LeetCodeでtallyメソッドを知った
- LeetCodeでransom_noteとmagazineの文字数を比較する問題でRubyのtallyメソッドを使った
- 元の解法はハッシュでカウントしていたが、tallyで直接文字列を処理できる、chars.tallyで文字の出現回数を取得できる
- tallyを使うことでコードが簡潔になり、実行速度も向上した
#DevOps・CI/CD
【GSAP入門】CSSの animation-delay 手計算から卒業する、実務で使えるGSAP基礎とScrollTrigger
- GSAPでCSSアニメーションの手計算やelement.styleの面倒さを解消できる
- staggerで要素のタイミングをずらせる、timelineで複数アニメーションを順番に制御できる、ScrollTriggerでスクロール連動のアニメーションを実装可能
- GSAPのdurationは秒単位で指定する、ScrollTriggerのstart/endは要素とビューポートの位置関係で指定する
【備忘録】Terraform初心者がAIと二人三脚でGCPのIoT基盤構築に挑んでハマったこと
- TerraformでGCPにIoT基盤を構築する際のWindowsのパス長制限や改行コードの問題を解決
- Windowsの260文字制限とCRLF/LFの違い、Cloud Monitoringのログベースメトリクスの設定
- Windows環境ではパス長制限に注意し、改行コードを統一する必要があり、Cloud Monitoringではログベースメトリクスを活用する
# 【体験記】Google Cloud Professional Data Engineer に合格
- Google Cloud Professional Data Engineer 資格に合格した経験が共有されている
- Google Cloud Skills BoostとUdemyの模擬試験を活用し、復習と振り返りを繰り返した
- 業務で使わないサービスはハンズオンで動かすことで理解が早まることが示されている
「⨯ Next.js build worker exited with code: 1 and signal: null」の解決方法【Vercel/Deploy/CICD】
- GitHub ActionsでNext.jsをVercelにデプロイする際に発生したエラーを解決した
- 環境変数を--build-envで指定する方法に変更し、npm run buildの実行に成功した
- 環境変数の渡し方を--build-envで指定することでデプロイが成功したことが確認できる
DietrichGebert/ponytail
- AIエージェントにYAGNIとナイーブワンライナーを組み合わせたコード生成ルールを適用するプラグイン ponytail が公開された
- YAGNIルールとナイーブワンライナーの2つの技術を組み合わせ、コード量を54%削減しコストを20%削減した実証結果がある
- コードの過剰構築を防ぐためのルール適用が必須で、既存コードに依存する場合でも最小限の変更で済むことが確認されている
NousResearch/hermes-agent
- Hermes Agentは自己改善ループを持つAIエージェントで、複数のプラットフォームで動作する
- 自己学習ループ、マルチプラットフォーム対応、ツールゲートウェイ機能
- インストール時にセキュリティソフトの誤検出対応と、ツールゲートウェイの設定が重要です。
mattpocock/skills
- AIエージェントの開発プロセスを改善するスキルセットが公開された
- /grill-meと/grill-with-docs、/tdd、/improve-codebase-architectureが主な機能
- スキルはカスタマイズ可能で、プロジェクトに応じて選択的に適用できる
fmtlib/fmt
- fmtlib/fmtがC++のフォーマット処理を高速かつ安全に提供するライブラリとして公開された
- C++20のstd::formatとC++23のstd::printを実装し、Python形式に近いフォーマット文字列構文とDragonboxアルゴリズムによる高速浮動小数点フォーマッタを備える
- コンパイル時のフォーマット文字列エラー検出とバッファオーバーフロー防止のため、実務ではセキュリティと信頼性が向上する
Vercel CLIでデプロイしようとしたら「Error: No existing credentials found.」が出たのでその解決方法
- Vercel CLIでデプロイ時に「No existing credentials found」というエラーが発生した
- トークンを指定してデプロイする方法と、プロジェクトファイルの存在が前提となる
