SUZUKI, Shogo

企業会計SaaSシステムQA。インシデントレポートの利活用、コード品質、テスト自動化やAIシステムのテストや開発プロセス改善等に興味あり。他企業等のQA組織にも興味があります。カジュアル面談歓迎。JSTQB TA/TM, JCSQE中級 ※発言内容は個人の意見であり、私が所属する企業や組織を代表する意見ではありません

[ymrl @ymrl]

障害訓練の話も聞けるfreee技術の日をよろしくおねがいします https://t.co/1thxG3zrlr #security_any

[ぱん🐼 @tofupan_]

#ぱんの図解
📷「構図・ショット距離」の図解！

顔アップ
→バストアップ
→ウエスト
→ひざ上
→全身
→引き

今回は「やや下から＋自然な立ちポーズ」で固定して比較してみました🐼

表情を見せたい？
衣装を見せたい？
背景まで見せたい？

描きたいものに合わせて、構図を選んでみてね📸

[Claude code研究ラボ @claudecode84]

Anthropic最高責任者本人が
自分の「Claude Code環境」を
丸ごとオープンソース化しています❗️
👇
これ丸ごとClaudeに投げて
導入した方が良い

これ、かなりヤバいです。

・68個のサブエージェント
・286個のSkills
・94個のコマンド
・MITライセンス

「ECC」という構成で、Claude Codeを
1人のAIアシスタントから
AIエンジニアリングチームに変えます。

特徴は、いきなりコードを書かせないこと

まず計画を立てる
↓
実装前に設計を固める
↓
失敗するテストを先に書く
↓
実装する
↓
別コンテキストのAIがコードレビューする

という、かなり実務寄りの流れ。

搭載されているエージェントも強力。

・設計、プランニング
→ 一言の指示から、実装前の設計図まで作成

・コードレビュー
→ 実装したAIとは別の新しいコンテキストでレビュー
→ 言語別のレビュアーも存在

・ビルド修復
→ 各ツールチェーン専用の修復エージェント
→ PyTorchやCUDAまで対応

・セキュリティ
→ OWASPベースのチェック
→ Agent設定へのプロンプトインジェクションもスキャン

・アーキテクチャ
→ 後から大規模修正になる前に設計段階で検証

・専門タスク
→ DB、機械学習、E2Eテスト、ドキュメント作成など

さらにSkillsは286個。

TDD、評価環境、Python、Go、Rust、C++
Django、Laravel、Spring Boot、Next.js、
Docker、CI/CD、ロールバック、マイグレーション……

コードだけじゃなく、

・自分の文体での文章作成
・市場調査
・ピッチ資料作成

まで入っています。

ただし重要なのは、
「286個全部入れれば最強」という
話ではないこと。

むしろ最初から全部入れると、
Claude Codeが複雑化して逆に使いにくくなる可能性があります。

まずは

「1つの計画エージェント」
＋
「1つのルールセット」

くらいから始めて、
必要なものだけ追加していくのが良さそう。

Claude Codeを単なるコーディングAIではなく、

「自分で計画 → 実装 → テスト → レビューまで回すAI開発組織」

として更に高度に使いたい人は引用

[くるみ🌼 @siroRETRO]

な、な、懐い...
憧れだったんだ....

[森崎 修司 @smorisaki]

IEEE Transactions on Software Engineeringに論文が掲載されました！

生成AIを使ってコードを読むと使わないときと比べて正しく読めるか？時間は短くなるか？を実験で確かめています

当時学生の井上さん、@t_wadaさん、@yuhattorさんと共著です

協力者の皆様ありがとうございました！

URLはリプに

[SUZUKI, Shogo @rin2_]

@xxxyunecopenxxx 抗議行動ですねw

[SUZUKI, Shogo @rin2_]

のびーーーーーる。。。

[SUZUKI, Shogo @rin2_]

@saka_hoko ホントにあるんですね(^^

[SUZUKI, Shogo @rin2_]

固定資産チェックの時にやりやすいからでは？と思った。
ソフトウェアで管理されている時に、資産滅却ってどうやるんだろう？監査員の前で削除？w

[トヨタ村の民俗学🚗🚗 @toyotamura_]

若手は信じられないと思うけど、昔はトヨタ系では「ソースコードをCD-Rに焼いて納品」していた。されていた。

数年前まで、私も普通にやっていた。

開発が終わったら、
ソースコードや設計書をまとめてCD-Rに焼く。

ラベルを貼って、
「これが今回の成果物です」と納品。

なぜわざわざCD-Rなのか。
検収するには、
「何を納品したのか」を明確に固定する必要があったから。

今ならGitのタグやリビジョン、
顧客環境へのアップロードで特定できる。

でも当時は、
「このCD-Rに入っているものが納品物」

という物理的な証拠がわかりやすかった。
デジタルデータを納品するために、
わざわざ「モノ」にしていた時代。

今考えると不思議だけど、
これも日本のIT現場の歴史だと思う。

CD-R納品、やったことある人います？

[SUZUKI, Shogo @rin2_]

