「GPT-4o with canvas」がスゴい! 文章作成やコーディング生産性が爆上がり
AI、ついにパソコンを使えるようになってしまう Anthropic「Claude 3.5 Sonnet」新機能
AI企業のAnthropicは10月23日、大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」の刷新と、新モデル「Claude 3.5 Haiku」の導入を発表した。Claude 3.5 Sonnetには、AIモデルが人間のようにコンピューターを操作できるようになる新機能「コンピューター使用」が追加された。 アップデート版のClaude 3.5 Sonnetは、特にコーディング分野で大きく性能を伸ばし、業界ベンチマークで広範囲にわたる改善を示した。SWE-benchの検証済みタスクでは、前バージョンの33.4%から49.0%へと性能が向上し、他のすべての公開モデルを上回る結果となった。 新たに導入されるClaude 3.5 Haikuは、前世代の最大モデルであるClaude 3 Opusと同等の性能を持ちながら、コストと速度は前世代のHaikuと同等を維持している。特にコーディングタス
プログラミング〈新〉作法 これからプログラムを書く人のために
「プロとしてプログラムが書ける人」に求められる能力が大きく変わった！ 1つのプログラミング言語にこだわらず、それぞれの言語のベストプラクティスを学ぼう。現代のプログラミング言語を支える技術が凝縮した一冊 第1章 はじめに 1.1 プログラミングに必要な知識とは 1.2 本書の構成 1.3 プログラマに伴走する生成AI 1.4 コーディング環境 1.4.1 オンライン実行環境 1.4.2 ローカルでのコーディング環境 1.5 まとめ 第2章 C言語からはじめよう 2.1 C言語とは 2.2 入力・演算・出力 2.2.1 変数・定数・リテラル 2.2.2 演算子 2.2.3 入出力関数 2.2.4 数値計算を行うプログラム例 2.2.5 配列 2.2.6 文字と文字列 2.3 制御構造 2.3.1 条件分岐 2.3.2 繰り返し 2.3.3 構造化プログラミング 2.4 関数 2.4.1 ma
「計算機アプリ作って」→AI「あいよ」 20万個以上のアプリが開発される
メタが提供しているAIモデル「Llama 3.1」を活用したアプリ開発ツール「LlamaCoder」が人気を集めている。 LlamaCoderは、AI企業のTogether AIが開発したオープンソースのウェブアプリケーション。「計算機アプリを作って」といった指示を与えるだけで、フルスタックのアプリケーションを生成する。メタのLlama 3.1 405Bモデルを基盤に、Together AIのLLM推論技術を活用している。 メタによれば、LlamaCoderはリリースからわずか1ヵ月余りで、GitHubで2000以上のスターを獲得し、数百人の開発者がリポジトリをクローンした。さらに、20万以上のアプリがLlamaCoderを使用して生成されたという。 Together AIの開発者関係責任者であるHassan El Mghari氏は、「開発者たちはこれを気に入っています。クイズアプリ、ポモ
コードレビュー観点表を作った話
はじめに 今回は、コードレビュー観点表を作った話について少し書かせていただきます。 社内ではGitHubを用いてコードレビューを行っていて、バックエンドの開発においては、コーディングガイドラインも策定しています。 しかし開発において、ガイドラインに書かれている事項が全てではないため、コードレビューを行う際のポイントが自分の中で綺麗に整理しきれていませんでした。 また、ガイドラインの重要なポイントを十分に把握できず、効果的なコードレビューができていない現状がありました。これを改善するために、コードレビューの観点表を作成したことで、コードレビューの質が上がった話についてお話ししようと思います。 問題となっていたこと 一貫性がないレビュー 毎回レビューを行う際に、自分の中のレビューポイントが明確に決まっていなかったため、的確にレビューができていないこと レビューにかかる時間が長い 自分の中でのレ
VSCode上でシーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたい ~Mermaid Graphical Editor~ - Qiita
VSCode上でシーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたい ~Mermaid Graphical Editor~初心者umlVSCode新人プログラマ応援mermaid はじめに Mermaid Graphical EditorというVSCodeの拡張機能にとても感動したので一筆書きました こんな方におすすめ シーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたいけどmermaidとか難しそう 😢 できること VSCode上でポチポチしながらシーケンス図/クラス図/フローチャートを描けるようになる mermaid記法のコードも自動生成されるよ 個人的メリット mermaidの学習コスト0 紙で書くよりも修正しながら書きやすい 導入手順 （簡単7steps） (1) VSCode上で「Mermaid Graphical Editor」という拡張機能をインストールする (2)
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
GPT-4の半分以下の計算でほぼ同等なIQを持つパーソナルAI「Pi」と基盤モデル「Inflection-2.5」が登場
