<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Lin's Blog</title><link>https://coder.tw/ja/</link><description>Recent content on Lin's Blog</description><generator>Hugo</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Tue, 20 Oct 2026 07:59:50 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://coder.tw/ja/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>iPhone が家になくても Xcode から iOS アプリをリモートデプロイする</title><link>https://coder.tw/ja/posts/ios-remote-deploy-over-wireguard/</link><pubDate>Tue, 20 Oct 2026 07:59:50 +0800</pubDate><guid>https://coder.tw/ja/posts/ios-remote-deploy-over-wireguard/</guid><description>&lt;p&gt;AI の時代になり、外出先から AI に家のパソコンを操作させてコードを書くのが当たり前になりました。Web 開発なら簡単で、パソコンを Tailscale や WireGuard につないでおけば、外からでもそのままページを開いてデバッグできます。しかしアプリはそうはいきません。App Store の審査には数日かかり、TestFlight でもスマホにインストールしてテストできるまで 30 分ほどかかります。AI がどれだけ速くコードを書いても、ここで止まってしまいます。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>AI モデルは同じなのに急に賢くなくなった？ OpenRouter のプロバイダーの違い</title><link>https://coder.tw/ja/posts/openrouter-ai-model-provider-differences/</link><pubDate>Mon, 19 Oct 2026 22:20:15 +0800</pubDate><guid>https://coder.tw/ja/posts/openrouter-ai-model-provider-differences/</guid><description>&lt;p&gt;最近 OpenRouter で DeepSeek V4.1 Flash を使っていて、困った状況に出くわしました。同じモデルなのに、とても賢いときもあれば、明らかに賢くないときもあるのです。賢くないときは、ツール呼び出し（tool call）の形式まで間違えたり、同じことを繰り返して堂々巡りになり、まったく進まなかったりします。モデル名は変わっていないのに、まるで別人のようでした。これで、普段見落としがちな点に気づきました。&lt;strong&gt;モデルを選ぶだけでなく、実際にどのプロバイダーがそのモデルを動かしているかも、使い心地に影響するのです。&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</description></item><item><title>OpenSearch のメモリアラートが鳴っては戻る――本当にメモリ不足なのか？</title><link>https://coder.tw/ja/posts/opensearch-memory-alert-old-generation/</link><pubDate>Mon, 19 Oct 2026 22:19:33 +0800</pubDate><guid>https://coder.tw/ja/posts/opensearch-memory-alert-old-generation/</guid><description>&lt;p&gt;私は 100 近くの OpenSearch クラスターを管理しています。先日、Heap のアラートが鳴りました。ただし全クラスターではなく、いくつかのクラスターだけです。このアラートの条件は Heap 使用率が 75% を超えることです。鳴ったクラスターは数分後に自然に回復し、また鳴る、を繰り返していました。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;最初はノードに問題が起きたのではと心配になり、まずクラスターに異常がないか確認しました。&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;クラスターの状態&lt;/strong&gt;：Green で、Unassigned Shard はなし&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;書き込みは正常&lt;/strong&gt;：Fluentd のバッファは溜まっておらず、リトライも続いていない&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Pod は OOM になっていない&lt;/strong&gt;：再起動回数は増えておらず、&lt;code&gt;Last State&lt;/code&gt; も OOMKilled ではない&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;3 つとも正常だったので、Heap のメトリクスを開きました。すると Heap 使用率は「上がり続けて、落ちて、また上がる」というノコギリ型の波形でした。アラートはちょうど山の頂点で鳴り、数分後に落ちたところで回復していたのです。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;最初は 75% のしきい値を上げようと考えました。しかし鳴るのは一部のクラスターだけなので、しきい値だけの問題ではなさそうです。さらに不思議だったのは、同じノコギリ型でも、ほかのクラスターは 60% で落ちるのに、このクラスターは 80% まで上がってから落ちることでした。設定がほかと違うのか？ 特に忙しくてメモリが足りないのか？&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;これに答えるには、まず JVM がどうやってメモリを回収するのか、特に Young GC を理解する必要があります。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>プロフィール</title><link>https://coder.tw/ja/about/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://coder.tw/ja/about/</guid><description>&lt;p&gt;こんにちは、**林熙哲（Karl Lin）**です。ネットでは「聴風」や linroex と名乗っています。ソフトウェアエンジニアとして、技術で現実の問題を解決することが好きで、常にビジネスとしての実現性を意識しています。&lt;strong&gt;MoMoKa Studio&lt;/strong&gt; を創業し、数万人規模のイベントを支えるイベント管理プラットフォーム MICEPLUG を開発しました。また 17 Media ではデータエンジニアとして 1 日数億件のデータを処理してきました。その間、10 名以上のエンジニアチームを率い、2 年間で 10 件近くの受託プロジェクトを納品しました。クライアントには華視新聞（CTS）、Seekertech などがあります。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;詳しい情報と連絡先は &lt;a href="https://me.coder.tw"&gt;me.coder.tw&lt;/a&gt; をご覧ください。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>