この文章はプログラマじゃない人向けに JSON を知ってもらうメリット、とくにAIとの効率的な対話方法を説明し、そしてあわよくばプログラマとも JSON の水準で会話してもらえたら嬉しい…というものです。 あなたは誰 UI を作るのが専門のエンジニアです。 エンジニア以外が使うノーコードのエディタを作ったりしてました プログラマじゃない人が JSON を知る利点 プログラマとして、プログラマじゃない人向けのノーコードなどを作っていたんですが、わかったことがあります。それは、「抽象的なロジックを記述するには訓練が必要だが、眼の前のデータとUIに対応したものは簡単に変更・記述できる」ということです。 自分の考える、もっとも成功したノーコードエディタこと Google Form JSON はよく知られているデータを記述する方法の一つです。特定の言語などとは関係ありません。 で、今現在 JSON
tsconfig.json を使うと、型チェックを緩く/強くしたり、また出力する JS の形式を変えたりできる。しかしいくつかの事情から、正しく書くのが難しい。 オプションの数が非常に多い その数なんと 133 個 *1 オプションの意味や役割が理解しにくい 公式ドキュメントは丁寧にかかれているが... JavaScript や TypeScript の仕様、型の知識、歴史的経緯などを知らないと理解しづらい 推奨されるオプションが変わっていく 言語やエコシステムの進化/変化によって変わる 最近だと Node.js の TypeScript サポートで変わった 「オプションの細かい意味とかは一旦いいから、モダンで最小限の tsconfig.json がすぐに欲しい！！！」。そうした声に応えて、id:mizdra がオススメする「4 ステップでモダンな tsconfig.json を作る方法」
Claude Code の settings.json は設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる
はじめに Claude Code 使ってますか？ターミナルから Claude に直接コーディングタスクを投げられる便利なツールなんですが、デフォルト設定のまま使うのはちょっともったいない。というかいちいちいろんなことを聞いてきてめちゃくちゃダルい。 syu-m-5151.hatenablog.com settings.json をちゃんと設定すると、セキュリティも保ちつつ、もっと快適に使えるようになります。全体的に疲れている時の~/.claude/settings.json と~/.claude/CLAUDE.md · GitHub 私のデフォルトの設定も公開してますのでよかったら参考にしてください。 ここで読むのをやめる人のために言っておくと Claude Codeの設定は優先順位があるので覚えておくと良い です。あと、比較的に今は黎明期なので非推奨や追加機能が多いのでその点も注意が必要
JWTって何？ JWTはJSON Web Tokenの略です。 まずは完成されたJWTを見てみましょう。 eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c この文字列がJWTです。 JWTの特徴を見てみる よく見ると、この文字列は 「.」(ドット) で区切られています。 JWTは次の3つのパーツから構成されています。 ヘッダ（Header） ペイロード（Payload） 署名（Signature） ただの文字列じゃない？ JWTは単なる文字列ではありません。 実は、この「ヘッダ」や「ペイロード」をデコードすると、JSON形式のデータ
LLMにJSONやソースコードを出力させるStructured Generationの技術 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。この記事では、大規模言語モデル(LLM)にJSONやソースコードを正しく出力させるための生成手法であるStructured Generationについて紹介します。 Structured Generationとは パーサーを用いた制約手法 正則言語とは 正則言語のStructured Generation 文脈自由言語とは 字句解析について 正則言語+文脈自由言語のStructured Generation まとめ Structured Generationとは 大規模言語モデル(LLM)はよくチャットボットとしての活用が目立ちますが、LLMの入出力を外部のプログラムに繋ぎ込むことでより高度な自然言語処理システムを作ることができます。 例えばOpenAIのCode Interpreter1はLLMをPythonの実行環境と接続することで、ユーザ
