Cursorを1年弱触っているエンジニアの最近の使い方｜ニケちゃん
こんにちは、ニケです。 皆さん、Cursor 使っていますでしょうか。 私は去年の10月末から使い続けているのであと一ヶ月で1年が経過します。時間が経つのは早いですね。 前回書いた記事（↓）から半年経ち、開発の仕方が少しアップデートされたので改めて記事にしようと思います。 ちなみにこちらの記事ではブラウザ版のClaudeも紹介していますが、Claude-3.5-SonnetがCursorで利用できるようになってからはあまり使っていません。設計の壁打ちとかでたまに使ったりするくらい。 そのため、この記事ではCursorにフォーカスを当てて紹介していきます（最後に少しだけ他に使用しているAIツールを共有します）。 なお、役割によって用途が変わってくると思うので、予め私の属性を提示しておきます。 仕様を考えたりコード書くことがメインの仕事 仕事以外でも暇なときはコードを書いている 0 → 1 で
自分でコードを書かずにどこまでやれるか？「GitHub Copilot」をフル活用してReact＋ExpressのWebページ実装に挑戦
本連載ではコーディング支援AIツール「GitHub Copilot」のさまざまな機能や活用例を紹介しています。前回はGitHub Copilotのより詳細な操作方法とシーン別の活用法を説明しました。最終回となる今回は、クライアント側にReact、サーバー側にExpressを利用したWebページを、GitHub Coplotに全面的に頼り、できるだけ自分でコードを書かずに実装する事例を紹介します。 はじめに 「GitHub Copilot」は、プログラムのコーディング支援を想定したAIツールです。本連載では、GitHub Copilotの便利な機能や利用法を、複数回にわたって紹介しています。 図1 GitHub CopilotのWebページ 前回記事では、ショートカットキーやコマンドといった、GitHub Copilotのより詳細な操作方法と、学習時や開発作業時といったシーン別の活用事例を紹
ChatGPTはこう使う、深津式プロンプトの極意
ChatGPTを利用するときに漫然とプロンプトを入力するだけでは、その能力を十分に引き出せない。ChatGPTの達人である深津貴之氏が、プロンプトの極意を伝授する。 第5回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、必要な行動を考えさせてから尋ねる ChatGPTの達人である深津貴之氏にプロンプトの書き方を整理して教えてもらう。今回取り上げるのは「ReAct（Reasoning + Acting）」だ。 2024.09.06 第4回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、段階ごとやアプローチ別に考えさせる ChatGPTの達人である深津貴之氏にプロンプトの書き方を整理して教えてもらう。今回取り上げるのは「Chain of Thought」と「Tree of Thought」だ。 2024.09.05 第3回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、資料そのものをAIに作ってもら
深津式プロンプトを超える、ロング コンテキスト時代のテクニック指南｜Gemini - Google の AI
本 note は、Google が深津貴之さんにインタビューした内容を編集して掲載しています。深津さんには、Gemini の改善や活用のための知見をいただくため、アドバイザーに就任いただいています。また、Gemini を含む生成 AI の利用に関する説明は例示を目的としています。実際の回答結果については、ご自身で正確性をご確認いただくようお願いいたします。 こんにちは。Google の AI「Gemini（ジェミニ）」の公式 note 編集部です。 今回は、Gemini のアドバイザーのおひとり、深津貴之さんのインタビューをお届けします。 2023 年初頭、日本で生成 AI ブームが広まり始めた頃、クリエイティブファーム・THE GUILD 代表であり note の CXO である深津貴之さんは「深津式プロンプト」を公開しました。命令や制約条件、入出力などの要素を構造化したプロンプトを入力
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
Claude 3.5 Sonnet の評価に関する備忘録 - Algomatic Tech Blog
こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事では弊社 podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一つとして "Claude 3.5 Sonnet Model Card Addendum" を読んだので、その備忘を共有いたします。 なお概要については npaka 氏の以下の note 記事が参考になりますので、本記事の前にこちらを参照いただくことをおすすめします。 note.com おことわり 解釈や引用に誤りがありましたらご指摘いただけると幸いです。 本記事では詳細な解説を含みません。詳細な調査等は必ず参照元の論文等をご確認ください。 引用時の名称や図は原則として引用先の媒体で記述されているものに従っています。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本
ChatGPTプログラミングのすすめ
ChatGPTなどの大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) にプログラミングやリファクタリングをさせる場合、目的に合ったものが作られているかを何らかの方法で検証する必要がある。 プログラムの正しさを完全に保証する方法はないが、ある程度の正しさを継続して担保するための方法を探ってみたので以下にまとめた。 ポイントは、ChatGPTの生成したプログラムの検証にもやはりChatGPTの力を借りることである。 実行可能性と入出力のチェック プログラムを生成するタスクである場合、いつでも「実行できるか？」というチェックが可能である。これは自然言語の生成と大きく異なる点だろう。実行可能性を確かめることは最低限のチェック項目になる。 エラーが出力された場合、自力で修正するか、もしくは、エラーの内容をChatGPTに提示して修正を依頼し、再度実行可能かを確かめる。 入力・
無料で使える最高のAIノート『NotebookLM』使い方と活用事例｜AI-Bridge Lab こば
こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
LLMプロダクト開発とはどういうものなのか？｜erukiti
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ
AIと共同でプログラミングする新時代へ──AIコーディング支援ツール「GitHub Copilot」へ入門しよう
はじめに 近年、OpenAIの「ChatGPT」やMicrosoftの「Microsoft Copilot」、Googleの「Gemini」といった、さまざまなAIツールが利用できるようになっています。これらのAIツールは、人間の自然言語を理解し、質問への回答、画像や文章の生成、タスクの実行など、さまざまな機能で人間の作業を支援します。 図1 AIツールの利用例（Windows 11のMicrosoft Copilot） そんな中でも今回紹介する「GitHub Copilot」は、プログラムのコーディング支援を想定したAIツールです。 図2 GitHub CopilotのWebページ GitHub CopilotはChatGPTやMicrosoft Copilot同様、OpenAIの大規模言語モデル（LLM）をベースに構築されていますが、プログラムのコーディングに特化した調整が行われており
AnthropicAI Tool で Retrieval-Augmented Generation を実装してみた
LangChain なんか使わなくてもシュッと作れたので記事にしておく。 RAG とは 生成AIに検索能力をもたせるやつ。 要は検索機能をこちらで提供してやって、AIにそれを読ませる。 AnthropicAI Tool OpenAI でいう Function Calling JSONSchema で関数シグネチャを与えると、それを使うDSLを生成する。実際の関数は自分で実装して、AI が生成した引数(JSONSchema に従う)を渡す。 TypeScript の Mapped Types でツールの実装部分に型をつける簡単なラッパーを書いた。 RAG の CLI を作る Google検索をするAPIを実装 Google Custom Engine API を使った 本文要約をするAPIを実装 Mozilla の実装を使った 与えられた URL を fetch して、その本文部分を抽出する
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能｜shi3z
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能 Transformerの発明者らが起業したCohereAIがとんでもないモデルを出してきた。この業界では毎週のように「えーー!」ということが起きるのだが、その中でも年に1,2回起きる「えーーーっ」が起きたのでブログでも紹介しておきたい。 Command-R+(おそらくコマンダープラスと読むのが正しい)というモデルは、わずか100Bで、GPT-4,Claude-3並と言われるモデルだ。しかし、それを主張するだけのモデルなど腐るほどある。だが、実際に触ってみると期待外れということが多かった。 ところがCommand-R+は、その性能は桁違いである。というか、もはや僕という人間如きがちょっと触ったくらいでは「GPT-4よりいいね」とか「ここら辺甘いね」とか判断がつかなくなってきてる。しか
なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
さようなら、全てのエヴァーノート - 本しゃぶり
2011年6月10日、Evernoteを使用開始。 2014年9月19日、有料プランに加入。 2024年3月23日、クソみたいなメールが届く。 プラン、廃止 いつも Evernote をご利用いただき、ありがとうございます。このたびは今後の Evernote 登録プランに関する変更についてご案内させていただきます。 お使いの Evernote アカウントは Plus から Personal に移行されました。Evernote Plus など、一般のお客様に数年間ご利用いただけなかった従来の登録プランが廃止となったためです。この変更により、Personal プランで利用可能な機能すべてをご利用いただけます。 今後はAnnualの登録プランが現在の Evernote Personal プランの料金 129.99 USD/Yearに合うように更新されます。この料金は次の更新日である2024/4/
【驚愕】たった3秒でテキストから動画が作れる「NoLang」が革命的すぎる！｜農情人
Googleアカウントでログインすれば、作った動画のダウンロードや編集も可能です。複数の動画を繋ぎ合わせたり、加工編集して1つの動画にすることもできます。 活用方法は無限大！企業のFAQ動画 授業のサマリー動画 ブログコンテンツの動画化 YouTubeチャンネルの立ち上げ などなど、様々な用途に使えます。私も早速、運営しているコミュニティ「Metagri研究所」の解説動画を作ってみました。 動画のクオリティに興味がある方は次の動画をぜひチェックしてみてください。 ■Metagri研究所の1分紹介動画 動画の精度は？正直なところ、生成された動画の言葉は単調で、使用されている画像も他から引用されたようなものが多いため、精度はそれほど高くありません。しかし、動画の叩き台としては十分に使えるでしょう。本格的な紹介動画を作る際のイメージ動画として活用するのがおすすめです。 Chrome拡張機能も便利
Claude 3 OpusはGPT-4では難しい「オホーツクに消ゆ」ライクなアドベンチャーゲーム生成ができる - ABAの日誌
ChatGPTにGPTsが搭載されたころ、テーマを与えるとそれに沿ったアドベンチャーゲームが作れないかと試していた。特に「オホーツクに消ゆ」のような、コマンド選択式のミステリーアドベンチャーを色々と遊べたら楽しいかなと思っていた。 結果としてはうまくいかなかった。GPT-4が作成するストーリーは具体性に欠け、実在（しそうな）人物やローケーションなどに沿った展開を持たせることが難しかった。 最近Claude 3とよばれる、GPT-4を凌駕するといわれるLLMが現れた。なので今度はこれを使ってアドベンチャーゲーム生成を試してみた。使うモデルはProユーザーが使えるClaude 3 Opus。 例えば「上野駅」をテーマにして生成すると、以下のようなゲームができる。 上野駅4番ホーム。午前9時頃。 ホームの端で、男性の刺殺体が発見された。あなたは、現場に駆けつけた刑事の沢村。 目の前には血まみれの
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
テキスト生成AI『Claude』が提供する60以上の「プロンプト集」が使える！すぐに苦手な仕事を自動化せよ | ライフハッカー・ジャパン
だれにでも苦手な業務はあるもの。もしあなたが会議のメモを作成したり、表計算の数式を割り出したりするのをおっくうに感じているのなら、いっそこれらのタスクをAIにまかせて自動化してしまうのも手です。 そこで活用したいのが、米Anthropic（アンスロピック）社が提供している生成AI「Claude（クロード）」向けに開発された、ビジネスや個人的なタスクに最適化されたプロンプトライブラリーです。 プロンプトとは、対話型AIとのやりとりにおいてユーザーが入力する文章のこと。Anthropicが提案する定型プロンプトとデータを入力すれば、Claudeが特定のタスクを狙い通りにこなしてくれるので、仕事の効率化が期待できそうです。 生成AI「Claude」とはScreenshot: 山田ちとら via AnthropicAnthropicは「人間のような知性を持つAI」の開発を目指し、GoogleとOp
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