「最初の言語はPython」に騙された。JavaScriptから始めるべきだった - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonをめぐる後悔 プログラミングを始めた頃、学生向けのブームに乗ってPythonを選びました。 当時はProgateやUdemyでもPython推しが強くて、「これからはAIの時代だ」みたいな雰囲気に流されました。でも実際に個人開発を始めてみると、作ったものを人に見せるのが難しかったです。 データ分析の結果をJupyter Notebookで共有しても、正直地味だし、「で?」って感じになります。 Webアプリを作ろうとしてもDjangoやFlaskは重たいし、結局あまりアウトプットできないまま時間が過ぎました。 Pythonの用
AWS製AI統合・仕様駆動型IDE「Kiro」.kiro作成ベストプラクティス - Qiita
.kiro作成ベストプラクティス AWS製AI統合仕様駆動型IDEのKiroの.kiroディレクトリを作りこむために必要なリファレンスのリンクと具体的な用意すると役に立つファイルを提示する記事です。 この記事のスタンス 本記事は、可能な限り公式ドキュメントに準拠しつつ、Geminiとの壁打ちを経て構成しました。 現時点ではプロジェクトへの完全な実践投入前のため、一部に考慮漏れや甘い箇所がある可能性があります。そのため、実際に運用して得られた知見やフィードバックを元に、随時この記事を更新・ブラッシュアップしていく「進行形のベストプラクティス」としてご覧ください。 2026/01/05 追記 現在、この記事の構成で.kiroを作成し試運転をしているのですが、チャットを日本語化するフックを作成すると便利になることに気が付いて作成しました。 記事の方にも反映しました。 この記事で紹介してるファイル
AIエージェント × 人の褌でトレード戦略を爆誕させる｜どりらん
本記事は、 マケデコ Advent Calendar 2025 25日目の記事です。 マケデコとはマケデコ（Market API Developer Community）というコミュニティがあります。株式投資やシステムトレードに取り組む投資家・エンジニアが集まり、データ分析や機械学習などの知見が共有されています。 このコミュニティでは毎年12月にアドベントカレンダーが企画され、参加者が惜しげもなく知見を公開しています。2023年から2025年にかけて蓄積された記事は60本を超えます。 記事一覧: advent_calendar_links.csv 次のような、トレード戦略を考える上で参考になる知見が凝縮されています。 機械学習モデルの設計とオーバーフィット対策 確率的ボラティリティモデル 寄り引けロングショート戦略 リバーサル戦略の検証 ファクター分析 LLMのトレーディング活用 人の褌で
AI-DLCスターターキットで始める、一人AI駆動開発 - Qiita
SDLCとの違い SDLCは要件定義→設計→実装→テスト→運用という直線的なプロセスを人間が主導します。各フェーズの成果物は人間が作成し、次のフェーズへ引き継ぎます。AI-DLCでは、これらの成果物をAIが生成し、人間は品質チェックと承認に集中します。 Agileとの違い Agileはチームの協調と反復的な改善を重視し、短いスプリントで価値を提供します。AI-DLCはさらに短いサイクル（Unit単位）で動作し、AIがスプリントプランニングやタスク分解を担当します。人間はプロダクトオーナーとして方向性を示し、最終判断を下す役割を担います。 AI-DLCの主要原則 会話の反転 従来: 人間が質問し、AIが回答する AI-DLC: AIが計画を提示し、人間が承認・判断する この反転により、人間は細かい作業から解放され、意思決定に集中できます。AIは「次に何をすべきか」を提案し、人間は「それでよい
SlackのやりとりをワンクリックでIssue化！AI活用で業務がちょっと楽になった話 - Qiita
👋 はじめに 株式会社ネクスウェイでSREをしている@oteppeと申します ^ ^ 「株式会社ネクスウェイ Advent Calendar 2025」3日目は、チームで育成中のSlackでのカジュアルな相談や要望をスタンプひとつでIssueに起票、そして調査まで自動でしてもらう仕組みを書こうと思います！ 「Slackの内容をIssueに起票できたら便利だよね」という軽い要望から、AIで遊んでみようと色々試しながら拡張していったら、そこそこ便利な仕組みになってきました 🎯 何を作ったのか 一言で言うと、Slackメッセージに以下のタコのスタンプを押すだけで、自動でGitHub Issueが作成される仕組みです。 しかも、ただIssueを作るだけじゃなくて： 🏷️ メッセージ内容から適切なラベルを自動判定 🤖 Issue作成後、GitHub ActionsでClaude AIが要望を
AI Webアプリプロトタイプのホスティングから、本番運用まで、Cloud Runのススメ - Qiita
概要 最近はAIのAPIを利用したウェブアプリのプロトタイプをサクッと作って気軽にデプロイするニーズが結構多いのではないかと思うが、Vercelなど気軽にアプリをデプロイできるサービスが多いにも関わらず、意外と使えなくてハマったので、おすすめを共有する。 結論から言うと、GCP Cloud Run最強。 背景 なるべく手間を掛けずにリモートにデプロイしたい（思考停止状態でもインフラ構築してデプロイできるレベルがいい）。かつ、安く済ませたい（無料レベルで）。 そのニーズに応えるサービスは今や多々あり、ここではVercel, AWS Amplify, AWS App Runner, Cloudflare Page, GCP Cloud Runなどの基本的にサーバレスサービスを検討した。他にも色々とあるとは思うが。 Next.jsでサクッと作ったのでコストのかからないVercelでデプロイもサク
