はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、

Prisma界隈で話題沸騰中（自分調べ）のTypedSQLだが、自分の中ではかなりアツいと思っているので、その理由を語ろう。なおTypedSQLの機能とか仕組みについては記述しないのでドキュメントや以下の記事を参照するとよい。 Prismaの難しさ 複雑なクエリを組み立てるのが特に難しい。複雑といっても何10行もあるようなクエリとかではなく、joinとか集計関数がいくつかあるくらいで十分複雑になる。たとえば特定のユーザーに紐づく記事をコメントの数を含めて取得したいとする。クエリは雰囲気こんな感じ。SQLとしては全然難しくない。 SELECT posts.id, count(comments.id) AS cnt FROM posts INNER JOIN users ON posts.author_id = users.id LEFT JOIN comments ON posts.id =

Next.js App Routerにおける設計やベストプラクティスを、筆者なりにまとめました。

はじめに Reactの人気はどんどん加速しています。これからフレームワークを学ぶならReactを選ぶのは賢い選択でしょう こんにちは、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 今回はReactをこれから学んでいこうと思っている方に向けて、初心者チュートリアルを作成しました。 このチュートリアルではReactを書く上で欠かせないことを紹介しています。 実際にアプリを作りながらReactの機能について学ぶことによってより深く理解することが可能です。 このチュートリアルを最後までやったら、次に自分で習ったことを活かして簡単なTODOアプリなどを作れば基本がしっかり身につくようになっています。 またこのチュートリアルではJavaScriptではなくTypeScriptを採用しています。 モダンな会社ではTypeScriptが採用されることが多いはずだなので、少しでも慣れていただけ

TL;DR 「最短でプロダクションで扱うため」のコンセプトはそのままに 入門 Docker がv2になりました 5年ぶりにのアップデートで、古くなった情報を消し最新の情報の追加をしてほぼ書き直しました。 現代でも残ってしまっているような古いプラクティスについても言及しているので、再読もオススメです。 概要 入門 Docker を5年ぶりにアップデートしました。 deprecatedな部分だけは綺麗にするかと思い、git cloneしたところ筆が乗りだいぶ様変わりしてv2になりました。 変更点 古くなってしまっている情報を修正したことがメインです。 特に以下3点です。 1. DockerfileのDSL 2. compose v2対応 3. Dockerfileのベストプラクティス 他にもいくつか。 現在でも使用されている非推奨な使い方への言及 古くなってしまっているが、現在でも使用されてい

2024年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

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Docker社は、デバッグしたいときにDockerコンテナにシェルやデバッグツール群を組み込める「Docker Debug」の正式リリースを発表しました。 これはWindowsやMacなどのデスクトップ環境にDockerコンテナ環境を簡単に導入できるDocker Desktopの最新版として7月29日にリリースされた「Docker Desktop 4.33」に含まれています。 Dockerコンテナを使うとデバッグが難しくなる Docker Debugは、昨年（2023年）10月のDockerCon 23で発表された機能です。 参考：Dockerがコードネーム「Docker Debug」発表、コンテナ内に任意のデバッグツール群を一括導入、効率的なデバッグを実現。DockerCon 23 一般にDockerコンテナは、使用メモリの最小化とセキュリティを高めるなどの目的で、シェルやツールなどを徹

はじめに データベース（DB）の設計は、システムの性能や保守性に大きな影響を与えます。 この記事では、最低限パフォーマンスの低下や管理の複雑化を引き起こさないようにするために覚えておくべきことを、アンチパターンとしてまとめました。 本記事は、 現在仕事でデータベースを扱っており、データ設計について今一度おさらいしたい データベースについての基礎知識やお作法を身に付けたい という人を対象として想定しています。 これらに当てはまる方はぜひ一度確認してみてください！ 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。 DB設計アンチパターン 早速、DB設計におけるアンチパターンを紹介します。 それぞれアンチパターンのテーブルを見て

筒井.xls@エクセル関数擬人化本著者 @Tsutsui0524 @manboksuke IF関数は真か偽かで異なる結果を返す関数で、真か偽かを判断しているのは「MID(A2,4,1)="県"」みたいな論理式の部分です 論理式が成立していればTRUE、していなければFALSEを返します まんぼK助@目指せ理想の骨盤 @manboksuke @Tsutsui0524 えーと…すると、レフト関数の…桁数んとこのカッコの式が論理式で…4個目が県の時は…TRUEだから…真で…1(ここがわからない)で…3＋1だから4文字切り出しで…そうでない時は0だから文字数3…かあ？？理解してなくてすみません… だい By Team D2E @Die_Team_D2E 横入失礼します LEFT関数と、MID関数を別々で考えて、最後にがっちゃんこすると解ると思いますよ この場合の LEFT関数は「A2セルの３＋（Ⅹ

