イーロン・マスクが YouTube チャネルでスペース X のテキサス工場スターベースの中を歩き回りながらロケット製造や電気自動車について説明しているのを観た。ツイートしたこの件。 これがめちゃくちゃに示唆に富んでいて面白かった。この日のイーロン・マスクは饒舌で楽しそうなので、かなり魅入ってしまった。きっと彼はカンファレンスや会議室の中でインタビューを受けるよりも、工場でみんながロケット作ったり作業している場で語った方が情熱を込めていろいろ説明してくれるんだと思う。 この中で製造工程の話があって、これはロケット製造などの特定分野だけでなく、IT やその他の分野にでも当てはまる普遍的な知見だと思ったので意訳してみた。ざっとビデオを観て印象に残った部分だけを意訳した。あくまで大枠で言ってることをまとめただけなので、もし詳細に興味があればぜひビデオを観てイーロン・マスクの話を直接聞いて確認してく
バッチ処理 プラクティス
バッチ処理は既に先人の方々が多くのナレッジを公開してくれていますが、それでもなお難しさが変わらないテーマだと思っています。 この記事は、筆者がこれまでの開発経験で気づいたバッチ処理の実装ナレッジを整理し、体系化を目指して文章にしました。 ここでの内容が、より良い課題解決に貢献できれば幸いです。 自身の断片的な思考整理(メモ書き)の延長で内容を整理したため、一部書き振りが統一されておらず、読みにくいかもしれません。ご了承ください。🙏 バッチ処理の難しさバッチ処理は難しい。 人によっては簡単なテーマかもしれませんが、自分は難しいテーマだと思っています。 「難しさの根源は何か？」を考えると、1. 考慮点が多様にあること 2. 解決する課題によって答えが大きく変わること に整理できました。 この2点は、どのソフトウェア開発にも当てはまる項目ではありますが、ことバッチ処理においては顕著に現れます。
Anthropicハッカソン優勝者のClaude Code設定集「everything-claude-code」を読み解く
Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole
【まとめ】2025年の学び年間サブスクは罠。AI情勢はすぐ変わる 「最強モデル1つ」より「適材適所」 「入り口」で体験が大きく変わる 魔改造は無駄になる。「軽さ」こそ正義 Gitを制する者がAIコーディングを制す ログとTDDだけで8割の問題は解決する 雑にしゃべり、AIに整理させると効率いい 「AIは賢いから大丈夫」は危険 拡張機能を詰めすぎると低脳に AIコーディングは「ディレクション」 2025年は「AIコーディング元年」と言っても過言ではないくらい、大きな変化がありました。Claude Codeの登場により、AIが自律的な作業をおこなえるようになり、非エンジニアでもかなりコーディングがしやすくなりました。 私自身、非エンジニアではありますが暇さえあればAIコーディングで何かを作るように。もはや「これなしでは考えられない」くらいの存在です。 この1年を振り返り、AIコーディングをより
AI コーディングエージェントの自律性が向上し、複数のエージェントを並行して動かすことが日常になったことで、開発の中で最も時間を使う工程が実装から設計へ移りつつあります。この記事では、設計セッション、Git worktree を使った並列実行、自律的な検証、AI によるコードレビューなど、最近の私が実践している開発の進め方を紹介します。 以前「AI と本音トーク：エンジニアの仕事、これからどうなる？」という記事で、AI コーディングエージェントを利用するようになったことで、コードを書く時間が減り、設計について考える時間が増えたと書きました。その後、AI モデル自身の性能やエージェントを動かすハーネスがさらに改善され、複数のエージェントを並行して動かすことが日常になりました。この傾向は以前よりもさらに強くなっていると感じています。 現在では、自分でコードを書くことはほとんどありません。だから
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
大公開！バッチアプリケーションの品質を高めるZOZOの『バッチ開発ガイドライン』 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
1.この記事の立ち位置#自分がいつも調べていること、忘れがちな Tips や小ネタを列挙していく。そのため、網羅性は重視しない。 というのも、なにか調べていていろいろ読み漁った挙げ句、1周回って行き着くところは GitHub Actions の公式ドキュメントであり、たとえば Workflow の書き方は以下のページをよく開いている。 Workflow syntax for GitHub Actions - GitHub Docs それでも、公式ドキュメントで参照したい箇所を引っ張るための用語を知るまでに苦労することが往々にあり、この記事が、公式ドキュメントで参照したい箇所を導くための助けとなればと思い、書いていく。 2.Step と Job と Workflowの違いアレコレ#2-1.Step と Job と Workflow の違いの一行まとめ#Step < Job < Workflo
