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      <title>Scrap Notes</title>
      <link>https://1210yuichi0.github.io</link>
      <description>最新の10件 on Scrap Notes</description>
      <generator>Quartz -- quartz.jzhao.xyz</generator>
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    <title>CI チェック結果を PR description に出力すべきか（AIレビュアー向けコンテキスト観点）</title>
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    <description><![CDATA[ 「CI でチェックした項目を PR description に出力すると、AI レビュアーへの有効なコンテキストになるか」を調査した記録。 TL;DR 条件付き有益。ただし PR description への書き込みより copilot-instructions.md への記載の方が効果的 CI が通過済みの項目を明示することで「AI が CI カバー済みの問題を重複指摘する」無駄を防げる PR description への書き込みは「競合リスク」があるため、専用 PR コメントへの投稿の方が安全 AIレビュアーが参照するコンテキスト GitHub Copilot Code Review Co... ]]></description>
    <pubDate>Sat, 28 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>Devin + Linear + GitHub 連携の比較調査</title>
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    <description><![CDATA[ Devin（AI ソフトウェアエンジニア）と Linear・GitHub それぞれとの連携機能を調査し、Linear の機能が GitHub で代替できるかを検証した記録。 TL;DR Devin + Linear はネイティブ統合により、Issue 起票 → 自動トリガー → PR 生成 → ステータス更新がシームレスに連動 Devin + GitHub は PR 管理・コード操作には強いが、Issue からの自動トリガーは GitHub Actions + Devin API の手動構築が必要 GitHub だけでの完全再現は困難。特に「自動トリガー・自動ステータス更新・プレイブックによる... ]]></description>
    <pubDate>Sat, 28 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>dbt_project.yml flags 設定リファレンス</title>
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    <description><![CDATA[ 調査日: 2026-02-28 対象バージョン: dbt Core 1.6 〜 1.12（dbt Cloud 2024.03 〜 2026.01） 概要 flags（グローバルコンフィグ）は、dbt がプロジェクトをどのように実行するかを制御する設定です。「何を実行するか」（モデルの定義）ではなく「どう実行するか」（ログ出力方法、エラー処理など）を指定します。 dbt_project.yml の flags: セクションに記述することで、設定をバージョン管理下に置けます。 目次 設定優先順位 一般フラグ（Project Flags） 動作変更フラグ（Behavior Change Flags）... ]]></description>
    <pubDate>Sat, 28 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>dbt state:modified 実装調査</title>
    <link>https://1210yuichi0.github.io/dbt-state-modified-implementation</link>
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    <description><![CDATA[ 調査日: 2026-02-26 対象リポジトリ: dbt-labs/dbt-core 調査範囲: state: セレクターの実装、特に state:modified の詳細 エグゼクティブサマリー dbtのstate:セレクターは、プロジェクトの以前のバージョン（--stateで指定したmanifest.json）と現在のバージョンを比較してノードを選択する機能です。state:modifiedは最も重要なセレクターで、以下の6つのサブセレクターを持ち、細かい変更検知が可能です： state:modified.body — SQLコード変更 state:modified.configs — c... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 26 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>dbt品質保証ツール - 全チェックルール詳細リスト</title>
    <link>https://1210yuichi0.github.io/dbt-tools-complete-rule-list</link>
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    <description><![CDATA[ 作成日: 2026-02-26 更新日: 2026-02-27 目的: 各dbt品質保証ツールの全チェックルール・フック・テストを説明付きで網羅的にリスト化 目次 サマリー dbt-bouncer (81ルール) dbt-checkpoint (62フック) dbt-project-evaluator (29テスト) dbt-score (18ルール) カテゴリ別集計 サマリー ツール総数取得元リポジトリdbt-bouncer81Checkクラスgodatadriven/dbt-bouncerdbt-checkpoint62フックIDdbt-checkpoint/dbt-checkpointd... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 26 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>dbt Pre-commit Hook: BigQuery Incremental設定不備を自動検出</title>
