レビューコメントにメタ情報を持たせよう
はじめに レビューコメントにメタ情報を持たせるためにラベルバッジをつけるということをやっています。 2021年くらいから以下の記事を影響を受けて真似し始めました。 Draft から1年以上 やってみて、自分にあった表現に見直したのでその紹介です。（カラーコードも見直しています） Text Blaze の利用手順は上の記事で詳しく紹介されているのでここではしません。 レビューコメントにメタ情報を含めるのは、コメントを読む側はもちろん、コメントをする時点で、どういったリアクションを期待するのか、これは修正必須なのか、それともそうではないのか、期待する内容が曖昧なコメントを防ぐことができるので、レビューのやり取りがやりやすくなる効果があると思って取り込んでいます。 自分の設定内容 GitHub badge 期待するリアクション 意味 Text Blaze - shortcut Text Blaz
なぜGitHubはここまで成功したのか — その歴史を振り返るブログ記事が海外で話題に
9月10日、GitButlerが「なぜGitHubが勝ったのか」と題したブログ記事を公開した。この記事では、GitHubが他のプラットフォームと比較してどのように成功を収めたのか、そしてその背後にある要因について詳しく紹介されており、海外で多くの人々に読まれている。以下に、その内容を紹介する。 GitHubが成功した理由 GitHubの成功は、単に技術的な優位性だけでなく、いくつかの重要な要因が相互に作用した結果である。その要因は、主に以下の2点に集約される。 タイミングの良さ GitHubが登場したのは、分散型バージョン管理システム（DVCS）が徐々に普及し始めた頃であった。2005年にGitが誕生し、これまでの集中型バージョン管理システム（SVNやCVS）が持つ問題点を解決するツールとして注目され始めた時期だった。特にオープンソースプロジェクトの拡大に伴い、集中型のシステムでは対応が難
Appleがオープンソースの画像生成AIモデル「MDM」をGitHubで公開／Windowsに深刻な脆弱性 ゼロクリック攻撃で
Appleがオープンソースの画像生成AIモデル「MDM」をGitHubで公開 米Appleは8月9日（現地時間）、画像生成AIモデル「Matryoshka Diffusion Models（MDM）」および、モデルをトレーニングするためのPythonパッケージ「ml_mdm」をオープンソースとしてGitHubで公開した。 MDMは、2月に研究論文として発表されていたもの。従来の方法では、低解像度モデルと複数のアップスケーリングモジュールを組み合わせた段階的なモデルを使用しており、高次元空間での拡散モデルの学習は計算上あるいは最適化をする上での課題を抱えていた。 これに対して、MDMは異なる解像度モデルを並行して生成し、その情報を相互に共有する。こうした情報を利用しつつ、低解像度から高解像度へと段階的に学習を進めることで、高解像度モデルの学習がより安定するという。 最大1024×1024ピク
GitHub、「Copilot Autofix」一般提供--AIでコードの脆弱性を検出・説明して修正提案
GitHubは米国時間 8月14日、「Copilot Autofix」の一般提供を「GitHub Advanced Security（GHAS）」で開始したと発表した。 ソフトウェアは、以前に比べて短期間で出荷され、新しい機能が早期に数多くリリースされるようになった。安全なコードの開発に多くの努力が向けられても、脆弱（ぜいじゃく）性は本番環境に紛れ込み、侵害の主な理由となり続けているとGitHubは述べる。さらに、多くの開発者は、セキュリティ要件を理解と実装が困難なものと捉えており、優れたセキュリティ上の成果を得るのは容易でなく、さらなる脆弱性が野に放たれるという結果的になっているという。 「コードスキャニングツールは、脆弱性を検出するが、根本的な問題を解決しない。修正にはセキュリティに関する専門知識と時間が必要で、2つの貴重なリソースが極めて不足している。言い換えれば、問題は脆弱性の検出
GitHubに100種類以上の機能を追加し、インターフェースを使いやすく改良するブラウザ拡張機能「Refined GitHub」
「Refined GitHub」はGitHubに多数の使いやすい機能を導入してくれるブラウザ拡張機能です。 GitHub - refined-github/refined-github: :octocat: Browser extension that simplifies the GitHub interface and adds useful features https://github.com/refined-github/refined-github Refined GitHubの導入手順は次の通り。まず、上記のリンクをクリックしてRefined GitHubのGitHubリポジトリを開きます。Refined GitHubはChrome版・Firefox版・Safari版がありますが、今回はChromeを使うのでChromeのロゴの横のボタンをクリック。 Chromeウェブストア
コードの脆弱性をAIが自動で発見、解説と修正提案する機能をGitHubが発表。JavaScript、TypeScript、Java、Python対応 | テクノエッジ TechnoEdge