【2026年最新】Claude Code作者が実践する「超並列駆動」開発術がエンジニアの常識を破壊していた - Qiita
【最新バージョンはこちらです】 Claude Codeの開発者である Boris Cherny氏 (@bcherny) が公開した「2026年の開発セットアップ」が、Claude Codeを使う全人類が読むべき内容でした 彼が実践しているのは、単なるツールの使いこなしではありません。 人間自身のCPUをマルチスレッド化するという、エンジニアリングの極致です。 そこで、この記事では彼が明かした驚異のワークフローを解剖し、我々が今すぐ取り入れるべき次世代の開発思想を深掘りします。 1. ターミナルとWebで「多重影分身」 まず度肝を抜かれるのが、同時に稼働させているClaudeの数です。 「AIの回答待ちにスマホを見る」。そんな無駄な時間は、彼の辞書にはありません。 彼は、常時10〜15体ものClaudeインスタンスを並列で従えています。 ここまでくると「一人の開発者」ではありません。AIエー
営業、受注、制作、納品、運用と、ウェブ制作の活動は長期に渡り、そのタスクの種類と量は膨大です。だからこそ、基本的なプロセスや使用するドキュメントなどを明確に定義しておかないと、サービスの品質が担当者により大きく変わることになります。 ベイジは社員がまだ5名の頃、各人に委ねた進め方によって以下のようなトラブルが頻発していました。 ミスが発生しても「次から気をつける」と精神論で終わらせてしまう 担当するディレクターやクリエイターによってタスクの抜け漏れが起きる 担当者それぞれが属人的な進め方をしてて品質が安定しない 役割が不明瞭なグレーゾーンのタスクが放置されてしまう 創造的な仕事の時間が、ルーチンや計画にないタスクに奪われてしまう 新しい社員が入る度に同じことを教えないといけない これら問題を解決するため、2014年頃からワークフローを整備するようになりました。ちなみに私が入社したのはこれ以
CLAUDE.mdを設計するとClaude Codeの生産性が別物になる — 実際の設定と運用ワークフローを公開 - Qiita
はじめに Claude Codeを使い始めた直後は感動します。自然言語でコードが書ける、テストも回してくれる、リファクタリングまでやってくれる。ところが1ヶ月ほど経つと、壁にぶつかります。 「前にも同じ指示を出したのに、また違うスタイルで書いてくる」 「プロジェクトのルールを毎回説明するのが面倒」 「サブエージェントを使いたいけど、どう設計すればいいかわからない」 この壁を越えるカギが CLAUDE.md の設計です。 筆者は本業・副業・個人開発を並行して進めており、Claude Codeを日常業務のパートナーとして使っています。最初は雑にCLAUDE.mdを書いていましたが、構造を設計し直してから、指示のやり直しが激減しました。この記事では、実際に運用しているCLAUDE.mdの設計と、それを軸にしたワークフローを公開します。
DeepResearchで気になったことを調べ、出てきた資料を、全てNotebookLMへ移行する「第二の脳とAIを融合したワークフローの流れ」が参考になる
Hiroya Iizuka @0317_hiroya 最近やっている、第二の脳とAIを融合したワークフローの流れ - DeepResearch(Gemini, Genspark, ChatGPT)で、気になることを調べる - 出てきた資料を、全てNotebookLMへ移行 - よくある質問、ブリーフィングメモなどを作成 - Chat欄で壁打ち - Obsidianに、リンクを保存。 - 壁打ち内容で、Cornel Noteを作成 - 裏側に図解かく - Permanent Noteを切り分ける 順に説明します。 2025-02-17 09:10:24 Hiroya Iizuka @0317_hiroya Deep Research => 資料作成 Geminiは、Google Docが作成されるから、これをそのままNotebookLMが、読み込むことができる。 Gensparkは、Spar
「mise」ってすごい使いやすいんですよ。 miseとは GitHubリポジトリの説明書きに 「dev tools, env vars, task runner」 と書かれているrust製のcliツールです。 この記事ではmiseヘビーユーザーの私が推したい生産性の上がる機能を紹介するので、miseを初めて知った人も、知ってるけど使ってないって人も、ぜひ一読してみてください。 ちなみに最近話題になりやすいAIツールのcliパッケージなどもmiseで管理できたりします。 推したい機能はこれです！ ① タスクランナー（私が推したい機能No.1） 私はmiseにおいてはタスクランナーが一番便利な機能だと思っているので最初に紹介します。 タスクランナーはmise.tomlによく使うスクリプトをタスクとして定義しておいて、mise runコマンドで実行する機能です。 ※設定ファイルはグローバルで有効
