GitHub製Spec駆動開発支援ツールSpec Kitをいろいろ試してみる
びーぐるです🐶 2025年9月2日、GitHubからSpec Kitがリリースされました。 このツールはSpec駆動開発(Spec-Driven Development: SDD)を支援するツールですが、これがGitHubからリリースされたことに大きな意味があります。 今回はこのSpec Kitについて調査し、実際にSpecファイルを作成してKiroとの比較を行いたいと思います。 更新履歴 2025/09/06 公開しました Spec Kitとは？ 冒頭で述べた通り、GitHubがリリースしたSpec駆動開発を支援するツールです。 これ自体で動作するわけではなく、他のコーディングエージェントにSDDを組み込むためのアドオンのような位置づけになります。 組み込めるコーディングエージェントは GitHub Copilot Claude Code Gemini CLI があります。 Codex
GitHub、脆弱性のあるコードの自動修正機能発表。AIボットが修正済みコードと解説をプルリクエスト
GitHubは、脆弱性のあるコードをAIボットが自動的に発見、修正したコードとその解説をプルリクエストしてくれる「code scanning autofix」（コードスキャン自動修正機能）を発表しました。 Meet code scanning autofix, the new AI security expertise now built into GitHub Advanced Security! https://t.co/cTDuKZCWMv — GitHub (@github) March 20, 2024 下記がそのコードスキャン自動修正機能の説明です。「Found means fixed: Introducing code scanning autofix, powered by GitHub Copilot and CodeQL」から引用します。 Powered by GitH
GitHub - google/magika: Detect file content types with deep learning
Magika is a novel AI-powered file type detection tool that relies on the recent advance of deep learning to provide accurate detection. Under the hood, Magika employs a custom, highly optimized model that only weighs about a few MBs, and enables precise file identification within milliseconds, even when running on a single CPU. Magika has been trained and evaluated on a dataset of ~100M samples ac
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
最近またLinux用の日本語IMEを作っている - tokuhirom's blog
最近またLinux用の日本語IMEを作っている 本件は mozc の ut がどうこうとかは関係なくて、ふと linux desktop を使おうと昨年末に思いまして、昨年末からちまちまやってます https://github.com/tokuhirom/akaza かな漢字変換って作るの難しいのかなぁ、と思ったので作ってみている。これはまさに Just for Fun でやっている。 わりと普通に自分で常用してる分には困らないかな、というところまできている。 以下は、思ってることの垂れ流しという感じで、まとまってないですが。 「日本語入力を支える技術」という本が 2018年に出ていて、この本の内容を読めば、だいたいエンジン部分は実装できる。Amazon のレビューではこの本よんでも実装できないって書いてあるけど、変換エンジン自体は実装できます。 UI が辛い。けど。 エンジンは、ビタビア
PyPIにおける潜在的な任意コード実行
はじめに(English version is also available.) PyPIは、セキュリティページ自体は公開しているものの、脆弱性診断行為に対する明確なポリシーを設けていません。1 本記事は、公開されている情報を元に脆弱性の存在を推測し、実際に検証することなく潜在的な脆弱性として報告した問題に関して説明したものであり、無許可の脆弱性診断行為を推奨することを意図したものではありません。 PyPIに脆弱性を発見した場合は、Reporting a security issueページを参考に、[email protected]へ報告してください。 要約PyPIのソースコードを管理しているリポジトリのGitHub Actions上において、悪意あるプルリクエストが任意のコマンドを実行する事が可能な脆弱性が存在した。 これにより、当該のリポジトリに対して書き込み権限を得ることができ、結果
GitHub Actions用アクションのDocker to Compositeの変更
B! 5 0 0 0 GitHub Actionsで自作のアクションを作っているものの中で、 Dockerを使ってその中でシェルスクリプトを走らせているようなものがありました。 それをCompositeというスタイルに変更して使うようにしました。 GitHub Actionsの自作方法 octopress-actionで起こった問題 Docker to Composite Composite便利 GitHub Actionsの自作方法 GitHub Actionsを自作するには、最初はDockerを使ってその中で何かを走らせるか、 JavaScriptを使って走らせるという2択でした。 GitHub Actions用のアクションを自作する Dockerを使うと好きなimageの中で走らせることは出来ますが、 基本的にはそのアクションの中で閉じた作業になります。 したがって、actions/
