おしえてほしい。3桁でもいい。何か一部の人にささるレベルでもいいので。今から来そうなチャンネルとかそういうのはどうでもいい。なんか…来ないだろうなぁ…って思いながら追ってるチャンネルでいいので。 以下個人的なおすすめチャンネル。ぜひ試しに見てほしい。 印度カリー子のキッチンちょいちょいテレビ出てるみたいなので知ってる人もいるかもしれないが、テレビよりも、あとはインド料理の作り方動画よりも、インド滞在記が面白い。隙を見つけてはインド料理食いに行って腹壊してる人。 美容師なおみ市販の白髪染めを協力客に使って検証してる人。親の髪染めるのにいい勉強動画ないかと思って探してたら見つけた。なんか凄く独特な動画なのだが、これがなんとも癖になるし、白髪染め関連では一番ためになる。 ハンターch片桐仁と山田玲司のヤングサンデーが好きな人だけ見ればいいと思う。 おかんPと音楽の部屋おかんに空想ゲーム曲作ってと

社内で発表した時の資料です

AIにTypeScript+Next.jsでWebアプリを作らせる、といった事例はよく見聞きするようになった一方で、ネイティブアプリを作った例は全然見ないなーと思ったので、試してみました。 作ったもの カラオケで歌えるレパートリーのリストを作ったり、採点スコアや歌いやすいキーの設定などを記録しておける "Setori" というアプリを作りました。 作るにあたって考えたこと AIがあんまり知らなそうな技術にどのように立ち向かうかを見たい Webアプリに比べてiOSアプリのコードはAIの学習範囲に相対的に少ないはずで、AIがどこまでいい感じにやってくれるのか知りたかったです。そこで、アプリのフレームワークの中でもネット上に情報が多くなくてAIがあまり学習していなそうなものを取り入れることにしました。具体的には: SwiftData: 曲リストや採点情報の永続化に使用 MusicKit: 楽曲検

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI搭載エディタCursorを色々と試しているのですが、これが非常に興味深いです。 普段の開発業務はもちろん、少し工夫することで、要件定義のような上流工程も大幅に効率化できるのではないか？という気づきがありました。 本日はその試みについて、私が行った具体的なプロセスと合わせて共有できればと思います。 概要 不動産テック業界に限らず、SaaS開発などに携わっていると、日々さまざまな要望が寄せられますよね。 「ここにこんな機能を追加したい」「あの画面のここをこう変更してほしい」といった具合です。 そして、それらを適切に実現するためには、まず

会社の男性社員が猫を飼いたいって言い出したことに違和感を覚えた。飲み会でのちょっとした台詞だったからみんなも適当にスルーして会話が流れてしまったんだけど、今でも思い出してはもやもやする気持ちがたまにある。 その男性社員は普段から根暗で自分からは何も動こうとはしない人だった。会議で発言もしなければ事務書類の提出も期限直前に催促されてやっと動き始めるタイプ。顔つきも歳に似合わず幼く、おそらく何らかの発達障害なのだろうと思う。 そんな人が猫を飼ってちゃんと世話をできるのかと思った。猫は会社の処理とは違う。会社の処理はサボっても当人が怒られるだけだが猫は病気になったり死んでしまうのだ。 飼っている人が多いから侮られがちだが猫の世話もなかなか大変だ。餌やトイレの世話だけじゃない。爪研ぎで部屋の壁を壊すし毛玉を吐くからその掃除もしないといけない。予防接種や様子がおかしかったら人がそれを察知してあげて病

転職して6つ年上の恋人より年収が200万くらい高くなる ただ業界によるもので実力に伴ったものではないし、福利厚生とか含めると差を測れるものではない その場合って男性ってただラッキー！という感じになるの？ ちょっとモヤっときたりするの？ 私の周りの夫婦で女の人の方が年収が高い場合、最初は喜んでいるが途中から少し変な関係性になる事例を3組ほど見ている (子供ができてから旦那側が激務に転職し、家庭を回すために奥さん側が時短にせざるをえないようにする、途中からパートになってくれと旦那側が依頼するなど) あれ？実はコンプレックスを感じていたの？という感じで、そういう関係性になるのがとても怖い ちなみに今は割り勘でうまくやっている(と思っている)し、私としては恋人の穏やかなところがとても好き 変な関係性に転がって行かないようにどう気をつければいいんだろう ◼︎追記 人によるだろ →これは本当にそうだと