Claude Code ベストプラクティス
1. はじめに Claude Code は、Anthropic が開発したコマンドライン上で動作する agentic coding ツールです。agentic coding とは、AI が自律的にコードを読み書きし、テストの実行やファイル操作、Git 操作などを組み合わせながら、開発者と協働してソフトウェア開発を進める手法を指します。 Claude Code は意図的に低レベルで設計されており、特定のワークフローを強制せず、開発者が自由にカスタマイズできる柔軟性を提供します。この設計思想により、様々な開発環境やプロジェクトに適応でき、スクリプト化や自動化にも対応できるパワーツールとして機能します。 本記事では、Claude Code の効果的な環境セットアップから始まり、基本的なワークフローの確立、最適化技術、そして高度な自動化やマルチインスタンス運用まで、段階的に実践的なベストプラクティ
はじめに こんにちは。カイポケコネクトの開発推進チームでエンジニアをしている @_kimuson です。 開発推進チームではエンジニアの生産性向上をミッションに掲げているため、最近では積極的にAI活用を推進しています。 上記エントリでは、タスクごとの協業レベルを定義しより低い協業レベル（＝できるだけLLMに移譲しきる）を実現するための方針を紹介しました。 このエントリではより具体的に、Claude Codeをフル活用してこういったワークフローの設計を組織に適用する際の知見をまとめてみようと思います。 設計するワークフローの協業レベルを意識する 前回のエントリでは、ワークフローを設計するに当たって協業レベル、つまりどの程度LLMに権限移譲するか、をデリゲーションポーカーの分類を借りて整理しました。 よくあるLLMの利活用シーンと対応する移譲レベルは下記のように対応します： 流れ 協業レベル
Github Actions チートシート
概要 何度も調べて何度もテストしたりしたので、多用するものをまとめていきたい。 項目 push時に実行 // feature/aaaで動く。 feature/aaa/bbbでは動かない on: push: branches: - feature/* // feature/aaa, feature/aaa/bbbで動く on: push: branches: - feature/** // なにかしらのtagがpushされたときに実行、branchのpushは無視 on: push: tags: [ '**' ] branches-ignore: [ '**' ] // 指定したpathの変更だけでは実行しない on: push: branches: - main paths-ignore: - '*.md' - 'docs/**' on: workflow_dispatch: inputs
GitHub Actions入門 ── ワークフローの基本的な構造からOIDCによる外部サービス認証まで - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
GitHub Actions入門 ── ワークフローの基本的な構造からOIDCによる外部サービス認証まで GitHubが公式に提供するGitHub Actionsは、後発ながらよく使われるワークフローエンジンとなっています。本記事では、藤吾郎（gfx）さんが、典型的なCI/CDのユースケースに即したワークフローの設定と管理について解説するとともに、注目されているGitHub OIDC（OpenID Connect）の利用についても紹介します。 GitHub Actionsは、GitHubが提供するCI/CDのためのワークフローエンジンです。ワークフローエンジンは、ビルド、テスト、デプロイといったCI/CD関連のワークフローを実行し、定期実行するワークフローを管理するなど、開発におけるソフトウェア実行の自動化を担います。 ▶ GitHub Actions - アイデアからリリースまでのワーク
※この記事は、AIで生成したフィクションのキャラクター「ダウナー系お姉さん」の視点で書かれています。登場する人物・事例もAIで生成した100%架空のものですが、技術的な内容は実際に使用可能です。 はぁ...また夜更かししちゃった。タバコとコーヒーだけで生きてる気がする今日この頃。@ryooo8244311427 でもね、今日は珍しく良いもの見つけたから記事書いてあげる。Claude Code使ってn8nのワークフローを自然言語で作れるっていう、まあまあ使える話。 なんでこんなことしようと思ったか Claude Code推進してる会社多いでしょ？「Webアプリのデモ作ってすごいね〜」で終わってない？正直、それじゃあんまり楽になんないよね。 実際の業務に使えないと、ただの高級なおもちゃ。というわけで、業務自動化の定番n8nと組み合わせてみたら、意外と良かったって話。 ちなみにこれ使うやつ： .
