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git-lrc — コミット時に AI が無料でコードレビューしてくれるツール リポジトリ: HexmosTech/git-lrc 紹介ポスト: commte これは何か git-lrc は、git commit のタイミングで自動的に AI コードレビューが走るツール。Git フックとして動作し、コミット前の差分を AI（Google Gemini）に分析させ、バグやセキュリティ問題をブラウザ上の UI でインラインコメントとして表示してくれる。 しかも Gemini の無料枠を使うので完全無料。 なぜこれが作られたのか AI エージェント時代の新しい問題 Claude Code や Cursor などの AI コーディングエージェントは、コードを高速に生成する。しかし同時に、黙ってロジックを削除したり、挙動を変えたり、バグを混入させることもある — しかもユーザーに何も言わずに。 問題に気づくのは、たいてい本番環境にデプロイした後。 既存のコードレビューの限界 PR レビュー: チームメンバーの時間を消費する。AI 生成コードの量が増えるとレビューが追いつかない 手動チェック: 大量の差分を毎回目視確認するのは非現実的 CI/CD のテスト: テストがカバーしていない箇所の論理変更は検出できない git-lrc のアプローチ 「コミット」という全開発者が必ず通るポイントにフックすることで、レビュー漏れをほぼゼロにする。エディタや AI ツールキットが何であっても、Git は共通基盤。コミットは必須操作なので、スタックに関係なくレビューが走る。 どう動くのか セットアップ（約1分、1回だけ） 1 2 3 4 5 # インストール（Mac / Linux） curl -fsSL https://hexmos.com/lrc-install.sh | sudo bash # 初期設定（ブラウザで API キーを取得） git lrc setup 必要なのは2つ: ...

name: tmux-focus description: “tmux ウィンドウの Issue/PR 切替: /tmux-focus [-w|-r] ” tmux-focus スキル 現在の tmux ウィンドウの Issue/PR を切り替えるスキル。 使い方 /tmux-focus <number> — Issue モード Bash で以下を実行: 1 ~/.claude/skills/tmux-focus/scripts/tmux-issue-change.sh <number> ウィンドウ名を issue-<number> に変更し、対応する GitHub Issue をブラウザで開く。 /tmux-focus -w <number> — PR worktree モード gh pr view <number> で PR であることを確認する。PR でなければエラーメッセージを表示して終了。 Bash で以下を実行: 1 ~/.claude/skills/tmux-focus/scripts/tmux-issue-change.sh --pr <number> ウィンドウ名を pr-<number> に変更し、ブラウザで PR を開く。 EnterWorktree ツールで worktree を作成する。 worktree 内で以下を実行: 1 gh pr checkout <number> /tmux-focus -r <number> — PR レビューモード gh pr view <number> で PR であることを確認する。PR でなければエラーメッセージを表示して終了。 Bash で以下を実行: 1 ~/.claude/skills/tmux-focus/scripts/tmux-issue-change.sh --pr <number> ウィンドウ名を pr-<number> に変更し、ブラウザで PR を開く。 worktree 内でなければ EnterWorktree ツールで worktree を作成する。 worktree 内で以下を実行: 1 gh pr checkout <number> PR のコード差分をレビュー開始する（gh pr diff <number> で差分を取得し、変更内容を分析）。 スクリプトが存在しない場合 ~/.claude/skills/tmux-focus/scripts/tmux-issue-change.sh が存在しない場合は、以下の内容で作成して chmod +x する。 ...

