振り返りシリーズ
- セッション 01: エージェント向けアーキテクチャ設計への開発者ロードマップ
- セッション 02: Amazon Bedrock Data Automation
- セッション 03: AgentCore 上のマルチエージェント
- セッション 04: Nova Act と Strands Agents を実践で活用したエージェント型 AI の構築
- セッション 04: 仕様駆動開発と Kiro で移行プロジェクトを加速
- セッション 06: 「マッチング」から「理解」へ: AgentCore Memory が実現するパーソナライズド AI 検索の実践
- セッション 07: 観測から最適化へ – LLM オブザーバビリティから AIOps へ、リアルタイムの洞察をインテリジェントな自動化に変える
- セッション 08: TEAM の導入と最高のエンジニアリングチームの構築
- セッション 09: いわゆるサーバーレスデータベースの5年間から得た5つの厳しい教訓
- セッション 14: AI が私の仕事をしたらどうなるか Q Developer CLI と Kiro が私の日常業務をどう変えたか
- セッション 16: 警戒を保ちながら迅速に:Amazon Bedrock エージェント開発に不可欠なセキュリティ
- セッション 26: 1 台の H100 で OSS LLM をよりスマートに、低コストで、高速に実行
- セッション 28: 最新の統合メタデータアーキテクチャ:データサイロを解消する新たなアプローチ
- セッション 29: サーバーレス MediaOps:Amazon Web Services 上の AI による動画ワークフローの自動化
- セッション 30: 大規模パフォーマンステストによる効率性と信頼性を重視したアーキテクチャ設計
- セッション 31: オープンソースで世界をつなぐ: テクノロジー、コミュニティ、グローバルな開発者関係をめぐる実践の旅
- セッション 33: リアルタイム物流分析のためのストリーミング Iceberg テーブルの構築
- セッション 34: 大規模ロボット戦略トレーニングの高速化: Kiro、Trainium、EKS に基づく自動クローズドループアーキテクチャ
- セッション 35: 仕様駆動開発で「Vibe」から実用レベルへ
- セッション 36: クラウドコスト分析をよりスマートに: StrandsとAgentCoreによるFinOpsインテリジェントエージェントの構築
- セッション 37: CNCF Kagent、K8sGPT、Nova Sonicを使用したK8s向け対話型エージェントAIOpsの変革
セッションノート
私の仕事
- 著者の専門的な活動と責任の概要。
- 著者の仕事のさまざまな側面を扱う詳細なセクション:
- Amazon の相談窓口
- 技術面の相談窓口
- 新規プロジェクト
- 問題のあるプロジェクト
- 中核プロジェクト
- ビジネス施策
- 支援が必要な領域 Q Developer CLI と Kiro が私を救う、私は GenAI が好きではなかった、Q Developer CLI
- Q Developer CLI と Kiro の有用性についての考察。
- GenAI に対する個人的な苦手意識。
- Q Developer CLI に対する具体的な評価。どのように動作するか
- 言及されたツールの動作と仕組みの説明。
- Amazon MCP サーバー
- スーパーパワー
- CLI コマンド
- 知識
- 料金
- Git 調査
- Terraform エージェントループ(Q Developer CLI)
- Q Developer CLI におけるエージェントループの説明:
- 認識
- 計画
- 行動
- 学習
- 評価 仕様駆動(Kiro)
- Kiro を使用した仕様駆動開発に注力。
- 要件
- 設計
- タスク
- すべて順調。私にとって役立つか?
- 著者にとってのツールの有用性を評価。ツールのさまざまなユースケース:
- コード
- 評価
- 最適化
- 問題解決
- コスト計算
- デプロイ
- ドキュメント
- テスト
Q Developer CLI 対 Kiro,
- Q Developer CLI と Kiro の比較:
- すぐに使う: amazon Q
- エンドツーエンドのソリューション: Kiro ツール使用の実例:
- ランディングゾーンの作成
- 過去のプロジェクトからベースラインを確立
- ブログウェブサイトの改善とデプロイ構造の作成
- 別の CDN から CloudFront へのプロジェクト移行
- 移行計画の作成
- レジリエントなアーキテクチャの設計
- Terraform プロジェクトの評価
- 多数の問題をレビュー すべて良いことばかりか?
- すべてが有益かどうかを批判的に評価。ツールの使用から得た教訓:
- 要件の慎重なレビュー
- 監督の必要性
- 簡単な道を選びがち
- ループにはまり込む可能性
- 素晴らしいが、ときに非現実的なアイデア
- コード削除への注意 ツールを使用する良い面:
- 所要時間の短縮
- クールなアイデアの開発
- より優れたコード説明
- 会議中にもタスクを実行可能 まとめ:
- 開発者やエンジニアを置き換えるのではなく、力を与える
- テクノロジーの使用における責任
