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今クロスブラウザテストでよく使われるツールといえばPlaywrightですね。 テストでなくとも単純にブラウザ自動化ツールやスクレイピングツールとして使っている現場も多いかと思います。 とある事情で、Lambda上でPlaywrightを動かしてみましたが、予想以上に苦戦したので備忘録も兼ねて手順をまとめます。 Lambdaレイヤーを使う # これが一番簡単な方法です。 Playwright等のツールはそれ単体では動作せず、Chromium等のブラウザをインストールしなければなりません。 とはいえ、基本的にLambdaはマネージドサービスですので、自由にそのランタイム環境をカスタマイズできる訳ではありません。 また、Lambda関数をパッケージングするZIPファイルは、サイズが50MB(解凍後は250MB)以内という制約[1]がありますので、そのままブラウザをインストールできません。 あり

はじめに # Java デベロッパーの皆さんは IntelliJ IDEA や Eclipse を使ってる方が多いのではないでしょうか。筆者は VS Code を使っています。業務では長らく Java から離れていたのですが、ここ数年はけっこう書いています。かつては IntelliJ IDEA に課金してましたが Java 再開を機に VS Code の環境を整えました。この記事では、定番の拡張やワークスペースの使い方についてご紹介したいと思います。 Microsoft Extension Pack for Java の利用 # 結論から言うと 「Microsoft の Extension Pack for Java を入れましょう。」で終わりです。 Extension Pack for Java - Visual Studio Marketplace Extension Pack はその

JavaScript、とりわけTypeScriptプロジェクトでデータのバリデーションを行う際、ZodやYup等のライブラリがよく使われています。 今回は、最近これらの代替として注目を集めているValibotというライブラリを紹介します。 Valibotとは？ # Valibotは構造化データを検証するためのスキーマライブラリです。 公式ドキュメントではその特徴を以下のように説明しています。 Fully type safe with static type inference Small bundle size starting at less than 600 bytes Validate everything from strings to complex objects Open source and fully tested with 100 % coverage Many tra

はじめに # GitHub の Artifact Attestations を使用すると GitHub Actions ワークフローでビルド成果物に署名して成果物の出所情報を検証可能にできます。 Artifact Attestations は現在パブリックベータです。 Introducing Artifact Attestations–now in public beta Artifact Attestations はソフトウェア成果物の署名と検証を行うための OSS である Sigstore により実現されています。この機能のため、GitHub はルート証明機関(CA)になっています。 InformationSigstore を使ってコンテナイメージや Go Modules などの成果物に署名を行う GitHub Actions ワークフローの構成に関しては以下の記事で扱っています。 ソ

今や代表的なCI/CDサービスとなったGitHub Actionsですが、去年そのワークフロー記法がAWS CodeBuildでも使えるようになりました[1]。 ただし、ここではあくまでパイプライン自体はCodeBuildのジョブとして動作します。このため、githubコンテキストが利用できなかったりGitHub Actionsのマーケットプレイス利用にも一部制限がありました[2]。 そうした中で、最近(2024-04-24)AWSから以下のリリースがありました。 AWS CodeBuild now supports managed GitHub Action runners 今度はCodeBuild自体がGitHub Actionsのセルフホステッドランナーとして使えるようになりました。 ここではGitHub Actionsのジョブ実行環境(ephemeral self-hosted r

先日JetBrains社からAIアシスタント機能の一般公開が発表されました。 Introducing JetBrains AI and the In-IDE AI Assistant JetBrains AI と IDE 内での AI Assistant のご紹介 今回はこれを試してみましたので、その使いどころをご紹介したいと思います。 なお、本記事ではIDEとしてIntelliJ IDEA 2023.3 (Ultimate Edition)を使用しています。 AIアシスタント機能の公式ドキュメントはこちらです。 JetBrainsのIDEノウハウとLLMを組み合わせて、開発ワークフローを効率化するJetBrains AIの機能です。 リファクタリングやコード生成に加えて、ドキュメント作成やソースコード上の問題点検出までいろんなことをしてくれます。 類似サービスとしてはGitHub Cop

まずはUserScriptでどんなオブジェクトを扱えるかを調べてみようと思います。 ブラウザで任意のScrapboxのページを開き、デベロッパーツールのコンソール上で『window』と入力すると、そのページ上で定義されているグローバル変数の一覧が表示されます。 ここで表示されているグローバル変数は基本的にUserScriptで扱うことができます。 ここで抑えておきたいポイントは、jQueryが使えることと、scrapboxグローバル変数にScrapboxのページ情報が格納されているところです。 scrapboxグローバル変数の構造は大まかに下図のようになっています。 ページ内のコードブロックはscrapbox.Page.linesを辿ることで取得できそうですね。 コードで書くと下記のような感じでしょうか。 const result = []; let text = ""; for (con

