フルタイムで働く6児の母が副業でゲームを作った話を聞いたら「天才すぎて何の参考にもならねえ」と思ってしまった話
こんにちは。ヨッピーです。 写真は作者である「まるでゆきみ」さんの才能にビックリして固まっている僕です。 本日お邪魔しているのはNintendo Switch向けに配信されている「ツクールシリーズ るんるんスーパーヒーローベイビーズDX」の作者である「まるでゆきみ」さんのご自宅なのですが、なんとこの「まるでゆきみ」さんは金融機関で正社員として働く傍ら、6人の子どもを育てつつ、合間を縫ってこのゲームを完成させたそうです。 6人も子どもが居たら普通に働くだけでも大変そうなのにゲームまで作ってしまうって、「いったいどういう環境でゲームを作ってるのか」「どうやって時間を捻出しているのか」などなど、お話を聞くことで「いつかゲームを作りたい！」と思っている人の参考になれば、と思って取材に来たのですが、お話を聞いているうち「この人が天才すぎて、話を聞いてもなんの参考にもならないのでは？」と思ってしまいま
1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
日米でエンジニアの育成戦略が正反対だと気付いた話 - メソッド屋のブログ
今週は、Thanksgiving はお休みムードなので考える時間や、自分の本についてディスカッションしている バンクーバーのえんじに屋さんのPodcast なんかを聞かせていただいたりしてるうちに、思い出したことがあって、記録に残してみることにした。それは、エンジニアの育成方針でこれはめっちゃくちゃ違うことに気づきましたので、シェアさせていただきたいと思います。 日米でエンジニアの育成戦略が正反対だと気付いた話 採用の段階での違い 良く知られているように、新卒のケースで考えると、こちらの場合は「コンピュータサイエンス」の学位を出ていることが前提で、中途採用の場合も、「コンピュータサイエンス」の学位を出ている、もしくはそれ相当する知識が求められる。だから、新人でも少なくともプログラムが結構組めることを期待されます。 一方、日本では文系でも理系でもプログラマになれます。採用されたときに「スキル
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
プログラミングに挫折したならAIお姉ちゃんに任せなさい - 本しゃぶり
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
アメリカの職場ではなぜドキュメントも無いのに人が去っても問題ないのだろう？｜牛尾 剛
アメリカの職場にいると、日本にいるときよりも身近でレイオフだとか、職を変えるというのを頻繁に見かける。先日もそういう場面があったのだが昔日本で働いていた時のことを思い出した。 ドキュメントを書く理由 日本のソフトウェア企業にいたときは、「納品物であるから」という理由以外にも、「人がいなくなったときに会社が困るから」という理由でもドキュメントを書くことが推奨されていた。しかし、少なくとも今の職場ではそんな理由でドキュメントを書くのは推奨されていないのに、なぜ問題にならないのだろうとふと思った。 うちのマネージャは、バディ制ににして、みんな休暇できるようにしようとは言っているが、多分本当に退職対策ではないと思う。 チームのメンバーが抜けたときも、「とても残念で、ワークロードをどうしようという問題はあるけど、彼女の門出を祝福しよう」言っていた。つまり、こちらでも「工数」は問題になるけど、「引継ぎ
デバッグが早い人と遅い人の違い
会社にデバッグの早い人と遅い人がいる。 二人を観察していると、色々な違いが見れて勉強になる。 いくつかまとめてみる。 ・デバッグが早い人はコードに着手する前に状況を整理する 期待動作はどのようなものか、現状の動作（バグ）はどんなものか、どんな条件でバグが生じるか、生じないかを整理する 他人からアサインされたタスクの場合、手早くこれらを質問して状況を確認する。 デバッグが遅い人は何も考えずにコードを触り始める。 「何をデバッグしているの？」と聞くと言語化出来ない。 場当たり的、五月雨式に質問する。 ・デバッグが早い人は仮説を持っている。 ざっくりと全体像を把握し、当たりをつけてから作業する。 全ての作業が仮説の検証作業。結果が出た時に次に何をすべきかも把握している。 デバッグが遅い人は自分でも何をやっているか分かっていない。 「よくわからないけど一応2回試してみた」とか言う。 「それは今何を
GPT-4を使って ぷよぷよ 作ってみたときの感想
以下のツイートに反響があったので、どういう感じで作っていったかと感想をメモ 要約 この記事ではAIのChatGPT（GPT-4）を使用して、JavaScriptでぷよぷよを作成する手法について紹介しています。最初の依頼は「JavaScriptで動くぷよぷよのコードを書いて」とされており、最初に生成されたコードは不完全であったとのことです。 その後、AI側からは、1.ぷよの衝突検出、2.プレイヤーの入力によるぷよの操作、3.ぷよの回転の順に実装するように指示があり、徐々に改善を施していきました。 短時間で開発を終えることができるため、エンジニアとしてのスキルや要求、不具合の言語化能力があれば有効だとされています。現時点では優秀なプログラミングのアシスタントとして機能しています。 エンジニアが直面するストレスや不安を軽減できる可能性があります。一例として、短期間で開発を終えることができるため、
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ
コードレビューにラベルを付けるだけでチームの心理的安全性を高めた話
