GitHub、社内コードを学習させカスタマイズ可能な「Copilot Enterprise」正式サービス開始
GitHubは、AIがコードの生成や解説を行うGitHub Copilotの機能を基に、企業などが社内のコードやドキュメントに合わせて学習させカスタマイズ可能なサービス「Copilot Enterprise」を正式版として提供開始したと発表しました。 社内のコードやドキュメントを用いてカスタマイズ GitHub Copilotはオープンソースなどの公開されているソースコードを基に学習しているとされています。そのため、そのままでは社内のライブラリやコーディングルール、ドキュメントなどについての知識を持ちません。 今回正式版となったCopilot Enterpriseは、外部に公開されていない社内のコードやドキュメント、プルリクエストなどを追加でCopilotに学習させることで、社内のコードベースに基づいたCopilotによるコードの生成や、Copilot Chatでの質問に対する回答が可能に
自分だけの GitHub Copilot を開発してみよう
はじめに 本記事では、VS Code 拡張機能を活用し、GitHub Copilot 用のカスタム コマンドを開発する手順を詳しく解説します。 拡張機能作成の基礎から、カスタム コマンドの実装、LLM との連携、さらには配布方法まで、実践的な内容を網羅していますので、ぜひ最後までお付き合いください。 現状、GitHub Copilot には以下のようなコマンドが用意されています（参考）。 @azure：Azure サービスに関するコンテキストと支援を提供します。 @github：GitHub 固有の Copilot スキルを利用可能にします。 @terminal：VS Code ターミナル・シェルに関するコマンドやデバッグ支援を行います。 @vscode：VS Code のコマンドや機能に関するヘルプを提供します。 @workspace：ワークスペース内のコードに関するコンテキストを補助し
「GitHub Copilotコードレビュー」正式リリース。コードのバグや性能劣化要因など基本的なレビューをCopilotが代行、人間のコードレビューを効率化
GitHubは、生成AIがプログラミングなどを支援してくれる「GitHub Copilot」の新機能として、「GitHub Copilotコードレビュー」が正式版になったことを発表しました。 コードレビューは開発に欠かせないが時間がかかる コードレビューは、新しくコードを書いたときや変更するときなどさまざまな場面で、そのコードにバグなどの問題がないか、目的に沿った内容や表現になっているか、などのチェックや評価を行う作業です。 チームでシステム開発を行ううえでコードレビューは欠かせませんが、コードレビューは基本的にレビューを行うプログラマ（レビュワー）がコードを目視で読み取り、チェックしていくことになるため、レビュワーにとって負荷の高い時間のかかる作業となっています。 最低限のコードレビュー作業を生成AIが代行 GitHub Copilotコードレビューは、GitHub Copilotに作業
フルスタックエンジニア見習いがCursorを使い倒してみた！
またCursorでは、チャットパネル上でもショートカットのためのボタンが複数用意されています。 Ask このaskのボタンを押すと、回答を引用をchatに直接貼り付けてくれるので毎回返答をコピーする手間が省けます！ Copy このCopyボタンを押すと、回答をコピーすることができます。GitHub Copilotでは自分で選択してコピーするという手間があったので、長い回答だと結構大変だったりします。 Run このRunボタンを押すと、ターミナル上で貼り付けて実行までしてくれます！ Apply このApplyボタンを押すと、ファイルに対して変更を直接かけてくれるのでコピーして貼り付ける作業が短縮されます。 変更する対象のファイルを開いていなくても、開いて変更を行なってくれます。 変更する際にも、1行ずつ変更を受け入れるかどうかを確認できるのもいいポイントですね！ ※ ただ、たまに動かないこと
Java SE11 Gold試験に合格したので要点をまとめてみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 【内容】 先日JAVA SE11 Gold試験（Java SE 11 Programmer II）に合格した為、備忘録も兼ねて重要な箇所をまとめておくもの。 【想定読者】 JAVA SE11 Goldの受験を考えている方、受験勉強中の方。 ※そもそもSilverに合格していないとGoldの受験が出来ない為、それなりにJavaのソースが読め、問題形式（選択式）についても理解されている方を想定。 時間がない方向けの説明 ・黒本を買って問題の内容、解説までを把握しておくこと ・問題の半分（体感）にはラムダ式（関数型インタフェース）、
過去の私に伝えたい、Java Silverの勉強法