最近ChatGPTをはじめ生成系AIツールが様々、発表されています。 大量のテキストデータを使ってトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）では、そのモデルを用いたツールはもちろんのこと、モデルそのものも日進月歩の勢いで多数開発されています。 更にChatGPTなどのツールを活用したり、LLMそのものをファインチューニングすることで、特定の役割に特化したAIサービスも増えてきていますね！[1] 今後、様々な分野でチャットボットや文章生成ツールなどが作られどんどんと活用されていくことでしょう。 （実はこの文章も一部AIに考えてもらっています笑） しかしただ単純にくだらない雑談をするだけのAIボット、というのもあってもいいのではないでしょうか。 何の情報も生産性もない、友達のようにただおしゃべりをするだけのボットがあっても面白そうです。 というわけで今回は、日本語版GPTであるRinna-3

electron-vite は Electron アプリ開発用に構成された次世代の開発環境を謳っています。名前の通り JavaScript のデファクトビルドツールになりつつある Vite を採用しています。 electron-vite の Git リポジトリです。記事執筆時点のバージョンは v1.0.22、スター数は922でした。個人開発のプロジェクトです。 GitHub - alex8088/electron-vite: Next generation Electron build tooling based on Vite 新一代 Electron 开发构建工具，支持源代码保护 公式サイトからその特徴を列挙してみます。 Next Generation Electron Build Tooling | electron-vite Vite Powered: Vite の利点を継承し、V

世界中を席巻しているChatGPTですが、プラグイン機能はリアルタイム情報取得、外部API連携等、ChatGPTの可能性を無限に広げます。 そんなプラグイン機能が、Webブラウジングとともに2023-05-15週から順次ChatGPT Plusユーザーに解放されました。 Web browsing and Plugins are now rolling out in beta (May 12) 筆者は以前からプラグイン開発のWaitlistに登録していたのですが、ちょうど同時期に順番が回ってきました。 今回は、そんなChatGPTのプラグイン機能の開発をチャレンジしてみたいと思います。 長い記事となりますので2部構成としますが、最終形の構成は以下の通りです。 プラグインの機能としては、ChatGPTからのリクエストに応じて、GitHub APIと連携してGitHubレポジトリを検索するシンプ

これまで GitHub Actions のセルフホストランナーは、ローカルの PC や VM に構築するものでした。そのため、CI/CD ワークフローの実行時に Runner 用のマシンをプロビジョニングしてワークフロー終了時にマシンを破棄するということが難しく、常に起動状態にしておく必要がありました。

GitHub Projects のビューに Roadmap が追加されました。 Roadmaps in Projects are now generally available | GitHub Changelog 従来の Board(カンバン)、Table(スプレッドシート)のレイアウトに加えて、よりプロジェクト計画・進捗管理に適したレイアウトが追加されたことになります。

前回と前々回では機械学習アーキテクチャ「Transformer」を使って簡単な文章生成に挑戦しました。 ちょっと前までは、プログラミングで調べたいことがあるときは「Google先生」にお伺いを立てていたのですが、最近は「ChatGPT先生」にお伺いを立てることが増えました。 （ここでは ChatGPT に対して敬意を込めて「ChatGPT先生」と呼称しています。ChatGPT先生に問いかける時に出来るだけ敬語で問いかけるようにすると良い結果が出るようです） 今回は「Transformer」が「入力文のどの単語に注意しているのか」を”可視化”する方法を ChatGPT先生に聞きながら実装してみたいと思います。 注意機構（Attention機構）は、Transformerに代表される自然言語処理や音声認識、画像処理などの分野で幅広く使用される機構です。 これは、モデルが与えられた入力の一部に重

前回は ChatGPT と Hugging Face を簡単に触ってみました。 今回は ChatGPT に自然言語処理モデル「GPT2-Japanese」の使用方法を聞きながらプログラムを実装してみたところ、想像以上に優秀だったので、その過程をご紹介したいと思います。 (想像以上ではありましたが、そのままコピペでは動作しなかったので、エラーの回避方法も ChatGPT に問いかけをしながら実装を進めました) ChatGPT の登場以降、SNSでは「プログラマーは失業する」とか「ソフトウェアエンジニアの危機」みたいな情報が散見されるので、ChatGPT がソフトウェア開発にどれくらい役に立つのかを試してみたくなりました。 前回は ChatGPT のベース技術である「Transformer」について調べていたので、その流れで今回は「”ChatGPT”の力を借りて自然言語処理を”実際に”プログラ