ハコベルシステム開発部のおおいし (@bicstone) です。普段はフロントエンドエンジニアとして物流DX SaaSプロダクトの開発を行なっています。 この記事ではハコベルの開発チームが心理的安全性の向上を目的に採用した、プルリクエスト (マージリクエスト) コメントにラベルを付ける手法についてご紹介します。 背景 プルリクエストをレビューする時、レビュアーとして上から目線になってしまい相手を傷つけないか緊張したり、ちょっとした確認のつもりで書いたコメントが修正必須と捉えられてしまったりした経験はないでしょうか。 本来、ピアレビューは対等な関係であるはずなのに、レビューする側の方が上になってしまいお互いに恐縮してしまいがちです。「勘だと怪しいけど間違っていたら怖いから言えないな」や、「将来的に辛くなりそうな実装だけどわざわざ指摘するほどでもないな」など荒波を立てずにApproveしてしま
伸ばすのが難しい能力: 柴田 芳樹 (Yoshiki Shibata)
2018年6月1日に株式会社メルペイに入社して、4年が過ぎました。入社当時は、定年が60歳と聞いていたので、1年半の勤務だと思っていましたが、実際の定年は65歳であり定年まであと2年半です。 ソフトウェアエンジニアにとって重要な能力と（私は考えるが）、身に付けるのが難しいのが現実だと、この4年間で再認識したのは次の三つです。 開発の最初にAPI仕様をきちんと書けるソフトウェアエンジニアは少ない テストファースト開発を行っているソフトウェアエンジニアは少ないか、いない Tech Blogなどの執筆で、読み手を意識して、分かりやすい文章を書く、ソフトウェアエンジニアは少ない API仕様については、このブログでも何度か書いています（「API仕様を書く」）。テストファースト開発についても、「テストファースト開発」を書いています。分かりやすい文章については何も書いていないですが、「伝わる技術文書の書
中田の質問箱です
みずほ関係者の方でしょうか。連日のように繰り返されるシステム障害とその批判を目の当たりにして疲弊しているのだろうとお察しします。ただ、仰っている内容はどれも妥当性に乏しいので、公言されるとますます批判の声が強まってしまうことが危惧されます。ご自身の反論が有効かどうかを検証する有力な方法は「他の2メガバンクではこのロジックは通用するか？」という考え方です。以下、すべてこのアプローチでご説明します。 まず「銀行リテールの利益は250億円しかなく赤字のこともあるのだから莫大な設備投資をすることは株主にとって妥当ではない」というのは論理が全く逆で、莫大な設備投資をしたのですからもっと稼がなければならないのに稼げていないことが問題なのです。MUFGやSMFGをご覧頂ければ銀行リテールだけでも1,000億円単位で儲けていることがわかるでしょう。しかもシステム統合に要した費用はMUFGで3,300億円、
2021年のエンジニア新人研修の講義資料を公開しました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。開発本部 オンボーディングチームの酒井（@sakay_y）です。社内のオンボーディングコンテンツを、どんどん社外へ公開することを夢見ています。 2021年もエンジニア新人研修を行いましたので、軽い紹介と、講義資料および一部講義動画（New!）を公開いたします。 2021年のエンジニア研修について 講義資料公開 Webアプリケーション基礎 HTTP/DNS ソフトウェアライセンス ソフトウェアテスト テスト自動化 アクセシビリティ Docker Chrome Developer Toolsの使い方 サイボウズのアジャイル・クオリティ デザインの役割と関わりかた データベース CI/CD セキュリティ モブに早く慣れたい人のためのガイド ITコミュニティ文化と情報発信に共通する成長と貢献の要素 正規表現 Kubernetesを使った開発入門 モニタリング入門 gRPC入門 日本語話
社内SQL研修のために作った資料を公開します | 株式会社AI Shift
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
米ハーバード大学のプログラミング授業「CS50x」日本語訳が無料公開
米ハーバード大学がオンラインで無料公開している、PythonやJavaScriptのプログラミング学習とコンピューターサイエンスの入門講座の日本語訳ページ「CS50.jp」が無償公開されました。2022年8月31日に2022年度最新版の日本語化が完了しました。講義動画の日本語字幕の翻訳化を順次すすめています。学生向けですが、年代にかかわらず、コロナ禍で学習環境やキャリアに悩んでいる誰もが学ぶことができます。 ハーバード大学のCS50xとは ハーバード大学のCS50xとは、日本語翻訳ページ「CS50.jp」によると、コンピューターサイエンスとプログラミング技術を紹介するオンラインコースです。この講義がオンライン上で無償公開されており、世界で282万人が履修登録しています。 edX - CS50s Introduction to Computer Science 学べる内容はPythonのプロ
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
たった256文字のJavaScriptコードで描かれた街の風景アニメがスゴ過ぎて訳がわからない／解説ページを見てもわからないorz【やじうまの杜】
Google製のJavaScript教育ツール「Grasshopper」は基礎から学べて初心者に優しい！【どれ使う？プログラミング教育ツール】
京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
