AI-DLC を Claude Code とモブで回す — データチーム の 3 ヶ月
1. はじめに DRE（Data Reliability Engineering）グループ のつざきです。タイミーのデータエンジニアリング部で、BigQuery / dbt / Cloud Composer / Looker といったデータ基盤の開発・運用をしています。 DREチームでは 2026 年 2 月から、AWS が提唱する AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）というワークフローを運用しています。きっかけは、 1 月末に AWS 主催の研修「Unicorn Gym」で3 日間 AI-DLC を体験したことでした。 AI-DLC 自体とタイミー全体への波及は同部の橋本さんが、Operations フェーズ（リリース後の検証）の独自構築については同じ DRE G の chanyou さんが、それぞれまとめています。 3日間のUnicorn Gymが1ヶ月で組織を変えた —— データで見るAI-DLC導入の波及効果（橋本さん） 「リリース後」に向き合うAI駆動開発の実践（chanyou さん） 本記事はこれらの続編的な位置づけで、「DREチーム が Inception と Construction フェーズで何を実装・運用しているか」に絞って書きます。 対象読者: AI-DLC を個人ではなく、チーム（モブ）で運用したい開発/データ基盤チーム この記事の目的: 公式の想定（単一プロジェクト/個人運用）を、複数リポジトリ・リモートモブ前提に翻訳した実装パターンを共有する 扱わないこと: Operations フェーズの詳細、全社展開の話、AI-DLC の一般解説 TL;DR DREチームは 2026 年 2 月から AI-DLC を運用中 実装: Workspace + CLAUDE.md 読み替え、Intent 単位の運用 モブ: 1 日 3 ~ 4 時間のフルリモートモブ。狙いは「フロー効率（承認ゲートで止まらない）」「キーパーソンに頼らない（新基盤導入や新メンバー受け入れに効く）」「AI 出力の欠陥を集合知で減らす」の 3 つ 3 ヶ月の結果: Intent 完了が月 14〜17 件で推移、PR 数は維持、サイクルタイムに劇的な変化は見えず 記事の立ち位置: 公式に書かれていない実装の隙間（Mob、複数リポジトリ、パス読み替え等）を自分たちで翻訳した事例として記録 2. AI-DLC をざっくり AI-DLC の全体像は既出記事に譲り、本記事で後から使う概念だけ押さえておきます。 本記事での用語の使い方 Intent: 1 つのゴール（例: あるデータソースを BigQuery で使えるようにする） Unit: Intent を疎結合に分解した作業単位（DDD の Subdomain 相当。例: Terraform 追加、DAG 実装など） Ritual: モブでの儀式的な作業（後述の Mob Elaboration / Mob Programming / Mob Testing） Workspace: ドキュメントとルールを置く専用リポジトリ フェーズと成果物の階層 AI-DLC には 3 つのフェーズがあります。 Inception: 要件分析・設計 Construction: 実装・テスト Operations: デプロイ・監視 3 つの Mob Ritual 各フェーズには対応する儀式（Ritual）が定義されています。 Mob Elaboration（Inception）: 要件分析・分解を全員で Mob Programming（Construction）: 実装を全員で Mob Testing（Construction）: テストを全員で いずれも、公式推奨は「物理集合 + 共有スクリーン + ファシリテーター」です。 Human Oversight = Loss Function AI-DLC は AI が実行主体、人間は各ステップで検証・承認する構造です。公式ペーパーの表現が印象的で: "Each step serves as a strategic decision point where human oversight functions like a 'loss function' - catching and correcting errors early before they snowball downstream." 機械学習の損失関数のように、人間のレビューが早期にエラーを補正する、というメタファーです。後の章でモブワークの話をするときに効いてきます。 3. 公式ドキュメントに書かれていない実装ギャップ chanyou さんの記事では、awslabs/aidlc-workflows リポジトリで Operations フェーズがプレースホルダになっている話が出てきます。実は Inception と Construction の側にも、公式の文書と実装の間にいくつかのギャップがあります。 awslabs/aidlc-workflows の構成 原典の awslabs/aidlc-workflows は MIT-0 ライセンスで公開されている、マークダウンのルールファイル群です。 