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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·04月20日

え、S3のコストってそんなに削減できるの!?

Canvaがやってたクラウド最適化の話、正直レベル高すぎた。 というか「ちゃんと見直せばここまで変わるのか…」って驚いた。 Canvaって毎月500万ドル規模でS3使ってるんだけど、 データの90%がほとんどアクセスされてないことが判明。 そこでやったのが、S3 Storage Class Analysisを使ってアクセス頻度を可視化→Glacier Instant Retrievalに戦略的に移行。 しかも、オブジェクトサイズ別にコスト効果をシミュレーションして、移行対象を選んでいくという超冷静な設計。 結果、年間で約360万ドルのコスト削減。 しかも移行はたった2日で終わったらしい。かっこよすぎん? ストレージって「とりあえず全部S3に突っ込んどけ」ってなりがちだけど、 ちゃんとデータの性質を見極めて設計するってこういうことなんだなと。 これはインフラ系エンジニアだけじゃなく、SaaS運営してる人全員に見てほしい内容だった。

え、S3のコストってそんなに削減できるの!?
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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

言葉の定義ってまじで大事だなって思った

AI、機械学習、ディープラーニング、生成AI。 ずっとモヤっとしてたこれらの違いが、この動画見て初めてちゃんと腑に落ちた。 「聞いたことあるけど説明はできない」って状態だったのが、「あ、なるほどね」ってなる感覚。 こういうの、一度ちゃんと理解できるとその後の情報もめちゃくちゃ整理しやすくなる。 で、今回の動画が載ってるIBM TechnologyのYouTubeチャンネルなんだけど、ここほんとに良い。 毎回ホワイトボードに図を描きながら解説してくれて、話もスッと入ってくるし、一本一本が短くて見やすい。 どの動画も、「ああそういうことか」って納得できる構成になってて、今のAIまわりの基礎を学び直したい人とかにすごくおすすめ。 空いた時間に1本ずつ見るだけでも、かなり理解の地盤が固まると思って最近よく見てる

言葉の定義ってまじで大事だなって思った
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Koder
Koder@koder_dev·05月04日

Instagram Web版、読み込み時間50%短縮の裏にあった「地味すぎる最適化戦」

ストーリー、DM、通知、フィルター、投稿作成… Web版のInstagramって、モバイル並みに機能てんこ盛り。 でもそれが裏目に出て、「重すぎてUX悪い問題」に直面。 特に、 - フィードの読み込み - 投稿の表示 - 次のポストの準備 全部がだいぶ遅かった。 そこでエンジニアたちは考えた。 「派手なリニューアルより、“地味な努力の積み重ね”で勝負しよう。」 やったことはこんな感じ👇 ✅ 暇なときだけプリフェッチ(requestIdleCallback) ✅ GraphQLをチャンク送信して早送り表示 ✅ キャッシュ+Git風マージで「いいね」反映 ✅ JSバンドルをブラウザ別に最適出し分け その結果... 📉 フィード読み込み時間 → -50% 🖼 写真表示時間 → -25% 📱 モバイル表示速度 → -23% これが、僕たちが「なんかWebでもインスタ快適だな〜」って感じてる正体 地味だけど、全部が応用できるプロの工夫。

Instagram Web版、読み込み時間50%短縮の裏にあった「地味すぎる最適化戦」
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