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programmingに関するstealthinuのブックマーク (818)

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    Aider is AI pair programming in your terminal Aider lets you pair program with LLMs, to edit code in your local git repository. Start a new project or work with an existing git repo. Aider works best with GPT-4o & Claude 3.5 Sonnet and can connect to almost any LLM. Getting started You can get started quickly like this: python -m pip install aider-chat # Change directory into a git repo cd /to/you

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    stealthinu
    stealthinu 2024/07/30
    gitのリポジトリに対して修正をcommitしてくれるエージェント型のツール。Claude-3.5-sonnetかGPT-4oが使える。
  • Cursorよさらば!これからはAIderで対話しながらプログラムを作る時代だ! |shi3z

    ドリ山田金之助がCursorというAI搭載テキストエディターを使って独自のビデオ編集をやってるという話を風の噂で聞いた。 ドリ山田くーん、遅い、遅いよー とか煽るのも可哀想だったので放置していたのだが、昨日(!!)もっとゴイスーなAIソフト開発環境を触って元に戻れなくなってしまったのでご紹介しておく。 その最新の開発環境とは、人呼んでAIder(エイダー) こいつの何がすごいかというと、gitをcloneしてくると、ソースコード読ませて「これにこういう機能を追加しろ」と言うと勝手に追加してgit commitしてしまう。良きところで/git push origin mainとやればやってくれる。 まあAI開発ものにありがちな、「自信満々で提出されたけどいざ動かすとポンコツ」なケースが多くて、使うには忍耐が必要だが、頭は使わなくていい。たまに頭を使ったふりをして「もしかしてこの関数がやばいん

    Cursorよさらば!これからはAIderで対話しながらプログラムを作る時代だ! |shi3z
    stealthinu
    stealthinu 2024/07/30
    Cursorは補助ツールの位置づけだがAIderはエージェントの位置づけになるんだろうな。
  • もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -

    どんな人向けの記事? レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか? 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C

    もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
    stealthinu
    stealthinu 2024/05/31
    github actionsで自動でPRにコードレビューしてくれるサービス。OpenAI APIのみ自前で基本は無料。ブコメではクラウドサービスへコードを投げることへの反発が結構でている。
  • AI を活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド - Sun wood AI labs.2

    https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1cvw3s5/my_personal_guide_for_developing_software_with_ai/?rdt=40405 はじめに 私は個人プロジェクトでコードを書く際、特に自動化のためのものを書く際には、AI を活用しています。この点について、人によって意見が分かれるようです。同じように AI を使っている人もいれば、AI が良いコードを書くことは不可能だと考える人もいます。私の分野の専門家の間でも同様の考え方に遭遇し、AI の使い方が人によって異なるのかもしれないと気づきました。 私自身のバックグラウンドですが、私は開発マネージャーであり、業界で長年の経験を積み、大学院でもソフトウェア開発を学んできました。ですので、このガイドは素人ではなく、大規模システムの構築と運用に関するかなり

    AI を活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド - Sun wood AI labs.2
    stealthinu
    stealthinu 2024/05/24
    「AIはコンテキストが大きくなると品質が低下するためコンテキストを低く保つ」「コードレビューさせる場合はそのコードを書いたのは別のAIだと伝える」このあたりは参考になった
  • GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化

    GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue(課題)を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke(トーマス・ドムケ)氏は、Copilot

    GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
    stealthinu
    stealthinu 2024/04/30
    Issue立てるとそれにあわせて実行計画を立ててその後コーディングも行う(途中で人間がチェック入れることができる)現時点の性能でどこまでできるか楽しみ。
  • オンラインゲーム 10年の進化と同期方式の選び方 - きゅぶろぐ

    オンラインゲームを作ろう!と思ったことがある方は、 こちらの講演記事を1度は見たことがあるのではないでしょうか。 www.4gamer.net こちらの講演は、具体例を交えながら非常に分かりやすくオンラインゲームの主な同期方式が説明してあり、 2024年現在でもオンラインゲームの基礎を学ぶ資料として真っ先に名前を上げる最高の資料です。 しかしながら講演は2010年のものであり、オンラインゲームはこの10年余りで進化しています。 この辺りの進化の話を簡単にまとめつつ、オンラインゲームの同期方式の選び方を紹介します。 (上記講演記事の知識/用語を前提としているため、先に上記記事をお読みください。) オンラインゲームの民主化について 技術の話をする前に。 近年、「マルチプレイヤーゲーム」と聞いてオフラインの画面分割ゲームを想像する人はいないと言って良いほど オンラインゲームは民主化されてきました

