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こんにちは、食べログのアワード予約チームに所属するジュニアエンジニアの南野です。弊社では業務への AI 導入が進んでおり、開発のあり方が変わりつつあります。本記事では、実務で試行錯誤を行なった上で私が API 開発のリードタイムを削減させた AI 連携開発フローについてご紹介します。 今回の開発では、強力な助っ人として、役割の異なる 2 種類の AI が活躍してくれました。 開発環境で利用できたのが、こちらの AI たちです。 コーディングアシスタント: コーディングをサポートしてくれる AI です。今回、この役割は Cursor を使用しました 自律型 AI: 実装を自律的にこなしてくれる AI です。こちらでは Devin を使用しました 本記事では、これら AI たちとどのように連携してタスクを遂行したかについて詳述します。 API 開発のこれから - コーディングアシスタントでは越

こんにちは。製造ビジネステクノロジー部の小林です。 最近、AWSクラウドへの負荷テストを計画しています。 負荷テストは、システムが大量のトラフィックに耐えられるかを確認するだけでなく、スケーリング設計やクォータ調整、運用時の安定性を評価するためにも欠かせない重要な工程です。 しかし、実際に負荷テストを行おうとすると、利用できるツールが多く、どれを選ぶべきか迷ってしまいます... そこで本記事では、負荷テストツールについて、それぞれの特徴や得意分野を整理し、どのような用途で活用できるかをまとめました。 本記事で紹介するツールについて 本記事では、負荷テストで広く利用されることが多いツールについて、次の観点をもとにピックアップしています。 採用実績 GitHubスター数、コミュニティの活発さ、企業での利用事例など。 機能の幅広さ 大規模負荷、複雑なシナリオ記述、分散実行など、本格的な負荷テスト

11月24日、bykozyが「Blog - Rust is a disappointment」と題した記事を公開した。この記事では、Rustが期待されてきた「C++の後継候補」としての役割を十分に果たしていないのではないかという問題提起を行い、とくにコンパイル速度の遅さ、言語としての複雑さ、メモリ安全性と信頼性のトレードオフ、可変共有状態の扱いにおける限界について詳しく紹介している。以下に、その内容を紹介する。 11月24日、bykozyが「Blog - Rust is a disappointment」と題した記事を公開した。この記事では、Rustが期待されてきた「C++の後継候補」としての役割を十分に果たしていないのではないかという問題提起を行い、とくにコンパイル速度の遅さ、言語としての複雑さ、メモリ安全性と信頼性のトレードオフ、可変共有状態の扱いにおける限界について詳しく紹介している

エージェント実装の理解を深めたいなと思い、「Goで作る自作コーディングエージェント nebula 開発入門」を読みながらコーディングエージェント実装の写経をしてみた。学びが多く、非常に良かった。 zenn.dev 実際に作ったコードは https://github.com/shibayu36/nebula にある。資料と違って、ちょっとだけ設計を変えてみたり、セッション一覧表示を作ったり、編集時のdiff表示を作ってみたりなどもしてみた。 この実践では、エージェントを作る時の基本構成や設計パターンについて概要を学ぶことができた。たとえばツールコール、システムプロンプト設計、メモリ機能設計など。この辺りはAIエージェントを作る上でコーディングエージェント作り以外にも役立つ知識なので、手を動かして深めに理解できたのは良かった。 Goを普段書いていて、AIエージェント作りに挑戦してみたい人にとっ

Our newest model, Claude Opus 4.5, is available today. It’s intelligent, efficient, and the best model in the world for coding, agents, and computer use. It’s also meaningfully better at everyday tasks like deep research and working with slides and spreadsheets. Opus 4.5 is a step forward in what AI systems can do, and a preview of larger changes to how work gets done. Claude Opus 4.5 is state-of-

伝説的なエンジニアであり、現代のソフトウェア文化の土壌を作った存在でもあるジェラルド・M・ワインバーグの主著とも言える『コンサルタントの秘密』を読んだ。 タイトルに「コンサルタント」とあるけれど、これはコンサルタントの本ではない。もっと広くて、「（自分も含む）誰かに相談されたとき、どう考えるか」をまとめた本だ（この「誰か」は自分も含む）。 コンサルタントは肩書きではなく、「どのように人と関わるか」が詰まった一冊といえる。彼の経歴上、プログラムやシステムの話が登場するが、あくまで面白いエピソードとして挙げているだけ。 様々なエピソード（だいたいトラブル）を元に、「コンサルタントの法則」として紹介してくれる。これ、実践できている人は当たり前すぎてピンとこないかもしれないが、「これを法則と呼ぶくらい重要な考え方である」ことに気づかない人には宝の山だろう。 トム・デマルコの書籍を通じて知り、自分の

syu-m-5151.hatenablog.com 上記を読んでいろいろ刺さったのでメモ 無知→言語化された知識→身体化 無数の筋肉の調整を、同時に、リアルタイムで実行している。並列処理。多次元処理。すべてが同時に起きている。だから、言語化された知識は、身体化された知識に変容しなければならない。言葉の形から、身体の形へ。逐次処理から、並列処理へ。意識的な判断から、無意識の反応へ。これが、知識が形を変える第一の理由だ。実践には、言語を超えた速度が必要だからだ これはボルダリングやいろんなスポーツなども一緒でもしかしたらキーボードを打つという行為自体も同様なのかもしれない 量が質を生む、ただし量をこなすだけでパターンが見えるわけではない 振り返りによってパターンを可視化する行為 「なぜこの設計にしたのか」「もっと良い方法はなかったか」「次回はどう改善できるか」。たった十分の振り返りを、毎日続け

