本記事は「 Build full-stack AWS applications in minutes with AI-powered scaffolding 」を翻訳したものです。 AI アシスタントを使えば、AWS 上で動くアプリケーションや Web サイトを数分で立ち上げられます。しかし、実際のお客様に提供できる本番相当のものにたどり着くのは、依然として難しい部分です。セキュリティ、可観測性、型安全性、そしてレジリエンスは、本番運用では譲れない要件です。AI アシスタントがこれらすべてを一度で正しく実

! 「QAチームに配属されたけど、やっているのはテスト実行だけ」「テスト以外にQAって何するの？」と思ったことはないだろうか。 以前、「テスト＝QA」を卒業する日という記事で、テスト・QC・QAの違いを整理した。 テスト＝測る（今の状態を確認する） QC＝直す（見つけた問題を潰す） QA＝つくる（良いものが生まれる仕組みをつくる） 「QA＝仕組みをつくること」とわかった。じゃあ具体的に何すればいいのか。 自分がQAとして手を動かしてきた中で、テスト実行以外にやってきた活動を全部並べてみる。 たとえ話：勉強

はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発2部Webバックエンドブロックのぐらです。普段はZOZOTOWNのバックエンド開発を担当しています。ZOZOTOWNのリプレイスでは、既存システムの仕様を正確に把握することが欠かせません。私たちはこの分析に AIを活用 してきました。しかし、人間による追加調査がまだまだ必要という課題を抱えていました。本記事では、AIによる既存システムの分析ワークフローを作り直した過程と、そこで得られた知見を紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 ZOZOTOWNリプレイス

連載をはじめるにあたって #  この記事を読んでいただきありがとうございます。アジャイルグループに所属する、藤井智弘です。  「豆蔵最後のアルバイト」という謎の肩書でお客様を煙に巻きながら、日々研修やご支援に従事している中で、同じような質問を何年にも渡って繰り返しいただいてきました。アジャイル開発が世に出て30年近い年月が経ち、実践者の世代交代が進んでいるので、かつて議論し尽くされた（かに見えた）質問が、打者一巡よろしく繰り返し話題にのぼるのも当然とも思います。  そうしたよくいただく質問を起点に、その背

G-gen の本間です。当記事では、 Migrate to Virtual Machines を使って、Amazon Web Services（AWS）から Google Cloud へ仮想マシンを移行する方法を解説します。 はじめに Migrate to Virtual Machines とは サポートされる環境 移行手順の概要 前提事項 AWS 側の設定 Google Cloud 側の設定 注意点 AWS 側の設定 Google Cloud 側の設定 インスタンスのレプリケーション ターゲットインスタ

今月誕生日の人、おめでとうございます🎉 エデュケーショナルサービス課の森純子です。 私はこれまで、ペネトレーションテストを検証したことがありませんでした。理由は「いくらかかるか分からないから」です。ところが今回、最大タスク時間の上限を設定できるというアップデートがありました🎉 これならコストを予測できると思い、早速やってみました。 AWS Security Agent（現在はAWS Continuumの一部）のオンデマンドペネトレーションテストに追加されたのは、コスト管理と再検証の2つの機能です。 参考:

この記事でわかること Compose Multiplatform（CMP）の動画再生は、Android では AndroidView + Media3 PlayerView 、iOS では UIKitView + AVPlayerLayer 、Web では canvas の裏に置いた <video> 要素と、プラットフォームごとにまったく異なる Interop 機構で動いている 「どのフレームワークがネイティブか」は見せかけの問いで、デコードと撮像の層は Flutter も React Nat

はじめに こんにちは、ECプラットフォーム部マイクロサービス戦略ブロックの半澤です。普段は、システムアーキテクチャの全体最適化など、モノリスからマイクロサービスへシステムをリプレイスする過程で生じる、複数チーム間の課題解決を主に担当しています。 本記事では、ZOZOの基幹システムリプレイスにおいてモノリスからマイクロサービスへ移行するために、イベントストーミングを起点にドメイン間の境界と責務の決定をどのように進めたかを紹介します。あわせて、既存コードの解析と付箋への変換に使ったClaude CodeのAg

