タグ: アーキテクチャ
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Rust製ゼロ知識2FAアプリOtpVaultに学ぶAI駆動開発の落とし穴
AIコーディングツールでRust製のゼロ知識2FAアプリを作る際に起きがちなnonce生成ミスとフォーマット不整合の落とし穴と確認手順を整理しました。
A2Aプロトコルで異なるAIエージェント基盤は本当に連携できるか
Google ADK・AWS Strands・Microsoft Agent FrameworkをA2Aで連携させる際、通信規格の共通化だけでは埋まらない差を判断軸ごとに整理しました。
技術者単価下落の構造を読む: フリーランス市場の需給とプラットフォーム依存リスク
技術者単価の下落は一時的な調整ではなく、供給増加とプラットフォーム手数料が絡む構造的な現象です。発注側・技術者側それぞれの確認ポイントを整理しました。
Claude Codeのエージェント間通信を検証、179件の会話が示す設計の限界
Claude Codeのエージェント間通信を179件のログから検証。到着タイミングや責任分担の設計が並行実行の信頼性を左右する実態を整理しました。
Flutter状態管理2025: Bloc・Cubit・Signalの使い分け基準
FlutterのBloc・Cubit・Signalをどう使い分けるか、4つの判断軸と比較表で整理します。BlocSignalが示す新しい状態階層の考え方も解説。
AIエージェントの障害調査を早くするOpenTelemetry設計
AIエージェントのLLM呼び出しやツール実行をOpenTelemetryで可視化する設計を、SREの障害対応・コスト最適化の視点から整理しました。
Node.jsのSMSアラート、送信成功でも届いていない落とし穴
SMSアラートは送信API成功と配達完了が別物です。誤解しやすい落とし穴と、冪等性キーやステータス確認の実装ポイントを整理しました。
OpenAIのGB200 NVL72採用に学ぶラック単位設計の判断軸
OpenAIのGB200 NVL72採用をもとに、ラックスケール基盤とRubin構想の違い、学習・推論統合設計のトレードオフを整理しました。
OSSライセンス混在の落とし穴、AGPLv3リポジトリに潜む「All Rights Reserved」を検出する方法
OSSのMacroに見られたAGPLv3とAll Rights Reservedの併存を例に、モノレポのライセンス矛盾を検出する確認手順を解説します。
LLM出力を無検証で信頼するアーキテクチャの落とし穴と対策
LLM出力を無検証で下流に流すアーキテクチャの盲点を、攻撃パターンと確認手順・対策を交えて整理しました。
AIエージェント導入、業務システムでLangChain等は本当に必要か
業務システムへのAIエージェント導入、本当に必要か。分岐パターン・失敗コスト・可観測性など4つの判断軸で見極める方法を整理しました。
AIの集計は信用できるか 業務システムで数値検証を仕組み化する方法
AIが表計算の合計を誤って断定した事例をもとに、AIに計算させずコード実行と検算で数値を守る設計を業務システム視点で解説します。