ノンプログラマーズ・プログラミング - WIP本書はプログラマではない人向けに、AIを通したプログラミングを前提に、プログラミングの基本概念を説明することを試みたものです。 本書は非プログラマ・プログラマ・AIの間に共通語彙・共通理解を作ることを目標としています。プログラミングの理解なしにプログラミングができるようになる本ではありません。 注意: 書きかけです。現在、およそ半分程度はAIに書かせて、自分で軽くレビューしてる程度です。有料設定されていますが、投げ銭用であって全文無料で読めます。将来的に有料になる可能性はあります。
Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
CLINEに全部賭けろ
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
君たちはCursorを本当に使えているか
2025/03/27追記 Cursor側のアップデートが1ヶ月で進んでいるので、以下追記しました。 本記事の内容を踏まえたあとに読むとよいかと思います！ はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 タスク管理をAIがサポートする「サポットさん」など、AIプロダクトを作っています！ 「サポットさん」の概要はこちらから: https://lp.sapot-san.com/ 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア（生成AIのない時代からコードを書いてきた方々）をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実
LLMチューニングのための強化学習：GRPO（Group Relative Policy Optimization） - どこから見てもメンダコ
DeepSeek-R1にも採用されたLLMチューニングのための強化学習手法 GRPO（Group Relative Policy Optimization）について考えたことをまとめます。 GRPO: DeepSeek-R1の強化学習ファインチューニング手法 前提手法：TRPO/PPO TRPO: Trust Region Policy Optimization PPO: Proximal Policy Optimization GRPOとPPOの差分：①アドバンテージ算出と②参照モデルからのKL距離制約 変更点①： アドバンテージAの算出方法 REINFORCE： 価値関数近似なし方策勾配法 PPO（Actor-Critic）： 価値関数近似あり方策勾配法 GRPO： スケーリングされたREINFORCE 変更点 ②： 参照モデル（SFTモデル）からのKL距離制約 従来は参照モデル制約は
Geminiが変える企業調査：AIエージェントで調査費用を100分の1以下に
TL;DR (要約) AI Agent Hackathon with Google Cloud に応募するため、Geminiを用いたAIエージェントによる企業調査Webサービスを開発しました。 約500万社の企業に対応。法人向けサービスに比べ1/100のコストでデータ取得 企業調査を、AIエージェントがわずか3分で完了させます。人力に比べて97%の時間削減。 実例: トヨタ自動車株式会社 で、精度と網羅性を確認できます。 サイトでスグに試せる: 3分で企業調査 にアクセス 技術詳細: GitHub で実装を公開 はじめに Zenn初のオンラインハッカソン、テーマは「AIエージェント」。GeminiのAIエージェントによる企業調査Webサービスを開発しました。このサービスは、仕事で不可欠な企業調査を、AIエージェントで革新的に効率化します。さらに、他サービスと比較して低コスト、同等以上の価値
Dify（ディフィ）※旧読み：ディファイとは？どんなことができるか利用してみた。
Dify（ディファイ）とは？ Dify（ディフィ）※旧読み：ディファイとは「LangGenius, Inc.」が提供するサービスです。オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。 RAGを使用してエージェント形式のチャットボットから複雑なAIワークフローなどをノーコードで。つまりLLMアプリを簡単に作れるサービスです。 LangChainをご存じの方であれば、それをもっとノーコードで簡単にしたものととらえていただければと思います。 Difyのサイトにも「LangChainよりも本番環境に適しています」と記載が。 なお、LangGenius, Inc.についてですが、LangGenius, Inc.は、アメリカのデラウェア州（651 N BROAD ST SUITE 201, Delaware, USA ）にある企業です。CEOはLuyu Zhang 氏が代表を務める企業です。 D
最強神器「Cursor」の本当に使い方を徹底解説【知らないとヤバいレベルです】
筆者自信、個人開発を長い間やってきた＆toB含め多くの開発に携わってきました。もともと開発速度に自信があり力でねじ伏せるタイプでしたが、それでもこのCursorを使い始めて世界が変わりました。具体的には、よくあるAI驚き屋の「3分でLPが作れた」「24時間AIが自動で」とかではなく、実践的な開発で6~10倍程度のスピードが出せるようになりました。序盤は10倍どころかとんでもない速度で仕上がっていきます。 筆者はAI駆動開発にハマり、1500時間くらいCursorを使い込んできたので、その経験を踏まえて現状をしっかり解説します。 この記事を読むとわかるCursorの持つ可能性 「コードを書く」から「AIがコードを書き、開発者が補助する」すべての機能 基本はProプラン$20で何でもできる 0→1開発から複雑な大規模プロジェクトまで、Composer Agent がマジでやばい ここ数年でGi
