Qiitaのトレンド記事を要約してまとめたもの（サボり）

【初心者完全版】0からReactを始めてCI/CD構築までできるチュートリアル【TypeScript/GitHubActions/Vitest/Firebase】

TypeScript, Firebase, React, GitHubActions, Vitest

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @Sicut_study

この記事は、ReactアプリのCI/CDパイプライン構築を初心者向けに解説するチュートリアルです。

• CI/CDの基礎知識から、React、Vitest、Firebase Hosting、GitHub Actionsを用いた具体的な構築手順を説明
• TODOアプリ開発、自動テスト記述、手動デプロイを経て、GitHub Actionsによる自動化パイプラインを構築
• テスト駆動開発の実践やパイプラインの時間短縮などの発展課題も提示
• CI/CD導入による開発効率、品質向上、リスク軽減などのメリットを強調

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「文字」というオカルト

AI, プロンプト, 思考法, ChatGPT, LLM

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @makotosaekit

国学・民俗学の背景から、効率化が重視される現代ビジネスにおいて軽視されがちな「非合理的なものの価値」に着目。「文字」をテーマに、合理性では説明しきれない「文字のオカルト」に迫る。

文字には機能的価値と情緒的価値があり、ビジネスでは機能が重視されるが、情緒的価値は人の感情や認識に影響を与える。テクノロジーの進化が文字の表現力を解放し、誰もが使える表現の道具にした。

文法は、人々の感覚的な使用から後付けで生まれたものであり、辞書は意味の曖昧さを補うためのガイドラインに過ぎない。言葉は曖昧な道具であり、誤解は言語の本質的な揺らぎから生まれる。

AIは言葉の意味を理解せず、単語間の関係性を統計的に捉える。AIのハルシネーションは、知識の隙間を推測で埋める人間の思考を映し出す鏡。AIとの対話は、思考の曖昧さを認識し、深く考えるための合理的な道具となる。

参考文献として、文字の情緒的価値、文法の後天的発生、AIの確率的推論に関する複数の論文が挙げられている。

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AIエージェント（Cursor/Claude Code他）への「指示だし」レベルを上げる教育プロンプト

マネジメント, プロンプト, cursor, 生成AI, ClaudeCode

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @WdknWdkn

AIエージェントとのペアプログラミングにおいて、指示の質が重要。
プロンプト評価フレームワークで指示を客観的に評価し改善することで、生産性向上が可能。

評価原則: 目的志向、制約明示、文脈共有、Cursor活用、段階的進行、デバッグ手順、リファクタ安全策、検証/テスト、セキュリティ/プライバシー配慮、Planner/Executor分担、コンテキスト管理。

成熟度レベルはL1(初心者)からL5(エキスパート)まで。
各評価項目の詳細な解説と、実際の評価レポート例を紹介。
段階的導入として、まずは「目的志向」と「文脈共有」から始めることを推奨。
定期的な振り返りで改善を習慣化し、チームの成熟度やプロジェクトの特性に合わせて評価軸をカスタマイズ。

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PowerShellでExplorerウィンドウを自動配置するスクリプト

Windows, PowerShell, 自動化, Explorer, フォルダ

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• POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
• Author : @Tadataka_Takahashi

PowerShellスクリプトでExplorerウィンドウを自動配置。
指定フォルダを画面分割して表示。
Win32 APIのMoveWindowを使用。
Shell.Applicationでウィンドウ制御。
新規ウィンドウの確実な検出。
パス正規化で正確な比較。
横一列配置と自動グリッド配置に対応。
フォルダ設定とレイアウトをカスタマイズ可能。
開発、ファイル整理、プレゼンで活用。
Windows PowerShell 5.1で動作確認。

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閉域 VPC で ECR と ECS on Fargate を使えるようにする

AWS, Docker, ECS, Fargate

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• POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @takeda_h

閉域 VPC で ECS on Fargate を検証した手順:

