Qiitaのトレンド記事を要約してまとめたもの（サボり）

Posted at 2025-10-18

⚠️ 初心者がハマりがちなインフラ構築の落とし穴10選（解説編）

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POSTED @ 2025/10/16___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @kosuke_shoji

インフラ構築初心者が陥りやすい10個の落とし穴：

設計なしで構築開始：WBSや構成図で依存関係を整理。

ネーミング規則のバラつき：事前に命名規則を決定しドキュメント化。

セキュリティグループやFWルールの穴：最小権限の原則を徹底しレビュー。

バージョンやOSの非互換：サポートマトリクスを確認し検証環境でテスト。

手作業構築による再現性の欠如：IaC（Terraform, Ansibleなど）でコード化。

ログ・監視の後回し：初期段階から監視・ログ収集を組み込む。

バックアップ・リストア未検証：定期的にリストアテストを実施し手順を文書化。

権限管理の甘さ：直接rootでのログインを禁止。

ドキュメント不足：テンプレート化された手順書や構成図を作成しレビュー。

コスト意識の欠如（クラウド）：タグ付け・自動停止ルールを導入し定期的に棚卸し。

重要なのは、設計不足、再現性不足、セキュリティ軽視を避けること。「動けばいい」から「誰でも再現でき、安心して運用できる」を意識する。

Cursorの料金改定に全力で対応する

AI, cursor, AIOps, AI駆動開発, AIエージェント

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POSTED @ 2025/10/16___UPDATED @ 2025/10/16
Author : @sakamoto-ryosuke

Cursorの料金体系が従量課金制へ移行。Teamsプランでコストを抑えつつパフォーマンスを維持する方法を解説。

月40ドルのTeamsプランは基本料金＋クレジット制に。

モデルの単価と用途を理解し、使い分けが重要。GPT-5系やGrok-code-fast-1がおすすめ。

実際の開発シーンにおけるトークン消費量の目安を把握。軽量タスクでも1リクエスト1万〜3万トークン消費を想定。

トークンにもキャッシュが存在。モデルを切り替えるとキャッシュが無効に。

ダッシュボードでモデル別のトークン消費量を確認可能。

モデルとトークン量を意識すれば、月2000リクエストも可能。1リクエスト0.01ドルが目標。

無料モデルやインライン編集の活用、チャットの分割でコスト削減。

チーム全体でコスト意識を共有し、AIを賢く活用。

苦節6年個人開発から始めたB2B SaaSがやっと動き出した話

勉強会, ポエム, SaaS, 個人開発, 生成AI

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POSTED @ 2025/10/15___UPDATED @ 2025/10/16
Author : @Akira-Isegawa

個人開発からB2B SaaS化した6年間の経験談。
AI会議支援ツール開発から共創ファシリテーションSaaS「共創ナビivan」へ。
ivanはチームでの合意形成をAIが支援するサービス。
開発は作り直しの連続、事業ピボットや技術変更が要因。
ノーコード化で会議パターンの柔軟性向上。
ChatGPT等の生成AIを取り入れ、思考プロセス再現UIを開発。
HackCamp社と資本提携し体制強化。
大手企業に採用、顧客フィードバックで実用性向上、グッドデザイン賞受賞。
個人開発の課題と対策、セキュリティの重要性。
プロダクトへの愛と責任感が継続の原動力。
個人開発は自己成長と楽しさをもたらす。

開発PMが読書を「武器」にするための思考トレーニング

読書, pm

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POSTED @ 2025/9/25___UPDATED @ 2025/10/16
Author : @michiteru_suzuki

