AI駆動開発で苦労した話 〜笑えないけど笑うしかない日々〜 はじめに ※本記事で使用している画像はAIツール（DALL-E）を使用して生成したものです。 略歴と、SecureNaviにおけるAI駆動開発の導入の経緯 2002年にお茶の水のジュンク堂でXP本に出合い強烈な衝撃を受けました。2005年にはSeleniumに出合いさらに大きな衝撃を受けました。 以降、テストの自動化、コードやテストの自動生成をライフワークとしてエンジニア人生を送っているしがないエンジニアです。 前々職の富士通時代は、頑固な職人的なエンジニアの理想である「ダース・ベイダー」(ピープルウエアで有名の受け売り)になることを目指して日々精進していました。「ダース・ベイダー」って富士通じゃ・・・ 変な前置きはこれぐらいにして、プログラミング言語を切り替える毎に統合開発環境を切り替えるのはストレスが大きいです。 そのため数年

Workers Tech in Osaka #02 後々 Zenn で詳しく公開予定です！

はじめに 私はVPoEとしてエンジニア採用に7年以上従事してきました。その間、採用難易度が高いとされる業界や企業で採用の現場を経験してきました。どの企業も、採用目標が大幅に未達となっており、求めるレベルのエンジニアの確保に苦戦していました。しかし、私はそのような環境下で、採用規模を大幅に拡大し、CTOやテックリードといったハイレベルな人材の採用を成功させることができ、私のキャリアの明確な強みとなっています。 「どのように採用活動を成功させているのか？」というご質問やご相談をいただく機会も増えました。そこで、同じようにエンジニア採用でお悩みの経営層、CTO、VPoE、EM、採用担当の方々に、私の知見や経験を参考にしていただければと思い、この記事を執筆しました。 記事の内容には基本的な部分も含まれます。採用活動が非常に順調に進んでいる企業の方は、あまり参考にならないかもしれませんので、その点は

はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね！ 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 Copilotくんにレビューしてもらおう！ ま

はじめに 本記事は、Snykの『10 Docker Image Security Best Practices』という記事を参考にし、学習の一環としてまとめたものです。 記事の内容をより分かりやすく整理し、個人的な考察や追加情報も加えています。 読者の皆様の学習の一助となれば幸いです。 Dockerのセキュリティとは Snykの記事では、Dockerのセキュリティとは、Dockerコンテナのビルド、ランタイム、オーケストレーションに関する側面として説明しています。 これには、Dockerベースイメージのセキュリティ対策、ユーザー権限の管理、Dockerデーモンの設定、コンテナのCPU制御など、ランタイムにおけるセキュリティ対策が含まれます。 さらに、大規模なDockerコンテナのオーケストレーションに関する課題にも対応する必要があります。 では実際にどのように対応していくのか、10項目のベ

こちらの発表内容です。 https://findy.connpass.com/event/345102/

EMConf 2025 https://2025.emconf.jp/

2025/02/28(金) JSConf.jp おかわり Node学園46時限目

はじめに コンテナサービスでイメージタグをどのように管理・運用すべきかは悩ましいです。 たとえば、以下のようなアプローチが考えられます。 割り切って latest 運用 一意なハッシュ値(Gitのコミットハッシュ等を用いる) バージョン採番 本記事では、セマンティック・コミット・メッセージを採用し、リリースのたびにコミットメッセージを元に MAJOR.MINOR.PATCH というセマンティックバージョンを採番し、Git(GitHub)とコンテナイメージ(Amazon ECR)で同じバージョンタグを割り振る方法を紹介します。 セマンティックバージョニングには semantic-release を用い、このプログラムをラップした GitHub Tag Action のワークフロー実行でバージョンをバンプし、このバージョン情報をタグとしてGit(GitHub)とコンテナイメージ(Amazon

こんにちは。AWS Community Hero の御田 稔 (みのるん) です。 普段は生成 AI を活用したクラウドアプリケーションの開発をしながら、テックエバンジェリストとして技術の楽しさを発信する活動をしています。AWS ユーザーグループの JAWS-UG では、東京支部の運営をしています。 先日、AWS re:Invent 2024 で多数の AWS サービスのアップデートが発表されました。 今日はその中でも開発者向けの生成 AI サービス、Amazon Bedrock の新機能である「マルチエージェントコラボレーション」を使って、今流行りのマルチエージェント型の生成 AI アプリケーションを作ってみましょう。 LLM (大規模言語モデル) を中心とした生成AIブームが続いていますが、最近のトレンドは「AI エージェント」です。 エージェント (代理人) という語が示すように、人

・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ Yamada 補足 2025/03/06現在 Roo-Code は .cursor/rules を自動で参照しない。.clinerules, .cursorrules, .windsurfrules は自動で見ておりすべてを結合してコンテキストに入れる。Roo-Codeを使う人は .cursorrules を設定しておくのがよい。

public String getSound(String animal) { if (animal == null) { System.out.println("Oops! A null animal?"); } else if (animal.equalsIgnoreCase("Dog")) { return "Bark"; } else if ( animal.equalsIgnoreCase("Cat")) { return "Meow"; } else if ( animal.equalsIgnoreCase("Bird")) { return "Tweet"; } return "Unknown"; } このコードを見て、「switch文を使うべきだ」と考える人もいるだろう。それはリファクタリングの一例といえる。しかし、そう判断するためには、「if」文と「switch」文の動作

