1. あなたのAIエージェントが恐ろしいことをするでしょう。その危機を乗り切る方法をご紹介します。 Your AI Agent Will Do Something Terrible. Here''s How to Survive It. (dev.to)
3. GitHubのREADMEは単なるプロフィールではありません。それは「ショーウィンドウ」なのです。(私が実践した5つのルールをご紹介します) Your GitHub README Isn''t a Profile. It''s a Storefront. (Here Are the 5 Rules I Used (dev.to)
4. 友人のために、彼のRustコードを読み上げる模擬面接官を作りました I Built My Friend a Mock Interviewer That Read His Rust Code (dev.to)
5. あなたは、どのような「ベストプラクティス」を、こっそりと守らなくなったのですか? What "best practice" did you quietly stop following? (dev.to)
6. 目撃者が容疑者だった:AIの監査ログが信頼できない理由 The Witness Was the Suspect: Why AI Audit Logs Can''t Be Trusted (dev.to)
9. 誰もがVibe Codeを使えるようになった今でも、なぜウェブポートフォリオが必要なのか。 Why you still need a Website Portfolio, even though everyone can Vibe Code it. (dev.to)
10. Markdownを一度書くだけで、あらゆるプラットフォームに公開:dev.to、Medium、AWS Builder Center、LinkedIn Write Markdown Once, Publish It Everywhere: dev.to, Medium, AWS Builder Center and LinkedIn (dev.to)
12. 「グルーヴ」とは、グリッドが切り捨ててしまう40ミリ秒のことですが、私たちはブラウザのタブ上で、その40ミリ秒を取り戻せるビートスタジオを構築しました。 The groove is the 40 milliseconds a grid throws away, so we built a beat studio that gives them back, in a browser tab (dev.to)
14. ギフトハンター:相手が本当に欲しがるプレゼントを見つけてくれるAIエージェント Gift Hunter: An AI Agent That Finds Gifts They’ll Actually Want (dev.to)
15. Wi-Fiをオフにした低価格のi3搭載ノートPCを使い、金欠の学生の1ヶ月を500回シミュレーションしてみた。その結果、5回のうち4回の「厳しい月」について、事前に警告が表示された。 I Played Out a Broke Student''s Month 500 Times on a Budget i3 Laptop With the Wi-Fi Off. It Warned Him Ahead in 4 of 5 Bad Months. (dev.to)
16. 午前3時のアラームが鳴る前に:Prior LabsのTabPFNを用いたリアムの夜間低血糖の予測 Before the Alarm Screams at 3 AM: Predicting Liam''s Nocturnal Hypoglycemia with Prior Labs TabPFN (dev.to)
17. 圧倒されてしまったので、GitHubのプロフィールをローグライクダンジョンに変えてみた I Was Overwhelmed, So I Turned My GitHub Profile Into a Roguelike Dungeon (dev.to)
18. OriginTrace:Sanity Context MCPを活用してDEVコミュニティをコンテンツ盗用から守る OriginTrace: Protecting the DEV Community from Content Theft using Sanity Context MCP (dev.to)
19. AIコーディングエージェントに与えるコンテキストが多ければ多いほど、状況は悪化する可能性がある The More Context You Give Your AI Coding Agent, the Worse It Can Get (dev.to)
21. ブラウザ上で動作するGemma Coachを使ったVimトレーナーを、夫のために作りました I built my husband a vim trainer with a Gemma coach that runs in the browser (dev.to)
22. 1フレームもアニメーションを作らずに、スパイダーマンをスイングさせた I Made Spider-Man Swing Without Animating a Single Frame (dev.to)
24. EmbedCatalogは、Hacktoberfest 2026に参加しています EmbedCatalog is participating in Hacktoberfest 2026 (dev.to)
25. BMWの取扱説明書は使えなかったので、友人のためにそれより良いものを作った The BMW manual was off-limits, so I built my friend something better (dev.to)
26. 二度と立ち往生しない:TabPFNとSerpApiを使って友人のテジャスのためにエッジAIバス・ガーディアンを構築した方法 Never Stranded Again: How I Built an Edge AI Bus Guardian for My Friend Tejas Using TabPFN & SerpApi (dev.to)
27. 5週間で866回のコミットを行いました。理解が追いつきませんでした。 I Made 866 Commits in 5 Weeks. My Understanding Didn''t Keep Up. (dev.to)
28. 『CHRONOS-HEIST』:Sanity Content Lakeを基盤とした、複数の時代を跨ぐプレイ可能なタイムミステリーゲーム CHRONOS-HEIST: A Playable Multi-Era Temporal Mystery Game Powered by Sanity Content Lake (dev.to)
29. Kharcha:インドの銀行から送信されるSMSを読み取り、お金があなたのノートパソコンに残るようにする4Bモデル Kharcha: a 4B model that reads Indian bank SMS so the money stays on your laptop (dev.to)
30. たった1つの「下書きを作成」ボタンが、私の執筆ツールのデザインをどう変えたか How One "Generate Draft" Button Changed the Design of My Writing Tool (dev.to)
31. 15のAIモデルに、ハッキングの標的が実在する企業であることを証明する証拠を与えた。それに気づいたモデルのうち73%は、誰にもそのことを伝えなかった。 I Gave 15 AI Models Proof Their Hacking Target Was a Real Company. 73% of the Ones That Noticed Told No One. (dev.to)
34. 私たちは「Web 4」の段階にはありません。すでにそれよりもはるかに先を進んでいます。 We Are Not at Web 4. We Are Already Much Further Ahead (dev.to)
35. 公表された3件の地下水調査に見られる10の内部矛盾 10 Internal Inconsistencies in 3 Published Groundwater Surveys (dev.to)
36. Hacktoberfest 2026、プルリクエストのカウントを止めました。それでも、まずは1日1つずつ、最初のプルリクエストを作成しましょう Hacktoberfest 2026 Stopped Counting PRs. Make Your First Ones Anyway, One a Day (dev.to)