ここで知った。 試しに、神戸市が公開している観光に関する統計・調査資料のうち、「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDFで一度試していたのだけども: （出典） 神戸市Webサイトの「観光に関する統計・調査」のページ 上記にある「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDF 日本語でも、概ね問題なく、表などもきれいにパースされる ただし、表が画像 になってる場合に、うまく解釈されない（表は解釈されるが、中の文字が化ける） OCRが正しくできていない可能性 というのがあって、ドキュメント読んだけどわからなくて、それ以上深追いしてなかった。 ただ、X界隈を見る限りは評判は良さそうで、いろいろ記事も出てきたみたいなので、改めて試してみる。 GitHubレポジトリ ドキュメント Docling Doclingは、ドキュメントを解析し、簡単かつ迅速に希望の形式にエクスポートします。
「全部YAMLに書き直せ」と言われた月曜日の朝... 先日、上司から「全APIドキュメントをJSONからYAMLに書き換えて」と突然言われた時のことを思い出します。その瞬間の私の顔は...😱 「マジか...何百ものAPIを全部書き直すのか...また週末出勤確定じゃん...」 でも意外なことに、この作業は思ったほど大変ではなく、むしろYAMLの良さを発見するきっかけになったんです！今日は、JSONとYAMLの 決定的な違い と、 簡単に楽しく 変換する方法をシェアしたいと思います！ JSON vs YAML：フォーマット対決！ 変換方法の前に、まずこの2つのフォーマットの違いを見てみましょう。「案ずるより産むが易し」というように、実際に理解すれば怖くありません！ 1. 構造表現：中括弧 VS インデント JSONとYAMLはデータ構造の表現方法が全く違います。JSONは真面目なサラリーマン
2024-08-06 TSKaigi サブイベント #1 フロントエンド
まとめ 圧縮された複数の JSON Lines を読み込める S3 から直接読み込める 好きなタイミングで Parquet で出力 DuckDB とは こちらをどうぞ。 DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会 - Speaker Deck 圧縮済みのログを読み込む 解析対象のログファイルって spam-20240501.jsonl.gz や egg-20240601.jsonl.zst みたいに圧縮されていたりします。 特に日付単位で分かれてたりすることは多いです。そこから目的のログを探し出すのは、基本はスクリプトを書くことが多いと思います。 DuckDB を使えば色々解決します。
Do you know about Progressive JPEGs? Here’s a nice explanation of what a Progressive JPEG is. The idea is that instead of loading the image top to bottom, the image instead is fuzzy at first and then progressively becomes more crisp. What if we apply the same idea to transferring JSON? Suppose you have a JSON tree with some data: { header: 'Welcome to my blog', post: { content: 'This is my article
この記事は はてなエンジニアアドベントカレンダー 2024 5 日目の記事です。 昨日は id:susisu さんの Data types à la carte in TypeScript でした。 本人が「アクセス増えたと思ったら別の記事で、全然読まれてない...」と言っていたので「いきなりフランス語で難しそうやからね」と伝えました。本文は日本語なので、みなさんも読んで下さい。 今日は最近見て面白かったコードの紹介です。 ChatGPT が流行って以来、アプリでストリームのレスポンスをよく見るようになりました。 LLM によるテキスト生成はわりと時間がかかる処理で、もしすべて生成し終えてからレスポンスするとユーザーを待たせてしまうからでしょう。テキストがちょっとずつ表示される UI は昔からあるものですが、LLM を使ったアプリケーションが出てきて以来、演出としてではなく実用としてよく見
唐突にRustを使ってみたいと思ったので勉強を始めてみました。 始めた理由始めてみたかった理由は色々あります。 まずはやはりフロントエンド開発ツールが色々とRustで実装されることです。VercelはTurborepoとTurbopackをRustで実装していますね。JavaScriptコンパイラのSWCもRustで実装されています。あとは、uhyoさんのnitrogqlもRustで作られていて、おもしろいなと思いました。そんな感じで、コンパイラ実装でRustがよく使われていることと、ビルドツールなどのテキスト処理に興味があったのが1つ目の理由です。 あとは、Tauriですね。ふとデスクトップアプリを作りたいと思ったときにTauriを調べたんですが、TauriのバックエンドをRustで書けたらかっこいいなと思いました。普通にJavaScriptでも書けるらしいんですが、かっこよさ重視です。
