ノーマルビュー

今日 — 2026年4月5日 Zennのトレンド

GitHub Copilot CLI の /fleet が面白い

著者: tkym
2026年4月4日 10:00
はじめに GitHub Copilot CLI の /fleetがおもしろいです. 名前だけ見ると「並列で動くモードなんだな」ぐらいですが, 実際に触ってみると,効くかどうかは prompt の切り方 で大きく変わってきます. 雑に投げるとあまり速くならないですし, うまく分解できるように書くと「これは気持ちいいな」という挙動をしてくれますと思います. 今回は,公式ドキュメントと GitHub Blog の /fleet 記事を見直しながら, /fleet が何をしているのか,どういう prompt だと並列化しやすいのか, そして どんな使い方があるのか について書いてみようと思い...

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WinUI 3 の悪いところ

著者: SHINTA
2026年4月4日 09:12
はじめに WinUI 3 には明確な利点があり、現在筆者は主に WinUI 3 で開発しています。 しかし一方で悪いところ(デメリット)も多々あり、WinUI 3 での開発はイライラがつのることもまた事実です。なぜ大変なのか、 不可解な設計 機能不足 バグ の観点から整理しました。 不可解な設計 整理されていないコントロール ListView 系 WinUI 3 には ListView のように項目を一覧表示するコントロールが複数混在しており、分かりづらいです。 ListView ListBox GridView ItemsView 機能的には ItemsView...

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C#で設計原則をどこまで適用するか — 規模別の線引きガイド

著者: JodyCraft
2026年4月3日 22:06
SOLID、DRY、KISS、YAGNI——ソフトウェア設計の原則を学ぶと「全部守らないとダメなのか?」という疑問にぶつかる。 正直に書くと、私は小さなWinFormsツール(1画面、1機能)にDIコンテナとインターフェース分離を入れて、「なんでこんなに面倒なんだ」と思ったことがある。3ファイルで済むはずのツールが15ファイルに膨れ上がった。 設計原則は「常に全部適用する」ものではない。プロジェクトの規模によって、どこまで適用するかの線引きが必要。この記事では、C#プロジェクトを3段階の規模に分けて、各設計原則の適用基準を整理する。 まず4つの原則をおさらい 知っている人は読み飛ばし...

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AIが書いたコードをレビューするな

2026年4月3日 18:30
はじめに AIが書いたコードを一生懸命レビューしているあなた。残念だが、その作業は今日で終わりにしていい。 2026年3月、InfoQがある調査結果を報じた。「AIコーディングアシスタントは開発速度を上げなかった」。理由は単純で、コーディングは元々ボトルネックではなかったからだ。 では本当のボトルネックは何か。それは「認識のズレ」だ。 レビューすべきはコードじゃなくて前提だ。「テストは書くよね?」「外部依存は増やさない方向だよね?」——その暗黙の期待を、実装が始まる前に言語化して合意する。それだけでコードレビューが「驚きの連続」から「確認作業」に変わる。 この記事では、そのフローを ...

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自律的に深掘りするデータ分析エージェントの設計 〜並列処理による高速化アプローチ〜

著者: hanagi
2026年4月3日 15:00
1. はじめに こんにちは!NTTデータ ソリューション事業本部の@hua_wei_hanagiです。 近年、生成AIを活用したデータ分析の自動化ニーズが高まっています。 このニーズに応えるべく、ユーザーの追加指示を待たずに自ら考え、納得いくまで分析を繰り返してくれる「自律的に深掘りするデータ分析エージェント(以降、Deep Analysis型と呼ぶ)」の構想を設計しました。 しかし、これを実運用に乗せようとした際、「タスクの量が増えることに伴い、最終結果が出るまでの待ち時間が長大化してしまう」 というシステム上の大きな壁にぶつかりました。 そこで本記事では、 「Deep Analy...

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V1 リリース! - Microsoft Agent Framework (C#) V1 その1

著者: Kazuki Ota
2026年4月3日 14:58
シリーズ記事 その1: V1 リリース! - Microsoft Agent Framework (C#) V1 その1 その2: GA された機能を触ってみよう - Microsoft Agent Framework (C#) V1 その2 はじめに 2026/4/2 に Microsoft Agent Framework の .NET 版 1.0.0 が正式にリリースされました!!🎉 https://github.com/microsoft/agent-framework/releases/tag/dotnet-1.0.0 自分は Semantic Kernel のかなり...

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Claude Code × Obsidian によってインフラ管理が拡がる価値を考える

著者: 刑部
2026年4月3日 12:01
執筆日: 2026-03-24 更新日: 2026-04-03 🛠️ 動作環境 ツール 役割 Claude Code AIエージェント(VSCode拡張として動作) VSCode の統合ターミナル SSH作業・監視の実行環境 Obsidian ナレッジ管理・Canvas・手順書 💡 なぜVSCodeか Ghostty等の単体ターミナルでも動作しますが、VSCodeにはAIエージェントが提示したコマンドをワンクリックでコピーできるボタンが存在します。 Ghosttyでは長いコマンドが折り返され、コピー時に不要なスペースが混入してエラーになるケースがありま...