aidlc-rules/ ├── aws-aidlc-rules/ │ └── core-workflow.md # ワークフロー本体 └── aws-aidlc-rule-details/ ├── common/ # 共通ルール ├── inception/ # Inception 詳細 ├── construction/ # Construction 詳細 └── operations/ # プレースホルダ ギャップ 1: ルール実装に Mob の記述がない AI-DLC 公式ペーパーでは Mob Elaboration / Mob Programming / Mob Testing が中核の儀式として定義されています。しかし原典のルールファイル群を mob で grep してもヒットしません。実装部分は「個人と AI エージェントが 1 対 1 で対話しながら承認ゲートを通す」構造になっており、Mob は想定されていない書き方です。 ギャップ 2: 公式チュートリアルは個人開発の例 AWS 公式ブログの実践記事 Building with AI-DLC using Amazon Q Developer のサンプルは、単一 HTML ファイルの川渡りパズルを個人で作る例だけで、モブで回す実演は出てきません。 ギャップ 3: 複数リポジトリの扱いが明確でない 公式は単一プロジェクト前提です。データチームのように「1 つの機能を作るのに複数リポジトリにまたがる」ケースへの具体的な示唆はほぼありません。 理念と実装の翻訳が必要 つまり、公式ペーパーに書かれた「Mob ワーク」や「複数チームでの協調」を実際に動かすには、自分たちで翻訳する必要があります。DRE では、各ギャップに対応する形で次のように対処しています。 ギャップ 1（Mob がルールにない） → モブでの意思決定を組み込み（章 6） ギャップ 2（単一 Intent 想定） → Workspace + CLAUDE.md 読み替え（章 4） ギャップ 3（複数リポジトリが薄い） → 複数リポジトリを 1 Intent でまとめる（章 5） 次章から具体に入ります。 4. DRE の実装: Workspace + CLAUDE.md 読み替え AI-DLC を Claude Code で回すために、DRE では次の構成にしています。 全体像（先に結論） ルール階層: aidlc-rules/（上流）→ .claude/rules/（上書き）→ CLAUDE.md（入口） パス読み替え: aidlc-docs/requirements.md を aidlc-docs/intents/<YYYY-MM>/<intent_name>/inception/requirements.md に読み替え Intent 箱: Intent ごとに独立したディレクトリ（intents/<YYYY-MM>/<intent_name>/） 状態管理: aidlc-state.md に Status と Code Repositories を記録 スキル化: Intent ライフサイクルを Claude Code のスキルで操作 以下、理由と詳細を順に見ていきます。 なぜこの構成なのか awslabs のリポジトリは単一プロジェクト・単一 Intent 前提で書かれていて、1 つの aidlc-docs/ ディレクトリに成果物を蓄積する想定になっています。 一方で DRE は、Intent という単位で開発を進めていて、完了した Intent もそのまま保存しています（後述しますが 2026 年 3 月は 14 件の Intent が完了しました）。Intent ごとに独立したディレクトリが必要になるので、パス読み替えが不可欠です。 ルール階層（継承構造） aidlc-rules/: awslabs/aidlc-workflows の中身をそのまま取り込む。手動変更禁止、/aidlc-rules-update スキルで上流追従 .claude/rules/: プロジェクト固有のルール。aidlc-rules のオーバーライドや追加ルールを置く CLAUDE.md: エントリポイント。プロジェクト概要とディレクトリ規則を最小限に記述 上流は変えない。プロジェクト固有の振る舞いは派生側で足す。オブジェクト指向の継承に近い発想です。 [入口] CLAUDE.md ├─ 参照: aidlc-rules/ # 上流（awslabs 同期、変更禁止） └─ 参照: .claude/rules/ # 派生（DRE 固有、オーバーライド＋追加） パス読み替えの例 awslabs のルールは、成果物の置き場として aidlc-docs/ というパスを前提に書かれています。DRE ではこれを Intent ごとのディレクトリに読み替えます。 公式: aidlc-docs/requirements.md DRE: aidlc-docs/intents/<YYYY-MM>/<intent_name>/inception/requirements.md この読み替えは .claude/rules/aidlc-workflow.md に定義してあり、Claude Code が実行時に解釈します。ルール本体（aidlc-rules/）は触らずに、パスだけ派生側で書き換える構成です。 Intent ディレクトリの構造 1 つの Intent のディレクトリはこういう構造です。 