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Apple SiliconでAIやっている人に朗報です。vllm-mlxが凄い。 - Qiita

最近インパクトの大きいApple Silicon向けフレームワークが出現しました。「vllm-mlx」です。 一言で言うとvllmライクなインターフェースをApple Silicon向けに提供するもので、MacのGPU（Metal/MPS）アクセラレーションによる...

From Signals to Reliability: SLOs, Runbooks and Post-Mortems

Build reliability with SLOs, runbooks and post-mortems. Turn observability into systematic incident response and learning. Practical examples for Kubernetes environments.

ローカルLLMサーバーの実用的な使い道の検討 - Qiita

はじめに Mac miniで建てたLLMサーバの使い道を色々考えてみた結果、いわゆるエージェントタスクにおける計算資源としての使い方が向いているのではという気がしてきた。イメージはAWS LambdaのようなFunction as a serviceのようなワンショットな...

スマホでコードを書くという選択肢 - Qiita

スマホでコードを書きたい。 電車の中、散歩の途中、ちょっとした待ち時間。PCを開けない場面で、ふとコードのことが気になる。あの関数、あのバグ、あの機能。でもスマホでは記号の入力が絶望的で、実用的ではありません。 私もそう思っていました。 コーディングエージェントとの出会い...

How Uber Serves Over 40 Million Reads Per Second from Online Storage Using an Integrated Cache

Docstore is Uber's in-house, distributed database built on top of MySQL®. Storing tens of PBs of data and serving tens of millions of requests/second, it is one of the largest database engines at Uber used by microservices from all business verticals. Since its inception in 2020, Docstore users and use cases are growing, and so are the request volume and data footprint. The growing number of demands from business verticals and offerings introduces complex microservices and dependency call graphs. As a result, applications demand low latency, higher performance, and scalability from the database, while simultaneously generating higher workloads.

How Uber Serves over 150 Million Reads per Second from Integrated Cache with Stronger Consistency Guarantees

This is the second blog about the integrated cache infrastructure for Docstore, our online storage at Uber. In the previous blog, we presented CacheFront and outlined its core functionality, design principles, and architecture. In this blog, we share some exciting improvements we’ve implemented since then as we scaled up its footprint by almost 4 times.

Claude Codeとghコマンドで、コードエディタをほぼ触らなくなった話 - Qiita

株式会社ブレインパッドプロダクトユニットでRtoaster GenAIの開発をしている依田です。 今回はClaude CodeとGitHubを利用した開発についてのお話です。 対象読者 生成AI初心者の方 難しい設定なしでも、大きく開発者体験が向上します。ユーザープロン...

【日本で12人目】Kubernetes未経験から1年で15資格全冠した記録【Golden Kubestronaut】

【試してみた】AWSでRAGを構築して生成AIで質問してみる - Qiita

はじめに こんにちは。株式会社アベリオシステムズでエンジニアをやっている、なかざとです 今回、AWS上でRAGを構築する機会がありましたので、簡単ではありますがアウトプットしていきたいと思います。 RAGとは？ RAGは、大規模言語モデル（LLM）が外部の最新情報や社内...

Claude Codeでチケット駆動開発をする（要件定義・設計）

Cursor エージェントのベストプラクティス

プラン作成からコンテキスト管理、ワークフローのカスタマイズ、コードレビューまで、コーディングエージェントとの連携方法を網羅的に解説します。

BorisがXのレス内で語ったClaude Codeの使い方

Cloudflare入れたのに75%素通りだった話 ー 攻撃者も学習する

3000 ドルかけて Devin と React 18 移行して得た学び

450万人を超える日本人開発者が利用するGitHubの最新動向

ソフトウェア開発プラットフォームとして、グローバルで1億8,000万人以上の開発者が利用していると言われるGitHub。その日本法人であるGitHub Japanは2025年11月26日、日本市場における成長戦略と、ソフトウェア構築方法をAIとAIエージェントで再定義する取り組みについて説明会を実施した。AIコーディングアシスタントである「GitHub Copilot」に加え、複数のAIコーディングエージェントを統合するプラットフォーム「GitHub Agent HQ」を展開する同社の取り組みを見ていこう。

なぜクリーンアーキテクチャはドメインを守るのか

Figma→実装の再現度を上げるAIワークフロー設計（Claude Code × Playwright）

Roadmap.sh を参考にしよう｜テックブログのネタ探し入門

コードを書く仕事がなくなる｜gaijineers

今年に入ってから、まだ一度もIDEを開いていない。 仕事はすべてターミナルとGitHub上で完結している。Claude Codeに書かせて、diffを見てレビューする。それで普通にプロダクションの仕事が進んでいる。 ここから見えてきたのは、ソフトウェア開発の重心が確実に動いているという事実だ。 昔は、アイデアからリリースまでの真ん中、つまりコードを書く行為そのものが一番重かった。環境を立ち上げ、IDEを開き、仕様を実装に翻訳する。時間も集中力も、エンジニアの腕前も、ほぼ全部ここに吸われていた。 でも今は違う。エージェントに目的、背景、タスクを渡すだけで、普通に動くコードが出てくる

Gmail の Gemini 新機能まとめ｜npaka

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Gmail is entering the Gemini era 1. はじめに 現在、30億人のユーザーが「Gmail」を利用してコミュニケーションを取り、様々な業務を行っています。スマートリプライからAIによるスパムブロックまで、AIはその大きな役割を果たしてきました。 しかし、Gmailが2004年にリリースされて以来、メールは大きく変化しました。メールの量がかつてないほど増加している今、受信トレイの管理と情報の流れは、メールそのものと同じくらい重要になっています。そこで、GmailをGemini時代へと移行させ、