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デイリーZennトレンド
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Zenn( https://zenn.dev/ )のトレンドから5つをピックアップし、毎日6時/18時過ぎに記事の内容を要約して投稿します。 ソースコードの配布は「 https://github.com/aegisfleet/zenn-trending-to-bluesky 」で行っています。 Qiitaトレンド: @dailyqiitatrends.bsky.social GitHubトレンド: @dailygithubtrends.bsky.social
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Cortex Analyst と Streamlit を用いた Text2SQL アプリ作成
Snowflake基盤でのデータ分析におけるSQLやデータ構造に関する知識のハードルを下げるため、Cortex AnalystとStreamlitを活用したText2SQLチャットアプリを構築した事例を紹介する。
このアプリは、自然言語の質問からSnowflakeのデータ構造に基づいたSQLを生成し、分析を支援する。
リクエスト数のカウントや、文脈を考慮した回答生成など、具体的な実装機能についても説明している。
Cortex Analyst と Streamlit を用いた Text2SQL アプリ作成
記事の概要こんにちは。シンプルフォーム株式会社でインターンをしています、長井です。この記事では、Cortex Analyst [1] を用いたチャットアプリケーションを Streamlit [2] で構築した事例を紹介します。具体的には本アプリケーションで実装した以下の機能を説明します。チャット機能チャットリクエスト数のカウントSemantic View の選択直前までの質問を参考にした回答の生
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React Compiler v1.0がリリースされました!
React Compiler v1.0を既存プロジェクトに導入し検証した。
新規・小規模なプロダクトでは容易に導入でき、手動memo化なしに再レンダリングの抑制が確認され良好な結果となった。
しかし、既存のReact 18大規模プロダクトでは効果は限定的だった。
Compilerは手動で簡単なmemo化を自動化するが、複雑なケースではまだ最適化が効きにくい。
本質的なメリットはパフォーマンス向上そのものよりも、開発者が手動memo化を意識する負担を軽減できる点にある。
(199文字)
React Compiler v1.0がリリースされました!
TERASSエンジニアの@shuji_koikeです!昨年弊社のテックブログで同僚の@myrearが"React Forget は何を「忘れ」させてくれるのか"という秀逸なタイトルの記事を投稿したところトレンド入りを果たし、弊ブログとしては快挙と言える数の「いいね」をいただきました。そしてついに先日React Conf 2025に合わせて、React Forgetは名前を変えてReact Comp
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タスク管理に「AIに依頼」機能をつけたら開発体験がめちゃ向上した話
個人開発のタスク管理サービス「tone」に、タスクをAIエージェントに直接依頼し実行させる機能を導入した。
AIへの依頼がタスクとして進捗管理され、外出先など場所を問わず思いついた瞬間に作業を委譲できるようになった。
その結果、人間は確認や本質的な作業に集中できるようになり、開発体験が大幅に向上した。
これは、AIに作業を丸ごと任せる「委譲型」開発と相性が良い。
タスク管理に「AIに依頼」機能をつけたら開発体験がめちゃ向上した話
個人開発でタスク管理サービスを作っています。そのサービスに 「このタスクをAIに進めてもらう」 機能をつけたらめちゃ体験が良くなったので紹介させてください。 作ってるものtone(トーン)というWebサービスを作っています。コンセプトは「人とAIのためのチームタスク管理」。人が使いやすいインターフェースに加え、MCP経由でAIからも使えるのが特徴のタスク管理サービスです。https://tone-
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Spec Kit で SRE AI Agent を開発する長い旅の始まり
吉井亮は、SRE業務を自律的に自動化する「SRE AI Agent」の開発をミッションとしている。
開発にはGitHubのSpec Kitを用いたスペック駆動開発(SDD)を採用し、仕様が実装を直接生成する「仕様が王様」の原則を実践する。
記事では、Spec Kitを使ったプロジェクト原則の確立、仕様定義、技術計画作成、タスク分割、実装、分析を行う一連の流れを紹介。
人間はコードを直接修正せず、仕様を修正してからAIに再実装させるアプローチを強調している。
Spec Kit で SRE AI Agent を開発する長い旅の始まり