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Ruby 4.0 にアップデートする前に Bundler 4.0 と Dependabot について深掘り調査してみた

はじめに Hello, world. 森塚 です。 昨年クリスマスに Ruby 4.0 がリリースされ、RubyKaigi 2026 も開催までいよいよ残り 1か月 を切ったので RubyKaigi までに Ruby 4.0 に上げようと最近アップデート業をしています。 今回は Ruby 4.0 へのアップデートの前に Bundler 4.0 へのアップデートを進めていた際に調べたことを記事にまとめてみました。 まだアップデートしていない方への参考になれば幸いです。 経緯 Ruby 4.0 へのアップデートを進めるにあたり、先に Bundler 4.0 へのアップデートを行う必要...

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React の Container/Presentational × Hooks を関数型アーキテクチャで再設計する

著者: Junpei Iwata
2026年4月3日 07:00
はじめに 私はもともとContainer/Presentationalパターンに対して懐疑的でした。このパターンを広めたDan Abramov氏(React core team)自身も2019年に元記事へ補足を加え、「もうこの分け方は推奨しない。Hooksで同じことができる」と述べています。自分もその流れに沿って、ロジックの分離はHooksで十分だと考えていました。 https://medium.com/@dan_abramov/smart-and-dumb-components-7ca2f9a7c7d0 とはいえ、現場でContainer/Presentationalパターンを採用...

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昨日 — 2026年4月4日 Zennのトレンド

AIクローラーにだけ課金する。Hono + x402で実現するCloudflare Workers上のAIペイウォール

著者: jphfa
2026年4月3日 22:17
Cloudflare Workers + D1で運用しているサイトに、AIクローラーだけを対象としたx402ペイウォールを導入した話。人間には広告なし・Cookie/トラッカーなし・完全無料。AIボットだけが402 Payment Requiredを受け取る。Honoのミドルウェア設計のおかげで、これが驚くほどシンプルに実装できた。 背景: 検索上位に来ると、AIが大量にやってくる Berghainの16年分のDJ出演記録を収めたデータベースをCloudflare Workers + D1で運用しています。 https://berghain.ravers.workers.dev ...

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図面解析におけるマルチモーダル Graph RAG の有効性検証とデモアプリ開発

著者: Hiroki Uno
2026年4月3日 14:15
はじめに 初めまして。株式会社エクサウィザーズの先端技術開発グループ(WAND)でインターンをしている宇野宏紀です。本記事では、冬インターン期間中に取り組んだマルチモーダル Graph RAG の実証実験とデモアプリ開発の成果を紹介します。 画像解析とグラフ構造化による図面解析の手法を構築しました。具体的には、CyberAgent ABEMA のサッカーハイライト動画自動作成システムのクラウドアーキテクチャ図を題材に、コンポーネント間の接続関係を問う質問に対する回答精度を Standard RAG と Graph RAG で比較しました。この題材は、サッカー中継のリアルタイム処理とい...

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「直す圧力」に気づいてから変わった、ポストモーテムへの向き合い方

2026年4月3日 13:17
はじめに 私はインシデントコマンダーとしてインシデント対応やポストモーテムに関わっています。ポストモーテムには以前から課題感を持っていましたが、効果的なポストモーテムにするために何が必要なのか、長い間分からないままでした。 この記事では、自分がポストモーテムに対してどんな課題感を持ち、何に失敗し、そこから何を学んで、どう改善しているのかについて書いてみます。 ポストモーテムで感じていた課題と自分の失敗 うまくいかないポストモーテム ポストモーテムをファシリテートするとき、沈黙の時間に耐えられず、議論が煮えきらないまま解決策の検討に進んでしまうことがありました。自分自身がインシ...

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多くの人にとってGitが難しいという課題をスキルでなんとかしたい

著者: musoukun
2026年4月3日 03:16
TL;DR 今まで沢山発表されてる、開発者向けのスキルには、Gitの戦略も入ってるけど 開発者向けだったと思います、なので再発明してもいいかなと思ってGitをうまくやってくれるスキルを作りました。 この記事では、なぜ作ったのか、どういう仕組みか、実際に使うとどう見えるかを書きます。 Gitは便利だけど、使える人が限られている Gitというバージョン管理の仕組みが昔からあります。ファイルの変更履歴を記録してくれるツールで、開発者にとっては空気のような存在です。 ただし、Gitを使うには前提知識が必要です。というか最初は概念とコマンドを分かるまで難しくて自分も苦労したと思う。全部を分...