37. 開発者向け機会レーダー #19:Hacktoberfest、賞金2万ドルのAIエージェント・ハッカソン、そしてPear Prime 2027 Dev Opportunity Radar #19: Hacktoberfest, 20K AI Agent Hackathon, and Pear Prime 2027 (dev.to)
38. 実際に適用されているAWSの制限はどれか?それを証明するエージェント、32対5対16 Which AWS limit is actually current? An agent that proves it, 32 vs 5 vs 16 (dev.to)
41. グジャラート州ナディアドで「Hacktoberfest」が開催されます 10月15日、DDUにてMLH公式ミートアップを開催 Hacktoberfest Is Coming to Nadiad, Gujarat Official MLH Meetup at DDU, 15 Oct (dev.to)
42. 構造体はスタック上にはない。C#が実際にメモリをどのように管理しているか。 Structs Aren''t on the Stack. How C# Actually Manages Memory. (dev.to)
44. 「DEV Weekend Challenge: Generosity Edition」の受賞者の皆様、おめでとうございます! Congrats to the DEV Weekend Challenge: Generosity Edition Winners! (dev.to)
45. GitHubのプロフィールを、自分の貢献で築き上げた街を備えたサイバーパンク風のコンソールに変えてみた I Turned My GitHub Profile Into a Cyberpunk Console With a City Built From My Contributions (dev.to)
46. SFが語る、AIとの変化し続ける関係について What Science Fiction Tells Us About Our Changing Relationship With AI (dev.to)
47. 14日間で59件のIT関連の求人に応募しました。実際に何が起きたのか、その経緯をご紹介します I Applied to 59 Tech Jobs in 14 Days. Here''s What Actually Happened (dev.to)
48. 私は救急医です。何十年もプログラミングに触れていませんでしたが、たった1ヶ月でAIを使って3つのウェブサイトを、スマホだけで作り上げました。 I''m an ER doctor. After decades without touching code, I built 3 websites with AI in one month — on my phone. (dev.to)
49. フロントエンド開発者の時代は終わったのか? フロントエンドデザインは安泰なのか? Are Frontend Developers Cooked? Is Frontend design safe? (dev.to)
52. TypeScript コンパイラ API:再利用可能な型ガードにおける子ノードの型絞り込みの保持 TypeScript Compiler API: Preserving Child Node Narrowing in Reusable Type Guards (dev.to)
54. 「自信がある」というのは正確ではない:AIの「幻覚」は実際にはどのように機能するのか Confident Isn''t Accurate: How AI Hallucinations Actually Work (dev.to)
55. AIが提案するパッケージのうち5つに1つは実在しません。攻撃者は、どのパッケージがそれなのかを知っています。 1 in 5 Packages Your AI Suggests Don''t Exist. Attackers Know Which Ones. (dev.to)
56. データは公開されていた。エージェントパスは公開されていなかった。だから、彼のモックが私のドキュメントになった。 The Data Was Public. The Agent Path Wasn''t. So His Mock Became My Documentation. (dev.to)
57. AIのおかげで、私は以前より速くなった。でも、AIのせいで私がダメな人間にはなりたくない。 AI Is Making Me Faster. I Don’t Want It to Make Me Worse. (dev.to)
58. コードが安くなれば、検証は高くなる:AIがソフトウェアアーキテクチャの経済性をどう変えるか When Code Gets Cheap, Verification Becomes Expensive: How AI changes the economics of software architecture (dev.to)
59. AIが単に指示に従っていただけの場合、誰が責任を負うのか? Who''s Accountable When the AI Was Just Following Instructions? (dev.to)
60. AWS AgentCoreを使って初めてのAIエージェントを構築しましたが、一番難しかったのはAIそのものではありませんでした I Built My First AI Agent With AWS AgentCore, and the Hardest Part Wasn''t the AI (dev.to)
61. React 19のuseFormStatusがFalseを返す? それを修正するSubmitButtonを作成しました React 19 useFormStatus Returning False? I Built a SubmitButton That Fixes It (dev.to)
62. AWSにおけるAIエージェントのガバナンス:エージェントのブロック、EU AI法への準拠の証明 AI Agent Governance on AWS: Block Agents, Prove EU AI Act Compliance (dev.to)
64. 私は、書いたコードの量で自分のプログラミング能力を測るのをやめた。 I Stopped Measuring My Programming Ability by How Much Code I Write. (dev.to)
66. JavaScriptの7つの壁――そしてWebAssemblyがそれらを乗り越える方法 The 7 Walls JavaScript Hits — and How WebAssembly Gets Past Them (dev.to)
67. 「誰でも通せる門」を「誰も通せない門」に交換した。私のテストでは、その違いを見分けることができなかった。 I Replaced a Gate That Accepted Everyone With a Gate That Accepted No One. My Tests Couldn''t Tell the Difference. (dev.to)
68. ClaudeとObsidian ― QA担当者が日常業務でこれらのツールをどのように活用しているか Claude e Obsidian - Como uma QA utiliza essas ferramentas no dia-a-dia (dev.to)
69. 本番環境で稼働しているAIエージェントの半分は、GPUの請求書が付随するif文のようなものだ Half the AI agents in production are if-statements with a GPU bill (dev.to)
73. 開発者の皆さんへ:AIに関するFOMOを感じているなら、これを開いてみてください Dear Coder: Open This If You''re Feeling AI FOMO (dev.to)
75. コーディングエージェントの時代においても、コードレビューは必要なのか? Do We Still Need Code Reviews in the Age of Coding Agents? (dev.to)
76. 2026年にソフトウェア開発チームにおすすめのAIプロジェクト管理ツール7選 7 Best AI Project Management Tools for Software Development Teams in 2026 (dev.to)
