Rubyの父・まつもとゆきひろのインプットテクを公開！ 情報過多に苦しむエンジニアが持つべき視点とは？ - エンジニアtype | 転職type
転職・求人情報サイトのtype エンジニアtype スキル Rubyの父・まつもとゆきひろのインプットテクを公開！ 情報過多に苦しむエンジニアが持つべき視点とは？ 2023.06.14 スキル Rubyまつもとゆきひろ 「エンジニアは一生勉強」とはいうものの、生成AIの進化で加速度的に情報が増える現状に「インプットが追いつかない！」と焦るエンジニアも多いことだろう。 Ruby開発者である、まつもとゆきひろさんは「心配しすぎることはない。必要な知識を取捨選択し、効率的に習得していけばいい」とアドバイスする。 では、膨大な情報から自分に必要な情報や技術をどう見極めればいいのだろうか。 複数の企業で技術顧問を務め、最新の技術トレンドにも詳しいまつもとさんのインプット方法と合わせて話を聞いた。 ※本記事は、LIGの社内向け勉強会「Rubyの父・まつもとゆきひろ氏がいま注目する技術トレンド」の内容を
YouTubeが収益化要件を緩和しチャンネル登録者数500人＆総再生時間3000時間でOKに
YouTubeが動画を収益化するためのYouTube パートナー プログラムの最低参加要件を大幅に引き下げることを発表しました。これまでYouTube パートナー プログラムに参加するには「チャンネル登録者数が1000人」に加え、「直近12カ月分の公開動画の総再生時間が4000時間」あるいは「直近90日間の有効な公開ショート動画の視聴回数1000万回」を満たす必要がありましたが、必要なチャンネル登録者数は500人、直近12カ月分の公開動画の総再生時間は3000時間、直近90日間の有効な公開ショート動画の視聴回数が300万回まで引き下げられることとなります。 From Fan Funding to Shopping: More ways for creators to earn on YouTube https://blog.youtube/news-and-events/more-ways
「想像をはるかに絶する距離感」「マジでビビりました」 北海道に「本州の線路」重ねてみた図がエグすぎる(全文表示)｜Jタウンネット
これが手作り...だと？ 父親が我が子に贈った「仮面ライダー変身セット」が凄すぎると話題「親父さんの愛を感じる」
ITプロジェクトが失敗する54の原因、説き明かした「マンダラ図」の中身
DX（デジタルトランスフォーメーション）で失敗している企業は多い。筆者はIT関連の開発に長年携わっており、「失敗学」の経験を基に『DX失敗学 なぜ成果を生まないのか』（日経BP）を上梓（じょうし）した。今回と次回の2回にわたり、この本から「ITプロジェクト版失敗原因マンダラ図」を取り上げる。 ITプロジェクトの多くは失敗に終わっている。失敗の後に犯人捜しをして満足したり、架空の失敗原因を作り出してなんとなく納得した気になったりしていることも多い。大事なのは真の失敗原因を見つけ出して、次回以降につなげることなのだ。 より確実に真の失敗原因にたどり着くためのツールとして、筆者らは「ITプロジェクト版失敗原因マンダラ図」を考案した。 筆者が所属している失敗学会は、失敗の原因を構成する要素を分類して関連を階層ごとに図示した「失敗まんだら」を提唱している。仏教で悟りの世界や仏の教えを示した図絵である
notionと本気で向き合ってみた - Qiita
はじめに 最近ドキュメントを Notion で管理する人たちも多い今日この頃 弊社でもドキュメント管理はNotionを使っているところが多いのですが、 意外と何も考えず使ってるーみたいな感じでした。 今回、管理しているNotionのドキュメントを整理する機会があって 「どうせ整理するなら、本気で向き合ってみよう！」 ということでNotionについて色々試行錯誤したのでそれのアウトプット。 その1: いろんな人のnotionをたくさん調べる まずは他のNotionユーザーさんがどんな使い方をしているのか調べてみました。 そして意外とそういう記事？あんまりなく記事探しから悪戦苦闘..... そこである記事に「日本国外のユーザーの使い方がめっちゃオシャレ！Pinterestで画像検索すると良いよ！」というのを見つけて早速検索。 私は「https://www.pinterest.jp/search
AIを学ぶのに必要な最低限の数学の知識は5つだけ!｜shi3z
最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘
自分的Visual Studio Code(VS Code)の必須設定4選 - Qiita