読書を知識のインプットで終わらせず、業務に活かすための思考トレーニング方法。

読書履歴をテキスト化し、AIに分析させる。関心分野、強み・弱み、おすすめ本を提示させる。

おすすめ本上位3冊を教材に、AIで4週間のトレーニングプランを作成。

毎日30分、課題ステートメント、仮説と反証条件などのアウトプットを作成。

継続のために、転用先の業務シーンを記述、AIの推薦ずれを修正、週末にレビューを行う。

読書を思考トレーニングに変え、業務に役立てる。

Bedrockのモデルアクセス有効化が不要に！でもClaudeは初回のみ別操作が必要😣

AWS, AI, bedrock, Bedrock開発入門, AIエージェント開発運用入門

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POSTED @ 2025/10/16___UPDATED @ 2025/10/16
Author : @minorun365

Amazon Bedrockでモデルアクセスの有効化が不要に。ただし、Claudeシリーズはユースケース提出が必要。

新規AWSアカウントでClaudeモデル利用の場合、BedrockのプレイグラウンドからClaudeモデル選択でユースケース提出フォームが出現。API経由も可能。

従来あった「モデルアクセス」ページは削除。ユースケース未提出でAPIリクエストするとエラー。Organizationsの親アカウントで提出済みの場合は子アカウントは不要。

新手順：Bedrockメニューからプレイグラウンドでモデル選択→ユースケースフォーム入力。送信後、数分で利用可能。

APIでユースケース提出も可能（PutUseCaseForModelAccess）。

Playwright Agentsでテストの自動生成をやってみた

テスト自動化, MCP, Playwright, 生成AI

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @resound

Playwright Agentsはv1.56で導入されたテスト自動化機能。Planner, Generator, Healerの3つのエージェントで構成。

Planner: ウェブアプリを自動探索し、テスト項目を洗い出し、Markdown形式のテスト計画を生成。テスト設計工数削減。

Generator: Plannerのテスト計画を元に、Playwrightで実行可能なテストコードを自動生成。

Healer: テスト失敗時にAIが原因を分析しコードを自動修正。テストコードのメンテナンスコストを削減。

セットアップは簡単。Playwrightをインストール後、Playwright Agentsの定義を追加。VSCodeのGitHub Copilot Chatと連携可能。

実際にウェブサイトのテスト作成を試した結果、Plannerは乱暴なプロンプトでもサイト構造を把握しテストケースを生成。Generatorはテストコードを自動生成し、Healerはテスト失敗時にコードを自動修正。

Playwright Agentsは、テスト計画からコード生成、修正までを自動化する強力な機能。Playwright初心者にも経験者にもおすすめ。特にPlannerが優秀。

GA版AgentCoreRuntimeにA2A対応AIエージェントをデプロイして詰まったこと!

cognito, bedrock, A2A, StrandsAgents, AgentCore

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @Syoitu

AgentCore GAに伴い、A2A対応AIエージェントをAgentCoreRuntimeにデプロイする手順を紹介。Cognitoユーザープール設定で、公式ドキュメントのシェルスクリプトを実行し、Discovery URLとClient IDを取得。agentcore configure実行時、Authorization ConfigurationでCognitoの情報を入力、OAuth audienceは空欄にする。OAuth audienceにclient IDsを入れてしまうと認証エラーになる。AccessTokenの有効時間内に、Agent Cardsを取得可能。

【Amazon Bedrock AgentCore】エージェントをRuntimeにデプロイしてみる

AWS, 初心者, やってみた, bedrock, AgentCore

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POSTED @ 2025/10/18___UPDATED @ 2025/10/18
Author : @yakumo_09

Amazon Bedrock AgentCore Runtimeは、エージェント実行環境。
ローカル開発エージェントをBedrock上で実行可能。
サーバー管理不要、API経由で利用、スケーリング・ログ管理もマネージド。

実装手順:

bedrock-agentcore-starter-toolkitをインストール。

自作エージェントをAgentCore仕様に変更。

uv run agentcore configureで設定。

uv run agentcore launchでデプロイ。

uv run agentcore invokeで動作確認。

GenAI Observabilityでログ確認可能。
使った分だけ課金される。
開発から実運用まで一貫してマネージドに扱える。

いつでもVibe CordingしたいのでLINEとTauriでCodex CLIを遠隔操作する

Rust, cloudflare, React, LINEmessagingAPI, Tauri

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POSTED @ 2025/10/16___UPDATED @ 2025/10/16
Author : @watanabe-tsubasa