77. プロンプト注入は、新たなSQLインジェクションである(そして我々はまだ対応できていない) Prompt Injection Is the New SQL Injection (and We''re Not Ready) (dev.to)
78. AIドキュメント作成の実践ガイド:モデルカード、評価レポート、エージェントカードなど A Field Guide to AI Documentation: Model Cards, Eval Reports, Agent Cards, and More (dev.to)
80. 二重エンジン故障:2社のデータ提供業者が方針を変更したため、格納庫へ引き返す Double Engine Failure: Back to the Hangar After Two Data Providers Changed Course (dev.to)
81. 思考の連鎖における忠実性:「推論モード」の切り替えにより、あるモデルが自身の誤りを追随する可能性が5倍高まった Chain-of-Thought Faithfulness: Toggling ''Reasoning Mode'' Made One Model 5x More Likely to Follow Its Own Mistakes (dev.to)
82. 「Vibe」は決して問題ではなかった――「Vibe Coding」の欠けていた半分 Vibe Was Never the Problem: The Missing Half of Vibe Coding (dev.to)
83. 応募してから2分後に不採用通知が届いた。「スキル重視の採用」なんて、所詮こんなものか。 I Got Rejected 2 Minutes After Applying. So Much for ''Skills-Based Hiring.'' (dev.to)
84. 私は長年にわたり、エージェントのデモを信頼してきました。そして、ついに「ノー」と断るための障壁を築いたのです。 I Trusted My Agent Demos for Years. Then I Built a Gate That Says No. (dev.to)
85. n8nのAWSドキュメントに従ったところ、最初のコマンドで動作しなくなってしまいました I Followed the n8n AWS Docs and It Broke at the First Command (dev.to)
86. 「誰かがもう作ってるよ」は、金欠の開発者たちのお決まりの言い訳だ ''Someone Already Built That'' is the Favourite Excuse of Broke Developers (dev.to)
88. みんな、もっと上手にプロンプトを出す方法を学んでいる。でも、それは間違ったスキルだ。 Everyone''s learning to prompt better. That''s the wrong skill. (dev.to)
89. Git 2.55のreftableバックエンドは、10,000個のrefを650msではなく40msで作成します。 Git 2.55''s reftable backend creates 10,000 refs in 40ms instead of 650ms (dev.to)
91. AIがコードを記述し、AIがコードをレビューするならば、開発者は一体何を検証しているのでしょうか? If AI Writes the Code and AI Reviews the Code, What Exactly Is the Developer Verifying? (dev.to)
92. FinePrint:読み込んだルールに基づいて、ハッカソンの応募作品を審査するエージェント FinePrint: an agent that checks your hackathon entry against the rules it reads (dev.to)
94. そのインポスターは一度も配られなかった。そこで、その取引を証明可能にした。 The Impostor Was Never Dealt. So We Made the Deal Provable. (dev.to)
95. 数週間もの時間を無駄にしてしまった7つのエージェント評価のミス(そして、それらを解決したたった1行の修正策) 7 Agent Eval Mistakes That Cost Me Weeks (And the One-Line Fixes That Ended Them) (dev.to)
96. Dev.toの自分のデータを9年分抽出してみた。結果は予想とは違った。 I Pulled Nine Years of My Own Dev.to Data. The Numbers Were Not What I Expected. (dev.to)
97. 『Pythonは一味違う:コードの内部で実際に何が起きているのか(ビジュアルガイド)』 Python Thinks Different: What Actually Happens Inside Your Code (Visual Guide) (dev.to)
98. DEVに掲載された女性による8つの投稿――年に一度の注目だけではもったいない記事たち 8 Posts by Women on DEV That Deserve More Than a Once-a-Year Spotlight (dev.to)
101. 開発ブログ:Three.jsでレベルエディタを使わずに3Dライブラリを作ってみた――そこで、自分でレベルエディタを作ってみた Devlog: I Built a 3D Library in Three.js Without a Level Editor — So I Made My Own (dev.to)
102. AIによるコード作成が増えている――しかし、開発者が担う責任はかつてないほど大きくなっている AI Is Writing More of the Code — But Developers Are Becoming Responsible for More Than Ever (dev.to)
104. AIツールに欠けている要素:アシスタントがすでに知っている情報を共有すること The missing layer in AI tooling: sharing what your assistant already knows (dev.to)
107. 23回の不採用、複数の内定:2か月にわたるSWEの就職活動から学んだこと 23 Rejections, Multiple Offers: What I Learned From My 2-Month SWE Job Search (dev.to)
109. 皆さんはどのDEVシリーズを読んだり書いたりしていますか? もっと見つけやすくしましょう What DEV Series Are You Reading or Writing? Let’s Make Them Easier to Find (dev.to)
110. Kaggleベンチマーキング・チャレンジに参加しよう:5名の優勝者に総額2,500ドルの賞金が贈られます! Join the Kaggle Benchmarking Challenge: 2,500 in Prizes for FIVE Winners! (dev.to)
111. 3月から行方不明:長期休暇をとったのは、これまでで最高の決断だった Disappeared Since March: Taking a Long Break Was My Best Decision Yet (dev.to)
112. Type Guardは、TypeScriptの型から知らぬ間にずれてしまうことがあります Your Type Guard Can Silently Drift from Your TypeScript Type (dev.to)
113. プログラミングに対する心地よさがどこか失われてしまった――その原因が何なのか、気づくまでには少し時間がかかった Something About Coding Stopped Feeling Good — and It Took Me a While to Figure Out What (dev.to)
115. Git復旧ガイド:どんな操作も(パニックにならずに)元に戻す方法 The Git Recovery Guide: How to Undo Anything (Without Panic) (dev.to)
