Claude Code の流出したソースコードを GitHub に公開した人が著作権違反を回避した方法がヤバすぎ - Qiita
3月31日、AnthropicのAIコーディングツール「Claude Code」の全ソースコードが突如としてネット上に流出しました。 原因はなんと、npmパッケージに含まれた .map（sourcemap）ファイル 。 Bunでビルドしたときにデフォルトで生成されるsourcemapに、元々のTypeScriptソースが丸ごと埋め込まれていたのです。 これによりソースマップ経由でソースコードが流出しました。しかし、ヤバいのはここからです。 流出→即バックアップ→DMCA連発 最初に流出を報告したのは Fried_rice 氏。 公開されたZIP（src.zip）には、Claude Codeの全アーキテクチャ、システムプロンプト、ツール群、未公開機能フラグ（KAIROS、BUDDY、ULTRAPLANなど）、Undercover Modeまで完璧に含まれていました。 すぐに realsigr
uv + Ruff + mypyで構築する超軽量Python開発環境 – イメージサイズ削減・型安全性確保を実現
はじめにども！前回「DevContainer と uv で構築する爆速 Python 開発環境」という記事を書いた龍ちゃんです。 この記事を社内で報告したところ、上司から「リンターとフォーマッターは何を使っているの？」という質問をいただきました。確かに、せっかくパッケージマネージャーに uv を採用しているなら、同じ Astral 社が開発している Ruff で統一した方が良いですよね！ ということで今回は、uv + Ruff で統一した Python 開発環境を構築してみました。さらに、ベースイメージも見直すことで、イメージサイズを 83%削減（1.63GB → 273MB）することに成功しています。 Streamlit を使ったデータ分析アプリをサンプルとして作成していますが、もちろん Streamlit 以外のプロジェクトでも利用可能です。リポジトリは公開しているので、必要な方はクロ
ローカルLLMを使ってRAGシステムを組み最新の論文を追いやすくする試み
arXivには1日あたり全体では800件ほどの論文が投稿されます。Quantum Physicsカテゴリだけでも50~100件ほどです。これだけの量を自力で追うのは現実的ではないでしょう。そこで、投稿論文をLLMで要約してRAGのナレッジベースに蓄積し、全体の動向を把握しやすくするシステムを実験的に構築しました。正直前の記事と思いっきり内容が被っているのですが、1つ1つの論文を詳しく読むというよりも、全体の動向を把握することに重点を置いたシステムであるという点では違いがあります。 この記事のコードはGitHubで公開しています。 システム全体図 このシステムはDocker Compose上で動作させることを想定しています。主要なコンテナは3つ(RAGFlow, Ollama, Python worker)です。この他に補助的なコンテナ(ElasticSearchやMySQL)もいくつか動い
Nixとuvで磨くPython開発環境の再現性
LLM自作入門 という本の輪読会に参加しており、書籍のGitHubを用いて環境構築をしました。この記事ではLLM自作入門の第二章の環境再現を通じて、Nixとuvを利用した環境構築手法を紹介します。 本記事は requirements.txt が提供されているケースを紹介しますが、ゼロから作る場合でもほぼ同じです。(uv addが不要なだけ) 本記事の対象者はPythonの経験者です。Nixやuvの前提知識は問いません。 再現可能な環境を目指す Python(特にCPython) はmacOSや一部のLinux Distributionに採用されているため、グローバルインストールすると思わぬ副作用が発生する可能性があります。また、ハッシュ無しのrequirements.txtのみで依存パッケージを管理している場合、再現に失敗することがあります。 再現性が担保されない環境では、実装者ごとに挙動
GIMPで画像生成AIを使えるようにしてNPUでの処理も可能にするOpenVINOプラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」レビュー
Intel製CPU搭載を搭載したPCでGPUなしでもStable Diffusionを用いた画像生成を可能にするGIMP用プラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」がGitHubに公開されています。特徴的なのは、AIの演算処理に特化したプロセッサ「NPU」に対応しており、NPUを使った画像生成が可能だという点。ちょうどNPUを搭載したXPS 13とXPS 14をDellから借りていたので、導入から実際に使うところまでをまとめてみました。 GitHub - intel/openvino-ai-plugins-gimp: GIMP AI plugins with OpenVINO Backend https://github.com/intel/openvino-ai-plugins-gimp/tree/main ◆目次 1：導入方法 2：使い方 ◆1：導入方法 使
GitHub - google/langextract: A Python library for extracting structured information from unstructured text using LLMs with precise source grounding and interactive visualization.