はじめに 私は本を読むのが好きです。朝、コーヒーを淹れて、ソファに座って、ページを開く。その時間が好きです。物語の中に入り込んで、登場人物の人生を追いかけ、著者の思考を辿り、知らない世界を覗き見る。ただ、それが楽しいんです。 でも、誰かに「最近、何か読んだ？」と聞かれて、タイトルを答えると、必ず次の質問が来ます。「へえ、面白かった？ 何か学びはあった？」あるいは、こんな質問が来ます。「その本、どういうジャンル？ 自己啓発系？ノンフィクション？」違和感があります。 映画を見たあと、「何か学びはあった？」なんて聞かれません。音楽を聴いたあと、「それ、自己啓発系？」なんて聞かれません。ゲームをクリアしたあと、「成長できた？」なんて聞かれません。でも、本だけは違います。読書には、常に「目的」が求められます。「成長のため」「知識を得るため」「キャリアアップのため」。ただ楽しいから読む、では許されない

Findyのイベントで「AIエージェント　人類と協働する機械」という新刊についての講演が行われていたので視聴した。 これは原稿となるMarkdownファイルへの直接的な人間の手修正は一切なしで、すべてAIエージェントとの対話・指示だけで完成させた実験的な書籍らしいとのことで、前々から注目していたタイトルだった。 平均的な技術書でコード込みで1章1〜2万文字だと思うので、長文ブログもだいたいそれくらいだから、ボリューム感を想像してほしい。電子書籍版はまだ出てないので未購入、気になる人は出版社ページをチェックしてみてください。 (追記)Kindle版が出ていたので購入した 本の最後に「この本の作り方」章が丸ごと載っている。つまり本書自体がAIエージェントを現実の仕事環境でどう活用できるか？　という本書の主張通りに実践してできたという構造になっている。 Findyのイベント講演で広木さんが語って

sonic_taxi @sonic_taxi @torinikusabuaka 基礎代謝と摂取量から考えて計算が合わない。カロリー計算が間違っている可能性が高いし、酒のカロリーを見誤っている可能性もある。あすけんつけてみると良いと思う。想定より食べているはず。 2025-11-22 12:07:00 ねぎし まちこ。創作・日常垢 @torinikusabuaka @sonic_taxi ありがとうございます。 実はあすけんつけてました。 けっこう高得点だったので、今は摂取カロリーを減らしているので未来さんに叱られるの嫌で止めてます。 2025-11-22 12:24:18

はじめに ターミナルで作業をしていると、同じコマンドを何度も入力することがありますよね。git checkout -b feature/new-branch や kubectl get pods --all-namespaces のような長いコマンドを毎回タイプするのは面倒です。 多くのシェルでは「エイリアス」を使ってこの問題を解決しますが、Fish Shell にはとても優れた機能があります。それが abbreviation（略して abbr） です。 生成AIやエージェントがコマンドライン操作を支援するようになった今、履歴(history)の可読性はこれまで以上に重要です。この記事では、なぜエイリアスと別れたのか、そして abbr が現代のターミナルワークに必須のツールである理由を詳しく解説します。 fishshell.com abbr とは abbr は、入力した短い文字列を長いコマ

はじめに 会議室の空気が、徐々に重くなっていくのを感じました。「この設計、拡張性に問題があります」。若手エンジニアのAが言いました。声には確信がありました。「いや、今の要件を考えれば、これが最適だよ」。ベテランのBが即座に返します。口調は穏やかですが、譲る気配はありません。「でも、将来的に機能追加があったときに...」「将来のことばかり考えていたら、今のリリースが間に合わない」二人の言葉は交差しますが、交わりません。言葉のキャッチボールに見えて、実は2つのボールが空中でぶつかり合っているだけです。ボールは地面に落ち、誰も拾いません。 私は黙って二人を見ていました。どちらの言い分も分かります。Aは技術的負債を恐れています。Bは納期のプレッシャーを感じています。どちらも正しく、どちらも間違っていません。何かが決定的に欠けています。対話が、ありません。二人は話しています。言葉を交わしています。し

はじめに 数年前、私は大きなプロジェクトに取り組んでいました。SREとして、メール配信システムの大規模な障害に直面していました。毎日数百万通のメールを処理するシステムが、突然、配信遅延を起こし始めました。遅延は徐々に悪化し、やがてメールが数時間も届かなくなりました。ユーザーからの問い合わせが殺到しました。経営層からのプレッシャーも増していきました。 いくら調べても原因が分かりません。データベースのクエリを最適化しました。キャッシュを増やしました。サーバーのスペックを上げました。でも、問題は解決しませんでした。設定を何度見直しても、どこがおかしいのか分かりません。 数日間、問題と向き合いました。さまざまな知識を集めました。組み合わせを試しました。でも、決定的な答えは見つかりませんでした。疲れて、その日は諦めて寝ることにしました。 ベッドに入って、目を閉じました。眠れませんでした。頭の中で、断