116. DEV.toを歩き回れる3Dライブラリに変えてみた――そのデバッグ作業は悪夢のようだった I Turned DEV.to Into a Walkable 3D Library — Debugging It Has Been a Nightmare (dev.to)
117. サイドプロジェクトを作るのはやめましょう。誰も興味を持っていません――そして、ここに気まずい現実があります。 Stop building side projects. Nobody cares — and here''s the uncomfortable math. (dev.to)
118. React 19のuseTransitionは一見単純そうだった。ところが、最初のバグの中に隠れていた2つ目のバグを発見した React 19''s useTransition Looked Simple. Then I Found a Second Bug Hiding Inside the First One (dev.to)
120. なぜ、最も優れたソフトウェアのアドバイスは、実行するのが最も難しいのか Why the Best Software Advice Is the Hardest to Follow (dev.to)
121. 10回の試験において、BlacksmithのGitHub Actionsランナーは、GitHubがホストするActionsよりも同じジョブを34倍速く完了した。 Blacksmith''s GitHub Actions runners finished the same job 3 to 4 times faster than GitHub hosted Actions, across 10 trials (dev.to)
122. 「どうやってコーディングするか」という問題は解決しました。しかし、「何を構築するか」という問題は、まだ解決できていません。 We Solved the How to Code Problem. We Still Haven''t Solved "What to Build." (dev.to)
123. 私たちには皆、「真面目な仕事用」のAIと「ただ気楽に楽しむ用」のAIが一つずつある。いつの間にそうなったのだろうか? We All Have a "Serious Work" AI and a "Just Vibing" AI. When Did That Happen? (dev.to)
125. Geminiファイル検索を使ったGo言語の安価なRAG:ベクトルDB不要、2回の呼び出し、1つのホスト型ストア Cheap RAG in Go with Gemini File Search: no vector DB, two calls, one hosted store (dev.to)
127. 2週間が経過:15年の経験を持つQAのベテランが、再び新人へ Two Weeks In: A 15-Year QA Veteran, Back to Being the New Guy (dev.to)
128. AGENTS.mdは、実際にはどれほど一般的なのでしょうか?GitHubで調査したところ、アクティブなリポジトリの6.2%、全リポジトリの1.0%を占めていました。 How common is AGENTS.md, really? I sampled GitHub: 6.2% of active repos, 1.0% of all repos (dev.to)
130. 「クリーンコード」と「分かりやすいコード」は同じではない:コメントが問題だったことは一度もない Clean Code Is Not the Same as Clear Code: Comments Were Never the Problem (dev.to)
131. キュー、Webhook、レート制限:その場で確認できるリトライ、バックログ、バックオフ Queues, Webhooks and Rate Limits: Retries, Backlogs and Backoff You Can Watch Happen (dev.to)
132. あなたはなりすましなんかじゃない。ただ、別の系統から始まっただけなんだ。 You''re not an impostor, you just started from a different line (dev.to)
133. 初めてのプロジェクトに取り組むまでは、WordPressテーマの開発について理解しているつもりだった I Thought I Knew WordPress Theme Development Until My First Project (dev.to)
134. AIが自信満々に欠陥のあるコードをリリースしてしまうのを防ぐ方法(実際に効果のある手法) How to stop AI from confidently shipping broken code (a pattern that actually works) (dev.to)
135. もしAIエージェントがブラウザから出る必要がまったくなかったら?(デモ ) What If Your AI Agent Never Had to Leave the Browser? (Demo ) (dev.to)
137. 開発ログ #22 古いものを一掃:3,800行のレガシーP2Pコードを削除 Dev log #22 Tearing out the old: Deleting 3,800 lines of legacy p2p code (dev.to)
138. 伝統的なコーディングとエージェンティック・コーディング:フロー状態の問題 Traditional Coding vs Agentic Coding: The Flow State Problem (dev.to)
139. エンタープライズAIエージェント向けの耐障害性の高いDevSecOpsパイプラインの構築 Architecting a Resilient DevSecOps Pipeline for Enterprise AI Agents (dev.to)
140. Gmailさん、iPhoneで委任されたアカウントを非表示にできるようにしてください GMail, please let me hide delegated accounts on my iPhone (dev.to)
141. AIは、あなたを「より劣ったエンジニア」にし、「より優れた従業員」にしている AI Is Making You a Worse Engineer and a Better Employee (dev.to)
142. デスクトップに住む緑色の塊を作りました。今では、その塊にも感情が芽生えています。 i built a green blob that lives on my desktop. now it has feelings. (dev.to)
144. 私が開発した「EchoCadence」:単語をしっかりと覚えさせるために作られた語彙学習アプリ I Built EchoCadence: A Vocabulary App Built to Make Words Stick (dev.to)
145. 見知らぬ巨大なコードベースに放り込まれてしまった? そんな時のサバイバルガイドをご紹介します。 Thrown Into a Huge Unfamiliar Codebase? Here''s Your Survival Guide. (dev.to)
146. AIコーディングエージェントは、自身が開くリポジトリから攻撃を受ける可能性があります Your AI Coding Agent Can Be Attacked by the Repository It Opens (dev.to)
147. 面接でAIを使ったことで不採用になった。その後、面接官が同じことをしているのを目撃した。 I got rejected for using AI in an interview. Then I watched the interviewer do it. (dev.to)
148. 6か月間、AIにテスト作成を任せてみた。実際に本番環境で生き残ったのはこれだ I Let AI Write My Tests for 6 Months. Here Is What Actually Survived Production (dev.to)
149. AIがコードを書いている間、あなたは何をしている? 私は自分のAIに、自分自身と議論させている。 What Do You Do While AI Codes? I Make Mine Argue With Itself. (dev.to)
150. AMD MI300X上でGemma 4を実行:1時間1.99ドルで何が得られるか Serving Gemma 4 on an AMD MI300X: What 1.99 an Hour Buys (dev.to)
