「Linux」歴30年の筆者が厳選--今こそ振り返る、珠玉のディストリビューション11選
「Linux」が勢いづいている。このオープンソースOSの普及は、今後も加速し続けるだろう。筆者が期待していた2025年末までのシェア10％到達には至らなかったものの、あらゆる指標が着実な成長を示しており、2026年には大きな転換点を迎える可能性がある。 Linuxの注目度が高まっていることを受け、筆者がこれまでに使用してきた中から、歴代トップ11のディストリビューションを選出した。すでに開発が終了したものもあれば、今なお進化を続けているものもある。 1. Pop!_OS 「Pop!_OS」は、筆者が長年愛用しているディストリビューションである。その理由の1つは、過去10年間にわたりSystem76のコンピューターを使用しており、同OSがそのハードウェア上で極めて円滑に動作することを実感しているからだ。System76は自社製品の標準OSとしてPop!_OSを採用しており、両者の組み合わせが
【GitHub Copilot】*.agent.md を使って、好きなときにさまざまな人格を呼び出そう！【てぇてぇ】
時と場合でいろんなキャラクターと話がしたいんじゃい！ copilot-instructions.mdを使うことの課題 以前 GitHub Copilot に特定のキャラクター人格を付与する記事を書いた。 この時の記事ではcopilot-instructions.mdを使った方法を紹介していたが、これは実際には以下の点で使いづらかった。 コーディング規約など様々な情報が一緒に書かれているファイルに人格情報が混ざると邪魔になる 他のコーディング環境（Pull Request のレビューも含む）でも同じ人格が使われてしまう 複数の人格を使い分けられない ChatGPT のカスタム指示[1]で使うならまだしも、他人と共有するプロジェクトで使うには少々難があった。 *.agent.mdという革命 あれから半年以上経ち、GitHub Copilot の周辺環境は大幅に変わっている。 *.instruc
Amplify ＆ AgentCoreで維持費激安！ 王道フルスタックなAIエージェントを簡単構築しよう - Qiita
AWSの最新機能をフルに生かした、フルスタックのAIエージェントWebアプリを作ってみましょう。 フロントエンド： React on Amplify Gen2 バックエンド： Strands Agents on Bedrock AgentCore 見飽きたStreamlitの画面は、もう卒業！ 完成するアプリのデモは以下から誰でも試せます。 https://main.d32c8uilwurx3w.amplifyapp.com/ AWS Amplify Gen2はとにかく「サーバーレスで安い」「マネージドで楽」なのがメリットです。 フロントエンド苦手な方のために、とにかく不要なファイルやコードを削って、手順数もとことん減らし、認知負荷を大きく下げています。 事前準備 アカウント作成 AWSアカウントを作成 GitHubアカウントを作成 Claudeの利用申請 AWSアカウントにサインイン（h
RAGの精度評価をRagasで自動化してみた 〜 いつまで「目視確認」で消耗してるの？
RAGの精度評価をRagasで自動化してみた：いつまで「目視確認」で消耗してるの？ はじめに：「なんとなく動く」からの脱却 RAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーション開発における最大の敵は、開発者自身の「主観」だ。 「いくつか質問してみたけど、いい感じに回答してくれている気がする」 「プロンプトを変えたら、なんとなく良くなった気がする」 PoC（概念実証）段階ではこれでも許されるが、プロダクション運用やチーム開発において「気がする」は通用しない。上司やクライアントからの「で、精度は何％なの？」という問いに、数字で答えられなければエンジニアとしての信頼に関わる。 そこで導入するのが、**「LLM-as-a-Judge（LLMを用いてLLMを評価する）」**フレームワークである Ragas だ。この記事では、Ragasを用いてRAGの精度を定量的に計
【3社比較の最終回】2025年Google AI総まとめ｜OpenAI・Anthropicとの違いは「全方位展開」？ - uepon日々の備忘録
OpenAI、Anthropicと振り返ってきたこのシリーズ、最後はGoogleです。 参考 uepon.hatenadiary.com uepon.hatenadiary.com 正直なところ、今年のGoogleを一言で表現するのは難しいと感じています。モデルの進化、エージェント機能、企業向けプラットフォーム、開発者向けツール……あらゆる方向に手を広げながら、しかもそれぞれがちゃんと形になっている。「全部やってやる！」という姿勢がGoogleらしいと感じます😊 私自身、メインで使っているのはClaudeではありますが、研究ではGeminiも併用しています（APIの価格の面ではClaudeではちょっと高すぎて🥲）。特にGoogle AI Studioで簡単に検証ができるというのは、「ちょっと試したい」ときの選択肢としては助かっています。 ただ、今年のGoogleは発表が多すぎて、正直追
