正規表現の"正規"って何 ある時ふと思いました。 「正規表現の"正規"って何だろう？」 「何を根拠に"正規"を名乗っているのか？」 と。 「誰かが『これが正規の表現だ』と言ったはず」で、 「それは周りにどうやって"正規"だと認められたのだろう」 ということが気になったので調べてみました。 "正規表現"という名前でなくて、"ジャックさんの表現"とか"記号ごちゃごちゃ表現"だったらこんな疑問も持たなかったのですけど。 数学における"正規"とは 一般に"正規"というと、"正規品"や"正規の手順"といったように"本物の(genuine)"や"公式な(official)"といった意味がありますが、数学の"正規"はちょっと違います。 数学で"正規"(および"正則"、英語では"regular"または"non-singular")は、ある概念に強い制限をかけたもの、という意味です。強い制限をかけたものは取
を読んで思い出したのでご紹介です。 元の記事と同様に以下の関数 sum について、 function sum(nums, acc = 0) { console.log({ nums, acc }); if (nums.length === 0) return 0; if (nums.length === 1) return nums[0]; return sum(nums.slice(1), acc + nums[0]); } この関数sumの引数 (nums と acc) の呼び出しごとの変化を見たい場合は、所謂プリントデバッグや debugger を使うのは一般的なテクニックとしてよく知られていますが、このような関数呼び出し時の引数を知りたい場合はmonitor(function)という関数を使うことで同様の効果を得ることが出来ます。 この場合は monitor(sum)とした後に、関
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
追記: 2022年1月11日 2:29 JSTにDoS脆弱性としてセキュリティアドバイザーが出されて、悪意あるバージョン(1.4.1や1.4.2)はnpmからunpublishされ、npmの最新は安全なバージョンである1.4.0へと変更されました。 Infinite loop causing Denial of Service in colors · GHSA-5rqg-jm4f-cqx7 · GitHub Advisory Database 2022-01-08 に colors というnpmパッケージにDoS攻撃のコードが含まれたバージョンが1.4.44-liberty-2として公開されました。 GitHub: https://github.com/Marak/colors.js npm: https://www.npmjs.com/package/colors 問題についてのIssu
Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、鈴木です。 「テストが無い」状態を脱却しました。 「いつの時代かよ！」と突っ込まれるかもしれませんが、モノタロウは創業から 20 年ほど EC をやっています。昨日書いたコードも、15 年前に書いたコードも、元気にビジネスを支えています。 本記事ではモノタロウの EC を支える API の話をします。「テストが無い」状態がスタートラインでした。そこから、CI を導入して、ローカル開発環境の整備して、テストコードを書いて、リリースマネジメントを導入しました。 目新しいことは書きません。長寿の大規模システムであっても、愚直に数年取り組むことで、「前進できる！」「変えられる！」という実例を書きます。 ※本記事の初出は、 Software Design2021年9月号「Pythonモダン化計画（第2回）」になります。第1回の記事は「Software Design連載 2021年8月号
週末にちょっとしたウェブサイトというかリンク集（？）を作った。 今回は生成AIツールをフル活用していつもより効率よく作業ができた。 生成AIツールについては日々、新しいものがヤバイすごいと宣伝されているけど、実際にどう使っているのかという情報が少ないと感じている。 なので具体的な使い方を書いてみることにした。 作ったもの 開発の概要 最終的なアーキテクチャ UI開発に生成AIツールを使う 初期デザインの参考元 デザインツールの選定と比較 Next.jsの利用 Cursorを活用した開発 データ整形にLLMを使う スクレイピング Amazonの商品データ取得 LLMの選定 動的なコードと静的なコードの使い分け TypeScriptを使わない範囲を定めた 静的サイト生成（SSG）の採用 柔軟なデータベース設計 まとめ 作ったもの 『最も重要な「最も重要なマンガ10選」10選』は「最も重要なマン