CloudWatch Logs のエラーを自動で GitHub Issues に課題化する ECS で稼働するWebアプリケーションのエラーログを自動的に GitHub Issues に報告する仕組みを構築しました。手動でログを監視する必要がなくなり、エラー発生時に即座にチームが認識・対応できるようになります。 背景 マルチテナントの業務システムを ECS Fargate 上で運用しています。アプリケーションは2つあり、それぞれ異なるフレームワークで構築されています。 アプリ フレームワーク 用途 web Laravel (PHP) 業務管理システム api Django (Python) API サーバー これまで CloudWatch Logs にログは収集していたものの、エラーの検知は手動確認に頼っていました。500エラーや例外発生を見逃すリスクがあり、自動検知の仕組みが必要でした。 アーキテクチャ Subscription Filter + Lambda + GitHub Issues API の構成を採用しました。 CloudWatch Logs (/ecs/{prefix}-ecs-{app}) └── Subscription Filter (エラーパターンマッチ) └── Lambda Function (Docker/arm64, Python 3.12) ├── エラー解析 (HTTP 5xx, 例外, スタックトレース) ├── ±5秒のログコンテキスト取得 ├── 既存 Open Issue 検索 └── 新規 Issue 作成 or 既存 Issue にコメント追加 この構成を選んだ理由 方式 リアルタイム性 柔軟性 コスト Subscription Filter + Lambda (採用) 高 高 中 Metric Filter + Alarm + SNS 中 (1分以上遅延) 低 低 CloudWatch Logs Insights (定期実行) 低 高 低 Subscription Filter はログ出力時にほぼリアルタイムで Lambda を起動するため、エラー発生から数秒で Issue が作成されます。 ...

Claude Code スキルで CloudWatch エラーレポートの Issue トリアージを自動化する 背景 本番環境の ECS コンテナで発生したエラーは、CloudWatch Logs → Lambda → GitHub Issue という流れで自動起票される仕組みを運用しています。 タイトルは [prod][myapp] errors detected、ラベルは CloudWatchLog で統一されており、1つの Issue に複数のエラーブロックがまとまって届きます。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ## Error Report - 2026-02-12 01:32:28 UTC - **Environment**: prod - **Log Group**: `/ecs/myapp-prod-ecs` - **Error Blocks**: 3 ### [1] 2026-02-12 01:32:26 UTC - `application` （スタックトレース） ### [2] 2026-02-12 01:45:10 UTC - `application` （スタックトレース） ### [3] 2026-02-12 02:01:33 UTC - `application` （スタックトレース） この Issue をそのまま放置すると、異なるエラーが混在したまま溜まっていきます。手作業で分類・個別 Issue 化するのは地味に面倒で、後回しにしがちでした。 ...

iPhone から GitHub Issue を書くだけで Mac の Claude Code が自動実行される仕組みを作った TL;DR GitHub Self-hosted Runner + Claude Code CLI を組み合わせて、iPhone で Issue を作成 → Mac 上の Claude Code が自動で調査・コード修正・PR 作成まで行う仕組みを構築した。2ステージ承認フロー付きで、/claude で調査、/approve で実行という安全な運用が可能。 モチベーション 普段 Mac の前にいないときでも、iPhone からコードの調査や修正を指示したい。GitHub Issue に書くだけで Claude Code が自動的に動いてくれれば、移動中でもコードレビューや修正依頼ができる。 完成した仕組み iPhone GitHub Mac (self-hosted runner) │ │ │ ├─ Issue 作成 ────────────→│ │ │ (claude ラベル付与) │── ワークフロー起動 ─────→│ │ │ ├─ claude -p (読み取り専用) │ │←── 調査結果コメント ──────┤ │ │ + 承認待ちラベル │ │ │ │ ├─ /approve コメント ──────→│ │ │ │── ワークフロー起動 ─────→│ │ │ ├─ claude -p (書き込み許可) │ │←── 実行結果 + PR ────────┤ │ │ - 承認待ちラベル │ トリガー一覧 操作 条件 動作 claude ラベル付き Issue 起票 起票者がリポジトリオーナー Stage 1: 読み取り専用で調査 /claude コメント コメント者がリポジトリオーナー Stage 1: 読み取り専用で調査 /claude --execute コメント コメント者がリポジトリオーナー Stage 1 スキップ、直接実行 /approve コメント コメント者がリポジトリオーナー + 承認待ち ラベル Stage 2: 計画に基づき実行 必要なもの macOS マシン (Apple Silicon / Intel) Claude Code CLI がインストール済み (npm install -g @anthropic-ai/claude-code) Claude Max/Pro プラン (OAuth トークン) または Anthropic API キー GitHub CLI (gh) セットアップ手順 1. Self-hosted Runner のインストール GitHub の個人アカウントでは Runner はリポジトリ単位の登録になる。同一マシンに複数の Runner を並置できる。 ...

