gh skillが登場。GitHub公式のスキル管理ツールにnpx skillsから乗り換えた
zenn.dev
・GitHub公式CLIにAIエージェント向けのスキルを管理できる新サブコマンドgh skillが追加されました。・GitHub上のリポジトリからスキルを直接インストール・管理できるため、従来より安全で効率的な運用が可能です。・AIエージェント開発に携わるエンジニアや、GitHub CLIを業務で活用している開発者向けの情報です。
Ubie株式会社 鹿野 壮
生成AIの成果物を統制するための考え方と実践：対話型AIからAgentic Coding、AIプラットフォーム、AIデータ基盤まで
qiita.com
生成AIの不確実性を克服し、意図した通りの成果を得るための考え方と実践方法について解説します。 対話型AIからAgentic Coding、AIプラットフォーム、AIデータ基盤まで、具体的なアプローチを探ります。 生成AIを「ガチャ」のように使うのではなく、精度高く活用したいエンジニアやプロダクトマネージャー向けの記事です。
株式会社primeNumber SoySoySoyB
クラシルのデータ基盤におけるAI系サービスの活用状況(2026.04版)
zenn.dev
* クラシル社が2025年から段階的に導入してきたSnowflakeのAI系サービス活用状況について、2026年4月時点での導入事例を解説します。 * 少人数チームでの効率的なデータ基盤運用のため、LLMなどを活用して「人がやらなくてもよい作業」を削減する取り組みに焦点を当てています。 * データ基盤の構築・運用、データモデリング、BI連携、パフォーマンスチューニングなどを担当するデータチームのメンバーや、AI技術による業務効率化に関心のあるエンジニア向けです。
dely株式会社 KOH
データレイヤの有効化によるプロダクション レディな AI の実現
cloud.google.com
- Google Cloud のデータベース（AlloyDB、Cloud SQL）を活用し、セマンティック検索やマルチモーダル検索を通じて AI モデルの精度と信頼性を向上させる方法を解説。 - データ準備なしで AI 関数を利用したり、自然言語で SQL を生成する機能にも触れ、AI の実用化を促進する技術を紹介。 - この記事は、Google Cloud の AI 機能を活用してプロダクション レディな AI アプリケーションを構築したいエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Gleb Otochkin</name><title>Cloud Advocate, Databases</title><department></department><company></company>
Envoy: エージェント型 AI ネットワーキングのための将来を見据えた基盤
cloud.google.com
エージェント型AIの普及に伴い、ネットワークに新たな責任が求められています。Envoyは、プロトコルを理解し、ポリシーを適用し、急速に進化するエージェントシステムに対応できる、将来を見据えた基盤を提供します。 この技術記事は、AIネットワーキングにおけるEnvoyの役割と、その拡張性、ポリシー適用能力、ステートフルなインタラクションのサポートに焦点を当てています。 ネットワークエンジニア、セキュリティエンジニア、インフラエンジニア、プラットフォームエンジニア、アーキテクト、SRE、機械学習エンジニア、Google Cloudユーザー、バックエンドエンジニア、コーポレートエンジニア、テックリード、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャー、リサーチャー、デザイナー、マーケター、プロジェクトマネージャー、QAエンジニア、および各種プログラミング言語やデータベースに携わるエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Erica Hughberg</name><title>Product and Product Marketing Manager, Tetrate</title><department></department><company></company>
Claude CodeにPRの見守りを任せたら、次の作業に集中できるようになった
zenn.dev
PR（プルリクエスト）提出後にCIの通過やレビューの指摘を気にしてしまい、次のタスクに集中できないという開発者の悩みを解決するため、Claude Codeのスキルを活用してPRの自動監視システムを構築した事例を紹介します。 このシステムは、`/start-babysit-pr` というコマンド一つでCIの監視からレビュー指摘の検知までを自動化し、開発者が本来の業務に集中できるよう支援します。 iOS開発者や、PR対応に時間を取られがちなエンジニア、開発効率を向上させたいと考えている開発者向けの記事です。
dely株式会社 kaikai
新しい GKE Cloud Storage FUSE プロファイルにより、AI ストレージの構成における当て推量が不要に
cloud.google.com
