はじめに — Agent Teamをどう「編成」するか Claude CodeにAgent Teamが登場して、複数のエージェントを並列に動かせるようになりました。 最初に考えたのは「役割で分ける」ことでした。フロントエンド担当、バックエンド担当、テスト担当。タスクを分割して、それぞれに任せる。効率的に見えます。 これはタスクを並列に処理したい場面では有効です。ただ、設計判断など 「考える」ことが中心のタスクでは、別のアプローチもあるのではないかと感じました。 「役割」ではなく「考え方」で分けたらどうなるか——そこで試したのが 「性格で分ける」 というアプローチでした。 4つの性...

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はじめまして。新人エンジニアのshinchaniaです。 アイドルやサンリオ、かわいいもの おいしいピザを食べることが好きな28歳男です。 そんな僕ですが、約5年間異業種で働いた後、 訓練校でJavaの基礎から技術を学び、エンジニアとしての道を進み始めました。 自分の備忘録や難しい時に向き合ったときの内容等、色々なことをこれから書いていきます。 初回は僕がGitを扱う際の向き合い方について書いていきます。 Git難すぎ問題 早速ですが、僕はGitに苦手意識がありました。 訓練校の授業で学んだときから長い間消えず、 練習をしていてもこれは何をしているのか？と日々思っていました。 チーム...

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Intro Hono は Web 標準の Request を受けて Response を返す Web フレームワークです。 Cloudflare Workers や Bun などの JavaScript ランタイムは、(request: Request) => Response 関数(以後 fetch ハンドラー)を渡してやれば、それがそのまま HTTP ハンドラーとして機能します。Hono はそれらのランタイムが要求するインターフェイスを満たしているため、簡単に Hono とランタイムを組み合わせることができます。 一方で Node.js は node:http モジュールの...

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tl;dr インデックスだけに頼らないDBパフォーマンスチューニング手法を整理します パーティション、ヒント句、パラレルクエリ、オンメモリという4つの代表的手段を解説します それぞれの概要・具体例・メリットとデメリットを把握できます 適切な使いどころと注意点がわかり、実務での選択肢が広がります はじめに DBのパフォーマンスチューニングというと、まず「インデックスを張る」ことを思い浮かべる方が多いのではないでしょうか。 もちろんインデックスは非常に重要ですが、それだけでは解決できないケースも少なくありません。 本記事では、達人に学ぶDB設計徹底指南書 第2版 を参照しつつ、イ...

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1. はじめに 普段の開発でReactやVue、Svelteを使っていると、XSS対策は「フレームワークがよしなにやってくれるもの」という感覚があります。実際、どのフレームワークもデフォルトで自動エスケープを実装しており、基本的なXSSは防いでくれます。 では、その裏側で具体的に何が行われているのか、気になったことはないでしょうか。前回の記事ではLaravelのCSRF対策の内部実装を追いましたが、今回はフロントエンドフレームワークのセキュリティ実装を覗いてみることにしました。 調べてみると、同じ「XSSを防ぐ」という目的でも、フレームワークごとにアプローチが違うことに気づきました。...

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「そのプロンプト、どうやって作ったの？」 AIを使ってアウトプットを出していると、こう聞かれることがあります。まるで、手元に「魔法の呪文」が書かれた巻物があるかのように。 しかし、答えはいつも相手を困惑させます。 「プロンプト？ 作ってないよ。壁打ちして、結果が出たら、それをAIに再現させるためのプロンプトを逆生成させてるだけ」 多くの人は、この「順序」が逆です。最初から完璧な指示書（プロンプト）を書こうとして、画面の前でフリーズします。あるいは、適当な指示を投げて、出てきた平凡な回答に「AIってこんなもんか」と失望します。 自分の中に答えがないのに、AIが一発で望む回答など出してくれる...

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はじめに JANOG57 NETCON（2026年2月9日〜13日）に参加し、Claude Codeを使ってネットワークトラブルシューティング問題を解きました。 JANOG57 Day1では、金井さん（Preferred Networks）と久保さん（NTTドコモビジネス）による「NETCONをLLMで解く」というセッションがありました。彼らはJANOG55 NETCONの過去問33問をVSCode + GitHub Copilot + Claude Sonnet 4.5で解き、33問中30問をLLMだけで正解という結果を出しています。 https://www.janog.gr.jp...

