はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
AIエンジニア「Devin」をさらに賢くする！キラキラ（Knowledge Suggestions）の活用
AIエンジニア「Devin」をさらに賢くする！キラキラ（Knowledge Suggestions）の活用Devinを使い始めた皆さん、その驚くべき能力にワクワクしていますか？今回は、Devinをさらに強力な相棒にするためのとっておきの機能「キラキラ（Knowledge Su
TiDBの自動シャーディングを体感。AUTO_RANDOM使ってみた 🔖 1
はじめにきっかけは、TiDBユーザグループ ミートアップ #5に参加し、そこでTiDBのシャーディングが自動で行われる仕組みに興味を持ったことです。特に、AUTO_INCREMENTが引き起こす「ホットスポット」問題と、それを解決する機能について、実際に自分の手で試してみること
はじめにChatGPTのような生成AIの登場により、**ベクトル検索（Vector Search）**という技術が注目されています。これは、文章、画像などを数値のベクトル（数字の配列）に変換し、その「意味の近さ」や「特徴の類似度」に基づいてデータを検索する技術です。きっかけは
TiDB Lightning使ったデータインポートを試した 🔖 1
はじめにきっかけは、TiDBユーザグループ ミートアップ #5に参加し、そこでTiDB Lightningの紹介があり、どんなものかと試してみたことです。「数百万行、数億行のデータをTiDBに投入したいけど、INSERT文をループで実行すると時間がかかりすぎる…」という課題を解
ローカルDockerでTiDBの水平スケーリングをテスト 🔖 1
はじめにTiDBの大きな魅力の一つは、ノードを追加するだけで性能がリニアに向上する「水平スケーリング」です。しかし、この強力な機能をローカルの開発環境で気軽に試すのは、意外と情報が少なく、多くの落とし穴があります。この記事では、docker-composeを使ったローカル環境
モバイルファースト vs PCファースト：現代のWeb開発でどちらを選ぶべきか
はじめにレスポンシブデザインを実装する際、多くの開発者が直面する問題があります：「モバイルファーストで作るべきか、PCファーストで作るべきか？」この記事では、両方のアプローチを実際のコード例と比較しながら、現代のWeb開発においてどちらが最適かを詳しく解説します。 目次
MariaDB WHERE INクエリの直列分割処理で最適なチャンクサイズを実測データで検証する
はじめに大量のデータを扱う際、WHERE INクエリのパフォーマンスは重要な課題です。特に、数万件のIDを一度に処理する場合、単一のクエリではパフォーマンスが低下することがあります。この記事では、直列分割処理によるWHERE INクエリの最適化について、実際のベンチマーク結果
10万件データで実証。データベース設計パターンの性能・保守性比較【Rust + MariaDB】
はじめにデータベース設計において、パフォーマンス、拡張性、保守性のバランスを取ることは永遠の課題です。本記事では、OLTP（Online Transaction Processing）システムを想定し、10万件のデータを使用して、3つの主要なデータベース設計パターンの性能を定量
はじめにデータベース設計において、データの格納方式はパフォーマンスに大きな影響を与えます。今回は、カラム型ストレージとJSON文字列格納のパフォーマンスを10万件のデータで比較検証しました。特に注目したのは、JSON型が実際には「JSON構造体を文字列として格納」する方式であ
ChatGPTを使ってRustで新しいプログラミング言語をつくり始めた話（if分岐）
前回までのおさらい前回はPyroに「変数定義」を導入しました。letprというPyro独自の構文をRustのletに変換できるようにし、変数を使ったプログラムを書けるようにしました。letpr x = 10print(x) 今回のテーマ: if分岐次の一歩として、i
開発環境の性能比較：Docker vs devenv ベンチマーク 🔖 4
開発環境の性能比較：Docker vs devenv ベンチマーク はじめに現代のソフトウェア開発において、開発環境の選択は開発効率に直接影響します。APIなどのリソース取得時間、コンパイル時間、依存関係の管理は開発サイクルに大きな影響を与えます。 なぜDockerとd
