4. プロトタイプから本番環境へ:カメルーン向けチャットネイティブ型農業マーケットプレイス「Moonsu Link」の完成 From Prototype to Production: Finishing Moonsu Link, a Chat-Native Agricultural Marketplace for Cameroon (dev.to)
6. 私の会社は、私の12年間の経験をAIスキルとしてパッケージ化した後、私を解雇した。それが失敗に終わった時、CTOは私の給料の5倍の報酬で私を呼び戻した。 My company packaged 12 years of my experience into an AI Skill, then laid me off. When it crashed, the CTO called at 5x my salary. (dev.to)
7. ソルスティス・サイファー:コードを書き、暗号を解き、昼の光を取り戻そう Solstice Cipher: Write Code, Break Ciphers, Restore Daylight (dev.to)
8. LeetCodeをひたすら解く代わりに、面接対策ツールを作った I Built an Interview Prep Tool Instead of Grinding LeetCode (dev.to)
10. AIチャット、AI応援メッセージ、アニメーションエディタ「Hyper」(AIアバター v10:VS CodeおよびChrome拡張機能) AI Chat, AI Cheering Messages, and Animation Editor Hyper (AI Avatar v10: VS Code and Chrome Extension) (dev.to)
12. 『SOLSTICE — The Longest Day』:光だけが頼りのプラットフォームゲーム SOLSTICE — The Longest Day: a platformer where light is your only resource (dev.to)
13. 10年以上かけて、痛いほど身をもって学んだプログラミングに関する12の厳しい現実 12 Hard Truths About Coding I Learned the Hard Way After 10 Years (dev.to)
14. 3年前にキャンパスアプリの開発を中断していた。しかし、「フィニッシュ・アップ・ア・ソン」のおかげで、それを修正することになった。 I abandoned my campus app 3 years ago. The Finish-Up-A-Thon made me fix it (dev.to)
15. JavaScriptプロキシ:3年前に知っていればよかったと思う、もう一つの活用法 JavaScript Proxy: One more way to use it I wish I’d known 3 years ago (dev.to)
16. あなたのアプリは、誰かがパニック発作を起こすのを防ぐことができるかもしれません(実話です) Your app can save someone from having a panic attack (a real-life story) (dev.to)
17. 「なぜアプリは100万行で動作しなくなるのか」――知られざる真相 The Untold Story of Why Your App Dies at 1,000,000 Rows (dev.to)
18. 「AIが自らテストを行う」と副社長が言った。私は手を挙げた。そして部署を異動させられた。3日目のコストは280万ドル。私はスクリーンショットを用意していた。 Our VP Said AI Would Test Itself. I Raised My Hand. I Got Reassigned. Day 3 Cost 2.8M. I Had the Screenshots Ready. (dev.to)
19. 6時間から40秒へ:データベースインデックスが重要な本番環境のジョブを救った経緯 De 6 horas para 40 segundos: como um índice de banco de dados salvou um job crítico de produção (dev.to)
21. 素晴らしい人類、都市づくり、そして特別なお知らせ! Magnificent Humanity, Building Cities, and a Special Announcement! (dev.to)
23. 『最新TypeScriptをマスターする:6.0の新機能(そして7.0の先行情報)』 Mastering the Latest TypeScript: What''s New in 6.0 (and a Peek at 7) (dev.to)
24. デプロイを待つのにうんざりしたので、ローカルのLambdaランナーを構築しました I got tired of waiting for deploys, so I built a local Lambda runner (dev.to)
25. AIは人間に取って代わることはない――ただ、私たちの目がより厳しくなるだけだ AI Won''t Replace Humans — It''ll Just Make Us Pickier (dev.to)
26. RepoRecon:質の悪いコードを読むのにうんざりしたので、代わりにそれをやってくれるAIを作った RepoRecon: I Got Tired of Reading Bad Code, So I Built an AI That Does It For Me (dev.to)
29. IssueWatch — 自分にとって重要なGitHubのイシューを見逃さない IssueWatch — Never Miss a GitHub Issue That Matters to You (dev.to)
30. 作業の途中でエージェントからキーボードを取り上げた――新PMP試験ではテストできないこととは I Took the Keyboard Back From an Agent Mid-Task - Here''s What the New PMP Can''t Test (dev.to)
31. ある脆弱性を修正しようとした。140万ドルのAIシステムが「無理だ」と断った。20日後、その脆弱性による損害は420万ドルに達した。 I Tried to Fix a Vulnerability. A 1,400,000 AI System Said No. Twenty Days Later, That Vulnerability Cost 4,200,000. (dev.to)
34. 2人の開発者と1人のコパイロットが「ClassifierAI」を開発:DEV!で公開された、AI生成コンテンツを自動的に検出するChrome拡張機能のプロトタイプ Two Devs and a Copilot Created ClassifierAI: A Prototype Chrome Extension that Automatically Detects AI-Generated Content on DEV! (dev.to)
35. ネイティブモジュールを使ってAWS Face LivenessとExpoを連携させた方法 How I Bridged AWS Face Liveness to Expo with a Native Module (dev.to)
36. CHANGELOG.mdは、人間とAIの両方に向けたものになりました。さあ、これを自動化しましょう CHANGELOG.md is for Both Humans and AI Now, So Let’s Automate It (dev.to)
39. クロードがすべてを忘れてしまうのを防ぐためのツールを作ったのに、結局自分自身がそのことを忘れてしまった I built a tool to stop Claude from forgetting everything then forgot about it myself (dev.to)