Google Kubernetes Engine（GKE）に新しい Cloud Storage FUSE プロファイルが導入されました。 これにより、AI/ML ワークロードにおける Cloud Storage へのデータアクセスが、パフォーマンス調整の複雑さを解消し、自動化されることで高速化されます。 プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト向けの記事です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Uriel Guzmán-Mendoza</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
GitHub Copilot CLI の公式ハンズオンざっくり和訳 (第5章/7章) skills 編
qiita.com
GitHub Copilot CLIの公式チュートリアル「GitHub Copilot CLI for Beginners」の第5章「skills の作成」について、ハンズオン形式で和訳しながら解説しています。 Copilot CLIのスキル機能に焦点を当て、具体的な使い方を学びたい開発者向けです。 Copilot CLIのスキル作成方法を実践的に理解したいエンジニアにおすすめです。
日本マイクロソフト株式会社 chomado
【イベントレポート】さくらの夕べ クラウドネイティブナイト
knowledge.sakura.ad.jp
さくらインターネットが支援する、クラウドネイティブムーブメントを推進するテックカンファレンス「CloudNativeDays Tokyo 2023」のイベントレポート。 クラウドネイティブ技術の最新動向や事例が共有された。 クラウドネイティブ技術に関心のあるエンジニア、インフラ担当者、CTO、開発責任者向け。
さくらインターネット株式会社 法林浩之
dbt-project-evaluatorを高速に動かす方法
zenn.dev
dbt-project-evaluatorの実行速度が遅いという課題に対し、DWHへの通信がボトルネックであることを指摘。実データにアクセスする必要がないため、DWHに接続せずにローカルで実行することで高速化を図る方法を解説。 - dbt-project-evaluatorのパフォーマンス改善に関心のあるエンジニア。 - dbtのベストプラクティスを効率的に適用したい開発者。 - DWHへの通信コストを削減したいデータエンジニア。
ピクシブ株式会社 kashira
システムの環を閉じる…？クラシコム流プロジェクトマネジメントの軌跡
note.com
- クラシコムが2024年初頭からソニックガーデンと協業して進めているシステムリプレイスプロジェクトについて、プロジェクトマネージャーがその軌跡と判断軸を振り返る記事。 - 2026年春にプロジェクトが一段落するタイミングで、これまでの推進過程を共有することを目的としている。 - プロジェクトマネージャー、IT戦略担当者、システム開発に関わるエンジニア、および関連部署の担当者向け。
SREを「努力」から「仕組み」へ — Platform Engineeringという選択
zenn.dev
SRE（サイト信頼性エンジニアリング）を「個人の努力」から「組織的な仕組み」へと移行させるためのPlatform Engineeringという選択肢について解説します。 ・SREチームへの移行から1年間の進捗と変化、そして変わらなかった点について。 ・「SREの民主化」という目標達成に向けた具体的な取り組みと課題。 ・Platform Engineeringの導入が、SREの効率化と組織全体の信頼性向上にどう貢献するか。
株式会社ログラス mekka
信頼性向上のためのSLI/SLO活用vol.1 - SLI/SLOフレームワークおよびサービス稼働状況確認ツール「LINE Status」開発記
techblog.lycorp.co.jp
・信頼性向上のためのSLI/SLOフレームワークと、サービス稼働状況確認ツール「LINE Status」の開発について解説しています。 ・SREチームがどのようにSLI/SLOを導入し、開発・運用を進めたかの実践的な記録です。 ・SRE、インフラエンジニア、プラットフォームエンジニア、エンジニアリングマネージャー向けの記事です。
2026年度 新卒研修「サイバーエージェントのデータベース活用事例とパフォーマンス調査入門」
developers.cyberagent.co.jp
・サイバーエージェントが2026年度新卒研修として実施した「データベース活用事例とパフォーマンス調査入門」の概要 ・データベースの活用事例やパフォーマンス調査の入門的な内容について解説 ・データベースエンジニア、インフラエンジニア、またはデータベースに興味のある学生・若手エンジニア向け
株式会社サイバーエージェント 鬼海 雄太
ルールだけでは守れない — Claude Code Hooksで決定論的なガードレールを作る
zenn.dev
・Claude Codeのルールだけでは限界があるため、決定論的なSafety Hookでガードレールを構築した。 ・これにより、サブエージェントに自律性を与え、より効果的なAI開発を実現した。 ・AI開発におけるルールベースのアプローチの課題と、それを克服するための実践的な解決策を知りたいエンジニア向け。
dely株式会社 kiyokuro
安全にMySQLのメジャーバージョンのアップグレードを行うために本番環境で実行されたクエリを使って検証を行った話
note.com
