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このコースでは、Linuxカーネルリポジトリとリリースについて、開発システムを選択および構成する方法、カーネルリポジトリのチェックアウトと操作を含むGitの基本、カーネルのビルドとインストールの方法、Linuxカーネル実施基準、記述方法について学びます。カーネルパッチとそれらのテスト、カーネルコミュニティとの通信方法、パッチの送信方法、レビュー担当者からのフィードバックへの対応方法など。

たまーーーーに「pospomeさんはプライベートの時間も勉強していてすごいですね」みたいな話をされるけど、 自分はIT技術が好きで、単なる趣味としてやっているだけなので、これといってすごいことはない。 みんなが休日に映画を見たり、スポーツをやったり、そーゆーのと同じである。 楽しいからやっているので、リターンを求めているわけではないし、義務感があるわけでもない。 "気が乗らない" という理由でやらないこともある。 それでいいのだ。 趣味だから。 ただ、なんだかんだで業務に関係する技術を触っている気がする。 業務に全然関係ない技術を触っても役に立つ機会がないし、業務に関係ある技術も普通に楽しいからである。 自分は仕事に楽しさを求めるタイプである。 楽しくないと頑張れない。 なので、結果的にプライベートの時間に触る技術も「まあせっかくだから業務で必要になりそうなxxxを触っておくか」みたいな感

再現性の高い Python 開発環境を作る Python ライブラリは uv / その他ツールは Nix で固定する ryu 2025/11/20 堅牢.py #1 [Kenro.dev] 堅牢.py #1 [Kenro.dev] 自己紹介: ryu バックグラウンド: 非 IT 系企業の社内 SE エンジニア歴 1 年 C#/Python/VBA Terraform/Azure/Snowflake Docker/Nix GitHub: ryuryu333 Zenn: trifolium 2025/11/20 ryu(@ryu_trifolium) 2 堅牢.py #1 [Kenro.dev] 堅牢な Python プログラムを作るには 型ヒント typing（Python 標準ライブラリ） 静的解析 Ruff（リンター）、Mypy、Pyright（型チェッカー） テスト pytest（単

Linux Foundation Educationは11月20日（現地時間）、Linuxカーネルコミュニティと連携し、無料オンラインコース「Linuxカーネル開発 初心者向けガイド（LFD103-JP）」の日本語提供を開始した。オープンソースのカーネル開発に初めて携わるエンジニアや独学を目指す開発者向けの内容になっている。 同コースは、Linuxカーネルの開発プロセスに関する「明確なルール」と「暗黙のルール」の解説や、開発システムの構成、gitの基本、パッチの作成・テスト・送信、コミュニティからのフィードバック対応方法など、カーネル開発に必要な知識を網羅している。 また、英語版「A Beginner’s Guide to Linux Kernel Development（LFD103）」を基に、日本語で学べる形式になっており、セルフペースで12〜16時間かけて学習できる。修了後はデジタル

アーキテクチャカンファレンス ２０２５での発表資料 ①ソフトウェア設計の課題 ②良い設計を生み出すための基本原則 ・変更容易性に焦点を合わせる ・事業活動を理解して設計判断する ③ソフトウェア設計の実践技法 ・乱雑なコードの整理整頓 （参考）戦略的なデータマネージメントの実践技法

Googleが本気を見せた「Gemini 3 Pro」　トップレベル性能でバイブコーディングにも強い：Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント Googleが「Gemini 3 Pro」を公開し、AIモデル競争はさらにヒートアップ。高度な思考、画面理解、複雑タスクの自動実行、コード生成など、多方面での性能向上が確認されている。記事後半では、今回の発表をどう読むべきか、筆者の視点からも解説する。 連載目次 Google DeepMindは2025年11月18日（米国時間）、同社にとって「最もインテリジェント（知性的）なモデル」と位置付ける最新AIモデル「Gemini 3 Pro」を公開した。 思考力（リーズニング）、マルチモーダル理解力、エージェント実行能力、コーディング性能といった多方面で、従来モデルを大きく上回るとGoogle自身は説明しており、さらに、ラン