人じゃなくて、AIとかソフトウェアが！なぜなぜ分析するといいんじゃないだろうか。もちろんプロジェクト進捗とか、ドキュメントとか、コードとか関係する情報システムと連携させたうえで！ということで。

[タマゴケ @s5ml]

延々と質問攻めして離婚するようなことのないよう、なぜなぜ分析の適切なやり方を覚えましょう（これも一例です）
#図解で学ぶJTCのしくみ

[広木 大地/ エンジニアリング組織論への招待 @hiroki_daichi]

「速く出せる」ことと「速く価値を出せる」ことは、案外別物です。計測を挟まないと、高速で価値を生んでいるのか、高速でゴミを量産しているのか、自分でも見分けがつかない。開発速度の改善は、成果の測定とセットで初めて意味を持つ。

[ぱん🐼 @tofupan_]

#ぱんの図解　
本日から
カメラアングル×構図×ポーズ
で、魅力を引き出そう！
を始めます✨️

最終的に対話型プロンプトで、手間なく簡単にイラストを作れるようにするので、お楽しみに♫

[AIDB @ai_database]

A/Bテストの結果を、本物のユーザーに見せる前にLLMだけで7〜9割当てられるようになったという報告です。
Amazonの研究者らによるもの。

やり方は、
1. 実際のユーザーの行動履歴（閲覧パターンなど）を集める
2. LLMに約1000人分の「仮想の顧客」を作らせる
3. 仮想顧客たちにデザイン案AとBを見せて「1〜10点でどちらが好きか」を答えさせる
4. その集計で実際のテスト結果の方向を予測

40件の実際のA/Bテストで検証したところ、クリック率の予測は75％、登録率の予測は80〜90％の精度で当たったそうです。
※ただし得意なのは「どちらのデザインが良いですか」と2案を並べて聞く形式でした（重要）。

なお、自社の顧客データがなくても、公開データから作った仮想顧客で同等以上の成績が出たと報告しています。
一方で、年齢や性別などの属性情報だけで作った仮想顧客は精度が大きく下がり、行動の記録があるかどうかが決め手になっています。

研究者らは、これは本物のテストの代わりではなく、明らかに見込みのない案を事前にふるい落として実験の順番を決めるためのツールだと位置づけています。

[あぼねこ🥑Natsuho Ide @avocadoneko]

イヤリングパーツをつけたら...
できあがり✨✨🎉😆

[丸善ジュンク堂書店劇場 @junkudo_net]

今日は9月10日、「工藤の日」です。

創業者の父親の名前が「工藤 淳（クドウ ジュン）」
その苗字と名前を入れ替えて「ジュンク堂」

これが「ジュンク堂書店」の名前の由来です。
すでにご存知の方もいらっしゃると思いますが、一人でも多くの方に知っていただきたいので今年もポストしました！

[ITmedia AI＋ @itm_aiplus]

NEC、社内の“AIトークン節約”に注力　「同じ使われ方なら10分の1に」と小玉CAXO
https://t.co/V1IVajSm0Z

[ソニア @sonia_code]

これはヤバい
GPT-6 Astraって絶対音感あるらしいｗ

試しに演奏動画を投げてみたら、
マジで一瞬で楽譜つくってくれたｗ

演奏と楽譜を同期して、
押した鍵盤とノーツまで可視化。
グリッサンドもしっかり拾えてる。

でも厳密には「絶対音感」というより、

[びーはな🎇@辞めリーマン @hanabi_support2]

残酷ですが…これが真実です…

[きりな🌂@１ヶ月一人称うい生活 @mistymommo]

これでいい

[MURAOKA Taro @kaoriya]

"I got a shoe!" 単数形を正しい文脈で耳にすることが有ろうとはw

https://t.co/V80Jb7MuVO

[SUZUKI, Shogo @rin2_]

組合員だったのかw

[ゆっくまー@YouTubeクマ旅ｃｈ @yukkumachannel]

Suicaペンギン、怒りのスト突入

[ポートピア連続殺人事件・オホーツクに消ゆ【公式】 @okhotskMITF]

＼📢新情報！／#忘却の埋葬 #ポートピア連続殺人事件

ファミコン版『ポートピア連続殺人事件』のフルリメイクに、新ストーリーを大幅に加えた完全新作！

◤￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
『続ポートピア連続殺人事件:忘却の埋葬』

Nintendo Switch™／Nintendo Switch 2／Steam®にて
2027年発売決定！
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原作・制作総監督　堀井雄二
音楽　清塚信也
キャラクターデザイン　浅野恭司(WIT STUDIO)

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