AIにデータを構造化させる際に、指定したスキーマに確実に従わせることが可能なモードをOpenAIがリリースしました。 Introducing Structured Outputs in the API | OpenAI https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/ 構造化されていないデータを読み取り、構造化されたデータを出力するのはAIの主要なユースケースの一つです。これまでもOpenAIのAPIでは「JSONモード」という設定が存在しており、指定した構造を持つJSONをAIに出力させることが可能でしたが、必ずしも指定した構造通りのデータが出力されるとは限りませんでした。 今回リリースされた「gpt-4o-2024-08-06」モデルでは、strictを「true」に設定することで100％の精度で指定
ただJSONサイズを80%削減する話
モチベーション HowToだけを知りたい方は読み飛ばしてもOKです。 モチベは次の２つです。 通信量を削減したい！ 難読化したい！ 1. 通信量を削減したい！ 個人開発しているサイトでNetlifyを使っていました。 NetlifyにはFreeのプランがありますが、通信量の制限があります。 個人開発で潤沢にポケットマネーがあるわけではないので、できるだけ通信量のケアをしたい！ 2. 難読化したい！ サーバーからブラウザへJSONを配信すると、JSONの中身が見れてしまいます。 苦労してデータ作ってるので、JSONの中身見られてパクられるのがちょっとなぁ...(※)と思ってました。 nginxのようなミドルウェア層でgzipやBrotli圧縮しても良いのですが、ブラウザのディベロッパーツールで見れちゃったり、よく知られた圧縮方式なのでデコードもしやすいです。 独自の方式で難読化したい！ (※
全体的に疲れている時の~/.claude/settings.json と~/.claude/CLAUDE.md
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地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 2024/08/22修正： はてなブックマークのコメントから、「それってデシリアライズって言わないよ」というご指摘を頂戴しました。 恥ずかしながら浅学であったがゆえに用語を取り違えたまんま長らく覚えてまして、これを整形表示（Pretty Print）と修正させていただきました。最初の用語登場箇所のみ修正した内容として取り消し線付きで記述しておりまして、それ以降は置換させてもらっています。 ご指摘誠にありがとうございました<(_ _)> これとは別に、後半で記述してるコードの一部に使わ
はじめに ドワンゴ教育事業でデータアナリストとして働いている小林です。 ドワンゴ教育事業におけるデータアナリストは企画開発組織の一員としてKPI可視化やレポーティングなどをメイン業務としています。個人的には新たなサービスが生まれる瞬間のお仕事が一番好きで、「何の指標をみていくのか」「どんなデータが流れてくるのか」など少し上流の工程からデータの取り扱いを検討するとともに、既存のダッシュボードをバージョンアップする良い機会にしたり、新たなステークホルダーに対して良いデータ分析の提供を考えたりと、楽しい日々が続きます。 私たちドワンゴ教育事業では大学開学やR高の開校など大きなサービスリリースが予定されていますので、サービス環境の変化を楽しみながらやりがいをポジティブなパワーに変えていきたいと思っています！ 課題について（導入に代えて） 昨今、分析対象としてJSON文字列を取り扱うことが増えてきま
高速かつ高精度な文字認識AIモデル「Mistral OCR」が登場、LaTeXで書かれた数式や図表入りPDFのレイアウトを崩さずマークダウン形式で出力できてJSONへのデータ抽出も簡単に
AI開発企業のMistral AIが、画像に含まれるテキストを認識してテキストデータに変換できるAIモデル「Mistral OCR」を発表しました。Mistral OCRはLaTeXで書かれた複雑な数式も認識できるのに加え、文書に含まれる図や表の位置関係を崩さずマークダウン形式で出力できます。 Mistral OCR | Mistral AI https://mistral.ai/news/mistral-ocr Mistral AIはMistral OCRの能力を示す例を複数公開しています。まず、処理前のオリジナルデータが以下。テキストだけでなく図や表も含まれています。 Mistral OCRで処理した結果はこんな感じ。図とテキストの位置関係を崩さずに変換できました。また、表の内容も行や列の関係を崩さずに変換できています。OCR結果はマークダウン形式で出力され、出力結果をJSONなどの構
