Scraps 最終更新 2026/10/02 14:40

#DevOps・CI/CD

@今道拓真 /

生産性の裏で、問題把握力が痩せていく — AIと共に成長するエンジニアであるために

  • AIに答えを出させるのではなく、問題を出させて自分の答えを採点する仕組みを37日間で23回まわした
  • 問題把握力と解決設計力の2つの項目で採点し、仮説の検証と「なぜ?」を考える習慣を身につけた
  • AIを使うことで急かされない環境が得られ、仮説を立てて検証する姿勢が自然と身についた

@山田 哲也 / Tetsuya Yamada /

React 19移行で学んだpnpmの依存関係解決の仕組み

  • React19への移行でpnpmの依存関係解決仕組みが古いReactを混入させた
  • Viteのimport解決はアプリルートではなくライブラリのnode_modulesから探す、pnpmのシンボリックリンク構造でReact18が参照された
  • Vite設定にresolve.dedupeを追加することでライブラリのReact参照先をアプリのReact19に統一した

@Taste of Tech Topics /

S3 Vectors で見落としがちなクォータとコストのかかり方

  • S3 VectorsでBedrock Knowledge Baseを使うとメタデータが1KB/35キーに制限される
  • Bedrock Knowledge Base経由ではカスタムメタデータ1KB、メタデータキー35個が上限、S3 Vectors単体では40KB/50キー
  • RAG構築時にメタデータ設計を事前に厳密に行い、キー数とサイズを制限する必要がある

@azuki /

【Supabase】複数同時開発のマイグレーション競合を自動修復するスクリプト

  • Supabaseのマイグレーション競合を自動修復するスクリプトが公開された
  • ローカルとリモートのマイグレーション比較、履歴から削除処理、冪等なマイグレーション前提
  • マイグレーションを冪等に書く必要があり、CI/CDに統合してDevelop DBへの並列アクセスを制御している

@kmatsuda_slj /

AIのおかげでできることは増えた。でも、できるようになったとは限らない

  • AIを使って問題を解いたとしても、自分自身の理解が深まらない可能性がある
  • AIに答えを聞くだけでは、なぜその答えになるのかが分からない、自分で考えた後に確認する必要がある
  • AIを使う際には、自分の理解を深めるために自分で考えた後に確認する習慣が必要

@分析屋 /

AI Coding Agentの活用 with GitHub Copilot ーPart2ー

  • GitHub CopilotのCopilot ChatでAgentモードを実行するとAIがタスクを自律的に実行する
  • AgentモードではLLMモデル選択、推論レベル、コンテキストサイズの調整が可能で、コード作成から動作確認まで一連の流れを実行
  • AIクレジットの消費量を節約したい場合はAutoモデルを選択するのが良い

@hacchi_no_donburi /

ECS のロールバックはどんなときに効かなくなるのか、実際に確かめてみた

  • ECSのロールバックが失敗する条件として、ロールバック候補が存在しないことやロールバック先のタスクが起動できないことが判明
  • ロールバック候補はrolloutStateがCOMPLETEDのデプロイで、ロールバック先のタスクが起動不能だとROLLBACK_FAILEDにならずリトライを続ける
  • ロールバック中に新しいデプロイを実施するとロールバック候補が0件になるため、ROLLBACK_FAILEDになる可能性がある

@平木 佳介 /

[社内勉強会資料公開] Claude Code 入門 #9 — サブエージェントとAgent Teamで並列化する

  • サブエージントはメインの会話とは別に独立したコンテキストを持つ「もう一人の自分」を呼び出し、重い調査や作業を任せる仕組み
  • 組み込みのExplore・Plan・general-purposeに加え、.claude/agents/で業務特化の専門agentを自作できる
  • 観点ごとに専門agentへ役割分担させることで、レビューの見落としを減らし、時間の短縮にもつながりやすい

@noritama73 /

DBが無応答になったとき、Goのアプリケーションはどこで詰まるのか

  • GoアプリケーションはDB無応答時にコネクションプールやセマフォで処理が詰まる
  • readTimeoutを設定することでクエリのI/Oタイムアウトを制御、contextのdeadlineで処理全体の制限をかける
  • readTimeoutを設定しないとエラーも出ず処理が永遠に止まるため、DSNに明示的にタイムアウトを追加する必要がある

@metalaomishi /

超低レベルC言語プログラミング・三流エンジニア(私)のくだらないこだわり

  • C言語のコーディングルールで、const修飾子や変数名の意味付け、マジックナンバーの扱いにこだわる
  • const修飾子で仮引数の変更を防ぎ、変数名に意味を込める。マジックナンバーはマクロ定義で代替する
  • コードの可読性と保守性を高めるため、変数名やマクロ定義に注意を払うことが重要

@shimagaji /

「そのページ、消えるよ」AWS Blocksで1ヶ月以上デプロイしてないアプリにアクセスできなくなる話

  • AWS Blocksで1ヶ月以上デプロイしていないアプリがS3の世代フォルダ削除でアクセスできなくなる
  • ライフサイクルルールで1ヶ月経過後に世代フォルダが削除され、CloudFrontがS3にアクセスできない
  • ホスティングの監視設定がリージョン不一致で機能せず、4xxエラーも検知できない可能性がある

@sorasorasss /

Resource GatewayでInterface VPC Endpointを集約する

  • Resource GatewayとResource EndpointでInterface VPC Endpointを集約する構成が紹介された
  • Resource GatewayとResource Endpoint、Resource Configuration Group、Resource Configurationが使用される。CIDR重複があっても接続可能で、複数のInterface Endpointを1つのResource Endpointから利用できる
  • Private Hosted Zoneの設定が重要で、広すぎるZoneは他のAWSサービスの名前解決を妨げる可能性がある

@tobacha /

「完璧に動くのに誰も使わない」を生まないためのSkillsの作り方

  • AIエージェントのSkillは要求の質×翻訳精度×実現精度の積で決まり、要求の解像度が最も重要
  • 要求から仕様への翻訳精度(k1)と仕様から実行への実現精度(k2)の2つの係数、Claude Fable 5では過剰な指示が実行精度を下げる
  • Skillの設計は一度で完璧にせず、実行してフィードバックを積み重ねるサイクルを回すことが有効で、モデル更新時にLinterの観点を拡張する必要がある

@Yuta Koshizawa /

Astra時代のコードファースト3Dモデリング

  • コードだけで3Dモデルを作成するためのライブラリRealitizerが公開された
  • 押し出し、スイープ、ベベル、サブディビジョンなどの造形操作とリグ・アニメーションをSwiftで定義できる、RealitizerとRealityKitの比較
  • コードでモデルを作成する場合、初回読み込みが重くなりやすく、別の環境で利用するにはエクスポートが必要な点に注意する

@Satoshi Uematsu /

Snowflake App RuntimeがGAになったので、Public Previewからの差分を追いかけてみた(&簡単に触ってみた)

  • Snowflake App RuntimeがGAとなり、設定ファイルやデプロイ形式が大きく変更された
  • 設定ファイルがapp.yml1本に統合され、デプロイ形式が宣言型に変更。targets:で複数環境を管理可能
  • デプロイ時に省略した項目は初期値に戻るため、設定を明確に記述する必要がある