「ちょっと図で考えたい」「メモに簡単な図を添えたい」そんな用途にオススメなドローツールが、Excalidraw です。 https://excalidraw.com/ にアクセスすれば、ユーザ登録などもなく直ちに使い始められます。 「百聞は一見にしかず」を心理学の分野で言えば、Picture Superiority Effect(PSE) になります。日本語で言うところの「画像優位性効果」ですね。人は、文字や言葉よりも画像の処理の方が早く、視覚情報の方が記憶に残りやすいというものです。 サクッとメモを残したい時に、図で書けば分かりやすいとは思いつつも、ドローツールを立ち上げるのは手間で心理的障壁が大きいものです。そんな時、すぐに作業を開始でき、シンプル極まりない Excalidraw はとても良い選択肢になります。 手書き風なザックリした図しか書けないので、変にレイアウトに凝りたくなるとい

最近「ChatGPT」というワードがSNSを賑わしているようです。 筆者は技術に対しては非常にミーハー(？)なので、ChatGPTが何なのか？また、どれほど凄いのか試してみたくなりました。 さっそく ChatGPT を使ってみたいと思います。 (ChatGPTの利用登録の方法については、解説サイトがたくさんありますのでそちらを参照ください。Googleアカウントを持っていればGoogleアカウントと連携してログインすることも可能です) ChatGPTに登録してログインすると以下のような画面が表示されます。 Examplesを使って、いくつかの問いかけに対する応答を確認することが出来ます。 試しにExamplesの一番上にある「Explain quantum computing in simple terms」を選択して ChatGPT へ問いかけをしてみます。 (問いかけの内容は「量子コン

本サイトは開設当初から静的サイトジェネレーター(SSG)としてEleventyを使っています。 もう1年以上使っていますが、特に大きな問題なく運用できています。 そんなEleventyが2023-02-08にv2.0となりました[1]。 ELEVENTY V2.0.0, THE STABLE RELEASE Eleventyはコンテンツ重視の静的サイト作成に大きなアドバンテージを持っていますが、特に日本では今ひとつ認知度がないと感じます。 そこで、これまでの運用経験からEleventyの入門シリーズを書いてみようかと思います。 EleventyはNode.jsベースの静的サイトジェネレーターです。 主に以下の特徴があります。 デフォルトでゼロコンフィグ。簡単に導入できる。 複数テンプレート言語をサポートし、各々は併用OK（HTML、マークダウン、Liquid、Nunjucks、etc...

GitHub Code Search は GitHub にホストされているリポジトリのコードベースから検索できます。当然のことながら Google 検索などの汎用検索サービスよりソースコード検索に特化したサービスになっています。昨年プレビュー版がリリースされ waitlist で順次利用可能になっていました。 Introducing an all-new code search and code browsing experience | GitHub Changelog そしてこの度パブリックベータとして一般利用可能になりました。 No more waitlist - code search and code view are available to all in public beta | GitHub Changelog

ブランチを作成してから PR を作成するまでに発生した main ブランチの変更を取り込む必要があるケースはけっこうあります。特に規模の大きい開発ではマージの作業コストは大きくなります。マージキューの ChangeLog の文章には以下のように書かれています。 開発者はマージ前に PR ブランチを更新して、マージ時に変更が main ブランチを壊さないようにする必要がしばしばありました。PR ブランチ更新のたびに、CI によるチェックの新たなラウンドが発生し、開発者がマージを試みる前に終了する必要がありました。別の PR がマージされた場合、すべての開発者はプロセスを再度実行する必要があります。 マージキューは、マージのためにキューに入れられた各 PR がキュー内の先行する PR でビルドされるようにすることで、このプロセスを自動化します。 つまり、PR を作成したらマージする代わりにマー

TypeScriptでDecoratorって使っていますか？ DecoratorはJava等のオブジェクト指向言語ではお馴染みのアノテーションです。DI/AOP等のメタプログラミングでよく使われているものです。 Decorator自体はECMAScriptの仕様として、かなり昔(2014年)から存在していました。 現時点(v4.9)のTypeScriptでサポートしているDecoratorは、Stage 2(Draft)の仕様です。 仕様策定が難航していたDecoratorですが、一部を除いて2022-03にようやくStage 3(Candidate)へと昇格し、TypeScript v5.0(2023-03リリース予定)から正式サポートされる予定です。 Announcing TypeScript 5.0 Beta Decoratorは、AngularやNestJS、TypeORM等のライ

筆者が普段から使っているHelidonの4.0.0 ALPHA-4のリリースノートを眺めていたところ"Logging: Change JUL to System.Logger in most modules"という変更が目に留まり"System.Logger"ってなんだ？と調べてみたところ、なっ、なっ、なんとJava9からLoggerのインタフェースが標準化されているではないですかー！！ということで今回は登場背景も交えながらSystem.Loggerを今さら紹介してみたいと思います。 System.Loggerを一言でいうと、ロギングライブラリのブリッジとしてよく使われるOSSのSLF4JやApache Commons LoggingのJava標準版です。ここでのJava標準版とはjava.lang.Stringなどと同様にJavaの標準ライブラリとしてJDKに含まれるものを指していますが