VSCodeのDevContainer入門＆Claude Codeのリファレンス実装を見てみる - くらげになりたい。
この記事を読んで、Cline / RooCodeなどを使うなら、 ちゃんと使えるようにしたいなと思い、いろいろ調べてみたときの備忘録(*´ω｀*) Cline / RooCodeを安全に使うためにDevContainerを使い始めた 環境は、macOS＋OrbStack DevContainerとは Dev Containerは、Dockerコンテナ上で開発するための拡張機能。 環境構築をコンテナとして用意でき、ローカル環境も汚さないですむ Dev Containers - Visual Studio Marketplace Developing inside a Container また、開いたフォルダをコンテナ上にマウントして、コンテナ内で実行するので、 それ以外のファイルにアクセスできなくすることができるので、AIエージェントを使うときにも安全 コンテナへの接続方法はいくつかあり、そ
Dockerイメージの安全性を高める10のセキュリティハック
はじめに 本記事は、Snykの『10 Docker Image Security Best Practices』という記事を参考にし、学習の一環としてまとめたものです。 記事の内容をより分かりやすく整理し、個人的な考察や追加情報も加えています。 読者の皆様の学習の一助となれば幸いです。 Dockerのセキュリティとは Snykの記事では、Dockerのセキュリティとは、Dockerコンテナのビルド、ランタイム、オーケストレーションに関する側面として説明しています。 これには、Dockerベースイメージのセキュリティ対策、ユーザー権限の管理、Dockerデーモンの設定、コンテナのCPU制御など、ランタイムにおけるセキュリティ対策が含まれます。 さらに、大規模なDockerコンテナのオーケストレーションに関する課題にも対応する必要があります。 では実際にどのように対応していくのか、10項目のベ
Cline / RooCodeを安全に使うためにDevContainerを使い始めた
AIコーディングエージェントは便利ですが、意図しない挙動を行った時に、被害を最小限にとどめる工夫がいるな〜と思っています。例えば、なんらかの設定をミスって、rm -rfが暴走するとか、無限ループを実行してしまうといったインシデントが考えられます。 当初そのために、今お買い得なXserver VPSを借りて快適な独立した作業環境を構築していました。4GBインスタンスでVSCode ServerとDockerを動かしてたんですが、メモリ使用に耐えられなくなってきて。ちょくちょくOOM（Out of Memory）が出て、「うーん、これは厳しいかな」と感じてました。 そこで、自宅PCを刷新して開発用VMをプロジェクトごとに建てようかと思ったんですが、それはそれでオーバーヘッドでかいですよね。OS管理とかアップデートとか考えると面倒くさい。 要は、プロセスが分離されてて、ワーキングディレクトリ外に
Devinの代替OSS OpenHandsを使ってみた｜IORI
最近Ubieにジョインした新人AIのDevin君が凄すぎて椅子から転げ落ちた😂 例えばテストコードを依頼する例。テスト実例・ルールと共にSlack上から作業を依頼した結果・・・ ・自動でPRを作成 ・CIがパスするまで修正を繰り返す ・PR上・Slack上・Devin上から修正依頼できる… pic.twitter.com/RrXgbwiTsE — 鹿野 壮 Takeshi Kano (@tonkotsuboy_com) December 25, 2024 ↑こういうことしてくれるAIエージェントね 個人で使うには価格が高い。まず使い始めるのに500ドル(7.5万円)払わないといけなくて、この500ドルはデポジットみたいなもんなのね。 この500ドルで250ACU(1ACUは15分の作業で消費)がチャージされるから60時間以上作業すると追加で従量課金しないといけない 1ドル150円として、
Dockerfileセキュリティ完全ガイド ｜脆弱性を防ぐ10のベストプラクティス
はじめに Dockerをよく使う方なら避けては通れない道、Dockerコンテナのセキュリティについてまとめると同時に、Dockerfileのベストプラクティスに焦点を当てていこうと思います！ Dockerのセキュリティとは Dockerのセキュリティとは、Dockerコンテナのビルド、ランタイム、オーケストレーションに関する側面を指します。 これには、Dockerベースイメージのセキュリティ対策、ユーザー権限の管理、Dockerデーモンの設定、コンテナのCPU制御など、ランタイムにおけるセキュリティ対策が含まれます。 さらに、大規模なDockerコンテナのオーケストレーションに関する課題にも対応する必要があります。 では実際にどのように対応していくのか、10項目のベストプラクティスを通して、具体的な対策を学んでいきましょう！ Dockerのセキュリティに関する10項目のベストプラクティス