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https://zenn.dev/ushironoko/articles/90d34dd61a1825 以前上記で、自作しているtuiツールを紹介しました。 需要があるかわかりませんが、今回はoctorusで行っているパフォーマンス最適化について紹介します。 https://github.com/ushironoko/octorus そもそも何が速いのか？ 「速い」といっても色々あります。表示ひとつとっても、初回表示の速さやハイライトを当てる速さ、スクロールのスムーズさ（fps）など多様です。 ユーザーの体感速度の速さと、内部的な速さは必ずしもイコールにはなりません。例えばどれだけゼ...

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miseに、dotnet(C#)を管理させようとして、dotnetの独自性に気が付かせられた。Microsoftには、コンシューマー向けの独自OSと、幅広い開発者コミュニティを抱え、かなり長い間（今も）バージョン問題に取り組んできた経験がある。その結果が、dotnet に集約されている。ここでは、その長い歴史を振り返り、現在の実装に至る道を再度辿る。 Windows の DLL Hell は1990年代に開発者を苦しめた共有ライブラリのバージョン競合問題であり、.NET Framework では、これの解決も含め設計されたが、皮肉にもフレームワーク自体が新たな「DLL Hell」を生み出...

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最終更新: 2026-02-14（料金・無料枠の情報を含む） ! 2026年2月14日 更新: 推奨サービスを Cloudflare Pages → Cloudflare Workers に変更しました。Pages の上位互換にあたり、Cloudflare も公式に Workers を推奨しています Pages は静的サイト向け、Workers は汎用ランタイム——という棲み分けでしたが、Workers が静的アセット配信もサポートしたことで、Pages でできることは Workers ですべてカバーできるようになりました。新機能の開発も Workers に集中しており、Pages ...

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1. はじめに GitHub Copilotの認定試験「GH-300」は、GitHub Copilotの使用スキルを評価し、ソフトウェア開発ワークフロー効率化の能力を認定する試験です。 この記事では、GH-300試験とは何か、1週間での勉強方法、そして学びを業務にどう活かすか について紹介します。 ! 認定試験「GH-300」は2025年にリリースされたばかりの試験のため、執筆時から変更される可能性がある旨ご注意をおねがいします。 2. プロフィール 役割：開発エンジニア 年次：5年目 Copilotの経験：触れたことがある程度 3. 受験の動機 チーム内でのAI活用...

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概要 こんにちは！PeopleX　AI面接を開発しているせりせり(@seriseri_55)です！みなさん開発組織内でのAI活用は上手くいっているでしょうか？ 先日keitaknさんによる技術負債も理解負債も生まないAIコーディング手法を読みました（めちゃくちゃためになった）。その中で「最初に実装計画をAIに立てさせる」という話が紹介されていたのですが、弊チームでも 実装前にAIにデザインドキュメント（設計書）を書かせることで、AI活用の恩恵を強く感じるようになりました。 本記事では、その取り組みについて Before / After、実体験、具体的な活用方法 を私目線で紹介します。...

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こんにちは、株式会社FP16の二宮です。 最近 RAG（Retrieval-Augmented Generation）のEmbeddingモデル選びで悩んでいたので、6つの構成を2000問で比較ベンチマークしてみました。 「ruri-v3って本当に最強？」「ハイブリッド検索って意味あるの？」「多言語クエリだとどうなるの？」 そんな疑問に、データで答えます。 株式会社FP16ではRAGシステムやLLM、OCRやリアルタイム対話LLM(STT→LLM→TTS)などの開発を行っています。 ぜひご連絡ください！ https://fp16.co.jp/ TL;DR 総合1位: Gemini...