こんにちは。ご機嫌いかがでしょうか。"No human labor is no human error" が大好きな吉井 亮です。個人的なミッションとして ”SRE AI Agent” を開発し本番運用させることを掲げています。"SRE AI Agent" とは、SRE(Site Reliability Engineering)業務を支援するための自律的 AI エージェントです。このエージェントは
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Next.js 15 / React 19 実践設計ガイド 実装観点別のベストプラクティス
このガイドは、Next.js 15とReact 19を活用したWebアプリケーション開発の実践的な設計方針とベストプラクティスを体系的にまとめたものです。
最新のApp Routerを前提とし、ディレクトリ構成、コンポーネント設計、データ取得、状態管理、キャッシュ戦略、エラーハンドリングなど、実装の各観点について具体的なユースケースと手法を無料で解説しています。
モダンなフロントエンド開発を設計レベルで学ぶための手引きを提供します。
Next.js 15 / React 19 実践設計ガイド 実装観点別のベストプラクティス
Next.js 15とReact 19を使用したWebアプリケーション開発における、実践的な設計方針とベストプラクティスをまとめたガイドを作成しました。本書では、Next.js 15 / React 19を活用したモダンなWebアプリケーション開発における設計方針を、実装観点ごとに整理しています。App Routerを前提とし、ディレクトリ構成、コンポーネント設計、データ取得、データ更新、状態管理
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なぜResult型ライブラリを再発明したのか
TypeScriptでの型安全なエラー処理に用いられるResult型ライブラリ「neverthrow」が抱える、拡張性の低さ、同期・非同期APIの分離、メンテナンスの課題を解決するため、新しいライブラリ「byethrow」を開発した。
byethrowは関数型プログラミングを採用し、シンプルなオブジェクト構造で高い拡張性を実現。
また、同期・非同期処理を統一されたAPIで扱えるようにすることで、柔軟で実用的なエラーハンドリングと優れた開発体験を提供する。
(167文字)
なぜResult型ライブラリを再発明したのか
はじめにTypeScriptでエラーハンドリングを型安全に行いたいと考えたとき、皆さんはどのようなアプローチを取るでしょうか。JavaScript/TypeScriptの標準的なエラーハンドリング手法であるtry/catchは、型安全性に欠け、エラーが発生する可能性のあるコードを追跡するのが難しいという問題があります。そんな課題を解決するために、よく用いられるのがResult型を用いたエラーハン
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2025/10/20時点で最良のAIコーディングプロセス
AIコーディングプロセスにおいて、品質を維持する生命線は「気に食わない」という直感を信じることです。
実装はAIに任せますが、1ミリでも違和感のあるコードは徹底的に詰めるか、タスクを破棄・見直しをすべきです。
成功の鍵は、AI生成コードに対する徹底的なレビューと、コーディングエージェントの操作・管理に特化したツール(Vibe Kanbanなど)を活用し、タスクを分割・投げ直すことです。
不要な指示や過剰な仕組みは避けつつ、コードの深い理解と厳格な品質基準を人間が維持することが重要です。
2025/10/20時点で最良のAIコーディングプロセス
2025年10月20日の僕が考えるAIコーディング(バイブコーディング)プロセスです。個人的な結論としては、1ミリでも気に食わないコードを生成してきたら、そのタスクは最終的には破棄すべきというものです。「このコード気に食わない」「この設計気に食わない」の直感がAIコーディングで品質を維持する生命線です。バイブコーディング時代ではコードレビューのお局ビリティが鍵です。レビューに全時間を割こう。レビュ
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LLMの責務を最小化する設計 — Claude Codeの中身は50代のベテランエンジニアかもしれない件
LLMを活用したアプリケーション開発において、End-to-End学習の成功体験から脱却し、古典的なソフトウェアエンジニアリングの設計原則を再適用することの重要性を説く記事である。
汎用LLM時代には、LLMの責務を最小化し、「単一責任の原則」や「関心の分離」といった普遍的な基礎原則を忠実に守ることが、品質と保守性の高いシステム構築に不可欠であると主張している。
この設計思想は、成功事例であるClaude Codeの分析からも裏付けられる。
LLMの責務を最小化する設計 — Claude Codeの中身は50代のベテランエンジニアかもしれない件
TL;DR本記事は、著者自身の振り返りとClaude Codeの分析を通して得た気づきを共有するものです。要点は下記です:Deep Learning時代のEnd-to-End学習の成功体験が、汎用LLM時代では逆に足かせになっているのではないか汎用性が高すぎるLLMには、むしろ古典的な設計原則(SOLID、関心の分離)が必要Claude Codeの成功には、LLMの責務を最小化し従来の設計原則を