40. 開発者向けチャンス情報 #2:フィンランドでの全額支給レジデンシー、AI研究プログラム、そして賞金6万ドルのハッカソン Dev Opportunity Radar #2: A Fully-Funded Residency in Finland, AI Research Program, and a 60K Hackathon (dev.to)
41. 立ち退きを乗り切る:GKE上で中断に強いAIワークロードを構築する方法 Surviving the eviction: How to build interrupt-resilient AI workloads on GKE (dev.to)
42. スクリーンショット用に7Bのビジョンモデルを2Bのモデルに簡略化したところ、7Bの教師モデルのスコアが低下した I distilled a 7B vision model into a 2B one for screenshots — and the 7B teacher scored worse (dev.to)
43. Miroがレトロゲームのプレイ動画を毎回10分も消費するのがうんざりだったので、ウェブ用の掲示板を作ってみた。 I Got Sick of Miro Eating 10 Minutes of Every Retro. So I Built a Corkboard for the Web. (dev.to)
44. Javaスレッドを1万個起動した。ノートPCはほとんど反応しなかった。 I Started 10,000 Java Threads. My Laptop Barely Noticed. (dev.to)
45. peekteaが視線を絞る 入力中にフィルタリングと隠しファイル peektea narrows its gaze filter-as-you-type and hidden files (dev.to)
47. すべての開発者が「Tech Week」に少なくとも一度は参加すべき理由 Why Every Developer Should Attend Tech Week at Least Once (dev.to)
48. Googleは、ある機能さえ追加すれば、あるスタートアップ分野全体を淘汰してしまうところまで来ている Google Is One Feature Away From Killing an Entire Startup Category (dev.to)
49. 私と一緒に働きませんか?DEVでは現在、コミュニティ・プログラム・マネージャーを募集しています! Want to work with me? We''re hiring a Community Program Manager at DEV! (dev.to)
51. 最近はどのツールにも、なぜかコーディングエージェントが組み込まれているようだ……。それって、どう考えてもおかしいと思うんだけど。 Every tool seems to have a coding agent horned in these days..... I don''t think that makes sense. (dev.to)
53. Next.js 16のキャッシュ関連のバグに7回も直面した後、当て推量をやめてシステムを構築した After 7 Next.js 16 Caching Bugs, I Stopped Guessing and Built a System (dev.to)
55. これが近いうちにウェブサイトを構築する方法になるのでしょうか?(webMCP ライブデモ ) Is This How We''ll Build Websites Soon? (webMCP Live Demo ) (dev.to)
58. LlamaStashの処理速度はどれくらいか?オーバーヘッド、スループット、そしてOllamaやLM Studioとの公平な比較 How fast is LlamaStash? Overhead, throughput, and a fair comparison with Ollama and LM Studio (dev.to)
59. 私の会社は66万ドルのAIプラットフォームを導入した。私は職を失った。金曜日の午前2時58分、そのシステムがすべての問題を解決した。しかしその後、間違ったパッチをロールバックしてしまった。 My Company Bought a 660K AI Platform. I Was Replaced. On Friday at 2:58 AM, It Fixed Everything. Then It Rolled Back the Wrong Patch. (dev.to)
63. Git-regret — ついに、あなたの「恥ずかしい過去」を読み取るCLIを完成させた Git-regret — I Finally Finished the CLI That Reads Your Shame (dev.to)
65. 手持ちのCopilotトークンの残り7%を使って、2014年に開発したWinFormsゲームを復活させました I Used My Last 7% of Copilot Tokens to Bring a 2014 WinForms Game Back to Life (dev.to)
66. AIがあればコーディングがもっと速くなると思っていた。ところが、たった1行のコードのデバッグに6時間も費やしてしまった。 I Thought AI Would Make Me Code Faster. Then I Spent 6 Hours Debugging One Line. (dev.to)
67. peektea v2:昨日はちらっと表示されるだけでしたが、今日は実際にファイルが開けるようになりました peektea v2: yesterday it peeked, today it actually opens things (dev.to)
69. なぜ私のアナリティクスではすべてのページ閲覧が2回記録されていたのか(そしてその解決方法) Why My Analytics Was Logging Every Page Visit Twice (And How I Fixed It) (dev.to)
70. 「感覚的なコーディング」から「論理的な思考」へ:AI時代における非技術系開発者に求められるもの From vibe coding to clear thinking: what non-technical builders need in the age of AI (dev.to)
76. みんなのスマホがリモコンになるように、カラオケアプリを作り直しました I Rebuilt My Karaoke App So Everyone''s Phone Could Be a Remote (dev.to)
77. AIが失敗するのは、モデルが悪いからではありません。その根底に何もないからなのです。 AI doesn''t fail because the model is bad. It fails because there''s nothing underneath it (dev.to)
79. OrinIDE v1.0.7 — AIがついにプロジェクト全体を理解するようになりました OrinIDE v1.0.7 — The AI Finally Understands Your Whole Project (dev.to)
80. peektea:Bubble Teaでターミナル用ファイルブラウザを作成する peektea: brewing a terminal file browser with Bubble Tea (dev.to)
81. 「3日間の締め切り大惨事」から「本物の製品」へ:初めてのフルスタック・プロジェクトを復活させる From a 3-Day Deadline Disaster to a Real Product: Reviving My First Full-Stack Project (dev.to)
