • Application InfoとDatabase Schemaでプロジェクト情報を取得し、Search Docsでバージョン対応のドキュメントを検索する
  • インストール後は定期的な更新とコードレビューが必須で、生成コードの最終判断は人間が行う

@HikaruTakahashi /

Azure 検証環境のコストをリソースグループ単位で毎日通知してみた話

  • Azureのリソースグループ単位で毎日コストを通知する仕組みを構築した
  • Automation AccountとCost Management APIを組み合わせ、リソースグループ別のコストをHTMLメールで毎日送信する。祝日チェックと過去90日累計コストの表示も実装
  • リソースグループ別に1万円を超える予想コストを赤色で強調し、不要なリソースの削除を促す。メール送信にはLogic Appsを使用し、認証はMicrosoft 365で行う

@Daiki Matsudate /

Xcodeのプロジェクト設定をJSONにする

  • Xcodeのプロジェクト設定ファイル形式がJSONに変更され、.pbxprojから.xcprojに変換できる
  • JSON形式はID参照がなく階層構造で読みやすく、差分が小さくコンフリクトが減る。JSON5形式で末尾カンマがある
  • Xcode 27以降でしか開けず、古いバージョンとの互換性に注意し、JSON5対応のパーサーが必要

@zerong-song /

Amazon CloudWatch Logs メトリクスフィルターの Filter Pattern 入門|実際のログで検証してみた

  • CloudWatch Logsのメトリクスフィルターでプレーンテキスト、スペース区切り、JSON形式のログを検出するFilter Patternを実際のログで検証した
  • Standalone PatternでERRORを検索、Space-delimited PatternでHTTPステータスコード4xxを検出、JSON PatternでCloudTrailのイベントを指定
  • Filter Patternの構文と実際のログ形式を一致させることが重要で、パターンのテスト機能を活用して確認するべき

@craftbear /

自宅で“ちょっと本格的”にローカルLLMを動かす現実的ハード選び:ミニPC・NVMe・GPUの組み合わせガイド

  • ローカルLLMを動かすためのハードウェア選定と組み合わせが解説されている
  • ミニPC+NVMe、GPU+高速NVMe、Apple Silicon+最適化ツールの3つの組み合わせが提案されている
  • モデルサイズに応じたGPUやNVMeの選定が重要で、特に7B以上はGPUが有利

@hirayama /

WebMCPを試してみた感想。フロントエンドの必須技術になりそうな予感。

  • WebMCPをデザインエディターに組み込むことでAIエージェントが操作しやすくなった
  • 宣言型と命令型の2種類の定義方法、insert_blockやlist_blocksなどのツールを登録可能
  • WebMCPはサーバー側ではなくフロントエンドにツールを登録するため、ブラウザでログインしていれば直接操作可能

@a.kobayashi /

1年半かけて育ててきたAI開発フロー

  • AIが自走する開発フローを構築し、人間の判断を仕様決定と最終確認の2回に絞った
  • サブエージェントによる工程分離と、メインエージェントによる判断ルールの設定、仕様ドキュメントの活用
  • 人間の判断をルール化してAIに渡すことで、開発フローを自動化できるが、ルールの明確さが重要

@Ikegamik_genee /

24時間動き続けるAIエージェント:途中で「死なない」ようにする設計

  • 24時間稼働するAIエージェントを設計するためのハートビート・チェックポイント・ウォッチドッグ・コンテキストプルーニングの4つの設計手法が紹介されている
  • ハートビートでエージェントの生死を確認し、チェックポイントで進捗を保存し、ウォッチドッグで再起動を実行し、コンテキストプルーニングで履歴を制限する
  • 副作用を持つツールには冪等性キーを付与し、チェックポイントの保存タイミングに注意することで重複実行を防ぐ必要がある