Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
組織全体でGitHubを使うようになるまで / Everyone Can Use GitHu...
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
OSA Shunsuke
January 21, 2017
Technology
12
11k
組織全体でGitHubを使うようになるまで / Everyone Can Use GitHub Issues
組織の全員がコミュニケーションする場所としてGitHubのIssueを使うようになった話
https://techconf.cookpad.com/2017
OSA Shunsuke
January 21, 2017
Tweet
Share
More Decks by OSA Shunsuke
See All by OSA Shunsuke
生鮮食品をユーザーに届ける流通の仕組みと技術 / Distribution in Cookpad Mart 2022
osa
1
3.6k
物理世界でモノを運ぶための仕組み / How to Distribute Items in Cookpad Mart
osa
0
12k
「粗利を計算する」の難しさ / KPI Measurement in the real world
osa
1
1.4k
八百屋のCTOになったのでとりあえず店に立ってみた / Understand? Understand!
osa
3
1.7k
見せる、見える、見れる / Show, See, Seek.
osa
0
890
before action setter いる? / Good-bye "before action setter"
osa
3
9.3k
チームの語彙を育ててコミュニケーションできるチームをつくる / Build Vocabulary, Build Team
osa
10
7.3k
技術基礎研修「クックパッドを支える仕組み」 / Introduction to the Internet
osa
181
390k
すぐそこにある "異文化" コミュニケーション / Daily Intercultural Communication
osa
1
1.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
広告の効果検証を題材にした因果推論の精度検証について
zozotech
PRO
0
140
変化するコーディングエージェントとの現実的な付き合い方 〜Cursor安定択説と、ツールに依存しない「資産」〜
empitsu
4
1.3k
システムのアラート調査をサポートするAI Agentの紹介/Introduction to an AI Agent for System Alert Investigation
taddy_919
2
2k
M&A 後の統合をどう進めるか ─ ナレッジワーク × Poetics が実践した組織とシステムの融合
kworkdev
PRO
1
420
データ民主化のための LLM 活用状況と課題紹介(IVRy の場合)
wxyzzz
2
680
Azure Durable Functions で作った NL2SQL Agent の精度向上に取り組んだ話/jat08
thara0402
0
150
We Built for Predictability; The Workloads Didn’t Care
stahnma
0
130
Context Engineeringの取り組み
nutslove
0
290
What happened to RubyGems and what can we learn?
mikemcquaid
0
250
Data Hubグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
2.7k
予期せぬコストの急増を障害のように扱う――「コスト版ポストモーテム」の導入とその後の改善
muziyoshiz
1
1.6k
GSIが複数キー対応したことで、俺達はいったい何が嬉しいのか?
smt7174
3
150
Featured
See All Featured
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
0
320