1. 区切り文字の設定変更 CSSクラス名や変数名をダブルクリックした際、ハイフン等がデフォルト設定では区切り文字として判定されます。それらの判定を変更する設定です。 設定前 設定後 設定手順 Code → 基本設定(Preferences) → 設定(Settings) 「設定の検索(Search settings)」欄に、editor.wordSeparators と入力 区切りとして扱ってほしくない文字を消す 初期値 2. HTMLブロックの一括選択設定 HTMLブロックの選択を楽にする為の設定です。 Emmet公式の説明ページ 選択したいHTMLタグにカーソルを合わせ、設定したキーを押すと、 ↓ 設定手順 Code → 基本設定(Preferences) → キーボードショートカット(Keyboard Shortcuts) 「入力してキーバインドを検索(Type to search
９か月勾留「野菜不足の弁当」で４０代男性が一時危篤、ビタミン不足で脚気と診断 : 読売新聞
【読売新聞】 埼玉県警川口署に約９か月勾留された４０歳代の男性が、留置施設の弁当の野菜が極端に少なくビタミン不足で 脚気 （ かっけ ） になったとして、県を相手取り１０００万円の損害賠償を求めた訴訟の判決が１６日、さいたま地裁であ
英国で人気者になった「Tonikaku」 「世界中でネタを」：朝日新聞デジタル
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GitHubの調査により開発者の92％がAIコーディングツールを愛用している実態が判明
コードも記述できる文章生成AIやコーディング支援ツールの「GitHub Copilot」などの登場により、コーディングを行う開発者の業務は効率化しつつあります。GitHubが調査機関を通じて実施した調べにより、開発者の92％が何らかの形でAIコーディングツールを使用していることが明らかになりました。 Survey reveals AI’s impact on the developer experience | The GitHub Blog https://github.blog/2023-06-13-survey-reveals-ais-impact-on-the-developer-experience/ Surprise! GitHub finds 92% of developers love AI tools • The Register https://www.theregis
Twitterが家賃未払いでオフィスから立ち退き
アメリカ・コロラド州ボルダーにあるTwitterのオフィスが、3カ月におよぶ家賃の未払いにより立ち退きせざるを得ない状況になっていることが、裁判所文書により明らかになっています。 Twitter is being evicted from its Boulder office over unpaid rent | TechCrunch https://techcrunch.com/2023/06/14/twitter-is-being-evicted-from-its-boulder-office-over-unpaid-rent/ Judge orders sheriff to evict Twitter from Boulder office - Denver Business Journal https://www.bizjournals.com/denver/news/2023/0
メンバーは全員開発エンジニア経験者！ANDPADのセキュリティを守るチームが目指す未来【プロダクトセキュリティ組織の作り方 #2】 - #FlattSecurityMagazine
組織としてプロダクトセキュリティに向き合っている企業のノウハウや現場の課題などをお伝えする特集「プロダクトセキュリティ組織の作り方」。 第2回となる今回は、クラウド型建設プロジェクト管理サービス「ANDPAD」を開発・展開している株式会社アンドパッドの取り組みについて、同社執行役員・開発本部長 VPoE兼CSOの下司宜治さん、コーポレート本部 経営管理部 部長の青木勝則さんのお二人にお話を伺いました。 プロダクトに関わる様々なチームを同一部門内に集結 メンバーは全員「開発エンジニアからセキュリティエンジニアに」 プロダクトの多様化を受け組織化に着手 チームが目指す「4つの未来」 アンドパッドからのお知らせ プロダクトに関わる様々なチームを同一部門内に集結 ーー皆様の現在のお仕事について教えてください。 下司：執行役員・開発本部長 VPoE（VP of Engineering）兼CSO（Ch
生成AIは世界経済に年間620兆円の価値を加えるとマッキンゼーが報告
コンサルティング会社であるマッキンゼー・アンド・カンパニーが2023年6月14日に、生成AIが世界経済に追加する価値は「年間2兆6000億ドル(約366兆円)から4兆4000億ドル(約620兆円)」に上るとの調査結果を発表しました。これは、日進月歩の進化を続けるAIが世界に与える経済効果は、イギリス並みの国がひとつ丸ごとできるのに相当するインパクトであることを示しています。 Economic potential of generative AI | McKinsey https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier McKinsey: gen AI could ad