スマホからAIコーディングエージェント(Codex CLI)を利用するため、LINEから操作できるデスクトップアプリを開発。

Web版Codexではテストが安定しないため、ローカル環境で動作するCodex CLIを遠隔操作する構成とした。

実装はTauriアプリでCodex CLIを実行、Cloudflare WorkersでLINEからの命令を受け付け、Durable ObjectでTauriと連携、LINE Messaging APIで完了を通知。

実際にLINEから指示を出し、タスクを実行可能。

長めのタスク(Reactコンポーネントの機能追加、テスト記述、lint対応)も問題なく実行でき、コーディングエージェントの有用性を確認。
アプリ開発自体もCodex CLIに支援してもらい、Cloudflare SSEでのDurable Objectの必要性やTauriのbuild時の環境変数設定など、多くの学びがあった。

BedrockのClaudeクォータ緩和申請の手順が簡単になったよ！

AWS, AI, bedrock, AIエージェント開発運用入門

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @minorun365

Amazon Bedrockのレートリミット引き上げ申請が「Service Quotas」から可能になった。

手順：

AWSマネジメントコンソールで「Service Quotas」にアクセス。

「Amazon Bedrock」を選択し、「クォータの表示」をクリック。

引き上げたいクォータ名（例：Cross-region model inference requests per minute）を探す。

「アカウントレベルでの引き上げをリクエスト」から申請。

以前はサポートチケットが必要だったが、この変更で申請が容易になった。
書籍「AIエージェント開発/運用入門」の手順にも影響。

超レガシーな.NETをLinuxで動かして震え上がらせたい

Windows, Linux, C#, .NETFramework

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POSTED @ 2025/10/16___UPDATED @ 2025/10/16
Author : @ikuosaito1989

.NET黎明期のWeb開発フレームワークASP.NET Web FormsをLinux上で動作させる検証を行った。通常Windows専用で動作するWeb Formsを、mod_monoライブラリとDockerを利用することでLinux上で動作させることに成功。簡単なデモだけでなく、MySQLへの接続やファイルIOも実現できた。レガシーな.NET技術をLinuxで動かすことで、Windows Serverのサポート切れ対策として低コストな移行の選択肢になる可能性を示唆。.NETの古いイメージを払拭し、新たな活用方法を見出す良い実験となった。

Kubernetes本番運用で必ず実装すべきセキュリティ設定10選

kubernetes, sysdig, CNAPP, SysdigSecure

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POSTED @ 2025/10/16___UPDATED @ 2025/10/16
Author : @keitah

Kubernetes本番環境で実装すべき10のセキュリティ設定：

Pod Security Standards (PSS):

Namespaceレベルでrestrictedを適用。

DeploymentでrunAsNonRoot: trueなどを設定。

ポリシー違反は拒否されることを検証。

RBAC:

最小権限の原則に従い、RoleとRoleBindingを使用。

ServiceAccountを分離し、クラスタ管理者権限は避ける。

権限監査スクリプトで危険な設定を検出。

Network Policy:

デフォルト拒否から始め、必要な通信のみ許可。

Namespace間の分離も行う。

通信テストで意図通りに動作するか検証。

Secrets:

etcdを暗号化し、AWS Secrets Managerなどで外部管理。

定期的なローテーションを実施。

環境変数での公開は避け、ファイルマウントを推奨。

イメージ脆弱性スキャン:

TrivyなどでCI/CDパイプラインに統合。

CRITICALな脆弱性があればデプロイを拒否。

定期的に再スキャンし、Distrolessイメージを使用。

Resource LimitsとQuotas:

