AI

AI活用が当たり前になった今、重要性を増しているのが「ガードレール」の整備です。GoやTypeScriptでの個人開発を例に、Biomeやtbls、Playwrightなどのツールをどう活用してAIによる品質のばらつきを防ぐか、実践的な手法を解説します。

Pythonの書きやすさでC言語並みの速度を実現する新言語「Mojo」。Windowsでの環境構築は難しいと思われがちですが、WSL2と最新ツールpixiを使えば驚くほどスムーズです。初心者が躓きやすいエラーの解決法もあわせて、現役エンジニアが丁寧に解説します。

AIがコード生成を担う時代、エンジニアに求められるのは「問いを立てる力」です。株式会社Galirage協力のもと実施された、GitHub CopilotとxDD（TDD/BDD/SDD）を活用したAI駆動開発研修の全容をレポート。設計手法を「ガードレール」として活用する、新しい開発スタイルのヒントを探ります。

Difyでの開発にLangfuseの「観測」をプラス。インフラエンジニアの視点から、LLMアプリ開発におけるObservability（可観測性）の重要性と、具体的な連携メリットを解説します。測定・改善のPDCAを回し、プロンプト品質を底上げする仕組みとは。