ITジャーナリスト／Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 GitHubは、脆弱性のあるコードをAIボットが自動的に発見、修正したコードとその解説をプルリクエストしてくれる「code scanning autofix」（コードスキャン自動修正機能）を発表しました。 下記がそのコードスキャン自動修正機能の説明です。「Found means fixed: Introducing code scanning autofix, powered by GitHub Copilot and CodeQL」から引用します。 Powered by GitHub Copilot and CodeQL, code scanning autofix covers more than 90% of alert types
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
GitHub、「GitHub Copilot」の活用方法や組織への展開方法を学べるコースを無料公開
2024年3月4日（米国時間）、GitHubは、同社が公開している学習コンテンツシリーズ「GitHub Learning Pathway」において、生成AI（人工知能）ツールの「GitHub Copilot」を学べるコースを無料公開した。 GitHubの調査によると、GitHub Copilotを活用することで、開発者はより高い品質で55％早くタスクを完了できるという。「企業はソフトウェア開発のペースを加速し、顧客により多くの価値を提供できるようになるだろう。新しいテクノロジーをビジネスに導入するには、徹底的な評価と機能横断的な連携が必要だ」と、GitHubは述べている。 関連記事 開発者が最も使用している生成AIツール、2位は「GitHub Copilot」 1位は？ JetBrainsは、開発者エコシステムの現状をまとめたレポート「The State of Developer Ecos
GitHub、「Code scanning autofix」パブリックベータ版を提供--検知された脆弱性に対してコード提案
GitHubは米国時間3月20日、「Code scanning autofix」のパブリックベータ版を「GitHub Advanced Security」ユーザーに提供した。 同機能は、「JavaScript」「Typescript」「Java」「Python」で90％以上のアラートタイプに対応し、コード提案を表示する。コード提案は、編集をほとんど、または、全く必要とせず、検知された脆弱（ぜいじゃく）性の3分の2以上を修正するという。 アプリケーションセキュリティに関するGitHubのビジョンは、発見すなわち修正を意味する環境にあると同社は述べる。GitHub Advanced Securityにて開発者体験を優先させることで、従来のセキュリティツールに比べて7倍の速さで修正できるように支援しているという。Code scanning autofixは、次なる大きな一歩として、開発者が修正に
Github issueをアサインしたらコード修正&PR出すAI Agentをつくる | DevelopersIO
Introduction 先日Devinが発表されました。 課題を与えると、自律的に情報収集・コーディング・デバッグ等 システム構築をやってくれるすごいAIだそうです。 ここまでやらなくても、Agent用アカウントにGihubでissueをassignしたら 自動で実装してpull requestだしてくれたら便利では、と思い 実装してみました。 今回はAmazon Bedrock(Claude3)をつかって実装してみたので それについて解説します。 Environment MacBook Pro (13-inch, M1, 2020) OS : MacOS 14.3.1 Node : v20.8.1 Git : 2.43.2 AWSアカウントはセットアップ済みとします。 Setup Agent用Githubアカウントの準備 適当なメールアドレスを用意し、Githubアカウントを作成しまし
Using GitHub Actions for MLOps & Data Science
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
OSSで開発メトリクスの計測！GitHub Actionsのissue-metricsを使ってみた | DevelopersIO
GitHubが公式で出している開発メトリクスを取れるGitHub Actionsを紹介し試してみた内容を書きました！ はじめに 今回はGitHub上での開発している際に、開発に関するメトリクスを取ることが出来るGitHub Actionsのissue-metricsについて紹介します。こちらのOSSはGitHubが公式のリポジトリで提供しているものになります。 issue-metricsにはデフォルトで、Pull Requestへの最初のコメントやクローズまでの時間計測などを特定の期間指定してレポートすることが出来ます。それ以外にもラベルと組み合わせることでラベルの付与/削除までの期間計測を利用することでオープンからレビューまでやレビューからapproveまでの時間などのメトリクスを取るような応用も出来ます。 本記事では、サンプルや実際の適用されているOSSの紹介、どんな機能が含まれている