Cool Clineで完全自動コーディングを試したら新時代を感じた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これは何? Cool Clineという話題のVSCode Extensionsを試してみました。 Cool Clineとは? 公式のドキュメントが中国語だったのでgptに訳してもらいました。 平たく言うと，既存のClineをもとに使いやすいやつ作ったぜということらしい。 なぜ Cool Cline を作るのか？ VSCode 用の Cline 拡張には、複数のフォーク版が存在し、どれが最も機能的か判断しづらい状況です。代表的なものとして以下があります： cline/cline RooVetGit/Roo-Cline jnorthrup/
Gemini Liveが無料になったよ。スマホと自然な会話ができておもろい
Gemini Liveが無料になったよ。スマホと自然な会話ができておもろい2024.10.07 18:0066,310 Kyle Barr - Gizmodo US ［原文］ （ 高橋真紀 ） 2024年8月のMade by Googleイベントで、Pixel 9のラインナップとともに初めて披露された｢Gemini Live｣。 これまで有料プランのGemini Advancedユーザーに限定されていましたが、すべてのユーザーが無料で利用できるようになりました。 AIと世間話ができる音声ベースのAIアシスタントにこだわらないのであれば、マイクロソフトはCopilotを通じてWindows 11で同様の機能を使うことが可能です。これでスパイク・ジョーンズ監督の映画『her／世界でひとつの彼女』のようなやりとりもできますね。 Gemini Liveは電源ボタンを長押しすると、右下にGemini
チャットAI「Claude」人気機能「Artifacts」が誰でも使えるようになった
sponsored JAPANNEXTの「JN-IPS245G320F-HSP」をレビュー ゲーマーの私にぶっ刺さった、320Hzで3万円台の24.5型ゲーミングディスプレーがほし過ぎるっ！ sponsored 白のパーツを多く搭載、PCIe 5.0対応SSDを採用 人気のNZXTケース新モデル「H9 Flow White」を中心に、ゲーム性能とカラー統一に注力したPCがコチラ！ sponsored 写真や動画だけでなく、Windows環境を移行する際の一時的なファイル保存にも データ転送が遅いと嘆く人にはThunderbolt対応のSSDがおすすめだ！ sponsored JN-282IPS4KP-HSP-C90Wをレビュー 超広い3840×2560ドット（アスペクト比3：2）の28.2型4K Plusディスプレー、USB Type-C給電・KVM・昇降式多機能スタンドで4万円台はコスパ
RAG入門: 精度改善のための手法28選 - Qiita
RAGの精度改善するために何があるかを学びました。基本系のNaive RAGを知っている人向けの記事です。 方法が多すぎるので、Youtubeの「RAG From Scratch」を中心に少し整理してみました。LangChainをよく使っているので、LangChain出典が多いです。 全体像 まずは、RAGの全体像。Indexingが同じ流れにあるのが少しわかりにくいのですが、実行タイミングとしてはRAGの前準備としてやっておきます。 画像出典: RAG from scratch: Overview もう少し粒度を細かくした図です。 画像出典: RAG from scratch: Overview 表形式で分類します。Generationだけ少し特殊です。 大分類 中分類 内容
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
簡単プログラミングでオトモを自動化するサバイバルクラフトゲーム『オメガクラフター』は、ハードルの低さがちょうどいい。頼れるプリセットもあるけど、“ちょっと工夫したらもっと得できそう”と思える絶妙な塩梅
クラフトワークのみなさんこんにちは。マシーナリーとも子です。今回は新発売のゲーム、『オメガクラフター』を遊んで紹介するぜ！ 本作はすっかりジャンルとして定着した、オープンワールドのサバイバルクラフトゲーム。 ゲームの舞台は「謎の妨害プログラムによって開発が難航中の新作ゲームの中」という入れ子構造な感じになっている。このゲーム内という設定が後述のユニークポイントにつながるフレーバーとなっているんだけども……。 つまり私はデバッガーなのか。ところでうっかり横長ディスプレイのフルスクリーンで遊んだのでスクショのアスペクト比がすごいことになってしまいました。見づらいのでこれ以降は適度にトリミングしますね。あしからず文／マシーナリーとも子 メーカーはディープラーニングの開発会社まず、本作の開発を行なったPreferred Networksはゲーム会社じゃなくて、AIのソフトウェア、AI専用のスーパー
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「RAG」と「ロングコンテキストLLM」の徹底比較：LLMの長文理解における新たなハイブリッドアプローチ Google DeepMindとミシガン大学の研究 | Ledge.ai
一瞬で要点が分かる！GeminiがYouTube動画を自動要約してくれるようになった（無料で） | ライフハッカー・ジャパン