- 本記事は、MySQLのメジャーバージョンアップグレードを本番環境で安全に行うための検証プロセスについて解説しています。 - 本番環境で実行されたクエリを用いた検証方法や、それに伴う課題と対策に焦点を当てています。 - MySQLの運用に携わるエンジニア、特にデータベース管理者やインフラエンジニア、SRE担当者、テックリード向けの記事です。
Bucketeer Lite: Running Our Feature Flag Management System on a lightweight environment on Fly.io or AWS
developers.cyberagent.co.jp
Bucketeer Liteは、軽量な環境で実行可能な機能フラグ管理システムです。Fly.ioまたはAWS上で利用でき、バックエンドエンジニアにとって、インフラストラクチャの管理を簡素化し、開発効率を高めるためのソリューションとなります。 - 特徴：軽量で、Fly.ioやAWSで簡単に実行できる機能フラグ管理システム。 - 対象読者：バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア。 - メリット：インフラ管理の簡素化と開発効率の向上。
株式会社サイバーエージェント hvn
転職してエクセルファイルを読み解いてHTMLに変換する仕事をしていたが、悪役令嬢は出てこないし、勇者パーティーも追放されなかった話
zenn.dev
- IT企業に転職し、Excelファイルを読み解いてHTMLに変換する業務に携わっている筆者の体験談。 - 異世界転生もののような派手な展開や、勇者パーティーからの追放といった要素はない、現実的なエンジニアの仕事について語っている。 - プログラミングやデータ処理に興味があるエンジニア、特にExcelデータを扱う機会のあるエンジニアにおすすめ。
株式会社アルダグラム hiroyahorai
GitHub Copilot CLI の公式ハンズオンざっくり和訳 (第4章/7章) カスタムエージェント編
qiita.com
- GitHub Copilot CLIの公式ハンズオンチュートリアルの第4章「カスタムエージェント編」の和訳記事です。 - GitHub Copilot CLIの機能を拡張し、特定のタスクに特化したAIアシスタントを作成する方法を解説しています。 - GitHub Copilot CLIの導入を検討している開発者や、AIによる開発支援の活用に興味があるエンジニアが対象です。
日本マイクロソフト株式会社 chomado
Claude CodeでALBログ分析スキルを作って運用してみた
zenn.dev
ALBのアクセスログ分析作業をClaude Codeのスキルとして自動化する試みについて説明しています。 ・S3に保存されたALBログのダウンロード、解凍、集計といった定常的な分析作業を効率化したいという課題。 ・Claude Codeを活用して、この分析作業をスキル化し、運用した事例を紹介。 ・インフラエンジニア、プラットフォームエンジニア、SRE、AWSを利用しているエンジニア向けの記事。
dely株式会社 akawai11
ASTのGitHub CopilotとCopilot CLIの現在地をお話しします/How AST Operates GitHub Copilot and Copilot CLI
speakerdeck.com
・「AI運用勉強会#3」の発表資料で、GitHub CopilotとCopilot CLIの現在の運用状況について解説しています。 ・AIを活用した運用（Agentic Ops）の文脈で、これらのツールの具体的な活用事例や、今後の展望について触れられています。 ・SRE、プラットフォームエンジニア、アーキテクト、AI技術に関心のあるエンジニアやマネージャー向けです。
ID.me、1 億 6,000 万ユーザーに対応するスケーリングと運用リスクの軽減を同時に達成
cloud.google.com
ID.meは、1億6000万ユーザーに対応するため、50TBのデータをGoogle Cloudに移行し、AlloyDB、Cloud SQL、Vertex AIを活用した最新アーキテクチャを採用しました。これにより、スケーラビリティの向上、不正行為検出精度の向上、開発サイクルの短縮（40%削減）を実現しました。 この記事は、ID.meのような大規模なデジタルIDプラットフォームのインフラストラクチャ構築、スケーリング、セキュリティ強化に関心のあるエンジニア、アーキテクト、インフラ担当者、そしてプロダクトマネージャー向けです。 Google Cloudへの移行により、ID.meはピーク時の負荷にも対応できる信頼性の高いシステムを構築し、AIを活用した不正対策を強化することで、ユーザーに安全でシームレスなデジタルID体験を提供しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Kevin Liu</name><title>Cloud Platform Architect, ID.me</title><department></department><company></company>
メトリックエクスプローラーにて高カーディナリティなメトリックの探索性を向上しました ほか4件のアップデート
mackerel.io
