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株式会社アルダグラム

企業情報

株式会社アルダグラム

あるだぐらむ

法人代表者名: -

法人番号: 8010401145542

証券コード: -

事業概要: -

郵便番号: 1050023

本社所在地: 東京都港区芝浦1丁目1番1号

従業員数: -

従業員数(男性): -

従業員数(女性): -

創業: -

最新ニュース

QA・テスト

📝Playwright-mcp を使ったE2Eテストスクリプトの作成を試してみた

zenn.dev

記事は、QAエンジニアによるE2Eテスト自動化に関する取り組みについて説明しています。 具体的には、MagicPodとPlaywrightを使用した自動化、AI活用による工数削減の試みなどが中心となっています。 QAエンジニアやテストエンジニア、自動化に興味のある方に向けて書かれています。

JavaScript

📝Playwright-mcp を使ったE2Eテストスクリプトの作成を試してみた

zenn.dev

記事は、QAエンジニアによるE2Eテスト自動化に関する取り組みについて説明しています。 具体的には、MagicPodとPlaywrightを使用した自動化、AI活用による工数削減の試みなどが中心となっています。 QAエンジニアやテストエンジニア、自動化に興味のある方に向けて書かれています。

📝Playwright-mcp を使ったE2Eテストスクリプトの作成を試してみた

zenn.dev

記事は、QAエンジニアによるE2Eテスト自動化に関する取り組みについて説明しています。 具体的には、MagicPodとPlaywrightを使用した自動化、AI活用による工数削減の試みなどが中心となっています。 QAエンジニアやテストエンジニア、自動化に興味のある方に向けて書かれています。

アーキテクト

モノリスからマイクロサービスへ(アルダグラムの場合)

zenn.dev

概要: アルダグラムのサーバーサイドのアーキテクチャについて、モノリスからマイクロサービスへの移行をテーマにした記事です。新プロダクト開発をきっかけに、サービスの責務に応じてサーバーを分離する方針へ移行した過程が説明されています。 対象読者: サーバーサイドのアーキテクチャに興味のあるエンジニア、特にRuby on Railsの経験を持つ方。マイクロサービス化に興味を持つ方。 記事の目的: アルダグラムのマイクロサービス化への取り組みを共有し、読者に参考となる情報を提供することです。

バックエンド

モノリスからマイクロサービスへ(アルダグラムの場合)

zenn.dev

概要: アルダグラムのサーバーサイドのアーキテクチャについて、モノリスからマイクロサービスへの移行をテーマにした記事です。新プロダクト開発をきっかけに、サービスの責務に応じてサーバーを分離する方針へ移行した過程が説明されています。 対象読者: サーバーサイドのアーキテクチャに興味のあるエンジニア、特にRuby on Railsの経験を持つ方。マイクロサービス化に興味を持つ方。 記事の目的: アルダグラムのマイクロサービス化への取り組みを共有し、読者に参考となる情報を提供することです。

Ruby

モノリスからマイクロサービスへ(アルダグラムの場合)

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概要: アルダグラムのサーバーサイドのアーキテクチャについて、モノリスからマイクロサービスへの移行をテーマにした記事です。新プロダクト開発をきっかけに、サービスの責務に応じてサーバーを分離する方針へ移行した過程が説明されています。 対象読者: サーバーサイドのアーキテクチャに興味のあるエンジニア、特にRuby on Railsの経験を持つ方。マイクロサービス化に興味を持つ方。 記事の目的: アルダグラムのマイクロサービス化への取り組みを共有し、読者に参考となる情報を提供することです。

QA・テスト

QAがNotebookLMを使って業務効率化を目指す

zenn.dev

NotebookLMを活用したQA業務効率化に関する記事です。 仕様理解の要約やテスト観点抽出にAIを活用している事例を紹介しています。 QAエンジニアやテストエンジニアにとって役立つ情報です。

何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント

zenn.dev

概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。

バックエンド

何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント

zenn.dev

概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。

テックリード

何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント

zenn.dev

概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。

何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント

zenn.dev

概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。

Python

何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント

zenn.dev

概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。

機械学習

何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント

zenn.dev

概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。

JavaScript

何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント

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概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。

Go

何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント

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概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。

Go

何もわからんけど作ってみるMCPサーバー(mcp-go)

zenn.dev

概要: MCPサーバーの構築について、mcp-goを用いた実装方法を解説する記事です。AIの隆盛に対応するため、Go言語でMCPサーバーを作成する手順を示しています。 対象読者: Go言語を用いたサーバーサイド開発に興味のある方。 MCPサーバーの構築に挑戦したい方。

テックリード

.clinerulesを導入して、開発効率を上げていきたい話

zenn.dev

概要: 開発効率向上のため、AIツール導入の現状と今後の展望についての記事です。 対象者: エンジニアリングマネージャー、テックリード、開発者 記事の内容: 開発効率向上のためのAIツール導入について、具体的な導入事例、利用状況、今後の展望などが書かれている。

.clinerulesを導入して、開発効率を上げていきたい話

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概要: 開発効率向上のため、AIツール導入の現状と今後の展望についての記事です。 対象者: エンジニアリングマネージャー、テックリード、開発者 記事の内容: 開発効率向上のためのAIツール導入について、具体的な導入事例、利用状況、今後の展望などが書かれている。

機械学習

.clinerulesを導入して、開発効率を上げていきたい話

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概要: 開発効率向上のため、AIツール導入の現状と今後の展望についての記事です。 対象者: エンジニアリングマネージャー、テックリード、開発者 記事の内容: 開発効率向上のためのAIツール導入について、具体的な導入事例、利用状況、今後の展望などが書かれている。

インフラ

KANNAのAWSインフラ基盤リプレースの舞台裏

zenn.dev

KANNAのAWSインフラ基盤リプレースの舞台裏をまとめた記事です。2024年末に行われた大規模な基盤移行プロジェクトについて、背景、課題、取り組み、学びなどを詳細に解説しています。SREやインフラエンジニア、またはAWSに関心のある方に向けて書かれています。