STEP 3
のばす
公開して育てる知識。Git・テスト・セキュリティ・デプロイ・AI活用。
60本5時間52分6領域
バージョン管理ファイルの変更履歴を保存し、比較・復元・分岐できる仕組みとして説明する。リポジトリプロジェクトのファイルと履歴をまとめて管理する単位として説明する。ワーキングツリー・ステージ・コミット作業中、次に保存する変更、確定した履歴という三つの状態を説明する。差分変更前後の行単位の違いを読み、AIが何を変更したか確認する方法を説明する。ブランチ同じ履歴から別の変更系列を分岐させ、安全に試す仕組みを説明する。マージとコンフリクト複数の変更系列を統合し、同じ箇所の競合を人が判断する仕組みを説明する。リモート・push・pull・clone手元の履歴と共有先の履歴を同期する関係を説明する。Issue・Pull Request・レビュー課題、変更提案、確認、承認を履歴として残す開発手順を説明する。依存関係と更新直接利用するライブラリと、そのライブラリが利用する間接依存の関係を説明する。開発・検証・本番の変更フロー変更、レビュー、自動検査、プレビュー、承認、本番反映の順序を説明する。
品質とは何か要件充足、正確性、使いやすさ、安全性、速度、保守性など複数の観点で品質を捉える。テストとデバッグの違い不具合を見つける活動と、原因を特定して修正する活動を区別する。正常系・異常系・境界値期待どおりの入力、誤った入力、限界付近の値で挙動を確認する考え方を説明する。単体テスト小さな関数や部品を他の要素から切り離して検証する目的を説明する。結合テストAPI、DB、外部サービスなど、複数部品の接続部分を検証する目的を説明する。E2Eテスト実際の利用者に近い操作経路でシステム全体を確認する目的を説明する。回帰テスト修正や機能追加によって、以前動いていた箇所が壊れていないか確認する。再現条件環境、入力、手順、期待結果、実際の結果を揃え、同じ不具合を再現できるようにする。ログ・スタックトレース・デバッガ実行記録、呼び出し経路、停止して内部状態を見る手段を区別する。原因切り分け入力、画面、通信、サーバー、DB、外部API、環境のどこで異常が起きたか段階的に絞る。
認証と認可誰であるかの確認と、何をしてよいかの判断を区別する。パスワードとハッシュパスワードを元に戻せない形式で保存し、平文保存を避ける理由を説明する。Cookie・セッション・トークンログイン状態を継続する代表的方式と、保存場所・失効方法の違いを説明する。OAuthと外部ログイン別サービスの認証結果を利用し、パスワードを直接預からずにログインさせる流れを説明する。ロール・権限・RLS役割単位、操作単位、データ行単位でアクセスを制御する方法を説明する。入力値を信用しないブラウザ側チェックを回避できる前提で、サーバー側検証と無害化が必要な理由を説明する。XSS・CSRF・SQLインジェクション代表的な攻撃がどの信頼境界を悪用するかを、発生条件ごとに説明する。秘密情報とAPIキー公開コードへ含めない情報、保存場所、権限最小化、漏えい時の失効を説明する。個人情報・データ最小化・保持期間必要なデータだけを集め、利用目的と削除時期を決める原則を説明する。脅威モデリングと公開前判断守る対象、攻撃者、入口、起こり得る被害、対策、残るリスクを整理する。
インフラとは何かアプリを動かす計算資源、ネットワーク、保存領域、実行基盤をまとめて説明する。オンプレミスとクラウド自前設備と事業者が提供する資源の、責任・費用・拡張方法の違いを説明する。IaaS・PaaS・SaaS・サーバーレス利用者が管理する範囲の違いでクラウドサービスを分類する。リージョン・可用性ゾーン・エッジ処理・保存場所の物理的な分散と、遅延・障害範囲・法的要件への影響を説明する。ビルドとランタイムソースコードを配布可能な形へ変換する工程と、本番で実際に処理する工程を区別する。デプロイ新しいアプリや設定を実行環境へ配置し、利用可能にする一連の処理を説明する。プレビュー・ステージング・本番変更確認用、一連の検証用、実利用用の環境を分ける理由を説明する。CI変更のたびにビルド、型検査、テスト、静的解析を自動実行する仕組みを説明する。CD・リリース・ロールバック検査済みの変更を反映し、問題時に以前の状態へ戻す仕組みを説明する。コンテナ・イメージ・レジストリ隔離されたプロセス、実行に必要な一式、配布保管場所を区別して説明する。
開発と運用の違い作る段階と、継続して安全・安定・適正費用で提供する段階を区別する。ログ何がいつ起きたかを離散的な記録として残し、調査へ利用する仕組みを説明する。メトリクス応答時間、エラー率、CPU使用率などを時系列の数値として観測する。トレース一つのリクエストが複数の処理やサービスを通る経路を追跡する。監視・アラート・エスカレーション異常の検知条件、通知先、対応開始条件を設計する。可用性・SLA・SLOサービスが期待どおり使える割合と、提供目標・契約上の約束を区別する。表示速度とCore Web Vitals読み込み、操作応答、レイアウト安定性をユーザー体験の指標として説明する。キャッシュとCDN同じ結果や静的ファイルを再利用し、応答時間とサーバー負荷を下げる仕組みを説明する。バックアップ・復旧・RPO・RTOどこまでのデータ損失を許容するか、何時間で復旧するかを含めて説明する。固定費・従量課金・利用量見積もりユーザー数、通信量、DB容量、AIトークン、外部API回数から費用が増える構造を説明する。
LLM・モデル・トークン大規模言語モデルと、入力・出力を処理する単位であるトークンの関係を説明する。コンテキストウィンドウ一度の処理で参照できる情報量と、長い会話で情報が失われる理由を説明する。システム指示・ユーザー入力・モデル出力異なる指示レイヤーと、外部入力がモデル挙動へ影響する構造を説明する。構造化出力自由文ではなく、決められた項目・型のデータとして出力させる意味を説明する。Function Calling・ツール利用モデル自身が外部処理を実行するのではなく、呼び出す関数と引数を選び、アプリ側が実行する流れを説明する。埋め込みベクトル文章や画像の意味的な近さを数値ベクトルとして表現する考え方を説明する。ベクトル検索とRAG質問に近い資料を検索し、その内容をモデル入力へ追加して回答させる流れを説明する。AIエージェントとMCP目標、状態、ツール、反復、承認境界を持つ実行系と、ツール接続規約を説明する。AI評価・ガードレール・安全性正確性、再現性、禁止出力、プロンプトインジェクション、データ漏えいを検査する考え方を説明する。AI付きWebアプリの全処理フロー画面入力→認証→API→DB／検索→モデル→構造化出力→保存→表示→ログまでを一つの構成図で統合する。