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はCoding Agent時代の開発ワークフローについて、みんながやっているものからわたしがやっている手法までまとめて紹介していきたいと思います。 前回の記事 Claude Code / Codex ユーザーのための誰でもわかるHarness Engineeringベストプラクティス では、LinterやHooks、テスト戦略といった決定論的ツールでCoding Agentの出力を矯正するHarness Engineeringに特化しました。 今回はその上位にある問い、つまりハーネスは分かったけど全体としてどう開発を進めればいいのか、に答えます。プロジェクトの進め方、Agentとのコーディングテクニック、それを支えるインフラの3つの視点から2026年3月時点の状況を整理し、最後にわたし自身のワークフローも紹介します。 Agenti
スピードと品質を両立する、AI時代の開発ドキュメント戦略 - Techtouch Developers Blog
1. はじめに 2. なぜドキュメント管理？ 3. AI時代のドキュメント戦略 4. どのようにドキュメント戦略を適用したか？ 5. 導入してみて 6. ドキュメント管理に悩む人へ 7. まとめ 1. はじめに こんにちは。AI Central 事業部にてエンジニアをしております、ぽちぽちです。 AI Central 事業部では新規事業として、お客様の VoC データなどを LLM により構造化し、経営戦略・製品開発戦略等のアクションプランへ落とし込む「AI Central Voice」を開発しています。このようなサービスを作る上で、LLM を製品に組み込むことはもちろん、エンジニア、非エンジニア問わずチーム全員で意識的に LLM を活用し生産性を上げることを意識して、日々業務をこなしております。 今回はAI Central事業部にて、サービスのアーキテクチャやサービス仕様などを記載した開
はじめに GitOpsという言葉が生まれたのが自分の知る限り2017年頃なのですが、世の中にあるCI/CDの仕組みはまだほとんどがCIOpsもしくは手動のオペレーションによって成り立っていると思っていて、かつては自分もそうだったのですが「Gitで管理されていればGitOpsなんでしょ？」という勘違いを払拭したくてこのエントリーを書いています。 GitOpsとCIOpsは全然違う まず前提としてGitOpsの明確な定義を知らないという場合、あなたの思う「Gitを契機とした自動デプロイの仕組み」は基本的にはCIOpsです。GitOpsとCIOpsは思ったよりも大きな違いがあって、そもそもGitOpsの必要性が分かっていない場合、自動化によって成立しているデプロイはCIOpsが基本です。 CIOpsとGitOpsの一番の違いは、Push型かPull型かである CIOpsの場合、例えばGitHub
価格.comをAI駆動で全面刷新する ー 30年分の技術的負債を返し、次の30年の土台をつくる ー / AI Engineering Summit Tokyo 2026
AI Engineering Summit Tokyo 2026の登壇資料です。 価格.comは、C#とClassic ASPが混在するWindowsシステムを、創業から約30年、抜本的な刷新をせずに運用してきました。コードは約960万行、テーブルは13,210に及びます。この積み重なった技術的負…
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? しらせ君 しらせ君は、弊社で働いているアシスタントです。僕の身の回りのいろいろなことをしてくれます。 しらせ君の業務一覧 メールチェック(1時間に1回) 緊急性の高いメールのSlack通知 その他のメールの既読化 ニュース報告 海外のテックニュースの収集 #randomに概要を報告 xに投稿 スケジュール管理 カレンダーの色分け 調整中予定のリマインド 会食予定の妻への通知 郵便物管理 バーチャルオフィスに届いた郵便物の画像を解析して内容を報告 議事録管理 議事録の自動保管、前回議事録のサマリー作成、次回のミーティングで通知 論文管理
Second wave speakers for AIE Europe and CFP for AIE World’s Fair are announced today, and OpenCode is confirmed for Miami! We’ll also be in Melbourne & Singapore. Editor: This is the latest in our guest post program, where we will publish AI Engineering essays worth considering, even if we don’t personally agree with them — having just shipped an AI review tool, this is one of those cases where I