Qwen3が出ていて、14Bを中心にいろいろ試したのだけど、かなり使い物になって、日常的な用途ではこれでいいのでは、という感じもします。 4BでもGPT-4oを越えているという話もありますが、確かに単純な用途ではGPT-4oの代わりにしてもいいなと場面も割とありそうな出力です。さすがにちょっと込み入ったものだと4oだけど。 1.7Bなど小さいモデルも既存のモデルより使えるものになっていて、ローカルLLMの世界を変えそう。 解説動画も撮りました。 週間ニュースのまとめはじめました。 サイズとしては0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32Bと、MoEモデルの30B-A3B, 235B-A22Bです。 30B-A3Bが賢いというベンチマークだけど、コーディング用途だと14Bや32Bのほうがいいかも。MacならMLXで30B-A3Bは めちゃ速くていいけど。という感じでどのサイズにも
JavaScriptを大きく変えうる Dataflow Proposals の概要と論点(Call-this, Pipe Operator)
Dataflow Proposals とは 以下の5つのプロポーザルをまとめて Dataflow Proposals と呼んでいる。 Stage 2: Pipe operator Stage 1: Call-this operator Stage 1: Partial application(PFA) Stage 1: Extensions Stage 0: Function.pipe and flow 例えば Pipe operator, Call-this operator, Partial application を組み合わせると、以下のように書けるようになる。（提案段階なので変わる可能性アリ） import { getAuth, getIdToken } from "firebase/auth"; function isPublic(article) { return articl
ここはMCPの夜明けまえ
本日、「AI駆動開発実践の手引き -これが僕/私のAI（アイ）棒」というイベントで「ここはMCPの夜明けまえ」 🎵🧭 というタイトルで登壇しました！ 🔍 イベント詳細: - イベント名: 【ハイブリッド開催】AI駆動開発実践の手引き -これが僕/私のAI（アイ）棒- - 公式URL: http…
Bardの衝撃。Bardはユーザから指示されたURLのページにアクセスできる。Webページの要約やスクレイピングも？ - Qiita
Google Bardが、日本からも利用できる様になりましたが、ChatGPTとの大きな違いがありました。 それは、ユーザが渡したURLにBardがアクセスができることです。 ChatGPTでは基本的にそういったことはできず、やれている様に見えても違った情報を返してしまっていました。 例えば、以下ページのURLを渡して要約してもらうと、返ってくるのは以下の様な返答になってしまいます。 アクセス先のページ ChatGPTからの返答 なんだか、違うページを読み込んでいそうです・・・完全に間違っています。 -- それに対し、Google Bardは正しくリンク先の記事を読み取って要約をしてくれました。 本当にリクエスト先のURLにアクセスをしているのか不安だったので、試しに先頭50文字出してといったらちゃんと出してくれました もしかしてスクレイピングができてしまうのか？と期待して、以下の様なリク
WEB+DB PRESS Vol.122に特集「Rustで実装！作って学ぶRDBMSのしくみ」を書いた - Write and Run
KOBA789 です。 時が経つのは早いもので、気づけば2月末に無職になってから1ヶ月以上が過ぎていました。 その間に何をしていたのかといえば、表題の特集記事の執筆をしていました。 宣伝 このブログ記事は WEB+DB PRESS Vol.122 を読みたくなるためのものです。ぜひ買ってね。買ったらちゃんと読んでね。 作って学ぶ RDBMS のしくみ、書きました。みんな大好き Rust を使って解説してます https://t.co/nm526qQYnm— KOBA789 (@KOBA789) April 8, 2021 gihyo.jp 使用言語は Rust だし、RDBMS はそもそも難しいトピックだしで結構重めの内容ですが、まずは読み物として寝転びながらでもいいので読んでみてほしいです。 ゴールデンウィーク*1の自由研究のお供にもどうぞ。たぶんちょうどいい分量なんじゃないかなぁ。ゴー
個人的 AI Writing のやりかた
こんにちは、よしこです。 最近コーディングではAIを活用できる場面が増えてきたのですが、これまで記事の執筆にはなかなかAIを活かせていませんでした。私は文章表現にこだわりが強いようで、抵抗感が拭えず… でもそんな自分でもAIを活用して記事執筆の負担を削減できる方法が見えてきたので、今回はそれを紹介したいと思います。 といってもすべてを書かせるわけではありません。イメージこんな感じ！（せっかくなので挿絵にも使ってみる） 骨組み（0~20%） 内容や要点のメモ書き。一旦箇条書きとかでいいので楽 肉付け（20~70%） 骨組みを文章にしていく。ここが結構悩むしめんどくさい 仕上げ（70~100%） 記事としてだいたいできたものを第三者視点で見返し、読みやすく調整を重ねる 形になっているものの調整なので、時間はかかるけど気は軽い このうち一番ボリュームのある「2. 肉付け」をAIにやってもらう方法
