Scraps 最終更新 2026/10/03 01:30

#DevOps・CI/CD

@隅田 敦 /

AIにプロジェクト管理を任せるハーネスを作った

  • AIエージェントにプロジェクト管理を任せるハーネスを構築した
  • Github ProjectとCLIツールissue-cliを組み合わせ、KindとStatusのフィールドで状態を制御し、ストーリーポイントの自動見積もりを実現した
  • 決定論的な処理はコードで管理し、AIに任せられる処理を限定することでプロジェクト管理の精度と安定性を向上させた

@sasachan /

Amazon CognitoのLambdaトリガー完全ガイド(基礎編)

  • Amazon CognitoのLambdaトリガーを活用してユーザー認証や登録処理をカスタマイズできる
  • Pre sign-upやPost confirmation、Pre token generationなどのトリガーで処理を分岐し、メール内容やトークンクレームを変更可能
  • Lambda処理は5秒以内に終了させる必要があり、SQSを使って非同期処理を実装するケースが紹介されている。

@mi-ta /

IBM Bobに話しかけてもらおう Lifecycle Hooksで実現する音声通知

  • IBM BobのLifecycle Hooksでフォローアップ質問時に音声通知を実装
  • PreToolUseフックでask_followup_questionを検知し、System.SpeechとVOICEVOXの2種類の音声出力方法を提供
  • Windows環境ではSystem.Speechを使うと簡単に音声出力可能で、VOICEVOXを使うとカスタムキャラクターの音声が利用できるが、ライセンス確認が必要

@えしら /

創作の主体は、人間だった。 - 初音ミクのお誕生日なので TextAlive App API を使ってみた -

  • TextAlive App API を使って、歌詞が音楽に合わせて動く Web アプリを19分で作成した
  • TextAlive App API と axios を使用し、歌詞のタイミングとサビ区間を処理するコードを生成した
  • API の使い方だけでなく、動かすために必要なライブラリの準備が重要だったことが分かった

@朝日新聞社 メディア研究開発センター /

CursorのloopスキルとAutomation機能によるAIエージェントが便利なので広めたい

  • Cursorのローカルとクラウドの自動実行機能が開発作業を効率化する
  • /loopスキルでローカルで定期実行、Cursor Automationsでクラウドでイベントトリガー実行
  • ローカルはPCの環境に依存しチーム共有不可、クラウドはスケジュールや外部イベントで実行可能

@kawarimidoll /

202608個人的claude code設定

  • Claude Codeの個人的な設定を公開している
  • コントローラーのマッピング、設定ファイルの管理、自律的な動作確認、セッションログの表示、無駄な実装を防ぐためのツール使用
  • 設定ファイルの差分を正規化する方法や、セッションログを別画面で見る仕組みが実務に役立つ

@kkkkkou /

GoFデザインパターンを実務で使うものに絞って解説する — Adapter, Facade, Strategy, Observer など

  • 実務で頻繁に使うGoFデザインパターンをAdapter、Facade、Strategy、Observerなどに絞って解説
  • Adapterでインターフェース変換、Facadeでサブシステム簡略化、Strategyでアルゴリズム差し替え、Observerで状態変化通知を実装
  • パターン適用時は「本当に必要か?」を常に問い、条件分岐の置き換えや外部ライブラリ統合に有効な手法を紹介している。

@ssawada /

GitHub Copilot Cloud Agent のローカル版が欲しくて GitLab + Ollama で作ってみた

  • GitLabとOllamaを組み合わせてローカルでGitHub Copilot Cloud Agentに似たAI開発環境を構築した
  • OrchestratorコンテナでGitLabのIssueを検知しWorkerコンテナを起動、Pi Coding AgentとOllamaでコード生成とMerge Request作成を実現
  • 16GBのMacBookで動作可能だが大規模モデルを使用していないためコーディング精度に制約がある

