きっかけ：支援先のスプリント開発で見えた課題 技術顧問として入っている会社で、スプリント開発の現場を見ていてずっと気になっていたことがあった。 QAチームのテストケース作成がボトルネックになっている。 具体的にはこんな状況だった。 スプリント後半にQAの作業が溜まり、テストケース作成が間に合わない JIRAチケットの受け入れ条件からテストケースへの変換が完全に手作業 QAメンバーはコードを読めないので、エンジニアに「この変更、何に影響する？」と毎回聞く 新しいQAメンバーが入ると、テスト観点を覚えるまでに時間がかかる OpenObserveでも同じような課題があったらしく、Claude Codeで自動化したところ特徴分析が45〜60分から5〜10分に短縮、テストカバレッジも380から700以上に増えたという記事を見つけた。 これを参考に、Claude CodeのSkills・サブエージェン

LLMによるコード補完の登場 (2021年) GitHub Copilotの登場 我々がよく知るLLMによる支援はまず GitHub Copilot から始まりました。これはGPT-3 (OpenAI Codex, 現在のCodexと名前が同じで本当にややこしい) をベースとしたコード補完システムで、タイピングをしていると自動的にその行の続きを予測してくれるものです autocompleteとの違い それ以前にもIntelliSenseのようなautocompleteがありましたし、より進歩したn-gramなどを用いたものはありましたが、LLMをベースとしたものはTabnine (Tabnineは初期はn-gramモデル) やCopilotからとなります チャットベースのコードアシストの時代 (2022-2023年) ChatGPTの登場 ChatGPT以降、チャットによる対話形式でコード

Customer Identity Cloud powered by Auth0 を使ったマルチプロダクト構築の実践と総括

## Description このコマンドは以下の作業を自動で実行します： 1. `npm run format` でPrettierフォーマットを実行 2. 変更内容を適切な粒度でコミットに分割 3. GitHub PRを作成 ## Implementation prettierをかけたあと、適切な粒度でコミットし、PRを作って **使用例:** `/create-pr` → 自動でPR作成完了 私が使っているMCP実例 MCPとは Claude Codeを外部システムと連携させる仕組み よく使っているMCP Puppeteer: ブラウザ操作の自動化 Figma: デザインファイルの取得 o3-search-mcp: Claude Codeが直接o3と相談する https://zenn.dev/yoshiko/articles/claude-code-with-o3 https://d

こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発しているid:shiba_yu36です。 クラスター株式会社は2025/07から開発チームのエンジニア希望者にClaude Maxを配り、Claude CodeなどによるAIコーディングをどんどん取り入れる決定をしました。しかしAIコーディングをいきなり行おうとしても、AIやエージェントによるコーディングの前提知識が足りず、使いこなせない・AIコーディングは使えないと判断を下してしまう可能性があります。 そこで導入を加速するため、前提となる知識をまとめたAIコーディングガイドラインを書き、Claude Max導入直後に開発チームへ展開することにしました。今回はこのガイドライン内容をそのまま共有しようと思います。 AIコーディングの導入の参考になれば嬉しいです。また、間違っている部分もあると思うので識者の方は指摘してもらえると助かり

リファレンスdevcontainerセットアップと関連するDockerfileは、そのまま使用することも、ニーズに合わせてカスタマイズすることもできる事前設定済みの開発コンテナを提供します。このdevcontainerはVisual Studio Code Dev Containers拡張機能および同様のツールと連携します。 コンテナの強化されたセキュリティ対策（分離とファイアウォールルール）により、claude --dangerously-skip-permissionsを実行して権限プロンプトをバイパスし、無人操作を行うことができます。 devcontainerは実質的な保護を提供していますが、すべての攻撃に完全に耐性のあるシステムはありません。 --dangerously-skip-permissionsで実行する場合、devcontainerはClaude Codeの認証情報を含む

JavaScript PrimerのNotebookLMが利用可能になりました。 NotebookLMは、Googleが提供するAIを活用したノートブック環境で、登録したソースに対して質問をしたり、情報を検索したりすることができます。 次のリンクから、JavaScript PrimerのNotebookLMにアクセスできます。 📖 JavaScript Primer - 迷わないための入門書 - NotebookLM JavaScript Primer on NotebookLM JavaScript PrimerのコンテンツがNotebookLMに入ってることで、読者は書籍の内容についてNotebookLMに直接質問したり、Podcastとして音声で聞いたりすることができるようになります。 NotebookLMを活用することで、JavaScript Primerを読み進める中で生じた疑

マイクロソフト、OSを介さず仮想化ハイパーバイザ上でWasmを高速起動し実行できる「Hyperlight Wasm」、オープンソースで公開 Hyperlightはマイクロゲストを実現するライブラリ Hyperlight Wasmの基盤となるHyperlightは、仮想化ハイパーバイザ上にマイクロゲストを作成するライブラリソフトウェアです。 そもそも仮想化ハイパーバイザでは一般に、ホストとなる仮想化ハイパーバイザ上にゲストとなる仮想マシンが作成され、その仮想マシン内でOSが実行され、OS上でアプリケーションが実行される、という階層構造になっています。 仮想マシンやOSなどから構成されるこうした階層構造のおかげで、アプリケーションの実行環境の互換性が保たれるわけですが、一方でこれはコンピューティングリソースの面ではオーバーヘッドであり、アプリケーションが起動するまでの時間もかかります。 Hyp

https://x.com/Jxck_/status/770899329301159936 https://x.com/Jxck_/status/770901468383580160 https://qiita.com/yugui/items/28085697041966726964 https:…

