tl;dr Claude AI の Artifacts で tsx の React コードをプレビューできた 中身は Next.js の Static Build の成果物 おそらく Next.js の開発サーバーをプロダクションにデプロイし、前段の Cloudflare でキャッシュしていそう claude.ai の Feature Preview で Artifacts を有効にすると、React のコードがプレビューできるのに気づいた。 HTML をプレビューできたのを知っていたが、TSX はどこで処理しているのだろう？と疑問に思って、中身を覗いてみた。 iframe 下で Next.js の静的ビルドモードの成果物を表示している。 つまり、生成されたコードを何らかの形で(開発モードの?) Next.js に渡して、その結果をキャッシュしているのではないか。 試しに中身がほとんど同じ

Serverless Haskell - GHCのWASMバックエンドで Haskell を Cloudflare Workers に載せる TL;DR GHC 9.10 から WASM バックエンド（クロスコンパイラ）が JavaScript FFI に対応したので、Haskell コードを Cloudflare Workers 上で動かしてみたよ。快適に開発するための環境構築・ハック方法と、GHCの出力をCloudflare Workers 向けに修正する方法を紹介するよ。 はじめに──Asterius から GHC WASM バックエンドへ GHC は 9.6 から WASM バックエンド（クロスコンパイラ）を搭載していますが、GHC 9.10 から WASM バックエンドが遂に JavaScript FFI に対応しました。 従来から C FFI には対応しており、これを使って F

TypeScript は本質的に自分に型が付与されていると思っているだけの JavaScript です。 いくら型を付与しようが、それが実行時に影響を与えることはありません。 コードレビューをしているとここを誤解している人が本当に多いです。何度も解説しているのですが、なかなか浸透しないので、TypeScript におけるバリデーションという視点で記事を書くことにしました。 あと TS でバリデータ使って色々作ろうとしている友人と、プログラミング始めたてで zod と openapi を使っいる友人がいたので、彼らが想定読者です。 型と値の名前空間 TypeScript 上での名前空間(スコープ)は2つに分類できます。 値: 実行時にランタイム上のメモリに存在するもの 型: 静的解析時にのみ参照可能なもの。コンパイル時に完全に消滅する。 TypeScript は基本的に JavaScript

プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ

最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ

MacOSのみ一部バージョンが異なるのは26.1.1リリースのタイミングでブラウザソースがクラッシュする問題が発生し、hotfixとして26.1.2リリースのタイミングでMac版のみアップデートがなされたためです。 このようにバージョンアップのタイミングはまちまちで、XSplitに関しては最近までChrome 68系、OBSについても最新版の30.xでもChrome 103系と執筆現在(2024/04/22)での最新バージョンであるChrome 124から21バージョン遅れをとっている状況です。 これらのアップデートが進まないことの背景には、OBSがCEF経由でページの表示をテクスチャとして使用するためにテクスチャ共有を利用しながら、ゲームなどの他のソフトウェアやキャプチャを使用するためにもテクスチャ共有を利用していることと、CEFがOffscreen Rendering(OSR)時にハー

I will write an English version later to give back to the moonbit community. Addition: https://gist.github.com/mizchi/aef3fa9977c8832148b00145a1d20f4b この記事はリバースエンジニアリングを含んでいる。公式の Discord サーバーで質問して得られた内容を含むが、ここに書かれたものは自分の理解であって、公式の見解ではない。 前の紹介記事では煽り気味だったので、実際に調べながら書いてみてどう感じているかという実践的な話をする。 作者と開発組織 開発母体は深センの研究組織 IDEA 元 Meta で BuckleScript | ReScript を開発していた Hongbo Zhang 氏がチーフアーキテクト。 ReScript を知らない人の