・運動が苦手 ・ファッションセンスがない ・友達が少ない あと一つは？

ステップ1. プロンプトづくりScreenshot: 山田洋路 via Anthropicなにか生成AIに作業させたい……と思い立ったときには、とりあえずAnthropicのコンソール、プロンプト生成画面を開くのがいいかも。 こちらで「Generate a prompt」（プロンプトを生成）をクリックします（開発者アカウントの登録が必要です）。 Screenshot: 山田洋路 via Anthropicたとえば、「企画会議の議事録作成プロンプトをつくりたい」というときには、その内容と「それぞれの部門でのゴールやアクションを明確に記述する」といったように、雑に要望を付け足して「Generate」ボタンを押すだけで、プロンプトエンジニアリングの基本に忠実なたたき台が生成されます。 ダミーの書き起こしテキストを挿入して試していますScreenshot: 山田洋路 via Anthropic次の

みなさんは NotebookLM 使ってますか？ 今までなにかの調査をするのに「DeepResearchが一番！」と思い使ってきたのですが、 NotebookLMを初めて使ってみて「NotebookLM、最高じゃん…」となりました。 具体的には、調査系のタスクをする上で下記の点が良かったです！ ⭐️ 1度ソースをまとめると、疑問点が浮かんだときに何度も聞ける。 DeepResearchだと一度の調査に時間がかかる上、「この観点抜けてたな」と思い尋ねるとさらに時間がかかったりします…。 NotebookLMもはじめにソースをまとめる手間はありますが、一度まとめるとスムーズに疑問点を解消できます。 少し前に検索機能も追加され、より手軽にまとめられるようになりました。 DeepResearchの結果をソースとして使用するのも良さそうです。（※下部のコメントにて紹介いただきました！） ⭐️ ソース

Usable MachineのUXデザイナー/Design Matters。デザインと技術に関して書くことが大好きなデザインオタクです。 日本人は、複雑なデジタルテクノロジーを使いこなし、伝統文化からインスピレーションを引き出すことの本当の意味を理解していると言えます。私たちは北欧のデザイナーとして、日本のデザインと文化から学ぶべきものを見つけたいと思いました。そこで私たち、Design MattersのJulieとMichaelは、デジタルデザインの新しい視点を見つけるために東京に５日間、滞在してみることにしました。 日本はデザインの文化においてクオリティの高さは良く知られていて、特にテクノロジーの分野で高い評価を得ています。しかし、日本のデジタルプロダクトと非デジタルプロダクトのデザインはまったく異なることに気が付きました。インテリアデザインを始めとした日本の非デジタルデザインについて

あんちゃん @monosoi_akarusa 転職の前後で言論の自由の無い独裁組織から自由闊達なリベラル組織になって、最初は良かった最高これが創造性や！みたいに感じてたのが、段々これはもしかして駄目なんじゃないかという確信に変わりつつある。 2025-04-09 07:40:52 あんちゃん @monosoi_akarusa 意思決定がとにかく遅い、というかできない。一生議論している。独裁組織が3秒で決めることを３カ月かけても決められない。反対が出たら何もできない。 弛緩している。働かない人間がいても放置で給与も下がらないので無気力戦略が普通に合理的になってしまっている。 2025-04-09 07:42:53 あんちゃん @monosoi_akarusa 統一的な動きが出来ない。縦割りが凄過ぎて本部長命令でも「でも隣のラインですよね？」で無視。全部門が独自に動くので、部門利益を取るのが外

クライアントと交渉する、関係者の意見を取りまとめるーー。そんな場面で求められるのが議論のスキルです。食い違った主張をうまく着地させたり、認識のズレを解きほぐしたりするために有効なアクションとはなんなのでしょうか。 それをお伺いしたのが、お笑い芸人として、また現役の弁護士として活躍中のこたけ正義感さん。先日開催し大きな話題を呼んだライブ『弁論』でも、夫婦喧嘩のエピソードを用いながら「争点の整理」「事実と感情の区分け」といった議論のテクニックを披露されています。 今回の取材序盤でこたけさんが尋ねたのは、「この場における“議論”という言葉の定義」。絡まった糸を1つずつ解きほぐすような、弁護士ならではの丁寧な議論の進め方を学べるインタビューとなりました。 こたけ正義感さん。1986年、京都府出身。香川大学卒業後、立命館大学法科大学院を経て、2012年に東京弁護士会登録。2016年にワタナベコメディ