82. 4つのセキュリティ領域におけるClaude対Gemini:互角の勝負――そして、63%のAIコードが見過ごしているセキュリティ強化策 Claude vs Gemini Across 4 Security Domains: A Dead Heat — and the Hardening 63% of AI Code Skips (dev.to)
83. レイジーローディングだけでは不十分だった:ロード時間を15秒から1.1秒に短縮した方法 Lazy Loading Wasn''t Enough: How I Cut Load Time from 15s to 1.1s (dev.to)
84. 私は自分の携帯キャリアのAPKをリバースエンジニアリングし、その後、Hermes Agentが分析レポートを作成しました I reverse-engineered my mobile operator''s APK — then Hermes Agent wrote the executive report (dev.to)
85. 私はHermes Agentを、検証可能なエージェントOSへと進化させた I Turned Hermes Agent into a Verifiable Agent Operating System (dev.to)
86. Pythonエージェントに71行のブラックボックスを追加し、DuckDBを使って200ドルの暴落に関するデータをクエリしました I Added a 71-Line Black Box to My Python Agent, Then Queried the 200 Crash With DuckDB (dev.to)
89. 「Ultra Creative Suite」の復活:視覚障害のあるユーザー向けに初めて完全対応した動画編集ソフト Reviving Ultra Creative Suite: The First Fully Accessible Video Editor for Blind Users (dev.to)
91. 素晴らしいカップは、すべて「正しい問い」から始まる――私はHermes Agentを使って、その答えを支えるコミュニティを築き上げた Every Great Cup Starts with the Right Question — I Built the Community Behind the Answer with Hermes Agent (dev.to)
92. Pythonを使ってAI搭載のPCモニターを作りました。28人の見知らぬ人たちがその「脳」を作り上げました。PC Workman 1.7.6 I Built an AI-Powered PC Monitor in Python. 28 Strangers Shaped Its Brain. PC Workman 1.7.6 (dev.to)
93. 2年前に完成できなかったプロジェクト - ChatGPT用ノート The Project I Couldn’t Finish 2 Years Ago - Notebook for ChatGPT (dev.to)
94. PMエージェントに「人間の拒否権」を追加してみた――最初に問題が発生したのはこれだった I Added a Human Veto to My PM Agent — Here''s What Broke First (dev.to)
95. 500MBのバッファがアーカイブ処理を停止させた経緯――そしてストリーミングが問題を解決した理由 How a 500 MB Buffer Killed Our Archival Job — And Why Streaming Fixed It (dev.to)
99. 「Kubernetesの過剰な機能:小規模環境向けに『K8sキラー』を開発した理由」 The Kubernetes Overkill: Why I Built a "K8s Killer" for Small Environments (dev.to)
100. 自社ホスト型のGoogle reCAPTCHA代替サービス(当社が提供しています) A self-hosted Google reCAPTCHA alternative (we ship it) (dev.to)
101. ベトナム語のオンラインショップ向け実用的な利益管理ツール「Sổ Lãi」を開発しました I Built Sổ Lãi, a Practical Profit Tracker for Vietnamese Online Shops (dev.to)
102. AIがキャリアパスの案を次々とでたらめに出し続けた。結局、そのプロジェクトは断念した。GitHub Copilotのおかげで、実際に問題があった部分を修正することができた。 My AI Kept Hallucinating Career Paths. I Abandoned the Project. GitHub Copilot Helped Me Fix What Was Actually Broken. (dev.to)
103. 開発者向けチャンス情報 #1:10万ドルのAI助成金、2つのフェローシップ、そしてAIエージェント向けリソース Dev Opportunity Radar #1: A 100K AI Grant, Two Fellowships, and an AI Agent Resource (dev.to)
104. DevRelCon NYC 2026:デベロッパーリレーションズ、DevX、デベロッパーマーケティングが融合する場 DevRelCon NYC 2026: Where Developer Relations, DevX, & Developer Marketing Come Together (dev.to)
105. Copilotのおかげで、自分の情熱を注いだプロジェクトをApp Storeに公開することができました Copilot helped me deploy my passion project to the App Store (dev.to)
106. GitHub向けGit:簡単なGitコマンドを使ってGitHubリポジトリを管理する方法 Git for GitHub: How to use simple Git commands to manage a GitHub repository (dev.to)
109. 私は工学士課程の卒業研究として、MCPエージェントのフレームワークを開発しました。リリースから1週間でnpmのダウンロード数が750回を超えました。その軌跡をご紹介します。 I Built an MCP Agent Framework for My B.Tech Major Project. It Got 750 npm Downloads in Week One. Here''s the Comeback Story. (dev.to)
110. Bf-Treeにおける否定検索:存在しないデータのキャッシュ Negative Lookups in Bf-Tree: Caching Things That Don''t Exist (dev.to)
111. Hermes Agent を用いたオフライン優先型の山火事対応プラットフォームの構築 Building an Offline-First Bushfire Response Platform With Hermes Agent (dev.to)
113. AIエージェントは、私たちのコードの80%を完璧にこなします。残りの20%こそが、依然としてベテランが必要とされる理由です。 AI Agents Are Great at 80% of Our Code. The Other 20% Is Why We Still Need Seniors. (dev.to)
114. AIコードのデバッグに、コーディングの10倍もの時間を費やしてしまった I Spent 10x Longer Debugging AI Code Than Writing It (dev.to)