    オンラインゲーム 10年の進化と同期方式の選び方 - きゅぶろぐ
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    stealthinu 2024/02/25
    さすがにもうネットワークゲームの開発に関われるチャンスは少なそうだが一応。ほんとは今頃もこのあたりやってる予定だったのだがな。
  • プログラミングの終焉と生存戦略|k1ito

    この文章は何: 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの:AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉

    プログラミングの終焉と生存戦略|k1ito
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    stealthinu 2024/02/04
    この時点でもまだ星集めてるコメントがこの程度の意識だったと記憶しておきたい。transformer出て5年でGPT-4の地点なのになぜその5年後を想像出来ないのだろうか。
  • GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023

    GitHubがCopilotの将来像「Copilot Workspace」を発表した。人間が書いたIssueを起点にCopilotが仕様作成からコーディング、ビルドなど、ほとんど全ての開発工程を自動的に実行してくれるものだ。 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke(トーマス・ドムケ)氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実

    GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
    stealthinu
    stealthinu 2023/11/10
    色んな人に自分の仕事はあと5年でなくなる、と言ってきたが、最近の勢い見てるともっと早くになくなりそうだな。筋トレしなくちゃ。
  • プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな

    プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか?」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自

    プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな
    stealthinu
    stealthinu 2023/08/19
    これ10年前のエントリなのに今書かれたエントリとして読んでもまったく違和感ない。つまり本質的な指摘だったってことだな。
  • 【Streamlitよりいいかも?】機械学習系のデモアプリ作成に最適!Gradio解説 - 学習する天然ニューラルネット

    はじめに Streamlit vs Gradio Gradioの設計思想 Interface 入出力に応じたUI Interface String Shortcut 入力データのサンプルのセット ドキュメンテーション テーマの変更 タイムアウトへの対処 中級者への第一歩、デモを作る際に知っておきたい処理 Gradioが担当する前処理について プログレスバー もろもろの出力結果を保存するには? 認証認可(というか認可) その他、解説しないが需要の有りそうなもの まとめ 追記 : 動画になりました。 はじめに 機械学習系のデモアプリを作成することがしばしばありStreamlitを使用していたが、パラメーターなどをいじるたびに処理が最初から走るなどといった挙動に悩まされていた。 同僚がGradioというのを使っていたのでサーベイがてらメモしていたらブログが出来上がってしまった。 ブログでは、G

    【Streamlitよりいいかも?】機械学習系のデモアプリ作成に最適!Gradio解説 - 学習する天然ニューラルネット
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    stealthinu 2023/07/03
    Gradioの書き方について。確かに情報は少ない。
  • 最近プログラミングが楽しい - Blog::kobaken

    6/16(金) は、久々のオフライン開催の吉祥寺.pm #33でした。懇親会含め楽しませてもらいました!主催のid:magnoliak ありがとうございました! ここでは、話したことを書いてみたいと思います。 まず最初に、久々のオフライン開催おめでとうございます!いや〜〜〜、主催のmagnoliaさんよかったですね!おめでとうございます! 改めて、こんにちは。こばけんと言います。 エンジニア組織開発責任者をしたり、開発生産性の可視化サービスを作っていました。 今は、はてなさんやDiverseさんで業務委託をしながら、起業の準備をしています。 技術コミュニティでは、Japan Perl Associationの理事として、YAPCという技術カンファレンスの運営やPerlのドキュメントを整備するワーキング・グループを運営しています。 2019年にYAPC::Tokyoのリーダーをしていたのです

    最近プログラミングが楽しい - Blog::kobaken
    stealthinu
    stealthinu 2023/06/17
    これわかる。torchを不慣れなC#へ移植するときほんとChat-GPT4様は神かと思ったよ。遠慮なく聞けるのがいいし、その界隈の「常識」を聞くのに仕組み的に非常に相性がいい。
  • AI 時代のコードの書き方, あるいは Copilot に優しくするプロンプターになる方法

    Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基的に TypeScriptRust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成

