こんにちは。SEQ (Software Engineering in Quality)のzakiです。 これまで、freeeのE2Eテストは、Selenium、RSpec、Capybara、およびSitePrismを基盤とするRubyのテストを、Jenkinsを用いて実行していました。この構成にはいくつか課題があったため、現在は PlaywrightをベースにしたTypeScriptのテストを、GitHub Actionsで実行する新構成への移行を進めています。今回はその内、JenkinsからGitHub Actionsへの実行基盤の移行について紹介します。 従来のE2E実行基盤の構成とその課題 現在のE2E実行基盤図 (Jenkins) これまでのE2E実行基盤はEC2上にJenkinsを構築し、その中でE2Eテストを実行していました。しかし、この構成には以下の課題がありました。 テスト

「tblsで出したER図をGitHub Pagesに出したいな〜〜！の砂場」というレポジトリを作って遊んでました。 「(学習・実装面で)低コスト」「(実用性の面で)ほどほどに十分」という方法を探っていたのですが、概ね満たしたと思います。満足。 github.com 場面設定 ER図をいい感じに！！っていうのはk1LoWさんが解決してくれているので、その先の話。 qiita.com (↓の資料、改めて読んだけどやっぱり良いので凄い。もっと使い込みたいな・・) The future of tbls and "Documentation as Code" / phpconfuk 2023 - Speaker Deck 「MarkdownだからGitHub上ですごく簡単に見られる」というのが嬉しく、継続的にドキュメントを管理(更新＆利用)していくのを強力に支援してくれるな〜と思いつつ、 「自動生成

本記事では、今年8月にパブリックベータ版として GitHub に搭載された新機能 GitHub Models について、概要や利用法を簡単にご説明します。さらに、実際に GitHub Models を活用して、多数の LLM の日本語性能を横断的に測定していく例を紹介していきます。 目次 目次 はじめに 三行で GitHub Models を説明すると... GitHub Models の使い方 Waitlist への登録 モデル一覧 ブラウザ上で試す API経由で試す GitHub Models を利用する上での注意点 API レート制限の制約が強い Azure AI Content Safety が全ての LLM に適用されている GitHub Models を使って LLM の日本語性能を横断的に測定する 実験 1. GPT-4o による自動評価 2. 出力が日本語になっているかどう

こんにちは、セキュリティチームの@sota1235です。 セキュリティチームでは昨年の夏頃からGitHub上のセキュリティリスクを洗い出し、順に対応や改善を行っています。 そのうちの1つとして、昨年の秋ごろからGitHubのPersonal Access Tokenの取り扱いの改善を行ってきました。 具体的には以下の取り組みを行いました。 CI等で利用されているPersonal Access Tokenの利用廃止 OrganizationにおけるPersonal Access Token(classic)の利用禁止設定 今回はこの2つの取り組みについて、どのような課題設定を行い、どんな手順で完了したのかをお話しします。 以下のような課題感、疑問をお持ちの方に対する1つの回答になりうると思うので該当する方はぜひご一読ください🙏 GitHubにおけるPersonal Access Token

この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手

このブラウザ バージョンのサポートは終了しました。サポートされているブラウザにアップグレードしてください。

★ はGitHubによって作られるものです。 以降、ビュー名はアルファベットで表記します。 New Item Product Backlog Item (PBI)候補の新アイテム一覧を表示します。新アイテムはリファインメントの度に確認され、Product Backlogへ移るため、本ビューは空が基本の状態となります。 クエリ no:size -ready:"Drop" Product Backlog PBIの一覧を表示します。優先順位順に並んでおり、プロダクトオーナーの合意の下で並び替えを行うことができます。 クエリ is:open -no:size -ready:"Drop" Sprint Backlog 今スプリントの対象となっているPBIとその進行状況を表示します。 クエリ sprint:this レーン概要 statusカラムの値ごとに整理されます。 TODO 進行中ではないアイテ

「Code Scanningの自動修正機能」は、JavaScript、TypeScript、Java、Pythonのアラートタイプを90％以上カバーし、検出された脆弱性を編集することなく修正できるコードを提案する。 同機能では、サポート対象言語で脆弱性が検出された場合、修正提案には提案された修正に関する自然言語での説明とコード提案のプレビューが含まれる。開発者はこのコード提案を受け入れて編集、または却下することができる。これらのコード提案には、現行ファイルへの変更に加えて、必要に応じて複数のファイルへの変更、プロジェクトに追加すべき依存関係も含まれる。 GitHub Copiloが開発者を煩雑な反復作業から解放するように、同機能によって、開発チームはこれまで修復に費やしていた時間を削減することができる。さらに、セキュリティチームにとっても、日常的な脆弱性の量が減ることで、加速し続けるソフト

