こんにちは。LINEアプリ開発SBU AIディベロッパーエクスペリエンスチームの onevcat（王 巍）です。最近は、AI エージェントを開発・検証のループに組み込むためのツールづくりに取り組んでいます。 この記事では、私たちが開発しオープンソースとして公開した sim-use というツールを題材に、モバイル開発で「エージェントによる検証」を成立させるための技術選定と、いくつかの設計上の工夫を紹介します。 ここ半年でエージェントを使ってコードを書いたことがあるなら、おそらくこのループを経験しているはずです。 プロンプトを書く → エージェントが成果物を出す → 自分でアプリを動かす → 検証 / スクリーンショット / エージェントに不満を伝える → エージェントが修正する → また動かす → またスクショを撮る … 「コードを書く」という作業は、多くの部分をすでにエージェントが引き受け
はじめに 株式会社タイミーのプラットフォームエンジニアリングチームに所属している徳富(@yannKazu1)です。 突然ですが、皆さんの組織では「3ヶ月前のログを見たいんですが……」という依頼が来たとき、どう対応していますか？ タイミーではDatadogをログ基盤として利用しています。Datadogは日常的なログ検索やアラート、ダッシュボードなどに使える非常に強力なツールです。一方で、ログの保存にはそれなりのコストがかかります。そのため弊社でも、コストとのバランスを考えてログの種類ごとに14日〜長くても45日程度の保持期間を設定していました。 普段の運用ではこれで十分です。ただ問題となるのは、「保持期間を超えた過去のログを検索したい」という場面が来たとき。今回はこの課題に対してDatadogのFlex Logsを導入し、コストをほぼ変えずに長期ログ検索を実現しようとしている取り組みについて
社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code を安全に使おう勉強会 」を開催しました。 Claude Code をセキュアに使う上での、 基本的な考え方や権限/サンドボックス機能の紹介、簡単なデモを実施しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 以下勉強会で連携した設定サンプルです。 Claude Code を安全に使おう勉強会: 補足資料 - Gist スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 イントロ 勉強会の目的やアジェンダ、スコープについて話します。 勉強会の目的 Claude Code (に限らず、AIエージェント) はとても便利です。 しかしリスクもあり、暴走もします。 この勉強会では、 Claude Codeが適切な範囲で適切に動けるような、 ガードレールの敷き方 を学
Arrange pull requests in an ordered stack and merge them all in one click. Each PR represents one focused layer of your change, reviewed independently and landed together. Navigate between PRs in your stack from the GitHub UI, check the status of every layer at a glance, and trigger a cascading rebase across the entire stack with one click.
Claude Code 2.1.101 で /team-onboarding なるコマンドが追加されました。 github.com 名前的にはプロジェクトを解析して、最初に学習すべきフレームワークやライブラリなどを整理してくれるもの...と思いきやそうではないようです。Helpをみると、どうもそのプロジェクトでClaude Codeを使いこなすためのオンボードを作成してくれるらしい。 Help teammates ramp on Claude Code with a guide from your usage あなたの使用状況に基づいたガイドで、チームメイトがClaude Codeを使いこなせるようサポートしましょう。 ということで、今回はValibotで /team-onboarding を試してみることにします。 /team-onboardingを叩いてみる まずはZodで/team-
Published Mar 24, 2026 Harness design is key to performance at the frontier of agentic coding. Here's how we pushed Claude further in frontend design and long-running autonomous software engineering. Written by Prithvi Rajasekaran, a member of our Labs team. Over the past several months I’ve been working on two interconnected problems: getting Claude to produce high-quality frontend designs, and g