Mackerelは、メトリックエクスプローラーでの高カーディナリティメトリックの探索性向上、トレース・スパンの時刻表示のミリ秒単位化、APM統計情報エクスポート時のファイル名と内容への期間表示追加、mackerel-container-agentのKubernetes 1.35対応、SAML認証ログインセッションの有効期限変更（予告）といった5つのアップデートを実施しました。 * 高カーディナリティメトリックの絞り込み手動入力対応により、より柔軟なデータ探索が可能になりました。 * トレース・スパンの時刻表示がミリ秒単位になり、詳細な分析が容易になりました。 * APM統計情報のエクスポート機能が改善され、エクスポート対象期間がファイル名と内容に含まれるようになりました。 * mackerel-container-agentがKubernetes 1.35に対応し、コンテナ環境での利用範囲が広がりました。 * SAML認証のログインセッション有効期限が、IdPからの情報に基づいて動的に設定されるようになります。 この記事は、Mackerelのプラットフォームを利用しているエンジニア、インフラエンジニア、SRE、およびシステム運用に携わる方々を対象としています。
仕様書は"使い捨て"にした方がうまくいった——仕様駆動開発3ヶ月の転換
zenn.dev
仕様駆動開発（Specification-Driven Development）をAndroid開発に導入し、3ヶ月間の実践を経て「仕様書は使い捨て」という考え方に至った経験を共有します。 AI-DLCのコンセプトを参考に、AIが実装を支援し人間が仕様・設計の判断とレビューを行うフローを試した結果、仕様決定の重要性を再認識しました。 ・仕様書を「使い捨て」と捉え、開発プロセスに柔軟性を持たせることの有効性 ・AI-DLCの「AIが提案し、人間が承認する」という役割分担の導入 ・仕様と設計の意思決定の重要性と、それを担保するための開発フローの工夫 この記事は、仕様駆動開発やAIを活用した開発フローに興味があるAndroidエンジニアや、開発プロセスの改善を目指すエンジニアリングマネージャー、プロジェクトマネージャー向けです。
dely株式会社 なぐも
LLM 推論の効率的フロンティアに到達するための 5 つの手法
cloud.google.com
LLM推論における「効率的フロンティア」の概念と、それに到達するための5つの手法（セマンティックルーティング、プレフィル/デコード分離、量子化、コンテキストルーティング、投機的デコーディング）を解説する。 ハードウェア予算内でレイテンシとスループットを最適化し、LLM推論のコスト効率を高めるための実践的なアプローチを提供する。 プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、およびLLMの運用コスト削減に関心のある開発者向けの記事。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Karl Weinmeister</name><title>Director, Developer Relations</title><department></department><company></company>
Background Job Talk 〜 Temporal 活用と独自実装の舞台裏編〜
mercari.connpass.com
非同期処理、バッチ、ワークフロー基盤の複雑化と運用負荷増大の課題に対し、Temporalの活用と独自実装に焦点を当てたイベント。 各社のエンジニアが、既存システムとの統合、移行、監視設計、業務要件に合わせた実装のリアルな意思決定と工夫を具体例と共に共有。 Temporal導入検討者から運用改善に取り組む方まで、実践的なヒントや議論のきっかけを提供する。
AI 時代のオープン プラットフォーム: GKE、エージェント、OSS のイノベーションを KubeCon EU 2026 で披露
cloud.google.com
KubeCon EU 2026で、Google Kubernetes Engine (GKE) はAI時代のオープン プラットフォームとしての進化を発表しました。Autopilotモードの全クラスへの提供、GKEクラスタ オートスケーラーのオープンソース化、CNCF Kubernetes AI Conformanceへの対応強化、AIエージェント連携のためのModel Context Protocol (MCP)サーバーの発表などが行われました。また、KubernetesをAIインフラストラクチャとして進化させるllm-dプロジェクトのCNCFサンドボックス昇格、動的リソース割り当て(DRA)のオープンソース化、Kubernetes Agent SandboxやGKE Pod SnapshotsによるエージェントAIの実行環境強化、Ray v2.55でのTPUサポート、Ray History Serverによるオブザーバビリティ向上が紹介されました。 この記事は、AI技術の進化とKubernetesエコシステムの連携に焦点を当てており、特にGoogle Cloudの最新動向に関心のあるエンジニア、インフラ担当者、AI/MLエンジニア、プラットフォームエンジニア、プロダクトマネージャー、およびアーキテクトにとって有益な情報を提供します。 Googleは、KubernetesとGKEをAI推論、エージェントワークフロー、コンピューティング容量最適化のための究極のプラットフォームとすることを目指し、関連するオープンソース技術への投資とコミュニティへの貢献を強調しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Allan Naim</name><title>Director of Product Management GKE</title><department></department><company></company>