aidlc-docs/intents/<YYYY-MM>/<intent_name>/ ├── intent.md # Intent の目的・受け入れ基準 ├── aidlc-state.md # Intent の状態管理 ├── audit.md # 監査ログ ├── inception/ │ ├── requirements.md │ ├── stories.md │ └── ... └── construction/ └── <unit_name>/ ├── functional-design.md ├── code-generation.md └── ... aidlc-state.md のカスタマイズ Intent の進捗追跡に使う aidlc-state.md は、公式テンプレートをベースに少し拡張しています。 Status: OPEN / SUSPEND / CLOSED の 3 値を追加 Assignee: 担当者 Code Repositories: 複数のコードリポジトリのブランチ状態を記録 この Code Repositories セクションが次の章（複数リポジトリ運用）の鍵になります。 スキル化 Intent のライフサイクル管理は Claude Code のスキルとして定義しています。 /aidlc-intent-start: 新規 Intent 開始 /aidlc-intent-continue: 既存 Intent の再開 /aidlc-intent-save: 作業内容を PR 化してマージ /aidlc-rules-update: 上流（awslabs）への追従 chanyou さんの記事では /inception のように AI-DLC のワークフローそのものを呼び出すスキルが紹介されています。一方、DRE では「Intent というライフサイクルの入れ物」をスキル側で担う構成にしています。どちらも awslabs のルールに乗りつつ、スキルで扱う粒度が違う、という関係です。 5. 複数リポジトリを 1 Intent でまとめる DRE のようなデータ基盤チームでは、1 つの機能を作るのに複数のリポジトリが絡みます。 典型的なワーク 例えば「ある外部 SaaS のデータを BigQuery に自動転送するパイプラインを構築する」といった Intent だと、以下のようなリポジトリにまたがる変更が必要になります。 GCP Terraform リポジトリ: IAM やデータセットの定義 Composer インフラリポジトリ: Cloud Composer や Secret Manager の Terraform Composer DAG リポジトリ: Cloud Run Job と Airflow DAG のコード dbt リポジトリ: staging モデル これを 1 つの Intent としてまとめます。まず Inception フェーズで全体の要件・設計を固め、その後 Construction フェーズで各リポジトリに Unit を切って進めます。例えば DRE の 2026 年 2 月に動かしたあるパイプライン構築 Intent では、4 ユニット・60 ドキュメント・6 PR で完了しました（規模感の一例として）。 ブランチ戦略の 2 階建て ドキュメントとコードで別々のブランチ戦略を使い分けています。 Workspace リポ: session/<intent_name>/<hex> という短命ブランチ。スキル呼び出し単位で切って都度 main にマージ コードリポ: feature/<intent_name> という長命ブランチ。Intent が完了するまで維持 Workspace 側はドキュメントの進捗を小さくマージして積み上げ、コードリポ側は実装が揃ったタイミングで main に入れる、という二層構造です。 aidlc-state.md に Code Repositories を記録 1 つの Intent が複数リポジトリに触るので、どのリポのどのブランチで作業しているかを aidlc-state.md に記録しておきます。 <pre class="code lang-markdown" data-lang="markdown" data-unlink
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RubyKaigi 2026は、SREにとっても"行く価値"のあるカンファレンスだった
こんにちは、タイミーでSRE業務を担当している徳富(@yannKazu1)です。 先日、函館で開催されたRubyKaigi 2026に参加してきました。Ruby本体やパーサ、GC、JITといった「言語の中身」を深掘りするカンファレンスなので、普段アプリケーションコードよりインフラ寄りの仕事をしている自分が行って楽しめるのか、という気持ちも少しありました。ですが、結果としてとても楽しめたので、感想を書いておきます。 SREが行っても普通に楽しめた 普段の仕事はRailsアプリケーションを安定して動かしたり、スケールさせたり、観測したりすることが中心です。Ruby本体にコミットするわけでも、パーサを書くわけでもないので、専門外の話も多いだろうと思っていました。 実際、聞いていて全部の細部までは追えないセッションもありました。それでも、 普段ブラックボックスとして扱っているGCやランタイムの中身が、作っている人の口から語られる 他社のRails運用をやっている人たちと直接話せる このあたりだけでも参加する価値を感じました。 