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【C#】AsyncConsoleReader - CancellationToken対応の標準入力読み取り
C#の標準入力メソッド`Console.ReadLine()`はスレッドをブロックし、入力待ちのキャンセルができません。
この課題を解決するため、筆者は`CancellationToken`に対応した標準入力読み取りライブラリ「AsyncConsoleReader」を開発し公開しました。
このライブラリは、従来のAPIを置き換える形で利用でき、CLIツールなどでインタラクティブな入力を扱う際に、外部からのキャンセル処理を容易に実装できるようにします。
【C#】AsyncConsoleReader - CancellationToken対応の標準入力読み取り
C#で標準入力を読み取りたいときにはConsole.ReadLine()などが利用できます。例えば入力と同じ文字列を出力するだけのコードならvar input = Console.ReadLine();Console.WriteLine(input);と書けるでしょう。基本的にはこれだけで十分なのですが、問題は入力待ちをキャンセルしたいとき。Console.ReadLine()はスレッドをブロック
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いきなりログイン画面を見せて11%のユーザーを失ったわけ
個人開発のアプリで、初回起動時にいきなりログイン画面を表示した結果、新規ユーザーの約11%が登録できずに離脱した。
原因は、無名アプリの認知度の低さや、新規登録への導線が不明確だったこと。
このためWelcome画面を追加し、新規と既存ユーザーの経路を明確に分離する改善を行った。
大手サービスの模倣は前提条件を理解し、データに基づき体験のシンプルさを追求することが重要だと学んだ。
いきなりログイン画面を見せて11%のユーザーを失った
個人開発でアプリをリリースした後、インストールされたものの新規登録せずにログインを試みて離脱するユーザーが一定数いることに気づきました。子供向け画像認識学習アプリ「KORENANI」を開発する中で、いきなりログイン画面を表示したことで、約11%のユーザーを初回起動時に失っていました。なぜこの設計がユーザーを迷わせたのか、理由を分析して改善を試みた話を共有します。母数が少ない(n=96)ので、「検証
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Private Link Serviceの新機能 Direct Connectを試してみた🚀
Azure Private Link Serviceの新機能「Direct Connect」がプレビュー提供された。
これにより、従来必須だったStandard Load Balancerが不要となり、Private Link Serviceの宛先に任意のIPアドレスを直接指定できるようになった。
VMやApplication Gatewayなど、従来の制約を受けずに多様なリソースへの柔軟な接続構成が可能になったことを確認した。
Private Link Serviceの新機能 Direct Connectを試してみた🚀
はじめに2025/10にPrivate Link ServiceのDirect Connect機能がPreview提供されました🎉実際に試してみながら、今回のアップデートを解説してみます! Private Link ServiceとはPrivate Link Serviceとは、独自のアプリを利用者側のVNetからアクセスできるように公開するための仕組みです。アプリの提供者(Provider)は
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【結論】TypeScriptの型定義はtypeよりinterfaceを使うべき理由
TypeScriptでオブジェクトの型を定義する際は、基本的にはinterfaceを使うべきです。
Type aliasは交差型などで即時評価されるため、大規模プロジェクトでは型チェックのパフォーマンスを著しく低下させる実例があります。
一方、interfaceは遅延評価によりスケーラビリティが高く、パフォーマンスに優れます。
Type aliasはUnion型やタプル型など、interfaceでは表現できない特殊な型定義に限定して使用することが推奨されます。
【結論】TypeScriptの型定義はtypeよりinterfaceを使うべき理由
はじめにTypeScriptでコンポーネントのPropsやオブジェクトの型を定義するとき、typeとinterfaceのどちらを使うべきか、一度は悩んだことがあるのではないでしょうか。巷では「どちらでも良い」「チームで統一されていればOK」といった意見もよく見かけます。しかし、私は 明確な理由をもって「基本的にはinterfaceを使うべき」 だと主張します。この記事では私の実体験で遭遇したRe
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Trocco の運用を Terraform 管理に変えてみた
データエンジニアが、GUI管理の負荷が増したデータ転送ツールTroccoの運用を改善するため、TerraformによるIaC管理に移行した。
