AI駆動開発組織の運営を1年ほど取り組んで得た学び9選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。主に XにてAI駆動開発について発信している熊井悠 です！ さて今回の記事ではAI駆動開発の組織を1年ほど運営してきた経験を踏まえて失敗や学びを共有したいと思います。 補足：AI駆動開発 AI駆動開発とは AIソリューション（CursorやWindsurfなど）を利用したシステム開発の通称です。最近は書籍も増えており一般化しつつある用語ではあります。 主に2024年の春頃からAI駆動開発組織として受託開発プロジェクトを中心にシステム開発に取り組んできました。1人での開発ではなくAIコードエディタ(Cursor)を開
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/
エンジニアが知っておくべき請負契約と準委任契約の違い - Qiita
参考 IT業界では、請負契約と準委任契約がよく使われます。 委任契約はあまり使われることはなく、筆者も見たことがありません。 これは、エンジニアが法律行為を伴う業務を行うことが少ないためです。 請負契約と準委任契約の違い 請負契約と準委任契約は、どちらも業務委託契約の一種ですが、大きな違いがあります。 一言でいうと、請負契約は「成果物を納品することが目的」であり、準委任契約は「業務の遂行自体が目的」です。 請負契約では成果物を納品する責任が発生しますが、準委任契約ではその責任は発生しません。 ウォーターフォール開発で言うと、PoCや要件定義は準委任契約、設計や開発、テストは請負契約になることが多いです。 また、SES（システムエンジニアリングサービス）も準委任契約で結ばれることが多いですね。 PoCや要件定義が準委任契約になることが多いのは、不確定要素が多いため、確実に成果物を納品すること
JavaScriptの非同期処理をしっかり理解する 〜async/await/Promise〜 - Qiita
JavaScript での非同期処理について、身近な例や具体例を交えながら詳細に解説しています。 最後には練習問題も用意しています！ 頑張って書いているので、良いと思ったらコメント・いいね・ストック・共有などしてもらえると嬉しいです！！ 非同期処理とは 非同期処理とは、プログラムの処理が順番に実行されず、ある処理を実行している間に他の処理を並行して実行することができる仕組みです。非同期処理では、あるタスクが完了するのを待たずに次のタスクが実行されるため、効率的に複数の処理を進めることが可能です。 （by ChatGPT） 非同期処理とは、「同期処理」の対義語で、同期処理は「プログラムの処理が順番に実行され、ある処理が終わるまで次の処理を待つ仕組み」です。 非同期処理の最大のメリットは、 「時間のかかる処理を行っている間に別の処理を行うことができる」 ことです！ 身近な例では、部下への仕事の
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
RAGの実装戦略まとめ - Qiita
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
今更聞けないDockerのしくみ(「Dockerとは？」から「docker-composeファイルを1人で作れるようになる」まで) - Qiita
はじめに なんとな〜くdockerを使い始めてはや４年ほど。 既存のプロジェクトにアサインされた場合はdockerファイルに何が記載されているかなんて意識せずコマンドを実行するだけで、何か自分で一から作る時は、誰かが作ったものをどこからか持ってきて済ませていた。 こんな感じなのでdockerをなんとなく扱えてはいるが細かいところを全く理解できてない。 今回は人に説明できるくらい理解できるようになろうとした男の記事です。 ハンズオン形式でやっていきますので一緒に手を動かしながらやってみていただけると嬉しいです。 対象とする読者 これからdockerをは0から理解したい人 なんとなくdocker触っちゃってて理解していない俺みたいな人 (でもLinux多少知っていないと少し大変かもです) Docker, docker image, docker container, docker-compos
最良の学習方法「人に教える」にChatGPTを活用する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 学習におけるChatGPTの活用方法といえば、「ChatGPTから教えてもらう」ということが多いと思います。 実際、私もそうです。 本記事は逆に 「ChatGPTに教える」 という使い方もありではないかという内容になります。 目次 何でChatGPTに教えるの？ 「人に教える」ことで記憶への定着率が高くなると感じた経験 実際にChatGPTに教えてみる さいごに 何でChatGPTに教えるの？ 「学習にはアウトプットが重要」 ということを耳にしたことがある人は多いかと思います。 主なアウトプットには、次のような手法があります。
知識0の状態からたった2時間でVSCodeの拡張機能を作った話 - Qiita
はじめに こんにちはkenです。エディターはVS Codeを使ってます。 突然ですがみなさん、普段開発をしていて 「VS Code にこんな拡張機能、あったらいいのにな〜」 と思うことありませんか？ 私はあります。しょっちゅうあります。 そこで先日、予定がない休日を利用して拡張機能の開発に挑戦してみることにしました。 最初は拡張機能の開発をどのように進めていけばよいのか全くわからず、そもそも拡張機能でどこまでのことを実現できるのかすらわかりませんでした。ましてや実装についての知識なんて皆無です。 「これは完成まで1日くらい、いや下手すると3日くらいかかるかな」と考えていたのですが、いざやってみるとたった2時間で作れてしまったので今回はその経験についてお話ししたいと思います。 この記事を読んで、 「こんなにお手軽なら自分にも作れそうだ！」 と感じてくれたら幸いです。 本題 作りたかったものと
初学者の私がGitを理解するために、この順番で読めばよかったと思った記事の順番 - Qiita
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
