こんにちは、株式会社エムニの黒川です。普段は業務用Webアプリケーションの開発に携わっており、主に実装を担当しています。昨今、UIの実装においてもClaude CodeなどのAIエージェントを活用する場面が増えています。プロンプトから画面のプロトタイプが生成される開発のスピード感は魅力ですが、生成されたUIを改善する際、エージェントへの修正指示が「もっと見やすく」のような感覚的な表現になりがちだと

こんにちは。株式会社ラディウス･ファイブでバックエンド、GPUインフラ、フロントエンド、あといろいろやってるだけのエンジニアではない人です。https://www.copainter.ai/ウィルキンソンのジンジャ無糖は美味しいので買いましょう。https://amzn.asia/d/01vS9hzH Cloudflare Birthday WeekみなさんはちゃんとCloudflare Birt

ロボットモデルなしでアームを動かす — Claude × MCP で SO-101 を直接操作する今回は、ロボット用の学習を一切していない汎用 LLM（Claude）に、カメラ映像を見ながら直接アームを動かさせることに挑戦する。使うのは、LeRobot の Python API と、Claude Desktop から外部ツールを呼び出すための MCP（Model Context Protocol

概要以下のようなユーザーが検索した作品名の人気キーワード機能の内容になります。この作品名の人気キーワードをクリックすると作品検索結果画面に移動し、そのキーワードで検索した結果を表示しています。 技術スタックVueLaravelRedisPostgreSQL 大まかな処理の流れ・処理1ユーザーが画面上で作品名を検索↓Laravelで、Redisのキューに作品名検索ログを登録するJobを非同期登録↓

Claude CodeやCodexに聞けば、知らない技術でもそれっぽいものが完成します。課題はありつつも、基本的には便利な世の中になったものです。便利になった反面、スキル習得のための学習の機会は奪われてしまったかもしれません。それでも前に進み続け、気づけば『あれ？どうやって勉強すればいいんだ？』というお声も聞くようになりました。個人的には、組織的に学習の機会を意図的に設計する必要があるのでは？とい

3行でまとめJev 互換の判定モデル kev-4b と laya-ml を Mac と Google Cloud で動かして測った。応答は Mac で laya-ml 15ms・kev-4b 200ms、Vertex AI の米国 L4 に置いた kev-4b は252ms。ただし、画面を読む処理だけで55ms かかるこの2つに死にゲー『人生オワタの大冒険2』の最初の穴を、画面だけを見せ、ゲーム

はじめに生成AIが盛り上がり続けて数年、どんどん新しい言葉が出てくる。RAGという概念が出てきたと思ったら、最近はナレッジグラフ、オントロジー、GraphRAGなど聞き慣れない言葉が次々出てきた。しかし、これらのトレンドを時系列で整理して追ってみると、意外と一つの線となって繋がることがわかる。今回は、最近注目されているGraphRAGに焦点をあて、ゼロから理解することを目指す。詳しくは後ほど説明

棚卸し的な記事です。 人間の役割を定義するモデルの性能を評価する無茶振りしてどこまで出来るか観察何ができて、何ができなかったことがドメイン知識になるループを構築する自動化して得られた時間で、評価指標を改善する評価指標を作るどの数値を改善すべきか、トレードオフは何を優先すべきかループのイテレーションを評価するAI の行動ログを観察して、評価指標を正しく終えているか、テストとCIをチューニングする(そ

あいさつこんにちは。GMOメディアの岡嶋です！6月にこの記事を出そうと思っていたのですが気が付いたら10月になっていました。ただあの時の私も今の私も変わらず半袖を着ているので、あまり時間は経っていないのだと思います。みなさんもそう思いますよね？ 概要私たちのチームでは、Kubernetes上のTraefikでメンテナンス画面を出す仕組みを以前から使っています。ただ、この仕組みはアプリのPodが動

こんにちは、EDUCOMのかどげんです。最近、インスタンスタイプT8iが出てきましたね。この影響かわからないのですがInsufficientInstanceCapacityによるインスタンスタイプt3の自動起動が失敗することが多くなりました。https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-low-cost-burstable-amazon-ec2-t8i-inst