JSONをURIに埋め込んでも%地獄にならない「Rison」のススメ - Qiita
さくらのクラウドでバックエンドを担当しております、@townewgokgok と申します（記事はフロントエンド寄りの記事になります）。これは さくらインターネット Advent Calendar 2018 11日目の記事です。 JSONのように階層化された値をURLに埋め込みたいことってありませんか？ たとえば 価格.com の商品検索結果ページ のように、リンクを開いたら検索フォームの内容が復元されて、URLのコピー時に見ていたものがそのまま表示されて欲しい。 これを実現するには、従来なら文字列のキーバリューとしてごく一般的な application/x-www-form-urlencoded 形式でURLにパラメータを埋め込むところです（上記の価格.comの例でもやはりそうなっています）。ただ、そこそこ複雑な検索フォームの値をいちいちこの形式にまとめたり復元したりするのはわりと面倒です
Deno が Node.js に依存しなくなった - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Deno (ディノ) Advent Calendar 2020、25日目の記事です。今日は Deno が Node.js に依存しなくなった経緯の話をします。 Node.js に依存しながら始まった Deno の開発 Deno は、プロジェクトが始まって以来いくつかの点で Node.js に依存して開発が進められてきました。おもに Node.js に依存していたのは以下の3種類のプログラムです。 バンドラ parcel (のちに rollup に移行) フォーマッタ prettier リンタ tslint (のちに eslint に移行
models/detection_model_zoo.md at master · tensorflow/models · GitHub
Tensorflow detection model zoo We provide a collection of detection models pre-trained on the COCO dataset, the Kitti dataset, the Open Images dataset, the AVA v2.1 dataset and the iNaturalist Species Detection Dataset. These models can be useful for out-of-the-box inference if you are interested in categories already in those datasets. They are also useful for initializing your models when traini
画像内の「カップラーメン」を検出する [Object Detection API]
Python/TensorFlowの使い方(目次) 今回は「カップラーメン」のオリジナルデータセットを使用して、TensorFlowのObject Detection APIで画像内のカップラーメンを検出します。 この記事及びプロジェクトは「一般物体検出アルゴリズム」のSSD(Single shot multibox detector)を使用した研究を目的としています。 ※データセットを含むソースコードはGitHubで公開しています。 加筆(2021年3月30日) この記事は2018年08月08日に「Ubuntu16.04 + TensolFlow1.9.0」で作成されました。2021年3月30日に「Windows10 + TensolFlow1.15.5」でも動作するように記事を加筆しました。 Googleが公開していた「object_detection_tutorial.ipynb」の
![画像内の「カップラーメン」を検出する [Object Detection API]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4af1465cf1036f95b1b69f4c0702e72611933727/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.petitmonte.com%2Fimages%2Fog_image.jpg)
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GitHub - dai-motoki/zoltraak
GitHub - xavctn/img2table: img2table is a table identification and extraction Python Library for PDF and images, based on OpenCV image processing
GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
GitHub - codecrafters-io/build-your-own-x: Master programming by recreating your favorite technologies from scratch.
GitHub - rskmoi/namedivider-python: A tool that divides Japanese full names into family and given names.
pip/.github/ISSUE_TEMPLATE/bug-report.yml at main · pypa/pip
GitHub - glideapps/quicktype: Generate types and converters from JSON, Schema, and GraphQL
GitHub - GerbenJavado/LinkFinder: A python script that finds endpoints in JavaScript files
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