これはなに こんにちは、レバテック開発部のもりたです。 論理削除、皆さんは採用していますか？　わたしが普段開発するシステムでは論理削除を採用しているものもあるのですが、今回はその論理削除の気を付けるべき点として「子テーブルの論理削除されたレコードの絞り込みをWHERE句でしてはならない」という問題について解説します。慣習的に起こりにくいミスなんですが、案外ダメなことを知らない人もいると思うので、ご紹介です。 どうすればいいか？ こうじゃなくて... SELECT * FROM parents LEFT JOIN children ON parents.id = children.parents_id WHERE parents.deleted_at IS NULL AND children.deleted_at IS NULL -- 子テーブルの論理削除の絞り込み ; SELECT * F

こんにちは。LegalOn Technologiesでソフトウェアエンジニアをしている浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。最近は検索推薦というよりはAIエンジニアっぽいことをしています。 このたび、社内の全プロダクトマネージャー・デザイナー・エンジニア・EM向けに「速習 AIエージェント入門」というタイトルで、AIエージェント開発の社内セミナーを担当しました。その発表で使用したスライドを、弊社のSpeaker Deckに公開しましたので共有します。 昨年、弊社のブログ「社内資料「プロダクトマネージャーのための検索推薦システム入門」を公開します」の中で検索推薦技術の入門講座のスライドを公開しましたが、そのAIエージェント版とも言えるものになっています。 speakerdeck.com この記事では、AIエージェントの社内セミナーを開催することになった経緯や、その内容につい

3Dを用いたウェブサイトでは、パーティクルを使った表現をよく目にします。メインのビジュアルにパーティクルのアニメーションを重ねることで、サイトの視覚的な印象を強めることができます。 この記事では、パーティクル表現を用いたウェブサイトの事例を紹介しつつ、数ある表現手法の中でも3D空間を漂うパーティクル表現をThree.jsを使って実装します。なお、本記事のデモにはThree.js r181とTypeScriptを使用しています。 事例紹介 サイト『Heidelberg Materials』では、パーティクルを使って3Dオブジェクトが描画されています。さらに周囲にも無数のパーティクルがゆっくりと漂っています。3Dオブジェクトにマウスを合わせるとパーティクルが一瞬散るエフェクトも見られます。 ▼ サイト『Heidelberg Materials』 サイト『Utsubo』では、走るチーターの周辺に

pytest と「最初にテストを書く」という考え方を活用することで、機械学習の実験コードに再現性と設計の明示性を確保する手法を、主にテストを書くのが億劫だなと感じている研究者・機械学習エンジニアに向けて紹介します ■ 堅牢.py #1 https://kenro.connpass.com/eve…

Microsoftは2025年11月11日（米国時間）、統合開発環境（IDE）「Visual Studio」の最新バージョン「Visual Studio 2026」の一般提供を開始した。 Visual Studio 2026は、無償の「Community」と有償の「Professional」「Enterprise」の3つのエディションがあり、公式サイトからダウンロードできる。2025年9月から「Insiders Channel」（旧称：Preview Channel）でプレビュー版が提供されていた。 Microsoftはこの1年間で、開発者から報告された5000件以上のバグを修正し、300件の機能リクエストを実装したと報告している。AI（人工知能）駆動型ツールが問題の特定と解決を加速させており、今後もVisual Studioの改善はこれまで以上のペースで進む見通しだという。 Visual

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Google Antigravityがリリースされました。 「Cursor, Windsurf...またAI搭載エディタか」って思いませんでした？ 僕も最初そう思ってたんです。 でもね、ドキュメント読み込んでいくうちに、ちょっと考えが変わりました。 Google Antigravityって、単なる「AI補完付きエディタ」じゃないんです。 「エージェント（自律思考AI）」が主役の開発環境なんですよね。 ブラウザ操作から複数リポジトリの同時開発まで、未来の機能がてんこ盛り。 この記事を読めば、Antigravityの全体像がつかめ

