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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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2026年3月にViteの新しいメジャーバージョンであるVite 8がリリースされました。 https://vite.dev/blog/announcing-vite8 Vite 8ではRust製のRolldownが新バンドラとして登場し、従来のesbuildとRollupのデュアルバンドラ構成から統合されたことが目玉になっています。 Vite 7以前では、開発時の高速なコンパイル（依存関係のプリバンドルやTypeScript/JSXの変換）は esbuild が、本番環境向けのバンドル・チャンク分割・最適化は Rollup が担当していました。そのため、両者を同期させるためにつなぎこみ...

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! この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の137週目の記事です！3年間連続達成まで残り22週となりました！ データベースの主キーはもう UUIDv7 一択――というのが最近の流れかもしれません。特に今は AI が「核心です！本質です！UUIDv7 です！」と自信満々に採用してくる時代です。だからこそ、人間の側もその背景をしっかり理解しておきたいものです。 ログラス プロダクト基盤部の小林です。ID体系を根本から考え直す機会はなかなかありませんが、ログラスにおいていくつかの新規事業や大規模なプロダクト改修が進む中で刺激を受け、この...

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# 逆引き Rust Web API 開発: Axum で学ぶ実践パターン ヘルプデスクアプリケーションの実コードをベースに、Rust / Axum による REST API 開発の実践パターンを逆引き形式で解説します。 ## 学べること - Axum のルーティング・Extractor・State パターン - ハンドラー実装（JSON / Multipart / エラーレスポンス） - sqlx による PostgreSQL 連携とモデル設計 - Azure Blob Storage・AI サービスとの外部連携 - Axum 開発に必要な Rust 基礎（所有権・Result・async/await・ライフタイム） - 変換パターン・ライブラリの逆引きチートシート ## 対象読者 - Rust の基本文法はある程度わかり、Axum で API を作りたい方 - Go / TypeScript / Python 等で API 開発の経験がある方 ## 前提知識 - Rust のインストールと `cargo` の基本操作 - `struct`、`enum`、`impl`、`trait` の基本的な理解 - HTTP と REST API の基礎概念 --- # 免責事項 本書は執筆時点（2026 年 3 月）の情報に基づいています。Rust エコシステムのアップデートにより動作が変わる可能性があるため、最新の公式ドキュメントをご確認ください。 本書の構成・コードは**学習目的**であり、本番利用にはセキュリティ・監視・冗長化等の追加考慮が必要です。 本書の情報はご自身の責任でご利用ください。著者は内容の保証を行わず、利用に起因する損害について責任を負いません。

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TL;DR 2026年3月31日、npm で最も利用されているHTTPクライアントライブラリの一つである axios がサプライチェーン攻撃を受けました。攻撃者はリードメンテナーのアカウントを乗っ取り、マルウェアを含む2つのバージョンを公開しています。 項目 内容 侵害バージョン axios@1.14.1、axios@0.30.4 安全なバージョン axios@1.14.0（1.x系）、axios@0.30.3（0.x系） 悪意あるパッケージ plain-crypto-js@4.2.1 マルウェア種別 クロスプラットフォームRAT（Remote Acc...

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本記事では、AIエージェントの性能を決める「ハーネス」の設計手法について、ざっくり解説します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、AIエージェントのハーネス設計を自然言語で統一的に記述する手法「NLAH（Natural-Language Agent Harnesses）」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 https://arxiv.org/abs/2603.25723 本題 ざっくりサマリー 「NLAH」は、エージェントのハーネス設計を、自...

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Ubie社内でセキュリティ分析に利用できる生成AIエージェントを開発・運用をはじめておよそ1年が経ちました。よい区切りではあるので、セキュリティ分析における生成AI利用について得られた知見などをまとめたいと思います。 前提：「セキュリティ分析」とは？ まず、セキュリティアラートとはEDR、WAF、クラウドセキュリティサービス、脆弱性スキャナーなどが発見したセキュリティ上問題になりそうな事象などの報告を指します。これは本当に影響のあるアラートもあれば誤検知も含まれます。組織のセキュリティ担当者はこれが本当に影響あるものなのかを調査して必要なら対応方針を考える、という一連の作業を「セキュ...

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1. はじめに なぜログは重要なのか？ ログは現代のソフトウェアシステムにおいて欠かせない要素です。適切に設計されたログシステムは以下を可能にします。 システムの稼働状態をリアルタイムで監視する バグや障害を素早く発見・修正する パフォーマンスのボトルネックを特定し最適化する ビジネス指標を継続的に把握する しかし、ログ設計が不適切な場合、次のような問題が発生します。 オーバーロギング：不要なログが大量に生成され、重要な情報が埋もれる 情報不足：障害発生時にデバッグに必要なデータが記録されていない 非一貫性：プラットフォームやサービスによってログ形式がバラバラで分析が...

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※多大なるポジショントークが含まれます。 なかなか話されることのない、学生団体の特徴や難しさを踏まえた組織論について多大なる偏見と適当な知識でお話したものです。 いつか、まだ若いなぁと思いながら自分で読み返せれば良いと思ってます。 誰かの参考になれば幸いです。 なお、Project Kit vol.2や私のQiitaにもCirKitの運営秘話がありますので、そちらもどうぞ。 https://qiita.com/AtsuAtsu0120/items/1e43584d055632ca8733 https://qiita.com/AtsuAtsu0120/items/57ea8a8dacbb0690ecc2 https://techbookfest.org/product/mNyp9uKLqgc2MUKeLLWfTw

各社が自律型コーディングエージェントを作り始めている RampはPRの約30%がエージェント経由で作られている。Stripeは週に1000件以上のPRを完全自動で生成・マージしている。Uberもエンジニアリング組織全体でエージェントへのシフトを進めている。 各社とも数億行規模のコードベースや社内インフラとの統合が必要なので内製しているが、やっていること自体はシンプルで、エージェントにコードを書かせて、プログラムで検証して、通るまでループを回す、という構造になっている。これは既存のAIコーディングツールを組み合わせればローカルで再現できる。 この記事では、Claude Code、Cod...

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