はじめに この記事では、個人プロジェクトとしてRust言語でリレーショナルデータベースを開発した経験（もう五ヶ月も前...）について、その成果と反省、得た学びを共有します。 DBMSを自作した理由 自分がDBMSの自作に着手したのは、『Designing Data-Intensive Applications』という本の内容を深く理解するためでした。 この本は、データシステムの設計と運用において最も大切な「信頼性」、「拡張性」、「保守性」を保証する方法論を、豊富な文献を引用しつつ、理論と実践の橋渡しを巧みに行いながら、丁寧に説明している名著です。読んだことがない人は速攻購入してくだい。本当にいい本です。 この本は、データベースの内部構造に関する話も豊富に含まれていたので、「データベース自作してみようか...」という気持ちになりました。 Rustを採用した理由 データベースの実装のついでに、
Googleが発表したOSSプロジェクトである論理プログラミング言語Logicaを使って、データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)の設問を解きながらどのような言語かを確認していく。 (BigQueryのクエリとして実行していく) 最初に、プログラミング言語Logicaの特徴を纏めておく。 論理型プログラミング言語: このカテゴリではPrologが有名 SQLにコンパイルされる: 現状BigQueryとPostgreSQLに対応 モジュール機構がある: SQLと比較した強み コンパイラはPythonで書かれている: Jupyter NotebookやGoogle Colabですぐ始められる Colabでチュートリアルが用意されているので、まずこちらからやると良いと思う。 コードの見た目は関係論理の記述に似ている。 事前に、データサイエンス100本ノックのテーブルデータをBigQu
AIエージェント「Cursor」で変わる開発マネジメントの実践論 - DMM Developers Blog
1. はじめに 2. AIコーディングのその先へ。開発プロセス全体にAIを導入する 2.1 プロセスを"AI"に置き換えるのではなく、"AI"前提のプロセスに作り変える 2.2 開発フェーズ以外の課題がたくさんある 3. マネジメントの知見蓄積とワークフロー化 3.1 ワークフロー化を避けるべきケース 4. エンジニアが開発に集中してもらうためにできること 4.1 類推見積もりによる超概算見積もり 4.2 コードベースからの仕様自動抽出 4.3 投資工数を分析し、開発業務に集中できているか確認 5. まとめ：AIを活用した開発組織マネジメント 1. はじめに こんにちは。DMM.comでプラットフォーム開発本部の副本部長をしている石垣です。 プラットフォーム開発本部では、AX戦略を進めています。 developersblog.dmm.com developersblog.dmm.com 今
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
この記事は2024/6/27に全面的に修正しています。 Pyxel（ピクセル）というPython用レトロゲームエンジンがあります。 画面サイズ256x256で発色数は16色、サウンドはシンプルな波形の音色を最大4音まで発音可能、といったシンプルな仕様で、扱いやすいPythonのコードを用いた低学習コストのゲーム開発ができます。 最近になってWebアプリ化できるようになったため、開発した作品は誰にでも気軽にプレイしてもらえるようになりました。すごいですね。 Pyxelについては以下で詳しく紹介しているのでぜひご覧ください。 実は以前の私は愚かにもこれをそのままネットで公開してしまっていたのですが、「いやそれはさすがにダメでしょ」というご指摘を喰らいまくり、その後公開を取り下げています。 なので、「どんな出来栄えなの？」と興味をもっていただいても現時点ではプレイいただくことはでないのですが、公
フロントエンド初心者が無事に Hugo のブログを Gatsby で一から作り直すことができた。その振り返り。 歴史 インターネットを小中学生(もはや 25 年以上前)に触り初めた頃に、HTML で文章の構造を作り CSS でデザインする、ということができるのを知って感動したけど、結局自分には何かが合わなくてそれを突き詰めることができなかった。というか、それを知ったが故にテーブルレイアウトとかがどうしても気に入らず、かといって CSS は float が難しすぎて、結局ウェブサイトを作る、という根本的な営みをずっと避けてきてしまった。 時は過ぎ、Wordpress の様なブログエンジンや Hugo の様な仕組みがあったおかげでブログを初めて続けることはできた。13 年前にレンタルサーバに Wordpress を置いて始めたこのブログも 9 年前には VPS での Wordpress 運用に