Claude Code使ってると「あれ、前のセッションどこ行った？」ってなることありませんか？ 実はClaude Code、デフォルトだと30日間非アクティブなセッションは起動時に自動削除されるんですよね。知らなかった…。 ってことで、設定を調べて9999日（約27年）に変更してみました。 💡 保存期間は2種類ある ここがちょっとややこしいんですけど、Claude Codeのデータ保存にはサーバー側（Anthropic）とローカル側（端末）の2種類があります。 ▼ サーバー側（Anthropic） プランと条件によって保存期間が変わります： ・Free/Pro/Max + モデル改善OFF → 30日 ・Free/Pro/Max + モデル改善ON → 5年 ・Team/Enterprise/API → 30日 ・API + Zero data retention（ZDR） → 保存なし
月間1億3,000万ダウンロードを超えるPythonライブラリが、AIで丸ごと書き換えられた。ライセンスごと。オープンソースの根幹を揺るがす問いが、いま目の前にある。 5日間で書き換えられた12年Pythonの文字エンコーディング検出ライブラリchardetに、激震が走っている。 メンテナーのダン・ブランチャードが3月4日（現地時間）、バージョン7.0をリリースした。これだけなら日常的なアップデートだ。だが中身は、日常とはほど遠かった。AnthropicのClaude Codeを使い、コードベースを一から書き直したうえで、ライセンスをLGPL（準コピーレフト）からMIT（寛容型）に変更したのだ。 chardetはPythonエコシステムの「インフラ」と呼べる存在だ。requestsをはじめとする無数のプロジェクトが依存し、PyPIでの月間ダウンロード数は約1億3,800万回に達する。その根
#11WeeksOfAndroid 18 #AdaptiveApps 1 #Android12 1 #AndroidDevJourney 1 #androiddevsummit 5 #CredentialManager 1 #GDC2025 2 #GenerativeAI 3 #GoogleIO 20 #WeArePlay 27 12l 1 5 star apps 1 adaptive 2 Ads 1 advertising 1 AGDE 1 AGDK 2 AGI 1 AI 3 AI Announcements beginner Explore Generative AI 1 AI Announcements beginner Explore Generative AI、 1 Android 135 Android 10 1 Android 11 1 Android 12 Beta 5 1
スマホ新法ではいくつもの変化がもたらされる。狙いはプラットフォーマーによって競争が阻害されることなく、消費者にとっての価値を高めることだ。 対象はあくまでスマートフォン。似たOSを使っているプラットフォームであっても、タブレットやテレビなどは対象外となっている。 現状プラットフォーマーとしてはアップルとグーグルが対象であり、具体的には以下の点に影響がある。 代替アプリマーケットプレイスの導入プラットフォーマーを介さない独自決済の導入ブラウザーと検索エンジンの選択いくつかのデフォルトアプリ選択大きな変化はやはり「アプリストアと決済」だろう。 スマホアプリの中からコンテンツなどを買う「課金」については、従来、基本的にはプラットフォーマーのアプリストア決済（アップルなら「App Store」、グーグルなら「Google Play Store」）が基本だった。 だが、スマホ新法の中では、プラットフ
Published Nov 04, 2025 Direct tool calls consume context for each definition and result. Agents scale better by writing code to call tools instead. Here's how it works with MCP. The Model Context Protocol (MCP) is an open standard for connecting AI agents to external systems. Connecting agents to tools and data traditionally requires a custom integration for each pairing, creating fragmentation an
こんにちは。iOS、Androidアプリエンジニアの id:tokizuoh です。『Inside GigaViewer for Apps』連載13回目は、Webアプリケーションエンジニアの id:magaming と一緒に出版社向けマンガビューワのアプリ版である「GigaViewer for Apps」（以下 GigaApps）における API での負荷対策についてお話しします。今回は、少年ジャンプ＋アプリ版のリプレイスにおける負荷対策の例をご紹介します。 背景 計測 負荷試験の目標設定とシナリオの定義 試験結果と課題 改善 データベース側の対策 大量のIN句の分割 取得するレコード数を絞る ElastiCache へのキャッシュ サーバー側の対策 DataLoaderの最適化 無料話をキャッシュ可能にする モバイルアプリ側の対策 クエリ分割 重複クエリの調査 リリース後の対応 雑誌発売
