はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
AI時代のモダンなGoの静的解析ツールの作り方① — inspector.Cursor型を使ったリファクタリング—
はじめにナレッジワークでソフトウェアエンジニアとして働いているtenntennです。Goで静的解析ツールを開発することが好きで個人でskeletonという静的解析ツールのスケルトンコードジェネレーターや300ページを超えるGoの静的解析に関する資料である16. 静的解析とコード
QAエンジニアは開発プロセスにどこまで染み出していける？バイブコーディングにトライしてみた
ナレッジワークでQAエンジニアをしている akki です。私の所属するプロダクト開発グループで、私がバイブコーディングでの機能開発にチャレンジする機会がありました。実践してみて、「ここまでできるのか」という驚きと同時に、「これからQAエンジニアの求められる役割が変わっていくぞ
迷わない！ナレッジワーク オフィスへの行き方（神谷町・六本木一丁目から）
ナレッジワークのEngineer Enablerの三木です。イベント運営など、技術ブランディング活動に従事しています。ナレッジワークは、2026年2月より麻布台ヒルズ 森タワー51階へオフィスを移転いたしました。最寄り駅である神谷町駅・六本木一丁目駅からは駅直結でアクセス
Connect ES v1 → v2 の大規模移行に Coding Agent を活用した話 🔖 3
!この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の 21 本目の記事です。こんにちは。ナレッジワークで Web フロントエンドの開発を担当している yukita です。2026 年 1 月から、弊社の Web フロントエンドで使
AI時代に「書けなくなる不安」を解消。Claude Codeにあえてコードを書かせないPluginを作った
この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の 20 本目の記事です。 はじめに昨今、AI Agent の進化によってプロダクト開発のスピードは劇的に向上しました。定型的な実装や複雑なボイラープレートの記述をAIに任せることで、
日本音響学会 2026年春季研究発表会にブロンズスポンサーとして参加しました
こんにちは、Engineer Enablerの三木です。ナレッジワークで技術ブランディングを担当しています。2026年3月17日（火）〜19日（木）に開催された日本音響学会 2026年春季研究発表会（第155回）に、ナレッジワークはブロンズスポンサーとして参加しました。当学会
AIが当たり前になったとき、QAエンジニアは何をするのか-JaSST’26 Tokyo 参加レポート-
※この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint19日目の記事になります。こんにちは、ナレッジワーク QAエンジニアのたけぽんです。今回、2026年3月20日に開催された JaSST'26 Tokyoに参加しました。本記事では、基調講演を中心に、参加を通じ
この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint18本目の記事です。ナレッジワークでQAエンジニアをしている かとあず です。2026年3月20日（金）、ソフトウェアテストのシンポジウムJaSST'26 Tokyoに参加してきました。アジャイル/スクラム開発
外部サービスの利用ガイドラインを作ってわかった、エンジニアが見落としがちな法的観点 🔖 61
!この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の 17 本目の記事です。「このSaaS、業務で使っていいですか？」チームメンバーからの質問に、即答できませんでした。ISMS？取ってる。SOC2？ある。セキュリティ的には問題なさ
ナレッジワークにカムバック入社して1ヶ月半経って感じたこと 🔖 1
はじめにこの記事はKNOWLEDGE WORK Blog Sprintの16本目の記事です。2026年の2月よりナレッジワークでソフトウェアエンジニアとして働いているtenntennです。2022年12月〜2024年7月まで在籍しており、その後別の企業に転職しましたが、今年の
NLP2026参加報告 ── LLMを"実世界で使いこなす"研究が加速していた
はじめにナレッジワークでAIエンジニアをしている河東です。言語処理学会の年次大会「NLP2026」が2026年3月9日〜13日の5日間、ライトキューブ宇都宮で開催されました。第32回となる今回は参加者登録数2,317人と過去最大を更新し、スポンサーも約100社と過去最多規模。
protoをうまく使って機密情報の保護処理が漏れることを防ぎたくて色々頑張った話
こんにちは、ナマケモノとカピバラとウォンバットとマナティとどせいさんが好きなエンジニア、raruです。みんな家にぬいぐるみがあります。この記事は KNOWLEDGE WORK Blog Sprint の15本目の記事になります。今回はprotoの定義を利用して、機密情報を上手