Google DeepMindが数学オリンピックレベルの幾何学問題を解けるAI「AlphaGeometry」を発表、人間の金メダリストに近い性能を発揮
Google DeepMindが、国際数学オリンピックレベルの複雑な幾何学問題を解決できるAI「AlphaGeometry」を発表しました。AlphaGeometryは、実際に国際数学オリンピックで出題された幾何学問題30問を制限時間以内に25問解いたとのことです。 Solving olympiad geometry without human demonstrations | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5 AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-syst
GitHub、「GitHub Certification」認定資格プログラムを一般提供
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます GitHubは米国時間1月8日、「GitHub Certification」プログラムの一般提供を発表した。同認定資格プログラムはこれまで、社員とパートナーだけに提供されてきた。 同日より、誰でも登録サイトにアクセスして試験に向けた学習と準備を開始できる。今回一般提供された認定資格は「GitHub Foundations」「GitHub Actions」「GitHub Advanced Security（GHAS）」「GitHub Administration」の4種類。 GitHub Foundations資格は、「GitHub」プラットフォームの基本的な概念や製品になじみのない学習者向けのプログラム。gitの使い方を学習し、リポジト
Google Colab で Stable Zero123 を試す｜npaka
「Google Colab」で「Stable Zero123」を試したので、まとめました。 【注意】Google Colab Pro/Pro+のA100で動作確認しています。 1. Stable Zero123「Stable Zero123」は、「Zero123」に基づく単一画像からの高品質3Dオブジェクト生成のモデルです。改善されたデータレンダリングとモデルコンディショニング戦略により、「Zero123」「Zero123-XL」と比較して、パフォーマンスが向上しました。「Stable Zero123」モデルと一緒に「スコア蒸留サンプリング」(SDS)を使用することで、あらゆる入力画像から高品質の3Dモデルを作成できます。 2. Stable Zero123のモデル「Stable Zero123」は、現在1つのモデルのみが提供されています。 ・stabilityai/stable-zero
GitHub、「GitHub Copilot Chat」を一般提供--「GPT-4」に対応
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます GitHubは米国時間12月29日、「GitHub Copilot Chat」の一般提供を発表した。GitHub Copilot Chatは、GitHubの開発者向けAIツール「GitHub Copilot」と対話するためのチャットインターフェース。同社の年次カンファレンス「GitHub Universe 2023」で12月の一般提供が発表されていた。 GitHub Copilot Chatは現在、「Visual Studio Code」と「Visual Studio」で利用でき、GitHub Copilotで提供されるコード補完機能とともに全てのGitHub Copilotプランに含まれる。また、認証済みの教員、学生、人気のあるオープ
「GitHub Copilot Chat」、すべてのGitHub Copilotユーザーが利用可能に
米Microsoft傘下のGitHubは12月29日（現地時間）、「GitHub Copilot」のすべてのユーザーが、追加料金なしに「GitHub Copilot Chat」を利用できるようにしたと発表した。 GitHub Copilot Chatは、米OpenAIの「GPT-4」ベースに開発者向けに微調整されたチャットボット。自然言語を使って、コードの生成、脆弱性の検出、単体テストの作成などを依頼できる。 GitHub Copilot Chatは、Visual Studio CodeとVisual Studioの両方で一般提供され、すべてのGitHub Copilotプランに含まれる。7月にはCopilot Business（月額19ドル／ユーザー）向けに提供済みで、今回Copilot Individual（月額10ドル）でもパブリックβではなく、正規版を利用可能になったということだ。
GitHub - linexjlin/GPTs: leaked prompts of GPTs
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The architecture of today's LLM applications
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