1. 必要な VPC エンドポイント (ECR, S3, CloudWatch Logs) を作成
2. ECR レジストリを作成し、VPC エンドポイント経由以外からのアクセスを禁止
3. ローカルで Docker イメージをビルドし、S3 へアップロード
4. 閉域 VPC の EC2 から S3 の VPC エンドポイント経由で Docker イメージをロード
5. ECR の VPC エンドポイント経由で Docker イメージをプッシュ
6. ECS でプライベートサブネットに Fargate タスクを起動

詳細:

• ECR アクセス制限は、特定の VPC エンドポイントからのアクセスのみ許可するポリシーで実現
• 作業用 EC2 に必要な IAM ロールを付与
• ECS クラスター作成時の IAM ロール不足エラーに対処
• タスク定義で Linux/ARM64 を指定し、ECR イメージ URI, ポートマッピング, 環境変数を設定
• サービス作成時にプライベートサブネットとセキュリティグループを設定
• 閉域 VPC 内から Keycloak へアクセスできることを確認

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VSCodeからBacklogのMCPに接続するまでのステップまとめ

Backlog, VSCode, githubcopilot, MCPサーバー

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• POSTED @ 2025/6/23___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @skoda007

Backlogの情報をVSCodeのGitHub Copilot Chatから簡単に参照する方法。

1. VSCodeでMCPを有効にする。
2. BacklogのAPIキーを発行する。
3. Backlog MCPサーバーをVSCodeに追加（dockerを使用）。
4. GitHub Copilot ChatのモードをAgentに変更。
5. チャットで質問すると、Backlogの情報をリンク付きで表示。

API権限に制限がある場合、代替案が提案される。Wikiのリンク表示がうまくいかない場合は、指示をカスタマイズ可能。
これにより、チケットやWikiを探す手間を削減し、業務効率が向上する。

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Copilot Studioで作成したエージェントをSharePointにサイドパネルとして設置する。

SharePointOnline, PowerPlatform, Microsoft365, CopilotStudio

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @DaddyDaddy

この記事は、Copilot Studioで作成したチャットボットをSharePoint Onlineに社内限定で設置する方法を紹介。

標準機能では実現できないSSOを、GitHubで公開されているSharePointSSOAppCustomizerを利用して実現。

手順として、Entra IDへのアプリ登録、APIアクセス許可の追加、Copilot Studio側の設定、コード修正、.sppkgファイルの作成、SharePoint管理センターへのアップロード、設置サイトへのアプリインストールが必要。

優位点として、Microsoft認証によるSSO、Teamsチャネルとの連携、M365 Copilotライセンス保持者のメッセージ数消費なし。

難点として、設置サイトごとのリダイレクトURI登録、テナントで1つのエージェントしか利用できない。

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【GIFTech×TECH WORLD】優秀なのに「仕事がつまらない」のはなぜ？AI時代の越境経験で市場価値を高める方法【vol.1 ゲスト：市川達大】

ポエム, AI, キャリア, モチベーション, 対談

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• POSTED @ 2025/9/5___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @GIFCat

この記事は、エンジニアがキャリアを心から「楽しむ」ためのヒントを探る対談記事です。

• 優秀なエンジニアでも、環境や役割によって仕事がつまらないと感じることがある。
• AI時代に価値が上がるのは、基礎力があり、変化に適応できる「アンラーン力」を持つ人材。
• 最強のエンジニアは、自分の好きなことを仕事にできている人。
• 価値を高めるには、エンジニアリング以外の分野に挑戦する「越境経験」が有効。
• GIFTechは、日本の職人とAIを繋ぎ、新たな工芸品を創出するプロジェクトを推進中。
• エンジニアは、まず自分の「好き」を知り、それを仕事にすることで「楽しむ」ことができる。

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癒しを求めて Elixir

Elixir, ポエム, duckdb

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @nakamura-yzrh

ElixirでDuckDBを操作する手順。

環境準備:

• プロジェクト作成: mix new duckdb_demo
• Duckdbexライブラリを追加
• 依存ライブラリ取得: mix deps.get

操作:

• iexからDuckDBを操作
• DBを開き、接続を作成
• テーブル作成、データ挿入、データ取得
• CSVファイルを読み込みテーブル作成
• テーブル情報を取得し、カラム名とデータをマップに変換

