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Japan, Kawasaki-city
Joined May 2007
やっとこ #横浜マラソン 完走してきました。長い距離を走るとお尻と足首の痛みが酷く、もっと長い時間を走る練習を積む必要がありそう。雨に降られて条件は悪かったかもだけど楽しかった!
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海外生活に強い人ってのは「英語がペラペラで国際感覚がある人」じゃなくて、「多少わからなくても笑って聞き返せて、想定外のことが起きても機嫌良くいられて、不便と不幸を勘違いしなくて、自分が少数派に回っても平気で、知らない食べ物をとりあえず食える人」です。
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能動的サイバー防御の申請条件に「一切のダークパターンを止めること」って入れといてほしい
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初めてのフルマラソン #横浜マラソン 走ってきます🏃
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神奈川連邦の勢力図
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最近、悔しいことありましたか?って昨日飲み会で言われたけどコドモンよりも早く意思決定出来なかったことも、pixivより早くバージョンアップの対応ができなかったことも悔しいよ。 だから次早くやれるために準備する。
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トレーナーとしては「それはスクラムではありませんね」と言うけど、コーチとしては「スクラムかどうかよりも本当に解決したいことは何よ?」って言うからな
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“売れんものが能率よくできて、たくさんできて、いったい会社はどうなるんだ。会社は一生懸命やったような人に給料を払わにゃならん。材料もいるより倍買わにゃならん。” #大野耐一の現場経営
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PHP脆弱性の公開前からexploit出てるという噂が流れてきたので、告知前に速やかにサービス停止したところがちゃんと賢かったっぽい。ちゃんと予防的に止めて賞賛される世の中になって欲しい。
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侵害されてセキュリティ系の会社に慌てて頼むのは応急処置にしかならなくて、本当に必要なのは継続的にセキュリティ改善に投資し続ける体制だと思ってます。
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🚨🚨🚨Cyber Alert ‼️ 🇺🇸USA - 𝗙𝘂𝗹𝗰𝗿𝘂𝗺𝗦𝗲𝗰 𝗖𝗹𝗮𝗶𝗺𝘀 𝟭𝟬.𝟲 𝗧𝗕 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗕𝗿𝗲𝗮𝗰𝗵 𝗮𝘁 𝗣𝗶𝗻𝗴𝗖𝗔𝗣 𝗜𝗻𝗰. (𝗧𝗶𝗗𝗕 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱), 𝗣𝗼𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹𝗹𝘆 𝗘𝘅𝗽𝗼𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗠𝗮𝗷𝗼𝗿 𝗚𝗹𝗼𝗯𝗮𝗹 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀 The FulcrumSec hacker group claims to have breached PingCAP (TiDB Cloud), allegedly exfiltrating 10.6 TB of data comprising approximately 4.9 million files. According to the threat actor, the compromised data includes production databases, source code, customer records, credentials and API keys, potentially affecting over 180,000 organisations. Companies named in the allegedly stolen records include Booking, Shopee, CAPCOM, Colopl, TOPPAN, Catalyst Software, SB Payment Service, Mercari, PayPay, Fujitsu, SoftBank, DMM, AEON, Square Enix, Konami, BANDAI NAMCO, Delhivery, Flipkart, Quincus, Nylas, Airbnb, Pinterest, Databricks, Bitget, Pionex, DigiPlus, NFTscan, Baidu, SES-imagotag, Persona, Transsion, ZOZO, Gumi, Iret, Classmethod, Wetech, Atlassian, Cygames, SBI, LINE, Chainbase, and PatSnap. Additional companies referenced in other allegedly compromised records include Accenture, Red Bull, Klook, Tencent, Huawei, ByteDance, Mastercard, AIG, and Amazon. The group also claims to have released an initial 200 GB dataset and threatens further disclosures. Threat actor: FulcrumSec Sector: ICT Data exposure (claimed): 10.6 TB (4.9 million files) Data type: Production databases, source code, customer records, credentials and API keys Observed: Oct 19, 2026 Status: Pending verification ESIX©: 7.70 Full details and impact assessment on HackRisk.io