タイトルは「JSONはシンプルで明快な仕様が魅力ですが、そんなJSONでも微妙な実装差異が生じる罠がいくつかあります。本稿はこうした機微を実装の比較を通じて明らかにします。」です。 JSON とはJSON (JavaScript Object Notation) はテキストベースでスキーマレスな、構造化されたデータ交換用フォーマットです。JavaScript の Expression 構文のサブセ

!この記事のコードは Jupyter Notebook として GitHub で公開しています。Google Colab でそのまま実行できます。ロボットやドローンの姿勢（回転）を変数とする最適化問題を、Python と CasADi で解けるようになることを目指して、手を動かしながら学ぶノートブックです。回転行列は、足し算で更新すると回転行列でなくなってしまううえ、R^\top R = I とい

はじめに 案件の背景IaaS（VM）の構築と監視・運用保守の経験が中心だった自分が、PaaSやコンテナを使ったアーキテクチャの設計・構築を担当した際に、工夫したことをまとめておこうと思います。2025年4月頃から、DifyのOSS版をAzureで運用するためのサービス選定から構築、運用準備までを担当していました。2026年10月現在、自分の周りでは当時ほどDifyの名前を聞かなくなりました。それ

はじめにCloudflare が 2026年10月1日に、判定用のモデル「Clef」と「Clef-flash」を発表しました。この記事は、2つのモデルを Workers AI から呼び出して、簡単な実験をした記録です。Jevは私は触り済みなのそれ前提感あるかもです。一旦として、Clef を触ったよ、の話になります。公式の情報は次のページで確認できます。発表記事: Introducing Clef

Claude Modsは、Claude Codeの公式の拡張の仕組みだ。Claude Codeの中で動くTypeScript（またはJavaScript）の関数で、画面にペインを足したり、プロンプトやツール呼び出しを書き換えたりできる。2026年10月1日（米国時間）のv2.1.287で正式にリリースされた（公式ブログ、リリースノート）。私は発表の数日後に、公開されているmodを3つ入れた。この記

データエンジニアの副業を1年やって辞めた話：スキルは思ったほど伸びず、時間は思った以上に失った はじめに1年ほど続けてきたデータエンジニアの副業を、2026年の秋に終了しました。副業を始める前は、本業とは別の現場で実務を経験できるのだから、確実にスキルアップにつながるものだと思っていました。でも1年やってみて、想像していたほどスキルアップにはつながらず、同時に自由な時間をかなり失っていたことに気

目次背景やったこと検証結果考察付記：レビューと自動修正のループで指摘が収束しない問題感想 1. 背景AI エージェントにコードレビューをさせる手法のひとつとして、敵対的レビューが広まっています。差分を通常どおりレビューして問題を探すだけでなく、「この変更で誤った結果やエラーを起こす入力や状況は何か」を探す役割のエージェントを別に立て、両者の指摘を実コードで確かめてから確定させる方式です。筆者のチ

1. Unity対応ライブラリと「C# 9対応」の食い違いUnityでZLogger、R3、MemoryPackなどのライブラリを使っていると、Unity向けのパッケージと.NET向けの実装が同じリポジトリに並んでいるのを見かけます。そのコードには、C# 10以降で追加された機能も使われています。わかりやすい例がZLoggerです。ログを書き込む次のAPIは、C# 10のカスタム文字列補間ハンド

はじめにMeetily（会議の録音、文字起こし、要約をすべてPCの中で行うオープンソースの会議アシスタント）のコードを読みました。Windows版のMeetilyは、会議アプリやブラウザが再生している音を「WASAPIのループバック」（PCが再生している音を、そのまま録音するWindowsの仕組み）で取り込み、Whisper（OpenAIが公開している音声認識モデル）などで文字にしています。ただ

AIエージェントに開発を任せるための環境づくりを、Cursorのpstackから学ぶ実践ガイドです。月2,500件のPRを支えた考え方を手がかりに、成果物を検証する仕組みから、pstackに含まれるPlaybook・Principle・Skillといった全項目を解説。さらに、自分のアプリに検証スキルを作る方法から、調査・設計・計画をエージェントと進める方法まで、全39章で扱います。読み終えたとき、

