知っておくと仕事が捗る便利ツール17選 - Qiita
はじめに 知っておくと仕事が捗るブラウザ上で動く超便利なツールを17個集めました。 Squoosh Googleが開発した画像変換・圧縮用のWebサービス。 プレビュー画面で変換前後の画質をリアルタイムで確認しながら圧縮設定を調整することができる。 Documatic Documaticは、プロジェクトドキュメントの開発プロセスを削減するためのツール。API リファレンスからユーザー ガイドまで、コード ベースを簡単に文書化できる柔軟なテンプレートとユーザーフレンドリーな編集ツールを提供する。 transform jsonからyamlの形式に変換したい等、あらゆるデータ形式から別の形式に変換するサービス。 jsonからyml、htmxからjsxへの変形、jsonやGraphQLのIDLからTypeScriptのinterfaceまでも、ブラウザ上で生成することができる。 Roadmap.s
1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
Python だけで作る Webアプリケーション(フロントエンド編)ーはじめに - Qiita
お疲れ様です。 今日からは「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」について部分いたします。 はじめに 設計方針 共通部分の作成 ログインページ 商品一覧ページ 商品詳細ページ カートページ 注文一覧ページ 注文詳細ページ まとめ 今回は10の記事に分けて投稿するようにします。 今日は「はじめに」について部分いたします。 なぜ本書を書いたのか 本書は主に以下のような方を対象にしています。 Web アプリケーションの構築経験がない新米エンジニア Python はかけるが、HTML/JS/CSS が苦手な Pythonista 細かい UI の設定はせず、検証・デモ用の Web アプリを短期間で作りたい開発チーム どうやって作ったか 対象読者の悩みを解決するために、次の 3 つの要素が必要と考えました。 Web アプリケーションの基礎知識 参考にしてもらえる品質
業務でAWSを利用する時に知っておくべきポイント10選 - Qiita
2024年1月時点のAWSベストプラクティスに従って作成しました 好評でしたら続編も検討します 1. 環境ごとにアカウントを分離する 本番、検証、開発ごとにアカウントを分割しましょう ✕良くない例 ◎良い例 最初にアカウント分割しておかないと、後で分割するのはとても大変です アカウントを分割することで「検証と思って作業したら、実は本番だった」のような事故を減らすことができます コストがアカウント単位で集計されるため、環境ごとのコストを簡単に算出することができます AWS Organizationsを使用することで、各環境に応じた権限設定が簡単にでき、ガバナンスを強化することができます AWSアカウントはAWS Control TowerのAccount Factoryを使用することで、クレジットカード情報を都度入力することなく簡単にアカウントの払い出しが可能です また、AWS Contro
【日本人エンジニア必携】英語命名規則の決定版 - Qiita
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 はじめに 英語での適切な命名は、コードの可読性や保守性を向上させるために重要です。適切な命名規則を守ることがコードの理解や共有において不可欠です。 英語での命名規則を学び、適切な命名を行うことで、コードの読みやすさや保守性を向上させ、チーム全体でのコードの理解を促進する手助けとなります。 この記事では、日本人エンジニアが英語での命名規則を理解し、適切な命名を行うための指針を提供します。 命名フローチャート 変数 関数 クラス 1. 変数 1-1. boolean 1-1-1. 存在するかどうかのフラグ 名詞 + exists
Visual Studio Codeに入れるべき拡張機能【2023年最新版】 - Qiita
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 はじめに VSCodeは世界で多くの人が使っているコードエディタです。 開発の際に使用している人も多いのではないでしょうか。 今回はそんなVSCodeの拡張機能を一挙に紹介していきます。 拡張機能 VSCodeは世界中で支持されているコードエディタですが、最大の魅力が「拡張機能」です。 機能を追加して、より自分が使いやすいコードエディタにすることができます。 拡張機能のインストール 拡張機能のインストールのやり方を説明します。 アクティビティバーの拡張機能マークをクリックする（四角が4つあるマークです） インストールしたい拡張機能を検索する 拡張機能を選ぶ インストールをク
えっ、まだChatGPT使ってんの？ Bingは無料でGPT-4使えますよ！ - Qiita
追記（2024年6月4日） この記事は、2023年9月時点の情報です。 当時と比較すると、ここ最近はLLMを取り巻く状況が大きく変化しました。 GPT-4oの登場によってより人間に近いチャットが出来るようになったり、Geminiに新しいモデルが追加されてGPT-4に負けず劣らずの精度が出せるようになったり、その陰でClaude3が着実に成長していたり。 LLMの競争は2023年よりも激しくなり、各社モデルの成長スピードも上がっていると感じています。 サブスクリプションプランを契約することによるメリットが、執筆当時よりも大きくなっていますし、選択肢も大幅に増えました。下記の無償版のチャットを試して、AIチャットの感覚がつかめてきたら、サブスクリプションを契約するのもアリだと考えています。 もちろん、無償版のAIチャットでも、Copilot（記事内ではBingと表記しています）であればGPT-
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
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
OpenAI Function callingで複雑なタスクを簡単に実現 - Qiita
Function callingの登場 6/13ごろにOpenAI社から発表された新しいgpt-3.5-turboのインスタンスにFunction callingという機能が追加され話題を呼んでいます。このFunction calling、非常に強力な機能なのですが、仕組みがいまいちピンとこないといった方も多いのではないでしょうか。筆者もその一人で、ドキュメントを3回くらい読んでもしっくり来なかったのですが、実際にFunction callingを実装してみてなるほど、これは凄いな、となったので紹介します。 ここでは、具体的なソースコードを紹介しながら、実際に動作するサンプルを作っていきます。 TL;DR ソースコードだけ見られればいい！という方は以下へ https://github.com/canada/openai-function/blob/master/app.py ソースコードを
GPT-4 で Minecraft を自動プレイする Voyager を動かしてみた - Qiita