まとめ:
ElixirとDuckDBで手軽にデータ操作が可能。IExからすぐに試せる。

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クラウド最適化の一手：ISV SaaSアプリをAWSからOCIに移行してコストを半分に削減

AWS, 移行, oci

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• POSTED @ 2025/9/16___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @tktk2712

AWSからOCIへISV SaaSを移行し、月額コストを約50%削減。円安やインフレ背景にコスト最適化を検討。シングルテナント構成のため集約が困難だったが、OCIで同等環境を構築しコスト削減。

移行前はEC2, RDS, NLB, S3等を使用。OCIではCompute, MySQL HeatWave, Flexible Load Balancer, Object Storage等を利用。クラウド費用比較でOCIが最も安価。

移行手順は、稼働検証、待ち受け環境構築、データ移行、切替。データ移行はVPN経由でNFS, mysqldump, rcloneを使用。

メリットは、Computeの柔軟なリソース調整、ライブマイグレーション、低コスト（ネットワークサービス無料等）。

苦労点は、TLS証明書の自動更新がない、S3 URIの置換、技術情報の少なさ。

OCIへの移行でコスト削減、設計自由度と運用効率が向上。

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今さらながら OpenAI の「Codex IDE extension」を VS Code で少し試してみる（公式情報なども見つつ）

VSCode, OpenAI, codex, CodexCLI, CodexIDEextension

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• POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
• Author : @youtoy

OpenAIのCodex IDE extensionをVS Codeで試用した記事。

きっかけ: AI道場のCodexもくもく会への参加。

VS Codeへの拡張機能インストール手順:

1. マーケットプレイスで「Codex – OpenAI’s coding agent」を検索しインストール。

VS Code上での設定:

• 左側メニューにCodex IDE extensionのアイコンが表示。
• 未ログインの場合、ログイン操作が必要。
• 各種設定メニューあり（今回はデフォルト設定）。

動作確認:

• プロンプト: OpenAIのCodex IDE extensionのページと同じ見た目のものをHTML+CSS+JavaScriptで作成。
• ワークスペースにフォルダを登録する必要あり。

画像を元にしたコーディング依頼:

• 画像を添付し、その見た目になるHTML+CSSを作成。
• 生成されたコードは、元画像と差異はあるものの、全体的に似た見た目。

結論:

• Codex IDE extensionとVS Codeの組み合わせで、Web版ChatGPTなどと同様のタスクが可能。
• IDE統合による利点(ファイル参照、複数ファイル編集、テスト実行とエラー修正、クラウド連携)を今後検証予定。
• GitHubとの連携(Code Review)も検討。

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【PHP8.6】PHPで関数の部分適用が使えるようになる

PHP, 部分適用, 日本語訳, PHP8, PHP8.6

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @rana_kualu

PHP8.6で部分適用(PFA)のRFCが提案されており、導入されれば関数の一部引数を後で指定できる。
無名関数の冗長さを解消し、コードを簡潔にする。
?または...を引数のプレースホルダーとして使用し、指定済みの引数を除いたクロージャを返す。
第一級callable構文の拡張であり、関数型プログラミングを強化。
遅延実行や1変数関数作成が容易になる。
リフレクションAPIへの影響は少ない。
パイプライン演算子との連携で、複数引数の関数がより簡潔に記述可能になる。
func_get_args()などは部分適用を考慮しない。
評価順序は引数が事前に評価される。
マジックメソッドもサポート。
newの部分適用はサポートされない。
パフォーマンスへの影響は小さい。
PHPの進化に貢献する。
...の多用による混乱が懸念される。

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AI時代のエンジニアの学び方

AI

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• POSTED @ 2025/9/16___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @shunjikonishi

• AIで個人の能力はN倍になるが、能力格差は拡大する可能性がある。
• 社会の要求レベルが上がるまでの今はチャンスだが、いずれP(個人の能力)が重要になる。
• AI学習でNを伸ばせるが限界があり、最終的にはPを伸ばすことが重要。
• AI時代も学ぶべきことは変わらず、広く浅く学びつつ一つを深掘りすると良い。
• 変化の激しい技術よりコンピュータサイエンスを学ぶと学習効率が向上。
• AIは勉強に使えるが、練習はできない。実践が重要。
• AIによるN倍を過信せず、Pを測定する方法を考える必要がある。

