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こんにちは。CADDi Quoteのプロダクトデザイナー山崎文菜 (@ayana_yamazaki) です。 去年までは、Figmaでデザインファイルを完成させて、エンジニアに渡す。それが当たり前だと思っていました。 実装に入ってからエンジニアに「ここのデフォルトの並び順、昇順にしてますけど大丈夫ですか？」と聞かれ、Figmaを見返す。あっ決めてなかった…！ デザインファイルではUIが完成していたのに、実はUXの意思決定が終わっていなかった… この記事は、コードが書けないデザイナーが、エンジニアの伴走を受けながらClaude CodeでStorybookを書き、プロダクトマネージャーとのウォークスルーで130件以上の仕様課題を実装前に発見・解決した実践録です。 Figma→実装のハンドオフで手戻りに苦しむデザイナーやエンジニアに向けて、何をやり、なぜ仕様の抜け漏れを実装前に潰せたのかをお伝
The future of software engineering Retreat findings and strategic insights Thank you all for joining us to wrestle with the questions that matter most as AI reshapes how we build software. What follows is a synthesis of key themes and takeaways from across all breakout sessions. The retreat was conducted under the Chatham House Rule. No participant names or affiliations are disclosed in this summa
こんにちは、szkです。 実は数か月前にヘルメットを新調していたりする。 くりすますぷれぜんとふぉーみー pic.twitter.com/yFYiWVYxw2 — szk（すずき） (@szkP0151) December 24, 2023 長年使ったZ7もすでに5年選手。 流石にヨレが気になってきた。ということで新たにZ8を購入したぞ。 このZ8は今まで浸かっていたZ7の正当後継機。 とにかく軽く、首が疲れづらいZ7の後継機の力、見せてもらおう。 インプレッション まず、装着して真っ先に感じるのは静音性の向上だ。 流石に5年選手のZ7と比較するのは酷かもしれないが、それでもZ8の静音性は上昇したといっても差しさわりないだろう。 なんといってもSENAで聞くラジオがよく聞こえる。今まで聞こえなかった音も聞こえて快適だ。 また、Z7は高速運転時にどうしてもカザキリ音が気になったが、Z8ではこ
2026年4月16日、AnthropicがClaude Opus 4.7をリリースしました。 同時に公式ブログ「Best Practices for Using Claude Opus 4.7 with Claude Code」が公開され、Claude Code作者のBoris CherneyもXで「6つの新技」を投下しています。 両方を通してAnthropic公式が言っているのは「これまでのClaude Codeの使い方は、今日でやめろ」です。 4.6までは正解だった作法が、4.7では逆効果になることもあるようです ↓Claud CodeはもはやただのAIコーディングツールではなく、誰もがアプリで稼げるようになる収益化ツールです！ よければこちらのツイートも見てみてください！ 「ペアプロ（細かく指示する）」のはもうやめろ 4.6までの「細かく指示するほど賢く動く」という感覚は、4.7では
はじめに DORAは、開発組織の改善を考えるうえでよく参照される指標群ですが、現場で使うときには期待と限界の両方を理解しておく必要があります。この記事では、DORAの基本的な位置づけを整理したうえで、メリットとデメリット、そして誤用を避けるための実務的な見方をまとめます。 DORA（DevOps Research and Assessment）は、ソフトウェアデリバリの成果を測るための指標群を提案してきた研究・実務コミュニティです。DORAの指標は、速度と安定性の両面を同時に見て改善につなげる枠組みとして整理されています。 DORA指標の現在地 DORAは長らく「Four Keys（4つの指標）」として知られてきました。Google Cloudの解説では、四つの指標を次のように定義しています。 デプロイ頻度: 本番へのリリース頻度 変更のリードタイム: コミットから本番反映までの時間 変更
はじめに 本記事は、Lilia Abdulina（JetBrains の QA責任者）による研究（Vitaly Sharovatovが協力）である「QA in the Age of AI-Accelerated Development」の翻訳記事です*1*2。 本記事は許諾を得た上で翻訳しています*3。 なお、本記事は現在もGitHub上でディスカッションが続けられています。記事を読んで気になった方や疑問を持った方はぜひディスカッションに参加してください！ 本記事の主な見どころ AIによって「理解の負債」だけでなく、「意図の負債」も増えている AI以前では副産物として獲得できていた「ビジネスドメインの知識」を蓄積できなくなっている 「評価」よりも「予防」に重きを置いている「積極的な品質保証活動を行う企業」と、そうではない「反応的な品質管理を行う企業」が存在する コストはO(n + εn2)
