バックエンド・Go (Slack
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前回の記事では、B2B SaaS向けの強力な認証・ユーザー管理基盤である WorkOS の全体像と、Node.js/Next.jsでの実装について解説しました。 今回はその第二弾として、Go言語（Golang） を使ったバックエンドでのWorkOS実装方法を解説します。 特に、2026年4月にリリースされたばかりの WorkOS Go SDK v7 では、API設計が大きく刷新され、よりGoらしい（Idiomaticな）書き方ができるようになりました。本記事では、最新のv7 SDKを使った実装例と、Goの主要なWebフレームワーク（net/http, G
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B2B SaaSの認証基盤「WorkOS」をGoで実装する（v7対応・ベンチマーク付き）
はじめに ── 「ターミナル」「CLI」... エンジニアの皆さんにとっては日常の道具だと思います。しかし、非エンジニアの私にとって、それは「触ったらPCが壊れるかもしれない黒い画面」でした。私はプログラミングの経験が一切なく、コードは満足に書けません。学生時代や社会人になってHTMLを少し触ってみて、頭がパニックになり挫折したレベルです。 しかし現在、私は社内の総合業務管理システムの構築・運用に携わっています。このシステムは、従業員管理からワークフロー承認、帳票生成、さらには外部のECサイトの売上CSVを会計ソフトの仕訳形式に自動変換する機能まで備えた
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「1行もコードが書けない」非エンジニアが、ClaudeとGo言語で社内会計ツールを開発した話
Elixirを始めました 筆者は、Elixir は名前と「アクターモデルらしい」程度しか知らない状態でした。以前から気になっていた言語だったので、小さなサンプルを通して学ぶことにしました。本記事は、その学習過程で得た「Python / Go ユーザーから見た Elixir の見え方」をまとめたものです。 Elixir は「BEAM上のアクターモデル」「軽量プロセス」「不変データ」「パターンマッチ」など、他言語経験者でも初見では1ファイルに複数の未知概念が同時に出てくる言語です。文法だけ眺めても、何が利点となるのかが掴みづらい部分があります。 そこで本記事
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Elixirを触り始めた — 並行処理をPython / Goと並べて読む
こんにちは。PIVOTのテックリード @tawachan です。普段はWebフロントエンド、バックエンド、インフラを横断的に見ながら、チームの技術的な意思決定や開発効率化に取り組んでいます。 PIVOTのバックエンドで、2025年頃にミニマル実装で入れた「デイリーアクション」というミッション機能を、設計から見直して作り直しました。 この記事は、そのリニューアルでやった設計判断のうち、 最初はイベント駆動・Push型で考えていたところを、Pull型に倒したこと ミッション定義をDB駆動ではなく、ハードコードする形にしたこと の2つを中心に書きます。 旧デイ
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PIVOTのミッション機能を作り直した ── 接続方向の逆転とコードで組み立てるミッション定義
はじめに FinatextのInsurtech事業でインターンをしている保坂です！ 昨年6月からインターンをしており、生成AI活用機能やバックエンド開発に携わっています。 今回、保険ビジネスプラットフォーム『Inspire』にMCPを統合する機能開発を担当しました。これといったスタンダードのない新しい領域であるため、今回の実装を紹介し、MCP実装の設計をする上で考えるべき点をまとめていきます。 MCPの概要 そもそもMCPとは、ChatGPTなどのLLMがシステムの機能を呼び出せるようにする、専用窓口のようなものです。よくUSB-Cと例えられることもあり
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既存サービスにMCPサーバーを組み込む際の設計ポイント
はじめに Go言語でWebアプリケーションを作りたいけど、どのフレームワークを選べばいいかわからない…そんな悩みを抱えていませんか？ この記事では、Go言語の主要なWebフレームワークを徹底比較し、プロジェクトに最適な選択ができるよう解説します。 Go言語でWebアプリを作る選択肢 Go言語には大きく分けて3つのアプローチがあります。 アプローチ 特徴 向いているケース 標準ライブラリ（net/http） 依存なし、シンプル 小規模API、学習目的 軽量フレームワーク 最小限の機能、高速 マイクロサービス、パフォーマンス重視 フルスタックフレームワーク
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Go言語だけでWebアプリを作る！主要フレームワーク徹底比較【2026年版】
Redis を認証基盤やセッション管理に使うと、必ず次の問いにぶつかる。 master が落ちたとき、アプリケーションはどこへ書けばよいのか？ Redis Sentinel はこの問いに答えるための仕組みである。 ただし、Sentinel は万能な HA レイヤーではない。 Sentinel がやることは大きく 2 つだけだ。 Redis master の死活監視と自動 failover クライアントに対する「現在の master はどこか」という service discovery 逆に、Sentinel がやらないことも明確にしておく必要がある。 s