対話をビジネスの「資産」に変える。IVRy Data Hubが描く、対話データ活用を支える技術 Vol.02
note.com
本記事は、IVRyが開発した対話データプラットフォーム「IVRy Data Hub」について、その活用事例と「AI×人的資本経営」の可能性に焦点を当てています。 電話応対の自動化・効率化にとどまらず、通話・メールなどのコミュニケーションデータをビジネス資産に変える同プラットフォームの社内活用について、HRBPの視点から紹介します。 IT業界関係者、特にデータ活用や人的資本経営に関心のあるビジネスパーソンやマネージャー層に向けた内容です。
自サービスのAPIをMCPとしてClaude Codeから利用する
qiita.com
SaaS製品が公開しているMCP（Model Context Protocol）を自身のプロダクトでもサーバーとして公開し、Claude Codeから直接CRUD操作を可能にした方法について解説します。 - SaaS製品のMCP公開の流れと、それを自社プロダクトで活用するメリット。 - Claude CodeからMCPサーバーへのCRUD操作を実装するための具体的な手順。 - MCPサーバーの実装経験や、AIとの連携開発に興味のあるバックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニア、機械学習エンジニア向けの記事です。
株式会社リンクアンドモチベーション OtsukaTomoaki
AI インフラストラクチャとしての Kubernetes: Google Cloud、llm-d、CNCF
cloud.google.com
- Google Cloud は、AI インフラストラクチャ戦略の最優先事項として、大規模基盤モデルの構築者や AI ネイティブ企業のニーズに応えるため、Kubernetes を中心としたソリューションを進化させています。 - llm-d が CNCF のサンドボックス プロジェクトとして承認されたことを発表し、Kubernetes LeaderWorkerSet (LWS) API や GKE Inference Gateway を活用して、AI 推論の効率とパフォーマンスを向上させる取り組みを共有しています。 - この記事は、AI モデルの構築者、AI ネイティブ企業、プラットフォーム エンジニア、AI 研究者を対象とし、オープンソースの AI インフラストラクチャの未来を共に築くことを呼びかけています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abdel Sghiouar</name><title>Senior Cloud Developer Advocate</title><department></department><company></company>
Claude CodeとSnowflake MCPを使って、dbtモデルのパフォーマンスチューニングを自動化した話
zenn.dev
- Claude CodeとSnowflake MCPを活用し、dbtモデルのパフォーマンスチューニングを自動化する手法について解説しています。 - データエンジニアが担う幅広い業務の中から、特にパフォーマンスチューニングの難しさと、その自動化による効率化に焦点を当てています。 - データエンジニア、特にSnowflake環境でのパフォーマンス改善や効率化に関心のあるエンジニア向けの記事です。
dely株式会社 KOH
DRA: 動的リソース割り当てが切り開く Kubernetes デバイス管理の新時代
cloud.google.com
Kubernetesにおける動的リソース割り当て(DRA)の導入により、GPU/TPUなどの高性能アクセラレータの効率的な管理が可能になりました。 DRAは、静的な割り当てからリクエストベースのモデルへ移行し、柔軟なパラメータ設定やハードウェアの抽象化を実現します。 本記事は、Kubernetesインフラストラクチャ、機械学習、Google Cloudに関わるエンジニアやマネージャー向けに、DRAの仕組みと利点を解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Bo Fu</name><title>Senior Product Manager</title><department></department><company></company>
Qiita アップデートサマリー - 2026年3月
qiita.com
Qiitaが2026年3月にリリースした機能や最新のお知らせをまとめた記事です。 エンジニアからの声をもとに開発されたアップデート内容やバグ修正について、リリースノートや公式X（旧Twitter）での告知内容が紹介されています。 Qiitaを利用しているエンジニア全般、特に開発者コミュニティの動向に関心のある方を対象としています。
Qiita株式会社 Qiita