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Distributed applications made with Microsoft Orleans (& Dapr) and Event Sourcing using Sekiban
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生成AIを活用した機能を、顧客に提供するまでに乗り越えた『4つの壁』
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Wantedly_ウォンテッドリー_技術選考について.pdf
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２年間の実運用を経て振り返るイベントソーシングの実際
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Cline+Claude SonnetでのAIプログラミングが心地よい
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DDDを突き詰めていったら、 イベントソーシングに 流れ着いた話
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I Tried Local LMs for C# Programming. So you don’t Have To.
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.NET でアクターモデルをOrleansかDaprでやりたい
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Cline+Sonnet3.7 でイベントソーシング開発をやってみた
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Microsoft Orleansで始める、アクターモデルを使った分散システム入門
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イベントソーシング・CQRSで、ドメイン駆動設計をシンプルかつ柔軟に実践する
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AIコーディングの理想と現実
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Orleans + Sekiban + SignalR でリアルタイムWeb作ってみた
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Microsoft Orleans, Daprのアクターモデルを使い効率的に開発、デプロイを行うためのSekibanの試行錯誤 / Sekiban: Exploring Efficient Development and Deployment with Microsoft Orleans and Dapr Actor Models
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SaaSとAI、比べて見えた 価値を生むAIプロダクト開発のコツ
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既存SaaSへの生成AI導入を振り返る~2年半の試行錯誤と実践知~ （PRODUCT HISTORY CONFERENCE 2025）
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DCB版のSekibanのコード、動作、ベンチマークのデモ/dcb sekiban code and benchmark
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だいたい分かった気になる 『SREの知識地図』 / introduction-to-sre-knowledge-map-book
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