TL;DR "include": ["src/index.ts"] はやめよう src 配下にあるのに型チェックされない & auto-import できないファイルが生まれてしまう "include": ["src/**/*"] や "include": ["**/*"] がオススメ どっちが良いかはプロジェクトによる "include": ["src/**/*"] は "include": ["src"] と、"include": ["**/*"] は include 指定無しと同じなので、それでも OK すっごい凝りたいなら Solution Style tsconfig.json を使おう はじめに tsconfig.json の include オプションは、プロジェクトを構成するファイルを指定するオプションです。 https://www.typescriptlang.org/j
２つのJSON文字列の差分をシンタックスハイライト付きで表示したいケースがありました。 Zennでも同じ差分かつシンタックスハイライトができますね。下のようなコードブロックがそうです。 Zennでは行頭に+や-をつけることで差分としてハイライトされるようになっています。 このようなシンタックスハイライトかつ差分ハイライトを、2つのJSON文字列の差分に対して行いたいと思いました。つまり、差分を表示したい箇所に明示的かつ静的にマークしていくのではなく、2つのテキストから動的に差分を計算して差分ハイライトを表示してくれる機能です。 この記事ではその方法を紹介します。 なお、僕がJSONの差分を表示したかったのでJSONで例を出しますが、好きな言語で、なんならプレーンテキストでも応用可能です。好きなだけdiff表示してください。 先出し結論 jsdiffでJSONの差分トークンを取得し、shik
ESLintプロジェクトは2024年10月3日、ESLintがJSONとMarkdownのリンティングを正式にサポートしたことを発表した。 ESLint now officially supports linting of JSON and Markdown -ESLint ESLintはオープンソースのJavaScriptコードチェック（リンティング）ツール。JavaScriptやTypeScriptのコードを静的解析し、構文エラーやコーディング規約に違反がないか、等をチェックすることができる。 新たにサポートされたJSONリンティングは、@eslint/jsonというプラグインを使用して実行される。このプラグインはJSON、JSONC （コメント付きJSON）、JSON5の解析機能を提供するもので、npmからインストールすることができる。 また、Markdownリンティングは@e
はじめに こんにちは、Algomatic ネオセールスカンパニーで営業 AI エージェント 「アポドリ」 を開発している 末國 です。 apodori.ai LLMを組み込んだアプリケーション開発において、JSON出力のコントロールは時に困難を伴う課題かと思います。特に複雑な処理を行おうとすると、思った通りの結果が得られないケースも少なくありません。 アポドリの開発においても、プロンプト設計には工夫を重ねてきました。 そこで本記事では、LLMアプリケーション開発で実際にプロンプトを作成する機会のある方々に向けて、アポドリ開発において個人的に気をつけていることを3つ紹介します。 (個人的お気に入りは2つ目です) 【其の一】 CoTの出力順を間違えないようにする そもそもCoTとは？ CoT（Chain of Thought）とは、LLMに「思考過程を出力してから最終的な回答を出力する」手法で
Podbardはpodbard.yamlに設定を記述するが、これをエディタで補完したりヒントを出せたりするようにした。 yaml-language-serverとJSON Schema 普段vimで開発してて、GitHub ActionsのYAMLを触ってるときなどに、エディタが適切にヒントを出してくれるのを便利に感じつつ「多分LSPがうまいことやってくれてるんだろうな」くらいに考えて深く追いかけていなかった。これは、JSON Schemaで実現されていることを、今回podbard.yamlの仕様をJSON Schemaで記述している過程で発見した。 GitHub ActionsのJSON Schemaは https://json.schemastore.org/github-action.jsonやhttps://json.schemastore.org/github-workflow.