PodレベルとNamespaceレベルで設定。

LimitRangeでデフォルト値を設定。

クリプトマイニング対策としてCPU使用量を制限。

Audit Logging:

Secretsアクセスなど重要操作を記録。

外部ログシステムへ転送し、リアルタイムアラートを設定。

監査ログを定期的に分析。

Admission Controller:

OPA Gatekeeperなどでリソースを検証・変更。

特権コンテナの禁止、承認済みレジストリの使用などを強制。

最初はdryrunモードで導入。

Security Context:

runAsNonRoot: true、privileged: falseなどを設定。

ランタイムセキュリティ監視:

Falcoなどで異常な動作を検知。

eBPF技術を活用し、即座にアラート。

セキュリティ成熟度モデルに基づき、現状評価から段階的導入、定期的な監査を実施。

お家でBGP！containerlab x FRRoutingで学ぶBGP経路制御シミュレーション

Network, BGP, FRR, containerlab

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @ntaka329

containerlabでFRRoutingとBGPを試す記事。

containerlabでtopology図に沿った構成を簡単に実現可能。複数Routerでの経路伝搬も容易。

BGP設定ではFRRoutingのRFC8212設定に注意。

Topology: src - r1(AS65001) - r2(AS65002) - dst のシンプルな構成。

設定:

containerlabのymlファイルでnodesとlinksを定義。

FRRoutingの設定でBGPを有効化(daemonsファイル)。vtysh.confを作成。

frr.confでBGPの設定(neighbor, network, route-map)。RFC8212に準拠したフィルタリング条件を設定。

動作確認:

containerlabでtopologyを起動。

r1でBGPのsummary, advertised-routes, received-routesを確認。

r1のrouting tableを確認し、BGPで経路が追加されていることを確認。

srcからdstへpingとtracerouteで疎通確認。

【たった一行だけ！】Junieを用いてAI睡眠日記アプリを爆速開発してみた！

AI, 生成AI, AIエージェント, バイブコーディング, Junie

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @i-inose

JetBrains Junieは、プロジェクト全体を理解し自律的にタスクを実行できるAIコーディングエージェント。

開発例: AI睡眠日記アプリ

メイン画面: 睡眠記録一覧、記録追加

睡眠記録入力: 時刻、質、メモ

AI分析: 睡眠パターン分析、改善提案 (GPT-4使用)

ダッシュボード: 週間睡眠時間推移、質の変化

開発者が書いたコードはAPIキーのみ。

Junieの利点:

圧倒的な開発速度 (2-3日→2時間)

高いコード品質、テスト込み実装
改善点:

実行速度、日本語対応、最新ライブラリ対応

開発者の役割が「実装者」から「ディレクター」へ。
AIエージェントとの協働開発は現実。
最終責任は人間にあり、AIとの協働が重要。

Rust入門講座①Rustの紹介および基本

Rust, 入門

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @kazaf91

Rust入門講座：Rustの概要、特徴、インストール、プロジェクト作成、基本的な関数定義、変数束縛、制御構文を解説。

Rustはメモリ安全性を重視した言語で、所有権システムによりガベージコレクションなしでメモリ管理を実現。

C/C++並みの速度、並列処理の安全性、例外処理の設計思想、Cargoによる統一された管理、豊富なドキュメンテーション機能が特徴。

rustupでインストール、cargoでプロジェクト作成。

関数定義はfnを使用し、戻り値はreturnまたはセミコロン省略で表現。

変数はデフォルトで不変、mutで可変に。

if式は値を返すことができ、whileは文。

次回は型、トレイト、ジェネリクスについて解説。

【非公式】AtCoder 言語アップデート 2024-2025 での変更点

AtCoder, プログラミング言語, 競プロ

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @punirunrun

AtCoderの言語アップデート2024-2025の変更点：

言語処理系が90から116に増加

APL, Assembly MIPS, A言語, BASIC, Befunge93, C23, C3, cLay, Clojure, Eiffel, Emojicode, Fish, Fortran2018, FORTRAN77, Gleam, Go 1.18, C++ IOI-Style, ISLisp, JavaScript (Bun), Jule, Kuin, Lazy K, Lean, Nim, Piet, Pony, Ruby 3.3, Scheme, Tcl, Terra, TeX, TypeScript, Uiua, Vala, Verilog, Veryl, WebAssembly, Python (Codon), Fix, SQLが新規追加

