技術ブログまとめ
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エス・エム・エスで開発を担当している髙木です。 今回は社内向けの書籍レビューサイトをClaude Codeで作った話と、運用してみてわかったことを率直に共有します。技術書の購入制度は世の中に広く受け入れられており、社内にあった形で運用されていると思います。よりよい活用を目指すためにレビューサイトを作ってみたという内容になっているため、同じ関心事を持っている方に読んでいただければと思います。 書籍購入制度について 弊社には書籍購入制度があります。 tech.bm-sms.co.jp これは福利厚生ではなく業
こんにちは。XI 本部 AIトランスフォーメーションセンター 所属の山田です。 今回は比較的にライトな内容で、 GitHub Actionsのワークフロー設計のTipsを紹介したいと思います。 紹介するワークフロー ここで紹介するワークフローは、Node.js系アプリケーションで静的解析、テスト、ビルド実行を想定したものになります。 依存関係インストール用のジョブ このワークフローの特徴は、依存関係の解決に重点を置き、取得した依存関係をキャッシュエントリに追加することを目的とするsetupジョブを配置して
はじめに 生成AI（ジェネレーティブAI /生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。企業における生成AIの活用の鍵となるのは、企業内のデータです。また、 データを活用する上で必要とされる人材 にも、大きな影響を与えています。 このブログは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、生成AIの可能性についてのシリーズの第一弾です。どのように生成AIが企業のデータ活用を変える可能性があるのか、そしてそれが企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）戦略の核心であるデータ戦略と人材戦略
こんにちは。新卒2年目のRYOBALです。 入社後1年間サーバーサイドエンジニアとして業務を行い、その後プロモーション部でプロダクト内のデータ分析や広告運用の業務を行っています。プロモーション部に異動し、これまでよりも数値を見る機会が増え、この部署にきて新たな学びもたくさんありました。 今回はそんな僕が業務を行っていく上で、特に為になったなと思った3つのことを実体験をもとに紹介します！ 1.情報収集が大事 自分から情報収集することはとても大切です。日々業務を行っているとそれが当たり前になってしまいついつい
EC部技術3課の山本拓海です。 Daft Punkで好きなアルバムは、Random Access Memoryです。 鉄板ですね。 youtu.be AWSの脆弱性検出サービスInspectorをOS間とエージェントベース・エンージェントレス間で比較します。 記事のスコープ Inspectorは主にEC2インスタンスを対象に使用したケースを想定しております。 ECSやLambdaについては深く取り上げていません。あらかじめご了承ください。 2024年4月23日追記 2024年4月22日にInspector
コンソールからOpenAIなどのLLMを使って、自立して動作させることができるOpen Interpreterを実際に試してみました。
はじめに 実務でFastAPIにて、OpenAIのAPI関連の実装をしている私の備忘録です。 FastAPIについては載っておりません。 読んでいただきたい方 ・ポートフォリオでAI機能つけたい方 ・OpenAIのAPI気になるけど難しいんでしょ・・・な方 ぜひ、ご自分の環境で試され、実装して欲しいです。 Pythonが初めての方でも、環境構築せずにUI上でPythonのコードを実行することができるJupyterを採用しております。 使用技術 下記、バージョンにて動作確認致しました。 バージョンを合わせて
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はじめに エブリーでCTOをしている今井です。 先日の池のブログ でも少し触れておりますが、2月に DevEnableグループ を設立したので、その紹介と設立した背景ついてお話しできればと思います。 tech.every.tv DevEnableグループとは DevEnableグループはCTO室に属しているグループで、開発本部を横断し、組織の活性化・成長環境の提供・発信・広報の強化・採用など、さまざまな課題解決を推進するグループです。 DevEnableという名前は Developer Enablemen
Introduction and Summary Hello. I am Miyashita, a membership management engineer in the Common Services Development Group[^1][^2][^3][^4] at KINTO Technologies. Today, I'd like to talk about how we solved the challenges we faced with building an S3-co
はじめに こんにちは。WEARフロントエンド部Webチームの藤井です。私たちのチームでは、 WEAR のWebサイトのリプレイスと新規機能の開発を並行して進めています。これらの開発を推進する中で、Pull Requestのレビュー負荷を軽減し、開発生産性を向上させるための取り組みを行なってきました。本記事では、その中で効果的だった取り組みについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景と課題 レビューの体制の薄さ スコープの広さ 仕様把握の負担 対応内容についての説明不足 処理の複雑性 仕様の抜け漏れ
こんにちは、クラシルリワードというサービスでSREときどきサーバーサイドを担当しているjoooee000です。 外の空気がほんのりと暖かくなり、春の訪れを感じさせる今日この頃、心まで軽やかになってきました。冬の長い間、凛とした寒さに耐えていた私たちにとって、この季節の変わり目はまさに待ちに待った瞬間です。 ということで、みなさんのチームではSLOを導入していますか？クラシルリワードのサーバーサイドチームでは、SLOを導入しています。 SLOの設定や浸透、導入ってとても難しいですよね。リワードサーバーサイド
みなさん、こんにちは！製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田です。 このブログでは、昨年末のAWS re:Invent 2023 で発表された新機能・Knowledge Bases for Amazon Bedrock を活用して、設計開発や研究における特許検索を効率化する方法について解説します。 はじめに 過去の関連ブログ 前々回、 こちらのブログ で、AWS の生成系 AI サービス・ Amazon Bedrock の Claude v2 ( by Anthropi
こんにちは！アマゾンウェブサービスジャパン合同会社で製造業のお客様を支援しているシニア事業開発マネージャーの川又です。 2024 年 3 月 14 日に製造業向けオンラインセミナー「データ活用による製造業のトランスフォーメーション」を開催いたしました。セミナーの開催報告として、ご紹介した内容や、当日の資料・収録動画などを公開いたします。 はじめに 今回のセミナーは、製造業の皆様や、製造業のお客様を持つパートナーの皆様から、よくご要望をいただく、「製造業におけるデータ活用やお客様での事例」を単にプレゼンテー
こんにちは。 株式会社 ラク スで先行技術検証をしたり、ビジネス部門向けに技術情報を提供する取り組みを行っている「技術推進課」という部署に所属している鈴木（ @moomooya ）です。 今回は毎年春先の社内ビアバッシュで新人向けに「一歩目の学習方法」として発表している話をしようと思います。 学習とは この記事の対象 学習に対する向き合い方 まず最初は 学習作戦その1「ちょい足し学習」 例）HTTPメソッドを扱ったとき 学習作戦その2「外から情報を仕入れる」 よくある情報源 技術書 技術同人誌 ウェブサイ
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