2025-12-17 17:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

サーマルプリンタ出力に切り替えてからは、壁から紙が無くなり、毎回表から探す手間が無くなりました！ ポイントとしては、事前に給食の献立をChatGPTで日毎の給食を文字起こしし、スプレッドシートに保存させておきました（10分作業） 時間割はGoogleカレンダーに保存されており、Chromebookを開いてでしか明日の時間割が確認出来ない状況でした。

さらにMetaが採用した外部コンサルタントの調査で「Meta自身の行動と方針」が、他国の利用者をターゲットにした中国広告市場の体系的な腐敗を助長しているという警告が発せられたとする文書もある。 文書によると、Metaは自社プラットフォーム上で世界的に掲載される詐欺や禁止商品の広告のおよそ4分の1が中国を発信源にしていると考えていた。

事例2-2 しかし私は、「たとえ自分しか見ない日記やメモのなかだったとしても、自分の言葉で感動を言語化して、書き記しておくのはいいことなんじゃないか」派です。 事例1-2 世間や他人がインストールしてこようとする言葉に対して、「自分は本当にその言葉でいいんだっけ」と立ち止まる。 事例3-3 その第一歩として、自分の「好き」を言語化する前に、他人の言語化を見ることは、やめておきましょう。

APIリファレンスがあるだけで何か本格的なライブラリ感出てきますよね（小並感） https://squidfunk.github.io/mkdocs-material/ 今回は厄介なExcel文書をどうにかこうにか解析構造化してLLMのExcelに対する理解度を爆上げ👆️させるアプローチを紹介してみました。

なので、技術営業として日本企業にGitHubを導入してもらい、開発生産性を上げる支援をすることはバランスの取れた良いチャレンジだと捉えています。 その辺りは、技術顧問等で何社か関わる中で、複数社を支援をするのも面白く感じてきたことや、Mackerel時代のハイタッチセールス的な経験がとても楽しかったことも影響しているように思います。

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ここで「コンテキスト」と言っているのは具体的には以下のような情報です: これらをエラーに保持させるために元々利用されていたカスタムエラー型に「カスタムエラー生成時のスタックトレースを取る機能」「エラーに key-value ペアを追加できる機能」を実装しました。

改定版利用規約では、ユーザーが「X」や「Twitter」の名称、商標、ロゴ、ドメイン名などを無断で使用する権利は一切付与されないことを明示している。具体的には、利用者がこれらのブランド要素を利用したり表示したりする場合には、X側の明示的な許可が必要であると規定している。 利用規約の更新はサービス利用者全員に影響を及ぼすため、Xはユーザーに対して新規約を熟読することを求めている。

かつて家庭用の電力線通信としてWi-Fiに敗れた技術が、ビル配線の制約や海中通信という“隙間”を突く形で、再び存在感を示し始めている。

今後1年のうちに、チームが開発ツールやクラウドプラットフォームなど、さまざまなソースから一元的な監視体制なしにAIシステムを立ち上げるようになると、組織はネットワーク全体で稼働するAIエージェントの可視化が不可欠であることに気づくでしょう。

ChatGPT Images 1.5は、OpenAIの新しい主力画像生成モデルによって提供されており、ゼロからの画像作成でも写真編集でも、思い描いた通りの出力を得られることを目指しているという。

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業務のコンテキストや現在のステップに応じて処理を分岐させる必要があるため、単純なイベントハンドラの組み合わせでは処理の流れを把握することはかなり難しくなることが想像いただけるのではないでしょうか。

繁忙期のサイジングを行う際は、以下を確認することをお勧めします： 1時間単位での99パーセンタイル値を確認 現在のminReplicasで99パーセンタイル値に耐えられるか検証 余裕を持った設定 テレビ露出のような、垂直的に立ち上がるスパイクアクセスが発生した場合、HPAが検知・判断し、Podが起動してReadyになるまでの数分間は、スケールアウトが物理的に間に合いません。

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ただし、これを使ってドキュメント参照のSkillを手作業で作るには、LLMが読み込みやすいようにHTMLをMarkdownに変換してクリーンにしたり、ディレクトリ構造を整え、参照方法を手続き化してSKILL.mdに明記する必要があります。 Claude Codeを起動して「PAY.JPでカート決済のAPIを作って」とリクエストすると、以下のようにSkillが確認され、読み込まれます。

構成図 また、このようないわゆるアーキテクチャの側面以外に関しても、後から人が増えてもスムーズに動けるようにするために、プロジェクト初期に以下のようなことを決めました。

私のチームでは、従来はPR作成時に全テスト(単体、統合、E2E)を実行していたため、重いE2Eテストの完了を待つ必要がありましたが、GitHub Merge Queueを活用してPR作成時は軽量なテストのみ実行し、重いE2Eテストはレビュー承認後に実行する形に変更したことで、mainにマージするコードの品質を確保しつつ、開発者の待ち時間を大幅に短縮できました。

脆弱性診断の内製化の中でDAST製品の導入を検討しており、従来型のAIを使わないDAST製品と比較するため、Takumiのブラックボックス診断機能も試してみることにしました。 実際に試してみて、予想以上に簡単に診断を実施でき、レポートの品質も高く、従来型のDASTでは検出が難しいビジネスロジックの脆弱性も検出できる点が印象的でした。

https://learning.oreilly.com/library/view/domain-driven-transformation/9798341640108/ この本は、DDD の設計解説がメインではなく、
システムを“壊さずに”どのように変革していくか にフォーカスした内容です。

(真摯いちしまさんの記事にも「KPIにおいてもよい場合がある」と書かれている通り、絶対にKPIにしてはいけないという話ではなく、読了したら価値があるという考え方で良いかどうかを検討する必要がある) 良いことかどうかは置いておいて、「記事をちゃんと読まずにコメントしたのか？」と感じる『感想』がSNSにポストされるとき、おそらくそういったWebの一般的なユーザー行動をしているのではないかと思われます。

業務設計の主役はあくまで業務側ですが、エンジニアが日常的に行っている「複雑な対象を分解し、構造化し、抽象化する」思考は、業務を整理する場面でもそのまま応用できるのです。DDDは高度で難解な設計技法として語られることもありますが、その中心にあるのは「業務をどう理解し、どう分解し、どう整理するか」という姿勢です。

iOSDC Japan 2023でもChatworkの開発チームの方からSwiftUIに適した新アーキテクチャの導入に挑むというセッションにてSVVSについて発表されていますが、2年の時を経てCombineからObservationへの移行もされたようでした。

検証中、一部の画面で Jank が検出されるケースがありました UI Jank の検出例 UI Jank Detected. Build was the longest UI phase in this frame. これは、このフレーム内で UI スレッドが実行した処理の中で、「Build フェーズ」が最も時間を消費していたことを示しています。

GPT-5.1以前のモデルは「2024年9月」までの知識に限られており、この約1年間に登場した新しいライブラリやフレームワークの変更点を知らなかったが、GPT-5.2では最新の技術トレンドやAPI仕様を学習済みであるため、従来モデルと比べて、前提となる情報を補足したり、背景を説明したりする手間が減る可能性がある。

②チームの課題を認識し、チームの成果を最大化する仕組みづくり 仕組みを考えること自体は AI ができる（むしろ人より得意？）かもしれませんが、チームの課題を客観・俯瞰的に知ること、課題に対応するための仕組みをチームに浸透させることは AI にはできません。