Brainfuckの処理系がTritiumに変更

C++, Cobol, Emacs Lispの一部バージョン、jq, Nibbles, Cython, Raku, Sed, Vim, Visual Basic, Zshが削除

各言語処理系の詳細情報（ID, 新規/既存, 言語名, 処理系, バージョン, ライブラリ等）を記載

C++, C#, F#, Common Lisp, Crystal, Dart, Elixir, Factor, Fortran, Go, Haskell, Haxe, Java, JavaScript, Kotlin, Nim, OCaml, Octave, Perl, PHP, PowerShell, Prolog, Python, R, ReasonML, Ruby, Rust, SageMath, Scala, Scheme, Seed7, Swift, Tcl, Terra, TeX, TypeScript, Uiua, Unison, V, Vala, Verilog, Veryl, WebAssembly, Whitespace, Zig, なでしこ, プロデル, Julia, Python (Codon), Fix, SQLのバージョンアップやライブラリ追加等の変更点あり

言語によっては、クラス名などの命名規則に注意が必要

提出コード例はLanguage Test 202505の提出一覧を参照

詳細な情報は、ルールのページと言語とライブラリの一覧を参照

Notion × Slack でシンプルマネジメント

AI, 生成AI, LLM, 松尾研LLM開発コンペ2025, TruthOwl

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POSTED @ 2025/10/13___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @tttad4649

記事は、松尾研LLM開発コンペ2025にteam Truth Owlの一員として参加した経験をまとめたもの。

コンペ概要：既存LLMの事後学習で推論モデルを開発、HLEで最高性能、Do-Not-Answerで高い性能を追求。300名以上が12チームに分かれて活動。

筆者の役割：運営管理サブリーダーとして、開発の一部参画とリーダーのサポート。

使用ツール：NotionとSlack。

Notion：チームのリソース、情報管理。テンプレートを活用し、技術情報、スケジュール、タスク進捗、GPU割り当てを管理。週次作業予定をHomeページに掲載。

Slack：迅速な情報交換。チャネルを分類、戦略情報は非公開チャネル。他チームの公開チャネルも閲覧。

感想：NotionとSlackで運営管理を遂行。Notionのテンプレート活用が有効。入門書を事前に通読することを推奨。

プロジェクトはNEDOの「日本語版医療特化型LLMの社会実装に向けた安全性検証・実証」の一環。

松尾研 LLM開発プロジェクト2025 初心者参加記録

LLM, 松尾研LLM開発コンペ2025, TruthOwl

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POSTED @ 2025/10/11___UPDATED @ 2025/10/18
Author : @HIROSHI_jj

松尾研LLM開発コンペ2025参加者の感想。文系出身・金融系勤務のLLM初心者。
生成AI学習のきっかけとしてコンペに参加、AI開発ツールに触れ、ローカルLLMの進化に驚き、サーバーコマンドを習得。
HLEでSOTAを目指すコンペ概要、チームで3ノード*8GPUを使用。
反省点としてLLMの知見不足、前半の活動不足を挙げている。
初心者でも生成AIを活用すれば得られるものが多いと結論。
NEDOのプロジェクトの一環として実施。

ブラウザの「Origin Private File System（OPFS）」を使ってローカルでのデータ読み書き（ローカルにデータ保持）

JavaScript, opfs, OriginPrivateFileSystem, オリジンプライベートファイルシステム

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @youtoy

OPFS(Origin Private File System)はブラウザのローカルにデータを保存する仕組み。

OPFSの概要:

