※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

この記事はコーディングをメイン業務とするはずだったエンジニアたち、LLMによりロールモデルが消失したエンジニアたちがどのようにコーディングエージェントと向き合えばいいかという問題に対する個人的な考えである。想定読者はコードを書いたことがない初心者からエージェントを使い込んでいるヘビーユーザーまで何かしらの発見があるように配慮したつもりだ。 強者の戦略は確立されている コーディングエージェントのベストプラクティスははっきりしている。 コード作成代行である。 要件も設計もプログラミング言語もそれらの背景にある思想も知ってるのは、理解してるのは人間であり、その人間は時間をかければコードを完...

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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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はじめに こんにちは、Lapi（@dragoneena12）です。 Goではtry-catch型のエラー処理（いわゆる例外処理）ではなくエラーを関数の戻り値として扱うようになっています。他の言語に慣れている人からするとこの書き方は冗長に見えるようです。 なぜGoではこのようなエラーの扱い方をしているのか。冗長に書かざるを得ないように見えるのはなぜなのか。自分なりに調べてみた内容を社内LT会で発表したので、ブログ記事に再編してみました。 Cのエラー処理 Goがこのようなエラー処理方法を採用した背景を知るため、まずはCのエラー処理について振り返ってみます。 まず重要な点として、Cの言...

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はじめに ソフトウェア開発において、ユニットテストの役割は変化しています。特にAIを活用したコーディングが普及した現在、ユニットテストの目的を再定義し、設計を見直す必要があります。 AIによるコード生成は開発速度を向上させましたが、「生成されたコードが意図通りに動くか」を開発者が検証する作業の比重を増加させました。これにより、実装の過程で処理の動作を確認するためのテストの必要性が高まっています。 しかし、現在の開発現場では、テストの目的が混同されるケースが散見されます。 例えば、ログイン処理のユニットテストにおいて、「ログインに成功すれば OK」という仕様確認と、「内部で正規表現が何...

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こんにちは，松尾研究所の尾崎です．25卒でデータサイエンティストをやっています． 最近，AIエージェントがコードを書き，メールを要約し，会議を記録してくれる時代になりました．Claude Codeを複数同時に走らせたり，AIに調査を任せながら別の作業をしたり——気づけば，自分の仕事のやり方そのものがかなり変わってきています．しかし，そもそも「何をやるか」を管理するタスク管理そのものは，まだ従来のやり方のままという方も多いのではないでしょうか． 本記事では，自分自身のタスク管理環境を紹介しつつ，AI時代に「マルチタスク」の意味がどう変わっていきそうかを考え，AIがタスク管理にどこまで関与で...

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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。 ローカルLLMって難しそう...そう思っていませんか？ 実は、たった3つのコマンドで動きます。Ollama をインストールして、モデルをプルして、OpenClaw のオンボーディングを実行するだけ。5分後には、完全にローカルで動作するAIアシスタントが手に入ります。 この記事では、「とにかく動かす」ことに特化して、OpenClaw × Ollama の環境構築から実践的な活用パターンまでを解説します。コスト削減、プライバシー保護...

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はじめに クラシルで開発マネージャーをしているfunzinです。 本記事では、Claude Codeのスケジューラー機能を使って定常業務を自動化し、タスクを覚えておくストレスをゼロに近づける運用フローを紹介します。EM・PM・データ分析担当者など、定常作業を抱えるすべての方を対象にしています。Desktop スケジューラーで自動化を育て、安定したらCloud スケジューラーに昇格させるアプローチが実用的だったので、その運用方法を共有します 導入の背景 毎日こなす定常作業が、以下のように存在していました。 1on1の事前準備: メンバーのSlack・Notion・GitHubの...

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どうしたんですか 例えば20代の若者、アプリケーションエンジニアをしている若者に対して。 飲み会でLinuxってのは本当にいいんだよ。俺の話を聞けよ。って30分くらいLinuxの説明をできたらいいな、って思っていたりする。でも気持ち悪がられる。だから、ここに書くことにした。 難しいんでしょ いや、そうなんよ。むずい。 そもそもなんでLinux使いこなせるようになったらいいのかとか、Windowsだけで困ってませんけど、みたいな話でもある。その気持ちはすごくわかるし、2010年前後くらいのIT環境では、そのうちLinux(ていうかUnix系OS)なんてそのうち絶滅するかなと思ってた...

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はじめに AI開発が当たり前となった現在、開発速度は格段に向上しました。 それでも、根本的な問題は解決されていません。 LLMが生成したコードはテストを通過し、レビューでも問題が見つからない。 「これでいける」と思い、リリースしてから初めて、問題が露呈するというようなケースが多々あります。 例えば、本番環境に出てから初めて仕様との乖離が見つかった、エッジケースが考慮されていない、ハッピーパスしかテストされていない、などのケースがあります。 つまり、LLMが生成したコードの実態は抽象化が過剰で変更に脆いという問題があります。 このような現象を総称して「AIスロップ（AI slop）」と...

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