x86初のAIプロセッサ「Ryzen AI」は何がスゴイのかAMDが説明 市場投入第1弾は「Razer Blade 14」
x86初のAIプロセッサ「Ryzen AI」は何がスゴイのかAMDが説明 市場投入第1弾は「Razer Blade 14」：搭載モデルはまもなく登場 AMDの最新モバイル向けAPU（GPU統合型CPU）「Ryzen 7040シリーズ」は、エントリーモデルを除いてCPUコア／GPUコアから独立した「Ryzen AI」というAIプロセッサを備えている。 →AI処理パフォーマンスを大きく改善 4nmプロセスのモバイルAPU「Ryzen 7040シリーズ」登場 搭載製品は3月以降に登場 →Zen 4アーキテクチャの「Ryzen PROプロセッサ」登場 モバイル向けは一部を除きAIプロセッサを搭載 同社はこのほど、Ryzen 7040シリーズの上位モデル「Ryzen 7040HSシリーズ」の説明会においてRyzen AIの概略を説明した。このプロセッサは、どのような特徴を持っているのだろうか。 Ry
なぜAIは「手」を描くことを苦手としているのかをアートと工学の専門家が解説
カリフォルニアのスタートアップであるStability AIによる「Stable Diffusion」や、Discordのコマンドを利用する「Midjourney」、アニメなどのイラストに特化した「NovelAI」のほか、Adobeが発表した著作権的にクリアな「Adobe Firefly」など、さまざまな画像生成AIが普及しています。画像生成AIはプロンプトを入力するだけでかなりリアルな人物や高クオリティなキャラクターイラストを生成できますが、AIが苦手としている表現やパーツもあり、中でも「人間の手」を描くのに失敗するケースが多くなっています。なぜAIは手を正しく描くことが得意ではないのかというメカニズムを、オンラインメディアのVoxが解説しています。 Why AI art struggles with hands - YouTube 画像生成AIによる人物やキャラクターはかなり高クオリテ
ＡＩブーム最大の被害者は知識労働者とマッキンゼー－過去と正反対か
生成人工知能（ＡＩ）を巡る世界的なブームは生産性加速時代の到来を告げ、 一部の人にはより大きな繁栄をもたらす一方、主にナレッジワーカー（知識労働者）の仕事には深刻な混乱が生じるだろうと、米コンサルティング会社マッキンゼー・アンド・カンパニーのリポートが分析した。 営業やマーケティング、顧客オペレーションなどビジネス活動の全体が、ソフトウエアに組み込まれるようになるとみられる。マッキンゼーの調査部門の研究によると、潜在的な経済的利益は最大４兆4000億ドル（約620兆円）と世界経済の総生産の約4.4％に達する可能性がある。 生成ＡＩは人間に新たな「スーパーパワー」を与え、経済には待望の生産性向上をもたらすだろうと、シニアパートナーでマッキンゼー・テクノロジー会長のラレイナ・イー氏がリポートで論じた。 AI Will Bring Higher Productivity and Profits
ChatGPT APIの関数呼び出し機能を使った「お天気情報プログラム」の紹介｜IT navi
6月13日にOpenAIはChatGPTのAPIのアップデートを発表しました。今回のアップデートでは、関数呼び出し機能が追加され、新モデルのgpt-4-0613とgpt-3.5-turbo-0613でこの機能が使えます。 この機能によって、外部ツールを呼び出してユーザーからの質問に答えるチャットボットの作成、自然言語からのAPIコールやデータベースクエリーへの変換、テキスト情報からの構造化データの抽出などが可能になります。 今回、ChatGPTのAPIとOpen-Meteo の API を利用して各地のお天気情報を回答するGoogle Colab用のプログラムを紹介します。 １．お天気情報プログラム以下のコードをGoogle Colabノートにコピーし、自分のAPIキーを所定の場所に記入して、セルを実行してください。 !pip install openai import openai im
オブジェクト指向のプラクティスをフロントエンドで活用する
AppDeveloperCon 2024 EU: Building polyglot developer experiences in 2024
ハッカーがTwitterやGitHubでセキュリティ研究者になりすましてWindowsやLinuxにマルウェアを感染させる「偽の概念実証エクスプロイト」を公開している
ハッカーがTwitterやGitHubでサイバーセキュリティ研究者になりすまし、WindowsやLinuxにマルウェアを感染させるため、偽の「ゼロデイ脆弱性の概念実証エクスプロイト」を公開していると、セキュリティ企業のVulnChackが報告しています。 Fake Security Researcher GitHub Repositories Deliver Malicious Implant - Blog - VulnCheck https://vulncheck.com/blog/fake-repos-deliver-malicious-implant Fake zero-day PoC exploits on GitHub push Windows, Linux malware https://www.bleepingcomputer.com/news/security/fake-z