LangChain なんか使わなくてもシュッと作れたので記事にしておく。 RAG とは 生成AIに検索能力をもたせるやつ。 要は検索機能をこちらで提供してやって、AIにそれを読ませる。 AnthropicAI Tool OpenAI でいう Function Calling JSONSchema で関数シグネチャを与えると、それを使うDSLを生成する。実際の関数は自分で実装して、AI が生成した引数(JSONSchema に従う)を渡す。 TypeScript の Mapped Types でツールの実装部分に型をつける簡単なラッパーを書いた。 RAG の CLI を作る Google検索をするAPIを実装 Google Custom Engine API を使った 本文要約をするAPIを実装 Mozilla の実装を使った 与えられた URL を fetch して、その本文部分を抽出する

tl;dr ディレクトリ構成と運用を先に考えた それに従ってコード生成を行うCLIツールを書いた 想定ディレクトリ構成 こういうディレクトリ構成を考えた。 xxx-module/ deps.ts mod.ts mod.test.ts lib.ts v0.ts v1.ts v*.ts README.md PROMPT.md 外部依存はすべてここで宣言しないと使えないとする。スコープを小さくすることで、精度を上げる。 v*.ts バージョニングされたファイル。生成される度に、新しい v*.ts を生成する。都度コミットして git history から引っ張り出してもいいが、コマンド叩く単位で git に保存をしたくないので、こうした。 lib.ts と deps.ts から依存を import する。 複雑なコードを生成させる時、ある種のブラックボックスとして扱うことがあるので、どの時点で動

色々あって WebAssembly の component model を調べていたら、未来が見えた気がしたのでここに書いておきます。 「今の WebAssembly」 とは何か WebAssembly の Web の部分は忘れてください。これは単に JVM version 20xx です。ポータブルなバイナリ仕様です。 実行にあたっては今はホスト言語として JS が使われていますが、実際にはホストがJSである必要すらなく、なんならホストが不要なスタンドアロン環境すらあります。(wasmtime/wasmer) じゃあ WebAssembly は何かというと、サンドボックスで実行される VM の仕様です。比較的高水準なバイナリで、 V8 や Spider Monkey に付属する WebAssembly Runtime や、 Wasmtime や Wasmer といった WebAssemb

Rustで"Hello World"を出力できる小さなWasm Runtimeをゼロから実装して、WasmとWASIの動作原理を理解する本です。

去年末ぐらいから Deno を使う割合がグッと増えてきた。最近のJS関連は7割ぐらい deno 環境の VSCode でコードを書いている気がする。 今回はいくつかの実例を示しながら、実際に Deno 使えるじゃんというイメージを持ってもらうためのユースケースを紹介していく。 というか、 deno が普及してくれないと、自分が作ったツールの紹介を全部 deno のインストールから書かないといけなくなる。みんなインストールしといて。 最初に: なぜ Deno を使いたいか 一番の問題点、Node は新しいプロジェクトを一式整えるための手間が非常に重い。 とくに ts で書いたものを他の環境に渡すための方法が未だにしんどい。ある環境で動いたコードをそのままコピーしても、プロジェクト設定の非互換を踏む可能性が非常に高い。 deno にそういう側面がないとは言わないが、非常に少ない。とくに TS

エアプにならないために、実際に moonbit を使ってコードを書いてみた感想を書く。 JSON Parser を書いた パッケージレジストリである https://mooncakes.io を見た限り、使いやすい json parser がなさそうなので、とりあえず自分用のをでっち上げた。 mooncakes.io に publish してあるので、 moon add mizchi/json で使える。品質が良くなくても ネームスペース付きで publish するので別に邪魔にならない気がした。 なんで作ったかというと、公式 example の cloudflare workers の example は単純なフィボナッチを計算するだけで、構造的なデータを返すことができない。 moonbit と js 間の文字列の受け渡しについては、あとで別の記事を書く。 使い方 fn main { l

最近 moonbit という言語を知ったのですが、これが調べれば調べるほど好きになる言語だったので、紹介させてください。 文法的には GC 付きの Rust で、 WebAssembly にコンパイルされます。とくに CDN Edge Worker 上での実行を想定しているようです。もう好き。 注意: まだ若い言語なので、これから言語仕様がガンガン変わっていくと思われます。あくまで現時点での情報です。 tl;dr Pros だいたい GC あり Rust と捉えていい 文法面のキャッチアップが容易 ライフタイムの難しさを考えなくていい すでに vscode 拡張やパッケージマネージャ等のエコシステムが整っている Cons まだ安定していない / しばらくはソースコードが公開されない 現時点では学習リソースやパッケージ数が足りず、書き手の腕力が求められる はじめに: JS/TS/Rust へ