AI企業・Inflectionが開発している生成AI「Pi」は、ユーザーひとりひとりに最適化された「パーソナルAI」です。そんなPiの能力を飛躍的に向上させた基盤モデルである「Inflection-2.5」をInflectionが発表しました。 Inflection-2.5: meet the world's best personal AI https://inflection.ai/inflection-2-5 PiはAndroidやiOSのスマートフォン、ブラウザなどを通じて会話する事が可能なAIで、日本語にも対応しています。 Inflectionによると、Piはデイリーアクティブユーザー数100万人、月間アクティブユーザー数400万人の利用者を抱えているとのこと。また、平均会話時間は33分で、10人に1人は1時間以上話し込んだり、使ったユーザーの60％は翌週にまたPiを使っていたり
［速報］AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023
［速報］AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023 Amazon Web Services（AWS）は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、生成AIを用いて多様なAIサービスを提供する「Amazon Q」を発表しました。 マイクロソフトが「GitHub Copilot」や「Microsoft 365 Copilot」など「Copilot」を同社の生成AIサービスの包括的なブランドとしているように、AWSは「Amazon Q」ブランドにおいてコーディング支援やデータ分析、業務支援、コールセンター支援などの多様なAIサービスを発表しました。 今回発表されたAmazon Qの機能は以下です。 AWS上でのシステム開発支援 AWS
仕様が読めるようになるOAuth2.0、OpenID Connect 入門
2023/10/05 Offersさんのイベントでの資料です。 https://offers.connpass.com/event/295782/ イベント後の満足度アンケート（5点満点）の結果は以下になります。 5点: 49% 4点: 39% 3点: 8% 2点: 4% こちらのスライドの内容は以下の本の抜粋になります。デモの内容、このスライドでは触れていないことについてご興味ある場合は以下の本をご参照ください。 https://authya.booth.pm/items/1296585 https://authya.booth.pm/items/1550861 本発表で扱っていないセキュリティに関しては以下の本がおすすめです。 https://authya.booth.pm/items/1877818 本の評判 https://togetter.com/li/1477483
【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選を公開いたしました
株式会社Emposy（代表取締役：木谷真也）は、8月中旬にリリースした「AIの島」のメディアにエンジニア向けのChatGPTのプロンプトを20選公開いたしました。 プロンプト集の内容 今回、エンジニア向けに本当に使える厳選したプロンプト20選をまとめた記事をアップいたしました。 よく利用する以下の３項目に分けて、ご紹介しています。 ①コーディング ②バグの特定/修正作業 ③その他（便利なプロンプト） プロンプトはすべて、１クリックコピーですぐ使える状態にしているので、エンジニアの方は一度目を通して見てください。 プロンプト集のURL: https://ai-island-media.com/2023/08/28/chatgpt-prompt-20/ 今回はプロンプト５選をご紹介（一部） ①深津式プロンプト ChatGPTに役割を与え、ChatGPT自身が「何を書くべきか」を事前に知らせるこ
なぜ <div> に onClick がダメなのか？
■ はじめに <div>要素にonClickを渡すべきではない、ということ聞いたことはないでしょうか？ ただ、なぜ渡すべきでないのか？ 理解してなかったので今回調べてみました。 サンプルコード 今回動作確認に利用したサンプルリポジトリのコードはReactで書いています。 ■ 結論：<div>にonClickを定義するのがなぜダメなのか？ ユーザーにとって操作性の低いボタンになってしまうから、です！ 要するに UX が悪くなってしまうから！ その理由を解説していきます！ ■ 操作性の低いボタンになってしまう理由 大きく３つあると考えています。 div要素は focus を持たないから returnキー, spaceキーをonClickに変換しないから スクリーンリーダーが認識しない要素だから ◎ focus を持たないから <div>要素はfocusを持ちません。 なので、tabキーで要素に
効率よくコーディングを進めるためにChatGPTを使ってみよう
この記事について この記事は、 Web制作の基礎から学べる「Webコーディングスクール」 などの資料制作をお手伝いして頂いているemiさんによる寄稿記事です。 emiと申します。USAGI DESIGN emi.というサイトでWebデザインやコーディング練習用のデザインデータを配布しています。Webデザインをメインにストックイラストレータ、グッズデザインなどしております。 ChatGPTとは ChatGPTはOpenAIが開発した対話型のチャットボットです。質問を入力すると質問に対する回答が出力されます。 今回はChatGPTを使って、効率よくコーディングを進めてみます。 headタグ内のコードをChatGPTで生成しよう HTMLの大枠をChatGPTを使ってコーディングしてみよう グロナビをChatGPTで生成してみよう ボタンをホバーした時のCSSをChatGPTで生成してみよう H