こんにちは、マンガアプリチームのエンジニアの id:kouki_dan です。『Inside GigaViewer for Apps』の連載12回目のこの記事は、出版社向けマンガビューワのアプリ版である「GigaViewer for Apps」（以下 GigaApps）のAPI通信にGraphQLをどのように活用しているか、採用経緯から開発の工夫までをご紹介します。 GigaApps以前のGraphQL検証 GigaAppsにおけるGraphQL Apolloを使った設計 汎用的な処理は共通のコンポーネントで楽をする ノーマライズドキャッシュによる画面間での情報の伝播 GraphQLでのスキーマ駆動による開発スタイル それぞれのメディアで共通のGraphQLスキーマ キャッシュの利用とデータの鮮度をコントロール 終わりに GigaApps以前のGraphQL検証 GigaAppsを作り始め
Posted by Sandhya Mohan – Product Manager, and Jose Alcérreca – Developer Relations Engineer Software development is undergoing a significant evolution, moving beyond reactive assistants to intelligent agents. These agents don't just offer suggestions; they can create execution plans, utilize external tools, and make complex, multi-file changes. This results in a more capable AI that can iterative
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、社内における開発生産性のさらなる向上を目指し、開発AIエージェントの導入に年間約4億円を投資することについて決定いたしました。 これに伴い、開発業務に携わるエンジニア約1,200名を対象に、1人あたり月額200米ドルの開発AIエージェント導入費用をサポートいたします。社員が業務に応じて開発AIエージェントを選択・導入することができるほか、業務以外の場面でも開発AIエージェントを気軽に試せるようにすることで、エンジニアにおけるAIスキル向上を図ります ■背景 近年、生成AI技術は急速に進化し、あらゆる産業・ビジネスにおいて活用が拡大しています。サイバーエージェントにおいても進化を続けるAI技術を、ビジネスのあらゆる側面に活用するため、積極的な技術投資を行ってきました。2016年のA
This post is also available in the following languages. English, Korean, Chinese はじめに 先日、Anthropic社はClaude LLMを通じてモデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、以下MCP）を発表しました。MCPは、大型言語モデル（large language model、以下LLM）が外部のデータソースや機能を利用するためのプロトコルで、誰でも利用可能なオープンプロトコルとしてAnthropic社が公開しました（参考）。これにより、多くのサービスでMCPをサポートするようになり、多くのユーザーがMCPを使ってLLMと外部サービスを接続する方法に興味を持ち始めました。 この記事では、注目されているMCPの概念とアーキテクチャについて説明し、LINE Messagin
この記事は、freee Developers Advent Calendar 2024 5日目の記事です。 こんにちは。現在プロダクトマネージャー兼ソフトウェアエンジニアとしてfreee人事労務の開発を行っている金山（id: tepppei）です。先日わたしが投稿した記事（「機能を削る」以外のスコープの絞り方）に引き続き、今回も現在わたしが取り組んでいる「勤怠モニター機能」の開発の中で考えたことを発信します。 本記事の趣旨 新機能のリリース後の次の一手として、認知を優先するか作り込みを優先するかの選択は難しい問題です。 どちらを優先すべきかは、その機能がユーザーに受け入れられることにどれだけ確信があるかに依存すると考えられます。 今回は認知より作り込みを優先するという判断を行い、実践してみて良かった点・難しかった点を一事例として発信します。 「渇望→認知」戦略 ある新機能の最初のリリースを
［速報］GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開 GitHubは、日本時間10月30日未明に開幕したイベント「GitHub Universe'24」で、自然言語による指示だけで、パーソナライズされた小規模なアプリケーション（Micro-App）をすぐに生成できる「GitHub Spark」の テクニカルプレビューを発表しました 。 下記はGitHub Sparkのデモとして公開された動画の一部をキャプチャしたものです。 例えばユーザーは、ダッシュボードから「An app for me to log all the cities I've travelled with a review and star rating」（これまで旅行したことのあるすべての都市のレビューと星の数での評価を記録するアプリ）のように、作りた
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