もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
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
【VS Code + Marp】Markdownから爆速・自由自在なデザインで、プレゼンスライドを作る - Qiita
【VS Code + Marp】Markdownから爆速・自由自在なデザインで、プレゼンスライドを作るMarkdownVisualStudioCodeDraw.ioMarpvega TL;DR Visual Studio Code上で、Markdownから、こんな感じのデッキを生成できるようにします。 使用したファイル類は、GitHub tomo-makes/marp-styles にまとめました。 きっかけ 叩き台となる資料がなく、急ぎプレゼンをする機会があり、Marpで作成した 内輪では使っていたが、多くの目に触れるのは初めてで、もう少しデザインを調整したいと思った 今後も使いまわせるものを、スニペット、およびサンプルテーマ化しておこうと思い立った ついでにいろいろな図表の生成とデッキへの入れ方、必要そうな配色、素材のリンクをまとめておきたい Marpとは Marp: Markdown
ChatGPTにgitのリポジトリ渡すと全ソースコード.txtをダウンロードさせてくれるやつ〜〜〜〜（AIに食わせるコード一覧が欲しい時用）
クレデンシャル含むソースコードをChatGPT等のクラウドLLMサービスにアップロードしないでください。 今回のプロンプトはオープンなリポジトリのみを対象としており、シェルスクリプトが実行される環境もChatGPT側のクラウド上のサンドボックス内のみを想定しています。 ローカル環境では以下のシェルスクリプトをそのまま実行せずに、ご自身が作成したシェルスクリプトを利用してください。 以下はソースコードのプロジェクトルートで実行することで、ソースコードのダンプを.txt形式でダンプするシェルスクリプトです。 \`\`\` #!/bin/bash # バイナリファイルかどうかを判定する関数 is_binary_file() { local file="$1" local file_output file_output=$(file "$file") if [[ "$file_output" ==
Googleが開発したPythonのUIフレームワーク「Mesop」の特徴を開発チームが解説
Googleのチームが開発したPython用のUIフレームワーク「Mesop」の特徴や使い方について、開発チームがブログに投稿しています。 Why Mesop? - Mesop https://google.github.io/mesop/blog/2024/05/13/why-mesop/ 多くのPython用UIフレームワークは簡単に使い始められるものの、標準的な使用方法を超えてカスタマイズを行おうとするとJavaScriptやCSS、HTMLの詳しい知識が必要です。MesopはPython内で動作を完結させることでよりPython開発者にとって扱いやすいUIフレームワークになっています。 MesopはコンポーネントベースのUIフレームワークで、UI全体がコンポーネントと呼ばれるブロックを積み重ねて作成されています。Pythonの関数を呼び出すのと同じ要領でMesopのコンポーネントを
【無料】高精度&爆速で文字起こしが終わるAIツール「Gladia」がスゴイ | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、インハウスマーケティング部のかけるです。 生成AIによってライティング業務の効率化が進むなかで、「文字起こし」は生成AIが得意とする領域の一つです。 今回は数ある文字起こしAIのなかでも、実際に使ってみて良かった文字起こしAI「Gladia」について、その使い方や魅力をご紹介します！ 「Gladia」は精度が抜群 https://www.gladia.io/ まず前提として、Gladiaの文字起こしの技術には、OpenAIがオープンソースとして公開している文字起こしAI「Whisper」が活用されています。 Gladiaの大きな魅力は、なんといっても音声から文字を起こす（Speech-to-Text）際の精度の高さです。 一般的に、音声認識の精度は「単語誤り率 （WER）」という、その音声認識モデルが音声をテキストへ変換する際にどれぐらい間違えてしまったのかという評価尺度があり
Whisperなどの前段処理に使えるかも!? PythonのWebRTC VADを使って 音声分割を検討してみた | DevelopersIO
Whisperなどの前段処理に使えるかも!? PythonのWebRTC VADを使って 音声分割を検討してみた こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は音声区間を検出する、WebRTC VADをPythonから使用できるpy-webrtcvadを試してみたのでご紹介したいと思います。 はじめに 近年、Whisperに代表される文字起こし処理などの様々なタスクで高精度なモデルが出てきており、API化やフレームワーク経由で呼び出すことにより、簡単に使い始めることができるようになってきています。 その一方でこれらの多くは、Transformerなどのある程度規模の大きな機械学習モデルで構成されているため、ストリーミングデータではなくある程度まとまった音声をバッチ処理する前提であったり、バッチ処理をするにしてもデータの長さに関する制限が
mlxのwhisperでリアルタイム文字起こしを試してみる - Qiita
Whisperでのリアルタイム文字起こしの手法は「Whisperを使ったリアルタイム音声認識と字幕描画方法の紹介」を参考にした。 mlxのwhisperセットアップは前回の記事を参考ください。 本題 ストリーミング処理を行うには音声の無音検知が必要となるので調べたところ、faster-whisperでもVAD(Voice Activity Detector)にSilero VADを使っている。 それのJS版であるricky0123/vadで書かれているコードがあったのでmlx用に一部書き直して試してみた。 ファイル構成 import os import time from flask import Flask, request, render_template import whisper import threading UPLOAD_FOLDER = 'uploads' ALLOWED
生成AIを活用したPodcastのShow Notes作成の裏側 - Studyplus Engineering Blog