はじめに あえてどことは言いませんが、先日某サイトで「ネット速度を高速化する方法」としてDNSサーバの設定をpublic DNSサービスに変更する記事が出てました。その記事の結論としては「変更しても大差ない」というものでしたが、DNSでネットワークを高速化するというこのような記事は何年も前からときどき見かけます。いい機会なので、このあたりについてもう少し深く掘り下げて考えてみましょう。 ※この記事では、とくに明示しなければDNSサーバとはキャッシュDNSサーバ(フルサービスリゾルバ)を指すものとします。 DNS応答の速さ DNSの設定を変えることによりネットワークの速度が速くなるとすれば、(1)DNSそれ自体の応答が速くなるか、(2)その後のWebアクセスが速くなるか、のどちらか(または両方でしょう)。このそれぞれについて検討してみましょう。 前者が速くなると画像やJavascriptなど

はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor

MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h

はじめに こんにちは@Sicut_study (Watanabe Jin)です。 去年の10月頃にReactのロードマップを投稿しておかげさまで1000いいねもすぐそこになりました そこから私自身も状況がかなり変わり、大好きなReactを使ってプログラミングを教えるスクールを運営しております。 エンジニアになりたい完全未経験の方や、すでにエンジニアだけどもっと自由にプログラミングができるようになりたい人をたくさん教えてきました。 👇メンバーの記事はこちらにあります その中である程度この流れで学習をすすめていけば1-2ヶ月程度でReactで自由にサービスを作れるレベルに再現性をもってレベルアップすることができると確信がもてたので、 実際にやっているカリキュラム(React部分)をすべて紹介します ロードマップは完全未経験でもできるようなものになっていますのでわかる箇所は飛ばしてもOKです。

読み飛ばしてください おはようございます、しなもんです。 Pythonの公式ドキュメントを読んでたら、なんか知らない便利機能がたくさん出てきました。 なんだこれ。 というわけでまとめてみました。 参考になれば幸いです。 f-stringsの拡張機能 f-strings、便利ですよね。大好きです。 そんなあいつには裏技があるみたいです。 デバッグ用の=演算子 Python 3.8以降、f-stringの中で=演算子を使用することで 変数名とその値を同時に表示できるらしい。

個人的に「Webサービスの公開前チェックリスト」を作っていたのですが、けっこう育ってきたので公開します。このリストは、過去に自分がミスしたときや、情報収集する中で「明日は我が身…」と思ったときなどに個人的にメモしてきたものをまとめた内容になります。 セキュリティ 認証に関わるCookieの属性 HttpOnly属性が設定されていること XSSの緩和策 SameSite属性がLaxもしくはStrictになっていること 主にCSRF対策のため。Laxの場合、GETリクエストで更新処理を行っているエンドポイントがないか合わせて確認 Secure属性が設定されていること HTTPS通信でのみCookieが送られるように Domain属性が適切に設定されていること サブドメインにもCookieが送られる設定の場合、他のサブドメインのサイトに脆弱性があるとそこからインシデントに繋がるリスクを理解してお

きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしまい

はじめに 2024年1月にリテール(ネットショップ・レジ)部門からサービス(予約)部門に異動になった @ucks です。 異動してからはスマートリストという機能の開発を行っていて、5月6日に無事リリースできたのと、開発途中で障害に至ってしまった部分があるので、裏側を少し紹介しようかなと思います。 はじめに スマートリストとは スマートリストの設計 検索の仕様変更 高負荷時のハンドリング そして障害へ 見逃した点 DBの実行計画確認時の見逃し 動作確認時の漏れ 監視先の漏れ ログの損失 おわりに スマートリストとは スマートリストの開発についての話を行う前に、まずはスマートリストについて簡単に説明しておきます。 スマートリストとは、特定の条件の顧客をラベリングする機能です。 早い話、最終予約日がいつ、予約回数が何回以上等の顧客の検索条件を保存しておいて、閲覧時にラベリングして、視認しやすくし