@yoshitaka /

iOS26のCATiledLayerでクラッシュする条件と回避方法

  • iOS26のCATiledLayerでクラッシュする条件はtraitの接触または監視と描画ラッパーの有無
  • trait接触または監視がONで描画ラッパーを通るとき、CATiledLayerのタイル描画スレッドでUIKitの内部処理がクラッシュする
  • 描画ラッパーを外すことでクラッシュを回避できるが、trait接触や監視の条件を完全に排除する必要がある

@つむちゃん /

Raycast で Android Studio ⇄ Xcode を同じ行のまま切り替える

  • Android StudioとXcodeで開いているファイルとカーソルの行を引き継いで切り替える仕組みを構築した
  • Android StudioのExternal Toolsとosascript、XcodeのAppleScriptでファイルパスと行番号を操作し、Raycastでコマンドを実行する
  • Xcodeは事前に開いておく必要があり、行番号の計算には文字数から段落数を数える方法を採用している

@YIS_HOSHI /

AIコードレビュー、エージェントを増やしても見落としたバグが一文を足すと見つかった

  • AIコードレビューで見落としたバグが指示文に一文を足すと見つかった
  • 観点ありの5体と観点なしの5体、単独の構成で検証。並行性への言及がないとバグが見逃される
  • 「問題なし」のレポートには確かめた範囲を記載する必要があり、指示文に並行性の確認を明記すべき

@hatsu /

PR の概要や動作確認結果を HTML で共有するのに、zip 不要の GitHub Actions Artifact がちょうどよかった

  • GitHub Actions の Artifact が zip 化なしでアップロードできるようになった
  • actions/upload-artifact@v7 の archive: false で単一ファイルをアップロード、HTML や画像をブラウザで直接表示可能
  • PR に貼る URL は GitHub 側の artifact-url で、リポジトリの read 権限でアクセス制御される。SAS 付き URL は一時的で共有しないこと。

@haru-qiita /

LangGraphが渡すのは、設計図

  • LangGraphは処理の設計図を提供し、エージェントの追跡・再開を可能にする
  • ノードで処理を、エッジで移動を、Stateで共有情報を表現する。失敗時の戻り場所を設計図に記録する
  • ノードの再実行時に二重の変更が起きない設計が必要で、最初の設計図は4〜5個のノードで十分である

@Y_uuu /

Snowflake × IoT: Amazon MSK(Apache Kafka)を経由してセンサーデータをSnowflakeへ流し込む

  • AWS IoT CoreからAmazon MSKを経由してSnowflakeへセンサーデータを送信する構成を構築した
  • IoT RuleでKafkaトピックへ直接produce、MSK ConnectでSnowflakeへストリーム処理、SASL/SCRAMとIAMの認証方式を併用
  • VPCとNAT Gatewayの設計が必要で、運用コストがFirehoseより高くなるため、複数用途で使う場合に適する

@moyomoyomoyo /

インフラエンジニアでもない私がGradleをいじってチームイベント向けの計測ツールを作った話

  • JUnitテストカバレッジを計測するGradleカスタムタスクを実装した
  • Test型タスクで対象パッケージのテストを実行、JacocoReportで対象パッケージのカバレッジを集計
  • テスト実行範囲を制限し、CSVに出力してGoogleスプレッドシートで可視化する仕組みが具体的に説明されている

@1Kano /

IT運用の手作業を廃止。空いた時間はレジリエンス強化に注力(Datadog Private Action Runner)

  • Datadog Private Action Runner と Workflow Automation を組み合わせて定型作業を自動化する仕組みが構築できる
  • Private Action Runner は Datadog Agent に組み込まれたエージェントで、OSコマンドやスクリプトを実行可能。script-config.yaml にコマンドを追加して無人実行を可能にする
  • Agent のバージョンが 7.77.0 以上でないと動作せず、スクリプトの実行権限を dd-agent ユーザーに与える必要がある