はてなブックマーク

GA technologiesでソフトウェアエンジニアをしている中坂です。 今回はRuby on Railsガイド(通称Railsガイド)にAIサポート機能が導入されたので使ってみたいと思います。 どんな機能? OpenAI社の提供しているAPIを利用して、Railsアプリの開発時の困り事やドキュメント内のコードを気軽にLLMに質問できる機能です。 RailsガイドのProプランに加入しているユーザーは利用できます。 使い方 Railsガイドのグローバルヘッダーにあるチャットアイコンをクリックすると下記のようにモーダルが立ち上がります。 ここにRails関連の質問を入力して「質問する」ボタンを押すと数秒ローディングが出た後に回答が表示されます。 また、ドキュメント内のコードスニペットの右下にあるボタンを押すとコードがそのままAIサポートのフォームにコピーされます。 実際にいくつか質問してみ

株式会社GA technologiesの@nyaocatです。 最近のRuby/Rails関連のニュースの中で気になった/面白い記事を紹介します。 RubyがJITコードを実行する仕組み Ruby3.1.0にYJITが導入されました。また、Ruby3.5からはZJITも導入されます。 何も考えずとも実行速度が高速化されて大変ありがたい機能なんですが、やはりプログラマーとしては仕組みが気に掛かるんですよね。特に、ネイティブコンパイルするとは一言で言ってもそもそもRubyって動的型付け言語なわけで、それをどうやってコンパイルするというんでしょう? この記事ではそのへんをサラッとですが色々と簡潔に説明してくれて興味深いです。 RubyなしのRails Railsプロジェクトを新しく構築するとき、 通常はrails new コマンドの実行が推奨されます。 しかし、Railsをグローバルにインストー

GA technologiesでソフトウェアエンジニアをしている中坂です。 最近よく使われるようになっているPythonのパッケージ&プロジェクトマネージャーにuvがあります。pipの代替として作られたものでRustで実装されています。uvはRustでいうところのcargoのような、プロジェクトマネージメントやスクリプト実行の責務まで包含した総合的な開発ツールという位置づけです。 rvはこのuvのRuby版に相当するものです。 開発者はbundlerの作者でありメンテナーをやっていたAndré Arko氏。氏はRuby/Rails関連のOSSでメンテナーをやっている人たちが集まっているSPINELというチームの一員です。このチームはGEOMYSにインスパイアされたOSSのメンテナ集団らしいです。こういうOSSメンテナによる技術チームみたいなものを作るムーブメントがあったことを初めて知りまし

統計学には様々な分析手法がありますが、変数間の相関関係の強さを定量的に測るための「相関係数(ピアソンの積率相関係数)」は非常に有名でよく使われています。 通常、連続変数(量的変数)間の相関関係を定量評価するために使われる相関係数ですが、カテゴリカル変数(質的変数)に対して使える相関係数も存在します。 私が所属する株式会社 GA technologies ではマンションの設備の充実度のスコアリングといったことも行っており、マンションの設備データは「宅配ボックスの有無」「インターネット対応かどうか」「浴室のタイプ("3 点ユニットバス", "2 点ユニットバス", "独立洗面台")」など様々なカテゴリカル変数が含まれています。本記事でご紹介する「カテゴリカル変数の相関係数」は私自身も業務で使用しており、個人的に興味深い手法だと思うのでご紹介します。 (※(注記)なおタイトルでは「カテゴリカル変数」と書

GA technologiesでソフトウェアエンジニアをしている中坂です。 現代ではGitを聞いたことがないソフトウェアエンジニアはほぼいないと思われますが、Gitの内部ではどのようにファイルが管理されているのか?を知っているエンジニアは実はそこまで多くはないのではないでしょうか。今回は普段当たり前のように使っているGitがどのような仕組みでファイルを扱っているのかを実際にRubyによる実装を交えながら深掘っていきます。 ※(注記)前提としてGitの基本操作や用語は知っているものとして進めます。 Content Addressable Filesystem Pro GitのGit Internalsの章を読んでいくとまずContent Addressableというものが出てきます。 Content Addressableとは何か?の前にまずは通称Location Addressableという構造に

1. はじめに 開発プロセスにおける要件・設計のセキュリティレビューは、専門知識を要するため属人化しやすく、工数の増大が開発全体のボトルネックとなり得る課題です。 本稿では、私たちセキュリティチームがこの課題に対し、生成AIであるGeminiを活用してレビュープロセスを自動化し、工数を大幅に削減した技術的アプローチとその効果について報告します。 2. 対象読者 この記事は、特に以下のような課題を感じている方々に向けて書いています。 セキュリティレビューの工数増大や属人化に悩むセキュリティ担当者の方 セキュリティのシフトレフトを考えているエンジニアリングマネージャーの方 生成AIを活用した具体的な業務改善事例に興味があるすべての開発者の方 3. 現状のセキュリティ活動と課題 「1:10:100の法則」が示す通り、脆弱性の修正コストは開発の後工程になるほど増大します。故に、開発ライフサイクルの

GA technologiesでソフトウェアエンジニアをしている中坂です。今回は「実践ソフトウェアエンジニアリング(第9版)」を読んだのでその感想を書きます。 どんな本? 実践ソフトウェアエンジニアリング(第9版)は2021年にSoftware Engineering: A Practitioner's Approach (9th Edition)が邦訳されたものです。原著の初版は1982年で、その当時から40年以上何度も改訂を重ねられて今に至っています。300万部以上売れているらしく[1]、世界で最も売れているソフトウェアエンジニアリングの教科書の一つとのことです。 頁数は548ページと技術書としては一般的な部類に見えますが、実際にページを開いてみると1ページが縦に2分割され文章が詰め込まれており、体感としては1000ページに近いボリュームに感じます。 この第9版に関しては5部30章で、

GA technologiesでバックエンドエンジニアをしている中坂です。今回は私が実務で実際に使っているClaude Codeの開発環境について紹介します。 はじめに 弊社には多くのプロダクトが存在します。その中でも私が所属しているチームでは各プロダクトを横断的に扱う必要があり、時には複数のリポジトリを往来しながら開発を進める必要があります。 このような環境でClaude Codeを活用する際、単一リポジトリでの開発とは異なる工夫も必要になります。本記事では、このような環境で約1ヶ月間Claude Codeを業務で使用してきた経験をもとに、複数プロダクト環境で開発を効率的に進めるための開発環境の構築方法を紹介します。 全体構成 まず、私が構築した開発環境の全体像を紹介します。 workspace/ ├── proj_a/ # サービスA ├── proj_b/ # サービスB ├── p