    <link>https://1210yuichi0.github.io/dbt-precommit-incremental-config</link>
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    <description><![CDATA[ TL;DR（要約） BigQueryのmaterialized: incrementalモデルで、実行時エラーになる設定不備をコミット前に自動検出するpre-commitフックを実装・検証しました。 結果: ✅ すべてのエラーケース（merge/insert_overwrite/デフォルト戦略）を正しく検出 主な成果: merge戦略でunique_key未指定 → ERROR検出 insert_overwrite戦略でpartition_by未指定 → ERROR検出 on_schema_change未指定 → WARNING表示（推奨設定を提案） なぜこのチェックが必要か よくある問題: ... ]]></description>
    <pubDate>Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>dbt Pre-commit Hook: SQLファイルにconfig()を書かせない検証</title>
    <link>https://1210yuichi0.github.io/dbt-precommit-no-config-in-sql</link>
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    <description><![CDATA[ dbt Pre-commit Hook 検証: no-config-in-sql TL;DR（要約） dbtモデルのSQLファイルに{{ config() }}を書かせないpre-commitフックを実装・検証しました。 結果: ✅ 両テストケース（成功/失敗）とも期待通りに動作 主な成果: SQLファイルからconfigを排除し、YAMLに集約 コミット前に自動チェック 明確なエラーメッセージで修正方法を提示 なぜこのルールが必要か 問題: SQLファイルにconfigを書くと… -- ❌ BAD: SQLロジックとメタデータが混在 {{ config( materialized=&#039... ]]></description>
    <pubDate>Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Scrap Notes</title>
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    <description><![CDATA[ 日々の学びや気づきをスクラップ的にメモしていく場所です。 技術検証、実装ガイド、学習記録を中心に、実務で役立つ知見を蓄積しています。 About → 📂 コンテンツカテゴリ 🛠️ dbt + BigQuery データ基盤構築・運用に関する実践的なガイドと検証レポート。 dbt概要 - dbt + BigQueryのエコシステム 接続設定 - プロジェクト設定、BigQuery認証 モデル開発 - マテリアライゼーション、パーティショニング、クラスタリング テスト - Unit Tests、Generic Tests、データ品質検証 パフォーマンス - 増分処理、Snapshot、最適化手法... ]]></description>
    <pubDate>Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>LLMを活用したpre-commitフック：CONTRIBUTING.mdルールの自動レビュー</title>
    <link>https://1210yuichi0.github.io/Tech/llm-powered-precommit-hooks</link>
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    <description><![CDATA[ 背景 ドキュメントサイトを運用する際、CONTRIBUTING.mdにルールを定義しても、人間がそれを完璧に守るのは困難です。特に以下のような問題が発生しがちです： ファイル命名規則の違反（kebab-case、大文字使用など） フォルダ階層の深すぎるネスト index.mdへの詳細ドキュメント記載 frontmatterの日付フォーマット不統一 タグの大文字使用 これらのルール違反を防ぐため、CONTRIBUTING.mdに定義されたルールをpre-commitフックで自動チェックする仕組みを実装しました。 実装の経緯：なぜなぜ分析から生まれた再発防止策 発生した問題 CONTRIBUTIN... ]]></description>
    <pubDate>Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>全設定項目リファレンス</title>
    <link>https://1210yuichi0.github.io/dbt-bigquery/bigquery-configs-complete</link>
    <guid>https://1210yuichi0.github.io/dbt-bigquery/bigquery-configs-complete</guid>
    <description><![CDATA[ 学べること dbt-bigquery全設定項目の網羅的解説 暗号化、Python UDF、マテリアライズドビューなどの高度な機能 実際の検証結果と実践的な使用例 公式ドキュメントと実装のギャップ はじめに dbt-bigqueryの全設定項目を網羅的に解説し、実践的な使用例と実際の検証結果を提供します。公式ドキュメントだけではわからない実装のポイントとベストプラクティスを明らかにします。 検証環境: dbtバージョン: 1.11.5 dbt-bigqueryバージョン: 1.11.0 検証日時: 2026-02-17 検証概要 ✅ 実測検証完了 検証日時: 2026-02-17 dbtバージョ... ]]></description>
    <pubDate>Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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