はじめに この記事は、MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の21日目です。 今回は、ちょっと高度なGitHub Copilotの使い方をご紹介します！ GitHub Copilotを使い始めると、まずはインライン補完やCopilotチャットでの質問、コード説明といった基本機能から試される方が多いと思います。これだけでも十分便利ですが「GitHub Copilotが外部ツールと連携するとどんな使い方ができるのか」「カスタムエージェントを定義すると振る舞いは

こんにちは。メルカリのセキュリティエンジニアの@yuです。 この記事は、 Mercari Advent Calendar 2025 の20日目の記事です。 従業員の業務端末(MacBook)に利用しているデバイス管理ツールであるJamf Proの構成管理にTerraformを活用し始めた際の所見について紹介します。 概要 Jamf Proの構成変更は、macOS, iOSデバイス管理の改善に欠かせません。一方で、変更が手作業中心だと、レビューが重くなったり、作業ミスの余地が残ったり、変更の根拠や履歴が散ら

こんにちは。メルペイバックエンドエンジニアの @kobaryo です。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の20日目の記事です。 はじめに メルカリグループは現在、AI Nativeな会社を目指しており、開発プロセスへの活用はもちろん、社内のさまざまな業務においてAIを使った効率化の取り組みが進んでいます。それ以前にも、プロダクト面ではメルカリの「 AI出品サポート 」やメルカリ ハロの「 かんたん求人作成 」とAIを活用した機能がこれまでに

目次 はじめに データ分析の課題 Snowflake MCPサーバーについて AI分析機器版の全体像 ...

３行まとめ 仕様書を渡すとリスク分析からテストケース生成までやってくれるよ ステップ単位で人が軌道修正して精度をあげて（維持して）いるよ 指摘内容や成果物からナレッジを抽出してPRを出すので賢くなる仕組みだよ ３行まとめ はじめに つくったもの ポイント① 仕様書の理解から始める ポイント② 人間が軌道修正する ポイント③ 使うほど賢くなるように 「ドメイン知識」と「テスト技術」に分けた理由 実際どうなの？ テストケースのフォーマット 課題：プロンプトやナレッジの管理・改善 おわりに はじめに こんにちは

BASE ADVENT CALENDAR 2025 DAY.20 はじめに この記事はBASE アドベントカレンダー 2025の20日目の記事です。 Pay ID Platform Group の 大木です。 本記事では、Feature Flag(aka Feature Toggles)の標準化仕様及びSDKである OpenFeature と、Feature Flag As A Service(以下FFaaS)である AWS AppConfig を利用したサービスを約1年間運用してきたため、OpenFea

この記事はLuup Advent Calendar 2025 20日目の記事です。 はじめに こんにちは、LuupでData Analyticsグループに所属している牧野です。 私たちのグループは、移動データ、アプリの利用ログ、日々のオペレーションデータ、そして電動キックボードや自転車から得られる車両データなど、Luupの事業に関わるあらゆるデータを対象に分析業務を行っています。 その中でも本記事では、Luupならではである「地理空間データ」に関わるジオコーディングの話をご紹介します。 『ユーザーの声』を

こんにちは。株式会社ココナラのマーケットプレイス開発部 Web開発グループ バックエンド開発チーム所属のtoruchanです。 こちらは株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 20日目の記事です。 はじめに 本記事では、Claude Code、VibeKanban、git worktreeを組み合わせて複数タスクを並列実行した事例と、そこで得た学びを共有します。 きっかけは、自分のタスク整理をしている時でした。 プロジェクトの資料作成も進めないといけないし、開発タスクも進めないといけな

こんにちは！タイミーでバックエンドエンジニアをやっている福島です。この記事は Timee Product Advent Calendar 2025 の20日目の記事です。 みなさんは普段リファクタリングにどれくらい時間を割いていますか？ 将来的な品質や開発スピードを担保するためには定期的なリファクタリングが必要ですが、普段の業務が忙しくてなかなか時間を割けない方も多いと思います。 そこで今回は、AIを活用して効率よくリファクタリングできないかを検証してみたので、その振り返りを兼ねてご紹介したいと思います。

はじめに PS-SLの佐々木です。 アドベントカレンダー20日目の記事になります。 今回の記事ではChatGPTやClaudeのようにAIの回答をリアルタイムで表示する方法について解説します。 なぜSSEが必要か LLMを使ったチャットアプリでは、回答生成に数秒〜数十秒かかることがあります。 ユーザー: 「この資料を分析して」 ↓ ... 10秒待機 ... ↓ AI: 「分析結果は...（長文）」 全文が完成するまで何も表示されない のはUXが悪い。ChatGPTのように 文字が順次表示される 体験を実

AIが生成したコードをレビューせずにマージしていいだろうか。 多くのエンジニアは「ダメに決まっている」と答えるだろう。バグが混入するかもしれない。セキュリティホールが見逃されるかもしれない。既にある関数と同じものを新たに作ってしまっているかもしれない。技術的負債が積み上がるかもしれない。 しかし、少し考えてみてほしい。 コードレビューは、誰のためにあるのか。DRY原則は、何を守っているのか。可読性は、誰が読むことを想定しているのか。技術的負債は、誰が返済するのか。 これらはすべて、 人間がコードを読み、人

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こんにちは、Merpay の Payment Core チームで EM をしている komatsu です。普段はメルカリグループ全体の決済基盤や銀行接続まわりを担当しています。 この記事は Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の 19 日目の記事です。 年末ということで、今回は Payment Platform がこの 1 年で取り組んできた 2 つの大きな進化の方向性を振り返ります。1 つは Checkout Solution による統合決済体験の提供、も