新卒エンジニアが一年目で学んだエンジニアリング以外のこと 🔖 1
この記事は KNOWLEDGE WORK Blog Sprint の14本目の記事です。こんにちは、ナレッジワーク25新卒ソフトウェアエンジニアの hayato です！2025年4月に新卒エンジニアとして入社し、約一年が経とうとしています。この一年間、プロダクト開発の現場で多
検索エンジンをチューニングしていたら、ニューラルネットを再解釈していた話：Bayesian BM25 🔖 3
こんにちは、AI GroupでAIリサーチャーとして頑張っているキム・テインと申します。この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の 13 本目の記事です。今日は、最近読んでかなり感銘を受けた技術記事と論文を紹介したいと思います
システム設計における妥協案の作り方: 理想像の STEP1 として妥協案を設計する 🔖 9
mayah です。株式会社ナレッジワークでは創業時より CTO をしており、プロダクト全体の技術方針やアーキテクチャを定める役割をしています。この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の 12 本目の記事です。本日はシステム設計
もし、勤めている会社がM&Aされたらエンジニアはどう行動するか？ 🔖 15
はじめにこんにちは！元Poetics、現ナレッジワーク所属のryogaと申します！この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint11本目の記事です！「株式会社ナレッジワーク」は2025年の7月1日に「株式会社Poetics」を吸収合併し事業と組織体制を一つ
こんにちは、ナレッジワークの munetoshi です。この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の 10 本目の記事です。技術文書の冒頭には「結論」ではなく、文脈や目的を含んだ「要約」を書きましょう。本記事では、要約から書く
原因不明のパフォーマンス劣化を Coding Agent との二人三脚の調査で解消した話 🔖 12
!※この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint第 9 日目の記事です。 はじめにナレッジワークの 38tter です。ナレッジワーク社内共有プロダクトのバックエンド開発をしています。サービスの成長に伴う DB のレコード数の増加によるパフォーマン
はじめにこの記事は、「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring」第8日目の記事になります。ナレッジワークでバックエンドエンジニアをしています toa です。AI 商談記録における外部連携（主に Salesforce 連携）の実装に携わってい
情報処理学会 第88回全国大会にゴールドスポンサーとして参加しました
こんにちは、Engineer Enablerの三木です。ナレッジワークで技術ブランディングを担当しています。2026年3月6日〜8日に開催された情報処理学会 第88回全国大会に、ナレッジワークはゴールドスポンサーとして参加しました。今回の大会では、CAIO（Chief
散らばった E2E テストのガイドラインをリポジトリに一本化する 🔖 5
はじめにこの記事は KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 7 本目の記事になります。ナレッジワークで新卒フロントエンドエンジニアをしている tosaken です。普段は新規プロダクト開発グループでフロントエンドの実装を担当しつつ、E2E テストの基盤整備に取り
はじめにこの記事は KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の6本目です。こんにちは。ナレッジワーク25新卒ソフトウェアエンジニアの yamakou です！まもなく入社してから1年が経とうとしています。私は2024年の6月から内定者イ
Claude Code Action のプロンプトを GitHub Issue で柔軟に管理する 🔖 6
こんにちは。ナレッジワークの torii です。ちょっと変わった Claude Code Action の使い方をしてみたので紹介します！ Claude Code Action で Pull Request にチェックリストを投稿するClaude Code Action
Claude Codeを組織導入するためのプラン選定ガイド 🔖 243
はじめにAnthropicの製品体系はここ1年で大きく変わった。Claude Codeが使えるプランも変遷を重ねて、「結局どのプランをどう組み合わせればいいのか」が分かりにくい。この記事では、製品体系の整理と、Claude Codeを組織で活用するためのプラン構成のベストプラ