ESLintがJavaScript以外にも対応言語を広げるとの方針を説明。まずはJSON、Markdownへの対応プラグインを開発
ESLintがJavaScript以外にも対応言語を広げるとの方針を説明。まずはJSON、Markdownへの対応プラグインを開発 JavaScriptコードの構文やスタイルをチェックできる「ESLint」の開発者であるNicholas C. Zakas氏は、ESLintのブログに投稿した記事「What's coming next for ESLint」で、今後ESLintをJavaScriptだけでなく他の言語にも対応させていく方針を説明しました。 We're excited to share our plans for the future of ESLint:https://t.co/4joAwfRqkR — ESLint (@geteslint) July 5, 2024 ESLintはJavaScriptの構文やスタイルなどをチェック ESLintはその名前にあるように、いわゆる
しばたです。 先日AWSより「 Streamline automation of policy management workflows with service reference information 」というタイトルの更新がアナウンスされました。 こちらを日本語にすると「 サービス参照情報を使用してポリシー管理ワークフローの自動化を合理化する 」といったところですが、初見ではちょっとわかりにくかったので本記事で解説したいと思います。 どういうことか？ はじめに何が起きたかを説明すると、今回、AWSから各サービスの一覧とサービス毎で利用可能なアクションの一覧がJSONの形で公開されたというのが更新内容となります。 この公開されたJSONをIAMポリシー管理などの自動化のために使って欲しい意図だそうです。 AWSの更新としてはあくまでもJSONの公開(と今後のメンテナンス)だけであり、
JavaScriptなどのコードを静的に解析し、構文や基本的なエラーのチェックやコーディングスタイルへの統一などを行ってくれる、いわゆるリントツール（あるいはリンティングツール）「ESLint」が、CSSの構文やコーディングスタイルの検証もサポートしたことが発表されました。 ESLint now officially supports linting CSS! Read more:https://t.co/bCK6kFj2B0 — ESLint (@geteslint) February 18, 2025 CSSのサポートは、公式の言語プラグインである@eslint/cssプラグインによって行われます。 CSSのリンティングでは、デフォルトでは可能な限り厳密にコードを解析し、途中で見つかったすべてのエラーを強調表示します。ただし通常、WebブラウザにおけるCSSの解析ではエラーリカバリー機
2024-10-02 Vue Fes Japan × TSKaigi 合同イベント「次世代フロントエンドツールチェイン」
GitHub - opendatalab/MinerU: A high-quality tool for convert PDF to Markdown and JSON.一站式开源高质量数据提取工具，将PDF转换成Markdown和JSON格式。
2025/03/03 1.2.1 released, fixed several bugs: Fixed the impact on punctuation marks during full-width to half-width conversion of letters and numbers Fixed caption matching inaccuracies in certain scenarios Fixed formula span loss issues in certain scenarios 2025/02/24 1.2.0 released. This version includes several fixes and improvements to enhance parsing efficiency and accuracy: Performance Opti
tsconfig.json paths やめ方
tsconfig.jsonのpaths設定でimport文にエイリアスを使えるようにしたものの、 tscでトランスパイルするとエイリアス形式のパスは変換されない パスの変換のためにtsconfig-pathsなどの追加ライブラリが必要で、ビルドコマンドが冗長になる jestなどはpathsを反映するために追加設定が必要 などで微妙な気持ちになってきたことはありませんか。 一度導入すると利用箇所が結構多くなってきて手動で戻すには大変すぎるし、まあ動いてるからいいか...みたいな。 そんな時のために自動で相対パスに戻せるeslintプラグインを作ってみました。 やめ方 @mkizka/eslint-plugin-relative-import を入れてeslint --fixするだけ。 設定は↓のような感じです。 // eslint.config.js import { relativeImp
これはなに？ Rust が全然わからないフロントエンドエンジニアが、最近のフロントエンド領域への Rust の進出に影響を受け、まずは Rust を学んでみるために JSON フォーマッターを作ってみた記録です。 この記事は、Rust ビギナーが AI に頼りつつ雰囲気で実装したものであり、Rust を体系的に学ぶための内容ではありません。 同じように Rust に興味を持っている方々が、まず何から始めたら良いかの参考や刺激になれば幸いです。 前提 Rust 自体の学習は事前に行っており、その記録は以下のスクラップにまとめています。 よって、本記事では Rust のインストールであるとか、基礎文法については触れません。 作ったもの 標準入力から JSON 文字列を受け取り、それを字句解析（Lexer）、構文解析（Parser）し、整形（Formatter）したものを標準出力に出力する、N
Last semester at university, I took a course called "Syntax-Based Tools and Compilers". It focused on building a scanner, parser, compiler, and so on for a language called PL0. We used Python in the course, but I was really interested in learning Rust at the time. So, I decided to embark on a side project (yes, another one!). This time, I wanted to build a JSON parser in Rust. My goal was to test
