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FIELD REPORT
このコラムは AI が自動生成しています。1,000 記事を書かせてわかった、仕組みと試行錯誤の実録を公開中。
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GPT-6 Astra導入で監視が壊れる理由と1,050,000トークン設計の落とし穴
GPT-6 AstraをFoundryで本番導入する際、監視の閾値やコスト試算を旧モデル基準のままにすると障害検知が遅れる落とし穴を解説します。
SREのスキルシートは何が違う?「Docker/AWS」列挙が評価されない理由
SREの職務経歴書は技術名の列挙では評価されにくく、SLO・IaC・オブザーバビリティ・コスト削減・障害対応の仕組み化を数値で語る書き方を整理しました。
Solana×Gemini連携で見るスマートコントラクト×AIエージェント設計の境界線
Solana×Geminiで再現された頼母子講アプリから、AIエージェントと実行権限をどう分離設計するかを解説します。
社内AIチャットボット導入で起きる運用コスト膨張の落とし穴と回避策
AIチャットボット導入は機能比較で終わらせず、24か月分の保守コストと責任所在まで見積もる必要があります。確認手順と対策を整理しました。
Herdrとは？複数AIエージェントをCIライクに管理する方法
複数のAIエージェントを1つのターミナルで管理するHerdrを、CI/CD運用と状態監視の視点から解説します。
LLMのJSON出力が壊れる理由と対策：Gemini構造化出力の落とし穴
LLMのJSON出力がcrashする原因を、Gemini活用アプリの実例から分解し、構造化出力オプションやサニタイズ処理など具体的な対策手順を解説します。
React・Next.jsは中小企業サイトに本当に必要か 非機能要件で判断する
中小企業サイトにReactやNext.jsは本当に必要か。非機能要件の観点から技術選定の判断基準を整理しました。
LLM API依存とWintel型ロックインの見分け方 SREが見る4つの判断軸
LLM API依存はPC時代のWintel構造と似た罠を抱えます。SRE視点でコスト・SLO・ロックイン・障害対応の4軸から設計判断を整理しました。
AIエージェント基盤、監視は既存APMで足りるか判断する4つの軸
AI機能の障害対応で既存APMは足りるか。再現性・失敗の粒度・評価体制・コストの4軸で監視基盤の選び方を整理しました。
複数AIエージェント運用で障害対応が崩壊する落とし穴と防止策
複数のAIエージェントを並行稼働させる開発現場で起きる権限・ログ欠如の落とし穴と、SRE視点での確認方法・対策手順を整理しました。
Claude Codeにログを渡す前に確認したいPIIマスキングの落とし穴
Claude CodeやMCP経由でログを渡す運用に潜むPII漏えいリスクを、原因の分解から確認コマンド、マスキング・権限最小化の対策まで整理しました。
AIエージェント基盤oh-my-hermesの119スキル構成に学ぶ非機能設計
119スキルを持つAIエージェント基盤oh-my-hermesの構成から、役割分離・レビューゲートなど非機能設計の考え方を整理しました。