ChatGPTを使ってRustで新しいプログラミング言語をつくり始めた話（フォルダ構成の再編と出力先の統一）
目的役割別にクレートを整理して保守性を高める生成物（transpile 結果・実行バイナリ）の置き場所を統一して、開発時の混乱を防止 新フォルダ構成.├── examples│ └── main.pyro # ← 実行デフォルトを he
ChatGPTを使ってRustで新しいプログラミング言語をつくり始めた話（変数宣言）
はじめに本記事では、自作プログラミング言語Pyroに変数宣言機能を追加した過程をご紹介いたします。PyroはPythonライクな構文を持ち、Rustにトランスパイルして実行可能な軽量言語です。今回はPyro独自のキーワードletprを導入し、変数を扱えるようにしました。
ChatGPTを使ってRustで新しいプログラミング言語をつくり始めた話(四則演算)
はじめに本記事では、自作プログラミング言語 Pyro に四則演算機能を追加した過程をご紹介いたします。Pyro は Python ライクな構文を持ち、Rust にトランスパイルして実行可能な軽量言語です。 プロジェクト構成プロジェクトは Cargo ワークスペースとして
なぜiframe通信のセキュリティが重要なのか現代のウェブアプリケーションは、サードパーティ製のウィジェットやプラグイン、広告などを<iframe>を用いて統合するのが一般的です。<iframe>は外部コンテンツを安全に隔離する「サンドボックス」として機
CSS gap: もうmarginで悩まない！モダンなレイアウトの必須プロパティ
CSSで要素間にスペースを空ける際、私が思いつくのはmarginでした。しかし、意図しない余白や、レイアウトが崩れるときがある…そんな悩みを解決してくれるのが、gapです。今回は、gapがmarginと比較して良い点を考えてみます！ gapがmarginより優れている点
ChatGPTを使ってRustで新しいプログラミング言語をつくり始めた話 🔖 1
はじめに「自分の言語をつくる」――プログラミングに携わっていると、一度は考えたことがある人も多いと思います。今回、Rustを用いて新しいプログラミング言語を設計・実装し始めました。目指すのは次のような言語です：Pythonに近い記法で扱いやすい高速に動作するWeb開
クリーンアーキテクチャ入門 Part 3: 外部システムとの連携（Infrastructure層・Presentation層）
クリーンアーキテクチャ入門 Part 3: 外部システムとの連携（Infrastructure層・Presentation層） はじめにPart2でビジネスロジックの設計について学んだら、次は外部システムとの連携について詳しく学んでいきます。この記事では、Infrastru
クリーンアーキテクチャ入門 Part 4: 実践的な開発フローとAI活用
クリーンアーキテクチャ入門 Part 4: 実践的な開発フローとAI活用 はじめにPart1〜3でクリーンアーキテクチャの理論と実装について学んだら、最後は実践的な開発フローとAI活用について詳しく学んでいきます。この記事では、実際の開発現場でクリーンアーキテクチャを活用す
クリーンアーキテクチャ入門 Part 2: ビジネスロジックの設計（Domain層・Application層）
クリーンアーキテクチャ入門 Part 2: ビジネスロジックの設計（Domain層・Application層） はじめにPart1でクリーンアーキテクチャの基本概念を理解したら、次はビジネスロジックの設計について詳しく学んでいきます。この記事では、Domain層とAppli
Rustにおける動的ディスパッチ vs 静的ディスパッチのパフォーマンス比較
Rustにおける動的ディスパッチ vs 静的ディスパッチのパフォーマンス比較 はじめにRustを学んでいると、必ずと言っていいほど出会うのが「トレイトオブジェクト」と「ジェネリクス」です。これらは同じ多態性を実現する方法ですが、実装方法が大きく異なります。トレイトオブ
はじめに はじめにTiDB は分散型の HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）データベースで、トランザクション処理向けの行ストレージ（TiKV）と、分析処理向けの列ストレージ（TiFlash）を併用できます。一方、M
データベースインデックス実践：設計の正しさを実測で証明 📋 記事概要対象読者: インデックス設計の実践的な効果を学びたい方、パフォーマンス測定に興味がある方学習内容:実践的なインデックス効果の測定と比較良い設計 vs 悪い設計の性能差検証複合インデックスとカバリン