Googleの「StyleDrop」は文字列から好みのスタイルの画像を生み出せる
配色や陰影、デザインパターンなど、ユーザーが提示したスタイルの中身を的確にとらえた上で、そのスタイルで求められた画像を出力できる「StyleDrop」をGoogleが開発しました。入力された文字列をもとにして画像を生成することは画像生成AI「Stable Diffusion」などでも可能ですが、特定のスタイルに基づく出力は困難でした。「StyleDrop」はこの問題点を克服しています。 StyleDrop: Text-to-Image Generation in Any Style https://styledrop.github.io/ [2306.00983] StyleDrop: Text-to-Image Generation in Any Style https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.00983 Google StyleDrop genera
Kubernetes で Pod が使用できる Secret を制限する方法 - Qiita
Pod が使用できる Secret を制限する方法 Kubrenetes では、ServiceAccount リソースに kubernetes.io/enforce-mountable-secrets アノテーションを true で設定することで、その ServiceAccount で実行する Pod が secrets フィールドで指定された同一 Namespace の Secret しか使用できない (マウントできない) ように制限する機能 1 が提供されています。 apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: test-sa annotations: kubernetes.io/enforce-mountable-secrets: "true" secrets: - name: mountable-secret-1 - nam
AIが入っていないプロダクトは、近い将来ローテク扱いされる 現役PMが語る、喜ばしくも恐ろしいAI時代の到来
ディスカッションのテーマは「生成AI」 西勝清氏（以下、西）：よろしくお願いします。 佐々木真氏（以下、佐々木）：よろしくお願いします。 木村俊也氏（以下、木村）：はーい。 小笠原智氏（以下、小笠原）：お願いします。 西：今日はPM Clubさんとのセッションということで、ここからは約30分、40分ぐらいのパネルディスカッションをして、みなさんの質問に答える時間にしていければと思います。聞いていただいているみなさんもぜひ質問があれば、随時上げていただければと思います。後ほど回答できればと思っています。 このセッションは、最初の30分の中をさらに前半と後半に分けて行いたいと思っています。前半は、プロダクトへのAIの実装について。後半はプロダクト開発においてAIをどう利用できるのかを取り上げ、作っていく観点と利用する観点の2つでお話をうかがえればと思っています。 では始める前に、AIの定義をお
Googleレンズに「皮膚の状態を画像で検索」機能追加 間もなく「Bard」と提携も
米Googleは6月14日（現地時間）、画像検索ツール「Googleレンズ」の新機能として、肌や爪、頭髪などの写真でそれらの状態を検索できるようにしたと発表した。本稿執筆現在、筆者の環境ではまだ利用できない。 Googleレンズは2017年から提供しているAI採用の画像による検索機能。現在はAndroid、iPhoneだけでなく、デスクトップのGoogle検索でも使える。 例えば皮膚のデキモノの写真をレンズ経由でアップロードすると、視覚的に一致するものが見つかるので、検索に役立つとしている。皮膚のほくろやニキビだけでなく、唇の隆起、爪の線、頭の脱毛など、言葉での説明が難しい症状の検索に役立つという。 ただし、検索結果には「検索結果は情報提供のみを目的としており、診断ではありません。アドバイスについては、かかりつけの医療機関に相談してください」という但し書きが表示される。 Googleは20
OpenAIのGPT-4を使った｢AI家庭教師｣が投げかける波紋…著名な無料オンライン学習｢カーンアカデミー｣がベータテスト中