115. 「Gemma 4 Challenge」の受賞者発表が延期されました Winner Announcement Delayed for the Gemma 4 Challenge (dev.to)
117. アクセシビリティに関する質問:インタラクティブな要素をネストさせるのは良くないのでしょうか? Accessibility question: is nesting interactive elements bad? (dev.to)
120. Hermes Mentor — チュートリアル地獄から救い出すローカルAIエージェント Hermes Mentor — A Local AI Agent That Gets You Out of Tutorial Hell (dev.to)
121. Next.js 16 のアップデートでアプリが4か所で不具合を起こしましたが、どこもエラーは発生しませんでした Next.js 16 Broke My App in 4 Places and None of Them Threw an Error (dev.to)
123. Hermes Agentは、実行境界に対する私の考え方を変えた Hermes Agent Changed How I Think About Execution Boundaries (dev.to)
124. 1万2千以上のスターを獲得した放置ライブラリの復活:toastr-next v3 Reviving a 12K Star Abandoned Library: toastr-next v3 (dev.to)
126. GitHub Copilotのおかげで、当社のEコマース事業における作業時間を5075%削減することができました Github Copilot helped us cut down 50-75% time in our e-commerce business (dev.to)
131. 「マイクロサービスはまだ必要ない」:開発者に向けた現実的な考察 You Don’t Need Microservices (Yet): A Reality Check for Devs (dev.to)
132. もしマイクロソフトやウーバーでさえAIのコーディング費用を賄えないのなら、私たち一般人には一体どんな見込みがあるというのか? If Microsoft and Uber can''t afford AI coding, what chance do the rest of us have? (dev.to)
133. 翻訳者がAIに怯えている理由がようやくわかった――プログラマーも怯えるべきなのか? Now I See Why Translators Are Panicking Over AI—Should Coders Panic Too? (dev.to)
134. 受信トレイは知りすぎている:プライバシーに過敏な人のためのParsli Your Inbox Knows Too Much: Parsli for the Privacy Paranoid (dev.to)
136. なぜAI生成コードは「十分」ではあるが、「素晴らしい」とは決して言えないのか Why AI-Generated Code Is Always Good Enough — And Never Great (dev.to)
137. Google Gemma 4を搭載した、100%プライベートなローカルAI履歴書最適化ツール:ResuMateの構築秘話! A 100% Private, Local AI Resume Optimizer with Google Gemma 4: How I Built ResuMate! (dev.to)
138. Google I/O 2026:AIが12時間でOSを開発した。私はその間、スクリーンショットの整理に追われていた。 Google I/O 2026: AI Built an OS in 12 Hours. I Spent Mine Sorting Screenshots. (dev.to)
139. AIにチームとしての思考を阻害させないために:エンジニアリングチームのための実践ガイド Don’t let AI break your collective thinking: a practical guide for engineering teams (dev.to)
140. クラウドLLMからGemma 4 4Bに乗り換えた:DevOpsエンジニアによる48時間の現実検証 I Ditched Cloud LLMs for Gemma 4 4B: A DevOps Engineer''s 48-Hour Reality Check (dev.to)
141. PromptGuard:端末から送信される前にプロンプトをクリーンアップする、ローカルAIプライバシーファイアウォールを開発しました PromptGuard: I Built a Local AI Privacy Firewall That Sanitizes Your Prompts Before They Leave Your Machine (dev.to)
142. Vestige:お世辞を並べないGemma 4用脳波トラッカー Vestige: A Gemma 4 Brain Tracker That Won''t Blow Smoke Up Your Ass (dev.to)
143. 「作ってから使う」――435のAIエンジニアリング講座をゼロから作成した方法 Build It, Then Use It: How I wrote 435 AI engineering lessons from scratch (dev.to)
144. あなたの会社は、優れたAIであなたを置き換えることはないだろう。代わりに、粗悪なAIであなたを置き換えることになるだろう。 Your company won''t replace you with good AI. They''ll replace you with bad AI. (dev.to)
145. NeuralHats:Gemma 4 を使って、エドワード・デ・ボノの「6つの思考の帽子」をローカルLLMに実装した NeuralHats: I Put Edward de Bono’s Six Thinking Hats on Local LLMs Using Gemma 4 (dev.to)
146. 「Gemma 4」チャレンジのおかげで、初めてアプリを作ることができました! Gemma 4 challenge inspired me to build my first app! (dev.to)
147. Gemma 4 E2Bを賢く活用する方法:ファミリー旅行ガイド How to Use Gemma 4 E2B the Smart Way: Family Trip Advisor (dev.to)
148. 誰もが「Gemini 3.5 Flash」について話題にしています。しかし、Google I/O 2026で実際に注目を集めたのは、あるスキルファイルでした。 Everyone''s Talking About Gemini 3.5 Flash. The Real Story at Google I/O 2026 Was a Skill File. (dev.to)
150. Google Antigravity 1.0 から 2.0 への移行/IDE クイック移行ガイド Google Antigravity 1.0 to 2.0/IDE Quick Migration Guide (dev.to)
151. 「洞窟」の中の1台の電話から世界的なオープンソースへ:GoogleのGemmaモデルが、予算の限られた開発者にとっての命綱である理由 From a Phone in a "Cave" to Global Open Source: Why Google’s Gemma Models are a Lifeline for Budget Developers (dev.to)