はじめにFusicのレオナです。Strands Agentsは、AWSが開発し、オープンソースとして公開しているAIエージェント開発用SDKです。LLMに与える指示と利用可能なツールを定義することで、状況に応じてツールを選び、その実行結果を踏まえながら処理を進めるエージェントを構築できます。AWS専用のSDKではなく、Amazon Bedrock以外のモデルAPIやローカルモデルにも対応していま

はじめにAIエージェントにオブザーバビリティの仕事をさせたとき、その最終応答の品質が上がったのか下がったのかを、どうやって知るのでしょうか。エージェントの最終応答を読んで判断する方法は、早い段階で行き詰まります。正しい応答と、正しく見えるだけの応答が同じ見た目をしているからです。しかも同じ質問に毎回同じ応答が返るわけでもなく、期待する文字列を固定したテストは書けません。この記事では、Grafan

古着屋のサイト（Next.js 16 / Vercel）のブログとバナーを、microCMS から自宅の Raspberry Pi で動かす Payload CMS に移しました。結論から言うと、ポイントは「サイトは Pi を一切読まない」ことです。CMS は公開のたびに中身を JSON にして Cloudflare R2 に書き出し、サイトはその JSON だけを読みます。Pi が止まっても困る

はじめにstrlen は、文字列の先頭から終端文字 \0 の直前までの byte 数を返す関数です。自分で実装するなら、1byte ずつ読んで \0 が見つかるまで数えるのが自然だと思います。glibc では、この探索を高速化するために、複数 byte をまとめて読み、ビット演算を使って終端文字を探しています。その読み込みは、文字列の範囲内に収まるとは限りません。このように複数 byte をまと

はじめにNext.js v16 には use cache: private というディレクティブがあり、cookies() などリクエスト固有の値を読んだ関数の結果をキャッシュできます。その結果がサーバーに残らないということはドキュメントに書かれています。In production, matching calls within one request can reuse the same res

別会社の開発チームに AWS を触ってもらいたいとき、どうしてますか？DRESS CODE（弊社のプロダクト）の開発にはパートナー企業のエンジニアにも参加してもらっているのですが、デプロイは GitHub Actions が全部やってくれるので、AWS の権限を渡さなくても開発は回ります。しかし、動作検証のフェーズにおいては「DB の中身を見たい」「バッチを流したい」「S3 に何が置かれたか確か

2026 年、初めて自分の意思で VCS を選択したふりかえると私にとって VCS（バージョン管理システム）は、会社に指定されたものを使ってきただけでした。それまでの会社では社内にサーバを立てて Subversion を使うことが多かった中、2011 年から働き出した会社では GitHub が導入されており、そのため個々のエンジニアは Git を使うことを求められました。Git / GitHub

はじめにここでは、提案中の API である HTML-in-Canvas で DOM を画像化する方法と、その応用として CSS アニメーションを動画としてエクスポートする方法を紹介します。https://github.com/WICG/html-in-canvas!HTML-in-Canvas は仕様策定中で、API の名前や引数が Chromium のバージョンごとに変わっています。この記事

はじめにこんにちは！水島です。2026年9月28日に、ZEN大学出版会から『構文解析のしくみ 電卓から言語処理系まで自分で書く』という本を出しました。出版社のページ：https://zen.ac.jp/press/books/b_0019通販ページ：Amazon：https://amzn.asia/d/030QeHhu最短で10月7日配達（2026/09/30現在）楽天ブックス：https://

概要Azure for Students・Supabase Free・GitHub Actions・Oracle Cloud Always Freeを組み合わせて、RAGシステムを無料で作成1ページのMarkdown化にかかるコストは約$0.006。応答用のモデル仕様を含めても年間$100のAzure for Studentsクレジットで十分運用可能 作ったもの今回作成するのは、RAGシステムと