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Redis Sentinel は何を保証し、何を保証しないのか
導入 Go言語のORMといえば、GORMが有名なところだろう。会社でGoの経験のある同僚には、SqlBoilerをおすすめされた。 だが、どちらも筆者の手に馴染む道具とはならなそうだったので、探したところgorpとgoquを組み合わせるに至った。 upper/dbも筆者にfitしそうではあるが、goquの表現力が素晴らしく、gorpの節制的なAPIも気に入ったので、gorp+goquとした。 https://github.com/go-gorp/gorp https://github.com/doug-martin/goqu 最近はGo言語が気に入ってG
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gorpとgoquを拡張してDBアクセスする
結論から fnm exec --using= という呼び出しは、Windows で エラーを一切出さずに、指定したバージョンではなく現在アクティブなバージョンの結果を返します。 fnm exec は外部プログラムを「指定バージョンの環境で」実行するための仕組みですが、そこに渡す npm を exec.LookPath などで事前に絶対パスへ解決してしまうと、その絶対パスが「現在のシェルにバインドされた shim」を指す固定参照になり、--using= でいくらバージョンを指定しても中身は切り替わりません。 そし...
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fnm exec --using=<v> に絶対パスの npm を渡すと、Windows で静かにバージョン切替が無効化される
TL;DR 個人で立ち上げたセキュリティ会社で、生成 AI 向け DLP プロダクト AI-Scan-Interceptor を開発してきた 一人法人としてプロダクトを世に届けるには、コードを公開して信頼を蓄積するのが現実的だと判断し OSS 化 AGPL v3 + 商用ライセンス のデュアル構成、コンサル相談 → PoC → 製品導入のファネルを組む 技術スタックは Go + uTLS + ICAP + Squid + Docker Compose この記事ではアーキテクチャ、技術選定の理由、OSS と商用版の線引き、そこに至るまでの経営判断を書く は
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自社プロダクトを OSS にした話 — AI への機密情報送信を監視する AI-Scan-Interceptor
TL;DR Claude Codeを使っていると、タスクの計画やAIのメモがローカルにどんどん積み上がっていく。これをチームの共有リポジトリに混ぜるのには抵抗があった。界隈ではObsidianに逃がす構成が流行っているが、ゼロから環境を構築するのが手間に感じたため、代わりに cortex というGo製の小さなCLIを開発し、生成されたMarkdownや会話ログ（JSONL）をNotionへ冪等（べきとう）に同期するようにした。 「Gitを汚したくない」という後ろ向きな動機から始まったが、Notion APIの地雷を踏み抜きながら実装した結果、Notion
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Claude Codeが生成するAIメモをNotionに逃がすCLIを作った話 — Obsidianを見送った現実的な選択
Go Clean Architecture でエラーコードをエンジニアに「強制」するまでの設計議論 —— grep 1行に至るまでの寄り道と発見 いきなり結論から エラーレスポンスに code フィールドを必ず含めるために、最終的にやったことは grep 1 行です。Makefile に NewAppErr の使用を禁止する lint ターゲットを追加しただけ。 ただ、この 1 行に辿り着くまでに AI（Claude Code）と結構な議論をしました。フォールバック生成、警告ログ、500 格上げ、カスタム go vet analyzer……いくつもの案を
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Go Clean Architecture でエラーコードを「強制」する —— grep 1行に結晶化するまで
概要 SpannerにはcommitタイムスタンプをセットするためのPENDING_COMMIT_TIMESTAMP()という関数がありますが、これをGORMから利用するには少し工夫が必要です。 本記事ではgo-gorm-spannerに用意されているCommitTimestamp型の使い方と、利用時の注意点について紹介します。 PENDING_COMMIT_TIMESTAMPについて https://docs.cloud.google.com/spanner/docs/commit-timestamp?hl=ja CREATE TABLE Perfor
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Spanner × GORMでPENDING_COMMIT_TIMESTAMPを使用する