    AI 時代のコードの書き方, あるいは Copilot に優しくするプロンプターになる方法
    stealthinu
    stealthinu 2023/06/15
    ChatGPT使ってコード生成するためになるべく関数の型とか外堀を埋める情報を与えると良いという話。自分もLLM使ったコード生成手法の最適化を考えていきたい。
  • とにかく日本の住所のヤバさをもっと知るべきだと思います|inuro

    「住所の揺らぎ程度のことにAIを使いたいだとかデジタル音痴」だの「住所の正規化なんてExcelで2時間あれば作れそう」だの、たいへんフットワークの軽やかな言説の数々に、位置情報界隈のみならず住所の正規化や名寄せに少しでも関わったことのあるエンジニアが総立ちでマサカリを投げていたのも記憶に新しい今日この頃ですが(2023年6月6日)、この手の騒動は周期的に起こってる印象です。 ということはつまり いつまで経っても解消されない、解決が困難な課題である その困難さが界隈以外に共有されていない であるわけで、その都度Twitterにトリビアが投下されてはTLが賑わい華やかではありますが、そろそろ自分の整理としてもどれだけ日の住所システムがカオスで、その計算機的な処理がいかに困難かをメモっておこうかと思いました。 なおこの件については既にQiitaにGeoloniaの宮内さんが鼻血の出そうな良エン

    とにかく日本の住所のヤバさをもっと知るべきだと思います|inuro
    stealthinu
    stealthinu 2023/06/07
    県町の例が出てた。てか県町って大字南長野県町なんだ。長いことあの場所で仕事してたのに知らんかったわ…
  • 開発に使える?ChatGPTとプロンプトエンジニアリング - Qiita

    こんにちは!逆瀬川 (@gyakuse) です! 今日は開発に使うときのプロンプトの例を紹介します。ただ、これは一例に過ぎず、もっと雑な表現や工夫されたプロンプトを使っても良いでしょう。大事なのは、どのように情報を与えるとうまくin-context learningしてくれそうか、ということを考えながらプロンプトを渡してあげることだと思います。 だいじなこと ChatGPTのGPT-4を使いましょう ChatGPTをそのまま使う場合、オプトアウト申請し、受理されたことを確認しましょう オプトアウトしていても他者に会話履歴が見える状態になる等のトラブルもあったため、API経由のほうが安全です 会社のプログラム等は情シス部門と連携を取り、会社のポリシーを検討をしましょう 実装を依頼するプロンプト 「行いたいこと」「処理の流れ」「参照ドキュメント」という順で書いてあげると良いです。 サンプルプロ

    開発に使える?ChatGPTとプロンプトエンジニアリング - Qiita
    stealthinu
    stealthinu 2023/04/19
    もはやちょっとしたサンプルコード書いてもうことは当たり前に使ってたがこのくらいしっかり指示出すとこのくらいのサイズのコードも一発で出せるんだな。
  • 【Linuxカーネルを読む】ChatGPTで爆速コードリーディング - Qiita

    はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか? 私は、「普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…」と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか?という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン(個人調べ)の「Linuxカーネル」を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。

    【Linuxカーネルを読む】ChatGPTで爆速コードリーディング - Qiita
    stealthinu
    stealthinu 2023/04/12
    これどうやってコード与えたんだろ?と思ったら、そらで覚えててその内容言ってるのか!やべえな。
  • Webサーバーアーキテクチャ進化論2023

    はじめに 最近プログラマーとしてのキャリアに一区切りつけようと思っており、これまでのプログラミングの勉強の集大成となるブログを書きたくなったので書く。初めてプログラミングをして、フロントエンド開発をして、サーバーから値が返ってきたときは「どういう仕組みで値が返ってきたんだ?」と疑問に思っていた。ずっと理解したくて理解できていなかった。だからずっと勉強していた。そして最近になってようやく自分の言葉で説明できるようになった気がしたのでブログを書きたい。 2015 年版が自分の原点であり、この記事を書くモチベーションになった このような記事は実は過去に存在している。 FYI: https://blog.yuuk.io/entry/2015-webserver-architecture その記事はサーバーがどういう仕組みで動いていて、どのように進化し、2015 年に至るかを解説してくれた記事だ。自

    Webサーバーアーキテクチャ進化論2023
    stealthinu
    stealthinu 2023/03/31
    すごい力作。というか今やNode.jsから開発経験スタートでそのあたりしか触らずにこれてるって時代なのね…
  • GitHub - dotnet/TorchSharp: A .NET library that provides access to the library that powers PyTorch.