Precise Source Grounding: Maps every extraction to its exact location in the source text, enabling visual highlighting for easy traceability and verification. Reliable Structured Outputs: Enforces a consistent output schema based on your few-shot examples, leveraging controlled generation in supported models like Gemini to guarantee robust, structured results. Optimized for Long Documents: Overcom
上司「オンプレでチャットAI作って」 - Qiita
PythonでRinna社が提供している対話LLM rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft を動かすことで、ローカルで動作するChatGPTのような対話AIソフトを作成しました！ 筆者自身もLLMや自然言語AIに全く詳しくなく1、Pythonに触ったのも久々だったのですが、言語モデルを手元で動かすのは案外簡単(大嘘2)だったため、本記事ではその紹介をしたいと思います！ ↑アイキャッチのこれは成果物であるTauri製アプリです。内部でPython3によって前述のrinna言語モデルを動かすことで実現しています(後述)。 リポジトリ: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt リリース: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt/releas
【書籍メモ】『PythonではじめるKaggleスタートブック』（講談社） - u++の備忘録
共著で執筆した、3月17日発売の『PythonではじめるKaggleスタートブック』（講談社）が手元に届きました。 本記事では、本書の関連リンクをまとめました。以前に書いた告知記事については、補足情報も付与します。 Amazon www.amazon.co.jp サンプルコード github.com 告知記事 upura.hatenablog.com 告知記事の補足 1. 私がレビューをお願いした方々のご紹介 告知記事のタイミングではレビューが完了していなかったため積極的に公表していませんでしたが、私が優勝したKaggle「PetFinder.my Adoption Prediction」コンペ*1のチームメイト4人に、本書のレビューにご協力いただきました。Kaggle GrandmasterやKaggle Masterの称号を持っている方々に深く議論に参加していただき、より良い書籍に仕上
Node.js,Python,RubyなどのWebアプリを完全無料でホスティング可能な「Unubo」を使ってみた！ -
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、フロントエンドによる静的なWebページだけでなく、Node.jsなどのサーバサイドも含めた動的なWebアプリを無料でホスティングしてくれるサービスをご紹介します。 GitHubのリポジトリと連携することで、とにかくWebアプリを公開するまでの作業が簡単かつ高速に実現できるのが大きな特徴です。 サーバレスによる実行も可能なので、ご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 Unubo 】 ■「Unubo」の使い方 それでは、「Unubo」をどのように使っていけば良いのか見ていきましょう！ まずは、サイトにアクセスしたら【SIGN UP】ボタンをクリックします。 無料のユーザー登録画面が表示されるので、ユーザー名・メールアドレス・パスワードを入力しましょう。 登録したメールアドレス宛にリンクが送られてくるので、それをクリックすれば登録完了
GitHub - se7entyse7en/pydockenv: Python virtual environment, but backed by Docker!
I assume that everybody landing here knows the great advantages that virtual environment brings. The reason I've started this project is that Docker provides even better isolation from the underlying system, and brings the advantage of being really portable across different systems. In my personal experience sometimes it is difficult to replicate the same local virtual environment, and eventually
人間のためのイケてるPython WebFramework「responder」、そして作者のKenneth Reitzについて - フリーランチ食べたい
この記事は Python その2 Advent Calendar 2018 - Qiita の1日目です。 responderとは GitHub - kennethreitz/responder: a familiar HTTP Service Framework for Python 2018年10月に公開された イケてるPython WebFramework です。 requestsやpipenvなどの開発者である Kenneth Reitz が(おそらく)今年のHacktoberfest 2018 - DigitalOcean 用に開発したものだと思われます。 GitHubのタグを見ると(Topic: hacktoberfest2018 · GitHub )、hacktoberfestで2位 今年10月に公開されたのに関わらず既にStarが2000以上付いており、かなり勢いがあります
機械学習によるデータ分析 実践編
The document discusses various aspects of data mining and machine learning, including methodologies like SEMMA, CRISP-DM, and KDD. It covers different learning paradigms such as supervised, unsupervised, and reinforcement learning, along with evaluation metrics like precision, recall, and ROC-AUC. Additionally, it references Python libraries and tools for implementing machine learning techniques.
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GitHub - streamlit/streamlit: Streamlit — A faster way to build and share data apps.
Pythonでデスクトップアプリを簡単に作る方法