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
0
32k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
5.2k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
2
2.3k
Measuring Dark Social's Impact On Conversion and Attribution
stephenakadiri
1
120
Believing is Seeing
oripsolob
1
53
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
2
410
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
5.8k
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
200
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
0
4k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
196
71k
Transcript
৫શମͰ(JU)VCΛ ͏Α͏ʹͳΔ·Ͱ $PPLQBE5FDI$POG 04"4IVOTVLF
ࣗݾհ w ढ़༞ʢ04"4IVOTVLFʣ w 8FCΞϓϦέʔγϣϯΤϯδχΞ w !T@PTB@ w ݄ΫοΫύουྉཧڭࣨʢΞϧόΠτʣ w
݄ΫοΫύουʢ৽ଔʣ w ݱࡏΫοΫύουྉཧڭࣨ
None
ࠓ͓͢͠Δ͜ͱ w ΤϯδχΞͰͳ͍ਓؚΊͯΈΜͳͰ(JU)VCΛ͏ w ಋೖ͢Δͱ͖ʹͿ͔ͭͬͨนͱͦͷΓӽ͑ํ w ݁Ռͱͯ͠ಘΒΕͨͷ
ϝϯόʔߏ w ΤϯδχΞ w σβΠφʔ w σΟϨΫλʔ w αϙʔτ w
Ӧۀ w ӦڭࣨӡӦ w ʜʜ
ϝϯόʔߏ w ϦΞϧʢݱ࣮ੈքʣͷཁૉ͕ඇৗʹॏཁͳαʔϏε w ΠϯλʔωοτͰ݁͠ͳ͍ w ϝϯόʔߏͦΕΛө͍ͯ͠Δ ͦΕҎ֎ ΤϯδχΞ
ޱ಄Ͱίϛϡχέʔγϣϯ w ʮ͢Έ·ͤΜɺ͜͏͍͏͕ʜʜʯ w ʮ;Ή;ΉͳΔ΄Ͳʜʜʯ w (JU)VCʹJTTVFΛͬͯௐࠪͨ͠Γ࣮ͨ͠Γ w ʮ͢Έ·ͤΜɺલʹݴͬͯͨͳΜͰ͚͢Ͳʜʜʯ
w ه͕Βͳ͍ w ୭͕ԿΛ͍ͬͯΔͷ͔Θ͔Βͳ͍ w ձ͢ΔͨΊʹ࡞ۀ͕தஅ͞ΕΔ w Λ͔͚ʹͯ͘͘ίϛϡχέʔγϣϯ͕ݮΔ
ʮΈΜͳͰ(JU)VCΛͬ ͯΈΑ͏ʯ
(JU)VCΛબΜͩཧ༝ w ։ൃνʔϜ͢Ͱʹ(JU)VCΛ͍ͬͯͨ w ʮ(JU)VCͷJTTVF͍͍ͬͯ͢ΑͶʯ
ಋೖʹཱ͔ͪͩΔน w ͍ํ͕Θ͔Βͳ͍ w ৺ཧతͳোนʢ͜Θ͍ʣ
͍ํ͕Θ͔Βͳ͍
આ໌ձ w ͳͥಋೖ͢Δͷ͔ w ʮ͜͏͍͏ͱ͖ʹͬͯཉ͍͠ʯ w ᘳͳઆ໌Λ͠Α͏ͱ͠ͳ͍ w ࡉ͔͍͍ํʹ͍ͭͯݴٴ͗͢͠ͳ͍ w
ϝϯγϣϯɺ.BSLEPXOɺϥϕϧɺΞαΠϯ w ·ͣॻ͍ͯΒ͏
ΨΠυΛ༻ҙ͢Δ w ʮԿΛॻ͚ྑ͍ͷ͔Θ͔Βͳ͍ʯ w ى͍ͬͯ͜Δʹ͍ͭͯΑ͍ͬͯ͘Δ w ͦΕΛͲ͏දݱ͢Εྑ͍ͷ͔Θ͔Βͳ͍ w ॻ͖ํͷࢀߟΛ༻ҙ͢Δ w
कΔඞཁͳ͍ʢ㱠ϧʔϧʣ w HJUIVC*446&@5&.1-"5&NE
͜·ΊʹΞυόΠε͢Δ w ͍׳Ε͖ͯͨΒগͣͭ͠ศརͳ͍ํΛ͑Δ w આ໌ձͰলུͨ͜͠ͱ w ͓ޓ͍ʹศརʹͳΔ w ࣮ྫΛࣔ͢ w
ʮ͜͏͍͏෩ʹॻ͍ͯ͘ΕΔͱخ͍͠Ͱ͢ʯ
͜Θ͍
ࡶͳ͍ํΛ࣮ફ͢Δ w ΧδϡΞϧʹͬͯྑ͍ w ݸਓతͳλεΫɺ8*1 w ʮ͜ΜͳΜͰ͍͍Μͩʯ
ࣗͨͪৼΔ͍Λม͑Δ w ΈΜͳͷʹ͢Δ w ❌ʮΤϯδχΞͷʹ࿈Εͯ͘Δʯ w ૬खͷίϛϡχέʔγϣϯελΠϧʹาΈدΔ w গ͠ஸೡʹݴͬͯΈΔ
݁Ռ w ΈΜͳ͕ͬͯ͘ΕΔΑ͏ʹͳͬͨ w ॳɺʹͳ͍ͬͯͨ͜ͱ͕ղܾ͞Εͨ w ͕ࣗಇ͖͘͢ͳͬͨ w ʮศརʹͳͬͨʯͱݴͬͯΒ͑ͨ w
ʮແྉͳΒՈͰ͍͍ͨʯ w ͬͯྑ͔ͬͨʜʜʂ
ࢥΘ͵݁Ռ w ʮ͕ࣗؔΘ͍ͬͯͳ͍ʹ͍ͭͯɺؾʹͳͬ ͨΒൃݴͰ͖Δʯ w ʮࣗͨͪͰͬͱͰ͖Δ͜ͱ͕͋ΔΜ͡Όͳ͍͔ʯ
·ͱΊ w ΤϯδχΞ͡Όͳͯ͘(JU)VCศརʹ͑Δ w ίϛϡχέʔγϣϯ͕׆ൃʹͳͬͯɺͦΕ·Ͱʹͳ ͔ͬͨΓͱΓ͕ੜ·ΕΔΑ͏ʹͳͬͨ w νʔϜΛ·͕ͨΔؔ৺͕ੜ·Ε͖ͯͨ