Webサイト(オリジン)のアプリのみアクセス可能

ファイルやディレクトリの概念があり、階層構造で管理可能

保存したデータの一部編集が容易

ブラウザを閉じてもデータ保持(保証はされない)

ローカルストレージやIndexedDBといった既存の仕組みと比較して、OPFSはファイル操作やバイナリデータの扱いやすさ、容量制限などで利点がある。

サンプルコードでは、OPFSへの文字列保存、読み出し、クリア機能を実装。ページを開いた際に自動で読み込む機能も追加。

AI Builder で稟議書のレビュー作業を効率化する

PowerApps, PowerPlatform, AIBuilder

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POSTED @ 2025/1/26___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @Takashi_Masumori

AIで稟議書レビューを自動化し、チェック漏れやヒューマンエラーを削減する方法。
ChatGPTやCopilotを使う方法もあるが、レビュー観点の更新や一部カテゴリーのみのチェックには手間がかかる。
SharePointリストにレビュー観点を保存し、Power AppsとAI Builderを活用するアプローチを紹介。
Power AppsでSharePointリストからレビュー観点を取得し、必要に応じてカテゴリーでフィルタリング。
Concat関数でレビュー観点のテキストを結合し、プロンプトに渡す。
OCRでテキスト化した稟議書情報もプロンプトに渡し、レビュー結果を表示。
これにより、レビュー観点のメンテナンスが容易になり、柔軟なレビューが可能になる。

AWS初心者がCloudWatchでApacheを監視してみた話

AWS, CloudWatch, やってみた, ハンズオン, Appache

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POSTED @ 2025/10/15___UPDATED @ 2025/10/15
Author : @tks_1128

CloudWatchでApacheを監視し、停止時にアラートを送信する方法。

監視対象のメトリクスを選択。

Apache停止を検知するため、条件に「0よりも」小さい値を設定。

アラート送信先として既存のSNSトピックを選択または登録。

アラート名を設定し、CloudWatchのアラームを作成。

sudo systemctl stop httpd コマンドでApacheを停止。

CloudWatchからアラートメールが送信されることを確認。

Db2をインストールしてみた

db2, IBM

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POSTED @ 2025/9/11___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @efuji_0910

Db2 v11.5をRedHat 9.6にインストールする手順。

事前準備: Azure VM (RedHat 9.6) とDb2 v11.5.4のインストールイメージ、v11.5.9のFixpackを準備。

インストール:

v11.5.4インストールイメージを解凍。

db2prereqcheckで前提条件を検査し、不足している32bitライブラリ(libstdc++.i686, pam.i686)をインストール。

db2_install コマンドでDb2をインストール。

db2licm コマンドでライセンスを確認。

インスタンス所有者(db2inst1)とfencedユーザー(db2fenc1)を作成。

db2icrt コマンドでインスタンスを作成。

db2level コマンドでバージョン確認。

FixPackのインストール:

v11.5.9 FixPackを解凍。

installFixPack コマンドでFixPackをインストール。

前提条件の警告が出た場合は、kshをインストール。

db2iupdt コマンドでインスタンスを更新。

db2level コマンドでv11.5.9.0へのアップデートを確認。

AI開発の効率を爆発的に高める方法

AI開発, Context7, SpecKit, SequentialThinking, TaskMaster-AI

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POSTED @ 2025/10/16___UPDATED @ 2025/10/16
Author : @QueryPieAI

AI開発の生産性向上のための4つのツール：SpecKit, TaskMaster-AI, Context7, Sequential Thinking

SpecKit：仕様ベース開発を標準化、4段階ゲートシステム、多様なAIツールをサポート。
TaskMaster-AI：AIエージェントのコンテキスト維持、自動PRD生成、作業分解、多重AIプロバイダ/役割をサポート。
Context7：リアルタイムで最新ドキュメントをAIに注入し、AIの幻覚を防止。Next.js, TailwindCSSなどサポート。
Sequential Thinking：AIの段階的思考過程を明確化、分解、反省、状態維持推論、透明性を実現。

