Claude Codeを24時間動かす技術
Claude Codeを24時間動かす技術 更新履歴 2025-01-21 待機時間のランダム化: sleep時間を固定5秒から3-5秒のランダムに変更し、5秒ごとの偶然の一致リスクを低減 再起動ロジックの改善: Claude Codeが秒数やトークン数を表示しなくなったため、5秒間隔でのチェックで偶然一致してしまうリスクが高まった。そのため、5回連続で同じ内容を検出した場合のみtmuxセッションを再起動するよう変更し、誤検知による不要な再起動を防止（以前は1回でも変更がなければ即再起動していた） きっかけ・背景・課題 リファクタという作業自体はClaude CodeをはじめAIが得意とする作業ですが、対象ファイル数が数百あると、通常のClaude Codeの実行では、作業が途中で停止してしまうという問題がありました。その問題を解決するため、tmuxとPythonを組み合わせて、セッション
「AIエージェントキャッチアップ #44 - Strands Agents」を開催しました - Generative Agents Tech Blog
ジェネラティブエージェンツの大嶋です。 「AIエージェントキャッチアップ #44 - Strands Agents」という勉強会を開催しました。 generative-agents.connpass.com アーカイブ動画はこちらです。 www.youtube.com Strands Agents 今回は、AWS製のフレームワーク「Strands Agents」をキャッチアップしました。 Strands Agentsの公式Webサイトはこちらです。 strandsagents.com GitHubリポジトリはこちらです。 github.com 今回のポイント Strands Agentsとは Strands Agentsは、AWSが公開したAIエージェントのフレームワークです。 2025年7月にバージョン1.0がリリースされています。 Strands Agentsを動かしてみる Stran
VOSK Offline Speech Recognition API
РУС 中文 Vosk is a speech recognition toolkit. The best things in Vosk are: Supports 20+ languages and dialects - English, Indian English, German, French, Spanish, Portuguese, Chinese, Russian, Turkish, Vietnamese, Italian, Dutch, Catalan, Arabic, Greek, Farsi, Filipino, Ukrainian, Kazakh, Swedish, Japanese, Esperanto, Hindi, Czech, Polish, Uzbek, Korean, Breton, Gujarati, Tajik, Telugu. More to com
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース | gihyo.jp
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace
新しいnotebookの時代、Marimoの紹介 - Qiita
はじめに Notebookとは Jupyter Notebook (ジュピター・ノートブック) は、Pythonなどのプログラミング言語をWebブラウザ上で記述・実行できるツールです。データ分析や機械学習の分野でよく使われ、コード、実行結果、メモなどをまとめて管理できるため、記録や共有に便利です Marimoとは Marimoは、Notebookのコード、出力、プログラムの状態が一貫していることを保証します。これは、Jupyterのような従来のノートブックに関連する多くの問題を解決します。 リアクティブプログラミング環境。セルを実行すると、Marimo はその変数を参照しているセルを自動的に実行して反応し、手動でセルを再実行するエラーの起こりやすいタスクを排除します。セルを削除すると、Marimo はその変数をプログラムメモリーから削除し、隠れた状態を取り除きます。 サイト：https:/
Promptyでプロンプトセントリックな生成AIアプリ開発をしよう
本記事のサンプルコードは執筆時点の最新バージョンのAPIとライブラリで検証しています。 特にOpenAI関連のアップデートは頻繁に行われるため、記事閲覧時点の最新バージョンではメソッドやパラメータが変更されている可能性があります。 実際に試す際は最新の公式ドキュメントも併せてご確認ください。 モチベーション OpenAIやAzure OpenAIなどのLLMを使ったアプリケーションを開発する際に、プロンプトをどう管理していますか？ コード内に定数として定義したり、データベースに格納したりすることが多いのではないでしょうか。 実際の開発では「まずはプロンプトだけで試して、それでOKならアプリに組み込む」という ステップを踏むケースが多くあります。 そのような開発フローでその都度プロンプトをコピペを繰り返していると、どれが最新のプロンプトなのかわからなくなりますし、プロンプトだけでなくtemp
LLM: A CLI utility and Python library for interacting with Large Language Models
LLM# A CLI tool and Python library for interacting with OpenAI, Anthropic’s Claude, Google’s Gemini, Meta’s Llama and dozens of other Large Language Models, both via remote APIs and with models that can be installed and run on your own machine. Watch Language models on the command-line on YouTube for a demo or read the accompanying detailed notes. With LLM you can: Run prompts from the command-lin
GitHub - rango-ramesh/advanced-chunker: Semantic Chunker is a lightweight Python package for semantically-aware chunking and clustering of text.