生成AIをwrapするプロダクトを作ろうとして感じた恐怖 - GoTheDistance
あちきも・・・これ、すごい思う・・・ pyama.fun 2025年時点では、僕にもない。部分的に使うことはあると思うけど。 生成AIに抱かれたプロダクトを作るのが怖い 理由は単純で、自分には生成AIのモデルを自作する能力がなく、誰かの肩に乗っかるしか無いため。 生成AIを使ったコーディングそのものは、どのモデルを使っても大枠同じ。動かすだけなら、1日。プロンプトを投げるだけだから。 問題は、アウトプットの均質化が極めて難しいこと。モデルが変わるだけで、同じプロンプトでも回答が変わる・観点が変わる。似たようなデータを食わせても、僅かな違いが大きなズレとなって、パーソナライズの障壁となる。 人が見たら「これはすごくうまい例えで良い」と評価される文章だとしても、AIが見たら「説明が足りてないのでは」みたいな評価になり得る。 それらの「ズレ」を直すにしても、モデルでやってるロジックがわからない。
設計書にソースコードを書く、参考リンクを無視… AIの“サボり開発”を防ぐためにエンジニアが持つべき視点 | ログミーBusiness
「『rm - rf ./』を実行しました」渋川よしき氏：あとは、「方針1、2、3があります。じゃあ2でお願いします」と言っても、ぜんぜん違うことを始めたりみたいなこともありました。 生成AIは知識がちょっと古いというところとか、世の中に出回っている情報自体も、やっぱり新しい技術よりも古い技術の方が多かったりするので。 例えばDockerとか書き方が大きく変わったりしていますが、どうしても古い書き方をしたがります。「新しい書き方してください」と言っても、ちょっとうまくいかないと「きっと書き方が悪いのが原因です」みたいなことを勝手に言い出して、古い書き方に戻そうとしたりというところがありますね。 あと「ちょっとやり直してよ」って言うと、プロジェクトを全部リセットするみたいな。これ、たまにXで話題になるやつで、これはプロジェクトのフォルダだったので良かったんですけど、たまにパソコンのホームフォル
iwashi氏が語る、AI時代も変わらない本質とは？dev、EM、PMの視点から考える“プロダクト開発のいまとこれから”
TOPコラムテック最前線レポートiwashi氏が語る、AI時代も変わらない本質とは？dev、EM、PMの視点から考える“プロダクト開発のいまとこれから” iwashi氏が語る、AI時代も変わらない本質とは？dev、EM、PMの視点から考える“プロダクト開発のいまとこれから” 2025年11月26日 fukabori.fm パーソナリティ 岩瀬 義昌 NTTドコモビジネスにてアジャイル開発、人事などの業務に従事後、現在はGenerative AI Project の Leaderを務める。『エンジニアのためのドキュメントライティング』『エレガントパズル エンジニアのマネジメントという難問にあなたはどう立ち向かうのか』などを翻訳。エンジニアに人気のポッドキャスト『fukabori.fm』も運営。 X：@iwashi86 AI技術の急速な進展により、プロダクト開発は大きな転換期を迎えています。大
Why we migrated from Python to Node.js
We just did something crazy: we completely rewrote our backend from Python to Node just one week after our launch. We did this so we can scale. Yes, scale. A week in. In some ways, it's a good time right? The codebase is still small and we don't have too many users. But on the other hand, it goes completely against the advice given to early-stage startups which is to just ship and sell, and worry
アラン・ケイ氏に問いかけた質問と、氏からの回答（GUIとAI技術に関連して）｜usagimaru
先日、AI技術をテーマにしたオンライン講演のイベント「POST Dev 2025」が開催され、その目玉の一つとして、アラン・ケイ氏による登壇がありました。この記事では、アラン・ケイ氏の講演後に私から問いかけた質問と、その後に氏から返ってきた回答を紹介しつつ、その内容を考えます。 私（usagimaru）からの質問は以下の通りでした。なお、質問投稿は当時の運営案内に従って、Xにてハッシュタグ「#postdev」を付加する形にて行いました。時間の都合でその場で直接氏に問いかけること／回答を得ることが叶わなかったため、イベントの運営者にQ&Aを仲介していただいた上で、日を置いて回答をテキストで得る形となりました。 （当時急いで文章を作って投稿したので、一部表現に違和感があることはご容赦ください。） Q. usagimaru: 現在人気なAIツールは、対話方法にチャット型のUIを採用しています。私
