ソケット通信を一緒に理解しよう！！ - Qiita
はじめに 「ソケット通信ってなんやねん」、そう思った経験はみなさんもあると思います。 私もそのうちの一人です 👍 個人的に初学者の方がつまづくポイントが多い概念なのかなと感じていました。 本記事では、そのモヤモヤを解消すべくソケットの基礎概念に触れていこうと思います。 この記事を読み終わった後、皆さんはソケットを理解し、ウキウキになれるはずです！ では、一緒に「見えない通信」の扉を開きましょう〜 👽 対象読者 ソケット通信を基礎から理解したい方！！ ソケット通信とは何か？ まず、ソケットとは何なのかみていきましょう。 ソケットとは ソケット は、オペレーティングシステム (OS) が提供する、プロセス間通信のエンドポイント、つまり「出入り口」のことです。 同じコンピュータ内の異なるプログラム同士、あるいは、ネットワークを介した異なるコンピュータ上のプログラム同士がデータのやり取りをする
ユニットテスト基礎講座 | ドクセル
ユニットテスト 基礎講座 Jun. 7, 2025 @JJUG CCC 2025 Spring Takeshi Yonekubo
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
シンプルな MCP サーバを作って動作を理解する
はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロ
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab
コードの寿命・データの寿命・互換性の寿命
これを記事にしている 2025 年 5 月の二年ほど前 (2023-06-02) に、縁あって明治大学 情報科学科での特別講義 [1] を担当させてもらいました。 身内の評判は悪くなかったのでスライドは公開していたんですが、単に Google Slides を公開状態にしただけだったんですね。 [2] これではあとから参照・引用するのも難しく、ちょっともったいないかと思ったので、いまさらながら記事の形でまとめなおしておくことにしました。 一年も経てば情報が古くなってしまうコの業界です。賞味期限切れの話もあると思いますが、話のネタにでもしてもらえれば幸いです。 講義の対象と目的 この講義、目的は2つあって、まず「最新の情報科学トピックに触れる」こと。 それから、就職活動が始まる3年生がメインの対象者なので、 今後のキャリアプランとか人生指針に関するいろいろな視点を持ってもらうことです。 この
メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きいという話｜ノムオ
皆さん、こんにちは。ノムオです。 今回の記事では、メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きいという話をしていきたいと思います。 昨日、Xで発信したところ私の想像以上に好評だったので、noteでもう少し深掘りしてみたいと思います。 メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きい ・ITやプログラムに詳しい人が多くないので、課題満載（チャンスだらけ） ・課題発掘→提案→実装まで、一人で全部やれる ・ちょっとした自作アプリでもめちゃくちゃ感謝される… — ノムオ (@nomu_chem) May 16, 2025 また『pythonを学ぶ意義』を理解していれば、今まさに独学してる人のモチベアップにも繋がりそうな気がしていて、ワクワクしています。 早速書いていきます。 メーカーではITやプログラムに詳しい人が多くない というより、IT関連の会社で働いている人以外は、プログラミングに精通
OpenAI、AIコードエディタの「Windsurf」の買収で合意との報道
OpenAIは、生成AIを用いたコーディング支援ツール「Windsurf」の開発元であるWindsurf（旧Codeium）社を買収することで両社がほぼ合意したと、Bloombergが報道しています。 OpenAI has agreed to buy Windsurf, an artificial intelligence-assisted coding tool formerly known as Codeium, for about $3 billion, marking the ChatGPT maker’s largest acquisition to date https://t.co/ZhWgEHGXVc — Bloomberg (@business) May 6, 2025 買収金額は30億ドル（1ドル145円換算で4350億円）で、OpenAIにとって過去最大の買収になると
「ふりかえり」にKPTだけなんてもったいない!? チームの状況に応じたレトロスペクティブの選び方 ばやしさん×いくおさん 対談 - Agile Journey
アジャイルにおいて開発の過程や成果を振り返ることは、チームの改善につながる大切な行動です。とくにスクラムにおいては、スプリントごとにレトロスペクティブ（retrospective、ふりかえり）のイベントを実施します。ふりかえりのフレームワークといえば「KPT」がまず思い浮かびますが、実際にはチームの状況やふりかえりの目的に合わせて、さまざまなレトロスペクティブの手法をチョイスするのが望ましいでしょう。 それでは具体的にKPT以外ではどんなフレームワークがあり、それぞれチームがどのような状態のときに用いると効果的なのでしょうか。ブログに「自分がレトロスペクティブで最初はKPTをやるけどそのうちやらなくなる理由」という記事を執筆したソフトウェアエンジニアの大金慧（@bayashimura、ばやし）さんと、その記事で引用された講演資料の発表者で長年エンジニアリングマネージャーを務める小田中育生（
プログラミング用途の生成AI関連ツールの評価 2025/04/14
現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline
プログラミングの終焉は、世界の終焉を意味するのかもしれない｜d