A method for separating policy definition and behavior control by an intermediate language to achieve optimal server configuration management according to the situation

AIのせいか年をとったせいか、おそらくその両方で、ビジネスのやり方が変わって、ふんわりした話にばかり関わっている。 「生成AIを使って暗黙知化したプロセスを形式知化して、御社のサプライチェーンをオプティマイズして、セールスをグロースさせます」とか「エンジニア間のスキルギャップをスクラムによってファシリテリテーションして御社のデベロップメント課題をイシュー化します」とか、なんだかそういった感じの話に関わっているのだ。 こういうふんわりした案件は、会議で何を発言しても面映ゆくなるというか、口に出せば出すほど脳が痒くなってくるような感覚があって、結局お前達の求めているものは売り上げと人員整理によるコストカットであって、もっと言えば人間の求めるものは不老と美食とセックスなんだから、そうはっきりと言え、と会議室の真ん中で叫びたくなってくるのを必死でこらえているのだった。 以前は、私の仕事はこんなでは

はじめに 「言語化」という言葉を聞くたびに、私は少しだけ居心地が悪くなる。この感覚に初めて気づいたのは、数年前の、ある夏の午後だった。後輩エンジニアとの1on1で、私は彼にコードレビューのコツを教えようとしていた。モニターに映るコードを指差しながら、「このコードの何が良くないか、分かる？」と聞いた。彼は首を横に振った。私は言葉を探した。「ここの設計が、将来の拡張性を損なっている」「この命名は意図が伝わりにくい」「ここのロジックは複雑すぎる」。彼は真面目にメモを取った。頷いた。理解したような表情をした。でも、次のレビューでも、同じ問題が繰り返された。その次も。さらにその次も。私は、教え方が下手なのだと思った。説明が足りないのだと思った。もっと丁寧に、もっと具体的に、もっと分かりやすく。そう思って、さらに言葉を重ねた。 三ヶ月が過ぎた。ある日、彼は変わっていた。私が指摘していたような問題を、自

はじめに 会社のデスクで、モニターを二つ並べて仕事をしている。左の画面には誰かが書いたコード、右の画面には自分が今書いているコード。他人のコードを読んでいると、時々分からなくなる。この人は何がしたかったんだろう、って。変数の名前から推測して、処理の流れを追って、でも結局本人に「なんでこう書いたの？」って聞くと、「なんとなく」「前にこう書いたから」「誰かのを参考にして」。そういう答えが返ってくる。 ふと、気づいた。これって、自分の人生も同じじゃないか。なんとなく選んだ会社。なんとなく続けている仕事。理由を聞かれても、ちゃんと答えられない。「みんなが良いって言ってたから」「前にこうしたから」「そういうものだと思ってたから」。朝起きて、メールをチェックして、タスクをこなして、会議に出て、気づいたら夜。明日も同じ。来週も同じ。来月も同じ。これは、私が望んだ人生なんだろうか。それとも、どこかから借り

はじめに SNSを開けば、今日もまた誰かが何かに本気だ。 新しい技術やフレームワークに興奮するエンジニア。最新のビジネス書を読んで「人生が変わった」と叫ぶビジネスパーソン。世の中の理不尽に憤慨し、世界を変えようと声を上げる活動家。生成AIの新機能やツールのアップデートに「未来が来た」と歓喜する人々。自己啓発系インフルエンサーの「新しい生き方」に感銘を受け、それがストア哲学やブッダの教えの言い換えに過ぎないと気づかない人々。 世の中には、あらゆることに本気になれる人がいるものだ。 私は、一歩引いた場所から、彼らを観察していた。興味深い現象として。分析対象として。 本を読んだ。いろんな本を。技術書も哲学書も歴史書も。視野が広がった。気づけば環境問題も、格差も、戦争も、技術トレンドも、ビジネス理論も、すべてが複雑に絡み合った世界が見えていた。 そして同時に、絶望も見えた。 簡単な解決策などない。

秋のブログ週間の5本目です。 3年前の秋のブログ週間でデータベースと向き合う決意というエントリーを書きました。3年経ちましたが、多少ベクトルは変わりましたが今も基本的な気持ちは変わっていません。むしろ、「生成AIによって自然言語で気軽に作れるようになった」ことで、SQLの敷居は大きく下がりました。 DFDのガイドライン作りを始めた今年はDFDの本が出ました。5月にブログも書きました。 データフローダイアグラム本の献本をいただきました本書を読んだことで、フューチャー社内のDFDが何を工夫してどのように活用してきたのか、というのを相対的に見れるようになりました。フューチャースタイルも有志で公開しているガイドライン集にいつか入れられたらいいな、ということを思いました。そして、いつか他社のDFD図の発展がどのようになっているのかとかも世の中に出てきて、50年分の図の進化が行われると良いな、という気