【実践レポート】Spec Kit + Claude Code GitHub Actionsで実現するAI仕様駆動開発 - Insight Edge Tech Blog
本記事でわかること はじめに 背景・課題 目的 GitHub Actionsを用いたSpec Kitで仕様駆動開発を試してみる 仕様駆動開発とは Spec-Kitとは Claude Code GitHub Actionsについて オセロ対戦アプリを作ってみた Issue連携とSub-issueの活用 問題点と所感 テスト駆動開発の無視 まとめ 参考資料 本記事でわかること この記事では、AIエージェント時代の新しい開発手法として注目される「仕様駆動開発」を、 Claude Code GitHub Actions と Spec Kit を使って実際に試した結果をお伝えします。オセロアプリの開発を通じて、従来の開発プロセスとの違いや実際の課題までを解説します。 はじめに こんにちは。 この度Insight Edgeで1ヶ月間のインターンに参画しております、東京科学大学物質理工学院博士課程2年の
属人化させないデザインルール管理。ログラスの「AI駆動のデザインシステム運用フロー」について｜Cocoda
AI時代、多数のツールが市場に生まれ、UIやクリエイティブをつくるのはデザイナーだけの仕事ではなくなりつつあります。 ログラスのデザイン部ではこの流れに乗りながら、デザイナーがやるべきことに集中できる環境をつくるために「AI駆動の新しいデザインワークフロー構築」に大きく注力しています。 AI時代にログラスのデザイン部は「AI駆動の新しいデザインワークフローの構築」に取り組んでいる今回は、その一環として、AI駆動なデザインシステム運用ワークフローを構築したので紹介します。この導入によって、これまでデザイナーの中で暗黙知的に運用されており、更新の負荷が高かったデザインルールをまとめたドキュメントを、ほぼコストゼロで作成・運用できるようになっています。 また、このワークフローの構築を進めると、いずれUI設計の業務をデザイナーから手離れすることもできるのではないかと思っています。 AI駆動なデザイ
LayerX、毎日AI Agentブログリレー始めるってよ。 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、Hiromu Nakamura (pon) です。LayerXでAI/MLOpsをやってます！！LayerXで毎日AI Agentブログリレーを始めます！！今回はなぜAI Agentブログリレーを始めるのかをお話しさせてください。 AI Agentブログリレーとは LayerXのエンジニアが毎日AI Agent開発に関する知見をアウトプットします！！すでに一ヶ月分が埋まっています。書く人がいなくなるまで続けます。 執筆者カレンダー 最初は毎週1人書けば良いかと思いましたが、予想以上に参加者が多く、急遽毎日のブログリレーにしました。最近入社した身からすると末恐ろしいです。 今あるテーマとしては 🌏 AI Agent × Temporal Knowledge Graphで表現できる世界 🔐 AI Agentの認可基盤について 🔭 AI AgentのObservability
MIXI、新卒向け技術研修資料を公開 AIやセキュリティなど計15科目 4時間超の「iOS研修」動画も
MIXIは8月19日、同社の公式テックブログ上で、2025年度の新卒向け技術研修で使用した資料を無償公開した。「QA・ソフトウェアテスト」「ソフトウェアアーキテクチャ」など15科目の資料に加え、同社の開発現場で働くエンジニアが講師を務めた研修動画も掲載している。 「QA・ソフトウェアテスト」「ソフトウェアアーキテクチャ」に加え「Git研修」「DB基礎」「セキュリティ研修」などの資料を公開。例えばGit研修では、バージョン管理システム「Git」の基本操作からチーム開発での活用法を紹介。25年度に新設した研修「Writing with AI」の資料では、生成AIを活用した文章作成・校正のノウハウなどを解説している。
及川卓也さんが語る、「プロダクトマネジメントエキスパートへの道しるべ」 — プロダクトマネジメントの入門、学習法から最新トレンドまで
本連載は、「 エキスパートへの道しるべ（Load to Expert） 」をテーマとして、初級者がエキスパートになるためのヒントを、日本を代表するエキスパートの方々に伺う企画です。 本記事は、30年以上のIT業界での経験を持ち、現在はTably株式会社の代表を務める及川氏に、プロダクトマネジメントの本質や、初学者が押さえるべき学習法について語っていただきました。 及川さんをTechFeed上でフォローしよう！ プロダクトマネジメントとは何か？その魅力 ――プロダクトマネジメントのエキスパートでいらっしゃる及川さんですが、プロダクトマネジメントとは何か、その概要と魅力を教えていただけますか？ 及川: プロダクトマネジメントは非常にシンプルに言えば、プロダクトを成功させるための考え方や仕組みです。プロダクトマネージャーはその責任者という存在で、一般的には、技術、UX、ビジネスの3つの要素が必要
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職場でのAI活用事例を100個まとめたスライド、DeNAが無料公開で絶賛の声多数【やじうまWatch】
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