151. Frozendict :PythonおよびNode.js向けの最先端の不変ハッシュマップ。 Frozendict : State of the Art Immutable Hashmap for Python and Node JS. (dev.to)
152. MCP上のMI300X:マトリックス・コアが実行すること、そして実行しないこと An MI300X Over MCP: What the Matrix Cores Execute, and What They Don''t (dev.to)
153. Gemma 4において、4 GBのノートPC用GPUが12コアCPUを4.3倍上回る A 4 GB Laptop GPU Beats a 12-Core CPU by 4.3x on Gemma 4 (dev.to)
155. Deno 2.6 の「依存関係の最小有効期間」フラグは、年および月の期間を無視します Deno 2.6''s minimum dependency age flag ignores year and month durations (dev.to)
156. 開発ログ #21 WebRTC-Directの堅牢化とSCMリークの解決 Dev log #21 Hardening WebRTC-Direct and solving SCM leaks (dev.to)
157. ボトルネックは「コードを書くこと」から「そのコードを検証すること」へと移った The Bottleneck Moved From Writing Code to Proving It (dev.to)
160. スクラムはついに幕を閉じた。その功績はCoding Agentsに感謝しなければならない。 Scrum is finally dead and we have to thank Coding Agents for that (dev.to)
161. 開発者向け機会レーダー #17:賞金13万8000ドルのAmazonハッカソン、スタンフォード大学の「Code in Place X」、Dev3Packハッカソン Dev Opportunity Radar #17: 138K Amazon Hackathon, Stanford''s Code in Place X, and Dev3Pack Hackathon (dev.to)
164. AIは実際にどのようにAPIを呼び出すのか? API呼び出しの仕組みをゼロから解説 How AI Actually Calls an API? Tool Calling Explained from Scratch (dev.to)
165. モデルに古いコードを見せると、そのモデルは古いバグを再現してしまう:32回の実行、再利用率0% Show a model your old code and it writes your old bugs: 32 runs, 0% reuse (dev.to)
166. AIがテクノロジーにもたらした最大の貢献は、私たちをテクノロジーの世界から追い出そうとしていることかもしれない The Best Thing AI Did to Tech Might Be Pushing Us Out of It (dev.to)
168. 「DEV Weekend Challenge: Dog Days Edition」の受賞者の皆さん、おめでとうございます! Congrats to the DEV Weekend Challenge: Dog Days Edition Winners! (dev.to)
171. AIは、人間がコードをレビューするよりも速くコードを書くことができる――そして、それが真のボトルネックになりつつある AI Can Write Code Faster Than We Can Review It — And That’s Becoming the Real Bottleneck (dev.to)
172. CodexとGitHub Copilotを使ってPoCを構築しつつ、その過程で彼らが私のPoC要件を調整しようとしている Building PoCs with Codex and GitHub Copilot while they try to adjust my PoC requirements along the way (dev.to)
174. Gemini 3.8 Live および 3.5 Transcribe を使用して、リアルタイム音声アプリケーションを構築する Build real-time voice applications with Gemini 3.8 Live and 3.5 Transcribe (dev.to)
175. Gemma 4とRaspberry Piを使ってデスクトップ用コンパニオンロボットを製作した方法 How we built a desktop companion robot with Gemma 4 and Raspberry Pi (dev.to)
178. 私のエージェントのテスト結果が「グリーン」だったのは、モデルが「ごまかし」を覚えたからだ My Agent''s Tests Were Green Because the Model Learned to Cheat (dev.to)
179. MVC、MVP、MVVM、MVVM-C、VIPER:1つのパターンが5つの姿をとる MVC, MVP, MVVM, MVVM-C, VIPER: one pattern wearing five outfits (dev.to)
181. 現代のソフトウェアエンジニアに見られる、ゆっくりと静かに進行する認知機能の低下 The Slow and Quiet Cognitive Atrophy of a Modern Software Engineer (dev.to)
182. AIコーディングアシスタントが、セッションをまたいで同じミスを繰り返さないようにするにはどうすればよいでしょうか? How can I prevent my AI coding assistant from repeating fixed mistakes across sessions? (dev.to)
184. 中国のスーパーアプリがどのように機能するかご存知ですか?Flutterを用いた研究 Você sabe como funcionam os super apps chineses? Um estudo com Flutter (dev.to)
185. AIはエンジニアリング業務をなくしたわけではない。ただ、その業務をこなしたふりをしやすくなっただけだ。 AI Didn''t Remove the Engineering Work. It Just Made It Easier to Pretend You Did. (dev.to)
186. 3Gの速度を落とすためにアプリの処理を制限してみた。テストでは見逃していた点がこれだ I Throttled My App to Slow 3G. Here''s What My Tests Never Caught (dev.to)
187. 人間とAIエージェントの協働方法:エージェントベースのプロジェクト管理の実践ガイド How Humans and AI Agents Can Work Together: A Practical Guide to Agent-Based Project Management (dev.to)
190. 私はメモリAPIを販売しています。また、ベンチマークの開発も進めています。ここでは、その結果を不正に操作しないようにするための取り組みについてご紹介します。 I Sell Memory APIs. I''m Also Building the Benchmark. Here''s How I''m Trying Not to Rig It. (dev.to)
191. ハッカソンの審査ツールで2つのバグを見つけました。どちらのバグも、私がなぜ落選したのかの説明にはなっていませんでした。 I Found Two Bugs in a Hackathon''s Judging Tool. Neither Explained Why I Lost. (dev.to)
192. 『スティールマン』:AIエージェントがその複雑さを真に正当化できるとき The Steelman: When an AI Agent Actually Earns Its Complexity (dev.to)
