いろんな人のコーディングAIエージェントへの指示を見てみる - Qiita
Pull Request(PR)のレビューを行う際は、以下の手順でファイルごとにコメントを付けてください： 1. PRの差分を確認: `gh pr diff <PR番号>`でPRの差分を確認 2. ファイルごとにレビューコメントを追加: ```bash gh api repos/<owner>/<repo>/pulls/<PR番号>/comments \ -F body="レビューコメント" \ -F commit_id="$(gh pr view <PR番号> --json headRefOid --jq .headRefOid)" \ -F path="対象ファイルのパス" \ -F position=<diffの行番号> ``` - position: diffの行番号（新規ファイルの場合は1から開始） - commit_id: PRの最新のコミットIDを自動取得 # Cline R
jupyter notebookよりもMarimoが便利そう - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データ分析・機械学習においてjupyter notebookは広く利用されています。EDAやモデルの学習、教育など多くのユースケース利用されてきましたが、notebookは以下のようなデメリットがあります。 Jupyter Notebookのつらみ 再現性の担保が難しい 共有されたnotebookを実行してもエラーが出て上手くいかない https://marimo.io/blog/introducing-marimo JetBrainsがGithub上の1千万のnotebookを分析したところ、36%のnotebookに再現性がなかった
DeepSearchとDeepResearchの違いについて解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今年のはじめごろ、GoogleがGemini上で「Deep Research」機能を先行公開し、Advancedプランのユーザー限定で利用できるようにしました。その後先月２月には、OpenAIとPerplexityも独自のDeep Researchをリリースしました。 では、そもそもDeep Researchとは何なのか。どうして各AIサービスがこぞってこの機能を導入しているのか。そして、昨年末に一躍話題を集めたDeep Searchとは何が違うのか。本記事では、これらの疑問に答えるために、両者の特徴や使い道を詳しく解説していきます。
【完全解説】Clineソースコードから学ぶAIエージェント機能の設計 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに Cline は、VS Code の拡張機能として動作する AI エージェントです。 ユーザーが自然言語（チャット）でコード修正を指示すると、Cline は内部で大規模言語モデル（LLM）を活用し、以下の流れを 自動的 に実行します。 VS Code 上で対象ファイルを確認 修正案の生成（LLM への問い合わせ） 提案内容に応じたファイル更新 このような「チャットベースのコード修正ワークフロー」を実現するために、Cline は以下の特徴を備えています。 多様な LLM（OpenAI / Anthropic / DeepSe
JSONとYAMLどっちがいい？APIフォーマット選びで悩んでいる開発者必見！ - Qiita
「全部YAMLに書き直せ」と言われた月曜日の朝... 先日、上司から「全APIドキュメントをJSONからYAMLに書き換えて」と突然言われた時のことを思い出します。その瞬間の私の顔は...😱 「マジか...何百ものAPIを全部書き直すのか...また週末出勤確定じゃん...」 でも意外なことに、この作業は思ったほど大変ではなく、むしろYAMLの良さを発見するきっかけになったんです！今日は、JSONとYAMLの 決定的な違い と、 簡単に楽しく 変換する方法をシェアしたいと思います！ JSON vs YAML：フォーマット対決！ 変換方法の前に、まずこの2つのフォーマットの違いを見てみましょう。「案ずるより産むが易し」というように、実際に理解すれば怖くありません！ 1. 構造表現：中括弧 VS インデント JSONとYAMLはデータ構造の表現方法が全く違います。JSONは真面目なサラリーマン
【追記あり】そのGitHub Copilotの機能、Preview版じゃない？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2025/03/23追記 本記事の公開後に、GitHub公式ブログよりPreview版のオプトアウトについて記事が公開されました。 要約すると、「Free、Pro、Business、Enterpriseのすべてのプランにおいて、Preview版を使用しても入力データをモデルの学習に使用しない」 というものです。 本記事の内容が公式情報と大きく異なってしまったことをお詫びいたします。 はじめに GitHub Copilotは、VSCode上で使用できるコード生成AIです。 個人であれば月額10ドル、企業向けのBusinessプランでも月額
人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方 - Qiita