The New York Timesの記事によると、カリフォルニア州パロアルトに小学校を持つ独立系学校、カーン・ラボスクールの6年生たちは、二次方程式、関数のグラフ化などで質問があるときは先生に聞かずにAIチャットボットである｢Khanmigo（カンミーゴ）｣に聞いているということです。 カーン・ラボスクールは、無料オンライン学習のプラットフォームであるKhan Academyを設立したことで知られるサルマン・カーン（Sal Khan）氏が手がけた非営利団体の学校です。そのカーンアカデミーがOpenAIのGPT-4を使って開発したAIチャットボットがKhanmigoです。現在はベータ版のみがリリースされ、カーンアカデミーと取り組みがある学区の学校のみに提供されています。 Khanmigoはどのような機能を持っているのでしょうか。 まず、教育現場や親の目線でChatGPT活用の懸念材料になる
GitHub の実用的な新規リポジトリ画面は偶然から生まれた - @kyanny's blog
ある Vercel ユーザーが「空っぽの状態」の画面に適切な導線が表示されているのを褒めたら、 Check out this delightful empty state by @Vercel! pic.twitter.com/qFkhFcUlwq— usrnk1 (@usrnk1) 2023年6月14日 Vercel の CEO が GitHub の new repo screen を参考にして意図的にやっているのだといい、 My love language is thoughtfully designed empty states See: @github's timeless new repo screen with `git` copypasta. https://t.co/ADFg52G7Ba— Guillermo Rauch (@rauchg) 2023年6月14日 それを受け
OpenAIのFunctionCallingを理解する
2023/06/13 OpenAIの大きなアップデートが発表されました。 その中でも新たに加わった目玉機能がFunction callingです。 このFunction calling、一見すると「APIのレスポンスをいい感じのJSONにしてくれるのかな？」と思ってしまうのですが、それは使い方の一部で本質ではありません*。本記事では、この少し概念がややこしいFunction callingを早く、正確に理解できるように具体的な実装を交えてご紹介します。 *記事の最後にレスポンスをJSONにする方法もご紹介はします。 Function callingとは Function callingとは、OpenAI API(以降OpenAI)のレスポンスが外部関数の呼び出しを検知し、教えてくれる仕組みです。これにより、OpenAIと外部のシステム連携をミスなく正確に行うことができるようになります。 具
予告：次回のアプリアップデート後に再ログインが必要となります - はてなブックマーク開発ブログ
いつもはてなブックマークをご利用いただき誠にありがとうございます。はてなブックマーク開発チーム、ディレクターのid:yone-yamaです。 来週リリースを予定しているはてなブックマークiOS・Androidアプリの最新バージョンにて、ログイン方法に一部変更があります。 これに伴い、これまでにアプリ内でログインしていた場合でも、アプリのアップデート後に一度ログアウトされた状態になります。 これまでログイン状態でご利用いただいていたみなさまにはお手数をお掛けしますが、以下に記載する手順を参考に、次回のアプリアップデート後に再ログインをお願いいたします。 また、事前にブラウザからログインしておくことで、アプリからの再ログインの手順を一部スキップすることも可能です。この手順についても併せてご案内いたします。 アップデートの内容について 対象となるアプリバージョン ログイン方法 再ログイン時のID
Reactの"要素の型"、それぞれの特性理解していますか？
はじめに 普段React・Next.jsを用いた開発に際して、UIコンポーネントを作成する際にReact.FCやJSX.Element、ReactNodeなどの"要素やコンポーネントに関する型"を使用する場面が多々あるかなと思います。 昨今のReactコンポーネント開発において、実際には要素やコンポーネントの型を「何を使うか」をあまり意識しないでもちゃんと開発できてしまいます。とはいえ、それぞれの型には微妙に異なる特徴や特性がありますので、今回はよく見かける以下の四つの型について、それぞれの違いや特性を紹介していきたいと思います。 JSX.Element ReactElement ReactNode React.FC
エンジニアリングを推進する必要性
Title: Why we must do engineering? Forkwell #25
きっぷが好きなエンジニアがデザイン哲学を意識してUI開発をした話 - freee Developers Hub
