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└── 論文解説記事テンプレート.md概要: Netflixが発表した推薦システムに関する手法IntentRecの解説記事です。ユーザーの「今、何をしたいか」という意図（新しい作品の発見、続きの視聴など）を予測し、その結果を次の推薦アイテム予測に活用する階層的マルチタスク学習アーキテクチャを提案。Netflixの実データでSOTA（最高性能）を達成した画期的な研究です。
キーワード: Netflix 推薦システム 意図予測 階層的マルチタスク学習 機械学習
記事リンク: 論文解説 IntentRec - Predicting User Session Intent with Hierarchical Multi-Task Learning
概要:
connect-goのインターセプタ実装パターンとライフサイクルを徹底解説した記事です。Unary RPCとStreaming RPCでは実装方法が根本的に異なり、Unaryは処理関数(next)をラップするのに対し、Streamingは接続オブジェクト(conn)をラップしてSend/Receiveメソッドをフックします。この記事では、ロギングを題材に、認証・メトリクス・レート制限など様々な横断的関心事に応用できる実装パターンを、クライアント側/サーバー側の違いを含めて詳しく解説します。
キーワード: Go gRPC connect-go Interceptor AOP ロギング 認証 アーキテクチャ
記事リンク: connect-goインターセプタ実装パターンガイド - Unary/Streaming対応
概要:
GoのDDD実装におけるmain.goの肥大化問題を、DIライブラリuber-go/fx（fx）で解決します。fx.Moduleやfx.Privateを活用し、コンテキスト境界を保ったままレイヤー間を疎結合に配線する手法を解説。さらに、ライフサイクル管理によるGraceful Shutdownや、fx.Replaceを用いたテスト時の依存差し替え戦略についても紹介します。
キーワード: Go DDD uber-fx DI Clean Architecture
記事リンク: Go + DDD + uber-fx 実践ガイド：複雑な依存関係をシンプルに管理する
概要:
PyTorchの環境構築を、OS（macOS/Linux）やGPU有無の違いを吸収して「make install」一発で自動化する方法を解説。Rust製パッケージ管理ツールuvのoptional-dependenciesとMakefileを組み合わせ、どんな環境でも最適なPyTorch（CPU/GPU版）が自動インストールされる仕組みを紹介します。チーム開発での環境差異によるトラブルや手順の煩雑さを解消し、再現性の高いセットアップを実現します。
キーワード: Python PyTorch uv 環境構築 Makefile クロスプラットフォーム
記事リンク: uvでPyTorchの環境構築を楽にする - OSやGPUの違いを吸収する統一的な方法
概要: この投稿では、Google の Gemini CLI を使ってステージング済みの差分から自動で「Conventional Commits」形式のコミットメッセージ案を生成し、エディタで人が最終確認してからコミットする安全なワークフローを紹介します。日常のコミット作業を高速化しつつ、メッセージ品質を保つためのスクリプト例と導入手順、注意点（機密情報の扱い、エディタ設定、alias の注意）を解説しています。
キーワード: gemini git commit Conventional Commits automation CLI
記事リンク: もう「fix」を卒業。gemini-cliで高品質なコミットメッセージを自動生成するgit command
概要: ByteDanceが発表した推薦システム「LongRetriever」の解説記事です。検索（Retrieval）フェーズにおいて、従来困難だった「超長期間のユーザー行動履歴」の活用を可能にするアーキテクチャを提案。In-Context TrainingとMulti-Context Retrievalにより、ターゲット商品（コンテキスト）に応じた適切なユーザーベクトル生成を実現し、大規模商用環境で大幅な性能向上を達成した手法について詳しく解説します。
キーワード: ByteDance 推薦システム Retrieval Long Sequence In-Context Training 機械学習
記事リンク: 【論文解説】ByteDanceの最新検索モデル: LongRetriever - 長期間履歴をRetrievalに組み込む
概要: Taobaoが発表した推薦システム「MNR」の解説記事です。検索や詳細ページなど、他シナリオで計算されたものの画面には表示されなかった「高品質なランキング結果」を準リアルタイムで回収し、現在のシナリオ（トップページ）の候補として再利用するフレームワークを提案。モデルの追加学習なしで取引量（GMV）を5%向上させた、シンプルかつ強力な手法について解説します。
キーワード: AliBaba Taobao 推薦システム Retrieval MNR Nearline
記事リンク: 【論文解説】Taobaoの候補商品検索: MNR - 検索などの「捨てていたランキング結果」を再利用して取引量を5%向上
| ファイル | 用途 |
|---|---|
templates/IT技術紹介記事テンプレート.md |
新しい技術やツールを紹介する記事向け。フロントマッター済みで、課題→解決→まとめの流れを簡単に構築できる。 |
templates/IT特定機能紹介記事テンプレート.md |
既存プロダクトの特定機能（例: gRPC Interceptorなど）にフォーカスした記事向け。基本の使い方からユースケース、応用例まで掘り下げられる。 |
templates/ITトラブルシューティング記事.md |
特定のエラーや不具合に直面した際の原因調査～解決策を整理するためのテンプレート。再現環境・ログ・原因・解決手順を一貫して記録できる。 |
templates/論文解説記事テンプレート.md |
論文を読む際の要約・考察を効率化するためのテンプレート。論文情報、課題設定、手法、実験結果、所感を漏れなく整理できる。 |