nix NIXで管理するpython環境 uv https://docs.astral.sh/uv/ nix: https://github.com/pyproject-nix/uv2nix

supabase https://supabase.com/ 飛躍的に伸びているBaaS「Supabase」の概要と所感 PostgREST https://docs.postgrest.org/en/v12/ AWS https://github.com/supabase-community/supabase-on-aws Terraform: https://supabase.com/docs/guides/deployment/terraform PostGraphile https://www.graphile.org/postgraphile/

uv https://docs.astral.sh/uv/ nix: https://github.com/pyproject-nix/uv2nix インストール 1 % curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 downloading uv 0.5.14 aarch64-apple-darwin no checksums to verify installing to /Users/hdknr/.local/bin uv uvx everything's installed! To add $HOME/.local/bin to your PATH, either restart your shell or run: source $HOME/.local/bin/env (sh, bash, zsh) source $HOME/.local/bin/env.fish (fish) 1 2 3 % source .local/bin/env % which uv /Users/hdknr/.local/bin/uv 1 2 % uv --version uv 0.5.14 (9f1ba2b96 2025-01-02) uvx (uv tool run) uvではdevelop環境で利用するtoolをuv tool(uvx)というコマンド別管理することが可能 ...

MyScaleDB https://github.com/myscale/MyScaleDB 記事 Unleashing the Power of HNSW Indexes with pgvector

AWS ECS Fargate: pidMode AWS FargateのpidModeは、タスク内のコンテナ間でプロセスID（PID）名前空間を共有するための設定です。これにより、同じタスク内のコンテナが互いのプロセス情報にアクセスできるようになります¹²。 例えば、モニタリング用のサイドカーコンテナが、他のコンテナのプロセス情報を取得して監視することが可能になります。FargateではpidMode=taskのみがサポートされており、これを有効にすると、タスク内のすべてのコンテナが同じPID名前空間を共有します²。 この機能は、特にセキュリティや監視の観点から便利で、プロセスの監視やシステムコールのトラッキングが容易になります¹。 ソース: Copilot との会話、 2024/9/2 (1) 【アップデート】ECS on Fargateでサイドカーからプロセス …. https://dev.classmethod.jp/articles/ecs-on-fargate-support-shared-pid-namespace/. (2) AWS Fargate がプロセス ID 名前空間の共有とカーネルパラメータ …. https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2023/08/aws-fargate-pid-namespace-sharing-kernel-configuration/. (3) [ECS/Fargate] [request]: Support pidMode: task on Fargate #676. https://github.com/aws/containers-roadmap/issues/676. (4) 【アップデート】ECS on FargateがsystemControlsをサポートし …. https://dev.classmethod.jp/articles/ecs-on-fargate-support-systemcontrols/. (5) Amazon ECS on AWS Fargate - Datadog Infrastructure and …. https://docs.datadoghq.com/integrations/ecs_fargate/. pidModeを指定しなくてもサイドカー構成を取ることは可能です。pidModeは、特定のユースケースでプロセスID名前空間を共有するためのオプションですが、サイドカーコンテナ自体は他の方法で連携できます。 例えば、サイドカーコンテナは以下のような方法で他のコンテナと連携します： ネットワーク共有: 同じタスク内のコンテナはデフォルトで同じネットワーク名前空間を共有するため、互いに通信できます。 ボリューム共有: データを共有するために、同じボリュームをマウントすることができます。 環境変数や設定ファイル: コンテナ間で設定情報を共有するために使用できます。 これらの方法を組み合わせることで、pidModeを使用しなくても効果的なサイドカー構成を実現できます。 記事 AWS Fargate がプロセス ID 名前空間の共有とカーネルパラメータ構成のサポートを開始 Terraformを使ってAWSのECS Fargate(Django+Nginx)を構築しよう！