4つのツールのシナジー：

SpecKitでプロジェクト構造を生成、TaskMaster-AIでオーケストレーション設定

SpecKitの仕様定義でSequential Thinkingを活用

実装時にContext7で最新コンテキスト注入

TaskMaster-AIでプロジェクトコンテキストを維持、SpecKitで品質検証

導入効果：初期設定時間90%短縮、コード一貫性58%向上、デバッグ時間75%減少、プロジェクト完了速度40%短縮、コード品質26%向上。

段階的導入戦略：Context7→SpecKit→TaskMaster-AI→Sequential Thinking

未来展望：統合エコシステムへ発展、自動化ワークフロー、知的コンテキスト管理、予測的問題解決、個人化開発体験。

結論：生産性3-5倍向上、品質安定、速度40-60%短縮、満足度向上。
アクションプラン：Context7連携、SpecKit開発、TaskMaster-AI管理、Sequential Thinkingで透明性確保。

今日のQiitaトレンド記事をポッドキャストで聴こう！ 2025/10/18

初心者, まとめ, AI, ポッドキャスト, 生成AI

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POSTED @ 2025/10/18___UPDATED @ 2025/10/18
Author : @ennagara128

毎朝7時に最新トレンド記事のAIポッドキャストを更新。通勤中などに聴ける。フィードバック歓迎。
内容は、B2B SaaS開発、Terraform、インフラ構築の落とし穴、運用保守、Claude Haiku 4.5、ポケモンJava、Bedrockモデルアクセス、Linuxコマンド、AI開発効率化、開発PMの読書、Oracle AI Database、Playwright Agents、サーバー再起動、AI利用、Cursor料金改定、BGPシミュレーション、IETF、AI伝統工芸品予測、異常精進、Oracle AI Database 26aiなど。

タンパク質モデリングソフトウェアパッケージRosetta 3.15のインストール方法 for macOS, Linux

bioinformatics, Rosetta

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @Ag_smith

Rosetta 3.15のインストール手順（macOS, RHEL8, Ubuntu 24.04）

RosettaCommonsからソースコードをダウンロードし、ディレクトリ名を変更。

OSに応じて必要なツール（Xcode, Homebrew, gccなど）をインストール。

まずserial版（1コア）をコンパイル＆インストール。

macOS: Xcodeをインストール後、xcode-selectを設定。Homebrewでsconsとgnu-sedをインストール。scons.pyのshebangを修正。scons -j 8 mode=release binを実行。

Linux: gcc-13を使用。python3 scons.pyで実行。

次にMPI版（並列計算）をインストール。

macOS: Homebrewでopen-mpiをインストール。scons -j 8 mode=release bin extras=mpi,serializationを実行。エラーが出たらsite.settingsのコメントを修正。

Ubuntu 24.04: libpmix.so.2がない場合、sudo apt -y install libpmix-devで解決。

Oracle AI Database 26ai Freeの紹介

oracle, free, OracleDatabase, 26ai, oracle26ai

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @nakaie

Oracle AI Database 26ai Freeは無償で利用可能なデータベース。
Enterprise Editionがベースだが、一部機能制限あり。
CPU: 2スレッド、RAM: 2GB、ユーザーデータ: 12GBまでの制限。
Multitenantは16PDBまで、RAC/Data Guardは利用不可。
Flashback Database/Tableは利用可、Transaction系は不可。
Enterprise Managerのオプションパックは一部利用可能。
セキュリティ機能はTDE, Database Vaultなど利用可。
パラレル処理は利用不可、Spatial and Graph, パーティション機能は利用可能。
Oracle Machine Learning, Transactional Event Queuesも利用可能。
ASM/ACFSは利用可能だがOracle Clusterwareは不可。
APEX, ORDS, SQL Developerなどは別途ダウンロードが必要。
キャラセットはAL32UTF8。