First published on September 20, 2022, updated on June 4, 2026 Most engineers are faced with the choice to switch to management at some point in their careers. Changing to Engineering Management (EM) or sticking with an Individual Contributor (IC) role feels like a black-and-white decision, and people often feel pressure to pick one or the other. Instead, there is a less well-known hybrid role at
チームで仕事するとき、みんなもう少し自分の存在、自分のリアクションがチームに与える影響を自覚した方がいい。 例えばミーティングでブレストしているとき、議論が前に進むのは、あるときふと場に出されたアイデアに対して、誰かが"それいいですね"って言った瞬間である。アイデアを出したとき、その人にはふつう、確信なんてほとんどない。僕なんか自分の意見に自信なんかなくて(大体みんなそうなのだ)、言ってみて、まわりの反応を見て、あ、なんか良さそうだ…と思ったときにやっと前に進むことができる。みんな、自信なんてないのだ。だからアイデアは、場に出されたときはまだ、波際の砂のお城のようにやわらかである。 しかし、あるアイデアに対して、それいいね、と声をもらったとき。いい顔が見えたとき。姿勢が前のめりになってくるとき。そのときとあるアイデアは、はじめて光るのだ、形になる可能性を見せるのだ。 * 逆に言えば、議論に
0:00 twadaさん登場1:07 AI時代のソフトウェア開発を考える12:52 Agentic CodingとOSS開発31:26 AIの登場でメンテナとコントリビュータの関係を支えていた「信頼」が崩れつつあるのではないか twadaさん登場 和田卓人 t-wadaのブログ @t_wada twada AI時代のソフトウェア開発を考える AI時代のソフトウェア開発を考える Claude Code Deep Dive 〜t-wada, mizchiとAgentic Codingの「今」を眺める 〜 ケント・ベック Agentic CodingとOSS開発 131. AIコーディングの現在地 w/ twada feat: “stepwise” assertion format for LLM-friendy output #23 - twada/power-assert-monorepo
Second wave speakers for AIE Europe and CFP for AIE World’s Fair are announced today, and OpenCode is confirmed for Miami! We’ll also be in Melbourne & Singapore. Editor: This is the latest in our guest post program, where we will publish AI Engineering essays worth considering, even if we don’t personally agree with them — having just shipped an AI review tool, this is one of those cases where I
AIがコードを書いてくれるし、レビューもしてくれる、ということになってきたので、命からがら書いて、かろうじて動く、みたいな品質の怪しいコードを人間のレビューに回す機会は減ってきている。 コーディングは速くなるけどレビューはスケールしない、ということから、コードレビューの役割として人間のレビューは役目を終えようとしている、という言説もある。 そんな状況にあって、人間によるレビューに何が残るかというと、どんな未来に行きたいかを表明し、編集することだと思う。 優秀なAIが導入されたとして、まわりはスペースでインデントしてるところにいきなり4インデントにしたりはしないだろうから、AIの書くコードは周りのコードを真似して書かれるものが多くなり、レビューで通したコードというのは、AIに真似してほしいコードということになる。 タブとスペースを間違うなんて、人間もやらないだろう、と思われそうだけど、僕はお
三度の飯より推しが好きなクラスメソッドオペレーションズのはらしまです。どうもこんにちは。 みなさんご存知の Claude Code に、tsumiki という開発プロセスフレームワークのプラグインがあるのをご存知でしょうか？ tsumiki を使うと、要件定義からツールのリリースまでを自然言語の指示だけで進められるんです。非エンジニアでも業務の自動化ツールが作れてしまう、めちゃくちゃ便利なしくみです！ ただ、便利なのはわかっていても、ドキュメントやマニュアルを読んでも非エンジニアには難しすぎるんですよね…。 「tsumiki のコマンドってたくさんあるけど、それぞれ何をするの？」「どういう流れで使えばいいの？」——私自身、感覚的に使えてはいたものの、ちゃんと理解できていなくて、人に説明しようとしたら何ひとつまともに答えられませんでした ／(^q^)＼ そこで、非エンジニア向けの tsumi
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