僕はRubyで開発をする時は毎回Pryを使うくらいの熱狂的Pryユーザーだったのだが、PryはGemfileに書いてないと binding.pry できなくて不便。任意のgemをdefault gem化するgem default コマンドも作ったのだが、これをやるのすら面倒だと思っていた。 ある日、nobuさんがRubyに binding.irb という機能をいれた。Pryがdefault gemになるのを待つよりPryで僕が使う機能をIRBに全部移植してしまった方が早いのではないかと思い、4年前からPryの機能の移植活動を始め、今日僕がよく使う機能を全て移植し終えた。 その記念に、この記事ではIRBのPry互換の機能を紹介する。昔 今更聞けないpryの使い方と便利プラグイン集 という記事を書いたんだけど、この中で僕が毎日のように使うコマンドは全てIRBに移植したので、それを紹介する本稿を
2023/09/06 に行われた OCHaCafe Season7 #4 で用いた資料です。 セッションアーカイブ動画：https://youtu.be/p3VmoPKrBNs
AIにTypeScript+Next.jsでWebアプリを作らせる、といった事例はよく見聞きするようになった一方で、ネイティブアプリを作った例は全然見ないなーと思ったので、試してみました。 作ったもの カラオケで歌えるレパートリーのリストを作ったり、採点スコアや歌いやすいキーの設定などを記録しておける "Setori" というアプリを作りました。 作るにあたって考えたこと AIがあんまり知らなそうな技術にどのように立ち向かうかを見たい Webアプリに比べてiOSアプリのコードはAIの学習範囲に相対的に少ないはずで、AIがどこまでいい感じにやってくれるのか知りたかったです。そこで、アプリのフレームワークの中でもネット上に情報が多くなくてAIがあまり学習していなそうなものを取り入れることにしました。具体的には: SwiftData: 曲リストや採点情報の永続化に使用 MusicKit: 楽曲検
PHPerKaigi 2024発表資料 https://fortee.jp/phperkaigi-2024/proposal/f23f927e-2ac8-498e-a047-6376831cbd07
生SQLを扱う $queryRaw TypeScript向けのORMライブラリとしてPrismaがあります。Prismaは直感的で型安全なAPIを提供し、TypeScript向けのORMとしては第一に名前が上がることが多いライブラリです。 しかしそんな人気なPrismaでも、裏側では少しクセのあるSQLが発行されていたり、欲しいSQLがPrismaのAPIでは実現できない場合があります。 そういった場合のために $queryRaw というメソッドが用意されており、これを使うことで生SQLを書いてその結果を受け取ることができました。他のORMにもよくある機能です。 例えば以下のように実装することができます。 const users = await prisma.$queryRaw` SELECT id, name FROM "Users" WHERE id = ${userID} `; co
皆様フロントエンドのテストを書いていらっしゃいますでしょうか？ フロントエンドのテストを書くときには API コールする処理を全てモックする必要があります。外部の API をコールする処理をテストに含めると API サーバーが落ちているなどの外部の要因によってテストが失敗してしまう可能性がありますし、テストを実行するたびに実際に API をコールしてしまうとサーバーに負荷がかかってしまうなど外部に対しても悪影響を与えてしまいます。 さて、従来のモックする手段としては Jest のモックを利用して axios や fetch などのモジュールをモック化する手法がよく使われていたかと思います。 最近のテスト手法として API コールをモックする際に Jest ではなく Mock Service Worker (以下 msw ）を使用する手法が注目されています。実施にどのように使用されているのか
JX通信社シニア・エンジニアで, プロダクトチームのデータ活用とデータサイエンスのあれこれ頑張ってるマン, @shinyorke（しんよーく）です. 最近ハマってるかつ毎朝の日課は「リングフィットアドベンチャー*1で汗を流してからの朝食」です. 35日連続続いています. 話は遡ること今年の7月末になりますが, JX通信社のデータ基盤の紹介&「ETLとかバッチってどのFW/ライブラリ使えばいいのさ🤔」というクエスチョンに応えるため, このようなエントリーを公開しました. tech.jxpress.net このエントリー, 多くの方から反響をいただき執筆してよかったです, 読んでくださった方ありがとうございます！ まだお読みでない方はこのエントリーを読み進める前に流して読んでもらえると良いかも知れません. 上記のエントリーの最後で, 次はprefect編で会いましょう. という挨拶で締めさせ
Amazon S3 へのファイルアップロードで POST Policy を使うと、かゆいところに手が届くかもしれない - カミナシ エンジニアブログ