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DVCをSageMakerのトレーニングジョブで利用する方法

AI, SageMaker, DVC

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• POSTED @ 2025/9/11___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @ssc-dninomiya

DVCで管理されたデータセットをSageMakerで利用する方法を紹介。
DVCの設定、依存関係、トレーニングコードを含むDockerコンテナを作成し、ECRにプッシュ。
SageMakerでコンテナイメージを使用し、DVCでS3からデータをダウンロードしてトレーニングを実行。
プロジェクト構成、Dockerfile、スクリプト例、SageMakerジョブ実行コードを示す。
メリットは、S3保存による最小限の権限とECR保管コスト削減。
課題は、データダウンロード時間による課金増の可能性。
IAMロール設定でS3へのアクセス権限を付与する必要あり。

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h2c (HTTP/2 平文) で通信してみた 【その2 〜 Webサーバ(Nginx/Apache/Caddy)編】

nginx, Apache, http2, Caddy, h2c

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• POSTED @ 2025/9/11___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @ssc-ksaitou

HTTP/2 平文通信（h2c）を Nginx、Apache HTTP Server、Caddy で検証。
Webサーバをリバースプロキシとして使用し、下流と上流で h2c が利用可能かを調査。

Nginx: 下流に h2c (Prior Knowledge) で接続可能。grpc_pass で上流に h2c 接続。
Apache: 下流に h2c で接続可能、Upgrade にも対応。ProxyPass で上流に h2c 接続。H2Direct は Prior Knowledge 検知用。
Caddy: 下流に h2c で接続可能。reverse_proxy で上流に h2c 接続。Upgrade での問題あり。Caddy 2.10.2 で Upgrade しないバグの可能性。

結論: バックエンド間の h2c 接続は、h2c のみを使用し、Prior Knowledge 方式で接続するのが相互運用性で最良。HTTP/1.1 からの Upgrade は避ける。

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【個人開発】爆速でプランニングポーカーアプリを作成【Vibe Coding×ReactRouter×TypeScript×Firebase】

TypeScript, ClaudeCode, VibeCoding

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• POSTED @ 2025/9/13___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @guppy0356

Vibe Codingで作成したプランニングポーカーアプリ（https://plan8.onrender.com ）の紹介。

Vibe Codingを試した理由: どこまでできるか確認するため。

プランニングポーカー: チームで見積もりを行う手法。

技術スタック: React Router v7, Firestore, Render.com, Claude Code

機能:

• ルーム作成（コードで識別）
• ロビー（名前入力）
• プランニング（タスクごとにカード選択、Firestoreでリアルタイム表示）

Vibe Codingの気づき:

• プロンプトは具体的に、全体像を伝える
• インフラ設定はCLIが楽かも
• コード品質は課題、レビュー必須

AI開発はレビューが重要。プログラマーの役割は変化。

今後はサブエージェント連携で精度向上を目指す。

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生成アメーバ: 無防備AIアプリが踏み台にされる時代

Security, ウィルス, セキュリティ対策, 未来予測, 生成AI

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• POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
• Author : @cozyupk

従来のウイルスはコピーを繰り返すだけだが、生成AIを利用して自己拡張・進化する「生成アメーバ」という新たな脅威が登場する可能性がある。

• 従来のウイルス：コピー依存、自己変形するも設計図からの製造ではない
• 生成アメーバ：外部AIでコードを生成させ、自己複製・進化を試みる。APIトークンを燃料とする
• 踏み台化の脅威：APIキー窃取によるトークン浪費、サービス停止、不正利用
• 対策：APIキー管理、トークン消費監視、ログ監査、教育、ベンダー対応

生成アメーバは現実的なリスクであり、技術者、マネジメント層、社会全体でセキュリティ対策を講じることが重要。

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New Relic のダッシュボードのウィジェット Billboard がパワーアップ！

NewRelic, 初心者, データ可視化, ダッシュボード, observability

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• POSTED @ 2025/9/11___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @MarthaS

