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
Claude Code に向いているプログラミング言語
ターン数とは、1 回のプロンプト実行中に Claude が何回 API ラウンドトリップ（ツール呼び出し → 結果受け取り → 次の応答）を繰り返したかの回数です。 v1（新規作成）の所要時間 v1 では言語間の差が大きく出ています。Python（32.9 秒）と Ruby（33.2 秒）が僅差でトップ、JavaScript（36.0 秒）が続きます。一方、Ruby/Steep は 105.0 秒と Ruby の約 3.2 倍。Lua（96.4 秒）や OCaml（80.9 秒）も遅め。 v1 は空のディレクトリからスタートするので、Cargo.toml や package.json などのプロジェクト設定ファイルを生成するコストが含まれます。Python/Ruby/JavaScript などは minigit ファイル 1 つを生成するだけで済むので、差が大きくなっている可能性があります
Claude CodeのSkillsを作成例から徹底理解する
はじめに：AIエージェントの「できること」を拡張する Claude Codeは、ターミナル上で動くAIエージェントです。コードの読み書きだけでなく、PowerShellやPython、OSコマンドの実行もできます。しかし、プロジェクト固有の業務手順やツール連携をClaudeが最初から知っているわけではありません。 ここで登場するのが Skills です。 Skillsとは、Claude Codeに「特定の業務をどう実行するか」を教えるための仕組みです。SKILL.md というファイルに手順を書いておくだけで、Claudeはそのスキルを自律的に選択し、PowerShellスクリプトやPythonプログラムを実行して業務を遂行します。 新人に業務マニュアルを渡すのに似ています。マニュアル（SKILL.md）とツール（スクリプト）をセットで渡せば、新人はそれを読んで自分で判断し、作業を進めてくれ
Writing a C compiler in 500 lines of Python
A few months ago, I set myself the challenge of writing a C compiler in 500 lines of Python1, after writing my SDF donut post. How hard could it be? The answer was, pretty hard, even when dropping quite a few features. But it was also pretty interesting, and the result is surprisingly functional and not too hard to understand! There's too much code for me to comprehensively cover in a single blog
SSH keys stolen by stream of malicious PyPI and npm packages
A stream of malicious npm and PyPi packages have been found stealing a wide range of sensitive data from software developers on the platforms. The campaign started on September 12, 2023, and was first discovered by Sonatype, whose analysts unearthed 14 malicious packages on npm. Phylum reports that after a brief operational hiatus on September 16 and 17, the attack has resumed and expanded to the
2022年度版Python環境構築徹底解説 - Qiita
各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく
VSCodeおすすめ設定大公開！！おすすめ拡張機能も - Qiita
はじめに 皆さんVisual Studio Code(以下VSCode)使ってますか？ 私はメインで使っているのですが、自分なりにしっくりくる設定や拡張機能がある程度揃ってきたので公開しちゃいます。 おすすめ設定だけではなく、おすすめの機能もできる限り紹介したいと思いますので、最後までぜひお付き合いください。 ※プログラミング言語固有の設定の解説は軽めですのでご了承ください。 GIF画像が小さい場合は、クリックして頂けると拡大して表示が可能です デフォルト機能編 Local History機能 Gitは非常に便利なので、皆さん使われていると思います。 Gitはコミット単位で履歴が管理できますが、保存単位で履歴が見れると嬉しいな、保存単位で復元できると嬉しいな、と思うことはないでしょうか。 私はVSCodeは自動保存をオフにして、手動で保存するので、保存単位で履歴が見れると嬉しいなと思うこと
DockerでDjangoを動かしてみる - DjangoBrothers
Dockerを使ってDjangoプロジェクトを動かしてみたいと思います。 Dockerの概要・特徴 かなり簡単にですがまとめておきます。 Docker - Docker社が提供する、オープンソースのコンテナ型 仮想化ソフト 仮想化 - 実際のマシンを用意しなくても、仮想的にパソコンやサーバを作れる仕組み（パソコンやサーバーの中に、もう１つマシンを作るようなイメージ。Dockerはそれを「コンテナ型」で行う。） コンテナ - 隔離されたプログラム実行環境。コンテナには、稼働しているコンピュータとDockerがやりとりするための最低限の機能しか含まれていないため、とても軽量。 1アプリ＝1コンテナで構成するのが慣例 - データベースを使ったWebシステムを構築する場合は、「Webサーバーを担当するコンテナ」と「データベースを担当するコンテナ」の2つのコンテナを動かし、互いにやり取りして１つのシ