「Linuxは分かるはず」が通用しなかった Kubernetes の話 〜オンプレミス前提からクラウドネイティブへの技術ギャップ〜
はじめに オンプレミス前提の環境で、組み込みソフトやプライベートクラウドを扱うエンジニアとして働いたあと、転職し、クラウドネイティブな環境に移ってしばらくが経ちました。 環境が変わって最初に感じたのは、新しい技術を覚えること以上に、 これまで当たり前だと思っていた前提が通用しない、という戸惑いでした。 この記事は、オンプレミス前提の環境からクラウドネイティブな環境に移る中で、 特に Kubernetes を中心に感じた技術的ギャップについての振り返りです。 オンプレミス前提の環境での技術的前提 オンプレミス前提の環境では、いくつかはっきりした技術的前提がありました。 ある程度の共通仕様があり、迷いは少ない オンプレミス前提で、IGP的な比較的固定されたネットワーク構成 安定性や制約を強く意識する文化 「決められた前提条件の中で、いかに堅実に作るか」が重視されていました。とはいえ、技術選定の
個人開発の進捗報告が面倒なので、GitHub ActionsとAIで「勝手にデモ動画を作る」仕組みを構築した - Qiita
はじめに 「今週の進捗どうなってる？」 個人開発や少人数のチーム開発をしていると、この質問に答えるための資料作りで週末が潰れること、ありませんか？ コードは書けても、変更内容を非エンジニア（PMやクライアント）にわかるように説明するのは、正直かなりカロリーを使います。 「Gitのコミットログを見るだけで、勝手に誰かが解説動画を作ってくれればいいのに……」 そんな怠惰な願望を叶えるために、年末年始を使って**「PRをマージしたら、AIが勝手に解説動画を生成してSlackに投げる」**ワークフローを組んでみました。これが意外と実用的だったので共有します。 全体アーキテクチャ やっていることはシンプルです。 Trigger: main ブランチへのマージを検知 Analyze: OpenAI API (GPT-4o) が git diff を読んで「変更点の要約」を台本化 Generate: A
【2026年 最新版】AWS 生成AIサービスの全体像を整理する — Bedrockから話題のAI IDE「Kiro」まで - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2025年は、AIを「単なるチャット」として使う段階から、自律的に動く「エージェント」と共に開発する段階へと大きく進化した年でした。 本記事では、この年末年始にAWSのAIサービスを体系的に学びたい方に向けて、最新の全体像を整理して解説します。 1. AWS AIサービスの「3層レイヤー」構造 AWSは生成AIへのアプローチを、以下の3つのレイヤーで整理しています。 【2026年版のアップデート】 AWSの生成AIスタックにおいて、従来のAmazon Q Developerを包含し、より「エージェントによる自律的な開発」に特化
氾濫原
本を書く(LLMを使って)で参照させてるやつの現状を共有しておく…… 最初に読ませていても、長文書かせると必ず「クセ」が戻ってしまうので、章ないし節ごとに「@technical-writing-rules.md 違反 」とかで結局明示的にチェックさせる必要がある。 「重要なキーワードは **太字**。セクションごとに最大でも1つ程度。」のルールは明示的に違反と指摘しないとほぼ守ってくれない…… 理由も記載してるけど、理由はあまり考慮せずに機械的に語尾を grep して修正しようとする傾向があるので、一切自動編集受け入れは使ってない。 # 技術書執筆ガイドライン (Common Technical Writing Rules) このファイルは全プロジェクト共通の執筆ルールである。各プロジェクトの `memo.md` よりも優先される。 ## 1. スタンス (Role & Mindset)
2025: The year in LLMs
31st December 2025 This is the third in my annual series reviewing everything that happened in the LLM space over the past 12 months. For previous years see Stuff we figured out about AI in 2023 and Things we learned about LLMs in 2024. It’s been a year filled with a lot of different trends. The year of “reasoning” The year of agents The year of coding agents and Claude Code The year of LLMs on th