この記事について GitHub Actionsには、以下3つの実行単位が存在します。 Workflow Job Step パイプラインを組む中で出てくる複数個の処理を、1つの実行単位でまとめてしまうか、それとも分割するのかというのは悩むポイントかと思います。 一つのstepのrunフィールドにコマンドを詰め込む？それともstepを分けた方がいい？ 一つのJobの中のstepとして記述した方がいい？それとも別のJobに定義した方がいい？ 一つのWorkflowの中にJobをたくさん定義する？それともWorkflowを別にする？ この記事では、Workflow・Job・Stepそれぞれの性質を踏まえた上で、ベストな処理単位の選び方を考察します。 使用する環境・バージョン GitHub Actions: 2022/5/15時点での機能をもとに考察 読者に要求する前提知識 GitHub Actio
何かが失敗したとき、「もっと頑張る」では解決しない。問いかけるのは常に「何の能力が欠けているのか、それをどう読みやすく・強制可能にするか」だった。 ここがおもしろい エンジニアはプロンプトでシステムとやり取りし、タスクを記述し、エージェントを走らせ、PRの作成を許可する。レビュー作業すらエージェント間で回す方向に進んでいる。実質的に「Ralph Wiggumループ」（Codexが自分のPRを自分でレビューし、満足するまで修正を繰り返す）で動いているという表現が原文にある。 つまり、コードを書く力よりも、「何を作るか」「なぜ作るか」を言語化する力の方が重要になる。コーディングスキルが不要になるわけではないが、重心が明確に移動している。 2. エージェントに「目」を与える 何が起きたか コードの処理量が増えるにつれ、ボトルネックは人間のQA能力になった。エージェントがコードを大量に書いても、人
「エンジニアリングに興味があるデザイナー、デザインに興味があるエンジニア Advent Calendar」20日目の記事です。 今年の５月から、社内でクライアントワークのチームから自社事業のチームに異動し、映画・ドラマ・アニメのレビューサービスのFilmarksで有料会員機能のPMを担当しています。 以前はUIデザインやアプリ開発、あるいはその中間的な仕事としてプロトタイプ開発やディレクションなどを経験してきました。 PM業の傍ら、社内のデザイナーとエンジニアの受け渡し部分の改善に取り組みました。その検討過程について紹介します。 要件定義・UIデザイン・開発間のワークフロー改善もともとFilmarks内ではディレクターがGoogleスライドなどで要件資料とGithub Issueをつくり、 デザイナーがSketchでUIをつくりZeplinで書き出したURLをエンジニアに受け渡し、エンジニ
macデスクトップを整理しようぜ Raycast / JankyBorders / SwiftShift / Ice
この記事にインスパイアされてデスクトップ整理を試みました。 やってみたところ、自分にはAerospaceはtoo muchだなと感じたので別の方法での整理を考えることにしました。 やりたいことはウィンドウを画面に横に2つか3つ（ロ口囗のように）並べることです。ワイドディスプレイを使っているので、1/3で区切りたいことがけっこう多いです。対して縦に（日のように）並べることはほぼありません。 macデフォルトの設定は使わない 現在はmacOS自体にもウィンドウ配置の設定があります。 ただ、これだと1/3の配置はできません。とりあえず他のアプリとの競合を防ぐためすべて無効にしておきます。 macの設定 > キーボード > キーボードショートカット > ウィンドウ にあるショートカットのチェックを外します。 ウィンドウショートカットはすべて無効化 ウィンドウ配置：Raycast ウィンドウの配置は
はじめに 「実装したらそのままレビューもAIに任せたい」 開発してると、コード書く→PR作る→レビュー待ち→修正→また待ち...のサイクルが地味にストレス。特に一人開発やスタートアップだと、レビュアーがいない or 忙しいことも多い。 そこで試したのがClaude Code Skills + GitHub Actionsの組み合わせ。結論から言うと、実装からレビュー、修正までほぼ自動化できました。 この記事では、実際にセットアップして使ってみた体験を共有します。 使うもの 今回使うのは3つ。 1. Claude Code Skills 2025年10月にAnthropicから正式発表された機能。.claude/skills/ にマークダウンファイルを置くだけで、Claudeに「こういう時はこうして」というルールを教えられます。 コードレビュー用のSkillを作れば、レビュー時に必ずチェック
最近の開発の流れ