- プロジェクトファイルが存在しない場合、環境変数でprojectIdとorgIdを設定する必要がある
Rustでイテレータを作って色のグラデーションを表現してみた
- Rustでイテレータを実装して色のグラデーションを表現した
- RgbColor構造体に線形補間を適用し、Iteratorトレイトを実装してグラデーションを生成、chainとskipでフェードイン・フェードアウトを実現
- イテレータアダプタを使うことでメモリ効率よく複雑な処理を組み立てられる
ループエンジニアリング（ralph loop）で業務システムのUIを一新してみた
- ループエンジニアリングで40画面分の業務システムUIを1日で一新した
- RJSFからReactコンポーネントへの移行、ralph-loopによるループエンジニアリング、SubAgentによるテスト並列処理
- 完了条件を厳格に設定し、詰まった際の逃げ道を明確にすることで作業の継続性を確保した
「動けばよい」から「壊れにくい」設計へ。QA出身SEが学んだ「失敗を先回りする」視点
- QA経験を活かして設計段階で不具合を先回りする視点を持つようになった
- ユーザー操作フローからバックエンド処理を逆算し、QA目線で設計案にツッコミを入れる
- 設計レビューでの手戻りが減り、異常系やパフォーマンスの考慮が強化された
Flexera SSO
- Flexeraでユーザー自動管理を2つの方法で実現可能
- SCIMとJITの2つの方法があり、SCIMはIdPとの連携でユーザー同期、JITはログイン時に自動登録
- SCIMでは40分ごとの自動プロビジョニングが行われ、JITではグループのロール設定が必要
Power AutomateとPower Appsを活用し、セキュリティ担当者の月次確認業務を50％削減！
- Power AutomateとPower Appsで月次セキュリティ確認業務を自動化し、確認・リマインド時間を49.7％削減した
- Power Automateで提出状況確認と自動リマインドを実装、Power Appsで一覧表示アプリを作成、BoxとSharePoint Onlineをデータソースに利用
- BoxフォルダURLはfolder/xxxxxxxxxxxx形式で指定する必要があり、ファイル名にユーザーIDを含める命名ルールを事前に統一する
新しいチェック観点を足す前に、既存設計書を整える。設計工程を42回やり直して測った話
- チェックリストの書き方と既存ドキュメントの整備が設計工程の漏れ検出に与える影響をA/Bテストで測定した
- 洗うべき層を並べて渡すことで難所検出率が4/6から6/6に、観点を手順に変えることで機械検索上限に達した
- 既存ドキュメントを渡すと誤検出が増えるが母集団を確定させる問いでは精度が向上した
ECS Blue/Green デプロイを適用しました
- ECS Blue/Greenデプロイを自動化し、Lambdaでテスト結果を判断する仕組みを導入
- DynamoDBにテスト結果を保存し、Lambdaがその結果を読み取ってデプロイの進捗を制御。Bake Timeを短縮し、マイグレーションの制限を設ける
- テスト結果をDynamoDBに保存し、Lambdaがその結果を読み取ってデプロイの進捗を制御。マイグレーションの制限を設けることでデータベースのロールバックを防ぐ
Claude Code のキャッシュ、ツールを使ったターンだけ乗るようになった
- Claude Codeのキャッシュがツール使用時に改善したがツールを使わないケースは改善されていない
- ツール結果のあとに付いたcontextをキャッシュする修正、ツールを使わない場合のヒット率38.6%
- ツールを使わないターンはキャッシュに乗らないため、トークンコストが増える可能性がある
Rust + OpenTelemetryで分散トレーシング入門 ― ECS FargateからAWS X-Rayへ
- RustアプリケーションからECS Fargate上のADOT Collectorを経由してAWS X-Rayへトレースを送信する方法が説明されている
- OpenTelemetryのAPI・SDK・Exporterを使用し、OTLP/gRPCでデータを送信し、ADOT CollectorでX-Ray形式に変換する
- ECSタスク内にサイドカーとしてCollectorを配置し、localhostの4317ポートで通信する構成を採用している
初学者のタスクはすべて「彼」に奪われた ―― エンジニア歴半年の絶望と生存戦略
- AI時代の初学者はAIにタスクを奪われ、実務の成長が難しい
- AIにコードを書かれるため、エラーと向き合う機会が減る、設計パターンを個人開発で学ぶ
- AIに指示する際は選択肢を提示して判断力を鍛えることが重要