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ハーネスエンジニアリングの先へ — VSDD × CoDDで「実装品質」と「変更時の整合性」を両立させてみた

著者: kaito
2026年4月2日 19:37
はじめに 以前、私はAI支援開発の品質問題を解決するVSDDという手法をプラグイン化したvsdd-claude-codeを作りました。 https://zenn.dev/sc30gsw/articles/1373752d9713b3 VSDDとは、Verified Spec-Driven Development(検証済み仕様駆動開発) のことで、SDD(仕様駆動開発)・TDD(テスト駆動開発)・VDD(検証駆動開発)という3つの手法を1つのワークフローに統合するハーネスエンジニアリングの1つです。 一方、ハーネスエンジニアリングとは、AIエージェントの行動をHook・Skill・ルー...

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Claude CodeでAI RSSリーダーを作ったら、その日にInoreaderを解約した

著者: rizumita
2026年4月2日 19:20
TL;DR Claude Code自身をAIキュレーターとして使うRSSツール「Feed Curator」を作った。APIキー不要。トピックを入力するだけでRSSフィードを検索・おすすめしてくれて、既読・スキップの履歴から嗜好を自動学習し、毎朝パーソナライズされた技術ブリーフィングを生成する。現在はBun + Tauri 2でデスクトップアプリ化し、アイコンを開くだけで使える。 https://github.com/rizumita/feed-curator npx feed-curator serve ! 技術的な話題: なぜClaude Codeサブプロセスか / トークン消費の...

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Stitch × Figma Make × Claude Code で個人サイトがすんなり完成した話

著者: スナガク
2026年4月2日 18:47
はじめに AIを使えばデザインも簡単に作れる時代になりました。Figma Make、Stitch、v0 など、プロンプトを入力するだけでUIを生成してくれるツールがどんどん増えています。 ただ、実際に使ってみると「それっぽいもの」は作れるけど、自分が本当に納得するデザインにたどり着くのは意外と難しいと感じた方も多いのではないでしょうか。 いきなりAIに作らせても、漠然とした指示だと微妙なデザインが出てくる 何度も修正するうちにAIクレジットが足りなくなる デザイン作成後に実装させる時にも手間がかかる 僕自身も個人サイト(sunagaku.com)を作る際に同じ課題を感じていました...

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Received — 2026年4月3日 Zennのトレンド

パラメータ4個で710M超えのFoundation Modelに勝った時系列予測手法FLAIRの全貌

著者: Takato Honda
2026年4月2日 21:56
710Mパラメータ vs 4パラメータ Chronos-T5-Large。Amazonの時系列Foundation Model。710Mパラメータ、GPU必須。 FLAIR。パラメータ約4個。GPUなし。numpy と scipy だけ。Pythonファイル1つ、約500行。 この2つを同じベンチマークで比較するとどうなるか。Chronos Benchmark II (25データセット、ゼロショット評価) の結果です。 Rank Model Params Agg. Rel. MASE GPU 1 FLAIR ~4 0.696 No 2 Chronos-Bolt-B...

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GitHub Copilot のカスタマイズに疲弊した人に: Copilot Chat のビルトイン スキルがすごい

2026年4月2日 18:36
! この記事は 2026 年 4 月時点の情報に基づいています。VS Code Insiders 1.99 + GitHub Copilot Chat 拡張 v0.43 で確認しています。 カスタマイズ疲れ GitHub Copilot のカスタマイズ機能(Custom Instructions、Prompt Files、Custom Agents、Agent Skills、MCP、Hooks、Agent Plugins)は、急速に増えました。把握すべき概念が多すぎて、何から始めればいいのかわからない。そういう人は少なくないはずです。 また、ある程度トレンドを追っていて、カスタマイ...

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遺産であるCOBOLを現代化し、その正確性を自ら証明するAIを開発した話

著者: Y-Watanabe11
2026年4月2日 15:39
別で書いた記事: https://medium.com/@watanabe42463/i-built-an-ai-that-modernizes-legacy-cobol-and-then-made-it-prove-its-own-work-aa982343c833 8,000億行の基幹業務コードに言語モデルを解き放つと何が起きるのか まず、この変数名を見てください。 WS-CUST-ID-X 予想してみてください。CUSTはCustomer(顧客)でしょう。IDはそのままID。ですが、末尾のXは何を指すのか、さっぱりわかりません。 次に、一般的なAI移行ツールによって「現代化」さ...

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とりあえず ralph loopからはじめるハーネスエンジニアリング

著者: _mkazutaka
2026年4月2日 15:36
こんにちは、@_mkazutaka です。ハーネスエンジニアリングが話題ですね。 今回は、ハーネスエンジニアリングの中でもシンプルで導入しやすいralph loopについて紹介します。 ralph loopとは ラルフ・ループとは、AIエージェントを継続的に循環させる開発手法です。ジェフリー・ハントレー氏の説明によれば、「ラルフとはBashループのことです」 - これは単純なwhile trueループで、AIエージェントにプロンプトファイルを反復的に入力させることで、完了するまで作業を段階的に改善させていく手法です。 https://github.com/anthropics/cl...

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