日本時間の2024/04/05にCloudflareからRPCを使用したCloudflare Workers間の通信が発表されました。 これによりいくつかの課題が解決されると同時にCloudflare上にアプリケーションを構築する利便性が1段階どころか2段階以上上がったといっても過言ではないと思っています。 このRPCの対応によりService Bindingsが更に使い勝手がよくなったのでそれの紹介です。 出来上がりのコードはここにありますので、時間の無い方はこちらを参照ください。 前提条件 以前RemixとPrismaでD1に接続する記事を書きました。 その中で容量制限の問題があると書きましたが、それを解消する話をベースに今回のRPC対応の内容を書きます。ですので記事を読んでない方はCloudflare Workersの無料版はビルドファイルが1MBまでの制限があるということを念頭にお

どういうこと？/TL;DR AWS → Cloudflareに移行したら費用が99%削減できました。 対象読者 今CloudFront + S3で構築しているけど転送量に困っている人 Cloudflare R2を検討している人 (CloudFrontとCloudflareをよく間違える人) はじめに 元々、動画CDNの構築はCloudFront + S3で構築していました。 この構成の場合、課金ポイントは主に三つあります。 CloudFrontのアクセス数に対する課金: そこそこ(多量ではない) S3の保管に対する課金: 200GB程度 CloudFrontの転送量(Egress)に対しての課金: 数TB そのため、毎回イベントごとにかなり費用がかかる状態でした。 動画の数もアクセス数もそこそこではあったのですが、動画特有の転送量が非常に多い… そういった状態でした。 導入前夜 この時はち

TypeScript の Extract について調べていたら、自分がユニオン型の分配法則について何も理解していなかったことに気づいたので、記事にまとめておく。 Extract の基本的な使い方 // https://typescriptbook.jp/reference/type-reuse/utility-types/extract type Grade = "A" | "B" | "C" | "D" | "E"; type FailGrade = Extract<Grade, "D" | "E">; //=> "D" | "E" これは単に ("A" | "B" | "C" | "D" | "E") & ("D" | "E") のインターセクションを取ってるだけなのでは？ と今まで考えていたが、全然違った。 Extract 型の TypeScript 上の定義はこうなっている。

https://zenn.dev/chimame/articles/d3e7af9a612038 で prisma-d1 を動かすことはできるが、サイズ面の難があるという話 PrismaがやっとEdge Functionsに対応してきましたが、残念ながらまだまだ使うには超えなければならないハードルがあります。それは容量です。PrismaはEngine部分をwasm化してEdge Functionsに対応してきましたが、Prismaの容量が1MBを超えます。 経験上、remix や next は React のコンポーネントなどのUIのライブラリがビルドサイズをかさ増しするので、そもそもWebフレームワークとは別のサービスに分割して、完全にAPIエンドポイントとして分割すればいいのでは？ と考えた。bundled プランでしか動かないのは変わらないが、bundled のさらに上限を回避するの

数日前にPrismaがEdge Functionで動作するバージョン5.11をリリースしました。 これでJavaScriptランタイムの主要なORMやQuery BuilderがすべてEdge Functionに対応しました。 Drizzle ORM Kysely Prisma そこでエッジとなるCloudflare PagesをサポートしているRemixに組み込んでみたコードを書いたのでそれの導入から説明の軽い内容を書いておきます。 結論(2024/3/19時点) ビルドサイズがPrismaだけで1MB近く専有するので有料版のCloudflare Workersのみが動作します PrismaのmigrateはCloudflare D1への反映はサポートされていないのでPrismaが出力したDDLをCloudflare D1に向けて実行する必要があります 出来上がりのコード 導入と動くサン

なぜ cloudflare-workers: 運用が楽 なぜ claude3: GPT-4 より体感性能がいい 動いてるもの /claude <prompt> で claude 3 が答えてくれるチャットボットで、 cloudflare-workers 上で動く。 ただし、AI は自分のことを FF7 のクラウドだと思い込んでいるミッドガル在住の中年男性という設定になっており、時折魔晄中毒で幻覚を見始める。 (アイコンは bing で生成させた) (最近 FF7リバースをクリアしたので...) 自分の課金で claude3 の APIキーを使って動かしてるので、一般公開はしない。代わりにソースコードは公開している。 claude3 を動かす 以下の記事を参考にした。 とりあえず課金してAPIキーを手に入れる。この課金登録フローが少々面倒だったが、調べれば出てくるのでこの記事では割愛。 トー