課題
日常業務において、同じ情報を何度も検索したり、同じ作業を繰り返したりすることが多く、非効率的でした。これらのワークフローを合理化したり、AIモデルの実験をサポートしたりするための集中化された社内ツールが存在しませんでした。
解決策
個人的な自由時間を利用して、社内の生産性向上スイートを設計・実装しました。このツールは、チーム全体に利益をもたらすように進化し、個人ノート、データビジュアライゼーション、独自およびオープンソースのLLM向けのAIプレイグラウンドなどの機能がフィードバックによって組み込まれました。承認後、プロジェクトは会社のサーバーに展開され、私は完全なプロジェクトとソースコードを会社に提供し、社内のワークフローを改善し、AI実験を可能にしました。
デザイン
- ユーザーインターフェース (UI) デザイン：Figma を使用し、ユーザビリティとアクセシビリティを重視した、すっきりとした直感的なインターフェースを作成しました。
- デザインシステム：再利用可能なコンポーネントを使用した一貫性のあるデザインシステムを開発し、アプリケーション全体で統一されたユーザーエクスペリエンスを実現しました。
- 多言語サポート：社内の多様なユーザーベースに対応するため、複数言語のサポートを実装しました。
技術的な詳細
バックエンド
- 言語: Swift
- フレームワーク: Vapor 4
- API: REST
- テスト: XCTestによるAPIエンドポイントテスト
- データベース: PostgreSQL
- デプロイメント: AWS Fargate、AWS ECS、AWS RDS、Docker
フロントエンド
- 言語: TypeScript
- フレームワーク: Vue3
- テスト: Vitest
- デプロイメント: AWS S3
インフラストラクチャ
- CI/CD: Bitbucket Pipelines
- モニタリング: AWS CloudWatch、Datadog
- ロギング: AWS CloudWatch Logs
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