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basi
@84basi
シリーズ A SaaSスタートアップで働くPHPエンジニア。個人でiPhoneアプリ開発も。人 / 食 / 寿司 / 映画 / 旅 / アニメ / Apple / 共有 / SNS / レコメンド / 人狼 / Blockchain / 卓球 / YouTube 個人的な発言で、所属組織は関係ありません。
東京
Joined January 2014
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basi
@84basi
8 months ago
シリーズAで累計6億円の資金調達が完了しました。 人やコミュニケーションが好きな方、BtoC経験者、AIエージェント毎日使っている方、副業探してい方、PHPerの皆さん、地方住みの方Welcomeですので是非是非問い合わせの方をお願いします!
高橋俊介 | (株)coco CEO
@shuntaka
8 months ago
本日、シリーズAラウンドの資金調達を発表いたしました。これで累計調達額は6億円になります。 今回も心強い方々に株主として参画いただけたことを、大変誇らしく思います。この場を借りて御礼申し上げます。
84basi
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mosa / 榎本
@mosa_siru
6 days ago
こちら、本日の社内向けに話した資料です。 (この時代だからこそ、あえて厳しい寄りに伝えています。) 機能を作るな。楽して作るな。 (LayerX社内資料) https://t.co/QPU4fWO3j8
#speakerdeck
84basi
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catnose
@catnose99
about 1 month ago
人数の多い開発チームは、侵入される前提で考えなきゃいけない時代になったな 1000人が自由に効率的に作業してたら高確率で誰かしらの端末が乗っ取られるので、 本番環境に触れる人をギリギリまで抑えて、侵入されても致命傷にならない方向にしないといけない
84basi
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mizchi
@mizchi
about 2 months ago
最近考えてたこと - AIに指示を出せるかは、自分の専門性の範囲で無茶振りを繰り返し、モデル性能の期待値を蓄積する必要がある - モデルの出力を評価すること、あるいは評価手法を確立することが人間側に強く求められている - 人間側が最低一つは専門性がないと評価軸を持てない
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またしても何も知らない KeithYokoma
@KeithYokoma
Driving and cycling enthusiast. Now @Drivemode. Bianchi Infinito CV/Kawasaki Eliminator SE
emi sugita
@semiemi7
Technical Communications & Enablement Manager at MIXI, Inc. Over 15yrs engineering in Tech, some EM/PdM/PM experience. Interested in culture, tech, startup, etc
よしろう
@fanglang
2025年はWSOPには行きませんでした。 2026年は行きたい気持ちは強いですがまだ決断できてません。
84basi
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松本 勇気 (Yuki Matsumoto) | LayerX CTO
@y_matsuwitter
about 2 months ago
動くものは作れるかもしれんけど、事業として成立させるのはまだ全く楽になってない。売れないものいくら作っても経営者としてはダメ。価値が届いて永続的な事業になるために「沢山作るよりも正しい物を作れ」のメッセージは今も有効。
basi
@84basi
about 2 months ago
なかがわさんの貴重なお話し!
hnakagawa
@hnakagawa14
3 months ago
久しぶりにオープンな勉強会で登壇します https://t.co/72uNg4Y81p
84basi
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Cline
@cline
2 months ago
Roo Code is shutting down and merging back to Cline. Huge respect to
@mattrubens
and the @roocode team. Roo contributed to our community more than any other fork. We're glad to be home for their users while they focus on new endeavors.
84basi
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Peter Pang
@intuitiveml
2 months ago
https://t.co/oWr2pTk4Hu
basi
@84basi
3 months ago
大規模言語モデル講座のコンペで技能賞! pokutunaさんとSLMの解法(チャットテンプレートを用いてファインチューニング無し縛り、フルファインチューニング)と業務でのAI Agent の活用のお話し楽しかったです! U29部門の方々とご一緒させて頂き、ドメイン知識やAI Agent、起業等の議論も最高でした
basi
@84basi
3 months ago
会社のリアルイベントに参加しました!(普段はリモート) 副業の方々や投資家の方々と SO や AI Agent の話で盛り上がりました。
basi
@84basi
3 months ago
PHPerコードバトルオンライン予選2位でした! 金、土は本戦会場に行けませんでしたが、オンライン参戦でも楽しめました!