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会社のメールアドレスに一度も商談したことがない技術ベンダーから情報漏洩の謝罪が来ていて流石にびっくりした。名刺を交換したり、技術カンファレンスに参加したりも無いタイミングなので、勝手に調べて、勝手にメール送って、そして漏洩したのだろう😫
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エンジニアの矜持としてベンダー名を晒して非難はしないほうが良いのだと感じているが、流石に印象がかなり悪くなった。
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Studio社からの個人情報漏洩の件、「漏れた可能性があります」の連絡から5日が経とうとしているけど、続報はいつ頃来るんだろうか。調べているという話が出てこないけど🤔
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「feature factoryになってはダメ」だった話が、software factoryとなると先進的な取り組みとして扱われるのが解せない。
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横浜DeNAベイスターズ 「2026 JERA クライマックスシリーズ セ」優勝! #今全てを勝ち取れ #JERAクライマックスセ #baystars
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引き続き募集しています🙏LLMを組み合わせたAI-OCRが広まり、データを読み取っての構造化する重要性やニーズも高まり、請求書など各社取組はされているはずですが、勉強会で見聞きすることはあまりなく、テックブログも散発的な内容が多く、ノウハウを持ち寄れると皆がハッピーになれるのでは無いかと
ここ2ヶ月くらい紙をスキャンしてPDFにする高速化・効率化について向き合っており、ノウハウや知見がだいぶ溜まってきました。他にも似たようなことに取り組んでいる人がいると思うので勉強会を開いて学び合いたい。興味ある方いませんか📃
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コードレビューで「人が全部読む」のは、もう前提じゃないっぽい Claude Code チームが、自分たちのコードレビューの仕組みを公開していた Claude Code のコードは約9割を Claude が書いていて、Anthropic のモノレポでは1日のマージ数が5月の約2,500件から9月には3万件超 もう人が1行ずつ読むのは無理、という前提から始まる 「人がコードを読んだか?」は「何が壊れうるか、どのチェックで捕まえるべきか」の不正確な代わりでしかない、という話 目標は、人の時間を最小にしつつ、リバートや障害を増やさないこと 7つの層による人の時間を守るレビュー ① PR 前に検証 テスト・ビルド・スクショで Claude に「動いた証拠」を出させ、別のサブエージェントが新しい文脈で diff を見る ② 全 PR に AI レビュー 複数のエージェントが並行でバグを探し、別のグループが投票して「本物」と合意したものだけ残す。スタイルの指摘は捨てる ③ セキュリティレビューで止める 指摘を直すか、理由をつけて閉じるまでマージできない ④ いつもの CI lint、型、全プラットフォームのテスト。PR テンプレには「どうテストしたか」「どう戻すか」 ⑤ 人の承認はリスクで変える docs や フラグ裏の変更は0人、普通の変更は1人、課金・自動更新・CI は2人。リスクは書いた人ではなく変更内容で決まる。エージェントの承認は人の代わりにならない ⑥ マージキューと段階リリース まず社内、次に latest、最後に stable ⑦ すぐ気づいて、すぐ戻す フラグはデプロイなしで切れる。障害レビューでは「どの層で捕まえるべきだったか」を問う レビュアー自体の改善も面白い ・過去の障害とリバートを評価セットにして、毎日レビュアーを回す ・エージェント同士が延々と直し合うのを防ぐため、3ラウンドで打ち切ってやり方から見直す(一晩で50往復した PR があったらしい) 人に残る仕事は5つ ・そもそも作るべきか ・課金や CI などの危険なコード ・真似されるアーキテクチャ ・証拠を読む ・結果に責任を持つ 結果、6〜9月でマージ数は2倍以上、リバート率は4割以上減った 結論、レビューは「最後の関門」から「書きながら走るスペルチェック」に変わって、人の仕事は「全部読む」から「何を見落としうるか判断する」に移ってきた claude.dev/blog/solving-code…
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最近pstackを使っている。これ、AI以前から脈々と受け継がれてきたソフトウェアエンジニアリングの粋が詰まっている。 ・バグは再現してから直す ・性能改善は計測してから ・対症療法ではなく根本原因を直す ・変更の影響範囲を調べる ・実装はできるだけ小さく ・独立したレビューで品質を検証する などなど。自分がこれまでやってきたことが、報われたような気持ちになる。
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