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
Web会議で画面共有しながら話す時に使ってるツール（ZoomIt、PowerToys） - Qiita
はじめに タイ行ってない期間が２ヶ月を超えて、そろそろ元気がなくなってきたノベルワークスのまとっち（@matoi_thai）です。 本記事では僕がWeb会議で使ってるツールと使いどころを紹介します。（ツールは有名過ぎてみんな知ってると思います） こんな人に見てほしい Web会議で画面共有しながらファシリテートする人 僕がWeb会議で使ってるツール ZoomItとPowerToysです。どちらもMicrosoftが開発・提供してるツールです。 ZoomItとは Microsoftのプレゼンテーション補助ツールです。 ※👇この記事で全ての機能が分かりやすく説明されてます。 僕が使ってるZoomItの機能 画面のズーム・ペン色変更・文字入力・タイマー表示とか色々できるんだけど、なんだかんだで、本当に必要な下記４つの機能に落ち着きました。むしろ、誤作動しないように、その他の機能はほとんど無効にし
dbt Semantic Layer と Cortex Analyst の違いをまとめてみた - Qiita
はじめに dbt Cloudのメイン機能の一つであるdbt Semantic Layerは、従来のSemantic Layer製品と異なりデータプロダクトの近くでビジネス指標をメトリクスとして定義して集約的に管理でき、BIツールやユーザを横断して統一的なビジネス指標を参照できるようになることがメリットで注目を浴びていました。 そんな中、2024年8月にSQLを記述することなく自然言語での質問によってビジネス指標の取得が可能となるSnowflake Cortex Analystがプレビューとなりました。自然言語とSQLのギャップを埋めるためにセマンティックモデルを用いることでより安定的なビジネス指標の取得を実現しています。 当初Cortex Analystの発表を受けたとき、あれ？データプロダクト近くでのビジネス指標管理やセマンティックモデルでの定義など、割とdbt Semantic Lay
論文読み "Attention Is All You Need" - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 今回紹介する論文 Attention Is All You Need Google BrainやGoogle Researchの人たちが2017年6月に発表した。 (この記事で使用している図表は論文からの転載です。) 内容: 新しい翻訳モデル(Transformer)の提案。既存のモデルよりも並列化に対応しており、短時間の訓練で高いBLEUスコアを達成した。 TransformerはRNNやCNNを使わず、attentionメカニズムに基づいている。 実装例: Tensorflow Chainer その他: これまでのニューラル機
MarkdownAIで子ども向けスマホ動物園を作ってみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2024年のアドベントカレンダーで、マークダウン記法で記述して簡単にウェブサイトやアプリが作れるMarkdownAIというサービスを知りました。 そこで、お出かけ先でもスマホで楽しめる子ども向け動物園アプリをMarkdownAIで試作してみました。 作ったもの「MarkdownAI動物園」 今回作成したのは「MarkdownAI動物園」というスマホで使える、簡単なアプリケーションです。 以下のリンクから実際にアプリを使えるのでぜひ試してみてください。 MarkdownAI動物園 ※スマホで使う想定のため、PCだと見づらい部分があります
Roo-Clineを使ってみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 作成日：2025年1月6日(月) １．はじめに 本記事では、Visual Studio Code拡張機能「Cline」をベースにした自律型AIコーディングアシスタント「Roo-Cline」を紹介します。Roo-Clineは、高速かつ柔軟な機能と革新的な自律機能を備え、開発者コミュニティから注目を集めています。このパワフルなツールにより、開発作業の生産性を大きく向上させることができます。 以下では、Roo-Clineの概要と特徴を説明し、続いて主要機能や対応APIプロバイダーについて詳しく解説します。さらに、実際の開発現場での活用事例や、
NginxとApacheって何が違うの？？ - Qiita
はじめに Webサーバーを使うときに、NginxとApacheって言葉よく耳にしますよね。 ただその違いっていまいち良くわからなくないですか？？（僕だけだったらすみません笑） ちなみに僕は「Nginxの方がなんか人気だし良さそうな気がする。。。」という何の根拠もないイメージしか持っていませんでした。 さすがにもう少しちゃんと理解したいと思い、今回はこの違いを記事にしてみました。 ぜひぜひ最後まで読んでみてください〜！ ※ちなみにNginxとApacheはそれぞれ、「エンジンエックス」「アパッチ」と読みます。 そもそもNginxとApacheとは？ NginxとApacheはWebサーバーのソフトです。 サーバーにこれらのソフトをインストールすると、Webサーバーとしての機能をもちます。 Webサーバーソフトにおいて、2021年12月時点でNginxとApacheが圧倒的シェアを誇っています