はじめに ここ数ヶ月で開発の流れがかなり変わった。 リファインメントで grill して認識を合わせ、実装は LLM に任せられる範囲が増え、多層モデルのレビュー と 厚い CI を通し、babysit-pr で green になるまで面倒を見させる。この流れが回り始めてから、かなりの信頼度の change list が安定して生産できるようになった。 全体の流れ リファインメント（grill） → プランニング（順番とキャパシティを詰めるだけ） → 実装（Claude Code が書く） → 多層 AI レビュー（Copilot / Codex）+ 厚い CI → babysit-pr（green になるまでループ） → PR を open にして人間のコードオーナーへレビュー依頼 → マージ リファインメント: grill grill-us という skill を作って、リファインメン
Cursor のアップデートで知った git worktree の便利さ - 並行開発が劇的に楽になった話
Cursor のアップデートで知った git worktree の便利さ - 並行開発が劇的に楽になった話 本記事のサマリ Cursor IDE のアップデートで git worktree 機能に触れる機会があり、これまで勘違いしていた概念を正しく理解できました。複数回 git clone したりセットアップしたりが面倒そうだなーと思っていましたが、実際は一つのリポジトリから複数の作業ディレクトリを手軽に作成でき、並行開発が格段に効率化されることがわかりました。 きっかけは Cursor のアップデート 最近の Cursor のアップデートで、プロジェクトを開く際に「Local」と「Worktree」を選択できるようになりました。これまでなんとなく worktree という言葉は聞いたことがあったものの、具体的にどう便利なのかピンと来ていませんでした。 「Worktree」を選択すると、自
この記事は Claude on SonicGarden の記事です。ソニックガーデンのプログラマが、Claude Codeの活用について書いています。#claude_on_sonicgarden きっかけ 最近は dev-workflow というスキルでワークフロー化された開発をしているのですが、開発が一段落するたびに「今回の dev-workflow のここが微妙だったな」と感じる箇所を直してから次のタスクに行く、という流れを毎回繰り返していることに気づきました。 そんな時に Claude Code の Routines が発表されて、これ使えば dev-workflow の改善はある程度自動化できるのでは？と考え、次のような自己ふりかえりの仕組みを作りました。 dev-workflow での開発完了時にそのセッションの会話履歴から自己ふりかえりを実施 自己ふりかえりで検出した課題を G
「Data Engineering Study #23 Data orchestration 特集」の発表資料です イベントページ: https://forkwell.connpass.com/event/310011/
同じプロンプトを何度も書きたくないので、AIとのやりとりを棚卸しする仕組み作った - LayerX エンジニアブログ
アイキャッチ はじめに こんにちは。バクラク申請・経費精算の開発をしているyoheiです。 最近、自宅寿司にハマっており寿司アカデミーに通うかほんの少し迷ってます。 近ごろはもっぱらAIを使ってコーディングしているのですが、同じような指示を書いてるな〜と思うことありませんか？ PRを作って、レビューコメントを確認して、CI失敗を直して、インシデント調査をして、QA観点を作ってなどなどです。 毎回同じ前提や手順をプロンプトとして入力していて「無駄じゃね…」と感じるようになってきました。でも、思っているだけだと実際どうなのかはわかりません。 何を何回繰り返しているのか どれを先に自動化すべきか すでに自動化できているものは何か なので、人間の記憶ではなくFact Baseにログから見つけることにしました！ この記事では、AIへのプロンプトログを集計し、繰り返し作業を見つけて、Skill / C
新しいリポジトリに入ったとき、コードを読む前に 全体像を1枚絵で見たい ことがあります。 そこで、Claude Code に「リポジトリを読んで1枚のワークフロー図にして」と頼むプロンプトを作ってみました。 できあがるもの 対象ディレクトリを渡すと、flows.json と workflows.html の2ファイルが出ます。外部ライブラリゼロ、ダブルクリックで開けます。 左でフローを選ぶと関連エッジだけが点灯し、下の注釈で番号をクリックすると該当ステップが派手に光ります。 ちょっとした工夫 書いてみてわかったのは、AIに図を描かせるときは「やるべきこと」より 「やってはいけないこと」を書くほうが効く ということです。 たとえば、 バッジを Node の下のレイヤーに置くと、ホバーが Node に奪われて番号が反応しなくなる 往復エッジを lane offset 無しで描くと、同じ曲線に重
