この記事では、エンジニアリングチームが毎月または四半期ごとに実施する、2～4時間のシステムヘルスチェックを提案しています。このチェックでは、信頼性、パフォーマンス、コスト、デリバリー、セキュリティ、シンプルさ、組織構造などの次元におけるシステムの品質を評価します。考えさせる質問を通して、システムの現状を単なる指標を超えて深く反省し、潜在的な問題を特定して解決することを促します。目標は、システム全体の品質とチームの効率性を向上させることです。
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この記事は、人工知能（AI）を新しい汎用技術（GPT）として、その革命的な影響を探っています。AIは知識へのアクセス方法を変えるだけでなく、私たちの思考方法も変え、再帰的なパラダイムシフトを引き起こしています。ソフトウェアはAIを使用し、AIはソフトウェアを使用し、AIはソフトウェアを構築し、AI自身もソフトウェアです。著者は、AIの急速な発展は計り知れない機会と課題をもたらし、積極的に適応し、参加し、将来のAIアプリケーションを探求し、技術革新における私たちの役割を再定義する必要があると主張しています。
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Model Context Protocol（MCP）は、AIアプリケーションと様々なデータソースやツールとの統合を簡素化するために設計された新しいプロトコルです。M×Nの統合問題をM+Nの問題に変換することで、統合の摩擦を軽減します。MCPサーバーはデータソースに接続し、ツールを公開します。一方、MCPクライアント（通常はAIアプリケーションの一部）は、任意のMCPサーバーに接続できます。著者は、CKANオープンデータアクセス用のMCPサーバーの例を示し、Claudeデスクトップアプリケーションを使用してデータ分析を行うことで、AIアプリケーションをCKANデータと容易に統合する方法を説明しています。MCPは万能薬ではありませんが、特に複数の外部システムとの統合が必要なシナリオにおいて、AIアプリケーション開発のためのより便利で柔軟な方法を提供します。
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