はじめに先日、初心者でも簡単に参加できる GitHub チュートリアル 『First Contributions JA』を共同開発しました！ 振り返りも兼ねて、プロジェクトの背景や使用技術について、紹介していきます。 ▼ GitHub のリンク： なぜ First Contributions JA を構築したのか？さて、First Contributions JA には、次のような特徴があります： - React/ Next.js で構築されたWebサイト - 初心者向けのGitHubチュートリアル - オープンソースのプロジェクト 上記を踏まえて、プロジェクトの経緯は、主に２つあります。 （技術スタックは、後で詳しく説明します） 1. JavaScript/ React 学習コミュニティで、共同開発を提案した！以前、 「JavaScript/ React を学習するコミュニティを、期間限

改めて説明する必要もないのですが、本や動画サービスによるインプットに関してはマークダウン形式でまとながら行うため、そこまでアウトプットが苦ではありません。 逆に外部サービスを使った資格学習のための問題演習などは少し手間です。 読書や動画サービスのようにマークダウンにまとめながらアウトプットしてもよいのですが、資格系の問題演習は移動時間や隙間時間に利用することも多いので、都度Githubにコミットするのは難しいです。 なんとか作業を自動化したいので以下のような方法を利用するようにしてみました。 学習履歴のデータを取得する 例えばStudyplusではAPIが提供されています。 利用しているサービスによっては、このようにAPIを提供してくれていたりするので、これを利用してデータを取得します。 またサービスの利用規約を確認して、常識的な範囲で自身の学習履歴のデータをスクリプトを組んで取得するのも

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

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

環境構築 以下の手順で構築していきます． Overleaf-Workshopの拡張機能をVScodeに入れる Latex-Workshopの拡張機能をVSCodeに入れる Latex-Workshopの設定を変更 texliveをインストール +α Grammarlyの拡張機能をVSCodeに入れる Grammarlyの設定を変更 1, 3, 5はVSCodeの拡張機能で検索すれば一瞬で出てくるのでスキップ． Latex-Workshopの設定を変更 Latex-Workshopの設定を変更します．以下を設定から変えましょう．cmd+,で設定のタブが開けると思います． Latex-workshop › Latex › Recipe: Default - first + lastUsed onSaveでtexソースをビルドするときに、デフォルト設定のfirstのままだとpdflatexのビル

これはなに pnpm をベースにして実践的な monorepo プロジェクトを構築するまでの手順をまとめたものです。アプリケーション開発の実務では長らく yarn を常用してきましたが、極端に攻めたアプローチをしなければ pnpm でも十分に実務に耐えられると実感しました。筆者が実務で求める要件は大まかに以下のとおりです。 monorepo をサポートしている プロジェクトルートからサブパッケージの npm scripts を直接実行できる GitHub Action / CircleCI が動作する Renovate のサポート対象に含まれる 本稿では備忘録代わりとしてその内容をご紹介します。 pnpm とは yarn 同様、npm の代替として開発されているサードパーティのパッケージマネージャーです。インストールの速さと（ディスクスペースの）効率性に主眼を置いています。 Next.js

この記事はNuco Advent Calendar 2023の18日目の記事です。 はじめに 本記事ではGithubレポジトリTop28を紹介します！ Githubレポジトリは日々の業務や学習に役立てることが可能です。必要な機能や学習教材は、無料で利用出来る高機能なものがあるのなら積極的に利用して役立てるべきです。 以下の内容に分けて合計28個のGithubレポジトリを紹介します！ 開発用Githubレポジトリ 学習用Githubレポジトリ QOL高めのエンジニアとして日常を過ごしたい方は参考にしてください！ 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。

Agile Journeyをご覧の皆さん、こんにちは。ZOZOの御立田です。 私が所属する株式会社ZOZOは、「世界中をカッコよく、世界中に笑顔を。」を企業理念として掲げ、ファッションEC「ZOZOTOWN」、ファッションコーディネートアプリ「WEAR」などの各種サービスの企画・開発・運営や、「ZOZOSUIT」「ZOZOMAT」「ZOZOGLASS」などの計測テクノロジーの開発・活用をおこなっています。また、カスタマーサポート、物流拠点「ZOZOBASE」を運営しています。 ファッションコーディネートアプリ「WEAR」やショップスタッフの販売サポートツール「FAANS」を手がける、私が所属するブランドソリューション開発本部では、「開発生産性を3倍に」を目標に掲げ、多くの改善を進めています。 「開発生産性」をどのように定義するかには議論がありますが、まず私たちが向き合ったのは「仕事量の生産

ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m

複数のリポジトリで共有する node パッケージを、パブリックな npm レジストリではなく GitHub Packages の npm レジストリに公開して、 GitHub Organization 内でのみ利用可能なパッケージとして扱う手順を、社内共有用にまとめていきます。 本記事の内容は、以下の公式ドキュメントを読めばだいたい分かります。 背景 マネーフォワード クラウドシリーズのデザインシステムを構築しようとしており、複数のプロダクトで共通して利用できる汎用的な UI コンポーネントを揃えたライブラリを各プロダクト向けに公開したい。検証段階なので、一旦 org 内に限定した状態で利用したい。 GitHub Packages とは Introduction to GitHub Packages - GitHub Docs より GitHub Packages is a softwar

はじめに 突然ですが、よく使うコードはどのように管理していますか？ 私はGitHubで管理していたのですが、今回VSCodeの拡張機能Gistを使って見たところ、サクッと参照ができて、かなり使い心地が良かったのでまとめておきます。 Gistとは VSCode上でGitHub Gistを連携させることができ、手軽にファイルの作成、編集、削除が可能になる拡張機能です。 導入手順 GitHub Gistの登録 GitHub上でアクセストークンの取得 拡張機能のインストール アクセストークンの設定 1. GitHub Gistの登録 2. GitHub上でアクセストークンの取得 ExpirationをNo expirationに設定します。 scopeのgistを許可して作成です。 トークンが発行されるので控えておきましょう。 3. 拡張機能のインストール VSCode上で【Gist】と検索すると

時間が流れるのは早いもので、GitHub Copilotが2022年6月21日に正式リリースされてから、2ヶ月が経ちました。会社でCopilot利用料が経費で落ちるようになったので、引き続き使っていきます。 github.com 当初は「コメントを書くとコードを自動生成してくれる」ツールとして有名になったと記憶していますが、2ヶ月使ってみた感想としては、ほとんどその使い方はしていません。コメントを参考情報の一つとして読んでくれていそうな挙動をするときはありますが、コード生成を目的としてコメントを書いたことは全くありませんでした。 私個人の感想としては、 ちょっと強めのIntelliSense という感じです。今書いている近くにあるコードや、プロジェクト内のコードを参考にして、次に書きそうなコードをサジェストしてくれるツールとして重宝しています。 例えば、5分前に書いたコードと、変数名やそこ

はじめに GithubActions で CloudRun を CI/CD する方法を紹介します。 CloudRun を CI/CD する記事はいろいろありますが、情報が古かったり、Registry に Push する過程が説明されていなかったりと、ちょっとしたハマりどころがありました。 そこで今回はハンズオン形式で、GithubActions で CloudRun を CI/CD する方法を紹介します。 事前準備 以下の記事の続きから始めます。 まだ行っていない方は前回の記事から行うとハンズオンが進められます 開発環境 go version go1.20.3 linux/amd64 VSCode Docker version 23.0.4 Google Cloud SDK 418.0.0 1. GithubActions で CI を行う ここでは Go のテストを作成して、Github

OpenStatus - ステータスページ App Router Turborepo Drizzle Clerk tRPC Tailwind shadcn/ui LLM Report - OpenAI モニタリング App Router Prisma NextAuth shadcn/ui Stripe Dub - URL 短縮 App Router Turborepo Prisma NextAuth Tailwind Stripe slug - URL 短縮 Prisma NextAuth tRPC Tailwind Cal.com - 日程調整 Turborepo Prisma NextAuth tRPC Tailwind Taxonomy - ブログ App Router Prisma NextAuth Tailwind Rowy - ローコード GUI Firebase Dorf -

どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C

こんにちは。開発部門（プロダクト技術本部）の宮下です。 BIGLOBE では GitHub Actions による作業効率化に取り組んでいます。 本記事では、GitHub Actions が得意とする点を踏まえつつ、AWS Lambda と連携して手作業を大幅に減らす実例をソースコード付きで紹介します。 想定読者 GitHub Actions を使うと何がうれしいのか？ 代表的なユースケース あまり向かないユースケース 事例紹介 課題 改善後 API コンテナ リグレッションテスト用 Lambda パフォーマンステスト用 Lambda 自動化による効果 Lambda を実行するアクション GitHub Actions で使えるアクション ソースコード ポイント、はまったところ GitHub Actions の制御 / ステップ間での値の受け渡し GitHub Actions の制御 / 複

はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ

LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co

Mac の Docker の x86-64 エミュにプッツンした勢いで、余ったパソコンをリモート Docker サーバーにした ARM Mac で Docker Desktop や Lima を使っていて、 docker build --platform x86-64 .... や docker run --platform x86-64 .... が、いきなりクラッシュしたり、途中まで進むけど特定の箇所でコケたりで困ったことはありませんか。 私はしょっちゅう困ってます。いよいよ我慢の限界になり、部屋でホコリを被ってた x86-64 なパソコンを使ってどうにかすることにしました。 これはホコリをはたいてキッティング中の様子です。 前準備 x86-64 なCPUを搭載したパソコンを調達する Intel でも AMD でもどっちでもいいです。私は手元に転がってた Lenovo M75q-1 を