はじめに 先日、Java Silver[1]の試験に合格しました！ この記事は、私がJava Silverの勉強をする前に知りたかったな〜と思ったことをまとめた記事です。 私のこと ・仕事：SESでIT支援業務(2年目) ・Javaの実務経験：なし ・Java Silverの勉強をした期間：約3ヶ月 基本の勉強方法 黒本 電子版を買って、iPadの左画面で問題を見ながら、右画面でGoodNotes5(ノートアプリ)に答えを書いていきました。 黒本は問題と解説のページに相互リンクがないので、ちょっと大変でした。(iPadで解説を読むときは、iPhoneで問題のページを見るようにして乗り切った) 実際の試験ではPCに問題が映し出されるので、模試だけはPCで問題を見ながら解くといいかも…！(当日の問題はコードの行間が詰まっていて、かなり見づらかったです…) 黒本の進め方 1周目 「1章を解く→解
Seaser2終了から学ぶフレームワークとの付き合いかた - t_tomioka’s blog
Seasar2が終わってしまって、フレームワークとどう付き合うべきなのかなど思うところがあったのでまとめました。 2016年9月26日に終わりを迎えた この日Seaser2が正式にメンテナンスおよびサポートが終了になった（ただし「DBFlute」「Doma」「Mayaa」など続いているプロジェクトはある。詳しくは公式サイトを参照 → http://www.seasar.org/ ）。 この発表自体に驚きはなかった。その1年前から終わる告知みたいなものはされていたし、もっと前から積極的な新規開発は行われていなかった。なので数年前から徐々に使わなくなっていたし、そんな雰囲気は感じていた。 当時はそれがよい選択だった 心情的にはさみしさと感謝がある。私はSeaser2が流行っていたころに20代中盤で、数々のプロジェクトでお世話になったからだ。 Seaser2が流行っていた頃はStrutsによって
Devinはどこまでできる？自律型AIエージェントDevinを2ヶ月試した結果を公開！ - Findy Tech Blog
こんにちは。ファインディでソフトウェアエンジニアをしている栁沢（@nipe0324a）です。 ファインディでは、25年1月末から転職開発チームにDevinがジョインし、現在2ヶ月ほど一緒に働いています。 Devinのアウトプットとして、プルリクエストのマージ数は「2ヶ月で197件」、「1日あたり平均5.2件」とバリバリ開発をしてもらっています。 過去2ヶ月のDevinのマージ済みプルリク数の推移 Devinの2ヶ月の費用としても約30万（$2,000 = 1,000 ACUs）ほどで、比較的簡易なタスクかつ一部サポートは必要でしたが十分なアウトプットを得ることができました。 今回の記事では、Devinに効果的にアウトプットを出してもらうために 試して上手くいったところ 上手くいかなかったところ 具体的なTips などをご紹介できればと思います。 ちなみに、ファインディ内でのDevinの利用
2024年版 個人ゲーム開発者がどこのプラットフォームに投稿すべきか - Unityで始めるゲーム制作
2024年6月20日2024年6月21日 こんにちは！ジェイです。 前回はゲームを作る前の企画のお話をしました。しかし、せっかくゲームを作ってもそのままにしておいたら、誰にもプレイしてもらえませんよね。 今回は初心者個人ゲーム開発者の以下の様なお悩みにお答えしていきます。 初心者が自作ゲームをどこに投稿べきか？ 投稿するプラットフォームの特徴や難易度が知りたい どんなユーザーがいるのか知りたい この記事を読み終えた頃には、初心者ゲーム制作者でも作成したゲームをどこに投稿するのがベストかを知ることができるでしょう。 各プラットフォームの特徴をしっかりと理解して、自分のゲームにもっともあった場所に投稿しましょう！ 1. はじめに ゲームは全世界で遊ばれていて、特に国内と国外では、プラットフォームの特徴やユーザーなど様々な違いがあります。特に自分の作ったゲームを好んでくれるユーザーが多くいる
日本のインディーゲーム開発者の現場から Unity HDRPで描く6500万年後の海、開発者Studio Snowblind渋谷氏に聞くインディーゲーム『グレイシャード』メイキング。
TOP 連載 日本のインディーゲーム開発者の現場から Unity HDRPで描く6500万年後の海、開発者Studio Snowblind渋谷氏に聞くインディーゲーム『グレイシャード』メイキング。 2024/08/20 日本のインディーゲーム開発者の現場から Unity HDRPで描く6500万年後の海、開発者Studio Snowblind渋谷氏に聞くインディーゲーム『グレイシャード』メイキング。 ゲーム開発環境のオープン化や販路の整備によって切り開かれた、個人・小規模チームでゲームをつくって配信する「インディーゲーム開発者」という生き方。本連載は、日本でインディーゲーム開発者として活躍する人々を紹介し、どのようにしてゲームをつくり、どうしてゲームという表現を選んだのかを聞くシリーズである。 今回は第４回として、海洋アクションアドベンチャー『グレイシャード』を開発中のStudio Sno
新しいUnity AnalyticsとUnity Cloud Diagnosticsの紹介と使い方 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは。ミラティブUnityエンジニアの菅谷です。今回はUnityのサービスであるUnity AnalyticsとUnity Cloud Diagnosticsについて紹介します。2つのサービスはゲーム開発者がゲームのパフォーマンスを追跡し、ユーザーエクスペリエンスを改善するための強力なツールです。ミラティブではUnity Cloud Diagnosticsはこれまでも使っていましたが、最近のプロダクトではUnity Analyticsも活用し始めています。 Unity Analytics Unity Analyticsは、ゲーム内のイベントやKPI（Key Performance Indicator）を取得するツールです。日々のイベントやKPIを可視化し、ゲームのパフォーマンスを詳細に追跡することが可能になります。さらに、使い方によってはエラー数の検知やエラー発生時のトレースなどにも
