はじめに 最近話題になっている browser-use について自己理解のために基本的なところをまとめてみます。 公式リポジトリはこちら browser-use とは？ browser-use は、Python で作られた「AI エージェントがウェブブラウザを操作できるようにする」ためのライブラリです。具体的には、下記のような機能を提供しています。 ビジョン機能や HTML 抽出 ブラウザで読み込んだページの DOM（要素構造）を解析、スクリーンショットやテキスト情報を取得できます。 マルチタブ管理 自動で複数タブを開き、それぞれのタブを並行して操作できます。 カスタムアクション機能 たとえば「特定のファイルを保存」「データベースへ登録」「社内チャットに通知する」など、ユーザー独自のアクションを定義できます。 自己修正機能 操作が失敗したり、要素を見つけられなかったりした場合に、自分で修正

エムスリーエンジニアリンググループGMで、データ基盤チームの木田です。 この記事はデータ基盤チーム & Unit9（エビデンス創出プロダクトチーム） ブログリレー3日目の記事です。前回は橋口さんの データ整備の「曖昧さ」に立ち向かう、ドメインエキスパートと協業するための実践的Tipsでした。 本日は、既存のPostgreSQLのさるテーブル (レコード数 100億超) に対して、差分データをSQLで抽出してBigQueryに連携するための索引追加をしたときの経験を元に、PostgreSQLの巨大テーブルに対してFlywayを使用してインデックスを安全に追加する方法についていくつかのテクニックを紹介します。 背景 ナイーブな実装の問題点 CREATE INDEX CONCURRENTLYの使用 Flywayから実行する時の注意点 タイムアウトへの対処 一時領域不足 インデックスサイズを抑える

🌟 はじめに 本記事は CyberAgent Group SRE Advent Calendar 2024 の13日目 の記事になります。 本記事では SWE（Software Engineer）である私が 『SREをはじめよう―個人と組織による信頼性獲得への第一歩』 を読んで、SREについての理解を深めた経験を共有します。エンジニア・非エンジニア・社会人・学生など、さまざまなバックグラウンドを持つ方にとって「必ずどこか心に刺さる部分があるのではないか...！」と思い、是非皆さんにも読んで頂きたいというという思いを込めて執筆しました。 私は普段、SWE として働いていますが、以前から SRE に強い興味を抱いていました。 今年は SRE Next 2024 に足を運び実際に SRE の方々とお話しする機会を得たり、Cloud Native Days Winter 2024 の資料を拝見し

視座が高いってそもそもなんやねん問題 1on1で「視座を上げてほしい」って言われたり、マネージャー陣の集まりで「視座高い人がいいよね」って会話をしたりするけど、じゃぁ「視座の高いってなんぞ？」「どう見極めればええのん？」ってなりますよね。 自分も前職でエンジニアリングマネージャーしてた頃から、現職にて横断組織の一環として採用にかかわるようになって良くそれらのセリフを聞いております。 で、これが正解ってわけじゃないんですけど、自分はいつもこんな感じで可視化してますよってのを紹介してみます。 「視座が高い」を端的に言うと 自分は「視座」ってのは一言でいうと「どのレベルの課題まで、当事者でいられるか」っていうスタンスの度合いだと解釈しています。 ここで言っているレベルというのは難易度ではなく対象のスコープのことです。個人の課題なのか、チームの課題なのか、はたまた所属する会社の課題なのか。 で、「

AI Coding Agentが活況だ。巷ではClineだRoo Codeだと盛り上がり、MCPを実装したことを自慢し、驕れる平家のごとくだが(平家と違ってもう少し長生きするだろうが)、かくいう私もそうである。 とはいえ、テトリスやブロック崩しが一瞬で作れたところで我々が失職するはずもなく、最初から作るものが決まっていて定型的でいくらでもエントロピーを増やして散らかしても良い一回ポッキリのブロック崩しと、イテレーティブな開発を行うことが前提で、非定型であり、エントロピーの無秩序な拡大を抑止しながら開発しなければならない†現実†の開発とでは月とすっぽんであり、今のところAI Coding Agentは月兎にあらず、地面を頑張って跳躍しているふつうの兎だ。 ClineやRoo CodeにはOrchestration modeといって大きなタスクをサブタスクに分割してやっていくという補助機能があ