提供形式はRPM(Linux), ZIP(Windows), Dockerイメージ。
同一OSにFreeは一つのみインストール可能。
最低1GB RAM, 推奨2GB以上, ディスク容量9GB以上が必要。

インストール手順はLinux, Enterprise Linux, Dockerで異なる。
詳細は参考リンクを参照。

【ポケモン×Java】番外編 #1：ピカチュウって200種類おんねん～クラス～（Java・Python・JavaScript・Ruby）

Java, Ruby, Python, JavaScript

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @hitomin_poke

プログラミング言語におけるクラスの概念を、Java、Python、JavaScript、Rubyで比較。
各言語でピカチュウクラスを定義し、静的/動的型付け、インスタンス化、継承、アクセス修飾子の違いを解説。
コンストラクタ、クラス/インスタンスメソッド・フィールド、オーバーライドは共通。
オーバーロードとクラス内でのフィールド宣言はJavaのみ。
各言語のコード例と実行結果を提示。

Rust入門講座⑤文字列・ライフタイムパラメータ・マクロ

Rust, 入門

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @kazaf91

Rustの文字列は特殊で、文字列リテラルは&str型の文字列スライス（静的領域に格納）となる。String型はヒープメモリを確保し動的サイズ変更が可能。文字列スライスとString型は異なるため、変換が必要。生文字列は\のエスケープが不要で、#で改行も扱える。String型はVec<u8>で、len()はバイト数を返す。文字数取得は.chars().count()を使用。

構造体で参照フィールドを持つ場合、ライフタイムパラメータで生存期間を明示する必要がある。関数の引数のライフタイムが異なる場合も同様。

マクロは処理を一定の法則で読み替える機能で、末尾に!をつける。vec!はベクタの簡易定義に利用される。

次はクレート、モジュール、テスト、ワークスペースについて学ぶ。

Rust入門講座⑥クレート・モジュール・テスト・ワークスペース

Rust, 入門

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POSTED @ 2025/10/17___UPDATED @ 2025/10/17
Author : @kazaf91

Rustのクレート作成、外部クレート利用、モジュール、テスト、ワークスペースについて

クレートはcargo new --lib [crate_name]で作成。lib.rsが生成され、pub指定で外部公開。

クレートはCargo.tomlの依存関係にパスを記述して参照。useで名前空間をインポートすると簡潔。

外部クレートはcargo add [crate_name]で追加。crates.ioで公開されているクレートを利用可能。

モジュールはコード分割の仕組み。同一ファイル内または別ファイルで定義。

2018エディション以降は、親モジュールでフォルダと同名のファイルを定義し、サブモジュールを集約。

テストは#[test]を付与。cargo testで実行。単体テストは同一ファイル内、結合テストはtestsディレクトリに作成。

ワークスペースは複数クレートをまとめる機能。ルートのCargo.tomlでメンバーを定義し、共通の依存関係を管理。

ワークスペースではcargo buildやcargo testで一括処理。cargo runはプロジェクトを指定。

NE株式会社さんと合同勉強会！

PHP, 勉強会

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POSTED @ 2025/10/15___UPDATED @ 2025/10/16
Author : @clipnote

NE株式会社とクイック社が合同勉強会を開催。きっかけはPHPカンファレンスでの交流。
勉強会の目的は「PHP×レガシーシステム開発・運用の知見交換と交流」。
5回の打ち合わせを経て、当日は自己他己紹介、プロダクト紹介LT、NDA締結後のプロダクト体験、ポケモンバトル形式のLT大会、ミニIRT、懇親会を実施。
振り返りではFun・Done・Learnを活用し、短い準備期間で最大限の成果が出たと結論。
NE社に感謝を述べ、今後の交流に期待。

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