#phperkaigi
basi
@84basi
3 months ago
PHPerKaigi 2026 Day 2!
#phperkaigi
basi
@84basi
3 months ago
PHPerKaigi 2026 Day 2!
#phperkaigi
basi
@84basi
3 months ago
akamahさんとtakaramさんの回答知りたい!!!
PHPerKaigi 2027 @3/20-3/22
@phperkaigi
4 months ago
PHPerコードバトルのオンライン予選を開始しました。 先日開催されたオフライン予選イベントに参加できなかった方もぜひ挑戦してみてください! (URLの一番下に参加リンクがあります) https://t.co/WNtfCEgcgL
#phperkaigi
84basi
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mizchi
@mizchi
5 months ago
バイブコーディングで自分の力を超えたコードを実装されるのを眺めるの、コード読みつつ意思決定が求められた際に根掘り葉掘り聞くのが勉強になる
84basi
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広木 大地/ エンジニアリング組織論への招待
@hiroki_daichi
5 months ago
AIにスライドを作らせたい、そう思って始めたら結局は設計の話になりました。 2025年から2026年にかけて、Claude Codeのスキルシステムを使って、Marpで登壇に耐える品質のスライドをAIエージェントと協働して作るワークフローを組み上げました。 やってみて分かったのは、AIにスライド生成を頼むだけだと品質が安定しないことです。色、余白、フォントサイズ、レイアウトが毎回ブレる。そこで順番を変えました。人間がルールと型を用意して、AIがそこに沿って高速に実装と検証を回す。 この記事では、そのために整備したものを具体的にまとめています。 ・MarpにTailwind CSSを入れてレイアウト自由度を上げる ・スタイルガイドを言語化して一貫性を作る ・40のレイアウトパターンを資産化して選ぶだけにする ・スクリーンショットで視覚的な品質検証を自動化して崩れを直す ・画像生成やSVG図解、過去スライド検索、Remotionでの動画化までつなげる ポイントは、AI活用を作業の省力化で終わらせず、プレゼン制作をシステムとして扱うことです。速く作るより、再現性のある品質をどう作るか。今のところはここが一番効きます。 同じ課題感を持っている人の参考になれば。 AIエージェントと協働してmarpでスライドを作る2026 https://t.co/zc27R4pnog
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84basi
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mattn
@mattn_jp
5 months ago
AI エージェント使えば 2026 年 1 月現在では業界プログラマ 2〜3 年生くらいのコードは誰でも書ける様になったし、おそらく今年の末くらいには 10 年選手くらいにはなりそうなんで、プログラマの皆さんは IT エンジニアとして飯を食ってくなら何かしら差別化可能な物を探して行かんとね。
basi
@84basi
6 months ago
@uakihir0
まさにですね、、!自分も出口苦手です😭
84basi
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naoya
@naoya_ito
6 months ago
顧客体験とエンジニアリングを統合的に考えることができていた人はエンジニアリングの解像度が高まるほど、性能限界を精度高く判断できるようになって、より統合力が強まることを経験的に知ってる だから「AI がコードを書くから上流をがんばりましょう」という発想にはならない
basi
@84basi
6 months ago
@NetPenguin
欲しい!欲しすぎます! 広木さんの負債をスコアリングするやつもほしいです😢 qodana 入れてます? 全体のソースコードのactual problems見てください! 恐ろしい速度で増えているはずです。
basi
@84basi
6 months ago
@NetPenguin
・IDEのlintでヘッジ(github actions 側でも同様) ・self-reviewのslashコマンドでヘッジ ・こちらも複数のAI agentで1次レビュー ・どこを修正してどこを修正していないかの判断基準を確認 ・同時にテストケースのカバレッジ確認 ・その後、人でレビュー で減らす。信用残高無いと全diff必須ですね😭
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