合同会社DMM.com プラットフォーム開発本部 エンジニア ミノ駆動 大手電機からWeb業界へ転身。 リファクタリングやアーキテクチャ改善、若手の設計スキル育成といった、設計全般を推進する業務に従事。暇さえあれば脳内でリファクタリングしている。『良いコード／悪いコードで学ぶ設計入門』の著者。 X：@MinoDriven 技術的負債の分析と解消は多くの開発組織が直面する課題です。しかし、その対応は属人化しやすく、専門家のリソース不足からスケールさせるのが困難な場合も少なくありません。120名以上の開発組織のコード品質改善を1人で担うミノ駆動氏も、このスケーラビリティの壁に直面していました。 本記事は、ミノ駆動氏が開発したMCPサーバー「モディフィウス」についての発表内容を再構成したものです。モディフィウスはどのような仕組みで高精度の負債分析と設計改善を実現したのか、その開発経緯と効果、今後

2025年4月、バラバラに動いていたAIエージェントたちに共通言語を与える画期的な取り組みとして、Googleが「A2A（Agent2Agent）プロトコル」を発表しました。 AI Agentとは？ 実は明確な定義がありません。これがまずわかりづらさを生み出しています。 RAGやMCPなどにより生成AIの検索能力は拡張され、様々なベンダーが多くの機能をリリースしてきました。LLMと対話するLLMクライアントはその総評としてAgent / エージェントと呼ばれます。 Agentは一般的に以下の機能（の一部ないしは全て）を保有しています。 ・LLMとの対話 ・外部ナレッジへの検索（RAG） ・外部APIへの検索や操作（MCP) またAWSがリリースしたオープンソースのAgent開発用フレームワークであるStrands AgentsではAgentic Loopという機能を備え、一度のプロンプトで

複雑性はなぜ破綻するのか？ 計算量と認知負荷から読み解く、ソフトウェアの限界について考えました。 これは、情報過多時代の「過学習」にも通じるテーマです。 私たちの脳がどこで飽和し、どこから理解が追いつかなくなるのか..その構造を知ることは、エンジニアリングだけでなくリスキリングの土台にもなりうると思っています。 はじめに ソフトウェア開発には、「複雑性が問題を生む」 という常識があります。 なぜ複雑になると破綻するのか どこから複雑と呼べるのか どの瞬間に人の理解が追いつかなくなるのか 技術負債は、なぜ突然「手がつけられない」段階まで膨張するのか ソフトウェアの複雑性を・・ という3つのレンズで読み解いてみました。 ポイントは、「複雑なコード」 ではなく、「複雑さ自体の本質」 を扱うことです。 1. 複雑性とは「計算量の爆発」を人間が受け止められなくなる現象 ソフトウェアの複雑性は、しばし

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本日2025/11/19、GoogleがGemini3.0を発表すると同時に、「Google Antigravity」というIDEを発表しました。 CursorやKiroのように、VSCodeから派生して作られたIDEです。 そしてさすがGoogle、今までのAI駆動開発とは異なる開発者体験を提供するIDEとなっているので、この記事では公式ブログを引用しつつ、実際に触ってみた感想を書いていきます。 特徴 まずはGoogle Antigravityの公式ブログをご一読ください。 Antigravity は、ブラウザ制御機能、非同

はじめに Google が 2025-11-18（米国時間）に発表した AI エディタ、「Antigravity」を使って、実際に「AIチャットアプリ」を開発してみました。 本記事では、拡張機能である Antigravity Browser Extension を利用した体験も踏まえて簡潔にまとめています。 Chrome拡張機能を利用したUI修正のデモ動画 Google Antigravity とは何か Google が 2025-11-18（米国時間）に発表した、エージェントファースト（agent-first）の開発プラットフォームです。 開発者が直接コードを書く “従来の IDE” ではなく、AI エージェントを指揮・監督し、エージェントが自律的に「計画 → 実装 →検証」までを遂行する新たなワークフローを実現しています。 主な特徴 エージェントファースト開発体験 開発者は“指示”を出

AIエディタ「Google Antigravity」は、Googleが3600億円で買収した元Windsurfチームが開発。開発者はエージェントのマネージャになる GoogleはAIエージェントファーストな統合開発環境（IDE）として「Google Antigravity」（以下、Antigravity）をパブリックプレビューとして公開しました。 Meet Google Antigravity, your new agentic development platform. An evolution of the IDE, it's built to help you: - Orchestrate agents operating at a higher, task-oriented level - Run parallel tasks with agents across workspac