この記事では、既存のTrocco設定をIaCへ移行するための具体的な手順を解説している。
設定の乖離を防ぐため、API情報から直接コードを作成するのではなく、既存ジョブをTerraform stateにインポートしてからコードを生成する手法を採用し、大規模なデータ連携の自動化と確実な管理体制を確立した。
Trocco の運用を Terraform 管理に変えてみた
はじめにこんにちは、メドレーでデータエンジニアをしている山邉(@beniyama)です。先日、弊社で利用中の Trocco についてこちらの記事を寄稿させていただきましたが、今後の展望として以下を挙げていました。上述の通り段々と規模が大きくなってきて GUI での管理が大変になってきているため、API や Terraform 経由でのプロビジョニングも生成 AI を絡めて試していきたいです。ht
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進捗報告のやり方 - Slava Akhmechet
効果的な進捗報告を行うための具体的なノウハウを提供する。
報告者は、読み手への信頼構築を重視し、進捗状況の証拠を積み重ねる必要がある。
報告頻度はランダム性を持たせて期待感を維持し、事前に「ヘッドライン」を想定して内容を準備する。
常に一文の要約とプロジェクト目標を冒頭に示し、意図的なサプライズを含める。
不快な情報は段階的に伝え、過去の報告との変更点は明確に認める。
報告は仕事に焦点を当て、懸念事項も正直に述べることで、読み手が問合せ不要で現状を把握できるようにすることが目的である。
進捗報告のやり方 - Slava Akhmechet
この文章は、Slava Akhmechet氏の書いたブログ・エントリHow to send progress updatesを日本語に翻訳した文章です本人から翻訳の許可をいただき、翻訳を行いました良質な文章を紹介できる機会をもらえたことを、この場で感謝します価値のある仕事をしていると、遅かれ早かれ人々は興味を持ち、進捗状況の報告を求めるようになる。進捗報告のやり方は、四半期ごとの投資家向け報告、上
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【MotionBuilder】UnboundWrapper とエラー対策
MotionBuilderのPython SDKにおけるUnboundWrapperとそのエラー対策を解説する。
まずPythonの変数、オブジェクトの参照、名前空間、そしてC++コードをPythonに公開するWrapperの仕組みといった基礎概念を説明する。
MotionBuilder SDKはOpen Reality SDKのラッパークラスを介してC++データに間接的にアクセスしており、開発者がこの構造を理解し、エラー発生時の適切な対処を可能にすることを目指す。
【MotionBuilder】UnboundWrapper とエラー対策
はじめに今回の記事では、MotionBuilder の Python SDK 開発における UnboundWrapper、およびそのエラーに焦点を当てて解説します。前半の1章・2章で、Python の基本的な知識と MotionBuilder における重要な Python Wrapper の動作を解説します。また、後半の3章で、UnboundWrapperError の発生ケースと対策例を紹介し
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UnityのアプリにLevelPlayで広告を実装する
UnityアプリケーションにLevelPlay広告メディエーション9.0.0以降を導入するガイドです。
UnityとLevelPlayのダッシュボード設定(アカウント連携、Ad Unit ID作成、テスト端末登録)や、必要なSDKの導入手順を解説します。
また、iOSのATT対応やリワード、インタースティシャル、バナー広告表示に対応したC#広告マネージャースクリプトの実装例を詳細に示し、最新の広告実装手順を体系的に提供します。
UnityのアプリにLevelPlayで広告を実装する
Unity LevelPlay 広告実装ガイド(2025年版) 概要Unity LevelPlayを使用した広告実装の手順を解説します。LevelPlay Mediation 9.0.0に対応した実装方法を紹介します。今回はリワード広告のみのテストになります。 必要なもの(私の環境)Unity 2021.3 以降推奨LevelPlay アカウントiOS: Xcode 14.0 以降Android
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SDカードが壊れにくいラズベリーパイ(initramfsとは何か?)
SDカードの書込み回数上限や電源遮断による破損を防ぐため、Raspberry PiでSDカードへの書込みを禁止しつつシステムを稼働させる技術を紹介する。
これは、Linuxシステムにおいて、ルートディレクトリをOverlayFSで構築し、その上層をRAMベースのファイルシステムであるtmpfsで構成することにより実現される。
記事では、tmpfs、OverlayFSの仕組み、およびそれらを導入するためのOSの起動シーケンスについて解説している。
SDカードが壊れにくいラズベリーパイ(initramfsとは何か?)