Day 1のブースが意外と良かった 参加されたことがある方ならわかると思いますが、Day 2以降はブース巡りが意外と慌ただしくなります。スタンプラリーで人が流れたり、セッションの合間で時間が限られていたり。 その点、Day 1はスタンプラリーがまだ始まっていないので、ブースが比較的空いていてゆっくり話せる時間帯でした。立ち寄っても順番待ちがほとんどなく、エンジニアの方とじっくり話せます。 RubyKaigiにはほぼ例外なくRailsを本番運用している会社さんがスポンサーとして出展しているので、SREとしては「他社さんのアーキテクチャや困りごとを直接聞ける場」として、これがかなり面白かったです。 Railsで完結する vs クラウドネイティブに振り切る 複数の会社さんと話して興味深かったのが、「Railsの中で完結させるか、AWSのマネージドサービスに切り出すか」の判断基準が会社によって全然違うことです。 Railsはよくできていて、ActiveJob + Sidekiq、ActiveStorage、ActionCableなどを組み合わせれば、大抵のユースケースはRailsの世界の中で完結します。わざわざクラウドネイティブなマネージドサービスに切り出さなくても、運用負荷を抑えながら回せるケースは多い。 一方で、「ジョブの遅延が事業KPIに直結するので、マネージドサービスに切り出して水平スケールを確実にしている」と話す会社さんもあれば、逆に「今のスタックで十分捌けているし、Rubyエンジニアが運用できる構成に揃えたほうが組織的に強い」と話す会社さんもありました。 技術選定の基準として挙がっていたのは、ざっくりこんな観点です。 スパイク耐性が事業上クリティカルかどうか 運用するチームのスキルセットと採用市場 コールドスタートを許容できるワークロードか RubyKaigiは登壇者も来場者もアプリケーションエンジニアが中心です。そのため、「Sidekiqのままいくか、それとも切り出すか」といったテーマひとつとっても、「アプリケーション側からどう見えているか、何が嬉しいかつらいか」という視点で語られていたのが印象的でした。 普段、SRE系のイベントで「インフラ側の都合」としてこの手の話を聞くことが多い私にとっては、この視点の対比が非常に新鮮に感じられました。 「正解は一つじゃない」と頭ではわかっていても、SRE目線とアプリ目線では同じ意思決定でも見えている景色が違います。両方の視点を持っておくことが大事だなと、改めて感じました。 AI活用の温度感 もう一つ、多くのブースでも話題になったのがAI活用です。プロダクトへの組み込み、社内開発フローへの導入、営業・カスタマーサポートへの活用と、レイヤーごとに状況が違っていて面白かったです。 特に印象に残ったのが、SmartBankさんのブースで展示されていた「スマートバンクで働くAI Agentたち」のポスターでした。アプリユーザー向けの「ワンバンフレンズ」(家計を読み解いて気づきを届けるAIアシスタント)、社内メンバー向けの「Ask! ワンバン」(自然言語で社内データを検索・分析する分析AI)、そして開発者向けの「Guardie」(エラーや異常を検知してログ・コード・変更履歴を横断して原因特定を支援する番犬AI)という三本立てで、ユーザー向け / 社内向け / 開発者向けの3レイヤーに対してそれぞれAIエージェントを配置しているのがすごく整理されていて印象的でした。 特にGuardieはSRE視点でめちゃくちゃ刺さりました。「2時間覚悟していた調査が10分で終わった」という社内の声が紹介されていて、これは障害対応におけるMTTR(平均復旧時間)を本質的に短縮しに行っている事例だなと。エラー検知 → ログ・コード・変更履歴を横断した原因特定までをAIに任せる、というのはこれから我々も作っていこうと思っていた仕組みが普通に動いていて、刺激を受けました。 ブース担当の方とは「どこまでをAIに任せて、どこから人間がやるべきか」「誤検知や暴走への安全装置をどう設計しているか」みたいな話までできて、こういう一次情報が聞けるのもRubyKaigiならではでした。 気になった話は、その後のアフターパーティでさらに深掘りできました。資料には載らない現場のリアルな知見が交換される場として、ブース + アフターパーティの組み合わせは、セッションと同じくらい価値があったと感じます。 参加したセッションを日ごとに振り返る ここからは、自分が参加して特に印象に残ったセッションを日ごとに紹介していきます。 Day 1: Exploring RuboCop with MCP (Koichi ITO さん) 1日目に聴いたのが、RuboCopコアチーム・MCP Ruby SDKチームメンバーのKoichi ITOさんによる、RuboCopとMCP(Model Context Protocol)を組み合わせる試みについてのセッションです。 これまでRuboCopは「人間」または「他のプログラム（CIなど）」をきっかけに実行されてきました。そこにAI時代になって、AIエージェントという新しい実行のきっかけが登場した、というのが導入の話です。生成AIとリンター/フォーマッターをどう組み合わせるか、Rubyで実装されたMCPサーバーをエージェントの隣で走らせるとどうなるか、という内容でした。 