15分でわかる！AIエージェント開発の最新フレームワーク OpenAI Agents SDK - Qiita
はじめに こんにちは！KIYOラーニングでスタディングの開発を担当している @Kumacchiino です！ 今回は、先日OpenAIが新たに公開したAIエージェントのフレームワークOpenAI Agents SDKについてご紹介します。 本フレームワークを使うと、AIエージェントの活動をオーケストレーションできるようになり、複数のエージェントが連携して複雑な課題に取り組むことができるようになります。 この記事では、OpenAI Agents SDKのコアとなる4つの概念を取り入れ、Pythonでシンプルなアプリを作成し、フレームワークの使い方やエージェントシステムの基本的な動きを解説します。 記事の最後には、完成したプログラム全体を掲載しています。 エージェントシステムの全体像 今回作成するエージェントシステムの全体像と仕様は、以下のようになります。 ユーザーは以下のようなタスクをエージ
Azure の無料アカウントを今すぐ作成しましょう | Microsoft Azure
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Microsoft Azure を無料で始めよう | 利用開始手順と無料で利用できるサービスを解説
はじめに Azureとは、Microsoftが提供するクラウドサービスです。 正式にはMicrosoft Azureと呼ばれ、企業や開発者がインターネット経由でさまざまなITリソースやサービスを利用できるようにするものです。同じようなクラウドサービスとしてAWS（Amazon Web Service）があります。こちらはAmazon社が提供するクラウドサービスです。 Azureを使うことで、物理的なサーバーを購入して運用する必要がなくなり、インターネット越しにリソース（コンピュータ、ストレージ、ネットワーク、データベースなど）を必要なときに必要なだけ利用することができます。そのため、コストを抑えて導入できる、必要に応じて拡張できる（柔軟性の向上）などのメリットがあり、多くの企業で取り入れられています。 Azureは無料で始めることができ、制限はあるものの、多くのサービスを利用することができ
GitHub Copilotがプルリクを勝手にレビューしてくれる設定を広めたい
はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね！ 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 Copilotくんにレビューしてもらおう！ ま
Google の Gemma 3 を解説して試してみる
tl;dr Google の Gemma シリーズの最新版 Gemma 3 が発表されたよ 1B / 4B / 12B / 27B の事前学習済み / 指示学習モデルがあるよ マルチモーダル対応、ロングコンテキスト、多言語対応、数学やコーディングタスクで性能が向上したよ Shield Gemma 2 というテキストと画像の両方を入力できる有害コンテンツ検出モデルもあるよ transformers / Ollama で動かしてみたよ Gemma 3 とは 上記の記事に沿ってまとめていきます。 初見の方でも Gemma 3 という名前から察することのできるように、Gemma / Gemma 2 からの系譜な訳ですが、Google のオープンウェイトモデルの最新版が今回発表された Gemma 3 です。Gemma 2 まではマルチモーダルモデルといえば PaliGemma という別のモデルが存在
感情分析のやり方が7割わかるようになる記事（初心者向け）（ソースコードあり）（GiNZA）
こんにちにゃんです。 水色桜（みずいろさくら）です。 GiNZAに関する記事4本目です。 この記事では感情分析について書いていきます。 まず感情分析とは何かということから説明していきます。 感情分析は、AIがテキストや音声から人間の気持ちや意図を読み取ることを言います。 たとえば、「やったー。テストでいい点が取れた！」という文があったときに、プラスの感情もしくは喜びの感情を出力するような感じです。 感情分析の手法は大きく分けて２つあります。 1つ目はルールベースのアプローチです。 ルールベースのアプローチは前持って定義されたルールを用いて感情分析をする手法です。例えば、あらかじめ単語ごとに何の感情が含まれているかという「辞書」を作製しておいて、その辞書を用いて感情分析を行います。機械学習が不要のため、手軽に感情分析が行え、処理が軽いというメリットがありますが、「辞書」を用いて行う手法ゆえ文
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