はじめに こんにちは！Algomatic ネオセールスカンパニーでエンジニアをしている末國と申します。 私たちが1月にリリースした営業AIエージェント「アポドリ」では、一部機能にDifyを組み込んでいます。 一部といっても、すでに100個近いワークフローが作られていたり、1日1万回呼び出したりするくらいには利用しています。 Difyはいわゆるローコードツールであり、「コードが書けない人が使うもの」「DifyはPoCで使って、本番はプログラムを書く」という印象もあるかもしれません。 しかし、私たちはむしろ積極的に「コードからDifyへの移行」を行ってきました。 この記事では私たちが「なぜDifyを利用しているのか」「何がそんなにいいのか」について書いていきます。 そもそもDifyとは何か 理由の話をする前に、そもそもDifyとは何か、特にワークフロー機能についておさらいしておきます。 すでに
GitHub - affaan-m/ECC: The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
こんにちは！ブロックチェーンエンジニアの山口夏生です。 ブロックチェーン×AI Agentで自律経済圏を創る開発組織Komlock labでCTOをしています。 コーディングエージェントを複数並列で自律的に回すマルチエージェント開発が、ここ数ヶ月でエンジニアの間に急速に広まっていますが、まだそれぞれ試行錯誤しているフェーズで、最適解はない認識です。 OpenAIが最近発表したSymphonyに注目しています。 自分もClaudeCodeとOpenClawのオーケストレーションを日常的に考えていて、複数エージェントのタスクやセッション管理に苦労していたので、とても気になりました。中身を読んでいきます。 これまでの試行錯誤 — 「エージェントチームの管理」は個人技だった Ralph Loop — エージェントの基本的なフィードバックループ マルチエージェント開発の文脈で「Ralph Loop」
データオーケストレーションとは データオーケストレーションという言葉をご存知でしょうか？日本ではまだ耳慣れない言葉ですが、data orchestrationでgoogle検索すると実に3000万件以上ヒットし、世界的には十分に市民権を得ている言葉です。Databricksではデータオーケストレーションを以下のように説明しています。 データオーケストレーションとは データオーケストレーションとは、複数のストレージからサイロ化したデータを取り出し、組み合わせて整理し、分析に利用できるようにするための自動化されたプロセスです。 このプロセスでは、レガシーシステム、クラウドベースのツール、データレイクといったあらゆるデータセンターが接続されます。データは標準形式に変換されるため、理解しやすく、容易に意思決定に利用できます。 オーケストレーションとは、コンピュータシステム、アプリケーション、および
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
イーロン・マスクのロケット製造５つのステップがサイコーだった
2025年、AIコーディングをガチって学んだこと10選｜makaneko
最近の AI コーディングで実践している、設計を中心とした開発の進め方
Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
GitHub Actions 逆引きリファレンス
ベイジのウェブ制作ワークフロー2021年版（約100のタスクと解説）｜ベイジの図書館
ターミナルを使う人は、とりあえず「mise」を入れておく時代。 ・・・を夢見て。
Claude Codeの性能を引き出すワークフロー設計 - エス・エム・エス エンジニア テックブログ
Claude Codeでn8nワークフロー作るのが楽すぎて、もう手動で作る気が起きない件
Coding Agent時代の開発ワークフローについてのまとめ
CIOpsとGitOpsの話 - inductor's blog
Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
うちのアシスタントのしらせ君がすごいので自慢させてください。 - Qiita
How to Kill the Code Review
GitHub ActionsにおけるStep/Job/Workflow設計論
「人間はコードを1行も書かない」という縛りで5ヶ月間プロダクトを作り続けた結果 ― ハーネスエンジニアリング - Qiita
デザイナーとエンジニアを巻き込んだワークフローの改善｜鈴木慎吾 / TSUMIKI INC.
Claude Code Skillsで実装からレビューまで全部自動化してみた
Claude Codeのスキルが毎日勝手に改善されていく仕組みを作った
ワークフローオーケストレーション入門
Claude Codeにリポジトリを1枚のワークフロー図にしてもらうプロンプト
なぜ、Difyなのか - Algomatic Tech Blog
Symphony - OpenAIが発表したチケット駆動AI開発ツールについて
データオーケストレーションツールDagsterの紹介
gsince2021.hatenablog.com
www.nikkei.com
www.webcg.net
7-24blog.com
www.nikkei.com
dopingconsomme.blogspot.com