TL;DR本日、AI生成された臭くて読みにくい日本語を、自然で読みやすい日本語へ書き直すスキル『yomiyasu（よみやす）』をリリースしました。従来のAI-Slop対策スキルで用いられてきた 「単語を禁止する」手法から改善し、統語構造（=誰が・何を・どうした）の復元と、比喩動詞の具体化に特化していることが特徴です。Claude Code, Codex, Cursorなどの主要なAI Agent

こんにちは。gontaです。GCP上でサービスを作っていて、インフラはTerraformで管理しています。先日、使わなくなった環境変数を削除してterraform applyしたところ、本番が落ちました。（まだリリースはしていない）調べてみたら、1ヶ月半前のコンテナイメージが本番で動いていました。原因はTerraformの使い方というか、コンテナをTerraformで扱うときの構造的な話のようです

Claude Code を Pro や Max のプランで使うと、使った分だけ「使用量制限」の枠を消費します。この制限には、5 時間ごとにリセットされる「5時間のセッション制限」と、週ごとにリセットされる「週間使用制限」の 2 つがあります[1]。この 5 時間枠と週間枠が何でどれだけ減るのかを、条件を揃えた実験で測り、使用量の計算式を求めました。主な結果は次のとおりです。cache read（キ

想定読者2025年度以降にIT業界に参入したエンジニアシステム開発プロジェクトで上流〜中流工程を任されている人自分の仕事がAIに奪われていると感じているエンジニア tl;drMeat Proxyで起きる破綻は、AIのせいではなく「己に対して当然求められている責任を己が放棄した結果」である。生成AIは責任を持てないので、原理的に副操縦士の域をでない。人間の介在価値は意思と責任を持つことにある。エン

こんにちは。e-dashでQAエンジニアをしているuedaです。みなさんはテストをするにあたって、どんなドキュメントを用意していますか。e-dash の QA チームでは、テストケースの前に テスト設計書（Test Design） を用意します。直近では、そのさらに前に テスト要求仕様（Test Requirement Spec、以下 TRS） を挟んでいます。テスト対象がどう動くべきかを確定させ

📰 概要「AI で研究時間を取り戻す」ための、生命科学研究者向けの実践ハンドブックです。実験があり、解析があり、事務手続きがあり、そのうえで論文を書かなければならない。指導教員は忙しく、隣に詳しい人がいるとは限らない。そんな状況で研究を続ける研究者たちに取材し、実際にやっていることをそのまま書きました。理論書ではなく、明日から使える手順書です。🪜 最小限の学習コストで、できることを最大化するAI

ヘキサゴナルアーキテクチャ（Ports and Adapters）は、解説を読むと六角形の図と「アプリケーションを中心に置き、ポートとアダプターで外の世界とつなぐ」という説明で理解できた気になるのですが、いざ自分で書こうとすると、ポートは具体的にどんなクラスにすればよいのか、アダプターとの境目はどこか、そしてそこまでして何が楽になるのか、というところで手が止まる、ということがあるのではないでしょう

こんにちは！ サイボウズ株式会社 デザインテクノロジストの saku (@sakupi01) です。 はじめにサイボウズは 2025 年 4 月より、W3C のメンバーに加入しました。https://blog.cybozu.io/entry/joining-w3c標準化プロセスに関わることができるようになるための最初の一歩として、フロントエンドエンジニアの一部のメンバーは積極的に Web 標準のキ

はじめにこの記事では、ゲーム用のアニメ調キャラクターの素体(頭部とボディ)を、生成AIに指示を出しながらBlenderで作る手順を紹介します。Blender MCPとFable 5が出たころから試しはじめ、生成AIのモデルはFable 5・Fable 5.1・GPT-6 Astra・Claude Opus 5.5と乗り換えてきました。この記事の手順は、主にClaude Code(Claude O

2026年9月25日、タイムズカーの Web システムが不正アクセスを受け、利用者の個人情報が流出したと発表されました。対象は約660万件で、そのうち約160万件では、運転免許証の画像など本人確認書類の画像も流出しました。この記事では、公式発表で分かっている範囲をもとに、流出した情報で起こりうる被害と、利用者が自分でできる対策をまとめます。!2026年9月30日時点の公式発表（9月29日の第3報ま