Pythonで非同期投げっぱなしファイル書き出し - Qiita
import datetime import asyncio from time import sleep # グローバルな２面のデータバッファ DataBuffer1 = [] DataBuffer2 = [] # ログファイル出力数 logFileNum = 0 # 1ファイルあたりのデータ数 dataNumMax = 100 # 仮のファイル名 MACAddress = "12:34:56:78" # 2面のデータバッファを指定してバッファ格納 def storeDataBuffer(buffNo, dataStr): if (buffNo == 0): DataBuffer1.append(dataStr) else: DataBuffer2.append(dataStr) # 非同期で動かすがasyncは付けない def writeDataToFile(targetBuffNo)
【考察】テストコードのきれいな書き方 - Qiita
作ったものが想定した動作をしているか。 それを確認するために、テスト（試験）を行います。 検証したいことがちゃんと実現できて確認が取れているのであれば、その品質自体は割と気にされないことが多い印象です。 保守・運用・追加開発 をしていくプロジェクトが多くあると思います。 その作業の中で、改善を取り入れていくこともあると思いますが、その中でも一番後回しにされるのが、テストコードの改善のように思います。 推測ですが、「コストによるメリット・リターンが少なすぎる」ことが理由かな…と（開発者目線ではリターンが大きいのですが、運用者目線ですとリターンが少なく見えてしまう）。 であれば、最初からある程度綺麗なものがどういうものかを考え、作成しておけば良いのではないか・・！ ということで、考察していきたいと思います。 前提 考察をするにあたり、言語化した時の表現や意味のズレが発生しやすい部分もあると思い
正規表現入門決定版 - Qiita
1. はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の12日目の記事です。 1-1. 対象者 この記事は ・正規表現に触れたことがあるけど、結局なんだったのかわかっていない ・正規表現の考え方にイマイチ慣れない ・正規表現って美味しいんですか？ というような正規表現初心者の方に向けて書いています。 1-2. この記事を読むメリット 大きなメリットとしては「正規表現の考え方」を身につけることができるはずです。 また記事の最後では正規表現のサンプル集、参考記事および練習サイトを紹介しています。 足りない知識をカバーし実際に手を動かすことで身についていくので、この記事と合わせて参考記事を読んだり練習問題にチャレンジしてみてください。 2. 導入知識 2-1. 正規表現のメリット 具体的な話に入る前に、正規表現を使えばどのようなことができるのか紹介します。 正規表現を用いれ
それ、非再帰で書けます - Qiita
まだ再帰関数書いてるの？ 再帰関数はプログラミング言語の有用な機能で、深さ優先探索をベースとする様々なアルゴリズムの実装として有用です。 その一方で、関数呼び出しはオーバーヘッドが大きく、定数倍が弱くなります。また、JavaやPythonなどのスタック領域の制限が厳し目の言語では深すぎる再帰のせいでRuntime Errorが発生する場合があります。 C++などのコンパイル言語ではインライン展開によって関数呼び出しのオーバーヘッド解消されることもありますが、再帰関数は中でもインライン展開の難易度が高く、深い再帰ではそのまま実行せざるを得ない状況になります。 ところが、再帰関数は生のスタックを自分で用意するなどして非再帰に書き直すことができます。（「停止する再帰的処理は常に同じ時間・空間計算量の非再帰処理に書き換えられる」、真っぽいのですが厳密な証明が見つけられなかったのでもしかしたら反例が
ChatGPTによるプログラム生成の可能性と限界（後編） - Qiita
はじめに この記事では最近話題のChatGPTによってプログラムを生成する際のコツについて解説します。 前編はこちら https://qiita.com/autotaker1984/items/5b5ac8c01d11fbbbc4a7 コードを生成するのではなく、コードを生成する過程を生成する ChatGPTは言語モデルベースのAIです。言語モデルとは、お題（プロンプト）に沿った文章を生成するモデルです。それ以上でもそれ以下でもありません。 従ってなんらかの機能を実装してもらう際もいきなり「機能」から「コード」の生成だとあまり満足いく結果は得られません。 もちろんChatGPTはかなり博識なのでそれっぽいコードは出してきます。ただ、そのような生成の仕方だとChatGPTが学習したコードにかなり依存したものが出力されるため、実際のユースケースとはズレたものが生成されますし、生成物の著作権リス
【ベストプラクティス】Amazon VPC の構築方法を分かりやすく解説 - Qiita
はじめに Amazon VPCは、AWS上で仮想ネットワークを構築できるサービスです。 VPCの概要や理論については以下の記事で詳細に解説しました。 一方で、「理論だけでなく実践も重要！」 と思われる方も多いと思いますので、 本記事では実際にVPCによる仮想ネットワークを構築する方法を解説します。 構築の指針として、以下のベストプラクティスを極力満たすよう進めていきたいと思います。 特にVPCフローログやVPCピアリング、VPN等は設定が複雑でハマりがちですが、極力分かりやすく解説したつもりなので、効率よく構築法を習得できる記事となれば幸いです。 本記事で構築するVPCの構成 下図構成のVPC (上記記事の冒頭で紹介した構成)の構築を、実際のコンソール操作方法を交えて解説します。 上記構成の意図として、VPC1 (Webアプリ用のVPC)とVPC2 (社内ネットワークを模擬したVPC)を組
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JavaScriptのthisもこれで完璧！呼び出し方で変わる5つのパターン - Qiita
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