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はじめに 生成系AIの登場は、ゲーム制作にも影響しています。この記事は、2024年にゲームを個人開発した際にどのようにAIを利用したかを振り返ってみます。 開発環境 Unity 2022.3 で C#。先人の資産が大きい領域なので、AIはその能力を十分に発揮してくれそうです。サービスは OpenAI Claude を使用、どちらも課金しています。この記事ではモデル個別の能力については触れませんが、おおよそ一般的にAIを利用する環境で再現できるはずです。 主にCursorを使用、Copilot は使っていません。 制作したゲーム アングル・エクスプローラー このままブラウザでプレイ可能、無料で最後まで遊べます。オートセーブ機能を入れてあるので中断も可。制作期間は２週間と少し。 使用例 その１・通常のコーディング Cursor経由で適宜AIに尋ねながらコーディングしました。AIにコードを書いて

func _process(delta:float) -> void: var prev_matrix:Array = [ Vector4(1, 0, 0, 0), Vector4(0, 1, 0, 0), Vector4(0, 0, 1, 0), Vector4(0, 0, 0, 1), ] var camera_transform_inverse := self._prev_camera_transform.inverse() var rot = camera_transform_inverse.basis var origin = camera_transform_inverse.origin; prev_matrix[0] = Vector4(rot.x.x, rot.x.y, rot.x.z, 0.0) prev_matrix[1] = Vector4(rot.y.x, rot.

ラズパイにディスプレイをくっつけてセンサーの値を表示しようとした。 当初KIVYを選定していたが、Raspbean OS Version upをした際に動作しなくなったため、Tkinterに乗り換えた。 ただ表示するだけでなく、一定間隔で表示を更新したかったため、threadingも使用。 また、夜部屋の灯りを消したときに煌々と光られると困るため、時間帯による色調整も実施。 ラズパイ起動時にcrontabから起動したかったため、ディスプレイ指定も行う必要があった。os.environ['DISPLAY'] = ':0' #!/usr/bin/env python3 import tkinter as tk import tkinter.font as f import threading import os import sensors from datetime import datet

In [94]: data = {("japan","male"):[1,2,3], ("japan","female"):[11,12,13], ("u.s.","male"):[2,3,4]} In [94]: data Out[95]: {('japan', 'male'): [1, 2, 3], ('japan', 'female'): [11, 12, 13], ('u.s.', 'male'): [2, 3, 4]} In [96]: df1 = pandas.DataFrame(data) In [97]: df1 Out[97]: japan u.s. male female male 0 1 11 2 1 2 12 3 2 3 13 4 In [98]: df1.columns Out[98]: MultiIndex([('japan', 'male'), ('japan

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概要 最近、Pythonの静的コード解析ツールであるRuffの話題を目にするので、社内ツールにRuffを適用してみました。 その際にハマったことや、おすすめの設定/手順について記載します。 動作環境 ruff v0.255.0 Ruffとは？ 以下の記事が参考になります。 社内ツールにRuffを導入 社内ツールにRuffを導入しました。 Ruffを導入する前の状態 Ruffを導入する前は、以下のツールを利用していました。 フォーマッター black（ベースとあるフォーマッター） isort（import文のソート） autoflake（unused importを削除するため） リンター mypy（型チェック） flake8（簡易的な静的解析） pylint（詳しい静的解析） Ruffを導入した後の状態 Ruffを導入した後の設定ファイルです。 導入後のコミット（いろんな修正が混ざっていま

環境 Eclipse Pleiades 4.7 Maven 3.3.9 (Eclipse pleiadesに組み込まれていたもの. EMBEDDED） Java8 Spring Boot 1.5.7 問題 「Maven Install」でエラーが発生しました。 エラーが発生した操作 Eclipseのプロジェクトを選択し、右クリック 「実行→Maven Install 」を選択 エラー内容 コンソールに「No compiler is provided in this environment. Perhaps you are running on a JRE rather than a JDK?」というメッセージが表示されました。 [INFO] --- maven-compiler-plugin:3.1:compile (default-compile) @ demo --- [INFO] C