193. AIは本当に、ほとんどの開発者よりもプログラミングが上手いのか? ここに、耳の痛い真実がある Is AI Really Better at Coding Than Most Developers? Here''s the Uncomfortable Truth (dev.to)
194. 私のハーネスは、3つの異なる不具合に対して1つのラベルが使われていました。 My Harness Used One Label for Three Different Failures. (dev.to)
195. AIが、それを評価するために用いるテストの限界を超えたとき、何が起こるのか? What Happens When AI Outgrows the Tests We Use to Measure It? (dev.to)
196. PHPの配列にキーを1つ追加したら、25 MBのメモリを消費してしまった I Added One Key to a PHP Array. It Cost 25 MB of Memory (dev.to)
197. なぜAIは同じコーディングミスを繰り返すのか――そして、苦痛を教えることでAIに知恵が身につく理由 Why AI Keeps Making the Same Coding Mistakes—And How Teaching It Pain Gives It Wisdom (dev.to)
198. 4,768回のLLM実行、スイープの損失ゼロ:タイムアウト、ハング、およびコストに対するフィールドテスト用ランナーの堅牢化 4,768 LLM Runs, Zero Lost Sweeps: Hardening a Field-Test Runner for Timeouts, Hangs, and Cost (dev.to)
199. 最初のレジェンドがアリーナに登場:CrowdWideがKODA Code Jamにエントリーした The First Legend Has Entered the Arena: CrowdWide Just Submitted to the KODA Code Jam (dev.to)
201. 私のベンチマーク用ハーネスは、何かを測定する前に14カ所も不具合があった My benchmark harness was wrong fourteen ways before it measured anything (dev.to)
202. 「DEV.to」にあってほしいと思う5つの機能。そして、なくて本当にほっとしている3つの機能。 5 DEV.to Features I Wish Existed. 3 I''m Genuinely Relieved They Don''t. (dev.to)
203. AIアバター v20、カーソルアバター、通知アバター(ボクセルアバター) AI Avatar v20, Cursor Avatar, Notification Avatar (Voxel Avatar) (dev.to)
205. nginxはトークンを問題なくストリーミングします。HAProxyはトークンを206ミリ秒間保持します。 nginx streams your tokens fine. HAProxy holds them for 206ms. (dev.to)
207. 「間違っていても構わない」ものとされるものを、どうやってデバッグすればよいのでしょうか? How do you debug something that is allowed to be wrong? (dev.to)
208. 会議のたびに「え、何?」と口にしてしまうので、Macのメニューバーアプリを作りました(ライブデモ ) I Built a Mac Menu Bar App Because I Kept Saying "Wait, What?" in Every Meeting (Live Demo ) (dev.to)
210. 2つのAIに30日間、互いのコードをレビューさせました。それでも、人間が5分でバグを見つけ出しました。 I made two AIs review each other''s code for 30 days. A human still caught the bug in 5 minutes. (dev.to)
211. 「AIが開発者に取って代わる」という内容の投稿を500件読みました。それらはすべて、同じ3つの間違いを犯しています。 I read 500 ''AI will replace developers'' posts. They all make the same 3 mistakes. (dev.to)
212. 「バイブ・コーディング」自体が問題なのではない。「それをエンジニアリングと呼ぶこと」こそが問題なのだ。 Vibe Coding Isn''t the Problem. Calling It Engineering Is (dev.to)
213. FastMCPがMCPServerに:Python製MCPサーバーのMCP SDK 2.xへの移行 FastMCP Is Now MCPServer: Migrating a Python MCP Server to the MCP SDK 2.x (dev.to)
214. nginx は新しい HTTP QUERY メソッドをプロキシします。これをキャッシュすることは決してありません。 nginx will proxy the new HTTP QUERY method. It will never cache one. (dev.to)
215. TSエビデンスグラフ:すべての「スキル」指導を100%確実に実施する TS Evidence Graph: Make Every SKILL Instruction 100% Enforced (dev.to)
216. 僕は12歳です。今朝、2つのホスティングプロバイダーと格闘しました。僕のアプリは、その両方を乗り切りました。 I''m 12. This morning I fought two hosting providers. My app survived both. (dev.to)
217. プルリクエストの規模が大きくなり、もはや誰もそれを読んでいない The Pull Requests Got Bigger and Nobody''s Reading Them Anymore (dev.to)
219. 「下落は穏やか、急落は致命的」:サーキットブレーカーとそれを取り巻く3つのつながり Down Is Kind, Slow Is Fatal: Circuit Breakers and the Three Links Around Them (dev.to)
220. 誰かが私のDEVへの投稿にスパムを投稿した。その発信元をウォンバットまで突き止めた。 Someone Spammed My DEV Post. I Traced It to a Wombat. (dev.to)
221. AIが生成したテストは、コーディングエージェントの性能を低下させる恐れがあります。その確認方法をご紹介します。 AI-Generated Tests Can Make Coding Agents Worse. Here''s How to Check Yours (dev.to)
222. AIの「推論」のトレースのほとんどは、単に答えを逆から書き直したものに過ぎない Most AI "Reasoning" Traces Are Just the Answer, Written Backwards (dev.to)
223. 私のエージェントたちは決して疲れを知らない。疲れるのは私だ――「サティスファイシング」について My Agents Never Get Tired. I Do: On Satisficing (dev.to)
224. Nexpath レビュー:AIプロンプトの品質管理機能は、AIによるコーディングをより安全にできるのか? Nexpath Review: Can an AI Prompt Quality Layer Make AI Coding Safer? (dev.to)
225. 開発者向け機会レーダー #16:賞金15,000ドルのAIエージェント・ハッカソン、AI教育フェローシップ、およびAWS学生リワード Dev Opportunity Radar #16: 15K AI Agent Hackathon, AI Education Fellowship, and AWS Student Rewards (dev.to)
227. 正直に言って、あなたにもお気に入りのAIがいるでしょう(お気に入りの同僚がいるのと同じように) Admit it, you have a favorite AI (just like you have a favorite coworker) (dev.to)
