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Zennはエンジニアが技術・開発についての知見をシェアする場所です。本の販売や、読者からのバッジの受付により対価を受け取ることができます。.
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我々は富豪プログラミングをしていたCloudflare Workersで実装はどう変わるか
Cloudflareへ移るまで、我々が富豪プログラミングをしているとは気づきませんでした EC2で動かしていたNestJSをHono + Cloudflare Workersへ移しましたRDSはそのまま使い、ElastiCacheの役割はCloudflare側へ移しています 大きなSDKを入れるレスポンスを全部メモリへ載せるDBのSELECTを順番に待つCronで全件を完走するSSEをつなぎっぱなしにするElastiCacheの細かいキーを何度も読む どれも珍しい実装ではありません少なくとも私のAWS構成
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概念設計が、その後のコードの命運を左右する
最近、ソフトウェア開発における概念設計の威力と重要さについて人に伝えたい機会が何度かあった1 しかし、概念の整理がなぜどのように重要なのか、という一点を取り上げて書かれたものは少ないようで、人に渡すのにちょうどよい文章や書籍が見つからなかったので、このたび私なりに咀嚼して書いてみたい そのアプリケーションの世界には、そもそも何が存在するのか 何と何を同じものとして扱い、何と何を別のものとして扱うのか この判断が合っていると、その後の実装は驚くほど素直になる逆にここを外すと、一つ一つの実装は正しくても、仕様
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5ヶ月育てたClaude CodeのCLAUDE.md/skills/rulesをOpus 5向けにClaude自身に棚卸しさせた
対象読者 Claude CodeでOpus 5を使っている人 以前のモデル向けにCLAUDE.md / skills / rulesを育ててきた人 Opus 5では既存設定を読み込ませない方がうまく動く気がするが、全部捨てるのも違うと思っている人 モチベーション 5ヶ月ほどかけて、Claude Code用のCLAUDE.md / skills / rulesを育てていた Opus 5では、それらを読み込ませない方が期待通り動くことが増え、一時的に読み込ませない運用にしていた 毎回それをやるのも面倒なので、
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Databricks の Declarative Automation Bundles を用いた機械学習データセット作成基盤の構築
チューリングの MLOps エンジニアの岩政です チューリングでは、センサ入力から車両の将来の行動を一貫して推定する学習ベースのモデルとして End-to-End (E2E) 自動運転 AI を開発していますE2E 自動運転 AI の学習にはデータセットが必要です私の所属する MLOps チームが、これを作成するためのデータ基盤の開発を行っています MLOps チームでは車両に搭載したカメラなどのセンサから走行データを収集し、Data Lake に格納しています更に ETL (Extract, Trans
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同じ Sonnet 5 でも Claude Code と GitHub Copilot では使い方が違ったオトナの自由研究 #35
3つの発見 1. 今回の範囲では Claude Code Sonnet 5 xhigh の組み合わせが一番良い 2. 同じ Sonnet 5 を使っても Claude Code と GitHub Copilot では effort level の使い方が違う 3. OpenTelemetry の trace は effort level の使い方を詳しく紐解いてくれる はじめに 前回の #34 では、「定番の DB 処理であれば、Opus 5 よりも Sonnet 5 のコストは約 1/2$0.33 対
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