GitHub - h4l/json.bash: Command-line tool and bash library that creates JSON
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ESLint now officially supports linting of JSON and Markdown - ESLint - Pluggable JavaScript Linter
Back in July we announced our plan for ESLint going forward. Part of that announcement discussed transitioning ESLint to be a more general-purpose linter that is capable of linting any language. A lot of the core functionality of ESLint (finding files, parsing then, reporting problems) is generic, and so we’ve spent the past few months extracting the JavaScript-specific parts of the core. We’re no
この記事は Magic Moment Advent Calendar 2024 17 日目の記事です。 メリークリスマスイブ！🎄 Magic Moment ソフトウェアエンジニアの scent-y です。 弊社では特定の時点でのデータの状態をスナップショットとして DB にそのまま保存したいケースがあり、そういったデータをスキーマ定義してアプリケーションコードで扱いやすくするために、Protocol Buffers を活用しています。 Protobuf は構造化されたデータを言語やプラットフォームに依存せずにシリアライズすることを可能にします。 Protobuf を採用している理由としては、単に JSON で永続化するだけだとスキーマの内容が制約されず、異なるサービス間で参照したい際に扱いづらかったりするので、メンテナンス性を考慮して Protobuf を採用しています。 ドキュメントに
MacBookのキーボードをドラッグ&ドロップでカスタマイズしKarabiner-Elementsで使えるjsonファイルを出力できるアプリ「Stapler-mini」がリリース。
MacBookのキーボードをドラッグ&ドロップでカスタマイズしKarabiner-Elementsで使えるjsonファイルを出力できるアプリ「Stapler-mini」がリリースされています。詳細は以下から。 MacでMacBookの内蔵キーボードや外付けキーボード、左手デバイスのキーをカスタマイズする際の定番ツールと言えばTakayama Fumihikoさんが開発しているキーボードカスタマイザー「Karabiner-Elements (GitHub)」ですが、このKarabiner-Elementsの設定に使えるjsonファイルを出力してくれる「Stapler-mini」が新たにリリースされています。 Stapler-miniはKarabiner-Elementsで使えるjsonファイルを出力するmacOSアプリケーションです。 いわゆる自作キーボードにおける、レイヤー機能・タップホー
I was recently made maintainer of the json gem, and aside from fixing some old bugs, I focused quite a bit on its performance, so that it is now the fastest JSON parser and generator for Ruby on most benchmarks. Contrary to what one might think, there wasn’t any black magic or deep knowledge involved. Most of the performance patches I applied were fairly simple optimizations driven by profiling. A
はじめにこんにちは。ペンギンになりたいエンジニアの島ノ江です。普段は CSIG で「FutureVuls」という脆弱性管理サービスの開発・営業を担当しています。 Go1.24リリース連載の3日目。Go 1.24 で encoding/json に追加される omitzero を扱います（リリースノート） omitzero とはomitzero は、Go の構造体を JSON に変換する際、フィールドの値がゼロ値である場合にそのフィールドを省略してくれるタグオプションです。json 変換の歯がゆい部分を修正してくれるアップデートです。 これまで Go にはフィールドが空の値のときに json 出力から省略する omitempty というタグがありました。omitempty では、数値型の 0、文字列型の ""（空文字列）、ポインタ・スライス・マップのnil が json フィールドに含まれる
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4 ステップでモダンな tsconfig.json を作る - mizdra's blog
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JSONとYAMLどっちがいい？APIフォーマット選びで悩んでいる開発者必見！ - Qiita
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Rust始めてみた。JSONフォーマッターを作ってみた | stin's Blog
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Microsoft、歴代最速の「.NET 9」を発表 ～GC、ランタイム、LINQ、JSONで改善を重ねる／18カ月サポートのSTSリリース
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Go1.24 リリース連載 encoding/json | フューチャー技術ブログ