228. 求人情報の行間を読むことを教えてくれたインターンシップ The Internship That Taught Me to Read Between the Lines of a Job Offer (dev.to)
229. あなたが一番誇りに思っている記事を見せてくれれば、私はそのすべてを一つ残らず読みます Show Me the Article You''re Most Proud Of And I''ll Read Every Single One of Them (dev.to)
230. 「フロントエンド・チャレンジ:コンフォートフード編」の受賞者の皆さん、おめでとうございます! Congrats to the Frontend Challenge: Comfort Food Edition Winners! (dev.to)
232. 「ストラテジームズ」第30話:レナがクライアントと契約を結んだ。AIは監査を受けていることに気づいていなかった。 Stratagems #30: Lena Signed the Client. The AI Didn''t Know It Was Being Audited. (dev.to)
233. AIはすでに、ほとんどのソフトウェア開発者よりもプログラミングが上手だ AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers (dev.to)
235. CLAUDE.mdの中にルールを1つ隠しておきました。それを読んだと証明できたのは、たった1人のレビューアだけでした。 I Hid a Rule in CLAUDE.md. Only One Reviewer Could Prove It Read It. (dev.to)
236. AIによる精神病は、サブスクリプション疲れが原因である可能性がある AI psychosis might be a result of subscription fatigue (dev.to)
238. 30日間、コードを100%AIに書かせてみた。その結果、こんな問題が発生した。 I let AI write 100% of my code for 30 days. Here''s what broke. (dev.to)
239. スプリント終了後:72時間のビルドに関する振り返り - ネタバレ:セキュリティ対策が不十分だった After the Sprint: A 72-Hour Build Retrospective - Spoiler: It Wasn''t Secure (dev.to)
240. AIの方が上手に書いてくれるからといって、その図書館を選びますか? Would You Choose a Library Because AI Writes It Better? (dev.to)
241. DSA Viewで雨水貯留、トップK法、頻度ソート、選択ソートを、段階的な可視化とともに学ぼう Learn Trapping Rain Water, Top K Frequent and Selection Sort with Step-by-Step Visualization in DSA View View (dev.to)
242. 数学者たちはただそれを感じた――機械が数日で完成させてしまったとき、その生涯をかけて築き上げた業績はどうなるのか? The Mathematicians Just Felt It: What Happens to a Lifetime of Work When a Machine Finishes It in Days? (dev.to)
243. URLを入力すると何が起こるのか:3つのインタラクティブなシミュレーターでその答えを探ろう What Happens When You Type a URL: Answer It With Three Interactive Simulators (dev.to)
244. 私が「学び方」を学んだ経緯(そして、なぜAIが「あなたの代わりに考える」ようにはならなかったのか) Como eu aprendi a aprender (e por que a IA não veio pra pensar por você) (dev.to)
248. AIのせいで、あなたは開発者として怠け者になってしまった? 正直に答えてください。 Has AI Made You A Lazier Developer? Be Honest. (dev.to)
249. ほとんどの「AIエージェント」は、トレンチコートを羽織った単なるif文に過ぎない Most ''AI Agents'' Are Just If-Statements in a Trench Coat (dev.to)
250. Angular DataGrid:大規模運用向けに構築された、無料のオープンソースAG Grid代替ツール Angular DataGrid: A Free, Open-Source AG Grid Alternative Built for Scale (dev.to)
251. 監査ログは、おそらくあなたを欺いているでしょう。Postgres 18 では、たった1つのステートメントでこの問題を解決できます。 Your audit log is probably lying to you. Postgres 18 fixes it in one statement. (dev.to)
252. AIエージェントの料金ガイドには月額200ドルと記載されています。私の場合は5ドルでした。 The AI agent cost guides say 200 a month. Mine has cost 5. (dev.to)
253. 私のMCP統合が却下されました。サーバー側の変更はほとんど必要ありませんでした。 My MCP integration got rejected. Almost nothing in the server had to change. (dev.to)
254. AIエージェントとは、要するにwhileループに過ぎない。私はPythonで70行のコードでそれを作成し、そのエージェントをだまして自分の.envファイルを漏洩させた。 An AI agent is just a while loop. I built one in 70 lines of Python, then tricked it into leaking my .env (dev.to)
256. 「なぜコードを書くのか」を思い出す:AIを一旦脇に置き、基礎的な学習に立ち返る Remembering Why We Code: Dropping AI for Fundamental Learning (dev.to)
257. AIソリューションから知識の共有へ:コミュニティのためのMCPの構築 From AI Solutions to Shared Knowledge: Building an MCP for the Community (dev.to)
258. 私の祖母はアジョを経営していました。私は、鍋が勝手に逃げ出せないようなバージョンを作りました。 My Grandmother Ran Ajo. I Built the Version Where the Pot Can''t Walk Away (dev.to)
259. 自分が期待していたスキーマではなく、ベンダーが提供したスキーマと比較する Compare Against the Schema They Shipped, Not the One You Expected (dev.to)
261. あなたが優しい言葉を1つ書いてくれたら、私が10セント寄付します。ブロックチェーンがその約束を確実に守ります。 You write one kind sentence. I donate a dime. A blockchain makes sure I do. (dev.to)
262. 「同じ日を180回繰り返す」――「ロックイン」という地味な仕組みは、実際にはどのように機能しているのか? The Same Day, 180 Times: How Does the Unglamorous Machinery of Locking In Actually Work? (dev.to)
263. 開発ログ #20 18万行の削除とソケットリークの追跡:OSSの最前線での1週間 Dev log #20 Deleting 180k lines and chasing socket leaks: A week in the OSS trenches (dev.to)