最近、「AIによってプログラミングが終わる」みたいな話をよく聞くようになりました。 僕がなんとなく想像してたのは、AIが出てきたことで、今までの「プログラミング」っていう概念が変わるんだろうな、ということでした。 AIを使わない昔ながらのプログラマは、だんだん仕事がなくなっていくかもしれない。でも、AIをうまく使いこなせるプログラマは、たくさんのAIを部下みたいに使って、めちゃくちゃすごい成果を出すようになる。そんな風に、二極化する未来を考えていたんですよね。 たぶん、普段からAIに触れている人たちの間では、こういう考えって割と普通なんじゃないかな、と思います。 でも、最近になって、もしかしたらちょっと違う未来もあるのかもしれない、と感じるようになってきたんです。 AIがプログラミングを完全にできるようになるって、ただ人間が書いてたコードをAIが書くようになる、っていうだけの話じゃないのか
［作って学ぶ］OSのしくみⅠ──メモリ管理、マルチタスク、ハードウェア制御
2025年4月28日紙版発売 hikalium 著 A5判／552ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-14859-1 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Amazon Kindle この本の概要 Webサイトの閲覧をはじめとして，コンピューターはさまざまな場面でみなさんの日常と密接にかかわっています。しかし，その裏側で起きていることを理解するのは，現代の複雑なコンピューターシステムの上では困難です。そこで本書では，シンプルなOSをRustを用いて実装し，普段は見えないOSの役割とその動作を理解していきます。Ⅰ巻ではメモリ管理，マルクタスク，ハードウェア制御に関する部分を実装し，Ⅱ巻ではユーザーインタフェース，アプリケーション実行，インターネットへの接続に関する部分を実装します。
「GitHub Copilotコードレビュー」正式リリース。コードのバグや性能劣化要因など基本的なレビューをCopilotが代行、人間のコードレビューを効率化
GitHubは、生成AIがプログラミングなどを支援してくれる「GitHub Copilot」の新機能として、「GitHub Copilotコードレビュー」が正式版になったことを発表しました。 コードレビューは開発に欠かせないが時間がかかる コードレビューは、新しくコードを書いたときや変更するときなどさまざまな場面で、そのコードにバグなどの問題がないか、目的に沿った内容や表現になっているか、などのチェックや評価を行う作業です。 チームでシステム開発を行ううえでコードレビューは欠かせませんが、コードレビューは基本的にレビューを行うプログラマ（レビュワー）がコードを目視で読み取り、チェックしていくことになるため、レビュワーにとって負荷の高い時間のかかる作業となっています。 最低限のコードレビュー作業を生成AIが代行 GitHub Copilotコードレビューは、GitHub Copilotに作業
同僚の米国人の書いたコードに改善ポイントがあったのでレビューしたら、「日本人ってのは起きていない問題まで見つけてくるから大したものだ」と言われた話
ミック @copinemickmack むかし米国人の書いたコードをレビューした時のこと。データ量が少ない時は問題なくても増えてきたら必ず遅くなる箇所があったので直すようにコメントした。すると相手曰く「なあ、それは今やる必要があるか？」。もちろん、今やっておかないと後で大変なことになる。「当然だ」と答えた。 2025-03-28 16:34:34 ミック @copinemickmack すると「どれくらいの確率で問題になると思う？」と聞いてきた。まあ正直分からない。サービスが当たるかどうかなんて事前には分からない。そう答えると「そうだよな。だったら今やる必要はない。日本人てのは起きていない問題まで見つけてくるから大したものだ」。嫌味というより素直に感心している。 2025-03-28 16:38:47 ミック @copinemickmack 「心配事の大半は起きない。だったら期待値の低いこ
IT技術解説③：なぜ、組み込み業界ではRustが流行らず、未だC言語が主流なのか？
はじめに 組み込みソフトウェア開発の世界では、プログラミング言語の選択が製品の品質、開発効率、そして長期保守性に大きな影響を与えます。近年、メモリ安全性や並行処理の安全性を強みとするRust言語が様々な分野で注目を集め、採用が進んでいます。Webバックエンド、システムプログラミング、そしてLinuxカーネルのような重要なプロジェクトでもRustの導入が進んでいるにもかかわらず、組み込み開発の現場では依然としてC言語が主流であり続けています。本稿では、最新の安全な言語であるRustが、なぜ組み込み開発において広く採用されず、数十年の歴史を持つC言語が今なお主要な選択肢であり続けているのか、その技術的・実務的な要因を詳しく検討します。 1.ヒープを使わない開発が多いのでRustの本領が発揮されない 組み込み開発では、動的メモリ管理を避ける設計が一般的です（ヒープを使わない）。 Rustの特徴で
「読みやすいコード」を依存グラフで考える
はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、コードの読みやすさを比較判断するために役立つメンタルモデルを紹介します。 本記事を読むと、「このコードは良い / 悪い」という感覚が身につき、その理由を自信を持って説明できるようになるはずです。 コードの読みやすさとは何か コードを読む時には大抵、何か特定の目的があります。例えば、 API /foo にリクエストした時の動作を知りたい、ある画面で発生しているバグの原因を知りたい、などです。 この時、コードベースの隅から隅まで読み尽くすのではなく、特定のポイントから出発して関連する箇所を芋蔓式に辿りながら読むはずです。 人が一度に理解して覚えておける情報量には限界があるので、辿らなければいけないコード量が少ないほど当然読みやすくなります。 つまり、ある目的に関連するコードの箇所が局所的かつ明示的であるほどコードは読みやすいと
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コードをコピペしたあとの雑務をAIが肩代わりする「Visual Studio」新機能がテスト開始／コピペ先のコードに馴染ませる修正作業を提案してくれる「アダプティブペースト」
AIコーディングの理想と現実
ギャルとのペアプロが想像以上に楽しかった（VSCodeのカスタム指示） - Qiita
エンジニアに許された特別な時間の終わり