AWS製AI統合・仕様駆動型IDE「Kiro」.kiro作成ベストプラクティス - Qiita
.kiro作成ベストプラクティス AWS製AI統合仕様駆動型IDEのKiroの.kiroディレクトリを作りこむために必要なリファレンスのリンクと具体的な用意すると役に立つファイルを提示する記事です。 この記事のスタンス 本記事は、可能な限り公式ドキュメントに準拠しつつ、Geminiとの壁打ちを経て構成しました。 現時点ではプロジェクトへの完全な実践投入前のため、一部に考慮漏れや甘い箇所がある可能性があります。そのため、実際に運用して得られた知見やフィードバックを元に、随時この記事を更新・ブラッシュアップしていく「進行形のベストプラクティス」としてご覧ください。 2026/01/05 追記 現在、この記事の構成で.kiroを作成し試運転をしているのですが、チャットを日本語化するフックを作成すると便利になることに気が付いて作成しました。 記事の方にも反映しました。 この記事で紹介してるファイル
Geminiの「Gem」機能のTips集(1/3)：基本編｜榎本大貴 / LITALICO研究所所長
この記事はLITALICO Advent Calendar 2025として書こうと思っていたのですが、まんまと遅延してしまい、さすがに2025年中には出さないといけないと思ってなんとか書き上げたものです。 書いていくうちに10,000文字を超えてしまい、さすがに１記事にするのは微妙かと思って分割しました。 ▼LITALICO Advent Calendar 2025はこちら では、早速どうぞ。 はじめにGoogleの生成AIであるGeminiには「Gems」という機能があります。 これは、プロンプトを保存・再利用・共有できる便利な機能なんですが、実は効果的に使うにはいくつかのコツがあるんですよね。僕自身、試行錯誤しながら使っていく中で「あ、これ便利だな」と思ったTipsをまとめてみました。 記事の全体像は、下記の通りです。 前提（今回の記事） 基本編（今回の記事） 応用編（２記事目） 実践
1日1ページ手帳に挫折した人へ。付せん「暮らしのキロク」で誰でも簡単かわいい手帳に
大人気の「ほぼ日手帳」に代表されるように、ここ数年で1日1ページタイプの手帳が数多く発売され、ユーザーが増加しています。 ですが、よく聞くのは「使ってみたけれど続かなかった」という声。たしかに、毎日毎日、1ページを文字やイラストでしっかりと埋めるのは手間も時間もかかります。しかも上手に書き込めないと、なんだか逆にモヤモヤした気分に……。そのうちに書き込めない日が続き、空白のページが増えてきて、結局1日1ページ手帳に挫折してしまう人が多いのです。 そんな悩みを解決するべく生まれたのが、キングジムから8月7日に発売される「暮らしのキロク」。誰でも簡単に、かわいく手帳の1ページを彩ることができる手帳用の付せんです。 1つ1つ紙や印刷色が違う！こだわりの全12種類 立ち寄ったカフェで飲んだコーヒーについて記録できる「COFFEE」、おやつに食べたスイーツについて書き込める「SWEETS」、鑑賞した
スタートアップにおけるイノベーションのジレンマ - Kyash Product Blog
この記事は Kyash Advent Calendar 2025 23日目の記事です。 Kyashでプロダクトマネージャーをしている Ueda です。 今年もあと少しとなりました、皆さま今年の終盤いかがお過ごしでしょうか。 この2025年、実はKyashは創業10周年の年であり、振り返ると私自身も入社してからいつの間にか8年が経過していました。 スタートアップと呼ばれる企業で大企業かのような勤続年数を経てきた自分から今年のAdvent Calendarでは、Kyashのように中期〜後期に差し掛かるスタートアップで働く方々そして例年の如く未来の自分に対して自分の経験からくる学びを書いていきます。 その中でも特に「既存事業が安定し、次の成長機会を模索している組織の誰かが、その問題を理解し対処するための示唆」について「イノベーションのジレンマ」と呼ばれる経営理論を交えて共有できればと思います。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
東大大学院の難関AI講座を修了したスーパー中学生に会ってみると…海沿いの村に住む普通の女の子だった 「データサイエンスは “起業して戦うための武器” 」 | TBS NEWS DIG
Claude Codeライトユーザー目線で、万人受けする便利設定を紹介 - Qiita