New RelicダッシュボードのBillboardウィジェットがアップデートで進化。
ポイントは表現力とレイアウトの向上。

1. 表現力アップ:

   • 閾値による柔軟な色分け（正常・警告・クリティカル等、複数設定可能）
   • NRQLのCOMPARE WITHによる時系列比較

2. レイアウト＆デザイン:

   • ビジュアルスタイルで表示要素を制御（値のみ、ラベルのみ等）
   • 配置オプションで省スペース化
   • グリッドオプションで複数クエリ結果のレイアウト調整（列数指定等）
   • リンク追加で詳細ダッシュボードやPlaybookへの連携

これにより、Billboardウィジェットは高度なデータ可視化コンポーネントへ進化し、ダッシュボードは情報ハブとして機能。

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CircleCIにおけるAndroidアプリのローカルビルドについて

gradle, CircleCI, fastlane

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• POSTED @ 2025/9/9___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @ssc-karasawa

CircleCIでAndroidアプリをビルドする方法のまとめ。

前提: Gradleプロジェクトでgradlewが使用可能。

CircleCIはSaaS型のCI/CDサービス。GradleはJava向けビルドツール。gradlewはプロジェクト毎のGradleバージョンを自動ダウンロードするスクリプト。

config.ymlの作成例: Dockerイメージにcimg/androidを使用、local.properties作成、keystoreデコード、gradlewでアプリビルド、DeployGateへアップロード。

KEYSTOREはbase64エンコードしてCircleCIの環境変数に設定。

ローカルでCircleCIを実行: CLIをインストール後、config.ymlをvalidateし、実行コマンドを実行。初回はDockerイメージのダウンロードに時間がかかる。

fastlaneもgradleビルドやGoogle Play Consoleへのアップロードに利用可能。

AndroidはローカルでCircleCIを実行可能なため、気軽に試せる。

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社会人が2ヵ月の学習で基本情報試験(FE)に挑戦した話

基本情報技術者試験, IT資格, Crane&I, 科目A, 科目B

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @Sh1nSh1n

基本情報技術者試験に2ヶ月（約120時間）の勉強で合格。使用教材は、参考書、過去問道場、YouTube動画、過去問題集。勉強法は通勤時間（平日2時間）に教材と過去問演習、休日はポモドーロテクニックで集中。過去問の解法を理解することが重要。通勤時間などのスキマ時間の活用や、先に試験を予約することがおすすめ。

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【速報】iOS26での耐量子計算機暗号（PQC）調査

iPhone, 暗号, pqc

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• POSTED @ 2025/9/16___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @satokan3

GMOコネクトの菅野氏がiOS26にアップデートし、ChromeとSafariでPQC（耐量子計算機暗号）への対応を確認。両ブラウザともPQ/Tハイブリッド構成でPQCに対応していることを確認し、TLS通信の安全性が向上した。GMOコネクトはPQC関連の支援や技術検証を行っており、共に働く仲間も募集中。

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仕様駆動開発オートエンコーダー コード→AGENTS.md→コード

JavaScript, GitHub, 初心者, AI, 生成AI

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• POSTED @ 2025/9/16___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @relu

リポジトリのコードから仕様(AGENTS.md)を自動抽出(Encode)し、その仕様からコードを生成(Decode)して差分とテストで評価する往復をCIに組み込むことで、仕様と実装のズレを継続的に最小化できる。仕様駆動ツール、Docs-as-Code、OpenAPIコード生成、ADRを組み合わせるのが実践的。

EncodeはコードからAGENTS.mdを自動生成、DecodeはAGENTS.mdからコードを再構成。git diffやテスト結果などを再構成誤差として最小化する。

AGENTS.mdはプロジェクト概要、セットアップ、コーディング規約、重要コマンド、生成タスクの期待などを記述。リポジトリ直下に置くのが推奨。

Encodeではpackage.jsonなどのメタ情報、OpenAPI、ADR、Docs-as-Codeなどを利用。DecodeではSpec KitなどのツールやAIコーディングエージェントを利用し、OpenAPIからクライアント/サーバーStub/ドキュメントを自動生成、ADRで設計判断を連携する。