技術的には、 MCP SDKの構造(サーバーとクライアントそれぞれのSDKがあること) トランスポート層としてstdioとStreamable HTTPの2種類があり、用途で使い分けること HTTPトランスポートではセッション管理が肝になり、Pumaのようなスレッドモデル + シングルプロセス構成だと素直に動くが、複数プロセス・複数ホストに横断するとセッションの保持が難しくなること ただしStateless Mode(stateless: true)を使えば、Pumaの複数ワーカーやUnicornのような複数プロセス構成にも対応できること。ただしこれはリクエストごとに新しいtransportインスタンスが生成されるためMCP-Session-Idを共有できないという制約とのトレードオフであり、「セッション保持を諦める代わりに複数ワーカー/プロセスでもスケールできる」という割り切り あたりが特に勉強になりました。特にセッション管理の話は、MCPサーバーをWebアプリケーションとして本番に乗せようとすると、ロードバランサーやスケールアウトとの兼ね合いが出てくるという点で実践的でした。ステートフル/ステートレスをどう使い分けるかは、これから考えないといけないテーマになりそうです。 セッションの締めくくりで「LLMの確率的な性質を決定的なツールに組み込むことで、これまでの決定的なツールとは違う未来が描ける」という話があって、そこも印象的でした。MCPのサンプリング(サーバーがクライアント経由でLLM補完を要求する仕組み)や、Elicitation(実行中にユーザーへ追加情報を問い合わせる仕組み)といった機能は、ツールの形そのものを変えそうな予感があります。 スライド: https://speakerdeck.com/koic/exploring-rubocop-with-mcp Day 2: Chasing Real-Time Observability for CRuby (Shintaro Otsuka さん) 2日目で一番テンションが上がったのがこのセッション。CRubyの実行状態をリアルタイムに3D可視化するというツール「rrtrace」の話でした。 普通のプロファイラはサンプリングベースで、後から集計して結果を見る形が多いですが、このツールは「いまこの瞬間にCRubyの中で何が起きているか」を、複数スレッドのスタック状態として3次元空間にレンダリングしながら見せる、というアプローチです。デモを見せてもらった時、IRBに入力するたびにスタックが積み上がっていく様子がリアルタイムで見えて、純粋に「すごいものを見ている」という感覚になりました。 技術的なポイントとしては、 計測側のC拡張は軽量に保つ設計で、イベントの収集と転送に特化している イベントはTracePoint API(CALL / RETURN / INTERNAL_GC_ENTER / INTERNAL_GC_EXIT)や内部のスレッドイベント(INTERNAL_THREAD_EVENT、こちらはWindowsでは利用不可)から収集し、timestamp(60bit) + event type(4bit) + method id/thread id(64bit)の合計16バイトの構造体に統一 C拡張(計測側)とビジュアライザプロセスの間はOS管理の共有メモリ上のリングバッファで受け渡し ビジュアライザ側はCRubyのコアを使っていない別プロセスなので、可視化処理が重くてもCRubyの実行を直接ブロックしない スタックシミュレーションが重いため、Parallel Scanアルゴリズムで並列化している という設計でした。ただし、スライドのベンチマーク結果を見ると、rrtrace有効時は関数呼び出しスループットがplain CRubyの17%程度(73,417,127 → 12,760,131 calls/s、約5.9倍遅くなる)、Railsサーバーのrpsもplain CRubyの55%程度(203.19 → 110.84 rps)になるとのことで、計測のオーバーヘッド自体は「小さくない(not small)」とスライドでも明記されていました。TracePointフックのコストが支配的で、ここは今後の課題とのことです。 それでも、「重い処理を別プロセスに全部寄せる」というアーキテクチャの考え方は面白かったです。計測側はできるだけ軽く保って、分析・可視化は別のリソースでやる。この割り切りが設計をシンプルにしていて、きれいだなと思いました。 「現代のマシンは10コア以上あるのが普通で、CRubyが1コアで動くなら残りのコアを観測やビジュアライズに自由に使える」という、リソースの捉え方の話も新鮮でした。GVLがある世界での観測ツールの設計思想として、納得感が強かったです。 スライド: https://speakerdeck.com/whitegreen/chasing-real-time-observability-for-cruby Day 3: The Less-Told Story of Socket Timeouts (Misaki Shioi さん) 3日目に聴いたのがこれ。ソケットライブラリのタイムアウトの歴史と内部実装を、Issue/Commitを参照しながらRuby 4.0までの流れに沿って解説していくセッションでした。タイトルからして気になっていたけど、期待以上の内容でした。 