はじめに こんにちは。カミナシでソフトウェアエンジニアをしている佐藤です。 みなさんは、アプリケーションのフロントエンドから、Amazon S3 にファイルをアップロードするときに、どのような方法を用いているでしょうか？ 「バックエンドのサーバーにファイルを送信し、バックエンドのサーバー経由で S3 にアップロードしている」「Presigned URL を払い出して、フロントエンドから直接 PUT している」など、いくつかの方法があると思います。 弊社で提供しているサービス「カミナシレポート」でも、用途に応じて上記の方法を使い分けて S3 へのファイルのアップロードを行っています。 特に、Presigned URL は、手軽に利用できる上に、バックエンドのサーバーの負荷やレイテンシーの削減といったメリットも大きく、重宝しています。 一方で、その手軽さの反面、アップロードに際して様々な制約を
KOBA789 です。みなさん DBMS は好きですか。私は好きです。 最近、自作 DBMS をずっと作っていて、ようやく最低限の機能ができたので公開をしました。 (とはいえコードを書いていたのは正味2日ほど。設計と勉強に2週間かかった) github.com この記事ではこれを作った目的と、そのちょっとした詳細についてご紹介します。 目的 Disk-Oriented DBMS の学習に適している Rust で書かれた実装が欲しかった、というのが理由です。 DBMS の勉強に適している実装というのは意外と多くありません。 MySQL や PostgreSQL といった有名な実装は実用的である一方でコード量は非常に多く、また細かな最適化によって教科書的なアルゴリズムと実際のコードの差が大きくなっているため、初学者にとっては構造を把握しづらくなっています。 教科書的な実装の Disk-Orie
Hosting SQLite databases on Github Pages - (or IPFS or any static file hoster) - phiresky's blog
Hosting SQLite databases on Github Pages(or IPFS or any static file hoster) Apr 17, 2021 • Last Update Jun 04, 2023I was writing a tiny website to display statistics of how much sponsored content a Youtube creator has over time when I noticed that I often write a small tool as a website that queries some data from a database and then displays it in a graph, a table, or similar. But if you want to
オチ code-serverをいれる claude codeをいれる 様子 あらすじ 我々はスマホでごろ寝コーディングがしたい(主語がでかい)。 しかしながらスマホでコードをポチポチするのは苦行であり、もっと楽にやりたい、なんなら音声入力でどうにかしたい。 となると、昨今はやりのAI Agentをつかったコーディングが選択肢にあがる。 すでにDevinやReplit がそういった体験を提供しているが、どちらも結構お高いし、「本当に俺はスマホでそんなにソースコード書くのか？」とか、「金はともかく、GitHubやSlackと連携させるのか？(Devin)」とか、「コードが読みにくい(Replit)」とか「PHPを書けない…だと…？(Replit)」という様々な問題があって自分には微妙だった。 そこで私が試したのがcode-serverとclaude codeだった 概要 code-server
はじめに Playwright を使うことで比較的簡単に E2E テストを実装することができます。しかし、通常テストコードは実装したら終わりということではなく、継続的にメンテナンス（保守）が必要になります。その際に保守しやすいように実装するため、Playwright の公式ドキュメントに記載されているベストプラクティスの中で参考になりそうな部分を確認しておこうと思います。 テストの独立性を高める 可能な限りテスト間の依存が無いようにして、テストを分離すると良いというプラクティスです。各テストが独立していることで、 １つのテストが失敗しても他のテストに影響しない テストの順序を考慮する必要がない テストをシンプルに保つことができる あたりのメリットがあるかと思います。また、特定の処理（例えば特定の URL に遷移する処理）の繰り返し実装するのを避けるために before and after
こんにちは。DevOps芸人と化して久しいAndyです。 2020年の秋にTypeScript 4.1へTemplate Literal Typesが導入され、そのインパクトに俄かに一部の界隈がザワついたのは記憶に新しいかと思います。 今回は型プログラミングの可能性を大いに押し広げたTemplate Literal Typesを用いてSQL文を型レベルで解析し、その実行結果を型情報として導出するためのsqlptureというライブラリを作ったので紹介します。 Embedded content: https://github.com/andoshin11/sqlpture SQLの実行/検証対象はPostgreSQL v13です。 tl;dr SQL文を型レベルで解析・評価して返り値型を取得できるmini interpreterを作ったよ 型レベルのSQL validatorも作ってるよ 実際
