はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、

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私の愛しいアップルパイへ 8月16日（金）、このTCP/IP網の片隅に新規サービスを産み落としました。「TaskChute Cloud 2」っていいます。 頑張って作ったトップページ去年の8月から本格的に作り始めて、1年間でようやく形になりました。これこそ"俺が考える最強のタスク管理・時間管理サービス"って感じです。 正直タスク管理サービスって有名どころは出尽くしてる感じですし、「いまさらー？」って感じだと思います。この手のサービスは西海岸からいくつも出てますし。 でも、今までの発想のタスク管理サービスって使いづらくないですか？もう実際の仕事に通用しなくないですか？って気持ちもあって、ちょっと違ったアプローチのサービスをガチで作ってみました。 そこそこ借金して1年かけて作りました小学生時代からの友人と作った役員2人だけの極東の極小の会社なんですけど、コロナとか異常な円安とかの影響もあって経

1on1 で伝えたので外にも書いておく。 プロダクトやチーム、メンバーのフェーズ まず現状分析。 自プロダクトは PPM で言う花形、金のなる木、問題児、負け犬のいずれに当たるのか 勢い MAX でめっちゃ盛り上げるのか、地味に役割を達成するのか。自チーム全集中なのか他チームのフォローに回るのかみたいな方針が変わる 自チームは エラスティックリーダーシップ で言うサバイバルモード、学習モード、自己組織化モードのいずれに当たるのか チームを改善しなければいけないのか、プロダクトだけを見ていて良いのか。チームで改善できるのか、リーダーや外部の強い意志が必要なのか 各メンバーは、期待される役割において SL理論 で言うとどのフェーズなのか 指示的行動が必要だとマイクロマネジメントすることになり、マネージャ/メンター的な人/行動を増やす必要がある 役割を網羅しているか こういう軸で考えていることが

Notionは驚くほど多機能で、特にノートの限界を超える使い方を知っていると、よりその実力を発揮できます。 ここでは、Notionの「便利なのに意外と知られていない使い方」を6つご紹介します。 1. カレンダーを埋め込んでスケジュール管理生産性向上ツールは、複数のツールを組み合わせて使うと便利ですが、それぞれのツールを更新し続けるのは大変。 そこで、Notionにカレンダーを埋め込む方法を知っていると、この大変さを抑えられます。 カレンダーを埋め込む前に、以下の手順でGoogle カレンダーから埋め込みURLを入手しておきましょう。 1. Google カレンダーのサイトにアクセス。 2. メニューバーの歯車アイコンをクリックし、「設定」をクリック。 3. 設定メニューの「マイカレンダーの設定」で埋め込みたいカレンダーをクリック。 4. 「カレンダーの統合」をスクロールダウンし、「このカレ

今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その

https://testnight.connpass.com/event/311263/

企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - とある人の、変わってしまった日常の一部 - なぜ?何が? ChatGPT で変わるのか? - Plugin の可能性 - Code Interpreter の可能性 - Copilot の可能性

自分がニッチだと思っているテーマについて発表する「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」。ここで株式会社SonicGardenの遠藤氏が登壇。LambdaとFargateを組み合わせた実行環境について話します。 遠藤氏の自己紹介 遠藤大介氏：今日は「AWSのLambdaとPlanetScaleを組み合わせると、超絶スケールするWebアプリを作れちゃうぜ」という話をしていこうと思っています。 最初に自己紹介です。遠藤と申します。SonicGardenという会社で、プログラマーと執行役員をやっています。インフラと機械学習などが好きで、趣味もプログラムで仕事もプログラムな感じの人間なんですが、最近は機械学習周りが盛り上がっているので、そっちもいろいろやっています。 あと、ロードバイクに趣味で乗っているのですが、最近ちょっと乗れていません。それから

「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。1回目に登壇したのは、株式会社DROBEの岸本将志氏。ChatGPTを使ったプロダクト開発について発表しました。 登壇者の自己紹介 岸本将志氏：基本的には、「ChatGPT」を使って、新しいサービスを作りますという話をしようと思っています。 内容としては、自己紹介とChatGPTを使ったサービスの概要と、どう実現しているかという話と、プロンプトを改善したという話と、システムの構成の話と、最後に今後の展望を話せればと思っています。 自己紹介です。株式会社DROBEの岸本と申します。主に、機械学習を用いたサービスの開発や、サービスの周辺のインフラなどをやっていて、いわゆる機械学習を専門

クラウドサービスを利用すれば、面倒なサーバーやサービスの管理を任せられる。ブログサーバーの構築をAWS、IoTデータの収集をAzureに任せる方法を解説する。 ラズパイを使って、冷蔵庫の内外の温度や開閉回数を調べ続け、クラウドでデータを集計・管理できるIoTシステムを作ります。データの蓄積やグラフ化など、面倒なことはクラウドのMicrosoft Azureに任せます。AzureのIoTサービスには、スマホの専用アプリからデータを自動で送る機能などがあり、手軽に使い始められます。 Raspberry Pi（ラズパイ）やM5Stackなど、手軽にセンサーをつないで、身近なデータを観測できるIoT（Internet of Things）デバイスが増えています。一方、そうしたデータを蓄積し続け、グラフにして観察したり、変化を通知したりする仕組みを作るのは手間がかかります。本記事ではその面倒な部分を

Twitter 形式でメモが残せる Obsidian Memos で「考えるな、書け」を体現できるくらい筆が進むようになった 2023-06-16 Obsidian-Memos という Obsidian のプラグインを Twittier で見かけて1ためしてみたら、Obsidian が更に便利になったので紹介。 https://github.com/Quorafind/Obsidian-Memos 以下、こんな感じで daily journal に list or task 形式で書き出されていく Memos の画面 Daily Note にはこんな感じで書き込まれる。 これらの内容は以下のような形式で Daily Note にリスト or タスク形式で書き込まれていく。 - 01:25 Memos を入れてみた、しばらく試してみる - 01:25 書きなぐるようにメモれるのは楽かも、ti

こんにちは！ 逆瀬川（@gyakuse）です！ 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか？ 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create

Original article:https://blog.cassidoo.co/post/producivity-apps-2023/ 以下はCassidy Williams ( dev.to / Twitter / GitHub / Webサイト ) による投稿、The Productivity apps I use in 2023の日本語訳です。 技術者には珍しくWebサイトがファンシー。 The Productivity apps I use in 2023 お気に入りのツールや、それをどう使って仕事を進めるのかについてよく聞かれます。 その質問に答えるため、そして次に同じことを聞かれたときにリンクを投げつけるために、この記事を書いています。 効率的ですね！ 昨年にも同じ記事を書きましたが、全てを書ききれていなかったのと、さらに書き足したいことがあったことに気が付きました。 なお

はじめまして！プレイドのデザインチームでデザイン力強化をミッションに、新たな仲間探しや広報などのなんでも屋さんをしている ayacchi ( @222078 ) です 🙌🏻 先日、チーム内の新たな取り組みとして、ゆるくないようでかなりゆるい デザイナー勉強会 をスタートしました。勉強会といってもかなり気軽なもので、ささやかな Tips をシェアしていこう！という方針です。資料などを作り込まなくても良いラフな場にすることで、たくさんの Tips が行き交うのではないかと考えています。 今回、デザインエンジニアの ximuhata をスピーカーに「ランチャーアプリ Raycast を使ってみよう」の会を開催したので、試験的にログを公開してみようと思います。 この勉強会について自己紹介ximuhata (いむはた) です。デザインエンジニアをやっています。 ターゲットとゴールはじめに、今回の