ワイ「AIちゃん！ワイのタスク全部やっといて！」#MCP - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ある日の我が家 ワイ「ああ、せやな」 ワイ「ChatGPT君は、なんでも答えてくれるもんな」 娘「でもさ、質問に答えるだけじゃなくて」 娘「プレゼン資料を作ってくれたりはしないの？」 娘「資料のファイル丸ごと作ってくれたら超便利なのに」 ワイ「おお、ええ発想やな」 ワイ「実はな、もうできる時代になってきてるみたいやで！」 娘「え、そうなの？」 ワイ「ああ」 ワイ「最近MCPっていうプロトコルがIT界隈で話題沸騰中でな？」 ワイ「ChatGPTのデスクトップアプリも、そのMCPへの対応を進めてるらしいんや」1 娘「へぇ〜」 娘「そのMCP
「オブザーバビリティ・エンジニアリング」の訳者が語るオブザーバビリティに取り組む重要性とSplunk活用のポイント - Qiita Zine
「オブザーバビリティ・エンジニアリング」の訳者が語るオブザーバビリティに取り組む重要性とSplunk活用のポイント ITシステムの複雑化が進む中、単なる監視に留まらず「システムの本質的な状態」を見える化する「オブザーバビリティ（Observability）」のアプローチが注目されています。システムが「どれだけ自らを説明できるか」という観点から評価され、システム全体の挙動や依存関係を包括的に把握し、インシデント発生時には根本原因の究明や再発防止などに寄与することが期待される手法です。 今回は、オブザーバビリティ製品やソリューションをはじめとする、データ分析のプラットフォームを提供しているSplunk Services Japan合同会社（以下、Splunk社）にお話を伺いました。オブザーバビリティが具体的にどのようなシーンで役立ち、実際の運用現場ではどのように実践されているのか。Qiita開
「仕事を任される人」のチャットには特徴があって、決まってこれ。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 質問とか、認識合わせとか、相談とかで、いちいち席にきて話しかけてくる人に憤慨していた新入社員（女性）がいました。 「チャットがあるんだからチャットで済ませてくれ、話しかけてくんなボケカスが！」と、大変ご立腹でありました。 その新入社員は非常に優秀な娘で、おまけに賢く、弊社で異例のスピードで出世していました。「リーダー職までが過去最速」と言われていたほどです。 そんな彼女は、そうそうに弊社に見切りをつけて転職───無事、上場企業に転職したのでした。めでたしめでたし。夫としても、自慢の妻でございます。 コミュニケーション コストはクソ高い
【作業効率3倍UP】VSCodeチートシートの永久保存版 - Qiita
この記事はNuco Advent Calendar 2024の6日目の記事です。 はじめに 皆さんはPCで作業する際に下記のようなダサい操作をしていませんか？ 矢印キーを連打or長押し デスクトップ上をマウスで右往左往 同じテキストを繰り返し入力、削除 etc ... このような働き方は無駄な作業時間が増えるだけでなく側から見てもカッコ悪いですし、仕事ができない人間だと周りから思われてしまいます。 というわけで今回はMac用とWindows用でそれぞれVSCodeのショートカットをまとめました。 本記事のショートカットを全て使いこなして作業効率を3倍に上げましょう！ 実際にショートカットを使用した実践動画がありますのでご参考になればと思います。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは
制約理論の覚書とアジャイル開発とビジネスの論理不整合 - Qiita
この話の重要なポイントは、 会社全体の機械をフルパワーで製造したほうがp2の製造能力は下がり、リードタイムも悪化してしまう ということである。そして、 フルパワーで製造してしまうほうが余計な在庫を持ってしまい、在庫コストも発生する ということである。したがって、ボトルネックを最初に特定し、そこから逆算ですべてを考えろ。というのが、制約理論の本懐である。 非ボトルネックの非経済性 ここには、もう1つの学びがある。 ボトルネックの処理能力を超えて、非ボトルネックを働かせるな。休ませろ。 ということである。 p2の製造ラインのみを取り出して考える。この時、Aを20個/時のフルパワーで製造する。しかし、Cが5個/時でしか製造できないため、Aは15個/時で在庫を作り続け、在庫の管理コストが発生し、非経済的になる。 また、フルパワーで製造した場合の、Dにかかわる部分だけを取り出してみる。Dは、B2から
チームに無能がいなくなる『メンバー全員で公式ドキュメントを読みあわせる』に感銘をうけた話。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これは、同じエンジニアである妻から聞いた話なのですが、彼女の案件で「メンバー全員で公式ドキュメントを読みあわせる」という取り組みがあったそうです。 で、この方法「チーム全体にとって大きなメリットがあるんじゃないか？」と思ったので、共有させていただきます。 「誰も知らない」から「みんな知ってる」に 私は開発職なので、めずらしいことなのかそうではないのか判断がつかないのですが、その案件では、導入対象の製品について詳しい知識を持っているメンバーが一人もいなかったというのです。 誰もその製品をさわったことがなく、とりあえず強そうなメンバーを入れ
テスト計画の立て方 - Qiita
