LLM にコードを「差分」で書き換えさせるためのアイデア
既存の LLM コード生成の問題 LLM は行カウントやワードカウントが苦手。 例えば自分は SourceMap を扱うコードのテストを書かせようとしたが、モックデータの line:column がガバガバな位置を指してまともにテストにならない。行カウント/ワードカウントができないのはつまり diff がうまく生成できない。 これらの問題があって、コードを生成するパイプラインを組む場合、 全文出力が主流になっている。 ここで何が問題になるかというと、コードが膨らんで来た時に、(書き変える対象が一部だとしても)生成が顕著に遅くなる。うまく生成できなかった時にリトライを繰り返すと、問題がさらに悪化する。 改善手法の提案: 明示的な Line Number の付与 最近の LLM は入力ウィンドウがある程度大きくても、そこそこの速度で応答する。(お金はかかるが...) 問題は生成速度にある。特に
CopilotChatとNeovimでGitの効率を上げる
LazygitでCommit Messageを作成する 最近Git Commit MessageをCopilotChat.nvimに生成してもらっているのですが、その際の便利設定を紹介します。 CopilotChat.nvimについて詳しくは以下の記事を参照してください。 これは何をしているかというと ftplugin/gitcommit.luaにCopilotChatの設定を追加 gitcommitのバッファが開かれた時にCopilotChatを自動で起動 こうしておくことで shell commandでgit commitを実行するとNeovimが立ち上がる CopilotChatが自動で起動してCommit Messageを生成してくれる c-yで生成されたCommit MessageをBufferに貼り付ける。気に入らなかったら <leader>cで再生成 :qqでBufferの保
自由記述のアンケートデータがあったときに実施すべき4つの分析手法 - Qiita
アンケートには、数値で回答をする設問があったり、自由記述の回答をする設問があったりすることが一般的です。 そして、数値の回答に関しては、集計して性別や年代など回答者の属性ごとにスコアを比べたり、質問間の相関を調べて、分析を進めることが可能です。 一方で、自由記述の回答の場合、膨大なテキストデータを眺めるだけで終わってしまったり、アンケートを見た人の主観的な気付きをまとめただけで分析が終わってしまい、「データに基づいた気付き」を得るまでには至らないことも少なくありません。 そこで、今回は自由記述のアンケートデータがあったときに、有用な情報や気付きを得るために実施すべき4つの分析手法を紹介いたします。 1. 頻出単語のカウント 自由記述のテキストデータがあったときに、データ（文章）は「単語」に分け、それぞれの単語の出現回数を集計（定量化）することで、データの中にあるパターンや特徴を掴めるように
中学の足臭い息子(ごめん)が、洗面所にあった見慣れないセスキ粉末を見て「何これ？」と説明してあげたら「ママ！！俺天才かも！」と言い出した
ちょこ̤̮ @cyococoyc 中学の足臭い息子(ごめん)が、洗面所にあった見慣れないセスキ粉末を見て「何これ？」と。 アルカリで汚れ落とすらしくて洗濯に使った事を伝えた。 数分後、「ママ！！俺天才かも！足の臭さって酸っぱいやん？てことはアルカリで洗ったら中和されてこれ、嗅いで！」 と洗った中敷きを嗅がされた。 2024-06-11 00:11:25 ちょこ̤̮ @cyococoyc あまりの無臭に脳が一時停止した👀 ありえない。今まで粉洗剤、液体洗剤、オキシ漬けやウタマロも試したけど、若干何かしらの臭いがあったのが、無。台風の目かなってくらい、無。 息子の臭いシーツや諸々、セスキで明日洗ってみよう。 2024-06-11 00:11:26
Chrome の 組み込み AI Gemini Nano を試してみる
インストールが完了したらアドレスバーに chrome://flags と入力して設定画面を開きます。以下の 2 つのフラグを設定します。 Enables optimization guide on device: Enabled BypassPerfRequirement Prompt API for Gemini Nano: Enabled また、あらかじめ Gemini Nano のモデルをダウンロードしておく必要があります。アドレスバーに chrome://components/ と入力して Optimization Guide On Device Model の「アップデートを確認」をクリックします。 Gemini Nano を使ってみる それでは、Gemini Nano を使ってみましょう。以下のコードをコンソールに貼り付けて実行します。 const canCreate = aw
エンジニアのための十徳ナイフ「DevToys」がバージョン２になってクロスプラットフォームやCLI対応しさらに便利すぎる - Qiita
はじめに 以前紹介させていただき、2022年Qiitaのいいねランキング18位、ストックランキング20位を記録したこちらの記事の続編です！ DevToysはリリース後しばらく定期的なバージョンアップが続けられていましたが、去年の7月からぱったりとアップデートが止まっている状態でした。 リポジトリや作者のXを見るとバージョン２の開発を行っているようで、今か今かと待ち続けていましたが数日前リリース予告のポストを見つけて、今日ついにプレリリースされました！ ということで早速紹介していきます！ DevToysとは DevToysは「開発者のためのスイスアーミーナイフ」の紹介文の通り、開発時によく使うツールを十徳ナイフのようにまとめたアプリとなっています。 JSONの整形とかエンコードデコードetc... プログラミングや保守運用の調査でやりがちな作業をいちいち変換サイトを探したり、エディター拡張機
これからはじめる Azure の基礎知識 | 外道父の匠
まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと
マルスと「熟練が必要なUI」についての議論
JRの職員がマルスを操作する動画が話題になった。 この動画について、職人性を賞賛する立場と、UIとして問題があるという立場が対立していた。 nobkzさんのこの記事は、「熟練が必要なのはUIとして問題がある」という立場での記述だとおもう。 一連の話題に対して違和感を持ったが、違和感の源泉は明確で、「UIとしてよいかどうか」という立論自体に机上の論理以上のものにならないということもあるが、そもそも「マルスとはどういうシステムなのか」が議論されていないことがおおきい。 わたしもマルスについて名前は知ってはいたものの、具体的にはどういうシステムであるかは知らなかったので、少し調べてみることにした。 マルスについて Twitter(X)で話題になっていたもとの動画はこちらである。 ここだけ取り上げてみて、マルスの良し悪しを論じるのは鉛筆を取り上げて絵の良し悪しを論じるようなものだとおもう。 次の動
憎悪を増幅するプラットフォーム
先日、ひさしぶりにIT関係の記事を書いたら、わりと読まれました。 https://zenn.dev/tenjuu99/articles/833c063730bd6b zenn にまともに記事を書いたのははじめてでしたが、「参考になった」バッジというものを送っていただきました。zenn の仕様もしらなかったので、なんだこれ？とおもったのですが、「バッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。」と書いてあり、読み手が記事にたいして感謝の形としてお金を払うというようなことっぽいですね。たいへんありがたいことです。 この記事は zenn で書きましたが、はてなブックマークが194くらいついています。有用な批判もありましたが、はてなブックマークそのものが悪質なプラットフォームであるという結論に至ったため、コメントを非表示にしています。 この記事の、トップに表示さ
C言語をマスターしたい人はGCCのバージョン14を使いましょう - pyopyopyo - Linuxとかプログラミングの覚え書き -
C言語（C++を含む）を習得したい人，ポインタを勉強したい人はgcc-14を使いましょう．難しいところは gcc-14 が丁寧に解説してくれます C言語の難しいところ 例を示します．C言語で記述された，たった６行のソースコードです int main() { int buf[10]; buf[10] = 0; return 0; } このソースコードには問題があります．初見でわかるでしょうか？ : : : 問題があるのは buf[10]=0 の部分です．C言語でやりがちなミスですが，これがバグやセキュリティホールの原因になります． C言語が難しい理由は二つあります．この手の問題を見逃しやすい点と，この手の問題を理解することが難しい点の二つです gcc 14 に解説してもらいましょう 上記の６行のソースコードをgcc14を使ってコンパイルしてみます ソースコードのファイル名は test.c と
やる気がなくてもやる - 腹は減る
イチローだったか誰かが、成功する秘訣？か何かで「やる気が出たからやるのではなく、やる気がなくても毎日やる」みたいなことを言っていた気がする。 昔それを聞いた時には「むりだが？？？？？？？」と思っていたけれど、最近は本当にそうだよなあと思ってきた。 というのも歳をとってくると、やる気とか気分の問題以前に「体の不調」みたいなのが当たり前に日々やってくる。 腰が痛い、首が痛い、顔が痒い、などなど。 もちろん本当に大変な病気であれば「やる」ということは一旦お休みした方がいいわけだけれど、日々の不調（若い頃に比べれば不調だが歳をとってからは割と普通）なんかに左右されていると一生「やる気」ってやつはこない。 だから毎日やる。やる気がなくてもやる。これしかない。 あとよくきく「とにかく10分でも手を動かし始めれば段々気持ちがのってくる」ってやつ、あれを信じすぎないほうがいいとも思う。 10分で気持ちが乗
大人もできる英語脳の作り方！英語脳の感覚を鍛える効果的な勉強法
「子供のうちから英語を勉強しないと英語脳にはなれないの？」 「大人になってから英語脳を作るのは無理？」 このような考えから、なかなか英語の勉強に本腰が入らない人も多いのではないでしょうか。 結論からお伝えすると、英語脳は大人になってからでも、充分に作ることができます。 ただし時間さえかければ、必ず、誰でも、英語脳を手に入れられるわけではありません。 もしもあなたが英語脳を目指していて「ずっと英語の勉強をしているのに、自分は英語脳とはほど遠い状態だ」という自覚があるのならば、少しだけ意識を変える必要があります。 この記事では「そもそも英語脳って何？」というところから、大人の学習者が英語脳になるまでの効率的な学習方法や、気をつけたいポイントをお伝えしていきます。 無料で試せるアプリやYouTubeも紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてくださいね。 しっかり勉強に取り組んで英語脳を手に入れま
【ChatGPT】英語学習用に素敵な先生を錬成したよ！ - はげあたま.org
chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ！ 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください！ 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの？ 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料！」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳
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