264. 模倣者の生成物は「意味」と「綴り」の間のギャップであるため、Snowflakeでその両方を測定しました The impersonator''s product is the gap between meaning and spelling, so we measured both in Snowflake (dev.to)
265. PadForwardを作ったのは、時にはただパッドが必要になることもあるからです I built PadForward because sometimes you just need a pad (dev.to)
266. インターンたちが『ヴァロラント』を3時間プレイする様子を見ていた。履歴書にランクを記載しよう。 I Watched Our Interns Play Valorant for Three Hours. Put Your Rank on the Resume. (dev.to)
267. マルコフ連鎖モンテカルロ法:現代のAIの裏側に潜む1953年のアルゴリズム Markov Chain Monte Carlo: the 1953 algorithm hiding under modern AI (dev.to)
268. インターネットに接続できないChatGPTエージェントが、どうしてHugging Faceに登場することになったのか How ChatGPT agents with no internet access ended up in Hugging Face (dev.to)
269. 何百万人もの人々が飢えに苦しむ一方で、私たちは13億トンの食料を廃棄しています。私はこの状況を食い止めるため、Snowflakeを活用して「FoodBridge」を立ち上げました。 We Throw Away 1.3 Billion Tons of Food While Millions Starve. I Built FoodBridge with Snowflake to Stop It (dev.to)
270. 複数のブラウザエージェントには、個別のプロファイルだけでは不十分です Multiple Browser Agents Need More Than Separate Profiles (dev.to)
271. Rustで、Python製の同種ツールよりも10,000倍高速なバージョンアップツールを作成しました。 I Built a Version Bump Tool in Rust That Is 10,000x Faster Than Its Python Counterparts. (dev.to)
272. 自分でコードを書く代わりに、n8nをいつ使うべきか? When Should You Use n8n Instead of Writing the Code Yourself? (dev.to)
274. 私のサーモスタットは産業用プロトコルで通信していた。ただ、その相手は私ではなかった。 My Thermostat Was Speaking an Industrial Protocol. Just Not to Me. (dev.to)
275. ついに、同じ作業を繰り返す必要がなくなったAIコーディングのワークフロー The AI Coding Workflow That Finally Stopped Making Me Repeat Myself (dev.to)
277. AIが生成したテストは、あなたのコードをテストしているわけではありません。それらは、AIの死角をテストしているのです。 Your AI-generated tests aren''t testing your code. They''re testing the AI''s blind spots. (dev.to)
279. 自己改善型エージェントを救うために4つのモデルを試してみた。4つとも失敗した。 I Tried 4 Models to Save My Self-Improving Agent. All 4 Failed. (dev.to)
280. バックグラウンドジョブが消えてしまう4つの原因(そしてそれぞれを防ぐ方法) Four Ways Your Background Job Disappears (And How to Stop Each One) (dev.to)
281. 開発者向け求人情報レーダー #15:HackerRank Orchestrate、Claude キャンパス・アンバサダー、そして「Bharat Builds Tour」 Dev Opportunity Radar #15: HackerRank Orchestrate, Claude Campus Ambassadors & the Bharat Builds Tour (dev.to)
287. 私のDev.to CLIに、コミュニティからの初めてのプルリクエストが届きました。ターミナルからの画像アップロード機能です。 My Dev.to CLI Got Its First Community PR. Image Uploads From Terminal. (dev.to)
288. OpenClawのツールパスにおいて、書き込みを停止できる唯一の箇所 The one place in OpenClaw''s tool path where a write can still be stopped (dev.to)
289. 初めてAWSエージェントのワークフローを構築しましたが、最も難しかったのは、ワークフローが勝手に仮定してしまうのをやめさせることでした I Built My First AWS Agent Workflow, and the Hardest Part Was Getting It to Stop Assuming Things (dev.to)
290. 開発者が知っておくべき「エージェント型AI」の用語20選(わかりやすく解説) 20 Agentic AI Terms Every Developer Should Know (Explained Simply) (dev.to)
291. 検索の結果、記憶はゼロ件しか見つからず、何も叫ぶものはなかった The extraction returned zero memories, and nothing screamed (dev.to)
292. 1日1,000万件のイベントに対応するWebhook配信システムの設計 Designing a Webhook Delivery System for 10 Million Events a Day (dev.to)
293. 自分のAIエージェントのツールへのアクセスに、3つのセキュリティ上の脆弱性を見つけた I Found 3 Security Vulnerabilities in My Own AI Agent''s Tool Access (dev.to)
294. DigitalOcean Inference上で6つのモデルを互いに競わせてみました。その結果、最も安価なモデルが優勝しました。 I raced six models against each other on DigitalOcean Inference. The cheapest one won. (dev.to)
296. DSA View View で、島の数の計算、二分木の反転、授業スケジュールを、段階的な可視化を通じて学びましょう Learn Number of Islands, Invert Binary Tree, and Course Schedule with Step-by-Step Visualization in DSA View View (dev.to)
297. 「コミュニティの逸品」のご紹介:人による厳選と、コミュニティの最高の魅力を称えて Introducing Community Gems: Celebrating Human Curation and the Best of Our Community (dev.to)
298. 私のAIゲートウェイが、すべてのリクエストに400ミリ秒の遅延をもたらしました。その原因はこちらです My AI Gateway Added 400ms to Every Request. Here''s Where It Went (dev.to)
299. 1か月間、3つの異なるAIツールを使ってペアプログラミングを試してみた I Tried Pair Programming With Three Different AI Tools For a Month (dev.to)
300. インターネットは実際にはどのように機能しているのか、そしてなぜそれを管理する主体が存在しないのか How the internet actually works, and why nobody is in charge of it (dev.to)