こんにちは、マイクです！今日は2025年11月9日、土曜日です。さて、今日はZennで話題になっているトレンドの記事をいくつかご紹介しますよ！

それでは、さっそく今日の内容に入っていきましょう！

今日は、3つの記事を取り上げますので、お楽しみに！

まず最初の記事はこちらです。

タイトルは「JestからVitestに移行してテスト実行時間が半減した話。そして移行のための格闘。」です。

この記事では、JestからVitestへの移行について語られています。具体的には、テスト実行時間が46%短縮され、Jestでかかっていた7分48秒が、Vitestでは4分12秒に改善されたんです！これは驚きですよね。ローカルのウォッチモードでもJestの8.214秒から4.39秒に改善されたということですから、かなりの効果があります。

この移行はNestJSを使ったバックエンドアプリケーションのリポジトリで行われ、700件のDBを使ったテストケースと3000件以上の単体テストがあるという大規模なものです。移行の際には、CIの遅さやローカルテストの実行速度の改善が主な課題だったそうです。

特に「実行環境の分離をオフ」にすることが重要なポイントだったそうで、これによってテストの実行速度が向上したけれども、環境変数の管理が必要だったといいます。移行中にはGraphQLのエラーや環境変数の問題など、多くの課題があったようですが、Vitestの便利さも体感できたようです。

次の記事に行きましょう！...

タイトルは「Chrome DevTools MCP vs Playwright MCP - どちらを選ぶべき？実測で比較」です。

この記事では、Chrome DevTools MCPとPlaywright MCPの比較が行われています。それぞれの用途に応じた選び方が示されていて、両者の違いが分かりやすく解説されています。

Chrome DevTools MCPはUIDを用いて要素を特定し、デバッグやパフォーマンス分析に優れています。一方でPlaywright MCPはAIが自動でセレクターを生成し、操作手順がシンプルで手軽です。ただ、AIの推測に依存するため、誤った要素を選ぶ可能性もあるとのこと。

実際のテストではBlazorのフォームに対して比較が行われたそうで、Chrome DevToolsは事前にスナップショットを取得し、UIDを確認してから操作を行う必要がありましたが、PlaywrightはAIに指示を与えるだけで自動的に要素を特定して操作を実行しました。

それぞれの特性を活かして、効率的なブラウザテストを実現できるとのことですので、ぜひ参考にしてみてくださいね。

次の記事に行きましょう！...

タイトルは「DSPy + LangSmithでプロンプトを全自動で育ててみた」です。

この記事では、AIプロダクト開発におけるプロンプトの評価と改善の自動化について語られています。従来の手動によるプロンプト管理の問題点を挙げながら、DSPyとLangSmithを用いた実験が紹介されています。

具体的には、「手書きスケジュールの画像からデータを抽出する」というタスクが選ばれ、初期のプロンプトから段階的に改善が進められたそうです。評価スコアも70.5%から77.6%へと改善され、プロンプトの進化が明確に示されたとのこと。

DSPyは自動最適化を行い、LangSmithがそのプロセスのトレーシングと評価をサポートするため、今後の拡張が期待されるとのことです。プロンプトの自動化は、開発の効率化に寄与しそうですね。

以上、今日は3つの記事をご紹介しました。内容はショーノートに詳しく書いてありますので、ぜひそちらもご覧ください。

さて、今日ご紹介した記事をおさらいしますね！
1つ目は「JestからVitestに移行してテスト実行時間が半減した話」。
2つ目は「Chrome DevTools MCP vs Playwright MCP - どちらを選ぶべき？実測で比較」。
3つ目は「DSPy + LangSmithでプロンプトを全自動で育ててみた」。

次回も楽しみにしていますので、またお会いしましょう！番組の感想もお待ちしています！それでは、素敵な一日をお過ごしください！