テスト計画をどう立てていくか、ふつうのシステムエンジニアにとって分かりやすく考えてみたいと思います。 テスト工程は、一番ざっくりした分類で単体テスト、結合テスト、システムテストに別れるのが一般的です。 この工程は、あくまでもV字モデルに対応したインプットがどの前工程で作られたものを検証するかの基準であって、実際にどういう観点をどういう手順でテストするか、はそれぞれのプロジェクトで計画します。それがテスト計画になっていきます。 しかし、ただの工程の話と、実際におこなうテストの内容の違いが分かっていないと、テスト計画何するものぞ状態になって、ろくなテストが実施されないことになりますし、そのようなプロジェクトも多く存在します。 テストの世界標準には、ISO/IEC/IEEE 29119があり、これを見るとテスト工程(Test Level/Phase)とテスト種別(Test Types)の組で、テ
OpenGLやDirectXなGUIにimguiが最強すぎる - Qiita
imguiとは imguiは、OpenGLやDirectXなどの描画環境の中で動くGUIフレームワークです（vulkanも？）。 "Immediate Mode GUI"と呼ばれるパラダイムにより、大変短く直感的なコードでGUIを構築できます。 どういうGUIコンポーネントが使えるかは、リポジトリのスクショを見ていただいたほうが良いかと思います。 デバッグや調整、テスト用のGUIを構築することが目的のフレームワークです。 環境 今回この記事ではwindows10, vs2015, Cinder（0.9.0）上でサンプルを作成しました。 Cinder用には専用のimgui拡張があるため、そちらを使用します。 https://libcinder.org/ https://github.com/simongeilfus/Cinder-ImGui 根本的な考え方や、imguiのAPIは同じですが、
PyCon JP 2024 Sprint で Python free threading (No GIL)対応を検証するPytest Plugin開発プロジェクトに参加してきました - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PyCon JP 2024の開発Sprintにて、pytest-freethreadedの開発に参加してきました。 私はこのプロジェクトでOSSライブラリのFree Threading対応の検証に携わり、いくつかの課題を発見しました。短期間ながらとても良い体験でしたので、本記事で、開発の背景と検証ツールの使い方、実際の検証の方法について共有します。 Python 3.13におけるFree Threadingの導入 Free threadingはPEP703で提案され、Python 3.13からオプションで有効化できるようになった新機能で
要件定義｜3分で読める非機能要件について - 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 エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 要件定義関連の記事の投稿をしました。時間あればぜひ読んでみてください。 今回は「非機能要件」の 可用性 性能・拡張性 運用・保守性 移行性 セキュリティ システム環境・エコロジー の6項目について理解を深めてアウトプットしようと思います。 非機能要件｜6項目について 1. 可用性 システムが継続して利用可能な状態を維持する能力を指します。『稼働率』 で表現されます。シ
フリーWi-Fiを使ったら秘密情報を抜かれる経路にはどのようなものがあるか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ゴールデンウィークのはじめ（4月29日）に投稿された以下のツイートですが、5月7日20時において、1,938.8万件の表示ということで、非常に注目されていることが分かります。 我が名はアシタカ！スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた。どうすればよい！ pic.twitter.com/e26L1Bj32Z — スタバでMacを開くエンジニア (@MacopeninSUTABA) April 29, 2023 これに対して、私は以下のようにツイートしましたが、 これ入社試験の問題にしようかな。『
データ分析を最短ルートで身につける - Qiita
はじめに 皆さんはデータ分析にはどのようなイメージをお持ちですか？ 「ビジネス上でのデータ分析」「データサイエンス」「機械学習(ML)やAI」など様々なイメージをお持ちの方が多いかもしれません。 データ分析は一般的に 「収集した情報の整理、加工、取捨選択を経て分析するプロセス」 という定義がされます。また、分析することによって何かしらのインパクトを出すのが一般的です。 なので、先にあげた３つのイメージはどれも正解になります。 しかし、その３つのイメージごとで、スキルセットとして身につけておくべき知識の範囲が全く異なります。例えば機械学習の業務にあたり、pythonは必須な一方、ビジネス上でのデータ分析の場合では必要ないケースも存在します。 ユースケースごとに習得すべき知識が整理されてない結果、どこから手をつけたらいいかわからず、膨大な学習が必要だと感じてしまう問題が生じます。 例えばデータ
ドキュメントを書かないことは「負債を生む」ということ - Qiita