ヘッドレスChrome（chromedp）で記事ページのHTMLを集めるCLIを、wall-clock[1]で50件4:43→1:27（3.3倍速、-69%）まで縮めた時の記録です。 対象のプログラム あるブログサービスの記事一覧から、各記事のHTMLを取得して保存するCLIツールです。動的レンダリングが必要なため、net/http の直叩きではなく chromedp でヘッドレスChromeを動かしています。 入力: 記事URLのリスト（数十〜数千件） 出力: 各URLに対応するHTMLファイル 主要ライブラリ: github.com/chromedp
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chromedpのHTMLダウンロードを4:43→1:27（3.3倍）に高速化した記録
DDDの実装パターンは1つじゃない。業務領域の複雑さに応じて、Transaction Script・Active Record・Domain Model・Event Sourcingの4つを使い分ける必要がある。学習用プロジェクト「mendo」（ラーメンチェーンの注文管理システム）で、この4パターンを1プロジェクトに共存させた実装と、パターン選択の判断を紹介する。 この記事でわかること 4パターンの実装イメージとGoでの書き方 「どの業務領域にどのパターンを選ぶか」の判断基準 なぜ全部Domain Modelにしなかったのか 触れないこと DDDの基礎概
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GoでDDDの4つの実装パターンを1プロジェクトに共存させた話
テストの本質から始め、Domain層→Application層→Infrastructure層→E2Eまで層別のテスト戦略をGoで実践する本。Table-Driven Testsのアンチパターン、テストダブルの使い分け、Docker統合テストまで網羅します。
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Goテスト戦略 — テストピラミッドを実践で学ぶ
テストの本質から始め、Domain層→Application層→Infrastructure層→E2Eまで層別のテスト戦略をGoで実践する本。Table-Driven Testsのアンチパターン、テストダブルの使い分け、Docker統合テストまで網羅します。
DDDの戦略的設計から戦術的設計まで、Goの実装コードで段階的に学ぶ本。ラーメンチェーン「麺道」を題材に、Transaction Script → Active Record → Domain Model → Event Sourcing の4パターンを実践します。
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DDD入門 — Goで実践するドメイン駆動設計
DDDの戦略的設計から戦術的設計まで、Goの実装コードで段階的に学ぶ本。ラーメンチェーン「麺道」を題材に、Transaction Script → Active Record → Domain Model → Event Sourcing の4パターンを実践します。
はじめに WebAPIの基本を学ぶ際、実際にリクエストを飛ばしてレスポンスを受け取る一連の流れを体験することは、最も効果的な学習方法の一つである。 今回は、開発者にとって身近な存在である GitHub API (REST API) を利用し、主要な3つのプログラミング言語（Node.js, Python, Go）を使ってGETリクエストを送信するプログラムを作成する。 それぞれの言語におけるHTTPクライアントの使い方や、返ってきたJSONデータの解析方法を比較しながら、API連携の基本を学んでいく。 本記事のゴール Node.js, Python, G
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【GitHub API】Node.js, Python, GoでそれぞれGETリクエストを飛ばしてみよう
ブロックチェーンの不変性は諸刃の剣 ブロックチェーンの最大の特性は「一度記録したデータを改ざんできない」ことです。これは公的記録の信頼性を担保する上で非常に強力な性質です。 しかし裏を返すと、一度入れてしまったデータは削除できないということでもあります。 入ってはいけない情報がある ブロックチェーンに直接記録してはいけない情報があります。 虚偽の情報 — 誤った記録が永遠に残る 個人情報 — 削除できないため、プライバシー上の問題になる 著作権を侵害するコンテンツ — 権利者が削除を要求しても対応できない これらを平文でブロックチェーンに入れてしまうと、
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ブロックチェーンに平文データを入れてはいけない理由と、CivilChainの設計
19,613ファイルを順に処理するGoのバッチを、wall-clock[1]で1:52 → 0:45（2.47倍）まで削った時の記録です。 最終的にやったことを一行で書くと以下ですが、順序とその根拠が大事だと思ったので記事にしました。 「regexを削り、strings.NewReplacerに寄せて、stdoutをバッファし、worker poolで並列化した」 対象のプログラム ローカルにあるHTMLファイルをスクレイピングして必要な部分を抜き出し、本文中に残っている不要な表現（広告タグ、空要素、削除済みサイトへのリンクなど）を正規表現や文字列置換で
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Goのバッチ処理を1:52→0:45（2.47倍）に高速化した記録