【Go】LocalStack活用メモ：ローカル開発環境からテストまで
この記事は何 ローカル環境でAWSサービスをエミュレートできるLocalStack、便利ですよね。 本当のAWS環境を使わないようにすることで、セキュリティの担保(詳細は後述)やうっかりとした事故の防止を実現しつつ、アプリケーションのコード内で無用なモックを用意する必要もなくなります。 LocalStackの活用方法の様々な記事がありますが、Go言語での開発において、1:ローカル開発環境用途、2:テスト時の使い捨て用途の両方をまとめて整理した記事は見かけませんでした。本記事では両者を整理して、スッとLocalStackを活用できることを目的とします。 具体的に取り扱う内容は以下の通りです。 ローカル開発環境：Go言語で書いたアプリケーションが動くアプリコンテナと、LocalStackコンテナ間で通信する環境を構築します。 テスト：testcontainers-goを使ってLocalStac
辿り着いた最高の開発環境はRemoteなDev Containersです
はじめに ある程度最高な開発環境は、ポータブルなDev Containersで実現できます。これは前回の記事で紹介しました。 ただし、これでも欲が出てきて「より快適な開発環境」を追い求めてしまうのです。その結果、現在私が辿り着いた環境を共有できたらと思います。 文字よりも実践しているところを見たい人は以下動画を参照いただけたらと思います！ 何が不満だったか 「Dev Containers最高！」と言っていたのに、何がまだ不満だったのか。大きくは1点だけです。 それは、 開発環境と本番環境でOSが違っている ことです。 ここで言っているOSは、Mac, Windows, Linuxみたいなレベルの話です（Distributionなどのもうちょっと細かい話は無視してます）。 世の中の多くのサービスはLinux上で動いているのに、開発のときはMacだったりWindows上で行っていることが多いで
クラウド代ゼロ円！？LocalStackで爆速テスト環境を手に入れる方法
概要 この記事を読む対象者: 「AWSを使って開発したいけど、コストや設定が気になる…」と悩んでいるエンジニア この記事の内容: LocalStackの概要や歴史、インストールから基本操作まで、手を動かしながら学べる実践ガイドをお届けします この記事を読んで分かること: LocalStackを活用してAWSサービスをローカルでエミュレーションし、コスト抑え効率よくテスト環境を構築する方法が身につきます！ 序説 「AWSは便利だけど、テストするだけなのにお金がかかるのはちょっと…」そんな経験、ありませんか？ 本番環境でいきなり試すのはリスクが高く、設定ミスで予算オーバーになることも。 そんな悩みを解決してくれるのが LocalStack です！ LocalStackを使えば、AWSの主要サービスをローカルでそっくり再現できるため、コストを気にせず高速に開発・テストが可能になります。 この記事
2024年に調べたり構築した開発環境について
はじめに 2024 年に調べたり構築した開発環境について、振り返っておこうと思います。基本的に Linux をメインに Web アプリの開発環境を構築することが多いです。 今どきの Web アプリの開発環境というと、VS Code + Docker + Git が必須となっているので、これらをベースとして環境構築をしています。2024 年は、これらを使った開発環境の構築をしていました。また、構築にあたって、いろいろと調べていました。 Visual Studio Code Visual Studio Code は、Linux、Windows、macOS に対応していて、Intel 系 CPU だけでなく ARM 系 CPU にも対応している OSS ベースの高機能エディタということで、重宝しています。VS Code や、vscode と省略されることがあります。 本体だけでも十分便利なのです
自宅PCとDevPodで実現する Self-Hosted な Codespaces
はじめに GitHub Codespacesは、Web版VSCodeでクラウド上のDevContainerを使用できる便利なツールです。しかし、自作PCやサーバーが趣味の私たちにとっては、手元の高性能端末をサーバーにできないのは不満です。そこで、DevPodを試してみました。 この記事の対象読者 自己ホストできるCodespaceを探している方 DevContainerで動くWeb版VSCodeを使いたい方 日常的にDockerを使っている方 この記事に書くこと DevPod のインストールと最初のセットアップ方法 Tailscaleと組み合わせて便利に使う方法 この記事に書かないこと DevPod の詳しい説明 DevContainer の説明 Docker の説明 Tailscale の詳しい説明 DevPodとは DevPod は DevContainer を実行するためのオープンソ
