ペンギンエンジニア

某SIerで働く中間管理職

[ペンギンエンジニア @penginengineer]

私のキャリアは、専門卒（情報系ではない）→某事業企業→零細ブラック企業(SES）→ 無職 → WEB系企業(開発リーダー）→ Sier(システムアーキテクト → プロジェクトマネージャ)
人生経験と信頼の積み重ねです。がんばりましょう。
#駆け出しエンジニア #駆け出しエンジニアと繋がりたい

[ペンギンエンジニア @penginengineer]

これネットで調べてコピペするやつはネット禁止とやってることは変わらない。
新人にはやり方を変えるより自分の成果物、仕事の責任を認識させることが先決。
AIを使うこと自体の見直しではなく、意識とレビューにおける教育プロセスの問題。

[ライブドアニュース @livedoornews]

【若手教育】入社1年目エンジニア「AIはこんなに間違うのか」新人に“AI禁止令”出した理由

ある会社は、新人にAI禁止令を出したそう。理由は、入社1年目のエンジニアにソースコード作成を任せたところAIに丸投げし、制作過程を理解しておらず自分で修正できない事態に陥ったためだという。

[paji.eth @paji_a]

AIヤバい、新Claude、なんなのこれ

[ペンギンエンジニア @penginengineer]

序盤はユーザーとコンサルでSIerいじめるのに、終盤でユーザーとSIerでコンサルいじめて孤立させるの好き

[Dify Japan @DifyJapan]

🤖 Difyで実現する2つのMCP活用術

🔧 方法1：DifyをMCPクライアント化
Zapier連携で7,000+ツールをAIエージェントに接続
✅ MCPプラグインでZapierサーバーURLを設定
✅ 業務自動化からCRM連携まで自在に拡張
▼ 詳細はこちら
https://t.co/PH0KIqvWdc

🖥️ 方法2：DifyをMCPサーバー化
Cursor IDEなど外部ツールから直接AI機能を呼び出し
✅ mcp-serverプラグインでエンドポイント公開
✅ 開発環境とDifyアプリをシームレス連携
▼ 詳細はこちら
https://t.co/YQ5IF4OzRt

✨ どちらの方法も
・既��ワークフローをそのまま活用
・ノーコードでAI統合を加速
・コミュニティプラグインで柔軟に拡張

#Dify #MCP #Zapier #CursorIDE #Plugin

[HPEO @hpeo_jp]

安心してください、ただのAWS障害です

[HPEO @hpeo_jp]

ほぼプロ野球と同じ

[ペンギンエンジニア @penginengineer]

学歴がない人が年収300万台から600にするのとてつもなく時間と努力、忍耐力がかかるのですが、600超えると信じられない短さで800万台に到達します。それだけ600万にたどり着くまでの知識や経験って大事でレバレッジが効き始めます。収入は学習曲線と同じかもしれない。

[ペンギンエンジニア @penginengineer]

@sa04ru18kiti PMは日々の業務に忙殺されるので冷静に時間をかけて問題を分析する余裕がないんですよね。それを補助する��目がPMOという認識です。両方できるスーパーPM以外はPMOという軍師がありがたい存在です。

[伊藤 祐策(パソコンの大先生) @ito_yusaku]

トランプ政権になったからリリースブランチ名もmainからmasterへ戻すんだぞ

[LangChainJP @LangChainJP]

LangChainが提唱する「ambient agents」は、従来のチャットパターンを超えた新しいAIアプローチ。周囲のシグナルに反応し、必要な時のみユーザー入力を求める。複数エージェントの同時実行や3種類のインタラクションパターン（notify/question/review）によって処理する。
https://t.co/7TO3bjSLxg

[LangChainJP @LangChainJP]

LangGraph、FastAPI、Streamlitを統合したAIエージェントサービス構築用ツールキットを公開。FastAPIによるストリーミング対応API、LlamaGuardによるモデレーション、Streamlitのチャットインターフェース、複数エージェントの同時実行、非同期設計、LangSmithとの統合など。
https://t.co/fYYugYsikF

[ペンギンエンジニア @penginengineer]

dify、ノーコードで簡単にエージェントサービス作れた。
API化もできるからワークフローに組み込みもできる。こりゃあユーザー部門で簡単に作れて運用できるからSIerの仕事にならん。
散乱したデータを整理してナレッジ活用できるように施す仕事しかない。

[ペンギンエンジニア @penginengineer]

馬鹿を集めて素晴らしい仕組みやワークフローを作ってもゴミしかアウトプットされない。
一方で優秀な一人がいれば仕組みやワークフローは不要。
これと同じくAGI→ASIとなっていくことでAIエージェントでこねくり回す必要はなく、優秀なLLMを待つのみ。現状、重要なのはデータ品質とRAGという結論

[LangChainJP @LangChainJP]

RAG(検索拡張生成)の代替として提案されたCache-augmented generation(CAG)は、関連リソースを事前にLLMの拡張コンテキストにプリロードする手法。検索レイテンシの排除、エラー最小化、システム簡素化が可能。SQuADとHotPotQAでの評価で従来RAGを上回るBERTScoreを達成。
https://t.co/UmdcOlbPb0

[さとり @satori_sz9]

シンギュラリティまであと数ヶ月。

[ペンギンエンジニア @penginengineer]

泣けるぜ。手厚く育てた期待のホープたちがみんな大手SIerに飲み込まれる。
もうワイも飲み込まれたい。

[hpeo @hpeo_it]

全員が直接繋がっているわけじゃない

[HPEO @hpeo_jp]

今期も多くの方々から2億円を超える寄付を頂きました
試験運営に対する心温まるご支援ありがとうございます

[ペンギンエンジニア @penginengineer]

@gen80197531 属人性を極力排除して仕組みで解決するのが理想なのでミスを繰り返すメンバーがいたらリーダーの責任ですね。
障害は全て自分のせいはありえないので、自分のミスはある程度認めつつ、全ての原因は自分じゃないくらいの構えで気楽にやっていく方が長続きすると思いますよ。

[Publickey @publickey]

ブログ書きました： AIにフォーカスしたRDB「Oracle Database 23ai」正式リリース。AI用のベクトルサーチなど可能に
https://t.co/y5kBgVRkjQ