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  • Findyの爆速開発を支えるテクニック - Findy Tech Blog

    こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 早速ですが、これは弊社のとあるチームの1ヶ月のサイクルタイムです。 最初のコミットからマージされるまで平均3.6時間程度と、開発に着手したらその日のうちにリリースされるのがデフォルトとなっています。 今回はこの開発スピードを継続し、更に速くするために弊社で実践しているテクニックを紹介していきます。 それでは見ていきましょう! タスク分解 Pull requestの粒度 テスト CI/CD 高速化 自動化 通知 まとめ タスク分解 開発タスクをアサインされた時、まず最初にタスク分解をします。 タスク分解をすることによるメリットとしては、 工数見積もりの精度が上がる 対応方針の認識を他メンバーと合わせやすくなる 対応漏れに気づきやすくなり、手戻りの発生が少なくなる Pull requestの粒度を適切に保つことが

      Findyの爆速開発を支えるテクニック - Findy Tech Blog
    • zenncast - 技術トレンドをAIがラジオに変換

      Zennのトレンド記事をまとめてAIがラジオをつくります。毎朝7時に更新。 お便りも募集中。送っていただいたお便りはAIパーソナリティが読み上げます。

        zenncast - 技術トレンドをAIがラジオに変換
      • 継続性視点での開発生産性マネジメント / Managing Engineering Organization in a Strategic Way

        2024年5月28日に開催された「ビジネス成長を止めてしまうペインはどこにある?投資した開発品質との向き合い方」(主催:ファインディ株式会社)における技術責任者 @sunaot の発表資料です。 https://developer-productivity-engineering.connpass.com/event/316486/

          継続性視点での開発生産性マネジメント / Managing Engineering Organization in a Strategic Way
        • What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)

          Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B

            What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
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