はじめに JavaScript の「非同期処理」ってやっぱりかなり難しくないですか？ 自分も色々試行錯誤しましたが、結局「完全に理解した🤓」→「やっぱり何も分からん😭」っていうループの中で泥臭く理解を深めていくしかないようです。 さて、非同期処理の制御をある程度予測できるようになるには、非同期 API を提供する環境のことやイベントループ、マイクロタスクなどの仕組みについて理解する必要があります。 そして環境に埋め込まれた JavaScript Engine のことも理解する必要があります。 今回の記事では、JavaScript Engine の１つである V8 が内部で変換するコードから async/await の挙動を理解するための解説を試みたいと思います。V8 エンジンからアプローチすることで async/await の分かりづらい挙動を掌握して非同期処理を打倒します。 今回の記
APIテスト自動化の勘所
Presentation slides: タワーズ・クエスト、バルテス、Postman 共催セミナー - 開発失敗につながる偏ったテストしてませんか？ プロが教える本当に考えるべきテストバ…
フロントエンドのテストをしよう Webのフロントエンドの自動化を進めようか。という話をしていて、 「そもそもテストってなんだ？」 「フロントエンドに特有のテストってなんだ？」 「〇〇ってツール流行ってるらしいってどうよ？」 みたいなことを話をしていました。そうしたときに、やっぱり知識足らねぇなぁ。と思ったので、2,3日でゴリゴリと内容をまとめてみる作業をしてみました。 あんまりこういう書き方はしないんですが、私自身散発的な思考で、フロントエンドのテストを調べることをしたので、そのような語り口で書いてみようと思います。 以下の内容は、あくまで例なので、別にこういう仕事があったわけではないです。 とりあえず投げられた要求・仕様 とりあえずなんか仕事が振ってきた。パラパラと要求を聞いてみると、こんな感じだった。 承認のダイアログが欲しい メッセージのフォントはOswald メッセージは変更できる
AI Agentの叛逆により、ホームディレクトリを破壊された人が話題となった。LLM無職を差し置いてLLMホームレスである。 ん？え？は？何してるの？ pic.twitter.com/QaDkToek4P— /mugisus/g (@mugisus) 2025年7月1日 かわいそうに。AIはこういうとき全く躊躇なく余計なことをする*1ので、自分も閉口することがある。明日は我が身ということで、叛逆に備える方法を探る必要がある。 ところで、環境の隔離というと最近はすぐコンテナが出てくるけれど、コンテナみたいな大仰なものを使わなくとも、実行するプロセスに強制的なアクセス制御をかけて特定のディレクトリにしか書き込めないようにするグッズがいろいろあって、例えばSELinuxやAppArmorといったソフトウェアを利用できる。これらは多くのディストリビューションにデフォルトで入っており、人知れずお前ら
概要 2^n-1 型の数はメルセンヌ数と呼ばれ、更に素数である場合にメルセンヌ素数といいます。本記事では、メルセンヌ数に対する高速な素数判定法であるリュカ・レーマーテストを、Rustの任意精度演算用クレート rug を利用して実装します。 実行環境 CPU: Intel Core i7 1.8GHz メモリ: 16GB OS(ホスト): Windows 10 Home 21H1 WSL2: Ubuntu 20.04.3 rustc: Ver. 1.55.0 cargo: Ver. 1.55.0 符号付き整数型の範囲について Rustには組み込みの整数型として 8,\,16,\,32,\,64,\,128 ビット整数[1]がそれぞれ符号付き・符号なしで備わっています[2]。そのうち符号付き整数は、他の多くの言語と同様、2の補数によって負の数が表現されます。したがって、ビット数 n = 8,
はじめに こんにちは、クロスイノベーション本部エンジニアリングテクノロジーセンターの徳山です。 この記事は、2025年5月20日に公開されたばかりの Terraform MCP Server をGitHub Copilot in VS Code ( 以降、Copilotと記載 ) で使用してみた体験談です。Terraform MCP Server の導入前のコード生成状況から導入内容、導入後のコード生成結果までを紹介します。 Terraform MCP Server は、 LLM (大規模言語モデル) の AIエージェントへ Terraform のプロバイダーとモジュールの検出やプロバイダーのリソース詳細情報取得などの機能を提供するMCPサーバです。 Terraform MCP Server の導入前の Copilot は、Terraform の AzureRM には存在しない架空のプロパ
