Orchestration Guildメンバーの福山です。普段はYahoo!プレイスというサービスで、フロントエンド開発を担当しています。はじめにOrchestration Guildの紹介をさせてく...

こんにちは。NTTドコモビジネスの露崎です。本ブログでは vLLMの本家コミュニティのブログ で紹介されたvLLMのモデルのゼロリロード切り替え機能の概要に加えて本機能をContainerベースで検証した結果について紹介します。 はじめに モデルのゼロリロード切り替え機能が取り組む課題 vLLM Sleep Mode Sleep Level 動作確認 環境構成 利用モデル 実験1. API利用状況の確認 vLLMの起動 Sleepによるモデルの停止 WakeUpによるモデルのリロード 実行結果とパフォーマ

はじめに スキーマ分離と行分離 目的と結論 目的 結論のサマリ 試験内容 試験環境とツール 負荷の設計 本番環境でのクエリ傾向の分析 QPSの測定 進め方 試験結果 スキーマ分離のボトルネック スキーマ数を固定して負荷をあげてみる 結果まとめ なんとか延命したい はじめに 弊社が採用しているDB設計は、テナントごとに独立した スキーマ を持つ 「 スキーマ 分離」 のデータ構造に基づいています。この アーキテクチャ は、高いデータ分離性とセキュリティを確保できる一方で、 「 スキーマ 数の増加に伴ってパフ

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub Copilot や Claude Code など、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そんな中で先日、Claudeの新機能であるAgent Skillsが公開されました。 そこで今回は、Agent Skillsの紹介と解説、スキルの作り方を紹介したいと思います

概要 こんにちは、エンジニアの籏野です。 昨今AIを用いた開発が非常に盛んになってきました。 弊社でもClaude Codeによる開発支援を中心として、ChatGPT/Google Agentspace等々の導入検討・および利用推進が進んでいます。 そんなAI活用において、もっとも重要なのが人間からの指示をAIに伝えるための「プロンプト」です。 今回の記事ではAIに意図した動作をさせるためにどのようにプロンプトを育てるべきか？を自分なりに実践した内容を共有したいと思います。 お題 なんらかの開発を行った後

はじめに どうも、今月はあまりブログを書くことができなかった龍ちゃんです！ ブログを書かなかった時というのは、大体何かしらの検証に時間を取られていたという理由なのですが、今月は主に Claude Codeで実際にVibe Codingを行う という検証をしていました。その中で、Claude Codeをいろんなプロジェクトに適用して使ってみるというところなのですが、まず基本となる環境整備が重要だなと感じています。先月までは、「 Claude×技術ブログ 」というテーマで11本ブログを執筆していました。 今回

みなさんこんにちは、XI本部エンジニアリングオフィスの佐藤太一です。 このエントリでは、私がRustで実装した Java 用バージョンマネージャであるKopiを紹介すると共に、実装の過程で得た生成AIを使ったソフトウェア開発に関する知見を共有します。 Kopiの ソースコード とドキュメントは全てClaude Codeによるものです。私自身は開発環境の構築とメンテナンスをしながら、プロンプトによる指示のみで、約2か月弱の期間に約四万行のRustコードと約六千行の Markdown を書き上げました。行数の

こんにちは、広野です。 AWS Cloud9 は研修用途では非常に使い勝手が良かったのですが、AWS が新規アカウントへの提供を終了してしまいました。今回は私が試みた代替ソリューションの実装編です。本記事は Application Load Balancer に対してリスナールールとターゲットグループを作成し、Amazon EC2 インスタンスを関連付けます。 code-server と ALB で AWS Cloud9 代替の研修用 IDE を提供する - アーキテクチャ概要編 AWS Cloud9 の

タイミーでは、Flaky Test がデプロイの妨げになることで開発効率が悪化していました この問題を解決するため、AI エージェント「Devin」を活用し、Flaky Test の検出から修正プルリクエストの作成までを完全に自動化しました 結果、CIは安定し、開発者は本来の業務に集中できるようになったことで、開発体験が向上しました こんにちは！タイミーでバックエンドエンジニアとして働いている 福井 ( bary822 ) です。 皆さんは Flaky Test に悩まされた経験はないでしょうか? タイミ

初めまして。 エンタープライズ 第三本部、2年目の松田知洋です。 本記事では、用いた Snowflake の自動デプロイの仕組みを紹介します。Azure DevOpsを用いる事で、 ソースコード の一元管理、バージョン管理に加え、パイプラインによる人的ミスが少なく、再現性の高い運用が出来ます。実際普段の業務でもこういった仕組みを利用していますが、勉強を兼ねて改めて整理したのが本記事になります。 以下は Snowflake とAzure DevOpsに関する簡単な説明です。詳細に関してはリンクの弊社ブログ及

ご挨拶 ども！新しいことを学ぶのにAIを使うようになって勉強がはかどっている龍ちゃんです。検証したことはジャンジャンブログ化していきます。旅館にこもって執筆だけをしている時間がそのうち来るかもしれません。ネット回線がないと作業できないのが難点なんですよね。 基礎から学ぶAzure Static Web Apps × Bicep 入門 「Azure Static Web Apps を Bicep（Infrastructure as Code）で管理し、GitHub Actions を使った自動デプロイパイプ

はじめに こんにちは！採用ブランディングWGの島です。 今回はニフティのエンジニアの実態を調査するためにアンケートを実施しましたので、その結果を発表します！ 今回は115名のエンジニアに回答いただきました！ 昨年の結果はこちらになります。 ニフティエンジニア徹底分析！〜ニフティのエンジニアにあれこれ聞いてみました〜 基本情報 在籍年数 継続的なエンジニア採用とベテランの存在 分布をみると全体の8割以上が10年未満となっています。これは近年、積極的にエンジニア採用を行なっている結果が現れているのではないかと

タイミーでバックエンドのテックリードをしている新谷（ @euglena1215 ）です。 タイミーでは自律型 AI エージェント Devin を活用した開発を行っています。 Devin を効果的に活用する上で鍵となるのが、どのような「knowledge（知識）」を与えるかです。Devin を活用している各社で、試行錯誤が進められているのではないでしょうか。 もし Devin に一つだけ知識を与えて賢くするとしたら、何が最適でしょうか？ 私は「会社固有の知識であり、かつ社員にとっては当たり前すぎて、AIに教

G-gen の杉村です。当社 G-gen では、Google の生成 AI サービスを積極的に業務で利用しています。本記事では、Gemini API や Gemini for Google Workspace を G-gen の従業員がどのように利用しているか、具体的な事例を交えて紹介します。 はじめに 本記事について G-gen の業務環境と Gemini Gemini の進化 データの保護 Gemini アプリ Gemini アプリとは 生成や解説、要約 Gems を利用した特定タスクの効率化 ブログ

本記事は 2025 年 4 月 29 日に公開された “ Extend the Amazon Q Developer CLI with Model Context Protocol (MCP) for Richer Context ” を翻訳したものです。 本日、 Amazon Q Developer はコマンドラインインターフェイス（CLI）での Model Context Protocol (MCP) サポート を発表しました。開発者は MCP サポートを使用して外部データソースを Amazon Q