最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法

最近Web開発業界で、「MCPサーバー」というものが注目されている。自社で管理している任意の情報システムと生成AIツールを連携できるような仕組みとして、活用の可能性が模索されているようだ。 簡単に実装できそうな様子があったので、まずはプライベートで実験してみたいと思って、自作の短歌投稿サイトUtakataと連携するMCPサーバーを作ってみた。 MCPサーバーの構築に興味はあるが、やり方がよく分からないような方の参考になるように、作り方を紹介してみる。 今回やったこと UtakataのRailsアプリケーションに、ユーザーごとの短歌の一覧をJSONの配列で返すAPIを作成する ローカル環境で動作するMCPサーバーを構築し、ユーザーごとの短歌の一覧を取得するToolを作成する Claude DesktopにMCPサーバーを登録し、AIとのチャットでユーザーの投稿短歌についてやりとりできるように

はじめに 最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法 Webから叩く方法も確立されていくと、体験が大きく変わりそうですね！引き続きキャッチアップしていきたいです！

なぜ自分が MCP を追いかけているのかを雑にだらだらと書いて行こうと思います。 乱文です。 オープンなプロトコル追いかけている理由は Model Context Protocol がオープンなプロトコルにしたことです。これが ChatGPT Plugins とかのクローズドなプロトコルであれば全く追いかけていなかったと思います。 MCP は Anthoropic 以外でも MCP クライアントを実装しさえしていれば、多くの MCP サーバーと接続する事が出来ます。実際 MCP を公開した Anthropic が提供している Claude Desktop や Claude Code だけでなく Cline や Cursor などが MCP クライアントを実装したことにより、MCP サーバーさえ実装してしまえば、様々な環境で利用できる仕組みになっています。 そして VS Code も MCP

はじめに こんにちは、普段 Ubie で症状検索エンジンユビー(https://ubie.app/)の開発をしている江崎です。 最近、Cursor エディタや GitHub Copilot などのコーディングアシスタントツールが進化し続けていますが、社内固有のデザインシステムとの連携はまだまだ課題が残っていました。そこで社内エンジニアである sosuke とともに、Ubie Vitals というデザインシステムを MCP サーバー化することで、UI 開発の速度と精度が劇的に向上した体験を共有します。 目次 デザインシステムと開発の現状課題 MCP サーバーの登場 Ubie UI MCP の構築 デモ テキストだけで UI 実装が可能に デザイナーの壁打ち相手としての可能性 今後の展望 デザインシステムと開発の現状課題 Ubie では「Ubie Vitals」というデザインシステムに則って

Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.

なぜMarkdownか 記法が簡単で表現力が高い（※１） テキストなので差分管理がしやすい QiitaもMarkdown形式を採用している ※１ プレビュー機能があるとなおよい！ VSCodeを使うならこの拡張機能を入れてみよう Markdown All in One まずはこれを入れていたら間違いないと思う！ 詳細は拡張機能の公開サイトを見ていただくといいですが、とりあえずのおすすめポイントは これを入れていたら大体の機能が使える（最初に入れるべき拡張機能） 便利なショートカットが用意されている 太字：Ctrl＋B 表のフォーマット：Alt+Shift+F パスの補完をしてくれる ファイルリンク（特に画像）のパスを補完してくれる Paste Image これは画像を資料に入れたいときにマストの拡張機能だと思います！ これがないと、 スクショを撮る 保存先のディレクトリに移動して保存する

では、それぞれ見ていきましょう。 arXiv AI/ML関連における一次情報源として欠かせないのがarXivです。 しかし、最近はプレプリントの投稿数が爆発的に増加しており、そのままarXivを見に行くとノイズが多すぎて、本当に価値のある論文を見つけるのが難しくなっています。 学会のトップ論文をチェックするという手もありますが、査読プロセスを経るため情報がどうしても遅くなりがちです。 そこで役立つのが、新鮮な論文を適度にキュレーションしてくれるサービスです。ここでは特におすすめの3つを紹介します。 Hugging Face - Daily Papers AI界隈で有名なAKさんをはじめとするHugging Faceのメンバーが、arXivから毎日厳選した論文リストを公開してくれているサービスです。 土日はお休みしていますが、平日は結構な量（多い日だと40本程度）の論文が選定されています。こ