テキストのプロンプトに基づいて、複数の図形からなるベクター画像を生成するAIツール「NeuralSVG」を、テルアビブ大学とマサチューセッツ工科大学コンピュータ科学・人工知能研究所の研究チームが発表しました。 [2501.03992] NeuralSVG: An Implicit Representation for Text-to-Vector Generation https://arxiv.org/abs/2501.03992 NeuralSVG https://sagipolaczek.github.io/NeuralSVG/ ベクター画像はある画像を円や直線といった図形の集合として表現するものであり、大きさや形状の高度な編集が可能であることから、デザイン分野では広く活用されています。近年のビジュアル言語モデルや拡散モデルの発展に伴い、テキストプロンプトに基づいたベクター画像の生成

いまどきのWebアプリにおいては、ファイルのダウンロード機能が必要な場面が多々あります。例えば、バックエンドが生成したCSVデータをファイルとしてダウンロードさせる「CSVダウンロード」機能などです。 今回はAPI[1]から得られたデータをファイルとしてダウンロードさせたい場合のフロントエンドの実装方法について考察します。 要件 今回考える要件は、前述のとおり、APIから得られたデータをファイルとしてダウンロードさせることです。具体的には、以下のような要件を考えます。 APIをGETリクエストで呼び出し、そのレスポンスをそのままファイルとしてダウンロードする フロントエンドでの何らかのアクション（ボタンクリックなど）によってダウンロードがトリガーされる 追加の要件次第でやり方は変わりますが、とりあえず以上の前提で考えます。 ベストな方法 とりあえず、筆者が考える一番ベストな方法を紹介します

【前編】AI時代に問い直す「ソフトウェア品質」：人とAIが共創する次世代開発の在り方 AI時代におけるソフトウェア品質特性の新たな視点を共有します。人間とAIが協働する開発の在り方を探ります。 本記事は 2024/11/07 に開催されたイベント「ソフトウェア品質✕コード✕AI – AI時代のソフトウェア品質管理にどう向き合うか」の内容をもとに執筆されました。 「コード×AI ー ソフトウェア開発者のための生成AI実践入門」(以後「コードAI本」)の著者である服部佑樹と、森崎修司さん、和田卓人さん、山口鉄平さん、金子昌永さんが、AI時代の品質管理について議論しました。（以後敬称略） 本記事は3部構成のうちの前編となります。 AI時代のソフトウェア：「AIに優しいコード」とは何か？ 服部： まず和田さんにお伺いしたいんですけれど、良いコードって何ですかね。ざっくりとしたところからのスタートで

TL;DR 令和に踏み台サーバーを作成する Amazon Linux 2023AMIとSSM Agentを利用したEC2 証跡を取得する About EC2とSSMのセッションロギングを使用して証跡を取得することが目的。 ECS/Fargateでも同様のことが可能ですが、SSM AgentがプリインストールされているAMIのEC2を使い捨てる方が運用コスト的や構築コスト的に楽なためEC2を選択。 How To アーキテクチャ Instance Profileの作成 assumerole.json $ cat <<EOL > assumerole.json { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "ec2.amazonaws.com" }, "Action

1. はじめに 私は WSL2 (Windows Subsystem for Linux 2) が大好きで、主に API の接続テストや Python スクリプトの開発環境に用いています。仮想環境でも特殊なツールなので、セキュリティはあまり考えていなかったのですが、ふと Microsoft のサイトを見ていたら WSL2 用に Microsoft Defender for Endpoint のプラグインが提供されていることを見つけました。 かなりマニアックな部類ですが、こちらを試してみたいと思います。 2. 何ができるのか WSL2 で動かしている Linux での EDR 検知が出来るようになります EPP は残念ながら未対応のようです [参考] 事前調査 - 企業内でハンティングする 企業内に WSL を用いているユーザー、端末があるかどうかをハンティングクエリーで調査することが出来ま

Unity/.NET で動く新しいスクリプトエンジン 「WaaS」 を公開しました。 WaaS は WebAssembly as a Script を略したもので、WebAssembly の活用により言語非依存なスクリプティングを可能にするというコンセプトのエンジンです。 WebAssembly は、特定の OS や CPU に依存しない実行ファイルのバイナリフォーマットです。もともとは Web ブラウザ上での実行を想定して策定されたものですが、仕様そのものには Web に依存する要素は特になく、ランタイムさえあれば様々な環境で WebAssembly の実行が可能です。C/C++、Rust、Go など様々な言語が WebAssembly へのコンパイルをサポートしているのも魅力で、言語の壁を越えたユニバーサルな実行基盤という、ある種のロマンを体現する存在でもあります。 このあたりの話はこ

2024年12月20日 ソフトウェアテストシンポジウム 2024 東海 #jassttokai24

はじめに LITALICO の @katzumi です。 2020 年に LITALICO へ Join して以来、ずっとレセプト業務の開発に携わってきました。 レセプト業務は複雑なドメインゆえミスが許されず、さらに３年に一度の大きな報酬改定があり、ロジックが大幅に変わります。 その改定作業は情報公開から実装完了までの期間が約 3 ヶ月と短いです。また、年々複雑化するシステムに対応する必要があります。 その複雑な業務に立ち向かった内容を過去にも以下の内容で開発業務の記事を書いていました。 今年 2024 年は法改正の年になっており、取り組みの結果、その後どうなったのか？を振り返っていきます。 今回も壮絶だった法改正 私自身の大規模法改正の経験が今回で 2 回目となります。 チーム構成としては私ともう一名を除いて前回の　2021 年度法改正を経験したメンバーがいませんでした。前回は 3 種類