こんにちは、freee会計チームでWebエンジニアをしているe-mohaです。4月に入社しました。 この記事では、先日プレスリリースが発表されたきっぷUIの開発についてご紹介します。 燕駅から大崎駅までの交通経路のスクリーンショット まだプレスリリースをご覧になっていない方は以下のリンクをご確認ください。 prtimes.jp 今回は、freeeのプロダクトのデザイン方針である「Design Philosophy」を意識してUI開発をしました。 Design Philosophyの4つのキーワードに沿って、解説していきます。 brand.freee.co.jp 爽快でシンプルな見た目にする "かろやかシンプル" 「かろやかシンプル」というキーワードでは、業務の面倒な事務作業のストレスから開放するためにシンプルでわかりやすいデザインを心がけることを定義しています。 きっぷUIでは、右上のつば
AMDの女社長すごすぎワロタ
1: 名無しさん＠涙目です。: NG NG //img.2ch.net/ico/folder1_03.gif リサ・スー（英語：Lisa Su、1969-）とは、世界的にも有名な半導体の研究者である。 1994-1995: Texas Instruments Texas Instrumentsに入社。 1995-1999: IBM半導体研究開発センター IBMの研究部門に転職。 現在主流となっているアルミニウムの代わりに銅を使った半導体チップを発明。 2000-2007: IBMエンジニアリングプロダクツ IBMの開発部門に移動。 バイオチップの開発に専念。 SCEのエンターテイナーである久夛良木健の「ゲーム機の性能を1000倍に向上させる」という無謀な夢あふれる発言に触発され、 プログラミングの天才が使えば1000倍速だが馬鹿が使うと0.001倍速というCPU（Cell Broadban
後輩に対して [君付け]→[呼び捨て＋命令口調]→[さん付け＋敬語] に変えて学んだこと - Qiita
はじめに 同じチームの後輩に対して、名前を呼び捨てにするか君付けするか、敬語を使うか使わないか、様々な考え方があると思います。 私の場合は、呼び方や敬語の有無を変えた経験があり、そこから学んだことを紹介します。 最初は君付けだったが 私は最初、同じチームの後輩を「小島くん」のように君付けで呼んでいました。 当時の私は、社会人という意識が低く、会社の後輩に対して学生時代の部活の後輩と同じ感覚で話しかけていました。 しかし、ある時、転機がありました。 上司からすると、私は後輩に甘くて厳しさが足りないところがあったのでしょう。 後輩を呼び捨てするように助言されました。 (※10年前の話で、今ほどリーダーシップの理論も広まっていなかった頃の話です) 学生時代からずっと後輩のことを呼び捨てしたことのなかった自分にとって、それは物凄く抵抗がありました。 しかし、私は後輩に対してもっと厳しく指導すること
![後輩に対して [君付け]→[呼び捨て＋命令口調]→[さん付け＋敬語] に変えて学んだこと - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b4dd9484e2c38c39854c66168b692d8999314b35/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwa29qaW1hZGV2JTIwaW4lMjAlRTMlODIlQTglRTMlODMlQjMlRTMlODIlQjglRTMlODMlOEIlRTMlODIlQTIlRTMlODElQTglRTQlQkElQkElRTclOTQlOUYlRTMlODIlQjMlRTMlODMlOUYlRTMlODMlQTUlRTMlODMlOEIlRTMlODMlODYlRTMlODIlQTMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zMiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTBiZWQ3ZDc2MmYxMzI0NjNhZmVlODE3NDYxZGM1YzJj%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9ee270f39c29621a457648454cb2c0c5)
AI 時代のコードの書き方, あるいは Copilot に優しくするプロンプターになる方法
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
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[Scrap] GitHub Copilot のイベントに参加した感想・メモ![[Scrap] GitHub Copilot のイベントに参加した感想・メモ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/873221aaaf8195a33c65bf529b1690d9845907b0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flh3.googleusercontent.com%2Fa-%2FAOh14Ghh1fHgBkk5kCsvsgPa-tk5d0m2NM6dpC3pAYwJ%3Ds250-c)
画像生成AIが焦がす「善悪の彼岸」【生成AIストリーム】
フロントエンドのDXと今後