本記事の要約 ドキュメントを書かない事は、企業やチームの「負債」になる ドキュメントを書かない事は、自身の学びや振り返りの「機会損失」になる そういう文化が根付く前に、負の連鎖を断ち切ろう！ はじめに 世の中のプロジェクトには、ドキュメントが足りていない、と感じています。 でも残念な事に、ドキュメントをどうしても書きたい人は「ほとんどいない」と思います。 その一方で「ドキュメントを書いた方が良い」という事は、 何となく分かっている人も多いと思います。 やりたくない事をやらなければならないのは、嫌ですよね。 そんな気持ちは分かりますが、これを機に一度改めてみませんか。 何故なら、ドキュメントを書かない事はチームに「負債」を生むからです。 勤め人ならば少なからず一度でも、体験した事があると思います。 「どうして必要な過去の資料が無いんだ」って。 あるはずの歴史の一端がソースコードからしか分から
『アジャイルを採用したソフトウェアプロジェクトの失敗率はその他の手法と比べて268％も高いことが判明』は不明瞭 ~書籍「Impact Engineering」を読んでみた感想 ~ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「アジャイルを採用したソフトウェアプロジェクトの失敗率はその他の手法と比べて268％も高いことが判明」 という記事が話題になっています。 言及している著書がCEOを務めているイギリスの調査・コンサル会社であるEngpraxが挙げている元の記事はこちら（その調査自体を行なったのもEngprax社） 記事に書かれていることの考察や要約は下記で分かりやすく纏めて下さっています。 記事への反応 記事への感想・反応はだいたい下記のパターンのどれかに該当すると思います。 失敗の定義は？ そもそもアジャイルできてなくね？ 下記が失敗するのはアジャイル
改善のための知識をデータから得るために必要なデータインフォームド文化 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今回は、データが中心で人間を不幸にするデータドリブンな文化と、人間中心でデータを道具としてデータインフォームドな文化の違いの話をします。今回の記事を書くにあたって、「Becoming Data Driven, From First Principles」（リンク）を大きく参考にさせてもらっています。 データドリブンという言葉は日本でもだいぶ浸透していますね。 私はふだんアメリカに住んでいるのですが、仕事の関係でたまに日本に行きます。そのタイミングでExploratoryのお客様の方たちとお話をさせていただくのですが、そのさい「データドリ
Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
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Kubernetesの主要コンポーネントのログレベルを動的に変更する - Qiita
TL; DR Kubernetesの下記の主要コンポーネントは各コンポーネントのendpointの/debug/flags/vにPUTすることで、ログレベルを動的に更新できます。つまり、稼働中のKubernetesのコンポーネントのログレベルが再起動/Manifestの変更なしで動的にログレベルが変更できます！ただし、各コンポーネントともにprofilingもしくはdebugging-handlersを有効にしている必要があります。 # loglevelを N に変更 ※別途認証は必要です。下記参照。 $ curl -XPUT -d 'N' <endpoint>/debug/flags/v kube-apiserver kube-scheduler kubelet kube-proxy kube-controller-manager (v1.23で対応予定。#104571) 各コンポーネン
ときに「一神教」みたいな『KPTもどき』と、本当は「多神教」な八百万(やおよろず)のふりかえり - Qiita
ふりかえり界隈が、ここ数日KPTの話題で盛り上がっていて、記憶のトゲが疼いて痛いのです。 個人的な追憶で恐縮ですが、過去にKPTでHogeFuga村の悲劇を目撃した話を以下のnote記事で綴ったことがありました。久しぶりに読み返し、記憶の一部がフラッシュバックして天を仰いでしまいました。 読み返していて、ふりかえり界隈の盛り上がりとの重なりと温度差の両方を体感し、本質的に起きていること、あるいは先の記事のHogeFuga村で起きたことは 「KPTのせいではない」 と改めて思うとともに、ほんのわずかながら自分の中で解像度が上がったので、さらに言語化したい思いになりました。 母集団の構成というか特性が違う そもそも、 「KPTをやります／やったことがあります」 というヒトと、 「KPTもやりますが、なにか？」 というヒトを集めたとき、両者はベン図上で重なりもあるけど、そもそも明らかに違う(母集
Freeモナドで領域特化言語を作るとプリティミューテーション - Qiita
多くのプログラミング言語が用途を限定しない汎用の言語として設計されているのに対して、領域特化言語(ドメイン固有言語, domain-specific language, DSL)は何らかの目的に特化して設計された言語のことをいいます。領域特化言語を導入する利点のひとつは、プログラムの各部分の役割が明確になり、ソフトウェア全体の設計がよりわかりやすくなるというものがあります。たとえば、ゲームソフトウェアではゲームの描画とゲームの状態更新は完全に分離されているべきです。ゲームで一時的に処理が重くなり、描画を何フレームかスキップして速度を維持したいとしましょう。もし状態更新と描画がきちんと分離されていなければ、描画だけをうまくスキップするということはできなくなってしまいます。もし描画専用の領域特化言語を導入すると、ソフトウェアのコードをその内容に沿って完全に分離するのを強制し、それに違反するよう
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