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    GitHub - dotnet/TorchSharp: A .NET library that provides access to the library that powers PyTorch.
    stealthinu
    stealthinu 2022/12/12
    C#からtorch使えるTorchSharp。ただこれはPythonのPyTorchのラッパーとのこと。libtorch-cpu/cudaがあれば実行ファイルが使えるみたいだからPyInstaller使うよりは小さくなりそう。
  • ChatGPTによるプログラム生成の可能性と限界(後編) - Qiita

    はじめに この記事では最近話題のChatGPTによってプログラムを生成する際のコツについて解説します。 前編はこちら https://qiita.com/autotaker1984/items/5b5ac8c01d11fbbbc4a7 コードを生成するのではなく、コードを生成する過程を生成する ChatGPTは言語モデルベースのAIです。言語モデルとは、お題(プロンプト)に沿った文章を生成するモデルです。それ以上でもそれ以下でもありません。 従ってなんらかの機能を実装してもらう際もいきなり「機能」から「コード」の生成だとあまり満足いく結果は得られません。 もちろんChatGPTはかなり博識なのでそれっぽいコードは出してきます。ただ、そのような生成の仕方だとChatGPTが学習したコードにかなり依存したものが出力されるため、実際のユースケースとはズレたものが生成されますし、生成物の著作権リス

    ChatGPTによるプログラム生成の可能性と限界(後編) - Qiita
    stealthinu
    stealthinu 2022/12/06
    うまく誘導することでChatGPTにシステム書かせることある程度可能という例。特にふだんあまり触らん分野に使うと有効そう。
  • Facebookが開発した圧縮アルゴリズムZstandardについて調べた(非常に高速)(今日から使えます) - Lambdaカクテル

    Common Lispの処理系であるSBCLをインストールしようとしたら、追加でlibzstd-develというのを新たに要求されるようになっていた。見るからに圧縮系のライブラリだけれど聞き慣れないのでちょっと調べてみた。 ちょろっと調べたところ、以下のことが分かった: Zstandard(ゼットスタンダード?)というのが正式な名前。 Facebookが開発した。 Deflateよりも速いことを主眼においている。 BSDライセンス。 Linuxカーネルまわりで使えるようになっているほか、一部のディストロではパッケージの圧縮フォーマットとして使われているようだ。 Webというよりはどちらかといえばバックエンド的な箇所で使われている印象がある。 facebook.github.io zstd コマンド使ってみた 他の名だたる圧縮アルゴリズム同様、Linuxで直接ファイルに対してこれを実行して圧

    Facebookが開発した圧縮アルゴリズムZstandardについて調べた(非常に高速)(今日から使えます) - Lambdaカクテル
    stealthinu
    stealthinu 2022/10/11
    zstdとう圧縮ツールが最近あるそうでgzipと同じくらいの圧縮性能だけど速度が段違いらしい。これは使えるかも。
  • LZ4 - Wikipedia

    LZ4は、圧縮と展開の速さに焦点を当てた可逆圧縮アルゴリズムである。バイト指向の圧縮方法であるLZ77ファミリーに属する。Yann Collet が2011年より開発している。 Yann Collet は LZ4 の開発を始めた4年後の2015年より Zstandard も開発している。 gzipのようなアルゴリズムより低い圧縮率であるLZOよりわずかに圧縮率が低い。しかし、圧縮速度はLZOと同等であり、gzipより数倍速い。展開速度はLZOより著しく速くなりうる[2]。 Zstandard の開発者によると LZ4 と Zstandard の --fast=4 が同程度の圧縮率だが、解凍速度は LZ4 の方が速い。[3] LZ4はデータをシーケンスの連続として表現する。それぞれのシーケンスは、2つの4ビットフィールドに分けられた1バイトのトークンで始まる。最初のフィールドは、出力にコピー

    stealthinu
    stealthinu 2022/08/03
    neuecc/MessagePackで利用されてる圧縮形式。gzipに近い圧縮率ででもgzipよりも数倍速いもの。