2025-07-30 06:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

すると： システム全体の処理能力が2倍になる – 30タスク/週→60タスク/週 待ち時間が大幅に短縮される – レビュー待ちのストレスが軽減 ここまで書いてきた内容はClaude Code時代だから必要になったものではなく、元々開発チームをスケールさせるためには取り組むべきことだったのですがClaude Code時代においては1人の開発でも必要になった、見え方が顕著になっただけです。

（あれが5月か…遠い昔に思えるけど） スライドの一部をチラ見せ このシェアをしたあとにClaude API利用の希望者が続々現れ、手応えを感じられました！ 大繁盛 その他、社内MCPツールを作って周知したり、AI情報用のSlack Channelで情報をシェアしたり、既に活用しているメンバーにLTっぽく話してもらったりなど、とにかく発信をして頭に浮かべてもらう時間が増えるように意識していました。

RAGを応用した「ドキュメント検索ツール」、データベースに接続できる「ドキュメント編集ツール」、会計システムやCRMなどに連携できる「システムアクセスツール」、外部情報を参照する「Web検索ツール」――AIエージェント開発で必要になるこうした機能を部品として備えている。

Figma MCPを利用した具体的な開発事例については、チームメンバーがまとめているので、下記記事もぜひご覧ください！ https://zenn.dev/dress_code/articles/0d3e40682ab015 今後はさらにAIを利用した開発が当たり前になっていくと考えると、実際に自分も業務経験を積むことができて良かったです。

GTX 1080 Ti vs. RTX 5050
デフォルトクロック GeForce RTX 5050は1440p環境において、Time Spyが9917ポイント、アサシンクリードヴァルハラが平均82 fps、Red Dead Redemption 2が平均72 fps、サイバーパンク2077が平均63 fps、Shadow of the Tomb Raiderが平均94 fpsを示しました。

アプリではギターやエフェクター、アンプなどの種類や接続順に加え、各機材の音域や“歪み”（ひずみ）を調整するノブの設定といった、具体的なセッティング内容を「音作りレシピ」として投稿・閲覧可能。 エレキギターの音色は、機材やその設定、接続順によって大きく変わる一方、聞いただけでは再現が難しく、SNSや動画サイトで盛んにレシピが共有されている。

モダン並行プログラミングパターンとベストプラクティス software developper エンジニアのための情報共有コミュニティ。

今回は、TypeScriptのエキスパートとして知られるuhyo氏に、初学者向けのTypeScript学習法や魅力について詳しく話を伺いました。 ――体系的に学ぶためのステップはありますか？ uhyo: 今はいろんな人がいろんな記事を書いてくれているので、それをどんどん読んでいけば、結果として、知識が増えていくことで体系的な情報を身につけられると思います。

平沼：今回のシステムはハイボックスに「VIO L208」とサブ・ウーファー「VIO S118」を片側4発ずつ使用し、ハイボックスだけで145dB程度を出力します。 クリーン・アップしたい周波数を狙ってサブ・ウーファー同士を離したり、送る信号にディレイを入れて調整していく…のですが、こう見ると凄く複雑なことをやっているように思われるかもしれませんが、仕組み自体は非常にシンプルです。

この生成AI機能はマイクロフロントエンドのアーキテクチャで作成されており、Musubi側が私たちのチームで開発しているフロントエンドのJSを読み込んで実行するような形になっています。

例えば「サーバーAからサーバーBへの大量のデータ転送」というアラートが発生した場合、アナリストは以下のような膨大な情報を頭の中で管理し、瞬時に判断する必要があります： 小規模チームでは、セキュリティアナリストは数百から数千のシステムについて、これらの情報を記憶しておく必要があります。

ZOZOの瀬尾直利執行役員兼CTOは、今回のAIエージェント導入について「当社の開発体制の強化と開発生産性のさらなる向上を実現すると確信している」と述べる。

マーケティング部門の立ち上げにやってきた1人目のマーケターとして爪痕を残そうと（経営層に認められようと）、とにかく新しいことに挑戦しようとする方もおられます。

■ このカテゴリのツール例 ■ 特徴と役割 ■ ツール選定時のポイント WebページやUIコンポーネントの見た目の変化を検知し、意図しないズレや崩れが発生していないかを自動で検証するのがビジュアルテストです。

米Microsoftは7月25日（現地時間）ごろ、「Copilotとの新しい視覚的なチャット方法を提供する実験的なツール」、「Copilot Appearance」を米、英、加の一部のユーザー向けに試験的に公開した。

要件の例は以下のとおりです。 要件例としては以下のとおりです。 要件例は以下のとおりです。

GPT 4oやClaudeといった生成AIとディスカッションしながら試行錯誤した結果、 CoreMediaIO Framework の kCMIODevicePropertyDeviceIsRunningSomewhere プロパティを利用することで、システム内のどこかでカメラデバイスが使用されているかを検出できることが判明した。

展示会の協業における課題に直面する中で、デザイナーチームのメンバーから「展示会プランニングに AI を使ってみるのはどうだろう？」というアイデアが持ち上がりました。
後方支援としての AI 展示会プランニングに AI を活用する取り組みは、良い結果をもたらしましたが、まだ課題もあります。

ユーザー体験の質に責任を持ち、技術的な実装力とデザイン理解力の両方を活かして、プロダクトの価値を最大化する——これがhacomonoのUXエンジニアの本質です。 プロダクトが生み出すUXの質に責任を持ち、技術とデザインを橋渡ししながら、hacomonoらしい再現性のあるUI/UXを追求するエンジニア この定義のポイントは次の2つです。

※VRTの詳細は過去記事をご参照ください:
Cypress + reg-suitを使ったビジュアルリグレッションテスト 大きいタスクは小さく分割し、AI へのインプットを一定のサイズに収めることで精度とレビュースピードを向上させます。