#workflow

DBOSは、Postgresを使って durable execution（途中で落ちても再開できる実行方式）を実現しよう、という考え方を紹介している 従来は Temporal や Airflow、AWS Step Functions のような外部の orchestrator（司令塔）がワークフローを管理する DBOSの記事は、「そもそもデータベースが司令塔になればよくない？」という発想を押し出している Postgresに進捗を checkpoint（保存）すれば、クラッシュしても最後の保存地点から再開できる 可観測性（observability）は、PostgresのテーブルをSQLで見るだけでかなり強力に実現できる 既存システムがすでにPostgresを使っているなら、新しい中枢システムを増やさずに済むのが大きなメリット まず、ここがいちばん大事です。 durable execution は、ざっくり言うと「処理の途中経過をちゃんと保存しておいて、落ちても続きからやり直せる仕組み」のことです。 ゲームでいうセーブポイントみたいな

Claude Codeは、ただプロンプトを投げる道具ではなく、継続的に育てるエージェントとして使うと強い 重要なのは、Claudeに自分で検証させる仕組みを作ること `.claude/` 配下には、`CLAUDE.md`、`CLAUDE.local.md`、Skills、subagents、rules などの役割分担された設定がある `CLAUDE.md` は長く書くより、ミスを防ぐための短いルール集にするのがコツ `CLAUDE.local.md` は、自分専用の改善メモとして使うと日々の作業がかなり楽になる Skills は「何でもできるAI」を「特定作業に強いAI」へ変える仕組み subagents、plugins、MCP、`/goal` など、あまり使われていない機能にもかなり実用的なものがある Anthropicチーム自身のワークフローには、短く、厳密で、改善が積み重なる設計がはっきり見える 元記事は、Claude Codeを“ちょっと便利なAI補助”で終わらせず、**毎日使う前提の開発ツールとしてどう育てるか*

For Claude and Claude Code users, BrightBean Studio is interesting because it sits right at the intersection of automation, workflow tooling, and self-hosted infrastructure. It’s not an AI app, but it is the kind of operational software that LLM-powered teams keep needing: something structured enough to automate, inspect, and potentially extend without getting trapped in another SaaS bill. BrightBean Studio is an open-source, self-hostable social media management platform built for creators, age

OpenAIが公開した記事「How enterprises are scaling AI」は、ヨーロッパの企業リーダーたちへのインタビューをもとに、「企業がAIを本当にスケールさせるには何が必要か」をまとめたものです。 結論からいうと、AIはただ入れれば終わりではなく、人が信頼し、使い、改善し続けられる状態を作って初めて大きな成果につながる、という話でした。 これ、かなり本質的だと思います。AI導入というと、つい「どのツールを使うか」「何人が使っているか」に目が行きがちです。でもOpenAIの記事はそこを超えて、組織文化、ガバナンス、業務設計、品質管理まで含めて考えるべきだと示しています。かなり実務寄りで、きれいごとだけではないのが面白いところです。 AIのスケールは「配布」ではなく、信頼される仕組み作り 速い企業は、ツールより先に文化とAIリテラシーを育てている Security / legal / compliance / IT を早い段階から巻き込むと、後で速く進める AIは単なる利用ではなく、業務フローを再設計できるチーム