こんにちは、SREグループの 水口 です。 この記事では、スタディプラスが運営する「Studyplus Engineering Podcast」の公開までに行なっているPodcastのShow Notesを作成する過程について紹介します。 Show Notesと生成AI活用のモチベーションについて Show NotesとはPodcastのエピソード内で何が起こったかを詳細にまとめたもので、一般的には以下の内容が記載されます。 トピックの要約 言及された話題に関するリンク Podcastの聴取や購読などのCTA(Call To Action / 行動喚起) また、収録・編集ツールを提供するRiversideのブログに記載されている解説が明快だったためこちらも引用させてもらいます。 Podcast show notes are a comprehensive write up of what
【MLX】Macbookで、WhisperをローカルGUIで実行してみた｜にょす
Appleシリコンに最適化されたML用ライブラリが出たとのことで、色々試していこうと思います！これまでMacbookだと動かしにくかった色々なものが、サクッと動かせるようになっていて感動してます。 今回は音声認識モデルのWhisperを、MLXを使ってローカル実行する方法についてまとめていきます。方法を調べるにあたって、以下の記事を参考にしました。ありがとうございます🙏 この記事で紹介することMLXによる Macbook 環境での Whisper の動かし方 画面上で音声ファイルを文字起こしをする方法 前提：動作環境Macbook Pro、Apple M1 Maxチップ、メモリ64GBを使って検証してます。 Apple Siliconチップであれば、動作できると思いますが、メモリ不足で実行できないという場合があるかもしれません。ご了承ください。 やり方mlx-examplesに、MLXを
Online JavaScript beautifier
End script and style with newline? Support e4x/jsx syntax Use comma-first list style? Detect packers and obfuscators? (unsafe) Preserve inline braces/code blocks? Keep array indentation? Break lines on chained methods? Space before conditional: "if(x)" / "if (x)" Unescape printable chars encoded as \xNN or \uNNNN? Use JSLint-happy formatting tweaks? Indent <head> and <body> sections? Keep indentat
Next.jsを4年間使用してたどりついた、エンタープライズアプリケーションのフロントエンド開発・構築手法 | POSTD
はじめに 目まぐるしく進化するフロントエンド開発の世界では、常に最新の知識や技術をいち早く取り入れることが、エンタープライズアプリケーションの開発を成功させる上で欠かせません。Tailwind CSS、TypeScript、Turborepo、ESLint、React Queryなどを含む強力なツールキットとNext.jsを4年間使用してきた結果、開発に役立つさまざまな知見やベストプラクティスが得られました。この記事では、大企業向けフロントエンドアプリケーションのパフォーマンス、保守性、拡張性を最大限に高める設計・構築手法を紹介したいと思います。 注記：ここに記載する内容はあくまでも個人的な見解であり、筆者が推奨する手法が必ずしも適さない場合もあります。 効果的なエンタープライズ向けフロントエンドアーキテクチャの基本原則 エンタープライズ規模のアプリケーション向けにフロントエンドソリューシ
Find your Template – Vercel
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【Next.js app/】Client Component で気をつけたいこと３選
1 - 'use client'を使う コンポーネントをクライアント化する方法は２種類あります。 No.1: ファイルの冒頭に'use client'をつける ファイルの冒頭に'use client'をつけることで、Client Componentになります。最もベーシックな設定方法だと思います。 // app/ClientComponent.tsx 'use client' export default function ClientComponent(){ return ( <button onClick={()=>{ console.log('Hello, Client') }>BUTTON</button> ) } // app/page.tsx import ClientComponent from './ClientComponent.tsx' export default f
生成AIによる自動評価（LLM-as-a-Judge）のメリットと最新手法をご紹介 | DOORS DX
こんにちは。株式会社ブレインパッド アナリティクスコンサルティングユニットの小澤、久津見、小牧です。 前回までの記事では、 ・「生成AIをビジネス活用するための鍵」となるドメイン特化 ・「LLMの信頼性評価で押さえておくべき8つの評価観点」 ・「生成AIの評価指標とベンチマーク」 ついて、それぞれ課題とともに詳しくご紹介しました。 LLMをビジネス活用する上では、多様な評価観点、KPIに基づく評価基準設定、専門家によるフィードバック、そしてそれらを繰り返し行う環境整備といった複雑かつコストがかかる評価アプローチが負担となっていました。また、ベンチマークは数多く提案されているものの、過学習や日本語に対する性能の低さなども問題となっています。 そこで本記事では、生成AI（特にLLM）の評価方法として最近非常に注目を集めている、LLMによる自動評価技術 (LLM-as-a-Judge) について
LLMを活用した大規模商品カテゴリ分類への取り組み | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリの生成AIチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事[1]では商品レコメンド改善のお話をさせていただきましたが、今回は、大規模言語モデル (LLM) やその周辺技術を活用して30億を超える商品のカテゴリ分類を行なった事例を紹介します。 ChatGPTの登場によりLLMブームに火がついたということもあり、LLMは会話を通じて利用するものだと認識されている方が多いと思いますが、LLMが有する高い思考能力はさまざまなタスクを解決するためのツールとしても非常に有用です。他方、その処理速度の遅さや費用は大規模なプロジェクトでの活用にあたっての障壁となり得ます。 本記事では、こうしたLLMの課題を克服するためにさまざまな工夫を施し、LLM及びその周辺技術のポテンシャルを最大限に引き出して大規模商品データのカテゴリ分類問題を解決した取り組みについ
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【Python】「__main.py__」とは何か？このファイルから他のモジュールを実行する方法 - Qiita