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はじめに これまでの開発シーンでは、OpenAPIなどのスキーマ定義ファイルを最上流のファイルとして、そこからRuby、Go、C#などのコードを自動生成する手法があったと思います。 ! 弊社（Happy Elements）ではサーバーサイド言語としてRubyを採用することが多いですが、プロジェクトの特性やパフォーマンス要件に応じてGoなどの他言語を選択する場合もあります。 しかし、Claude Codeの登場によって、このフローに大きな変化を感じています。 私のプロジェクトでClaude Codeを使って 「Goのstruct定義（もしくはDB用のSQL定義）」を最上流のファイルと...

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1. はじめに こんにちは。PKSHA Technology で SWE をしている須藤です。 私の所属する PKSHA Speech Insight（PSI）チームでは、分析基盤として DuckDB + Lambda + S3 Parquet という構成を検討しました。ローカルでの検証では問題なく動いていたのですが、S3 に繋いだら想定より遅く、原因調査と改善をしました。本記事では、その過程で得た知見を共有します。 なぜ DuckDB なのか 分析基盤を構築するにあたり、Athena や Redshift Serverless も検討しました。 スケーラビリティや運用面ではこれ...

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はじめに Claude CodeやGemini CLIなどのAIコーディングエージェントをターミナルで使っていると、こんなやり取りが頻繁に発生すると思います。 Claude: この方針で進めてよろしいですか？ 自分: はい、お願いします。 律儀に日本語で返していた頃の自分に教えてあげたい。 y の一文字で十分だということを。 2種類の「承認」がある まず前提として、AIコーディングエージェントには2種類の「承認」が存在します。 ツールUI承認 ファイルの書き込みやコマンド実行など、ツール側が用意した許可プロンプトです。Claude Codeでは以下のような選択肢が表示され...

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はじめに ウォーターフォールは、要件定義から順番に進める前提で語られることが多いです。私も最初はそのイメージで進めていました。 ただ、実務で何度か痛い目を見て、結局は先の工程に早めに触れないと成立しない場面が多いと感じるようになりました。 この記事で言いたいことはシンプルです。 工程を崩したいのではなく、前工程の精度を上げるために、先の工程の情報を先に取りにいく必要があるという話です。 よくある前提 ウォーターフォールの説明では、次のような順序が理想形として置かれます。 要件定義 基本設計 詳細設計 実装 テスト この順序自体は間違っていません。 ただし、既存システム改修では...

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AI Coding Remote Desktop https://github.com/mmgames/AICodingRemoteDesktop 概要 AI Coding Remote Desktop は、最低限の機能に絞って実装されたリモートデスクトップアプリです。 本アプリのコーディング作業は 100% AI のみで行われています。 実装されている機能は必要最小限ですが、 パフォーマンスは現段階ですでに実用レベルに到達しています。 動作環境 サーバー(操作される側) Windows11 クライアント(操作する側) モダンウェブブラウザ(PC及びスマートフォン)...

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本記事について 株式会社カンリーでは、2025年6月頃から全エンジニア向けにClaude Codeを導入しています。 それ以前にDevinやCursorなども導入しており、現在ではこれら3ツールを個人の裁量で使い分けて業務をしています。 その中においてツールの理解度・習熟度は個人でばらつきがあり、組織として活用レベルを一段上げたいと考えて勉強会を実施しました。 本記事はその際の資料をほぼそのまま掲載したものとなります。 Claude Codeを使ったことはある、しかし使いこなす余地が残されている方向けの資料です。 なぜ今Claude Codeを学ぶのか 「人間がコードを書く時...

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はじめに こんにちは！株式会社ネクストビートでテクノロジー・エバンジェリストをしている水島です。 前回の記事「3,980円のカメラでClaude Codeに「身体」を与えてみた」では、Wi-Fiカメラを使ってClaude Codeに目・首・耳・脳・声を与えた話を書きました。ありがたいことに多くの反響をいただき、プロジェクトはその後も進化を続けています。 今回はその続き。Claude Codeを外に連れ出して、夜の街を散歩した話です。 前回の記事からわずか数日で、声の感情表現、ステレオビジョン（左目・右目）、カメラ制御のONVIF標準化、記憶システムの進化など、さまざまなアップデートが...

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