Claude3にプロジェクト全体をぶち込むためのプロジェクトの構造とファイル内容を自動でまとめるPythonスクリプト
はじめに Claude3Opusはものすごい能力で、手動で作成するのは面倒なプロジェクトのドキュメンテーションなどを一撃で生成してくれます。 しかし、プロジェクト全体の内容をWebのCladeには投入できないし、ファイルを１個ずつコピペするのもかなり時間を要します。 頼みのCursorもClaudeは対応していないので@Codebase機能が利用できません・・・ そこで、Pythonスクリプトを使ってプロジェクトのフォルダ構造とファイルの内容を自動的にまとめるスクリプトを作成したので紹介します！ このスクリプトを使うことで、プロジェクトを200kトークンまでの単一のテキストにまとめ、Claude3Opusに簡単に投入できるようになります。 スクリプトの機能と使い方 このPythonスクリプトは以下のような機能を持っています： プロジェクトのフォルダ構造をMarkdown形式で生成。※本当は
GitHub - google/magika: Detect file content types with deep learning
Important We are about to release a number of new things, and they are ready for testing! We uploaded to pypi a release candidate for v0.6.0 (e.g., magika 0.6.0rc3), it's ready for testing! Please report any problems here: #798. You can install the latest release candidate with pip install --pre magika. A new ML model with support for 200+ content types. A new CLI written in Rust. This will replac
プロジェクトドキュメント構築向け静的サイトジェネレータ『MkDocs』及び『Material for MkDocs』の個人的導入＆設定まとめ | DevelopersIO
プロジェクトドキュメント構築向け静的サイトジェネレータ『MkDocs』及び『Material for MkDocs』の個人的導入＆設定まとめ 直近携わっているプロダクトで「ユーザーガイド」的なドキュメントを作る機会があり、暫く前に幾つか見繕ってみた結果「MkDocs」というツールを選定して環境を作成＆整備して来ました。個人的にこのツールは使い勝手がとても良いと思っており、継続して使って来ていました。 当エントリでは今後の備忘録としてMkDocsの基本的な導入・設定方法と、そのMkDocsで適用させたスタイル「Material for MkDocs」をここまで使ってきた中での個人的Tipsなどをまとめておきたいと思います。 MkDocs Material for MkDocs - Material for MkDocs 目次 MkDocsとは MkDocsのインストール 基本操作 各種設定・
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
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