Scraps 最終更新 2026/10/02 22:40

#DevOps・CI/CD

@otait /

【DB崩壊の罠】「とりあえずN+1問題」を解消しようとして巨大JOINを組み、メモリを食い潰した話

  • N+1問題を回避するために巨大JOINクエリを組んだ結果、メモリを食い潰すシステム障害が発生した
  • JOINクエリによるデータ件数の爆発とORMの重複データ処理が原因。IN句を使ったクエリ分割が有効
  • JOINクエリのデータ量とメモリ負荷を意識し、IN句によるクエリ分割を検討すべき

@xthixsl_ml@レオナ /

Kaggle Pokémon TCG AI Battle Challenge ポケカコンペ振り返りーメダルなし

  • ポケモンカードゲームのAIエージェント開発で、強化学習と模倣学習を組み合わせた手法を試した
  • 模倣学習(Behavior Cloning)で上位エージェントの行動を学び、PPOによる強化学習で補正。価値関数で数ターン先の勝率を予測し、相手デッキを推定する仕組みを導入
  • 価値関数のAUCが0.934でも実際の勝率改善は1.1ポイントにとどまり、モデル単体の指標だけでは採用判断できないことが分かった

@drken /

燃やす埋める問題(最小カット問題)を総整理! 前編 〜 なぜカットを「削除する辺の集合」とはしないのか 〜

  • 最小カット問題とプロジェクト選択問題の解説が行われている
  • カットの定義、プロジェクト選択問題のグラフ表現、辺の削除による解釈
  • プロジェクト選択問題は最小カット問題に帰着できることを理解する

@Yutaka Kashiwabara /

AgentCore Web Searchのドメインフィルタを実測 — 範囲外要求は「エラー」と「silent drop」に分かれる

  • AWS Bedrock AgentCoreのWeb Search Toolにドメイン/公開日フィルタが追加され、範囲外ドメイン要求時の挙動が2種類に分岐する
  • adminフィルタとruntimeフィルタの合成規則、親子ドメインの重複判定、公開日フィルタによる結果除外
  • runtimeフィルタとadminフィルタに共通ドメインがない場合にDependencyFailedExceptionが発生し、部分重複時はsilent dropでエラーが発生しない

@DD /

# AI Coding Agentに全部教えれば賢くなると思っていた — Context Engineeringについて考えてみた

  • Claude CodeにBrowser Testを書かせた結果、Context Engineeringの重要性に気づいた
  • Promptの改善や情報の追加だけでは解決せず、プロジェクト固有のルールやExample Testの指定が効果的だった
  • Agentが正しい情報を参考にするためには、プロジェクトのルールや既存のTestを明確に伝える必要がある

@Nealle Developer's Blog /

「広島行こ」から始まった PyCon JP 2026 参加レポート — セッションから3日目のスプリントまで

  • PyCon JP 2026でPythonのセッションとスプリントに参加した
  • ブラウザ自作やLinterのルール、DjangoとLaravelの設計思想の違い、悪意あるPythonパッケージの調査
  • Linterのルールの意味を再確認し、コードの品質管理に役立てることを意識する

@加藤雅人 /

複数のインデックスとIN句の要素数がMariaDBの最適化処理に与える影響

  • MariaDBで複数のインデックスとIN句の要素数が増えると最適化処理時間が増加する
  • IN句の要素数が増えるとrangeの数が乗算で増加し、複数のインデックスがあると評価候補が増える
  • IN句の要素数が100になると最適化処理時間が10倍以上増加し、optimizer_max_sel_arg_weightで制限が必要になる

@Daisuke Matsuo /

Microsoft Foundryの新UIを触ってみた

  • Microsoft Foundryの新UIがCopilot Studioに近づき、エージェント作成やツール追加、Teams/M365への発行が可能になった
  • エージェントありきの設計、MCPツールの追加、Teams・M365 Copilotへの発行対応、モデルのサポート確認
  • モデルのサポート確認が必要で、M365管理者の承認が必要な場合があることと、業務部門と開発者の使い分けが重要であること

@ebarakazuhiro /

EAS Observeを触ってみる

  • EAS ObserveをExpoアプリに導入して本番環境のパフォーマンスを計測できる
  • TTRとTTIの計測、EAS Updateのダウンロード時間、独自イベントの記録、画面遷移のパフォーマンス確認が可能
  • Production BuildでSource Mapをアップロードしないとエラーのスタックトレースが元のコード位置に復元されない

@Sei /

Claude Code のトークン節約でやっている 9 つのこと — 起動 7 万トークンの内訳と計測つき

  • Claude Codeの常駐費を71,657トークンに抑える9つの方法を紹介
  • 常駐ファイル削除、skill一覧絞り込み、外部ツール名前のみ載せ、畳み上限設定、スマートハンドオフなど
  • 設定側のトークンは換算で45%削減可能だが、測定方法や計測日によって値が変動するため、継続的な測定が重要

@虎の穴ラボ技術ブログ /

AI実装で実践していること:Claude Codeのskill・/goal・多段レビュー活用術

  • Claude Codeで設計からPR作成までを自律実行し、モデル使い分けと多段レビューで効率化している
  • モデルを監督(Fable)と作業(Sonnet)に分ける・/goalで実装からPR作成まで一気通貫・skillとGHAで6エージェントの多段レビュー
  • 設計の曖昧さが成果物に影響するため、設計確認とルール整備が必須で、スクリーンショットの添付にはChrome操作の権限設定が必要

@Kazuhito Nakayama /

AI前提のプロダクト開発組織を目指して、minneの2026年の現在地

  • minneはAI前提のプロダクト開発組織として、PRの自動マージ率を83%にし、リリースサイクルを週1に変更した
  • AI自律マージ率はAndroid94%、iOS65%、サーバーサイド74%で、リリースサイクルを2週間に1回から1週間に1回に変更、検証作業を自動化するバックテストを導入
  • リリースサイクルを短くしたことで実装に充てられる時間は2日ほどだが、AI前提の開発で同程度のアウトプットをデリバリー可能、検証の負荷は増加していることを確認する

@さっく /

そのDatabricksダッシュボード、誰の権限で誰に見えていますか

  • Databricksのダッシュボードの公開状況を収集する仕組みを構築した
  • APIを活用してワークスペースごとのダッシュボード情報を収集し、embed_credentialsの有無と共有範囲でリスク判定を行った
  • 収集対象外のワークスペースも一覧に表示する仕組みを導入し、新規ワークスペースの管理を自動化した