A method for separating policy definition and behavior control by an intermediate language to achieve optimal server configuration management according to the situation

Netflixの企業文化や社員の行動規範を定めたカルチャーガイドが公開されており、FacebookのCOOのシェリル・サンドバーグが「シリコンバレーから生まれた最高の文書」と評価しています。 そのカルチャーガイドはもともと2009年にスライドとして公開され、最新版はNetflixの採用ページ上に掲載されています。今回は許可を得て翻訳することにしました。 Netflix Culture (原文) (目次) 本物の価値観 判断力 コミュニケーション 好奇心 勇気 情熱 無私無欲 イノベーション 一体性 誠実 影響力 ドリームチーム 自由と責任 情報に通じたキャプテン 統制ではなく前後関係 高度に整列し、緩く結合する 卓越性を探し求める まとめ 最後に エンターテインメントは、友情のように、人間が基本的に必要としているものです。エンターテインメントは私たちの感じ方を変え、私たちに共通点をもたらし

#WIP レガシーシステムを再構築しようとしても、期待していた開発スピードや品質の向上が得られないのはなぜか? そこに潜むアンチパターンを書き出してみます。 画面駆動設計 画面を切り口にアプリケーションの設計を考える。これ単体ではアンチパターンではない。 コンテキスト 現行システムの画面操作に慣れたユーザが多い 問題 同じ扱いをすべきデータが複数の画面に分散していても、それに気づきにくい 表示条件に見えるものが実はビジネスルールの制約である 項目間の関係性や構造が見えにくい テーブル駆動設計 データベースのテーブルを切り口にアプリケーションの設計を考える。これ単体ではアンチパターンではない。 コンテキスト 現行システムのデータベーススキーマが既に存在し、それを前提とした開発が求められる

こちらはLayerX AI エージェントブログリレー41日目の記事です。 こんにちは、CEO室でAI Agent開発のPdMをしているKenta Watanabeです。 AI Agent開発に取り組んでいる方や自分用の効率化ツールを開発したりしてLLMで遊んでいる方は何かしらのAgentフレームワークを利用されている方が多いのではないかと思います。LayerXでもAI SDKなどのフレームワークが社内で利用されています。本日はAgent開発の試行錯誤を通して得られたAgentフレームワーク選びの参考になるような考え方を紹介できればと思います。 Agentフレームワーク戦国時代 ここ数年はAgentフレームワーク戦国時代と言えるほどたくさんのフレームワークやSDKが開発され利用されているのではないかと思います。各LLM ProviderはLLMを利用するためのHTTP EndpointとSD

ユーザなどのリソースエンティティのパージするわけではないデータ削除(a.k.a. 論理削除)をどう設計するか、は単純でありながら、イミュータブルデータモデルの基本形を学ぶ良い題材なので、順を追って説明する。 リソースの検討 まずユーザがアクティブなユーザと削除されたユーザで扱いが異なるかどうかを考える。この段階で物理設計としてどうするかを考えると検討ポイントが十分考慮されないことにつながるので注意しよう 。(イミュータブルデータモデル#5e3a5f1da8e5b200009c0499) 扱いが異ならない場合を考えてみよう。 code: (mermaid) classDiagram direction LR class ユーザ { <<Resource>> ユーザID : SERIAL PK 名前 : VARCHAR メールアドレス : VARCHAR ユーザ区分 : ENUMアクティブ/削

PHPカンファレンス福岡2025 2025/11/08 11:40〜 ホライズンテクノロジーホール レギュラートーク(30分) https://fortee.jp/phpcon-fukuoka-2025/proposal/cf0925df-c846-4774-b203-a111e57f1…