2024年版のDockerfileの考え方＆書き方 | フューチャー技術ブログ
最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整
【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
Docker Desktop と代替ツールの機能検証まとめ
はじめに こんにちは。今年クラウドエース株式会社に新卒入社し、現在 SRE をしている渋谷と申します。 自分の愛車は MAZDA の RX-8 という車なのですが、この車に搭載されているロータリーエンジン（おにぎりエンジン）にちなんで、自分が執筆する記事のアイキャッチは 🍙 にすることにしました。 さて、この記事では GUI を用いてコンテナを管理・操作する際に使用されるコンテナ管理ツールとして代表的な以下の 3つのツールを紹介し、機能検証を行います。 Docker Desktop Rancher Desktop Podman Desktop それぞれのコンテナ管理ツールのメリット・デメリットを解説し、最後に自分が選んだコンテナ管理ツールを紹介します。 自分の用途に合ったコンテナ管理ツールを選択することで、より快適に Docker を使用することができるようになると思いますので、ぜひ参考
VSCode + Dockerでよりミニマルでポータブルな研究環境を
はじめに もっとミニマルで簡単なポータブルな環境を! 自分自身の研究のための環境構築についてこれまで二本の記事を書いてきました. これらの記事から二年ほどたち, いくつかの点において不満点が出てきました. 特に, GCPや自宅のサーバー上でリモートで作業することが多くなってきたので, よりミニマルでポータブルな環境が必要になりました. 以下では, 現時点で最小限の努力で環境を再現ができることを目標にしたDockerベースのGitHubレポジトリのテンプレートとその使い方を紹介します. このテンプレートを用いて作られた環境は, 新たなコンピュータ上で最短4ステップで環境を再現できるようになります. git clone VSCodeの"Open in Remote Containers" renv::restore() dvc pull この環境とセットアップはこのレポジトリにテンプレートとし
音源分離ツールSpleeterと音源MIDI変換ツールBasic-PitchをM1 MacBook Air上のDockerで動作させる
はじめに 楽曲をアナライズしたいとき、ボーカルの旋律とか、伴奏の最低•最高音は聴音しやすいものです。 ですが、、たとえばテンションを含む密集した和音のボイシングまで分解するのは、途方もなくしんどいです。もちろん訓練された能力と、それなりの時間も必要になります。 手元に楽器がない環境の人にとっては、なおさら難しいことです。 そこで補助的に機械学習ライブラリの力を借りて、能力や時間がない人でも、より良い音楽学習ができるようにすることは、音楽の文化に良い影響があると思います。 SpleeterとBasic-Pitchという二つの最高なライブラリが提供するコマンドラインツールを使うことで、音源をパート別に分離して、それぞれのパートをMIDIノートとして出力することができます。 それによって、リファレンス楽曲の分析自体に時間をかけることなく、本当の目的である解析、そして解析した後にどう昇華させるか考
PCが変わっても使い慣れたNeovimですぐに開発を始める仕組み
はじめに 私はエンジニアのキャリアをスタートしたときから、当時の上司の影響もあり、Neovim を使用して開発してきました。 当時は dotfiles を GitHub で管理していて、そのリポジトリをローカル環境に git clone して Neovim を使用していました。 その運用をしていたため、新しく PC を購入した時にすぐに環境を整えることができませんでした。なぜなら、dotfiles を機能させるためにどういったライブラリ（例: npm, node, ...）をダウンロードしていたか覚えていなかったからです。 そういった背景があり、転職や故障などを理由に PC が変わったとしても、すぐに開発環境を整えられるように Docker を利用した運用方法に変えました。 具体的にどういった運用をしているのか？ 私は以下のような方法で開発環境を整えています。実際にプライベートの PC と
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