https://zenn.dev/ponyo877/articles/1748a8b5770771
ゲーム開発でウソスコアを防ぐ技術
オンラインゲームにおける不正スコア問題を、プレイ履歴の検証で防ぐ方法を解説します。
Go言語のEbitengine製ゲーム「Flappy Gopher」を題材に、不正防止の仕組みを実装しました。
クライアントからのスコア送信ではなく、操作履歴を元にサーバー側でスコアを再計算します。
https://zenn.dev/shiaf/articles/8327e38d75f25a
Microsoft 製の ブラウザ操作 MCP が実用レベルだった件
Microsoft製のブラウザ操作MCPであるPlaywright MCPが実用レベルに達したという記事です。
従来は課題だったコンテキスト長の消費を、アクセシビリティツリーに基づくテキストベースのデータ構造で解決しています。
Cursor内での設定方法やトラブルシューティング、他の実装との比較についても解説しています。
https://zenn.dev/hayato94087/books/b174f8b1cd80db
Next.js 実践入門 - TypeScript 編
Next.jsにおけるTypeScriptについて学べる書籍です。
Next.jsで開発するために必要なTypeScriptの知識や設定を習得できます。
ステップバイステップで構築方法を学べ、ソースコードを参考にしながら学習できます。
https://zenn.dev/mybest_dev/articles/b2baf0dc98bae9
入社前だけど3,000万MAUのサービスをRails8.0にアップグレードしちゃいました
マイベスト社の内定者インターン生がRails 7.2から8.0へのアップグレードを実施した手順を紹介しています。
Gemのバージョンを最新に保ち、アップデートタスクを実行、エラーに対処しています。
QA環境での動作確認を経て、本番環境へのデプロイを成功させた過程が詳細に解説されています。
https://zenn.dev/cloud_ace/articles/model-context-protocol
Model Context Protocol（MCP）とは？生成 AI の可能性を広げる新しい標準
この記事では、生成AIと外部システムとの連携を容易にする「Model Context Protocol（MCP）」について解説します。
MCPは、AIと外部システム間の接続を標準化し、開発者の負担を軽減することを目的としたオープンプロトコルです。
MCPの基本概念、アーキテクチャ、主要機能、実装方法、活用事例について、技術的な専門知識がなくても理解できるよう解説します。
https://zenn.dev/ciffelia/articles/web-speed-hackathon-2025
Web Speed Hackathon 2025参加記
Web Speed Hackathon 2025に参加した記録です。
ウェブサイトの速度改善に関するハッカソンでの経験がまとめられています。
具体的な取り組みや学びについて記述されています。
https://zenn.dev/shun_shobon/articles/173450f5bec890
【参加記】Web Speed Hackathon 2025で優勝した話
CyberAgent主催のWeb Speed Hackathon 2025に参加し、優勝しました。
フロントエンドのパフォーマンス改善がメインのハッカソンで、ReactやFastifyなどが使われています。
バンドルサイズ削減や不要な処理の削除、キャッシュ設定の見直しなどを行い、スコアを大幅に向上させました。
https://gigazine.net/news/20250326-vscode-ransomware/
VSCodeの一部拡張機能にファイルを暗号化して身代金を要求する悪意のある機能が仕込まれていたことが明らかに - GIGAZINE
VSCodeの拡張機能に、ファイルを暗号化して身代金を要求する悪意のある機能が仕込まれていました。
これにより、開発者のファイルが人質に取られる可能性があります。
拡張機能のインストールには注意が必要です。
いまさら聞けない生成AI入門: 「生成AIを高速キャッチアップ」 - Speaker Deck
生成AIの入門に関するSpeaker Deckの資料です。
ツールの利用やOpenAPI形式での定義について解説されています。
生成AIモデルが外部ツールを呼び出す例も紹介されています。
https://tech.route06.co.jp/entry/discard-recreate-adr-for-graphql-client-cache-change
ADRで意思決定し、そのADRを破棄して新しくADRを作成する実例を紹介します - GraphQLクライアントのキャッシュアルゴリズム変更編 - ROUTE06 Tech Blog
この記事では、ADR（Architecture Decision Record）の運用事例を紹介しています。
GraphQLクライアント選定からurqlとGraphcacheの採用、Document Cachingへの移行の判断を解説します。