はじめに本記事は「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring」の 5 日目の記事になります。本記事では、Connect の Interceptor について、Go 製のアプリケーションで利用することを想定して簡単に使い方を解説します。実装は
!すべて人の手で書きました ✏️こんにちは、よしこです。AI情報を追うのが趣味です。AIの変化のスピード、情報量の多さ、凄まじいですね。日々興味深く動向を追っているのですが、良い機会なので普段どんなふうにAI情報を眺めているか自分のやり方を書いてみようと思います。この
この記事は、「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring」第3日目の記事になります。ナレッジワークでエンジニアリングマネージャーをしているhiroです。チーム内の開発トピックに対して主にバックエンドの設計・実装レビューを行っており、最近は少し減
GoogleスプレッドシートのデータをCLIコーディングエージェントに渡すための8つのアプローチ 🔖 2
1. はじめにナレッジワークでQAエンジニアをしているguncha(@gun_chari)です。この記事はKNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring 2日目の記事です。https://zenn.dev/knowledgework/artic
大規模モノレポでVite 8（Rolldown）移行に挑戦中！ 🔖 2
こんにちは！ナレッジワークのソフトウェアエンジニアのはぎはらです。この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の一発目の記事です！https://zenn.dev/knowledgework/articles/217e483f23
はじめにこの記事は、2026年2月21日に開催されたGo Conference mini 2026 in SENDAIのキーノートで発表した内容をベースにしています。スライドはこちらで公開しています。Sendai.goは仙台を拠点としたGoのコミュニティで、2018年に立ち上
KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring のお知らせ
こんにちは、ナレッジワークのMikiです。Enablement Group に所属し、技術情報の発信やエンジニア向け研修の運営など、エンジニア組織のイネーブルメント活動全般を担当しています。昨年9月、ZennのナレッジワークPublicationにて開催した執筆リレー企画 「
AIエージェント × knipで無駄コードを簡単に掃除 🔖 45
こんにちは、よしこです。すっかりAIがコードを書く日々ですね。最近、AIエージェントでのコーディングと相性のいいワークフローを手軽に導入したので紹介します。 knipとは？knip は、JavaScript/TypeScriptプロジェクトの不要なコードを静的解析で検出し
ナレッジワークでQAエンジニアをしている かとあず です。私はQAエンジニアとして、開発チーム8人・プロダクトチーム4人の計12人でのプロダクト開発に関わっています。アジャイル開発手法で進めており、ほとんどのミーティングをオンラインで実施しています。日々の業務の中で感じた違和
DifyをGoogle Cloudでセルフホストするためにやったこと
はじめに社内の定常業務を自動化できるよう、ノーコードで LLM アプリケーションを開発できる Dify を導入した。 なぜ Dify なのかn8n と比較検討した結果、Dify を選択した。n8n はワークフローツールに LLM 機能を追加した形だが、Dify は LLM
SRE Kaigi 2026協賛レポート：セッション登壇とブース企画の振り返り
こんにちは、Engineer Enablerの三木です。ナレッジワークで技術ブランディング活動を担当しています。2026年1月31日（土）に中野セントラルパークカンファレンスにて開催された「SRE Kaigi 2026」に、ナレッジワークはプラチナスポンサーとして協賛しました
月間400件以上のプルリクエストを生産したClaude Code活用事例 🔖 13
!ブラウザのスクロールバーを見てウゲってなったそこの貴方！tl;dr書いてあるのでぜひそこだけでも見ていってください！お願いします！直近のプルリクエストがやけに大量に捌けるようになってきたので、如何にして大量生産に至ったかを書いていこうかと思い、筆を執りました具体的にど
QAの境界が曖昧になってきた今、パネルディスカッションで話したいこと
はじめに：パネルディスカッションに向けて、今考えていることナレッジワークでQAエンジニアをしている かとあず です。2026年1月23日（金）に開催される『QA Real Talks 〜QAの未来予想図〜』のパネルディスカッションに参加します。https://trident
