アバウト
私について
Corey Chen です。シンガポールを拠点とする Go バックエンドエンジニアです。2年間、マルチテナント B2B プラットフォームのマイクロサービスを構築・運用してきました — ID 管理、顧客セグメンテーション、通知、監査、そしてそれらをつなぐ Kafka と Temporal の基盤です。それ以前は TikTok のストレージ基盤チームでインターンをしていました。
私の思考方法
私が最も大切にしているのは、何かが失敗しても正しく動き続けるシステムです。同じメッセージを2回受け取るコンシューマー、途中でクラッシュするワークフロー、タイムアウトする下流呼び出し。私の良い仕事の多くは、こうしたケースを「退屈なもの」にすることです。
推測ではなく、プロファイラーとデータから問題を理解するのが好きです。最も誇りに思っているメモリリークの修正は、値コピーされたクライアントが原因で、ヒーププロファイルを読んで突き止めました。
仕事以外では AI エージェントを使ったものづくりをしています。自作のマルチエージェント・トレーディングシステムでは、Claude と Codex をレビュー付きのドメインエージェントとして動かしています。また、エンジニアリング、マーケット、旅について書いています。
AI とエージェント
AI には本気で賭けています。ここで言うのはコード補完ではなく、エージェントです。私の働き方は AI ネイティブで、設計やコーディングからレビュー、ドキュメント、リサーチ、公開まで、仕事のあらゆる段階にエージェントが関わっています。仕事の外では、自分のポートフォリオのためにマルチエージェント・トレーディングシステムを運用しています。
エージェントシステムの作り方
モデルは信頼できない分散サービスとして扱います。coreytrading では、エージェントに渡すのは凍結してハッシュを取った証拠だけで、返すのはスキーマ検証を通る JSON でなければならず、状態を直接触ることはありません。何かが変わる前に、制御されたライターがポリシー・鮮度・リビジョンを確認します。別のモデルがレビューすることもでき、「判断を保留する」も正当な答えです。そしてすべての実行に予算とレシートが付きます。
システムを見る →AI ネイティブなワークフロー
作るのはプロンプトではなく、ワークフローです。プロジェクト規約（AGENTS.md / CLAUDE.md）でどのモデルにもコードベースの約束事を伝え、自作の Claude Code スキルで繰り返しの作業をコマンド一つにまとめ、定期実行のエージェントタスクにリサーチを自動で回させ、MCP コネクタでエージェントを普段使っているツールにつなぎます。このサイト自体がその例です。私が中国語で書くと、スキルが記事をチェックし、3 つの言語に翻訳して公開し、LinkedIn の投稿の下書きまで作ります。
AI はどこへ向かうか
個人のエージェントは、やがてその人の経験と判断を受け継ぐデジタルツインに育っていくと考えています。エージェント同士があなたの代わりに出会えるようになれば、人を見極めるために使ってきた遅くて情報の欠けた近道（肩書き、ブランド、学歴）は、実際に何を成し遂げてきたかという検証可能な記録によって値付けし直されるはずです。
このエッセイを読む →バックエンドの仕事になぜ効くのか
エージェントシステムとは、非決定的なコンポーネントを一つ抱えた分散システムです。Kafka と Temporal で身につけた習慣（冪等性、上限付きリトライ、予算、監査証跡）こそが、エージェントを本番で安全に動かすための土台になります。
仕事の原則
システム思考
サービスを分散全体の一部として設計します。
デフォルトで観測可能
トレース、メトリクス、構造化ログは最初からの要件です。
まず出荷、そして改善
完璧な計画よりも動くソフトウェアを優先します。まず動かし、計測し、それから改善します。
スキル概要
ツール & セットアップ
ハードウェア
- MacBook Pro M3
- Mechanical keyboard
- Dual monitors
ソフトウェア
- GoLand / VS Code
- iTerm2 + tmux
- Docker Desktop
- TablePlus
- Postman
ワークフロー
- Feature branches + code review
- GitLab CI
- AI-assisted development with Claude Code, Codex and Cursor