Socket.tcp / TCPSocket.new には、 resolv_timeout (名前解決のタイムアウト) connect_timeout (接続のタイムアウト) そしてRuby 4.0で追加された open_timeout (全体のタイムアウト) の3種類があります。「この3つがなぜ必要で、どういう順番で導入され、どんな歴史的な紆余曲折があったのか」を、Issue/Commitを参照しながら丁寧に追っていく構成でした。 特に印象的だったのが、 まず Socket.tcp に connect_timeout が導入され、続いて Addrinfo.getaddrinfo への timeout および Socket.tcp への resolv_timeout が追加されたこと resolv_timeout と connect_timeout を両方指定しても、全体のタイムアウト時間は制御できない(複数アドレスに対して逐次接続を試行するため、合計時間が想定より長くなりうる) これらの問題を解決するために、Ruby 4.0で全体時間を管理する open_timeout が追加された という話の流れです。普段、HTTPクライアントのopen_timeout/read_timeout/write_timeoutを「だいたいこのくらい」で設定しがちですが、その下のレイヤーでは名前解決と接続が並行で走っていて、タイムアウトの組み合わせによっては想定と全然違う挙動になるということを、改めて意識させられました。 また、歴史的な経緯として特に面白かったのが、名前解決の中断可能化(interruptible)をめぐる話です。 getaddrinfo(3) はブロッキング呼び出しで、Ctrl+C でも中断できないという問題が長年ありました。これを解決するアプローチとして、まず2020年1月に「Addrinfo.getaddrinfo が timeout をサポートする」提案が行われ、そのパッチで Addrinfo.getaddrinfo に timeout、Socket.tcp に resolv_timeout が追加されると同時に、内部的に「GNU拡張のgetaddrinfo_a(3)が利用可能ならそれを使う」実装が入りました(getaddrinfo_a(3)はワーカースレッドで非同期に名前解決を行う仕組み)。その後2020年8月には「Make Socket.getaddrinfo interruptible」がマージされ、Socket.getaddrinfo の内部もこの getaddrinfo_a(3) を使うように利用範囲が拡張、さらに2020年9月には TCPSocket.new にも resolv_timeout / connect_timeout が追加され、名前解決を中断可能にする方向で進められました。 ところがその後、Rails ActiveJobの統合テストが失敗するようになったという報告が入り、調査の結果、fork後の子プロセスでgetaddrinfo_a(3)を呼び出すとハングすることが判明します。getaddrinfo_a(3)は内部で再利用可能なワーカースレッドを保持しているのですが、forkでコピーされる子プロセスにはワーカースレッドが存在しないにもかかわらず内部状態は「ワーカースレッドが待機中」のままになっており、これによってデッドロックが発生する、という仕組みでした。 2ヶ月以上の調査と回避策の検討を経て、最終的にはgetaddrinfo_a(3)の導入自体が撤回され、関連変更もrevertされました。その代わり、後に別アプローチとして「名前解決ごとに専用のpthreadを立ててgetaddrinfo(3)を実行する」方式(mameさん提案、ruby/ruby#8695)が採用され、こちらはrsock_getaddrinfo内に実装されることで、内部的にrsock_getaddrinfoを呼んでいるAddrinfo.getaddrinfoやSocket.getaddrinfoを含む幅広いメソッドで名前解決のブロッキング問題が解消された、という流れです。 外部API連携で「タイムアウトを設定したはずなのにハングする」「connect_timeoutを短くしたのに、複数アドレスがあるホストで合計時間が想定の何倍もかかる」みたいな経験がある人は少なくないと思いますが、まさにあれの背景にある話でした。タイムアウト設計の見直しや、Ruby 4.0以降はopen_timeoutを積極的に使っていくこと、テストでタイムアウト周りの挙動を確認しておくことなど、すぐに持ち帰れる学びがいくつもありました。 スライド: https://speakerdeck.com/coe401_/the-less-told-story-of-socket-timeouts リモートワーク時代の副次効果 もう一つ書いておきたいのが社内メンバーとの関係性の話です。 弊社エンジニアはリモートワーク中心で、普段の業務だと開発チームの全員と毎日話すわけではありません。SlackやZoomでは話すけれど、雑談ベースで「最近どう?」みたいな会話になりにくい人もいます。 それが、RubyKaigiで3日間一緒に過ごすと一気に距離が縮まります。一緒にセッションを聞いて、休憩中に「今のどう思った?」と話して、夜は飲みに行って、移動中に雑談する。この3日間の密度は、リモートでの数ヶ月分のコ
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