Semantic Chunker is a lightweight Python package for semantically-aware chunking and clustering of text. It’s designed to support retrieval-augmented generation (RAG), LLM pipelines, and knowledge processing workflows by intelligently grouping related ideas. Traditional chunking methods for LLM pipelines often rely on fixed-size windows or naive text boundaries, which can fragment meaning, split u
ControlFlow - ControlFlow
What is ControlFlow? ControlFlow is a Python framework for building agentic AI workflows. An agentic workflow is a process that delegates at least some of its work to an LLM agent. An agent is an autonomous entity that is invoked repeatedly to make decisions and perform complex tasks. To learn more, see the AI glossary. ControlFlow provides a structured, developer-focused framework for defining wo
Python開発者必見！知っておくべき5つの高速化テクニック - Qiita
Note: This article is also available in English below. Jump to the English version. はじめに Pythonは柔軟性が高く、初心者にも適したプログラミング言語として知られています。しかし、その一方で実行速度の面では他の言語に劣るとされてきました。最近、InfoWorldが興味深い記事を公開し、2024年のPythonが大きな進化を遂げていることを報告しています。本記事では、Pythonが「遅い」と言われる根本的な理由と、2024年に登場した革新的な高速化技術について詳しく解説します。 なぜPythonは「遅い」のか？ 解釈型言語としての宿命 Pythonには「ランタイムにコストを払う」という有名な格言があります。これは、プログラムの実行時に多くのオーバーヘッドが発生することを意味します。具体的には： バイトコ
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GitHub - AgentOps-AI/agentops: Python SDK for AI agent monitoring, LLM cost tracking, benchmarking, and more. Integrates with most LLMs and agent frameworks including CrewAI, Agno, OpenAI Agents SDK, Langchain, Autogen, AG2, and CamelAI
GitHub - microsoft/mcp-for-beginners: This open-source curriculum introduces the fundamentals of Model Context Protocol (MCP) through real-world, cross-language examples in .NET, Java, TypeScript, JavaScript, and Python. Designed for developers, it focuse
GitHub - vitali87/code-graph-rag: Better than Claude Code or Gemini CLI for Monorepos
Genkit | Open-source AI development framework by Google
GitHub - cvs-health/uqlm: UQLM: Uncertainty Quantification for Language Models, is a Python package for UQ-based LLM hallucination detection
Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門![Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5eb3a78647bb994227e2b72139af64db0d7f33f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F8e1ff1eaedc0427bbc88de937a2aa2f6%2Fslide_0.jpg%3F35132442)
Building software on top of LLMs
GitHub - tadata-org/fastapi_mcp: Expose your FastAPI endpoints as Model Context Protocol (MCP) tools, with Auth!
Pip Editable
GitHub - BerriAI/litellm: Python SDK, Proxy Server to call 100+ LLM APIs using the OpenAI format - [Bedrock, Azure, OpenAI, VertexAI, Cohere, Anthropic, Sagemaker, HuggingFace, Replicate, Groq]![GitHub - BerriAI/litellm: Python SDK, Proxy Server to call 100+ LLM APIs using the OpenAI format - [Bedrock, Azure, OpenAI, VertexAI, Cohere, Anthropic, Sagemaker, HuggingFace, Replicate, Groq]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eff9640546c8411585ce6d299cf13bdc40ac9b38/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2F57b929935008dff2be680bce0da984e9dbcddf527246211c04fca80be54d0f7f%2FBerriAI%2Flitellm)