クリーンアーキテクチャ入門 Part 1: 基礎概念と4つの層の全体像
クリーンアーキテクチャ入門 Part 1: 基礎概念と4つの層の全体像 はじめにクリーンアーキテクチャは、ソフトウェアの保守性と拡張性を向上させるための設計パターンです。このシリーズでは、実際のRustプロジェクトのコードを例に、段階的にクリーンアーキテクチャを学んでいきま
TiDBのローカル環境構築記事で作成した環境を使い、API経由で負荷テストを行います。 前提条件TiDBローカル環境構築で行うcurlコマンドが使えるdocker-composeでコンテナ作成済みAPIコンテナでDjangoが起動している curlでの負荷テスト
TiDBのローカル環境の構築を6回目行なっていきます。前回TiDB環境のDjango構築が出来ましたが、今回はDockerでフロント側の構築を行っていきます。 コンテナ環境のツリー構成DB構築時のツリー構造は以下のようにしてます。webフォルダ配下にNestJSの環境を
TiDBのローカル環境の構築を7回目行なっていきます。前回TiDB環境のフロント構築が出来ましたが、今回はNestJS → Django API → TiDB に登録する構築を行っていきます。 コンテナ環境のツリー構成追加ファイルはsrc/www/web/app/src/
TiDBのローカル環境の構築を5回目行なっていきます。前回TiDB環境のDjango構築が出来ましたが、今回はDockerでREST APIの構築を行っていきます。 コンテナ環境のツリー構成DB構築時のツリー構造は以下のようにしてます。今回はcoreフォルダの追加とその
TiDBのローカル環境の構築を4回目行なっていきます。前回DB環境の構築が出来たましたが、今回はDockerでTiDBに繋いだDjango環境を行っていきます。 コンテナ環境のツリー構成今回追加するのはwwwフォルダ配下とルートのdocker-compose.ymlにAP
TiDBのローカル環境の構築を3回目行なっていきます。前回DB環境の構築が出来たましたが、今回はDockerでTiDBのDB構築を行っていきます。 コンテナ環境のツリー構成DB構築時のツリー構造は以下のようにしてます。.├── docker-compose.yml└
TiDBのローカル環境の構築を2回目行なっていきます。前回DB環境の構築が出来たましたが、今回はDockerでの環境構築を行なっていきます。 前提条件Docker Desktopのインストール コンテナ環境の構築docker-compose.ymlの作成を行います。
TiDBのローカル環境構築を何回かに分けて投稿していきます。 環境Mac インストールまでまずはインストールまで行います。curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://tiup-mirrors.pingcap.com/
エージェントを使わずにAIレビューでレビューの負荷を下げる話 🔖 1
最近、AIを活用した「開発エージェント」が注目を集めていますが、今回はそうした流行りのエージェントを導入するのではなく、すでに導入しているサービスを工夫して使うことで、コードレビューの省力化に挑戦しました。開発プロセスにおいて、コードレビューは品質を担保するために不可欠な工程で
AWS Japan Community Leaders Meetup 2025 に参加してまいりました
AWS Japan Community Leaders MeetupとはJAWS-UGのいずれかの支部の運営者は「AWS Japan Community Leaders」として登録しています。そのメンバーの他に、AWS HEROES、Community Builders、C
JAWS-UG コンテナ支部 ✖️ DE&I 合同！ Amazon EKS Auto Mode ワークショップを開催しました！
イベント概要AWSコンテナHeroのJuliaとAWS Modern Compute Community責任者のFarrrahがAWS Summit参加前にJAWS-UGへ初参加してくださいました。それに伴い、 JAWS-UG コンテナ支部と合同でAmazon EKS Aut
どっちを使う？Rustの&strとStringの違いを図解で学ぼう 🔖 6