ChatGPTは人月商売のIT業界にとっての「死に神」、滅びのシナリオを示そう
本当に想定外の展開だな。何の話かというと、あまりに突然に人月商売のIT業界の崩壊シナリオが描けるようになったことだ。この「極言暴論」の古くからの読者ならよくご存じの通り、私は「人月商売のIT業界死滅論」を何度も掲げ、そのたびに赤っ恥をかいてきた。極めて精巧なロジックで論を展開したのだが、世の中は理屈通りには動かないということを強く認識させられた。ただ今回は違う。その根拠は言わずと知れたChatGPT、生成AI（人工知能）の登場である。 改めて言うのも何だが、人月商売のIT業界の親玉であるSIerは、奇妙きてれつなビジネスモデルでお金を稼いでいる。外資系ITベンダーのように独自のプロダクトで勝負するのではなく、客のシステムをつくってあげる商売であるのは、とりあえずよしとしよう。おかしいのは、システム化提案など最も付加価値の高い領域で一切お金を取らず、付加価値のかけらも感じさせない「人月いくら
ChatGPTとCopilotに要件だけ伝えて自動コーディングしてもらう(AIペアプロ) - Qiita
※この記事は個人的な実験の記事です※ ※実験内容は随時記事を更新していきます※ 24時間いつでも手助けをしてくれるGitHub Copilotさん。 24時間文句も言わずにいつでも親切に回答してくれるChatGPTさん。 そんな両者に要件だけ伝えて自動コーディングしてもらおう(AIペアプロ)、という実験記事です。 Copilot自動コーディング動画 以下の動画は、最初に要件だけをコメント入力して、それ以降はCopilotの提案を受け入れているだけになります。 コメントの入力と提案の受け入れ以外は、全くタイピングをしていません。 コメントの内容は Next.jsでボタンをクリックしたら画像を選択してブラウザに表示する です。 完成品 要件のコメントと受け入れだけをしたコードを実際に動かしてみました。 自動コーディングしてもらったコードは以下の通りです。 // Next.jsでボタンをクリック
仕様書とテストを用いた「AI駆動開発」
数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい
コーディングのようにノートを取る技術 - Qiita
はじめに 何かを学習するとき、ノートを取っているでしょうか？ 小学生の頃や中学生・高校生の時の「ノート」は紙に手書きだったかと思います。 しかし、最近になってからはパソコンを使ってノートを取る、という選択肢が増えました。 その変遷の中で生まれたパーソナル・ナレッジ・マネジメント(Personal Knowledge Management) という考え方があります。 その考え方を共有できたらと思います。 直感的なデジタルノート術の原罪 ケース1: ひたすらに手を動かす 学生の頃、黒板に書かれた内容をそのまま必死にノートに写している人がいたのを覚えていますか？ また、その人は成績が高かったでしょうか？ たいていの場合、成績は乏しい人が多かったと思います。自分もそのタイプでした。 手を動かすだけのノート術の不幸な点は、「考える」というアクティビティが行われないため、本当の意味で筋肉を動かすだけと
FigmaとNotionでUML・経理処理・デザインまでAll in oneな仕様書を書いて、更新・共有を楽にしてる話 - Qiita
前提としての情報 単に「Figmaで要件定義のためのUMLも、外部設計のためのデザインも、内部設計のためのERDも全部つくるよ〜〜」という話をすると、ERD書くならデザインツールなんて使わないで、DBMSから自動生成できるツールとか使った方がいいじゃん、みたいな疑問が出るのは重々承知なので、そもそもこの形式に落ち着いた前提事項を書いておきたいと思います。 ご興味がなければ読み飛ばしてください。 筆者の仕事範囲 さて、冒頭で「事業会社でデザイナーとPMの狭間みたいな仕事をしてます」と書きました。キャリアの背景的には受託のPMっぽい仕事（厳密には違うんですが、本旨ではないので割愛します）→事業会社のインハウスデザイナー→現職という感じで、外渉から手を動かす所まで、必要ならなんでもします。 ざっくりいうと、機能の起案をして、経理などの関連部署に相談して、WBS引いて、UML書いて、画面遷移図書い
自力でWebサイトを作れるようになるブロックコーディングとは？ HTML/CSSの脱初心者を目指して
HTML/CSSの知識を習得しても、いざWebサイトを構築しようとすると手が止まってしまう。それは知識の体系化ができていないから、と語るのが『HTML/CSSブロックコーディング』の著者である笠井枝理依さんです。笠井さんは本書で、そうした悩みを解決する手法としてサイトの要素をブロック単位で分解してコーディングしていくブロックコーディングを解説しています。今回は本書からWebサイトをブロックに分解する方法を紹介します。 本書は『HTML/CSSブロックコーディング デザインをすらすら再現できる』の「Ch01 モックアップをブロック分解」を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 モックアップとは モックアップとは皆さんが考えるところの「デザイン」であり､日本では「デザインカンプ」と呼ばれることもよくあります。Webページがどのように表示されるのか､実際にブラウザで表示される場合と遜色
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【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選！現役エンジニアが厳選- AIの島
