Masatoshi Shimada

私と @yabooun で 共同執筆した書籍『データプラットフォーム技術バイブル』が発売になります。内容の概要が分かる紹介記事を書きました。 smdmts.hatenablog.com/entry/2025/03/…

ヒューリスティック→haiku→opusのfallbackのような実装をしていると、Apache SparkやTrinoみたいな構造だなと思った。

プロジェクト直下の/review配下にP/R番号で配置して、AIサマライズさせれば良いのではという結論になった。この手のエンジニアリング的な工夫が無限に発生している。

GitHubのP/RやIssueのレビューコメントが情報のサイロ化を産んでいる可能性があり、その結果をADRの資料として再定義した方が良いのではと言う議論をしていた。

AIでデータ分析するよりも、AIで必要となるデータを洗い出す要件定義の精度向上の方がはるかに重要だというのが広まり始めているな。

git logをClaude Code君に解析させてどのような意思決定の推移があったかを判定させたサマリーを読むのが結構面白い。

このツール一式をClaude Code先生に作ってもらったので、思ったよりも早く自分の仕事に載せることが出来た。

Claude Codeは、ルートレスなPodman上で動かして、Podmanのコンテナには開発用ツール一式を入れて、macOSからVSCode Tunnelで繋げると捗ることが分かった。さらにPodmanをTailscale経由にすれば、インターネットに繋がっていれば安全に開発できる世界がようやく来た気がする。

この方法論はあらゆる場面でエンジニアリング的な活動の補佐になるのだけど、エンジニアリングの素養と結晶性知性が無いとコントロール出来ないのも観測していた。

要件定義の段階でステークホルダと要求を詰めるようなシーンで、業務が全く分からない中でオープンクエッションの質問表を作る時に困る設計者は多いと思うけど、それが簡単に作れるので会話が弾む。

プロジェクト管理にClaude Codeと付随スキルを利用していると、状況が一瞬で分かるのが凄い。文字起こし議事録をトリガーに全ての成果物が生成されていく様は圧巻なんだよな。

ベアメタル / Linux（PREEMPT_RT）の方が、Mac Pralles VM / Linuxよりも圧倒的に音が良いことがわかった。母艦のmacOSのCoreAudioで再生しても、LinuxのALSAの方が圧倒的に良いので、macOSはオーディオビジュアル用途としては引退させようかな。

@every_engineer さんに登壇いただいた内容を早速Spearkerdeckに上げていただきました！ Treasure DataからDatabricksに統合した貴重なお話！！ #redbricks speakerdeck.com/everypr/deng-t…

PREEMPT_RTにするとオーディオ特化（レイテンシ特化）だけどスループットが悪化するのとドライバに若干問題が出るので困ってたけど、用途に応じてGRUBでデュアルブートをすれば良いだけだった。

Linux用のミニPCを買ったけどプリエンプションどうしようかなと考えているところにPostgreSQL/Linux7の問題が起きたのでどうしようかな。使うカーネル。

プログラミングコードやデータベースやデータウェアハウスのメタデータからグロッサリーをAIで抽出して、ドメイン知識の辞典を作ると業務知識の習得がものすごく速くなる体感がある。

このところずっとTableauやPower BIの設定ファイルやExcelファイルをビジネスメンバーから受領してAIにドメイン知識を解析させて、現行のビジネスがどのように機能しているか把握して、メダリオンアーキテクチャに移行させるようなことをしている。

TableauやPower BIなどの開発には画面が必要で開発が重かったけど、Claude Codeの登場で設定ファイルを直接生成させたり、設定ファイルから他のツールの設定ファイルやコードにトランスパイル出来るので、設定ファイルで全部表現可能なBIツールが良いのではと言う考えに至っている。

2018年ごろのDatabricksには、UnityCatalogもSQLWarehouseもなく、DWHとしての機能もなかった時代で、Treasure Data位しか固定料金で使えるのがなく、ETLとDWHの棲み分けが出来ていたんですよね。 #redbricks

開発環境一式をDocker化してサンドボックス化することにした。Claude Codeすごいんだけどファイルシステムをやんちゃにさわるので怖いなと思い。