何の話?ラズベリーパイ(カードサイズのコンピュータ)RAMベースファイルシステムについてOverlayFSについてSquashFSについて起動シーケンスについてinitスクリプトの書き方 (busybox ash)initramfsイメージの作り方 はじめにRaspberry Piは、安さが取り柄のSBC(シングルボードコンピュータ)です。安さのために部品点数が抑えられており、eMMCなどの記録
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iOS ファーストな CMS をショートカットで構築する
Webサイトの更新をiPhoneから手軽に行うため、iOSのショートカット機能とGitHub REST APIを活用したCMSツール群を構築した。
このシステムは、GitHubリポジトリ内のファイルや画像に対し、作成・読み取り・更新・削除(CRUD)の操作をスマートフォンから実行することを可能にする。
写真アプリからの直接投稿やサイト上での編集・削除機能を実現し、個人の小規模サイト運用に最適な管理環境を整備した。
iOS ファーストな CMS をショートカットで構築する
Web サイトの更新を iPhone から手軽にやりたい。たどり着いたのはショートカットで作る CMS ツール群でした。 作った Web サイト1日につき、画像1枚と短いテキストが入る日記サイトです。SNS ライクな投稿ボリュームなので、絶対にスマホから更新したい。https://diary.yamatoiizuka.com/ CMS の要件ビルドは GitHub Actions で走らせるものと
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Dockerでpgvectorを導入|既存PostgreSQLをRAG対応ベクトルDBに拡張する手順
RAG構築において、既存のPostgreSQL資産を活用できるpgvectorの優位性を解説する。
pgvectorは、RDS環境に拡張機能として導入できるため、新たな専用データベースを増やすことなく、コストを抑えてベクトル検索を実現する。
導入の容易さ、運用の一元化、SQLでの操作が可能であり、「既存環境を活かしつつRAGを導入したい企業」にとって最もバランスの取れた選択肢である。
記事後半ではDockerでの具体的な環境構築手順を紹介する。
Dockerでpgvectorを導入|既存PostgreSQLをRAG対応ベクトルDBに拡張する手順
はじめに RAG構築でpgvectorが採用される理由「RAGを導入したいけれど、どのベクトルDBを選べばいいのか分からない」そんな声を多く聞くようになりました。生成AIの普及により、企業でもRAG構築が急速に進んでいます。中でも、PostgreSQLの拡張機能であるpgvectorは、多くの現場で採用が進むベクトルDBとなっています。理由はシンプルで、既存のRDS(PostgreSQL)環境と
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AWS BedrockでAthenaを操作する分析AIエージェントを作ってみた
AWS BedrockのClaude 3 Sonnetを利用し、AWS Athenaの操作を自動化するAIデータアナリストエージェントを構築した。
このシステムは、利用者の質問に対し、AIが自動でSQLを生成・実行し、シェアサイクルのオープンデータ(Divvy)を分析する。
Lambdaを経由してAthenaと連携し、クエリ結果を自然文で要約して返す仕組みを詳細に解説している。
AWS BedrockでAthenaを操作する分析AIエージェントを作ってみた
🎯 はじめにAWS Bedrock で Claude モデル(Claude 3 Sonnet)が利用可能になったので、Athena を経由してオープンデータを分析する「AIデータアナリストエージェント」を構築してみました。Claude が自動で SQL を生成し、Athena でクエリを実行、結果を自然文で要約して返す構成です。 🗺 構成概要Bedrock (Claude 3 Sonnet):
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AIに指示するだけ!Web専門知識を引き出し「デジタルサイネージ」HTMLを生成するツールを開発した話
Web専門知識がない自治体職員でも、AIに指示するだけでリッチな表現を含むデジタルサイネージ用HTMLを生成するツール「signage-maker」を開発した事例を紹介しています。
これは、広報資材作成にかかる現場の「時間溶ける問題」を解決するCivicTechの取り組みです。
AIを優秀な相棒として活用することで、これまで専門知識や高額な予算が必要だった現場の課題を、誰でも迅速にデジタルで解決できる可能性を示し、真のDX加速へのきっかけを提供します。
AIに指示するだけ!Web専門知識を引き出し「デジタルサイネージ」HTMLを生成するツールを開発した話
🎯 この記事の対象読者自治体・公共機関の職員さん(特に広報やDX担当の方)情報周知・広報資材づくりに「時間が溶けてる…」と感じている方Webの専門知識はないけど、AIを使って何か便利なものを作ってみたい方Google Colab でサクッと動くツールに興味があるエンジニア 💡 この記事を読むと得られることGoogle Colab と Python (ipywidgets) だけで、実用的なWeb
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