Backend Engineer
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センター北
横浜の今の空
陰謀論と言われても一向に構わないんだが
これやばいね⋯
#HAARP
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この写真の雲は「うろこ雲」（巻積雲）と呼ばれる自然現象です。秋によく見られる一般的な雲で、上空の対流や風の波によって魚のうろこやサバの模様のように規則正しく並んで見えます。
HAARPはアラスカにある電離層（高度数十〜数百km）の研究施設で、地表付近の天気や雲を作り出す・操作する能力はありません。
参考：
noaa.gov/news/fact-chec…
ja.wikipedia.org/wiki/巻積雲
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この本買ったけどこの文章沁みる「仕事とは、単なる生成物の集積ではありません。誰かと何かを良くしていった時間の総体です」direct.gihyo.jp/view/item/00…
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rate limit気にしなくてよくなってるってことかな？そこが一番デカい気がする。ciがボトルネックになりそう
なぜ、私たちはBackground Agentを内製したのか？
大規模monorepoでの並列開発や、自社の開発環境との連携といった、バクラクの開発課題に向き合うなかで生まれた「haro」。
その開発背景や活用事例、今後の展望を Staff Software Engineer @izumin5210 が紹介しています。 tech.layerx.co.jp/entry/why-…
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SaaSのTemporalと勘違いしてしまった
今日の資料です
Temporal 最高!でも改めて「日付」について調べたら人類の負債すぎる件 #ginzajs
speakerdeck.com/riyaamemiya/…
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devin前提なのはなんでなんだろ？🤔
弊社CTO山口（@zigorou）のインタビュー記事が公開されました🎤
AI時代の採用と組織設計について語っています。ぜひご覧ください！
#組織設計 #エンジニア採用
recruiting.findy-code.io/lab…
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aiと人間レビューとの切り分けと人間レビューをaiでサポートする手法欲しい
Metaがコードレビューについての興味深いデータを示しています
データからは、人によるコードレビューは既に例外的なタスクになっていて、リスクも高いことが示唆されています
問題なのは人間の認知がコード・PR量に追いついていないことと、全てを確認する能力を人は持っていないということです
ここで重要な問いは「高リスクな変更を人間に回す判断をAIができるのか？」という問いです
そして、このデータではそれができることが示唆されています！
前提として、今回のデータではAIが自動承認するdiffは「低〜中リスク」と判定されたものに限定されています
そのため、本番障害率やリバーと率には選択バイアスがかかっている可能性があることは留意する必要があります
そのうえで、低〜中リスクのdiffでは、以下の結果がでています
- AIレビュー済みdiffsの本番障害率は人間レビュー済みの1/50
- リバート率（マージ後に問題が見つかって変更を取り消した割合）は1/3
この結果から、低〜中リスクなものは自動承認でき、むしろ人間の注意を高リスク側に集中できる可能性を示しています
また、投稿内の追加観察では、AI承認後に起きたインシデントを専門家が確認したところ、人手レビューでも防げなかった類のものだったとされています
まとめると、以下のようになります
- リスクの低い変更については、自動レビューに任せても障害が増えない、むしろ人間より良い結果を出す
- 人間の注意を高リスク側に集中できる
- コードレビューは既に例外的なタスクになっている
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