Pythonの非同期処理: これだけは知っておきたい！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonコルーチンの開発プロセスと新旧コルーチンの深層分析 1. Pythonコルーチンの歴史的進化 Pythonの長い開発の歴史を通じて、コルーチンの実装はいくつかの大きな変更を経てきました。これらの変更を理解することは、Pythonの非同期プログラミングの本質をよりよく把握するのに役立ちます。 1.1 初期の探索と基本機能の導入 Python 2.5：このバージョンでは、ジェネレータに.send()、.throw()、.close()メソッドが導入されました。これらのメソッドの登場により、ジェネレータは単なるイテレータ以上のもの
【競プロ】ヒューリスティックコンテストで戦うヒント - Qiita
はじめに 本記事はAtCoderのヒューリスティックコンテスト(通称AHC)で問題に取り組む際の考え方やヒントを筆者の経験をもとにまとめたものです。 ヒューリスティックコンテストでは、ビームサーチや焼きなましといった典型的な手法がよく使われます。しかし、最近のAHCではこれらの手法に素直に持ち込めない問題も増えています。筆者は2年ほど前に競プロ〜ヒューリスティック/マラソン事始め〜という記事で、どの手法に持ち込めば良いかという考え方を紹介しましたが、それだけでは対応が難しい問題が増えていると感じています。 本記事ではこうした状況を踏まえ、少しでも参考になるような「ヒント」を紹介していきます。 想定読者 アルゴリズムコンテストに参加し他ことがあるが、ヒューリスティックコンテストは未経験の(または挫折した)方 ヒューリスティックコンテストの初級〜中級者 考察編 1. 粗視化する 盤面サイズが2
V8の奥に潜むプログラミング言語 Torqueを触ってみた - Qiita
はじめに 「JavaScriptのMath.Powはなぜ速いのか」という質問を読んでいたら、V8の組み込み関数に「Torque」という言語が使われているという記述を見つけました。 高速化のために、プログラミング言語処理系の中だけで使われるプログラミング言語...ロマンを感じずにはいられません。実際にTorqueを動かしてみましょう。 バージョン V8: 記事執筆時点（2022/9/18）のmainブランチ 言語の概要 TorqueはV8組み込み関数の最適化処理を記述するために使われています。C++ではなくあえて別言語を使うのは、ロジックの可読性を上げるためだそうです。 プログラミング言語 V8 Torqueによって、V8プロジェクトに貢献する開発者は無関係な詳細実装に煩わされることなく、VMへの変更の意図に専念し変更を表現することができるようになります。この言語はECMAScriptの仕様
[競馬AI] スクレイピングしない競馬データの取得とデータ構造について - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 結論から先に言うと 自分が知っている限り、スクレイピングをせずに競馬のデータを取得するには大きく分けて3つある 基本的にすべて有料 毎週・毎日最新のデータを手に入れるには、継続して費用を払う必要がある。 一方で、過去のデータについてはまとめて取得しておけば、再度そのデータを閲覧するためには費用は掛からない。 (DBやローカルに保存されているので) JRA-VAN DataLab 中央競馬のデータを取得することができる。 主に.NET Framewoerk系の言語でデータを取得することができる。 後述の方法で、RDB経由でデータを取得する
![[競馬AI] スクレイピングしない競馬データの取得とデータ構造について - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/70171d274bf90752e305ca60d2858d9f746cee80/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGOTY2NzUlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE2NjI3NTYyMDk_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9MzZiNGJiMmZlYjExMmEwYmU2ZWI0MDcxOTkwMzg4YWE%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253De15fa9c077176d467bbcd1b8596dcda0%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBtYXNhY2hhY28mdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1jYWI5ZTAzNTEzMTA0OGYyOTlhOGFmYTRhODdiZWFmYQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3bab82d9bc820dca8e506268e3413f7c)
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