こんにちは。@chaspy です。プロダクト開発部の技術戦略グループのマネージャをしています。 技術戦略グループでは、日頃開発する上での課題の投げ込みや議論、解決するための計画をボトムアップで行っています。技術戦略グループの活動については過去のアウトプットもご覧ください。 blog.studysapuri.jp また、本稿のテーマである、組織やシステムの状況を把握するための Fact 収集については技術戦略 DevOps WG が担当しています。以前発表した資料もご覧ください。 このように、技術戦略グループではエンジニア1人1人が課題だと思うことを表明、宣言し、その課題をトリアージすること、および課題を評価するための Fact の発見・提供を行う仕組みが組織としてボトムアップで行える状態になっています。一方、開発部長として、事業戦略と結びつける形で技術戦略を策定する際には、現場のエンジニア

一休.comレストランのエンジニアのkymmtです。 2023年度の下半期、一休.comレストランの開発チームでは開発プロセス改善に取り組みました。改善は小さい単位で徐々に進め、バックログの作りかたやカンバンの運用方法を改善することで、フロー効率の向上、開発ペースの把握、チーム内外からの進捗の見える化ができるようになりました。 この記事では、このようなインクリメンタルな開発プロセス改善の取り組みについて紹介します。 従来の開発プロセス 主に2023年度前半の開発プロセスは次のような形でした1。 プロダクトのリリースに必要なタスクが長いバックログとして存在し、ひたすらタスクを消化 その状況に課題を感じ、区切りを入れるために2週間のスプリントを導入 この時点では、スプリントは2週間ごとに状況を確認するためのもので、目標に対するふりかえりや、次のスプリントの計画を作るためのものとしては活用してい

はじめまして。Gaudiyでエンジニアをしているあんどう（@Andoobomber）です。 以前、「OpenTelemetry Collector導入のPoCと今後に向けて」という記事を弊エンジニアの sato（@yusukesatoo06）より公開しました。簡単に記事を要約すると、 OpenTelemetry及びOpenTelemetry Collectorの説明 実際にPoCを作ってみる 実導入を試みたがOpenTelemetry Collectorのホスティングに悩み、今後の課題として保留となった といった内容でした。 あれから1年経ち、GaudiyではOpenTelemetry Collectorを本番環境に組み込み、OpenTelemetryの仕様に準拠して計装し、データの分析や監視を行っています。この記事では、前回からの進捗を紹介すると共にOpenTelemetryの導入方法を

GitHub、脆弱性のあるコードを実際にデバッグして学べる「Secure Code Game」シーズン2がスタート 「Secure Code Game」は、ゲームと名付けられていますが、実際のコードを月間60時間無料で提供されるGitHub Codespacesの機能を駆使して修正し、ユニットテストを通して完成させる手順となっており、実践に近い内容となっています。 昨年（2023年）3月に開始されたシーズン1は、PythonとC言語でのセキュアなコーディングを学べる内容でした。今回のシーズン2ではこれらに加えてJavaScript、Go、そしてGitHub ActionsのYamlファイルなどが含まれており、これらのコードのバグを修正することになります。 Secure Code Gameの始め方 「Secure Code Game」の始め方は次の通りです。 まず「Secure Code G

本記事は「GitHub Copilot とのペアプロ TDD でつくるローグライク RPG」の書評です。題名にローグライクRPGとあるのでゲーム開発の本なのかなと思ってしまいますが、本題は仕様の端的な表現をもたないシステムを LLM を使って真っ当に開発する方法の解説だと思います。タイトルにローグライクRPGと書いていることでゲーム開発に興味のない人の興味を失わせてしまい損をしている気がします。 背景 最近の LLM の流行を受けて私も Chat-GPT や GitHub Copilot といった LLM を開発で利用しています。端的に仕様を表現できるシステムは LLM に質問して実装を得る方が自分で実装するより圧倒的に速く正確であるという感想を抱いています。ただ端的に仕様を表現できるシステムばかりではありません。えてして価値を生んでいるシステムというのは端的な仕様の表現が存在しないもので