CIでEncode→Decodeを回し、変更行数、テスト失敗件数、Lint/型エラー件数、OpenAPIスキーマ逸脱などを集計して損失を最小化する。

導入ステップはOpenAPIを中心、ADRで意思決定を管理、AGENTS.mdで運用規約などを明文化、Spec Kitで仕様→計画→実装の型を整え、CIでEncode/Decodeを回す。

READMEとAGENTS.mdで役割分担、サポートが薄いエージェントはリダイレクト、Docs-as-Codeでドキュメントにもコードレビューとテストを適用。

仕様の曖昧さ、生成の揺らぎ、設計ドリフト、往復の破綻に注意。AGENTS.mdで入出力/制約/例を明示、段階的プロンプトでスコープを固定、MADRで意思決定ログを残し、CIで毎回回すことが対策。

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今日のQiitaトレンド記事をポッドキャストで聴こう！ 2025/09/16

初心者, まとめ, AI, ポッドキャスト, 生成AI

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @ennagara128

前日のQiitaトレンド記事をAIが読み上げるポッドキャストを毎朝7時に更新。通勤中などに聴ける。フィードバック歓迎。記事例：SSH通信、生成AIへの質問、コンテキストエンジニアリング、C#基礎、Nginx、コサイン類似度、VPC、活動負債、C#エクスプローラ自動化、AtCoder、PowerShell、Next.jsリダイレクト、Strands Agents、WPF ComboBox、ボールシミュレーション、AtCoder反省会、生成AI、Linuxプロセスフック、Qiitaいいね。

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【C#】PLC通信の基本を言葉の定義から理解する - 入門から実践まで

C#, .NET, 初心者, .NETFramework, PLC

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @Sakai_path

PLCは工場の設備を制御する産業用コンピュータ。PCとPLCを連携させると、リアルタイム監視や予知保全などが可能になる。

PLCの役割は、入力処理、演算処理、出力処理、通信処理。PLC通信は、PCからPLC内のデバイス値を読み書きすること。通信パターンには、読出し、書込み、イベント通知、双方向通信がある。

通信方式は、シリアル通信、Ethernet/TCP通信、USB通信など。プロトコルは、上位リンク（Keyence）、KV COM（Keyence）、MCプロトコル（三菱電機）、Modbus、OPC UAなどがある。

C#での実装例として、ソケット通信、MC Protocol実装、高レベルAPIライブラリ使用がある。実装時は、エラーハンドリング、非同期処理、タイムアウト、接続管理が重要。性能最適化には、バッチ読み書きや接続プールが有効。

デバッグでは、通信ログが役立つ。クラウド連携には、Azure IoT EdgeやOPC UAが利用される。

学習ロードマップは、初級：ソケット通信+上位リンク、中級：MC Protocol+非同期処理、上級：複数PLC対応+最適化+クラウド連携。

新規プロジェクトでは、規模や要件に応じてKV COM、MC Protocol、OPC UAを選択。既存システム改修では、互換性を優先。

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もう間違えて本番環境を壊さない！TROCCOの環境管理で、堅牢なデータパイプライン開発を実現する

trocco, データパイプライン, 環境分離, 環境管理

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• POSTED @ 2025/9/16___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @SoySoySoyB

TROCCOの環境管理機能は、データパイプライン開発・運用を安全かつ効率的に行うための仕組みです。

環境分離の前提知識として、開発、検証、本番環境を切り離す重要性を解説。

環境管理の主な機能：

• 環境グループ/環境の作成
• 既存リソースの環境への紐づけ/解除
• 別環境リソースの新規作成
• 変更内容の別環境リソースへの差分反映

ワークフロー定義では、タスクは環境なし、または単一環境に紐づける必要あり。

設計パターンとして、接続元/先を分離、接続先のみ分離（接続情報/スキーマレベル）、ワークフローレベルでの分離（本番ソースからの2環境分離、テーブルクローン活用、本番データ動的参照）を紹介。

特定の環境でのみ実行するタスク設定や、既存リソースの移行に関する注意点も記載。

環境管理は本番環境を保護する上で重要。

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Claude CodeからCodexをMCPで呼び出せるようになった話｜Claude Code性能低下問題もこれで解決！