153. ノートPCのGPUでGemma 4 E4Bの128Kコンテキストのストレステストを行ったところ、リコール性能は優れているが、プリフィル性能は芳しくない I stress-tested Gemma 4 E4B''s 128K context on a laptop GPU — recall is great, prefill is not (dev.to)
155. Google I/O 2026で最も過小評価されていた発表は、わずか90秒のデモの中に埋もれていた The Most Underrated Announcement from Google I/O 2026 Was Buried in a 90-Second Demo (dev.to)
156. Gemma 4 E4Bの128Kコンテキストを活用したローカル文書Q&Aツールを構築しました。5日間で、RAGもクラウドも使わずに。 I built a local document Q&A tool around Gemma 4 E4B''s 128K context — five days, no RAG, no cloud (dev.to)
157. 3ヶ月で本番環境向けのECプラットフォームを構築した――GitHub Copilotが私の共同創業者だった I Built a Production-Grade E-Commerce Platform in 3 Months — GitHub Copilot Was My Co-Founder (dev.to)
158. 廃れたハッカソンプロジェクトからAI学習ワークスペースへ From an Abandoned Hackathon Project to an AI Study Workspace (dev.to)
159. 7 Next.js 16:コンパイルは通るが本番環境で静かに動作しなくなるキャッシュ関連のバグ 7 Next.js 16 Caching Bugs That Compile Fine and Break Silently in Production (dev.to)
161. ジェマ4のトークン上限を引き上げました。これで「Dense」モデルが拒否しなくなりました。 I Raised Gemma 4''s Token Cap. The Dense Model Stopped Refusing. (dev.to)
162. 開発にGemma 4を使うべきか?Gemma 4があなたに適しているかを判断するための多角的な分析! Should you use Gemma 4 for your Development? A Multiversal Analysis to Determine if Gemma 4 is Right for You! (dev.to)
165. DEVで、Gemini Embeddingsを活用して、よりスマートでコミュニティ主導のフィードを構築する方法 How we''re using Gemini Embeddings to build a smarter, community-driven feed on DEV (dev.to)
166. アクセシビリティ ― これはまさにデベロッパー・アドボケートの出番ですね! Accessibility - This looks like a job for a developer advocate! (dev.to)
167. AWS での制作会社ウェブサイトの構築 — プロジェクト概要 Building a Production Company Website on AWS — Project Overview (dev.to)
169. フレームワークはもはや人間だけのために設計されているわけではない Frameworks Are No Longer Being Designed Only for Humans (dev.to)
170. リサイクルがもっと手軽に:Gemma 4を搭載したポーランド製リサイクルアシスタント Recycling made easy: a Polish recycling assistant powered by Gemma 4 (dev.to)
172. AIを活用したデータベース性能テストツールの構築:率直な分析 Building a Database Performance Testing Tool With AI: The Honest Breakdown (dev.to)
173. GitHub「Finish-Up-A-Thon」チャレンジに参加しよう:賞金総額3,000ドル! Join the GitHub Finish-Up-A-Thon Challenge: 3,000 Prize Pool! (dev.to)
175. 以前は新しいツールにワクワクしていたのに、今はただ疲れてしまう。 I Used to Get Excited About New Tools Now I Feel Tired. (dev.to)
176. 「中堅エンジニアのパラドックス:なぜ新人はのんびりしているのに、中堅エンジニアは深夜3時にコードを書き直したがるのか」 The Mid-Dev Paradox: Why Juniors Are Chill and Mid-Levels Will Reorganize Your Code at 3 AM (dev.to)
178. 開発者は皆、何かについて嘘をついている――そしてAIでは解決できない Every Developer Is Lying About Something — And AI Won’t Fix It (dev.to)
179. 「MCP」がスマホに登場:Google AI Edge Galleryの実際の機能とは MCP Just Landed on Your Phone: What Google AI Edge Gallery Actually Does (dev.to)
180. たった1つの失敗したプロンプトが、18分で私のClaude予算40ドルを吹き飛ばしてしまった How one bad prompt burned 40 of my Claude budget in 18 minutes (dev.to)
181. 私はKubernetesの代替案を作ることにした。そう、自分がおかしいのは分かっている I decided to build a Kubernetes alternative. Yes, I know I''m crazy (dev.to)
182. あなたのベンチマークは嘘をついている。その責任は審査員にある! Your benchmarks are lying to you, and your judge is to blame! (dev.to)
183. 日本のクライアントと仕事をする中で、予想以上に早く謙虚な気持ちにさせられた Working With Japanese Clients Humbled Me Faster Than I Expected (dev.to)
184. Google AI Edge GalleryがMCPを端末上で実行可能に。プライバシーアーキテクチャ Google AI Edge Gallery Now Runs MCP On-Device. The Privacy Architecture (dev.to)
185. フォロワーの中に、連携したGitHubフォローボットネットが潜んでいるのを発見しましたか? Found a Coordinated GitHub Follow Botnet Hiding in My Followers? (dev.to)
186. インドにおけるフロンティアAIの普及:リソースが限られた環境におけるGemma 4のエッジ機能 Democratizing Frontier AI for Bharat: Gemma 4’s Edge Capabilities in Low-Resource Environments (dev.to)
