React Ink によるリッチ CLI (ClaudeCodeの裏側のアレ)
(この記事の AI 成分は 5 割ぐらいです) claude-code や gemini-cli を触った人なら、やたらリッチな CLI のインターフェースが一体どうなってるか疑問に思ったはずです。 これは ink というライブラリで実装されています。実体は React のカスタムレンダラーで、React の差分レンダリングで CLI を構築することができます。 中では yoga というレイアウトエンジンが使われており、これは React Native でも使われているもので、 Web で display: flex を使ったときと同じレイアウト計算モデルになります。 つまり、 React や ReactNative の知識で CLI (TUI) の アスキーアートの UI を作ってるわけですね。 実際に作ってみた例 React Ink の可能性を探るべく、ターミナルで動くゲームを実装して
やさしいMCP入門
4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
GitHub CopilotでTypeScriptの コード生成するワザップ
バイブコーディング超えてバイブデプロイ〜CloudflareMCPで実現する、未来のアプリケーションデリバリー〜
顧客の要望から要件定義、システム生成まで自動化する「Babel」 OSSの「Zoltraak」がコア
AIと量子コンピューティングの研究開発を行なうKandaQuantumは、2024年8月31日、顧客の要望内容を元に自動的に要件定義を生成し、さらに自律的にシステムを構築する要件定義システム生成AI「Babel（バベル）」をリリースした。 Babelは一行の要望から要望一覧、要件定義まで一気通貫で記載する。「要件定義プログラミング」により、自然言語からコードへの直接変換を実現。顧客の要望やビジョンを入力するだけで、Babelが詳細な要件定義のYAMLファイルを自動生成する。その上で生成された要件定義に基づき、Babelが独自にシステムを設計、開発。技術的な詳細を指定することなく、望む機能やふるまいを記述するだけでシステムが構築される。
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
Vercel AI SDK で Ollama を使う方法
はじめに Vercel AI SDK (React 等から LLM の API をいい感じに stream で呼び出せるようにするやつ) から Ollama （OSS の LLM をローカルで動かすやつ） を呼び出す方法を調べました。 参考 課題 Vercel AI SDK の サンプルコードを、OpenAI から Ollama の langchain のモデルを使って、置き換えて動かそうとしたけど、なぜかうまくいかなかった。 解決方法 ここのディスカッションにいろんな解決方法が記載されている。その中からいくつか試した。 解決方法 1 OpenAI Compatibility API を使う OpenAI API と同じ API で呼び出す方法。呼び出せるモデルに制約がある。マルチモーダルの llava は呼び出せない。 URL 変えるくらい。シンプル。すんなり動いた。 解決方法 2 la
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
ノンプログラマ向けのGASレクチャ資料を公開します。(V8エンジン対応) - Qiita
2022/3/21 更新！ Qiitaでこの記事を公開していたら、本を出版することになりました！！キャー！ありがとうQiitaさん。 ケーススタディでしっかり身につく! Google Apps Script超入門 ベースはGASレクチャーの内容ですが、説明の仕方を変えたり、コンテンツ追加したりしてますのでぜひお手にとってほしいです！ 2020/5/1 更新！ 資料をV8エンジン対応版 に更新しました！ 主な変更内容は var をやめて const let に置き換えた 文字列の扱いを テンプレート文字列 を使うようにした 内容を見直して説明を厚くしたり、表現を変えたりした 2020/5/1時点で、世の中はコロナウィルス対策で非常事態宣言が出されているゴールデンウィークを迎えていますが、ステイホームしてる間にGASの学習をしたい人のお役に立ってほしい！ 資料(Googleプレゼンテーション)
あなたはReduxを必要としないかもしれない – You Might Not Need Redux by Dan Abramov | mae's blog
今回は、エンジニア向け読み物サービス「Mybridge」のMybridge AIがランク付けした2016年9月のReactに関する記事の1位だった記事を翻訳して紹介します。Reduxの作者Dan Abramov氏の記事です。内容は、簡単に言うと、「無理してReduxを使わなくてもいいよ」という話です。ただ、使わなくてもいい理由をReduxの特徴を挙げながら述べてくれているので、Reduxについての理解も深まる内容になっています。原文がだいぶフランクな感じで書かれているので、日本語に訳すのが少々難しく、わかりにくい部分もあるかと思いますが、是非読んでみてください。 当記事は、You Might Not Need Redux – Medium (Sep 20, 2016) by Dan Abramovを日本語に翻訳したものです。 人々はReduxを必要とする前からReduxを使おうとします。「
授業でFirefoxにコントリビュートした話 - /entry/yyyy/MM/dd/:id
本記事は東京大学工学部電子情報工学科の「大規模ソフトウェアを手探る」という実験の報告記事です 学校の授業でOSSにコントリビュート？ 東京大学工学部電子情報工学科にはあらゆる工学系学科の例に漏れず「実験」の授業があります。 実験の内容はいくつかのテーマの中から選択することができ、例えば 「OpenCV/OpenGLによる映像処理」 「情報可視化技術とデータ解析」 「AIロボットを作ろう」 などのテーマが用意されています。 私はその中から 「大規模ソフトウェアを手探る」 というものを選択し、 その結果としてFirefoxのJavaScriptエンジンである SpiderMonkeyにコントリビュートすることができました。 コミットログ1(私の名前のコミット): https://hg.mozilla.org/mozilla-central/rev/7371550c7fc5 コミットログ2(ペア
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - ai/nanoid: A tiny (124 bytes), secure, URL-friendly, unique string ID generator for JavaScript
Amplify JS API Documentation