VRTのflakyな差分を改善するためにstorycapからstorycap-testrunに移行してみた
qiita.com
VRTのflakyな差分を改善するために、storycapからstorycap-testrunへの移行について解説しています。 CIでのVRTの課題を解決したいと考えている方におすすめです。 フロントエンドエンジニアやQAエンジニアの方々を主な対象としています。
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株式会社ニジボックス
最新ニュース
技術習得をAIで爆速化しよう
qiita.com
Next.jsとTypeScriptに関する開発案件にアサインされた人が、AIを活用して効率的な学習方法を模索する記事です。 公式ドキュメントだけでは学習が難しいと感じている方に向けて、AIの活用方法を提案しています。 フロントエンドエンジニアや、Next.js、TypeScriptの学習に興味がある人におすすめです。
株式会社ニジボックス kageyan
技術習得をAIで爆速化しよう
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Next.jsのFetch Wrapper：ベストプラクティスを徹底解説
postd.cc
本記事では、Next.jsアプリケーションのAPIレイヤーを強化する、本番環境対応のfetchラッパーの構築方法を解説しています。 対象読者：フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、Next.js開発に携わるエンジニア。 記事の目的：fetchの課題を解決し、認証、エラー処理、型安全性を備えた堅牢なAPIレイヤーを構築すること。
Next.jsのFetch Wrapper：ベストプラクティスを徹底解説
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AI時代のUI UX~現場での試行錯誤から見えたリアル~
nijibox.connpass.com
生成AIを活用したUI/UXデザインの最新事例を紹介するイベント。 MIXIとニジボックスが、AI時代のUI/UXデザインにおける組織設計や実践的な方法について解説。 UI/UXデザイナー、プロダクト組織のディレクター/マネージャー向け。
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生成AIを活用したBigQueryクエリ作成の効率化
qiita.com
BigQueryのクエリ作成を生成AIで効率化する方法について解説しています。 GAのデータ整形におけるクエリ作成の課題に対する解決策を提示します。 データ分析エンジニアやBigQueryユーザーにとって役立つ情報を提供します。
株式会社ニジボックス kim_doyun
生成AIを活用したBigQueryクエリ作成の効率化
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BigQueryのクエリ作成を生成AIで効率化する方法について解説しています。 GAのデータ整形におけるクエリ作成の課題に対する解決策を提示します。 データ分析エンジニアやBigQueryユーザーにとって役立つ情報を提供します。
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2025年のReactとコミュニティの現状
postd.cc
Reactの現状と将来性について、歴史的背景、開発の動機、コミュニティの懸念、そしてReactチームの意図を包括的に解説しています。 Reactの開発の変遷、Reactチームのビジョン、エコシステムの多様性と課題を明らかにします。 フロントエンドエンジニア、Web開発者、Reactに興味のあるすべての人々を対象としています。
2025年のReactとコミュニティの現状
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POST Dev 2025| AI x ◯◯ エンジニアリングの未来を描く、想像する。
nijibox.connpass.com
POST Dev 2025は、AIとエンジニアリングの未来をテーマにしたオンラインイベントです。 生成AIなどの新技術とどのように向き合うかを議論し、第一線で活躍する人々が登壇します。 エンジニア、研究者、マネージャーなど、技術に関わる全ての人々にとって、今後のキャリアや技術的進歩を考える上で役立つ情報が提供されます。
Reactの差分検出処理：コンポーネントの背後に隠れたエンジン
postd.cc
この記事では、Reactの差分検出アルゴリズムに焦点を当て、Reactのパフォーマンスを最適化するためのコンポーネント設計について解説しています。 Reactのコンポーネントがどのように識別され、更新されるかを理解することで、より効率的なアプリケーション開発が可能になります。 主にフロントエンドエンジニアやReactを利用した開発者に役立つ内容です。
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