2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - 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 インストールすればすぐに書けて動かせるのが魅力のPythonですが、 実際に業務などでキチンと書こうと思ったら Pythonのバージョン管理ツール パッケージマネージャー エディター(IDE) リンター フォーマッター 型チェッカー くらいは最低限用意する必要があります。 しかしこの界隈、怒涛の勢いで日々新しいものがリリースされていて一概に「これがベストプラクティス」を提示するのが難しいんですよね。そこで今回は上記それぞれのツールについて「こんなものがあるよ」というのをご紹介したいと思います。 TLDR バージョン/パッケージ
Best Practices for Working with Configuration in Python Applications - Preferred Networks Research & Development
Home Blog Best Practices for Working with Configuration in Python Applications Most computer applications can be configured to behave a certain way, be it via command line flags, environment variables, or configuration files. For you as a software developer, dealing with configuration comes with challenges such as parsing untrusted input, validating it, and accessing it on all layers of your progr
Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた | DevelopersIO
どうも、DA事業本部の大澤です。 Visual Studio CodeのPython拡張機能のJupyter Notebook用エディタを触ってみました。Jupyter Notebookと似たインターフェイスでスクリプトが実行でき、エディタのインテリセンスのサポートも受けられて便利そうだったので、今回はその内容をご紹介します。 Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code やってみる Python拡張機能を有効にする Jupyter Notebookをネイティブサポートするエディタを利用するにはPython拡張機能を有効化する必要があります。有効化してなければマーケットプレイスから検索し、有効化しましょう。 Python - Visual Studio Marketplace Python の環境を選択する コマンドパレットからP
Remote Development with VS Code を試してみた
TL;DR VSCode で container の中などでの開発をシームレスに実施できる拡張が発表された こういう機能は前から欲しかったので、ローカルで docker container 使って試した際のメモを残しておく まだ VSCode Insiders が必要な preview だけど、良い感じなので正式に取り込まれるのが楽しみ 最近は VSCode を使っていて、気に入ってもいる。 ただし docker で環境を用意することも多いので、container 内でプロセスを実行してそこでデバッグをしたいというときには不便な面もあった。 VSCode 入りの docker image をベースにして container で GUI アプリケーションを起動してそれを使えるようにする、みたいなのも試したことあるけど面倒だし key mapping がおかしかったりして結局使わなかった。 リ
lxmlでAmazonAPI (objectify使ってみたよ) - bonlife
bonlifeです。誰かに教えられるほどPython詳しいわけじゃないですが、lxmlのobjectifyはやっぱり便利だよ、ということを伝えたい！ だけどもっとレスポンスが速い方法があるはず。 誰か教えてw まとめ記事はこちら。(記事中のquoteはurllib2.quoteっぽい。) lxmlのobjectifyを使うとかなり使いやすいオブジェクトが生成されます。最初(objectify.parse)のレスポンスは結構遅そうですが…。 import urllib2 from lxml import objectify host = u'http://webservices.amazon.co.jp/onca/xml?Service=AWSECommerceService' id = u'&SubscriptionId=AWSのアクセスキー' ope = u'&Operation=Ite
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ColabCodeを使って、Google Colabの上でVS Codeを使ってみよう
Pythonの新しい言語サーバー「Pylance」がプレビューを卒業 ～「Visual Studio Code」でリッチな開発支援を実現／「Python」拡張機能の5月リリースで既定の言語サーバーに。10～20％の起動時間短縮も
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
openbook4.me
http://ja.doukaku.org/