ナレッジワークでQAエンジニアをしている かとあず です。本記事は、2025年12月23日（火）に開催した勉強会Encraft #22 AIプロダクトを支えるアーキテクチャ設計 ー理論と実践の参加レポートです。私は普段、品質保証を専門としており、バックエンド開発は担当領域では
Encraft #22 「AIプロダクトを支えるアーキテクチャ設計 ー理論と実践」開催レポート
こんにちは、Engineer Enablerを担当している三木です。ナレッジワークにおける技術ブランディング活動全般を担当しています。本記事では、2025年12月23日に開催されたEncraft #22「AIプロダクトを支えるアーキテクチャ設計 ー理論と実践」のイベントレポー
はじめに私はソフトウェアエンジニアとして、AIプロダクトの開発に携わっています。ある日、AIエンジニアから1件のPull Requestが届きました。「推論ワークフローのCIが遅いので高速化してみました」内容を見ると、インフラコードにかなり踏み込んだリファクタリングでした。
AI Engineering Summit Tokyo 2025 協賛レポート
こんにちは、Engineer Enablerを担当している三木です。ナレッジワークにおける技術ブランディング活動全般を担当しています。2025年12月16日（火）に浜松町コンベンションホール＆Hybridスタジオにて開催されたファインディ株式会社主催「AI Engineeri
この記事はdbt Advent Calendar 2025の11日目の記事です。大遅刻でスミマセン。 はじめにナレッジワークでエンジニアをしている @_sisisin です。前回の記事「アプリケーションDBのメタデータをデータ基盤に自動で伝播させる仕組みを構築しました」
Encraft #21 「QAキャリアこれから会議──AI時代をどう生きる？」開催レポート
株式会社ナレッジワークのQAエンジニア かとあず です。AI時代にQAエンジニアとしてどう生きるかをテーマに、現場のリアルな議論と運営側の視点をまとめた開催レポートです。本記事では2025年12月9日（火）に開催した勉強会 QAキャリアこれから会議──AI時代をどう生きる？
フロントエンドカンファレンス関西2025 に協賛しました #fec_kansai
こんにちは、Engineer Enablerの三木です。ナレッジワークにおける技術ブランディング活動全般を担当しています。2025年11月30日（日）にマイドームおおさか（大阪）にて開催された「フロントエンドカンファレンス関西2025」に、ナレッジワークはおおさかまいどスポン
Go Conference 2025 「ENABLE THIS CODE by your REVIEW」4問目解説
こんにちは。ナレッジワークの Middleware グループでバックエンドエンジニアをしている aita です。この記事は Go Conference 2025 のナレッジワークのブースで展示された ENABLE THIS CODE by your REVIEW の４問目の解説
Go Conference 2025 「ENABLE THIS CODE by your REVIEW」3 問目解説 🔖 1
こんにちは、ナレッジワークのソフトウェアエンジニアの石川宗寿 (munetoshi) です。先日開催された Go Conference 2025 で、ナレッジワークのブース展示として ENABLE THIS CODE by your REVIEW という企画を実施しました。こ
Go Conference 2025 「ENABLE THIS CODE by your REVIEW」2問目解説
株式会社ナレッジワークでバックエンドエンジニアをしている nasum です。先日開催された Go Conference 2025 で、ナレッジワークのブース展示として ENABLE THIS CODE by your REVIEWという企画を実施しました。これは、Go で書か
AIコーディングエージェント開発で学ぶ、LLMの性能を最大限に引き出す『コンテキストエンジニアリング』入門
!イベント で行った 【勉強会】コンテキストエンジニアリング入門〜AI Coding Agent作りで学ぶ文脈設計〜 で発表した内容に基づき、コーディングの詳細に踏み込んで解説した記事です。 TL;DRAIエージェントの性能は、モデルに情報をどう与えるか（コンテキストエ
株式会社ナレッジワークのSREのtomです。非同期処理の監視は、同期APIのように「リクエスト → レスポンス」の関係が明確ではないため、可視化の粒度と範囲をどう設計するかが課題になります。とりあえずメトリクスを並べてダッシュボードを作ったものの、実際の運用では「どの指標が重
アプリケーションDBのメタデータをデータ基盤に自動で伝播させる仕組みを構築しました
はじめにナレッジワークでエンジニアをしている @_sisisin です。前回の記事「ナレッジワークにおけるデータ基盤の構成 - 2025/09」でデータ基盤の全体構成について説明しました。その中で、BigQueryのポリシータグを利用したアクセス制御について軽く触れましたが