MCP, codex, AI駆動開発, ClaudeCode, CodexCLI

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @tomada

• Codex CLIがMCP対応でClaude Codeから直接呼び出し可能に
• 設定はJSONファイル作成またはコマンド一発で完了
• Claude Codeが質問を整理しCodex CLIに投げる二段構え
• 深い分析や複雑な推論はCodex CLI、実装タスクはClaude Codeと使い分け
• Codex CLIはGPT-5相当の高性能モデルを使用
• トークン節約にも有効、CLAUDE.mdで使い分けルール設定も推奨

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Vite + AWS Lambda + AWS Amplify + AgentCore で簡単なAIチャットアプリを作ってみる

AWS, amplify, vite, AIエージェント, AgentCore

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• POSTED @ 2025/9/16___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @Takenoko4594

Next.jsとAmazon Bedrock Agent Coreを使ったAIチャットアプリの課題を解決するため、ViteとAWS Lambdaで構成を再構築。

• 課題: デプロイ環境の二重管理、Next.jsのオーバースペック
• 新構成: フロントエンドVite、バックエンドAWS Lambda(ストリーミングレスポンス)
• 利点: 全コンポーネントをAWSにデプロイ、Lambdaでシンプルなバックエンド
• 実装: StrandAgentでエージェント作成、AgentCore Runtimeにデプロイ、ViteとAmplify Gen2をセットアップ、Lambda関数定義、フロントエンド実装
• デプロイ: Amplify Hostingへデプロイ、AgentCoreにCognitoで認証機能を追加
• 結論: Viteはシンプルで良い選択肢。Lambdaは小さく始めるのに適している。今後はマルチエージェント化やAgentCoreの別機能も検討。

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【WPF】ComboBoxの項目をマウスホバー+Deleteで削除する記事

C#, WPF, Combobox

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• POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/15
• Author : @EndOfData

WPF ComboBoxでマウスホバー時に項目を削除する処理の実装。

必要なもの: comboBox_MouseMove, comboBox_PreviewKeyDownイベント、ObservableCollection> dicフィールド、FindParentメソッド。

処理の流れ:

1. comboBox_MouseMoveでマウス下のListBoxItemを特定し、その内容を取得。
2. comboBox_PreviewKeyDownでDeleteキーが押された場合、dicから該当項目を削除し、UIを更新。

参考記事として、ホバー中のComboBoxItemを特定するカスタムコントロール HoverComboBox の実装を紹介。

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AtCoder Heuristic Contest 053 参加記【最終5位】

AtCoder, 最適化, ヒューリスティック, AHC

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• POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
• Author : @binap

AHC053で5位を獲得した参加記。

• 各山1枚分配：ランダムに値を代入し、動的計画法で最適解を求める。初期スコアは6.5e10。
• 各山2枚分配：焼きなまし法を試すも、マッチング能力の低さからスコアが伸びず、7.5e10～7.7e10程度。
• 各山4枚分配：半分全列挙でペアの和を列挙し、誤差を改善。初期スコアは7.3e10だったが、Aの範囲を調整し1.09e11に向上。
• 各山6枚分配：カード3枚組を列挙し、定数倍高速化で5e6組を列挙。最終スコアは1.28e11で5位。

反省点として、発想1つでスコアが大きく変わるAHCの奥深さを実感した。

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ミニPCにProxmox VEを入れてホームラボ構築_Part0 PC準備編

proxmox, ProxmoxVE, ミニPC

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• POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/16
• Author : @yako-r

ミニPCで仮想化環境を構築するシリーズ。この記事はPC準備編。
Proxmox VE(PVE)はオープンソースの仮想化プラットフォーム。
ミニPC選定では、Intel VTまたはAMD-V対応CPUと拡張性を重視。
PVEのHW要件はCPU、メモリ、ストレージ、ネットワークなど。
今回の構成はMINISFORUM UM870Slim、メモリ32GB、SSD 1TB+500GB。
BIOS設定でAC電源復旧時にパワーオン、CPU仮想化支援を有効にする。
次回はPVEインストール。