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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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GroqでSQL解析CLIを作る際のトークン制限対策とAPI選定基準
Go製CLIツールKaizenSQLの開発事例から、Groq APIの選定理由とトークン制限対策を解説。LLM連携実装の判断基準を整理します。
LLM出力を業務システムに組み込む前に確認すべき3つの落とし穴
LLMの出力をそのまま業務判断に使う設計の落とし穴と、既存コードの確認方法・分離設計の手順を整理しました。
Text-to-SQLは誤訳しやすい、業務DB導入前に確認すべき6工程
Text-to-SQLは単純な翻訳ではなく6工程のパイプライン。スキーマリンキングの仕組みと業務DB導入前の確認ポイントを整理しました。
個人開発PWAをそのまま本番導入する前に確認すべき5つの非機能要件
個人開発PWAを業務転用する前に、オフラインキャッシュ・認証・データ整合性の落とし穴を確認する手順を整理しました。
Node.js本番デプロイの基本設計図、ヘルスチェックとPORT設定を点検する
Node.jsを本番環境に出す前に確認すべきヘルスチェック・環境変数・プロセス管理・依存関係固定の4点を、具体的なコード例とともに整理しました。
Maven・Docker・npmを1つのアーティファクトサービスに統合する手順
Maven・Docker・npmなど複数フォーマットのレジストリを1サービスに統合する設計と、認証・公開・取得検証の実践手順を整理しました。
Claude Codeのhookを監視基盤に使う時、グローバル設定が招く落とし穴
Claude Codeのhookを使った監視ツール自作で起きる、グローバル設定ゆえの意図しないセッション混入という落とし穴と対策手順を整理しました。
FastAPIのテストがDBに汚染される落とし穴と分離の対処法
FastAPI+PostgreSQL構成でテストがDBに汚染される典型的な落とし穴と、テストDB分離・ロールバックフィクスチャによる対策手順を解説します。
LLM API障害の切り分け方: モデル品質か基盤品質か19のチェック項目で判定する
LLM APIの障害調査で「モデルが悪い」と一括りにせず、出力の完全性・応答速度・帰属先・運用コストの4軸で切り分ける方法を整理しました。
Claude CodeやCodex CLIに渡す権限、最小化できていますか
AIエージェントによるインフラ侵害事件を手がかりに、Claude CodeやCodex CLI運用時の権限設計・コンテナ分離・監査ログの見直し方を解説します。
インド給与計算のPF・ESI控除、2026年改正で何が変わるか
インド給与計算のEPF上限が2万5000ルピーに改定。既存システムのどこを確認し直すべきか、計算ロジックの要点を整理しました。
画像生成APIの外部呼び出しをSREはどう設計するか バッチ処理のコスト・障害対策
ブログをAIで画像化するバッチ処理を例に、外部AI API連携をSREの視点でどう設計・判断すべきかを整理しました。