188. AIが若手開発者の代わりになるわけではありません。組織図がそうさせているのです。 AI isn''t replacing junior devs. Your org chart is. (dev.to)
189. Cloudflareが私の本番環境モデルを非推奨にしました。推奨されるアップグレードには月額4ドルの費用がかかりますが、Gemma 4 MoEならかかりません。 Cloudflare Deprecated My Production Model. The Recommended Upgrade Costs 4/M Tokens. Gemma 4 MoE Doesn''t. (dev.to)
190. ポートフォリオの計算。30個の小さなアプリが1つの大きなアプリに勝る理由。 The portfolio math. When 30 small apps beat 1 big one. (dev.to)
193. Next.js 16の「use cache」が開発中に全く機能していなかったため、無料のデバッガーを作成しました I built a free debugger because Next.js 16 ''use cache'' was completely invisible during development (dev.to)
194. もし、AIの時代において、部屋にあるすべてのスマートフォンがゲームコントローラーだったとしたら? What If Every Phone in the Room Was a Game Controller — in the Age of AI? (dev.to)
196. 正直こそが最善の策である。DEVにおけるAI活用をめぐる秘密の戦い Honesty is the best Policy. The Secret Wars on the use of AI on DEV (dev.to)
199. やはりクロードにSSHアクセス権を与えたくないので、自宅ラボ用にドクターを構築しました I still don''t want to give Claude SSH access, so I built a doctor for my homelab (dev.to)
200. AntigravityとStrava APIを使ったライド分析Webアプリの構築 Building a Ride Analysis Web App with Antigravity and the Strava API (dev.to)
201. 「Claude Code」はエンジンであり、「Cursor」はコックピットである Claude Code is the engine, Cursor is the cockpit (dev.to)
202. 本番環境の自動化に向けたGemma 4のセルフホスティングで、Ollamaのバグが2件発見された Self-Hosting Gemma 4 for Production Automation Revealed Two Ollama Bugs (dev.to)
203. 1台のMCPサーバーずつ、ドメイン駆動設計を再発見する Rediscovering Domain-Driven Design, one MCP server at a time (dev.to)
205. コードベースには技術的負債があります。しかし、チームには理解の負債はないでしょうか? Your Codebase Has Technical Debt. But Does Your Team Have Comprehension Debt? (dev.to)
206. 誰もがより大規模なAIモデルについて話題にしています。私は、インターネットが繋がらない時でも機能する「Gemma 4 Farm Doctor」を開発しました。 Everyone''s Talking About Bigger AI Models. I Built a Gemma 4 Farm Doctor That Works When the Internet Doesn''t. (dev.to)
207. ブラウザ上で直接AIモデルを実行し、それがCore Web Vitalsにどのような影響を与えたかを測定しました I Ran AI Models Directly in the Browser and Measured What It Did to Core Web Vitals (dev.to)
208. 実体験に基づくデバッグ談義ホームネットワーク分析:Peekyport Real-Life Debugging Story Home Network Analysis: Peekyport (dev.to)
209. 私はクロードに、過去6か月分の振り返りの記録を渡しました。その結果、私が見落としていた3つの点が見つかりました。 I gave Claude six months of our retros. It found three things I''d missed. (dev.to)
210. DeepSeekは、あなたが愛用しているAIツールの内部で稼働している――しかも、誰もあなたに教えてくれなかった DeepSeek Is Running Inside Your Favorite AI Tool – And Nobody Told You (dev.to)
211. Gemma4チャレンジに向けて、クラウド不要のリアルタイムASL通訳システムを構築しました I built a real-time ASL interpreter for the Gemma4 challenge, no cloud needed (dev.to)
212. 「ターミナルを7つ開いて祈る」という日課を終わらせるデスクトップアプリを作った I Built a Desktop App That Ends My “Open 7 Terminals and Pray” Routine (dev.to)
213. あらゆるレガシーコードベースを読み解く方法。考古学の手引き。 How to read any legacy codebase. The archaeology playbook. (dev.to)
214. #100DaysOfCode 100日目 — 作ったもの、学んだこと、そして今後の展望 Day 100 of #100DaysOfCode — What I Built, What I Learned, and What''s Next (dev.to)
215. DockerがRaspberry PiのRAMを食い尽くすのにうんざりしたので、独自のコンテナオーケストレーターを作ってみた I Got Tired of Docker Eating My Raspberry Pi''s RAM — So I Built My Own Container Orchestrator (dev.to)
216. ジェマ4 vs クロード vs ラマ:開発者にとって最適なモデルはどれか Gemma 4 vs Claude vs Llama: Which Model Wins for Devs (dev.to)
219. Gemma 4に3つのルールを追加しました。MoEは検索されましたが、高密度モデルは拒否されました。 I Added Three Rules to Gemma 4. The MoE Searched. The Dense Model Refused. (dev.to)
220. 終わりのないAIコードレビュー:なぜ1回だけでは不十分なのか The Never‑Ending AI Code Review: Why One Pass Isn’t Enough (dev.to)
221. 家を3Dプリントするわけではありません。必要なのは、道具をプリントすることです。 You don''t 3D print a house. You print your tools. (dev.to)
222. エージェントの「勘」に頼るのをやめましょう。コンテキストに関連するセキュリティリスクを排除しましょう。 Stop trusting your agent skills with vibes. Eliminate the context security risk. (dev.to)