1. はじめに 生成 AI の利用が広がると、「使った後に請求で気づく」だけではなく、予算到達を検知した後の追加利用をできるだけ早く止める仕組みが必要になります。筆者はこれまで、止める場所を Gateway に置く方法を2通り検証してきました。1つは LLM Gateway（LiteLLM）を自前で構成してユーザー単位の上限を持たせる方法です。 https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/0aef5de18fae3c もう1つは Amazon Bedrock AgentC

「フルリモート環境でのエンジニアのリアルな働き方を知りたい」 「ミイダスの採用選考やカジュアル面談に参加する前にどんな組織なのか知っておきたい」とお考えの方も多いのではないでしょうか？ 本記事では、ミイダスのエンジニア選考やカジュアル面談で よくある質問 とその回答をまとめました。 コミュニケーション手法やチーム体制、キャリアパス、さらにはAIツールの導入状況まで、一挙にご紹介します！

こんにちは、セーフィーでエンジニア・PdM・デザイナーの中途採用をしているNむらです。 エンジニアではない私がお邪魔しますという気持ちで今回記事を書いております。 タイトルの通り今回は、非エンジニアの私が採用オペレーションの自動化に挑戦してみたということでエンジニア採用に携わる方にとって、「私もやってみようかな」と思ってもらえるようなことをお伝えしていきたいと思います！ この記事はこんな方におすすめ 何かの作業を楽にしたい 壁打ち相談相手からもうちょっといい感じの生成AIの使い方を知りたい 非エンジニアの

サイオステクノロジーは、OSS管理ツール「SCANOSS」の 日本国内初の代理店 です。 生成AIでコードを書く比重が上がるにつれ、「動くコードは手に入ったが、それを使っていいか」を確かめる工程が抜け落ちるようになりました。テストは通る。脆弱性スキャンを回していれば、それも通る。しかし、そのコードがどこ由来なのかを見る工程は、どちらにも入っていません。 AIが生成したコードに含まれるOSSは、読んで見分けることができません 。機械的な照合で見える範囲と、機械にも見えない範囲が残ります。 この記事でわかるこ

はじめに こんにちは！サイオステクノロジーのなーがです。前回、 Claude Code のテストゲートが編集ゼロで12分！？Stop hook が「黙って効かなくなる」まで について書きましたが、あれから個人開発の Python プロジェクトでマルチエージェント運用を続けています。委譲そのものは安定してきました。ただ、そのあいだずっと手を出せずにいた問題が残っていました。 レートリミットです。 サブエージェントを何本も並列で走らせていると、当然トークンの消費は速くなります。そして usage limit

ファイルサーバー等の検索システム構築において、事前に必要なストレージ容量を試算する際の手順を解説します。 今回は、FSCrawler (*1) を使って検索用ストレージサイズの概算見積りを行ってみたいと思います。 (*1) Elastic の正式な製品ではありませんが、ファイルを検索できるよう Elasticsearch に登録してくれるオープンソースです。 目次 1. 検証の概要 2. 環境 3. FSCrawler の初期化と設定 4. 検索用ファイルの配置 5. FSCrawlerの実行 6. 登録

もう入っている Chrome を、そのまま触らせる Chrome DevTools MCP は、いま普段使っている Chrome をそのまま使います。自動化用のブラウザを別に落とす手順が要らないので、入れるのはコマンド1本です。動かしてみると立ち上がってくるのは見慣れた Chrome とほぼ同じ画面で、そこの安心感が大きかったですね。 そうなると素朴な問いが1つ残ります。ブラウザも触らせたいけど、ログインが要る画面はどうするのか。先に環境を作って、そこから順に書きます。 先に1つだけ前提があります。 No