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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

これ見てから“AIエージェント”って言葉の解像度爆上がりした

AIエージェントって、ただの“賢いチャットボット”じゃなかった。 これはもうタスクを解くために動き回る、小さなAIのチームだった。 ユーザーの問いに応じて、検索したり、ツールを呼び出したり、記憶を参照したり。 しかもそれを全部、自分で判断してコントロールしてるっていうのが凄い。 「RAG」や「REACT」みたいな言葉は聞いたことあったけど、それがどう組み合わさって“動いてる”のか、初めてイメージがついた気がする。 特に印象的だったのが、AIが単体じゃなくて“連携”や“構成”で設計されてるという考え方。 今ってもう「どのAIを使うか」じゃなくて「どう組み合わせて動かすか」の時代なんだな…って、ちょっと背筋伸びた。 ちなみにこの動画、IBM Technologyのホワイトボード解説シリーズの1本なんだけど、図を描きながら話してくれるから理解しやすいし、長さもちょうどよくてテンポも最高。 AIまわりの仕組みに興味ある人は、このシリーズぜんぶ見て損ないと思う。

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Koder
Koder@koder_dev·06月03日

React 18のConcurrent Renderingへの道のり

この動画、めちゃおもろかった😎 自分の言葉で説明しようと思ったけど、投稿者が書いた概要欄が一番良い文章だったからそのまま抜粋 今ではとうに過ぎてしまいましたが、React v18 は React 史上最も過小評価され、かつ最も過小評価されているリリースだったと私は考えています。 当時は、ライブラリ開発者向けの、大きくて低レベルの、中身のないリリースのように見えました。しかし、今となっては、React v18 が React の歴史におけるターニングポイントであったことは明らかです。 では、なぜリリースまでにこれほど長い時間がかかったのでしょうか。そして、なぜ React の将来全体にとってこれほど重要だったのでしょうか。詳しく見ていきましょう このチャンネルのまとめ方と編集めちゃ好きだから他の動画もぜひ見てみて!

React 18のConcurrent Renderingへの道のり
React
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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

BigQueryの請求額、月100万ドルってマジかよ…

Shopifyのデータパイプラインで「このままリリースしたら月95万ドルかかるぞ…!」っていう衝撃の試算が出た話なんだけど、 最初に流したクエリがとんでもないスキャン量で、普通に使ったら破産レベルのコスト叩き出すところだったらしい。 「このままじゃ無理!!」ってなったところからの最適化ストーリーがめちゃくちゃ面白かった。 救世主になったのはテーブルのクラスタリング。 よく使うWHERE条件でデータを整理して、無駄なスキャンを回避するだけで、あの高額クエリがたった100MBちょっとのスキャンで済むようになったらしい。 他にも - SELECT *を避ける - パーティショニングを活用する - プレビュー機能で事前チェックする など、すぐ使える最適化テクも紹介されてて、地味に全部ありがたい。 結果、月100万ドル → 約1,300ドルっていう信じられないレベルのコストダウンを実現。 これぞリアルなデータエンジニアリングって感じだった。 そしてこの話、たった7分の動画にギュッと詰まってて最高にテンポもいい。BigQuery触ってる人も、クラウド請求額で冷や汗かいたことある人も、絶対見た方がいい。

BigQueryの請求額、月100万ドルってマジかよ…
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Koder
Koder@koder_dev·04月05日

Discordってどうやってメッセージ保存してんの?

ふと疑問に思って調べたら、マジでとんでもなかった... ユーザー1億人以上、保存されてるメッセージは数兆件。 でもサクサク動いてるじゃん? どうなってんの?って思うよね。 昔使ってたCassandraっていうDBが限界きて、 「読み込み遅い!GC重い!スケーリング無理!!」ってエンジニアが叫ぶ未来になったわけ。 でもここからが熱い。 Discordのエンジニアたちはそこで逃げずに、Rustでデータサービス自作して、ScyllaDBに移行するっていう、 「え、もう社内スタートアップ立ち上げたん?」ってレベルのプロジェクト動かし始めたのよ。 結果どうなったかというと… - ノード数激減 - 移行9日で完了(ヤバすぎ) - 全体の安定性爆上がり こういう裏側知ると、もっと好きになるよな…ってなった。 一見地味だけどめっちゃ胸アツな技術ストーリーだった🔥

Discordってどうやってメッセージ保存してんの?
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