225. OpenSEOのGitHubスター数は1,700個です。私は同じものを0ドルで開発しました。 OpenSEO Has 1.7k GitHub Stars. I Built the Same Thing for 0. (dev.to)
226. チャットで、自分だけのHacker Newsメールダイジェストを作成・スケジュール設定しましょう! Chat to build and schedule your own personal Hacker News email digest! (dev.to)
228. AIの粗悪なコンテンツは至る所にある。私がいつも考えを巡らせているのは、これだ。 AI slop is everywhere. Here''s what I keep coming back to. (dev.to)
229. 「Sweets Vault」の構築 ― 物理ハードウェアを統合したマルチモーダルなGeminiエージェント Building "Sweets Vault" - a multimodal Gemini Agent with physical hardware integration (dev.to)
230. AIモデルは、大きければ良いというわけではありません。実際に選ぶべきポイントをご紹介します。 Bigger AI models aren''t always better. Here''s how to actually choose. (dev.to)
233. #100DaysOfCode 99日目 — DevCollab:Next.jsのデプロイと公開 Day 99 of #100DaysOfCode — DevCollab: Deploying Next.js and Going Live (dev.to)
234. あなたのバンドルは『Quake』の4000倍の大きさです。これを解決する9つのステップからなる監査。 Your bundle is 4000x bigger than Quake. The 9-step audit that fixes it. (dev.to)
235. 「Hermes Agent Challenge」に参加しよう:賞金総額1,000ドル! Join the Hermes Agent Challenge: 1,000 in Prizes! (dev.to)
237. Cursorに関数の名前変更を依頼したところ、8,400トークンが送金されました。確認しました。 I asked Cursor to rename a function. It sent 8,400 tokens. I checked. (dev.to)
238. AIはコードを書くことはできる。しかし、重要な判断については依然として忘れてしまう。 AI Can Write the Code. It Still Forgets the Decisions That Matter. (dev.to)
239. AIはソフトウェア開発を容易にしたわけではない。むしろ、難しい部分をさらに難しくしてしまったのだ。 AI Didn''t Make Software Engineering Easier. It Made the Hard Parts Harder. (dev.to)
240. 新しい「Agent Toolkit for AWS」には20以上のエージェントスキルが含まれていますが、この1つのファイルがなければ、エージェントがそれらを読み込まない可能性があります The new Agent Toolkit for AWS includes 20 agent skills, but your agent might never load them without this one file (dev.to)
241. AIエージェントを使って4日間で製品全体をどのように記録したか How I Documented an Entire Product in 4 Days with an AI Agent (dev.to)
242. Veo 3.1とNanoBanana 2を使って、完璧な正方形のAI動画を編集する Hacking perfectly square AI videos with Veo 3.1 and NanoBanana 2 (dev.to)
243. PHP 対 Node.js、Next.js 対 Angular:何を学ぶべきか PHP vs Node.js & Next.js vs Angular: What to Learn (dev.to)
244. 旧型PC対新型AI:2015年製のデスクトップPCでGemma 4は実際に動作するのか?(2B対4Bベンチマーク) Old PC vs New AI: Can a 2015 Desktop Actually Run Gemma 4? (2B vs 4B Benchmark) (dev.to)
246. Lambdaにファイルシステムが追加されました。そこにAIエージェントを配置しました。 Lambda Just Got a File System. I Put AI Agents on It. (dev.to)
247. 私のGitHubの「墓場」には、27の廃れたプロジェクトがあります。その理由について、容赦ない真実をお伝えします。 My GitHub Graveyard has 27 dead projects. Here is the brutal truth about why. (dev.to)
248. 「ローカルファースト」AIの正しい実践:Gemma 4 E2Bと「シンキングモード」がDiagramFlowAIを支える仕組み Local-First AI Done Right: How Gemma 4 E2B and ''Thinking Mode'' Powered DiagramFlowAI (dev.to)
250. バーンアウトは実際どんな感じなのか(インスタグラムが伝えるものとは違う) What Burnout Actually Feels Like (Not What Instagram Tells You) (dev.to)
251. ランキング600万位から2万6000位へ:1年半、1040問のLeetCode問題、そしてすべてを変えたサプライズ・パッケージ From Rank 6,000,000 to 26,000: 1.5 Years, 1040 LeetCode Problems, and a Surprise Package That Changed Everything (dev.to)
252. Reactは過剰な仕様だ:2026年にPythonとHTMXが主流となる理由 React is Overkill: Why Python HTMX is Dominating in 2026 (dev.to)
253. DEVユーザー2人。2つの国。そして、ちょっと変わった小さなアバタープロジェクト。 Two DEV Users. Two Countries. One Weird Little Avatar Project. (dev.to)
256. Open Vibe -- AIを活用してSaaSをスムーズにリリース。行き詰まることなく。 Open Vibe -- Ship your SaaS with AI. Without getting stuck. (dev.to)
257. 言語戦争は終わった。あなたが気づかないうちに、状況は一変していた。 The Language Wars Are Over. The Ground Shifted Without You. (dev.to)
258. Reactサーバーコンポーネントとの格闘をやめた――ついに成功した理由とは I Stopped Fighting React Server Components — Here''s What Finally Made It (dev.to)