QOI圧縮とは QOI　は Quite OK Image の略らしいです（どうなんですかねこのネーミング）。 先日(2021/12/20)、ファイルフォーマット規定の ver1.0 が発表されました。 https://phoboslab.org/log/2021/12/qoi-specification このQOI圧縮、なかなか興味深いので掘ってみます。 特徴 この圧縮方式の特徴は、とにかく実行速度が速いこと。ソースを見ればわかりますが、非常にシンプルなプログラムで、一見して「こりゃ速いよね」とわかります。コードも小さいしワークも少ないので、広範囲のIoT機器で実装できそう。ゲーム実装でも有効な場面は多いと思います。 そんな話を適当に流したい、そんな方は https://voicy.jp/channel/2462/252474 こちらに概要を伝えた10分弱の音声解説を置きました。（BGMは

本記事はAWS LambdaとServerless Advent Calendar 2021、9日目の記事です。 感想 かつてLambdaに初めて触れたときの感動を、ワークフローでも感じた Step Functionsはいいぞ 背景～今年あった大きな進化 ・ワークフロースタジオ爆誕 ・AWS SDK統合で200を超えるサービスサポート ワークフロースタジオによって、ベースのJSONがGUIベースで生み出されるようになりました。これによりAmazon States Languageを理解していなくても、ステートマシンを動かすところまで先に行けることになり、ハードルが大幅に低くなっています。 また、何か処理をするときにひたすらLambda、、、ではなく連携サービスが増えたので、DynamoDBの更新などもワークフローベースで行うことができます。単に夢が広がりますし、考えただけでもわくわくします

> user = User.new > user.errors => #<ActiveModel::Errors:0x00007fc0ed8b5a50 @base=#<User id: nil, name: nil, created_at: nil, updated_at: nil>, @messages={}, @details={}> > user.errors.add(:base, '名前の文字数オーバー') > user.errors.full_messages => ["名前の文字数オーバー"] # シンプルな構文(どんなエラーなのか) > user.errors.add(:base, '名前の文字数オーバー') > user.errors.full_messages => ["名前の文字数オーバー"] # 一般的な構文(どのカラムの、どんなエラーなのか) > user.erro

本記事は「AWS LambdaとServerless Advent Calendar 2020」の17日目の記事です。 やりたいこと Amazon Redshiftにある10億レコードを越えるデータを1レコードずつ、特定の列を判定したりという、シンプルな処理だが全レコードを見ていく必要のある処理をしたい 従来やってた方法 RedshiftからSQLでELTしてUNLOAD UNLOAD結果をEC2へS3からダウンロード JavaやPythonなどのプログラムでバッチ処理実行 結果をS3に格納 この方法でも良かったのですが、大規模データをEC2で高速に並行で処理する、、、前に少し考えてみると、あれLambdaが相性良いのでは？と思い試してみました。 具体的な方法 MAXFILESIZEを指定してUNLOAD UNLOAD先をLambdaのイベントトリガで発火 Lambdaのおおよそのコード

開発環境としてのApple Silicon みなさんApple SiliconなMac mini/Macbook Air/Macbook Proは買いましたか？ DockerやVirtualBoxが2020年11月18日時点では動作しないので開発環境としては絶望的ですが、Visual Studio Codeは86エミュレーションでも比較的快適に動いてくれるので、せめてCLIまわりは整備できないかなと思って試行錯誤した結果をまとめてみました。 概要 ターミナルからはアーキテクチャを意識せず混在して実行できるけど、2020年11月18日時点のHomebrewではarm64とx86_64でバイナリが分かれてしまうので、arm64のパッケージが入れられるものはそれを使うけど、入れられないものはx86_64のバイナリを使うための比較的快適な環境を構築する。 Apple Siliconにおけるターミナ