"Deep Work"を読んだけど微妙だったから皆は"How to Write a Lot"と"エッセンシャル思考"を読めばいい ―と思いました。 MIT卒のコンピュータ科学者によって書かれた本『Deep Work: 大事なことに集中する』を読んだ。が、冗長かつ抽象的な内容で、非常に退屈な一冊だった。 主張 「集中して長時間、中断することなく知的作業を続けること (Deep Work) が生産性を高め、大きな仕事を成し遂げることにつながる」ということを言っている。構成としては、成功者たちの実例を示して主張に説得力を持たせた上で、実践にあたってのTips的な部分を延々と述べている。ざっくりまとめると次のような感じ。 『何かを作り出さなければ、成功しない』 自分のスキルは作り出した成果物で示せ 生産性を高めるためには『難しいが重要な知的作業をまとめて、長期間、中断することなくつづけること』が大

ちょっと前までの自分は、AI のいろいろがやって来て正直壊れていた。本当は夜や休日に勉強したり、プログラミングを勉強したいのに、体が動かない。仕事は一生懸命やってるのに、全然うまくいってる感じがしない。だからもっと頑張ろうとするけど、何もうまくいかないし、その割に体感的な忙しさだけが３倍になった感じ。どうしてこんなことになってしまったのだろう。そして、今はそれから抜け出すことが出来た。 もしかすると、将来同じように感じる人もいるかもしれないので、自分なりに問題の原因と解決策に関してブログに整理してみたいと思う。 AI が来てなぜ体感３倍の忙しさになったのか？AI がやって来て、自分もゴリゴリに Vibe Coding に、調べもの、アーキテクチャ、ドキュメント書き、そして、自分がめんどくさい事に関しての自動化を Agent のプログラムを書いて AI にやらせるなど使いまくっている。 とこ

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At Netflix, we aspire to entertain the world, thrilling audiences everywhere. To do that, we’ve developed an unusual company culture focused on excellence, and creating an environment where talented people can thrive — lifting ourselves, each other and our audiences higher and higher. This document is about that culture, which is based on four core principles: We aim only to have high performers a

先月、東京AI祭 ハッカソンで、スマホでバイブコーディングして、賞金20万円を獲得しました。 何をどんな仕組みで作ったのか実践知を共有したいなと思います。 東京AI祭 ハッカソンは、CoreWeaveさんが公式サポーターで、GMOさんのサポートもあったようでした。Weights & Biasesについて気軽に質問したり、H100などのGPUを自由に使い倒すことができる環境でファインチューニングしたり、とても楽しい時間でした。 ハッカソンのファイナリストでは、普段から刺激をもらっている npakaさん や 元木さんを目の前にピッチできることは特別な経験でした。 改めて運営・スポンサーの皆様に感謝したいと思います。 現場検証から生まれたバイブコーディングの発想 現場の声から始まった 「JR新宿駅は工事に伴い、凹凸のマットが敷かれ、白杖で点字ブロックを探しても感触がわかりにくい」 「時間帯次第で

MySQLのパフォーマンスを改善するうえで、「インデックス」は重要な要素の一つです。しかし、MySQLの内部でオプティマイザがどのようにインデックスを選択し、データを処理しているのかを正確に理解しているエンジニアは多くありません。どうすれば、インデックスを適切に使いこなせるのでしょうか。今回は、MySQL運用のスペシャリストとして知られるyoku0825さんに、インデックスの活用方法について解説していただきました。 B-treeインデックスの基本構造― 今回のインタビューでは、MySQLのインデックスの知見を詳細に伺っていきます。 インデックスを適切に活用するためには、その仕組みを理解することが重要です。そこでまずは、MySQLのInnoDBで最も基本となるB-treeインデックスの構造からお話しします。内部的にどのような構造になっているか、イメージを掴んでいきましょう。 今回は、MySQ

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