はじめに 自分は実務でReact×TypeScriptを利用したフロント周りとNode.js(Nest)やRailsを用いたバックエンド(API)の開発をしています。 本記事では、OpenAPIを用いたAPI設計の書き方及び、Swaggerの説明と使い方についてまとめていきます。 この記事の対象者 プログラミング初心者から中級者 APIの基礎を理解している人 OpenAPIを用いてサクッとモックサーバーを試したい人 この記事の目標 モックサーバーの環境構築を学ぶ Swaggerの使い方を理解する OpenAPIを用いてAPI設計の具体的な書き方を学ぶ この記事でやらないこと 本記事ではOpenAPIの「書き方」をメインで解説するため、API設計についての細かい解説は省きます。 なおAPI設計については下記の記事でまとめているので、ぜひ参考にしてみてください。 用語解説 OpenAPI 公式
今は日記をScrapboxに移行（scrapbox.io/kentaro/）したのですが、その前の20年分ぐらいのブログはWordPressに入っています（kentarokuribayashi.com）。長い間書き続けてきたブログには、僕の人格のかなりの部分が注ぎ込まれているでしょう。そうであれば、ブログそのものをAI化することで、自分自身の代理＝エージェントを作れるはずです。 そこで、WordPressをAI化して、自分の代理人格としておしゃべりできるようにしてみました。 できたもの こんな会話ができるようになりました。自分で読んでみても、そこそこ自分っぽい感じがします。 python ./chatwp.py Question: お名前はなんですか？ Answer: 私の名前はケンタロウ・クリバヤシです。 Question: 職業は何をしていますか？ Answer: 私はソフトウェアエン
Ruby の開発をしている技術部の笹田です。娘が自転車に乗り始め、まだ不安なためずっとついていなければならず、少し追っかけまわしただけで息切れがヤバい感じになっています。運動しないと。 ここ数年、Ruby で並列処理を気軽に書くための仕組みである Ractor を Ruby 3.0 で導入するという仕事を、クックパッドでの主務として行ってきました（クックパッドから、これ、と言われていたわけではなく、Ruby を前進させるというミッションの上で行ってきました）。 Ractor は、もともと Guild という名前で開発をはじめ、2020年の春頃、Ractor という名前に変更することにしました。いくつかの機会で発表しています。下記は、RubyKaigi での発表の記録です。 A proposal of new concurrency model for Ruby 3 - RubyKaigi
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正規表現の"正規"とは何か気になったら正規表現の歴史を紐解くことになってしまった話
Chrome Devtoolのmonitorを使うと関数の呼び出しを観察できて便利 - ぱすたけ日記
colorsなどのnpmパッケージに悪意あるコードが含まれている問題について
生成AI/LLMを使ったウェブサイト開発 - laiso
Qwen3はローカルLLMの世界を変えたかも - きしだのHatena
Rustでリレーショナルデータベースを自作したときの成果と反省と学び - サノメモ
論理プログラミング言語Logicaでデータサイエンス100本ノック
レトロゲームエンジン「Pyxel」でドラクエ1つくってみた｜frenchbread
フロントエンド初心者がGatsbyでブログを作り直した話 - As a Futurist...
Pryはもう古い、時代はIRB - k0kubun's blog
セキュアなWeb APIの作り方 / Secure Web API
生成AIでネイティブiOSアプリをゼロから作ってリリースした体験談・知見
privateメソッドのテストって書かない方がいいんだっけ？
生SQLに型を手書きする時代は終わり？Prismaの新機能「TypedSQL」
フロントエンドのテストのモックには msw を使うのが最近の流行りらしい
Pythonでいい感じにバッチを作ってみる - prefectをはじめよう - JX通信社エンジニアブログ
Rustで古典的なDisk-Oriented DBMSを実装した話 - Write and Run
スマホ片手にフリースタイルでAI Agentでコーディングする環境をつくる。
Playwright を使いこなすためのベストプラクティス - Qiita
TypeScriptで世界一型安全な型レベルSQL Interpreterを作っている話
V8エンジンによる内部変換コードでasync/awaitの挙動を理解する
あなたはフロントエンドの何をテストしたいのか。 - Qiita
Claude Code くんのホームディレクトリ破壊を AppArmor で阻止する - Lambdaカクテル
128ビット符号付き整数の最大値は素数 - Rustで任意精度整数演算
Terraform MCP Server を使ってみた - 電通総研 テックブログ
OpenAPI (Swagger) まとめ - Qiita
ChatWP: WordPressをAI化しておしゃべりする
Ruby 3.0 の Ractor を自慢したい - クックパッド開発者ブログ
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