前置き データ連携のお仕事にも携わることになりまして、契約した企業へと自社データを提供するAPIを作りました。 画面で動く既存サービスもAPI構成にはなっており、そっちのWebAPIのテストはFrisby.jsで書いてみたりしたのですが、新たにWebAPI対応をするにあたり そもそも自分はそんなNode.jsっ子ではないな... 社内でPythonが浸透してきているのでPythonで書けないか と思いました。 pytestをある程度調べたあたりで、TavernというAPI testing frameworkの存在を知り、これが良さそうだったので使ってみました。 前置き2：テスト対象とするAPI こんなAPIをテストしていきます。 契約すると発行されるAPIキーをHTTPヘッダに埋め込む形で認証を行う RESTではない リクエストヘッダをContent-Type:application/js

今までStrutsベースのTerasolunaというJavaフレームワークを使っていましたが、今回Spring Bootを使ってみました。 で、ハマったことやメモしておきたいをここに書いていきます。 開発環境 Windows7 / Windows10 Eclipse pleiades 4.7 Spring Boot 1.5.7 JDK8 Spring関係 パッケージ構成がよくないと起動時にエラーが出る @SpringBootApplication public class DemoApplication implements CommandLineRunner { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(DemoApplication.class, args); } private final CityD

この記事は、Firebase #2 Advent Calendar 2019の５日目の記事です。 Firestoreでのバリデーション Firebaseが便利です。Authenticationを使って簡単に認証出来て、認証が無ければ、FirestoreやFirestorageからデータが取れないようにバリデーションをかける事も簡単です。 しかし、それ以上のバリデーションも勿論かけておかないとMySQLやPosgresSQLでカラム毎に型やサイズをサーバー側で決めている事に比べセキュリティが甘くなりそうな感じがします。フロントエンド側でのバリデーションに加えてFirebase側でもバリデーションをかけれるように出来る事を整理してみました。 CloudFirestoreセキュリティルールというのがある 使った事がある方誰もが知っているFirebaseコンソールでデータベースの作成を押した時に本

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は 今年イチ！お勧めしたいテクニック by ゆめみ feat.やめ太郎 Advent Calendar 2019の3日目の記事です。 プログラミング初級者がNuxt.jsの高速化するのにストレージにキャッシュしてみたら、色々捗った事を書きます。 わいさん風を取り入れてみました。少しなまりが間違っている箇所があるかもしれませんが、ご容赦下さい。 Nuxt.jsでSSRしたら最速なのか？ ある日の転職したくて、ポートフォリオアプリを作っているワイ。 ワイ　「Nuxt.jsでサーバーサイドレンダリングが簡単に出来るみたいやな。」 ワイ

この記事は、Vue.js Advent Calendar 201９ #1 1日目の記事です。https://qiita.com/advent-calendar/2019/vue AdventCalendar初参加です。よろしくお願い致します。 VueCLIでECサイトのモックを作ってみる はじめに出来た物の画像です。 デプロイしたサンプルのアドレスです。https://ec-sample-vue-cli.web.app/ コードはここです。https://github.com/yujiteshima/ec-sample-vue-cli モチベーション Nuxt.jsを使ってみて、その便利さに、SSRの簡単さにVueCliをめっきり使わなくなってしまいました。 でも、VueCliを使ってCompositionApiの勉強をしている時にVueCliで作るのも面白いなと思いました。 何か作ってみ

自己紹介 yuji38kwmt 名古屋のAIの会社でAIやってないエンジニア WebAPIをどう実行していますか？ curlコマンドですか？ curlコマンドはつらくないですか？ pythonで実行したくないですか？ WebAPIをPythonでどう実行していますか？ APIドキュメントを見ながら、自分で実装していますか？ 似たようなコードがたくさんあって、飽きませんか？面倒でないですか？ あなたが実行したいWebAPIは何で定義されていますか？ OpenAPI Specification（OAS）ですか？ OASで定義されているなら、あなたは幸せです。なぜならOASからソースを自動生成できるツールがあるからです。 OpenAPI Specification（OAS）とは？ REST APIを記述するための言語です。 以下、「OAS」と略します。 The OpenAPI Specifica

