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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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.NET は本当に「枯れた技術」か 23年運用の裏にある落とし穴3つ
.NETが23年使われ続ける理由と、バージョン混在・移植性・GCチューニングという見落としがちな落とし穴を確認コマンド付きで解説します。
Claude Codeのセッション移行ツール検証、失われる情報とは何か
Claude Codeのセッションを7形式に変換した検証で判明した、移る情報と移らない統制の境界線を解説します。
n8nコミュニティノードの信頼性を見極める運用チェックリスト
n8nコミュニティノードの探しやすさと安全性は別問題です。導入前に確認すべきチェックリストと、Terraformなど他IaCとの比較から運用観点を整理しました。
OSS採用面接でPR件数を盲信すると起きる落とし穴とマージ率の確認法
GitHubのPR件数を採用・ベンダー評価に使う際の落とし穴と、自己リポジトリ・外部リポジトリを見分ける検証手順を解説します。
MCPツールの承認画面は「見た目」で信用できるか 不可視文字による偽装の対策
MCPツールの承認画面とモデルに渡る文字列が食い違う隠蔽攻撃と、対策OSSの仕組み・未成熟点を非機能要件の観点で整理しました。
Claude CodeやOpenCodeのAIエージェント、コスト増の落とし穴と回避策
AIコーディングエージェントのコスト増と再現性の低さは、制御ループをLLMに渡しすぎる設計が原因です。確認方法と対策手順を整理しました。
Kelly基準の資金配分ロジックをクラウド運用の視点で監視する方法
Polymarket向け資金配分ボットを題材に、クラウド運用・監視設計・障害対応の観点から本番稼働前に確認すべき判断軸を整理しました。
AIエージェント導入のROI試算、SREが損益分岐点で判断する方法
AIエージェント導入の可否を勘ではなく損益分岐点で判断する方法を、SREの視点で整理しました。
DeepSeek-VLからVision-Expまで、選ぶべきVLMの基準
DeepSeekのビジョン系モデルの系譜を整理し、OCRや文書解析でどの世代・構成を選ぶべきか、解像度処理や推論効率などの軸から判断基準を示します。
AIコーディングエージェントにテスト実行を任せる前に確認すべき4点
AIエージェントにpytestを実行させる運用の落とし穴を、トークンコスト・隔離性・失敗履歴の3軸で整理し、導入判断の基準を示します。
GPT-5.6 in Kiro登場、AIコーディングのCI/CD組み込み方を検証する
KiroにGPT-5.6が搭載されたニュースを起点に、AI生成テストをCI/CDに組み込む際の確認ポイントを整理しました。
GoFundMeのCEO交代に学ぶ、障害対応の意思決定基準
GoFundMeのCEO交代の経緯から、社会インフラ化したサービスの障害対応・SLO設定・組織体制の判断基準を整理しました。