260. 「効果あり」の隠れた代償:即効策が長期的なスピードを損なう理由 The Hidden Cost of "It Works": Why Quick Fixes Kill Long-Term Speed (dev.to)
261. 『プロンプトエンジニアのサバイバルガイド:AIには代えられないスキル』 The Prompt Engineer''s Survival Guide: Skills That AI Can''t Replace (dev.to)
262. チャットルーターを書き直そうとしていたところだった。バグの原因は、プロンプトのたった2行だった。 I Was About to Rewrite My Chat Router. The Bug Was Two Lines in a Prompt. (dev.to)
263. AWSの請求書は真実を伝えていません。そこには「サービス」は記載されていますが、「機能」は記載されていないからです Your AWS bill is lying to you — it shows services, not features (dev.to)
265. Docker Model Runnerを使って、Claudeコードを無料でローカル環境で実行する Run Claude Code Locally for Free with Docker Model Runner (dev.to)
266. PaioClawを試してみた――限界まで追い込んだ時の様子はこちら I Tested PaioClaw — Here''s What Happened When I Pushed It to Its Limits (dev.to)
269. 裏庭の散らかりに絶望するのをやめ、AIのサイドプロジェクトを始めた経緯 How I Stopped Despairing Over the Backyard Mess and Started an AI Side Project (dev.to)
270. 『I Grounded Gemma 4』を11万8000個のリアルスターで入手しました――その性能とは I Grounded Gemma 4 in 118,000 Real Stars — Here''s What It Can Do (dev.to)
272. 本番環境におけるAIエージェントのセキュリティ対策:MCPの優れた点(そして不十分な点) How to Secure AI Agents in Production: What MCP Gets Right (and What It Doesn’t) (dev.to)
275. GTX 1650でGemma 4の全モデルをテストしてみました。実際の結果は以下の通りです。 I Tested Every Gemma 4 Model on a GTX 1650. Here''s What Actually Happened. (dev.to)
278. Gemma 26B MoE、.NET 8、Python、React を使用した AI 搭載 ERP システムの構築 Building an AI-Powered ERP System with Gemma 26B MoE, .NET 8, Python & React (dev.to)
280. AIエージェントが何かを買うのを初めて目にしたとき、言葉にできない何かを感じるでしょう。 The first time you watch an AI agent buy something, you will feel something you cannot name. (dev.to)
281. InversifyJSを本番環境で3年間使い続けてうんざりしたので、より優れたDIコンテナを自作しました I was sick of InversifyJS after 3 years in production, so I built a better DI container (dev.to)
283. 診断結果が私のリーダーシップを変えたわけではない。自ら責任を引き受けたことが、それを変えたのだ。 Diagnosis Didn''t Change My Leadership. Ownership Did. (dev.to)
284. MCA課程の3年生として、Google Summer of Code(GSoC)2026に参加するに至った経緯 How I Got Into Google Summer of Code (GSoC) 2026 as a Tier-3 MCA Student (dev.to)
286. 『Code with Claude Extended SF』:もちろん!……って、ちょっと待って、何? Code with Claude Extended SF: Heck yeah and then wait, what? (dev.to)
287. 手描きで骨格を描くのはやめましょう。UIが魔法のように自動でトレースされるようにしましょう。 Stop hand-drawing skeletons. Let your UI trace itself magically. (dev.to)
288. @supportsの嘘:CSSは「OK」と言うが、ブラウザは「はは、ありえない」と言う @supports Lies: When CSS Says ''Yes'' but Browsers Say ''LOL No'' (dev.to)
289. Gemma 4には4つのモデルがあります。実際に必要なのはどれか、ご紹介します Gemma 4 Has Four Models. Here''s Which One You Actually Need (dev.to)
290. プランナーが決して選ばないPostgresインデックスの見つけ方(51個中20個を発見) How to Find the Postgres Indexes Your Planner Never Picks (I Found 20 of 51) (dev.to)
291. PythonのGILが実際にどのように機能するか(そして、いつ問題を引き起こすか) How Python''s GIL actually works (and when it bites you) (dev.to)
292. ハッシュのダンプを凝視しなくて済むように、Rubyのgemを作りました I built a Ruby gem so I don''t have to squint at hash dumps anymore (dev.to)
293. すべての開発者のGitログは犯罪現場――7段階の調査 Every Developer''s Git Log is a Crime Scene - A 7-Stage Investigation (dev.to)
294. 眠らないローカルモデル:マラソンエンジンとしてのGemma 4 MTP The Local Model That Doesn''t Sleep: Gemma 4 MTP as a Marathon Engine (dev.to)
296. TerraformとCloud Runを使用したマルチエージェントシステムのデプロイ Deploying a Multi-Agent System with Terraform and Cloud Run (dev.to)
298. [GCP実践][BwAI] AIを活用した開発:Gemini CLIを使ってLINEボット用クラウドバックアップツールを素早くデプロイする [GCP Practice][BwAI] AI-Powered Development: Quickly Deploy a LINE Bot Cloud Backup Tool with Gemini CLI (dev.to)
300. AIにスクロールアニメーションを任せなかった理由:Astro、React、そしてTypeScriptのアーキテクチャ Why I Didn’t Let AI Handle My Scroll Animation: Astro, React, and TypeScript Architecture (dev.to)