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 環境構築用のメモです。 Xubuntuで試したことを書いています。 書いている内容は、Xubuntu限定ではありません。 環境 XUbuntu 16.04 LTS ThinkPad T460s ショートカット デフォルトのショートカットキー Ctrl+Alt+D: デスクトップに戻る Ctrl+Alt+T/Supef+T : ターミナルの起動 Super+F: ファイルマネージャの起動(exo-open --launch FileManager) Super+W: ウェブブラウザの起動 Super+E: Mousepadの起動（GUIデ

はじめに マネジメント、チームビルディング時にいつも意識していることがあるので、その内容と参考にした記事などをまとめました。 チームのミッションを明確にする 当たり前の話なのですが、「これは何のためにするのか」「この仕事は何のためにあるのか」というミッションが明確になっているとチームが同じ方向を向くことができ、チームビルディングにおいて非常に有効です。 明確なミッションが見えていると、まずはチームの結束力が上がります。 それだけではなく、個人の目標もチームのミッションからブレイクダウンしたもので簡単に作ることができたり、トラブルが発生して何かしらの難関が見えてきた場合も、妥協点を見つけるのが簡単で妥協点に対してメンバーが納得しやすくなります。 期間や目的が明確なプロジェクトではこれを達成することは容易ですが、常設のチームではここを設定するのは難しかったりすると思います。 参考 re:Wor

レベルアップを重ねていくゲームがあったとしたら、そのレベル間の努力は均一にしたい、という要求が生まれますよね。今回はその要素となる経験値の計算をしてみましょう。 #経験値の要件 よくあるRPGの例として。レベルアップによりプレイヤーは強くなるのですが、例えば 「レベル３からレベル４に上がるために必要な努力」 と、 「レベル30からレベル31に上がるために必要な努力」 を同じにしたい、と考えます。レベルをひとつ上げる努力をずっと同じにしないと、レベルアップの頻度を一定に保てませんから。（この時点で、単純な足し算引き算では値が出せないことに気がつきます） また、ここではその努力を「戦闘」とし、戦闘で得られる報酬を「経験値」とします。 そして戦闘に勝利した際に 「自分のレベルより敵のレベルが低いときには経験値は少なめに」 「自分のレベルより敵のレベルが高いときには経験値は多めに」 もらえるものと

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? いまやあらゆるプログラムで浮動小数点数が使われていますが、ここで改めてその性質を確認してみましょう。 フォーマットのおさらい 浮動小数点数には単精度(float)と倍精度(double)がありますが、例えばゲームプログラムであれば使用頻度が高いのはfloatでしょう。 floatのフォーマットはIEEE754という規格で 符号部：1bit 指数部：8bit 仮数部：23bit と定められています。 指数部には負の値が欲しいので（数値の符号とは別に）、あらかじめ127を加算した値を指数部に格納します。（追記：コメントに議論あり、規格策定の

やりたいこと デジタルプロモーションのお仕事にも携わることになりまして ・複数の広告媒体のレポートデータを取得してセキュリティが担保された場所に置きたい ・複数の広告媒体のレポートデータを、ある軸で集計できるよう良い感じに加工したい ・加工したデータを良い感じにダッシュボードにしたい と、いったことをしたくなりました。 課題感 広告媒体のレポートは取得できるデータ項目がとても沢山あるため、古来の手法だと1つずつ調べてRDBMSのテーブル設計に落としていくことになり日が暮れて朝が来る事が繰り返されそう 取得する「元データ」をどこでどう管理するか悩ましい ダッシュボードの変更をすると、データセットの変更となり開発サイドの工数が掛かりがち やったこと ・S3をDatalake Data lake Storageとして利用 ・Athenaでデータ確認、データ加工、データチェックまでを担当 ・Tab