概要 GPT-4 に全自動で Minecraft をプレイさせる論文 "Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models" を紹介します。 Voyager は、継続的・段階的に複雑なタスクを学習し続けることができ、マップ開拓や新アイテム獲得の能力で既存手法に勝ると主張されています。 既存手法との違い LLM にツールや外部 API を与えて自律的に計画・行動させるアルゴリズムと言うと、ReAct, Reflexion, Auto-GPT などが特に有名です。 これらと Voyager の一番の差別化部分は、Iterative Prompting Mechanism および Skill Library と呼ばれるコンポーネントです。 Voyager はボットを操作するために Mineflayer という Java
ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成出来たので感想とコツ - Qiita
今回やりたかったこと 目標：ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成 するにはどうしたらいいのか、ChatGPT のハードルとかコツとかを知りたい。 ※最終的なプロンプトの入力と出力の全文は本ページ下部に貼り付けてます。 作ったもの概要 保険組合のウォーキングイベントの会社内の3チームの歩数進捗の slack への自動投稿 bot を作成しました。 処理は大きく2つに分かれています。 ウォーキングイベントサイトから歩数をスクレイピング＆スプシへアップロード スプシの GAS で投稿文字列作成＆ slack へ自動投稿 今回 ChatGPT でやったのは1の方です。 2は前回半年前開催分のコードをほぼそのまま流用しました。 運良く（？）今回のタイミングでウォーキングイベントのサービスサイトが変わり、 HTML がまるっと変わり1のスクレイピングコードは作り直しが必
【議事録作成もさくさく！】Googleドキュメントでマークダウンプレビューをする方法 - Qiita
Qiitaの記事を書く前に、Googleドキュメントで下書き→社内で校閲してもらってからQiitaに下書き→記事投稿の流れで私は記事を書いているのですが、Googleドキュメントだとマークダウン記法がちゃんと出来ているのかどうか確認と変換が面倒くさい…。 書きながらマークダウンで表示されたらいいのに。出来ないの？と思って調べてみました。 出来ました！！！！！ 出来ました。あっさり悩みが解決したので嬉しい＆便利だったのでまとめてみました。 Qiitaの記事だけじゃなくて簡単なドキュメントを作る際に役立ちそうなので是非お試しあれ。 設定方法 1.Googleドキュメントを開く 2.上部に表示される「ツール」→「設定」をクリック 3.設定の中から「Markdownを自動検出する」にチェックを入れる これで設定は完了！ 実際に書いてみる。 まずは見出し。 見出しの書き方は文頭に「#」をつける。 半
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
【Linuxカーネルを読む】ChatGPTで爆速コードリーディング - Qiita
はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか？ 私は、「普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…」と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか？という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン（個人調べ）の「Linuxカーネル」を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。
ChatGPTプロンプトエンジニアリングのコツ8箇条～OpenAI公式のベストプラクティスから学ぶ～ - Qiita
はじめに OpenAI API (ChatGPT含む) のプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスが公式から出ているのを知り、和訳しながら読んでいきたいと思います！ プロンプトエンジニアリング8箇条 (忙しい人向け) 最新のモデルを使用する 指示をプロンプトの最初に配置し、###または"""で指示と文脈を分ける 望む文脈、結果、長さ、形式、スタイルなどについて具体的で詳細に記述する 例を使って望む出力形式を明示する ゼロショットから始め、効果がなければファインチューニングを行う 曖昧で不正確な表現を減らす やってほしくないことだけでなく、代わりにやってほしいことも記述する コード生成には、特定のパターンに誘導する「leading words」を使用する How prompt engineering works (プロンプトエンジニアリングの仕組み) インストラクション・フォロー・モデ
ChatGPTはどこまで雑な仕様でコードを書けるのかLINE Botを作らせてみた(GPT-4) - Qiita
最近すっかりChatGPT(GPT-4)にハマっています。 GPT-4にバージョンアップして、日本語でのやり取りがとても自然になったのにも正直驚いていますが、それとプログラマー的にはもっと衝撃なのが「かなり雑な仕様でもちゃんと動くコードを書いてくれる」こと。 ということで、今回はChatGPTがどこまで雑な仕様でコードを書けるのか試してみることにしました。 題材としては、この間作ったAIレシピbotのGAS版を作らせてみることにしました。 実験の手順としては、まずはカッチリ仕様を提示するバージョンで試してみて、徐々に提示する仕様を雑にしてみようかと思います。ChatGPTは文脈を記憶する特性があるので、毎回チャットをリセットして記憶を消去しています。使用したのはWeb版のChatGPT Pro(GPT-4)です。 結論を先に書くと、かなりヤバい結果です。めちゃくちゃ雑なほぼ丸投げの指示でも
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
【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
ChatGPTの時代になって、GUIで差分を取れるmeldが便利な件 - Qiita
2024/03/14 追記 この記事ではmeldを紹介していましたが、最近のMacだとやや動作が不安定です。Macを使っている場合は、KDiff3や、Beyond Compare などをお勧めします。いずれもhomebrewでインストールできます。 便利なChatGPT いまさら言うまでもないことですが、ChatGPTはめちゃくちゃ便利です。特に日本語の文章、英語の文章、コードの校正に無類の強さを発揮します。私は学生時代は国語が得意だったのですが、ChatGPTは、私の国語力を大幅に凌駕していると思います。というかChatGPTは職業で日本語を書いている人をのぞくと、ほとんどの日本人よりも日本語が上手なんじゃないかと思います。 ChatGPTに校正してもらった日本語の差分が見たい さて、ChatGPTに文章校正をしてもらいましょう。 さきほどの文章をChatGPTを使って校正してもらいます
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