This is the second post in our series on building human-agent teams. The first shared what we've learned building teams with multiplayer AI at Anthropic. In this article, we share best practices from a company that was thinking about human-agent teams long before AI arrived. Jaime Delanghe joined Slack in 2017 to work on search and machine learning, with a mission to turn workplace conversation in

はじめに 最近、ReactやVueの公式ドキュメントを読んで、その原理原則を深く追求することにちょっぴりハマっています。今日は、そんな中から、Reactの根幹である純粋性と副作用について考えました。公式ドキュメントの説明や例って、びみょ〜に分かりづらいんですよね…今回はそれを、少しだけ自分ごとになるように言語化してみました。 1. 純粋関数とは まずReact抜きで、ただのJavaScriptの話です。 純粋関数の条件は2つだけです。 同じ入力なら必ず同じ出力 呼んでも外の世界を変えない // 純粋 function double(n) { return n * 2; } double(3); // 6 double(3); // 6 ← 何回呼んでも同じ！ 数学の世界では、これは当たり前のことです。そもそも純粋でない関数というのは定義上存在しません。でも、プログラミングでは、コードの書き

皆さんこんにちは。最近、React公式ドキュメントにbrowser() APIの記事が追加されました。この記事公開時点ではまだ正式版のReactでは使用できませんが、次バージョンのReact 19.3で利用可能になると見込まれています。 この記事では、筆者が開発しているOSS FUNSTACK Routerにさっそくこの browser() APIを導入してみたので、どんなユースケースで使ったのかをご紹介します。 browser() APIとは browser() APIは、あるコンポーネントがSSRではレンダリングできず、ブラウザ上でのみレンダリングできることを示すAPIです。コンポーネント内で、use()と組み合わせて使用します。上記公式ドキュメントからコード例を引用します。 import { use } from 'react'; import { browser } from 'r

TL;DRRun /clear between tasks. This prevents prior irrelevant context from being sent back to the model, which can reduce token usage.Set your model and effort level before you start. Changing either one mid-conversation can bust your prompt cache, which can increase token cost.@-mention files instead of naming them. The file gets attached to your message directly, which saves a Read call, or a se

こんにちは、エス・エム・エスでカイポケの報酬算定開発を担当しているエンジニアの宮坂です。 以前、カイポケリニューアルに向けた介護報酬算定ロジックの再実装について紹介しました。 この算定ロジックを組み込み、事業者が提供した介護サービスの内容をもとに、介護保険制度のルールに沿って金額を計算するのが報酬算定エンジンです。以前の記事では、難解な算定ロジックと向き合うための取り組みとして、専門家によるテストケースの作成やテスト実行の自動化について触れました。 この記事ではその続編として、QA観点のテストケースを算定結果のテストとしてどのように整備していったのかを紹介します。特にエンジニアだけで完結しない複雑なドメインにおいて、QA担当者や専門的な知識を持つ人の知見を継続的に実行できるテストとしてどう活かしていくか、という観点で書いていきます。 報酬算定エンジンの開発で不安だったこと 報酬算定エンジン

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1Password の個人プランが年 $35.88 から $47.88 へ値上げされました。ソースネクストの 3 年版セール（8/31 まで・9,980 円）と、アクティベーションコードに使用期限が無いことを利用したまとめ買いのメモです。 X 投稿を X で表示する 正確には、個人プラン（Individual）の年額が $35.88 から $47.88 になっています。2026 年 3 月 27 日からの改定で、上げ幅は年 $12、率にすると約 33% です。ファミリープランも同じく年 $12 上がって $59.88 から $71.88 になりました。 「倍」というほどではないのですが、日本の App Store 経由の価格は 2025 年秋あたりからさらに上がっているらしく、体感としての「倍」はそちら由来なのかもしれません。自分は確かめていないので、あくまで見かけた話としてだけ書いておき

はじめに こんにちは。グループIT推進本部の Roki です。 Claude CodeやOpenAI Codex CLIを日常的に使うようになると、コードだけでなくAIエージェントへ与える設定も開発環境の重要な一部になります。Claude CodeにはCLAUDE.mdやskillsやpoliciesがあり、Codex CLIにはAGENTS.mdやskillsやagentsがあります。利用するハーネスが増えるほど設定はホームディレクトリの各所に分散し、同じ指示を複数のファイルへコピーする場面も増えていきます。 一台のマシンだけで使う間は手作業でも大きな問題になりません。しかし会社と個人のPCで同じ設定を使いたい場合や、チームで有用なルールを共有したい場合には、どれが最新版なのか分からない、片方だけ修正される、セットアップ手順が人によって異なるといった問題が表面化します。 本記事ではdot

Claude.aiLearn to think through problems, draft documents, and analyze data in conversation with Claude. Claude CoworkLearn to hand off whole tasks and get polished deliverables back, for yourself and your team.

On August 17, GitHub experienced an outage that lasted 7 hours and 47 minutes. It disrupted github.com, authentication, GitHub Actions, APIs, pull requests, issues, and Copilot, affecting developers and organizations around the world. If you were trying to ship software that day, we let you down. This was our second significant incident in August, following an actions failure on August 6. In March

Type @@ and your agent starts. It runs the CLI you already have, and the answer lands back in the line you left off. It sees what you see. Your screen is attached before the agent runs, and the answer goes into the page.

Most software is designed to behave consistently. Good engineering has typically meant shrinking the space of possible outcomes until the same action reliably produces the same result. AI inverts that logic, at least somewhat. Much of Linear Agent’s value lies in doing work we didn’t anticipate in ways we never explicitly defined; script its behavior too tightly, and we’d dilute the flexibility th

wal3: A Write-Ahead Log for Chroma, Built on Object Storage# Authored by Robert Escriva Sicheng Pan TJ Krusinski Sanket Kedia Hammad Bashir Building a database is a battle against failures. Every bit wants to flip, every pointer wants to dangle, and every invariant seeks to be violated. In the hostile environment of the data center, anything that can go wrong will eventually go wrong. And when tha