- はじめに
- 登壇資料
- 登壇内容
- 発表の背景
- なぜ全部自動化しなかったのか
- 作成したCLIの概要
- 半自動設計のポイント
- 細かいTips
- LLMに渡す範囲を狭くする
- 読み取りを自作ツールで行う
- ツールを絞る
- Claude Code標準プロンプトは必要な場所だけ使う
- 登壇してみて
- まとめ
複雑なドメイン領域である給与計算オプションをリリースするまでにやったこと
- はじめに
- 給与計算オプションの開発で最初に困ったこと
- なぜ開発部だけでなく事業部にも給与計算の知識が必要だったのか
- まず、初心者向けの課題図書を選んだ
- MVP開発に必要な知識に絞って、学習コンテンツを作った
- 仕様説明では、「なぜその機能が必要なのか」まで説明した
- リリースまで進めるうえで大事だったこと
- 1. 自分だけが詳しい状態にしない
- 2. 開発部・事業部が必要な知識を持てるようにする
- 3. すべてを学ぶのではなく、今回必要な範囲に絞る
- 4. 仕様の背景や目的まで伝える
- まとめ
あなたはどのPdMタイプ？認知スタイルの考え方をヒントに作った「PdMタイプ診断」と、ラクス開発組織で試してわかったこと
こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp
今回は、私が作った「PdMタイプ診断」という取り組みについてご紹介します。 この診断は、既存の性格診断をそのまま用いたものではなく、PdMとしての思考や行動の傾向を整理するために、認知スタイルに関する考え方をヒントに独自に設計したものです。
診断の仕組みと、ラクスの開発組織で実施して見えてきたことをレポートします。
- なぜ作ったのか
- 診断の仕組み：3つの軸、8つのタイプ
- 軸① コミュニケーション
- 軸② 価値の方向性
- 軸③ 志向性
- ラクス社内で試してみた
- 開発組織全体の傾向：「Logic × UX × Discovery」が最多
- プロダクト部の特徴：「Discovery」が際立って高く、2つのタイプが拮抗
- この結果をどう受け取るか
- まとめ
- おわりに
AI開発×顧客志向の開発を体験する、エンジニア職インターンシップ「RAKUS Tech Lab」
こんにちは！ラクスのエンジニア採用担当です。 今回はラクスのエンジニア職のサマーインターン「RAKUS Tech Lab」を紹介します。
このインターンシップは、単にコードを書く体験ではありません。
チームで開発を進めながら、「何を作るべきか」から考えるプロセスを体験していただくプログラムです。
ラクスのエンジニアがどのようにプロダクト開発に向き合っているのか。
その一端を、3日間で感じていただけます。
インターンで大切にしている考えや、実際の流れ、参加いただいた方の声を紹介します。
- ラクスが大切にしている「顧客志向」
- インターンシップ「RAKUS Tech Lab」について
- 3日間の流れ
- Day1：顧客理解と開発スタート
- Day2：開発と改善の繰り返し
- Day3：成果のまとめと発表
- RAKUS Tech Lab 2026 プログラム日程詳細
- RAKUS Tech Labを通して得られる経験とスキル
- AI開発×顧客志向の開発体験
- チームで成果を発揮する開発体験
- 実務に近いフィードバック
- 実際に参加した学生の声
- インターンシップでお会いしましょう！
【SREの運用改善事例】CIとAIで改善するk8sエコシステムのバージョンアップ運用
- 1. はじめに
- なぜ改善が必要だったか
- どんな改善をした？
- 2. バージョンアップ運用フロー
- 2-1. CIによる機械的チェック（GitHub Actions）
- ①helm templateコマンドによるレンダリングチェック
- 実装詳細
- ②PlutoによるKubernetes API互換性チェック
- 実装詳細
- ③HelmChart展開後のマニフェスト差分把握
- 実装詳細
- ①helm templateコマンドによるレンダリングチェック
- 2-2. AIによる影響調査
- AIレビューコメント例
- なぜラベル起動にしたか
- プロンプト
- なぜDevinを選定したのか
- 2-1. CIによる機械的チェック（GitHub Actions）
- 3. 導入後の効果
- 4. 今後の展望
- 5. まとめ
- 参考文献