意思決定を文書化し、アップデートに活かす方法を具体的に示しています。
MIT Tech Review: 「AIがやりました」 便利すぎるエージェント丸投げが危うい理由
AIエージェントの進化は目覚ましいですが、自律性の向上にはリスクが伴います。
制御を放棄しすぎると、意図しない行動やプライバシー侵害につながる可能性があります。
人間による監視を確保し、AIエージェントの範囲を制限することが重要です。
https://gigazine.net/news/20250326-nvidia-g-assist-ai/
NVIDIAがローカルGPUで動作するゲーミングAI「Project G-Assist」をリリース - GIGAZINE
NVIDIAがローカルGPUで動作するゲーミングAI「Project G-Assist」をリリースしました。
ゲームプレイの状況を把握し、リアルタイムでアドバイスを提供します。
パフォーマンス調整やトラブルシューティングも支援します。
https://techblog.zozo.com/entry/ab-testing-standardization
ZOZOTOWNの推薦システムにおけるA/Bテストの標準化 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOTOWNの推薦システムにおけるA/Bテストの標準化について解説しています。
A/Bテスト設計書のテンプレート化、期間の自動見積もり、有意差検定の自動化などにより効率化を図りました。
これにより、A/Bテストの設計から意思決定までの時間を削減し、ヒューマンエラーを低減しました。
https://gigazine.net/news/20250326-large-vision-language-models-read-maps/
大規模視覚言語モデルは人間のように「地図を読み取って最適なルートを見つける」ことができるのか？ - GIGAZINE
大規模視覚言語モデル(LVLM)の地図読み取り能力を測る新たなベンチマーク「MapBench」が登場しました。
LVLMは画像と指示に基づき文章を生成するもので、地図を読み取り最適なルートを見つける能力が期待されています。
研究の結果、LVLMの性能はまだ人間に及ばないことが示されました。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2503/26/news194.html
サイバーエージェント子会社で“不適切な会計処理”判明 社内調査へ - ITmedia NEWS
サイバーエージェント子会社CyberOwlで不適切な会計処理が判明しました。
外部専門家を含む社内調査委員会を設置し、詳細を調査するとのことです。
本来4月1日付で予定されていた事業承継は中止となりました。
https://blog.magnolia.tech/entry/2025/03/26/214223
大吉祥寺.pm2025を開催します!! - Magnolia Tech
大吉祥寺.pm2025が9月6日(土)に開催されます。
武蔵野公会堂の改修により、急遽開催が決定しました。
技術交流を目的としたイベントで、前夜祭も開催されます。
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2503/26/news065.html
生成AIが変えるプログラミング “ITエンジニアの役割”を考える 未来でソフトウェアを開発するのは誰？：クリエイティブにAIを込めて - ITmedia AI＋
この記事では、生成AIがITエンジニアの役割をどのように変えるかを考察しています。
AIの進化により、プログラミングの民主化が進み、非エンジニアでもアプリ開発が可能になっています。
今後は、エンジニアはAIと協働し、より創造的な役割を担うようになるだろうと述べています。
https://no-hack-no.life/post/2025-03-25-PHPerKaigi-2025-Feedbacks/
PHPerKaigi 2025 感想
PHPerKaigi 2025の参加レポートです。
聴講したセッションの感想や学びをまとめています。
特に印象に残った点や今後の課題について考察します。
https://tech.algomatic.jp/entry/2025/03/26/182954
「生成AIこんなものか」と諦める前に" 営業AIエージェント開発現場から学ぶLLM品質保証テクニック - Algomatic Tech Blog
この記事では、営業AIエージェント開発現場でのLLM品質保証テクニックを紹介します。
LLMの限界を認識し、エラーパターンの言語化や評価プロセスの分離が重要です。
また、LLMに「判断できない」という選択肢を与えることで精度を高めます。
https://www.docswell.com/s/sakito/5YDL27-adr-frontend
技術選定を未来に繋いで活用していく | ドクセル
ADR（Architecture Decision Record）は、技術的な意思決定を記録し共有するためのフォーマットです。
タイトル、ステータス、決定事項、コンテキストなどを含み、決定の背景や理由を明確にします。
技術選定を未来に繋げ、チーム全体で活用していくことを目的としています。