!加筆中です。追記していきます。 tl;drOpenAI DevDay 2026 がサンフランシスコで開催されたよサンフランシスコ現地から情報をお送りするよひと通りのリソースをまとめたけど、まずは Recap ページを見るといいよ24 時間常時稼働のエージェント dots が発表されたよGPT-6 Astra に近い性能を低コストで使える GPT-6.1 Sol が公開されたよ高速にトークンを生成

はじめに翻訳LLMを軽くしようとして、まず気づいたのは「モデルファイルを小さくしても、VRAMは思ったほど減らない」ということでした。この記事は、オンラインゲームのチャットを翻訳するために、翻訳特化LLMをゲーミングPC向けに最適化してデプロイした記録です。モデルファイル、プロセスのメモリ、そしてランタイムの3段階で削っていった結果、最終的には2〜3GBのVRAMで商用LLMに近いレベルの翻訳が

こんにちは！株式会社カナリーで新規プロダクトを開発している tom-uchida です。新規プロダクトのバックエンドでは自動テストをユニットテスト（以下、UT）中心で整備してきたのですが、API 単位で仕様どおりに動作することを保証する仕組みがなかったため、runn による API テストを導入し、品質保証の主軸を UT から API テストへ切り替えました。本記事では、次の 3 点をご紹介できれ

こんにちは。特撮に毎週元気をもらっているbunです。今年の8月（2026年）にナレッジワークにQAエンジニアとして入社しました。みなさん、AIとテストしてますか？私はAIがブラウザやモバイルアプリなどを容易に操作できるようになってから、機能テストを大きく以下のような3種類に分けて考えています。1: 手動テストいわゆる従来からテスト技術者やQAエンジニアがやってきているもの「ちゃんと動いているかな」

!This article is not official information from Money Forward, Inc.These opinions and information are entirely my own.本記事の内容は、株式会社マネーフォワードの公式情報ではありません。全ての内容は、私個人による意見・情報です。 かいてあること参加の背景キャリア観なぜマネーフォワードか

はじめにCloudflare から次世代の統合 CLI ツール cf（現在 v1.0.0-beta）が登場しました。従来の wrangler（wrangler.json / wrangler.jsonc / wrangler.toml）から、TypeScript ベースの型安全な設定ファイル cloudflare.config.ts への移行が推奨されています。公式には cf migrate と

はじめに日々の開発において、AI にコードを書いてもらうことは日常になってきました。要件を伝えれば既存のコードベースを調査し、その作法に合わせて機能を足してくれます。生成されたコードがいつも正しいわけではありませんが、それでも「コードを書く」という作業そのものは、以前ほど開発のボトルネックではなくなりつつあると感じています。その一方で、AI と一緒に開発していると、「何を実装してもらうか」を決め

私が Rust で実装して公開している Unix-like OS「octox」が、サンフランシスコ大学（University of San Francisco）の授業で教材として使用されていることが分かりました。octox 専用のガイドが用意されているだけでなく、講義で実装が解説され、ユーザープログラムやカーネルを拡張する課題も公開されています。[1]もともとは自分が OS を理解するために始めた

以下の記事を読んで、ボトルネックについての考えが私とだいぶ違うなあと思ったので、未来の大きなボトルネックを簡単にたくさん見つける方法について書きます。https://www.pospome.work/entry/2026/09/28/152221 ボトルネックは爆弾ではないそもそもですが、緊急性のない重要な課題やボトルネックの発現の仕方について、私は 爆弾ではない と思います。というのは、緊急性の

AI がコードを書くようになり、「これからは E2E テストが大事だ」「いや、ユニットテストを厚くすべきだ」という議論をよく見かけます。けれども、テストの種類ごとに検出できる不具合は違い、その役割は AI が来ても変わりません。大事なのは、それぞれの役割を意識して使い分けることです。この記事では、テストの役割の違いと、AI と一緒に開発する時にそれぞれの役割をどう活かすかを整理します。 役割は、検