Rustの文字列型には &str と String の2種類が存在します。「どっちを使えばいいの？」「どう違うの？」と悩んだことはありませんか？この記事では、所有権・可変性・メモリ構造などの観点から、両者の違いをわかりやすく解説します。 &strとは？&
AWS CognitoのSubが厳密にはUUIDの仕様に準拠していない話 🔖 1
はじめにAWSを利用してWebサービスやアプリケーションを開発する際、ユーザー認証やアカウント管理にAWS Cognitoを導入するケースは多いでしょう。特にOAuth 2.0を利用した認証フローでは、Cognitoが発行するユーザー固有のID「sub」が重要な役割を果たします
AIエンジニア「Devin」が開発現場に降臨！使ってみたレビュー 🔖 1
Devinをついに使い始めました！！「AIがコードを書く」を実感してワクワクドキドキです！！ Devinとは？Devinは、まるで人間のように複雑なエンジニアリングタスクを計画・実行できるAIです。単にコードを生成するだけでなく、プロジェクト全体を理解してコードを書いて
Claude Codeを暫く触ってみていて、これは働き方が変わるな…っと実感したので、斜視の手術で右目が疼いて寝れない夜中に書いたポエムです。何が便利で、何が凄いのかということは書いていません！ はじめにClaude 4 OpusやSonnetを月額$100で使いたい放
効率的な開発環境を実現するdotfiles開発者として生産性を高めるには、自分に合った開発環境の構築が欠かせません。僕が日々使用しているdotfilesリポジトリを紹介します。Dotbotによる自動セットアップ、Neovim、Zsh、Zellij、Alacrittyなどのツール
Claude Codeにトラブルシューティングを書いてもらう 🔖 2
Claude Codeを使っていると爆速で実装してくれて、エラーが発生してもいつの間にか解決してくれています。（これまでは、AIと二人三脚でエラーの原因を考え、解決していて楽しかったので何か寂しい気持ちに・・・）エンジニアとしては、やはりどうやって解決したのか気になるので、
VSCode検索ショートカットまとめ：AIと協調するために 🔖 1
特に、現在のようにAIと協調しながら開発するスタイルが広まりつつある今、検索操作のスピードと正確さは、開発効率を大きく左右します。AIに実装を任せたり、指示を出したりする際には、実装箇所やコードの意図を正確に伝えることが求められます。そのためには、開発者自身がファイルやコードの
Oh My Zsh + Powerlevel10kで爆速＆爆カッコいいターミナル環境を構築しよう！
普段の開発作業で毎日のように使うターミナル。せっかくなら、見た目も操作感もテンションの上がるものにしたいと思いませんか？本記事では、Zsh拡張フレームワーク「Oh My Zsh」と、超人気テーマ「Powerlevel10k」を使って、カッコよくて超快適なターミナル環境を構築す
Julesベータ版でAIエージェントを体験してみた話 🔖 1
本記事は、5月20日（火）の「Google I/O 2025」にてベータ版が公開された「Jules」をつかってみたーーーーーーーーーい！！！！！！！！（使ってみた）という内容です。Google I/Oについては公式サイトをちぇけらです。https://blog.googl
どうもお疲れ様です。MESIです。最近マイクラサーバーの運用をしているのですが、Modの作成にも興味が湧いてきました。マイクラ(Java版)のModを作成したくなったので忘備録として残します。 私について普段はWeb系のエンジニアをしているゲームのプログラミングはわ
私は前職では13年ほど非IT企業でエンジニアをやっていました。エンジニアの人数も少ないため、IT何でも屋をやっていました。前職では、コロナ禍で一時的にリモート勤務となりましたが、基本的には出社を前提をしており、業務フローについては紙での提出が求められることもあり、社内ではDXを推
AWSパートナーネットワーク（APN）について、先日入門のセッションを受けてきました。前職ではAWSパートナーとは縁が遠かったこともあり、事前のイメージとしてはAWSを使ってエンドユーザーのサービスを開発、運用するSIer向けのプログラムという印象を少し持っていました。今回セッシ
モチベ業務でStepFunctionsを使った業務改善を進めていましたが、複数アカウントでほぼ同一のリソースを運用するので、二重管理回避のためにCDK化したいというモチベがありました。とはいえ僕はCDKでAWSリソースを管理したことがないので、題材としてHelloWorldを