監修として関わらせていただいた書籍『伝わるコードレビュー 開発チームの生産性を高める「上手な伝え方」の教科書』が、2025年4月28日に翔泳社より刊行となります。 今日行われている、ツールを活用しながらテキストベースで非同期に行う軽量なレビュープロセスは、従来の厳格で重厚なコードインスペクションと区別して「モダンコードレビュー（Modern Code Review：MCR）」と言われます。 モダンコードレビューの代表的な例が、本書が前提としている「プルリクエスト（Pull Request：PR）型のコードレビュー」プロセスです。 モダンコードレビュー、とりわけPR型のコードレビュープロセスは、Michael Faganが提唱したコードインスペクション（ビジネスソフトウェアの開発で元来行われていたソフトウェア開発におけるレビュー手法）よりも、オープンソースソフトウェア（OSS）開発で行われて

AIコーディング時代の到来 AIを使ったコーディングが話題になっていますね。私も個人のプロジェクトやデモで実験的に使っていますが、ちょっとしたアプリやツールなら、それこそ人間には不可能な速度で爆速で開発することができるようになり、その体験に驚き興奮しています。一方で「そんなに便利に思えない」とか「Cline(Roo Code)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等たくさんAIによるコーディングサポートツールが出てきていて、どれを使えばよいのか分からない」という理由で、なかなか利用に踏み出せない人も多いのではないでしょうか？ 私が、ツールをいくつか試してみて感じたのは、それぞれのツールごとの使い勝手の違い、メリット・デメリットはありますが、開発の方向性としては共通していることです。それは、多くのツールがAIがCopilot（副操縦士）からPilot（操縦士）として振

サーバーサイドKotlin LT大会 vol.14 の発表資料です。 https://server-side-kotlin-meetup.connpass.com/event/340992/

ELEFUNT / 全国1位・共テ全科目満点による東大・難関大対策 @elefuntschool @fmrgasih 受験生の皆さんも入試直前、休養をとるのが大切になる時期です。万全な状態で試験に臨むためにも、この本に書いてあるように、あえて積極的に休む時間をとることも大切になります。また、普段の生活リズムをできるだけ崩さないようにしましょう。 2025-01-30 15:31:25

こんにちは〜 人事評価機能を開発しているプロダクトエンジニアのnekoです。 人事評価機能の開発チームでは、2024年10月頃までモブプログラミングを主体とした手法で開発を行っていました。 チームにモブプログラミングを行うというルールがあり、大半の開発をモブプロで行っていたのですが、モブプロをうまく行えておらず、ソロ開発をメインに切り替えたときに起きた変化と課題についてお話します。 モブプログラミングそのものよりは、チームの課題多めで、モブプロを批判する意図はないので悪しからず。 モブプログラミングを行っていた背景 私は2024年4月に入社したのでそれ以前のことは詳しく分からないのですが、少なくとも私が入った時点ではモブプロメインの開発になっていました。 ちなみに、モブプロメインの運用を始めたのは、当初、様々な事情でチームメンバーの稼働が不安定だったからと伺っています。 モブプログラミング

第1章: Difyとは？ 生成AIが注目され始めて早数年。ChatGPTの登場が世間を賑わしたのは記憶に新しいですね。その後も、DALL-EやGPT-4など、様々な生成AIが登場しました。これらの生成AIは、それぞれの特徴を持ち、様々な用途に活用されています。ChatGPTなどの生成AIの技術は、LLM（Large Language Model）と呼ばれ、膨大なテキストデータから学習し、高度な言語理解を実現する技術であり、自然言語処理の分野で大きな注目を集めています。 そして、LLMを利用したアプリも登場しました。特に大きな注目を集めているのはRAGやAIエージェントでしょう。RAGは、外部のデータベースや文書から関連情報を取得して回答の精度を向上させる技術、そしてAIエージェントはLLMを活用してタスクの実行や意思決定を自律的に行う仕組みです。これらのアプリは、LLMを利用して、高度な自

2年くらい前からCopilotやCursorによるコーディングサポートを受けた開発は実際に行なっていたのだけど、先週くらいからコーディングエージェントによる開発にも本腰を入れて調査を始めた。以下はその際に雑に調べた情報まとめ。 そんでこの土日くらいまで毎日、主にCline+Claude(その他versionや派生系クライアントも含む)を使って色々とコード生成させたりして実験したのでその感想を書く。 試してみたこと 最初は簡単なpromptを入力してポン出しで生成させるToDoリストとか管理画面みたいなものを作らせてワイワイしてた。だけど何回かやったら流石に飽きてきたので、もう少し規模の大きなタスクに取り掛からせることにした。 既存プロジェクトへのテスト追加 まず最初に、個人開発してるモンハンnowのTA走者向けのwebサイトが現状テストゼロだったので、これに対してClaude 3.5 so