どうもみゅーとんです. 最近パフォーマンス周りで問題をおこしかけてしまったので, パフォーマンスの劣化を抑制する方法を調べてみました. 概要 3 行でまとめ public repository であれば, CodSpeed を無料で利用できる main ブランチでのパフォーマンスを計測しておき, Pull Request で劣化したら警告してくれる CodSpeed から, 内部処理を詳細に追うことができる 前提知識 vitest でパフォーマンステストを行う構成ができていることが条件になります. 導入方法についてはこの記事を確認してください. techblog.hacomono.jp CodSpeed とは docs.codspeed.io なんて読むんでしょうか・・？私はコードスピードと呼んでいますが, コッドスピードのほうが正しそう・・？ GitHub Actions で実行した P

はじめに イメージ 実行 フローチャート しんどいポイント VS インタラクティブな操作 APIからstdoutが取れるが、途中で切れる sudoでコマンド叩こうとするとttyがなくてエラーになったが… 実装 Issueへのコメントを実行トリガーにする 実行トリガーのコメントにリアクションでいいねをつける Issue本文からコマンドと対象インスタンスを取得する サンプルIssue本文 コマンドの取得 インスタンスIDの取得 OIDCでAWSへの操作権限を安全に取得する 【参考】IAMロールの権限 OIDCで権限の取得 コマンドの実行 実行結果の取得 実行結果をissueにコメントで貼り付ける debugに役にたつ結果をissueにコメントで貼り付ける 作ってみて はじめに インフラGの鈴木です。先日高知競馬で負けた後、朝5時に起き、エクストリーム出勤してこの記事を書いています。 ところで、

はじめに 早速書いてもらうyo！ さいごに 告知 ACS事業部のご紹介 はじめに 弊部のEMから、以下のGitHub Copilot ChatでTerraformコードを書いてもらう動画を、 シェアしてもらいまして、「すげーーーーー！」となりました。 どうも語彙力不足な感想しか吐けない、ACS事業部の谷合です。 Accelerate creating IaC with Terraform and GitHub Copilot Chat www.youtube.com 実は私GitHub Copilotのハンズオンセミナーの講師とかやっちゃう人間なのですが、 以前、セミナーのハンズオンでTerraformコードを書く演習を用意したことがありました。 その際、純粋なGitHub Copilotでは意図したTerraformコードを出力してくれなかったんですよね。 言語のプログラムと異なり、イン

追記と修正 2024/01/09: FOR710 についてはプロ視点で賛否両論あったので表現を変えました 2024/01/09: FLARE-VM の構築部分でも書きましたが、解析環境と普段生活する環境は分離しましょう。VMWare or VirtualBox を使ってください。普段使いの環境にここで述べた解析ツールをいきなりインストールするとAnti-Virusに検知される可能性もあります。 TL;DR 将来的にベンダーレポートやカンファレンス発表レベルでの"マルウェア解析"を想定した話です とりあえず FLARE-VM 環境を作ってインストールされたツールを見る・触るところから始めるといいんじゃないでしょうか TL;DR はじめに "マルウェア解析" のスコープと前提知識の明確化 ツールの選択元(プール) : FLARE-VM FLARE-VM に入っている中でもよく使うツール PES

こんにちは！エンジニアリングマネージャの 吉成 です。 この記事は SmartHR Advent Calendar 2023 4日目の記事なのですが、実は ANDPAD さんの Advent Calendar 2023 1日目 とまさかのネタ被りです。 この日のために 後回しにしていた 寝かせていたネタだったので、二番煎じとなりますがこのまま出させていただくことにしました 😌 背景 さて、弊社では今年の5月から、各プロダクトチームが週ごとに持ち回りでテックブログを執筆する取り組みを開始しました。 元々は執筆のためのフローは特に整備しておらず、公開までの壁打ちやレビューといったものは有志の方にすべておまかせしておりました。 今年の8月に DevRel の1人目として inao san が入社され 1、テックブログの担当チームやレビューなど諸々の業務を引き継いでいる中で、組織でのはてなブログ

こんにちは。MNTSQの下村です。 コーポレートエンジニアとして、MNTSQ従業員の生産系向上施策等を実施していたりします。 Twitterもやっているのでフォローしてもらえると嬉しいです！ こんなアイコンです 本日は社員からの問い合わせ業務 いわゆる ヘルプデスク業務について効率化するためのツールを自作した 話を書いてみます。 この記事の要約 一人目コーポレートエンジニアとして参画したがヘルプデスク業務が非効率だったので効率化した。 質問に対して特定のemojiを押すとGitHub ProjectsのItemを作成するようにした。 SlackスレッドのコメントとGitHub ProjectsのItemを双方向同期するようにした。 Azure OpenAIも利用して効率化した。 きっかけ 2023年5月からMNTSQの一人目コーポレートエンジニアとして参画しています。 情報システムを色々と