#DevOps・CI/CD
@FukTig /
- BigQueryの課金モデルをオンデマンドからEditionsへ移行しFluid Scalingを有効化してコストを削減
- EditionsのStandard/Enterprise/EnterprisePlusの選択、Reservationの設計、baseline0とautoscale_maxの設定、Fluid Scalingの秒単位課金
- Fluid Scalingは1分の最小課金時間をなくし、短いクエリが多いワークロードで効果的で、Reservationのリストは全量指定が必要
@obake_fe /
- Vitest 4.0 と reg-actions を組み合わせて VRT を導入した
- Vitest の browser mode でスクリーンショットを撮影、reg-actions で baseline と比較
- baseline を GitHub Actions の artifact で管理し、リポジトリを肥大化させない設計が特徴
@ジャンボ /
- Devinを活用してDatadogのメトリクスを毎朝分析しSlackにレポートする仕組みを構築
- スキルで「確実/要確認/未取得」の3区分を強制し、ベースライン比の増減で記述、reference.mdに運用ノウハウを蓄積
- レポートの根拠を明記し、AIの推測混入を防ぐためのスキル定義と、運用で得た知見をreference.mdに反映する仕組みが重要
@iwaide /
- Claude Codeの承認待ち状態を視覚的に確認するハードウェアとソフトウェアの構成を公開した
- M5Atom LiteとFastLEDでLEDを制御し、hooksでイベントを取得して状態を表示
- hooksのイベントタイミングやJSON構造の実測結果を公開し、状態表示の実装に役立つ情報が含まれている
@ShingoKamiya /
- AWSのコストが跳ねる主な3つの要因が明らかに
- 通信コスト、再試行コスト、残存リソースコストが主なポイント
- EC2停止後もEBSやNATゲートウェイなど周辺リソースが課金されるため、すべてのリソースを確認する
@a2-ito /
- FlociというローカルAWSエミュレータでTerraformのインフラ設定を検証できるが、一部の制約がある
- FlociはAPIレスポンスを再現するが、ネットワーク制御やIAM認可、RDSのパラメータグループ反映などは制限がある
- ECSからRDSへの接続にはFlociのプロキシ設定が必要で、apply後の差分が発生する可能性がある
@na9amura /
- User Story単位の管理に限界を感じてEpicとMilestoneでレイヤー化した
- Epicは複数User Storyをまたがる機能のまとめ、Milestoneはリリース単位の塊、Epic Discussionsで議論内容を分離
- EpicとMilestoneの役割分担で課題が改善し、議論はEpic Discussionsに集約されることが実務に影響する
@Nobuki Mihara /
- BigQueryのFluid Scaling設定でコンピュート課金を38.6％削減
- スロットの確保単位を60秒から1秒に変更し、データマート分析クエリに効果
- 設定はUIなしでコンソールから行い、Editionsでの利用が必須
@Koukyosyumei /
- AIエージェント間の協調作業を可能にする掲示板ツールが公開された
- Gitリポジトリをスレッドとして扱い、エージェントに認証情報を渡さずに運用可能
- エージェントにGitHubの鍵を渡さずにスレッドを管理できるためセキュリティが向上する
@sp-n-taka /
- ClaudeCode のフック機能を使ってセキュリティ監視ダッシュボードと致命的操作ブロックを実装した
- フックイベントを拾って state.json を更新する hook.py と、致命的操作をブロックする security_guard.py で構成、正規表現で操作を検出
- フックは async で動かすことでツール実行を遅延させない、 BLOCK ルールは実行後に取り返しのつかない操作に限定する
@Matsukura Yuki /
- 社内エージェントスキルは配布することで初めて資産になる
- スキルの名前変更は削除＋追加扱い、1スキル単位で完結させる、メタ情報で責任者を宣言
- スキルの半分が0回利用されていることが判明し、責任者に確認が必要
@Aniki /
- 磁気スイッチを用いた日本語配列キーボードの基板設計と実装が行われた
- ホールセンサーDRV5053とSTM32F303マイコン、4層基板設計、IIRフィルタによるノイズ除去
- USBピンの配置ミスで基板が使えない可能性があるため、発注前には必ず回路図を再確認するべきである
@ktdatascience /
- ベテランエンジニアのPRレビュー187件を分類した結果、バグ指摘は全体の20%にとどまり、コードの整合性や意図の保存が主な指摘領域だった
- 隣のコードと揃っているか（31件）、契約と意図は保存されているか（30件）、値そのものは正しいか（25件）が上位3領域、外部との境界や検証できるかは少数だった
- レビューで見落としがちな領域は、コードの整合性や意図の保存、外部との境界など、差分の外を見ることで発見できることが多く、作業量の違いが実力差の要因だった
@1kazuki0 /
- Rubyのミュータブルとイミュータブルの違いが分からなかった
- 配列はミュータブルで中身を変更できる、整数はイミュータブルで変更できない
- 変数はオブジェクトを指すメモであり、ミュータブルなオブジェクトは同じ本体を指す変数に影響する
@Miyu /
- DMM Sprint GoでGoのバックエンド開発を5日間で学んだ
- オニオンアーキテクチャやchiの扱い、エラー処理の設計が実装を通じて学ばれた
- 実装中に分からないことを質問できる環境が整っており、チームでの議論が学びを深めた
@kaito /
- クラウドエージェントで開発の8割を移行し、ローカル作業を最小限に抑える運用を実施
- 専用VMで環境を隔離し、コマンド自動実行とUI操作を可能にし、複数リポジトリを1環境で扱える
- ローカルで行うのはUI調整と計画作成に限定し、他の作業はクラウドで完結させる
@sassssan68 /
- アクセスキーを使わずにAWSリソースを操作する代替案が紹介されている
- aws loginやIAMロール、OIDC、IAM Roles Anywhereが代替技術として提案されている
- アクセスキーをやめられない場合でも、有効期限付きの一時クレデンシャルを使うことで漏洩リスクを減らせる
@yu_asa /
- 注文テーブルを例に第1〜第5正規形までの正規化手順を説明している
- 1NFは1セル1値、2NFは複合キーの部分依存除去、3NFはキー以外の依存除去、4NFは無関係な多対多の分離、5NFは結合従属の除去が主なポイント
- 実務では3NFまでで十分な場合が多く、4NF・5NFは理論的な概念として理解しておくのが現実的である
@teppei19980914 /
- AI駆動開発では人間の知識が成果物の質を決める
- AIに判断を任せるより人間の知識が重要、資格試験の体系化された学習が判断力向上に役立つ
- AIに頼りすぎると判断力が低下する可能性があるため、体系的な学習が必要だ。
@分析屋 /
- Excelのバックアップマクロをアドイン化して、他のファイルからも呼び出せるようにする
- アドイン形式で保存し、Excelに登録してクイックアクセスツールバーに追加する
- アドインファイルを移動すると再登録が必要なので、場所を固定して管理する必要がある
