こんにちは、以前 FlightBooksというサービスを立ち上げていたのですが、2年ほどメンテしていなかったため、ローカル動作するOSS版として公開することにしました。 OSS版を作るにあたり、エディタ部分はVSCodeなりお好きなエディタを使ってもらうとして、 MarkdownからHTMLを生成する部分 HTMLからPDFを生成する部分 を切り出して公開しました。 ほかのサービスや技術と何が違うの？ 技術書をマークアップテキストで書くプラットフォームとしては、Re:VIEW、Vivliostyleなどがありますが、FlightBooksは「出版やDTPに関する知識がなくても印刷所にだしたい」というエンジニア諸氏のために開発されました。 「商業印刷」にどこまで向き合うか ご家庭のプリンタに印刷を指示すると、ファイルの情報がプリンタドライバに送信され、そこでインクの出し方を制御するためのデー

Linuxスキルをレベルアップする実用的な実践書。本書では、コマンドを組み合わせて複雑なコマンドを作成することで、手動で行われているタスクを自動化するための方法を学びます。具体的には、パスワードの管理、大量のテストファイルの生成、テキストファイルを変換してデータベースのように扱う方法など、現実的なビジネスの問題を解決する方法を明らかにします。単なるテクニックではなく、背後で何が行われているかについても学べるので、Linuxのシェルに対する理解が深まります。それと同時に、Linuxコマンドに関するさらに上級レベルの知識とテクニックが身につきます。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 第I部　主要な概念 1章　コマンドの組み合わせ 1.1　入力、出力、パイプ 1.2　コマンドラインに取り掛かるための6個のコマンド 1.2.1　コマンド① wc 1.2.2　コマンド② head 1.2.3　コマ

この記事はScala Advent Calendar 2022の19日目です. Scalaではジェネリック型の変性(variance)は+や-で指定しますが, 他の言語(たとえば, C#, Kotlin)ではoutやinだったりします. この記事では変性の意味を整理して, なぜScalaでは+/-の記号を使うのか説明します. 追記ただし, ここで説明している内容は基本的にC#やKotlinでも成立する(はずな)ので「なぜこれらの言語では+/-の記号を使わないのか」を説明するものではありません. 個人的には+/-の方がわかりやすいと思うし, out/inの記法は扱っている概念が簡単であるかのような誤解を生む(悪く言えば騙す)のでどちらかと言うと嫌いです. 発端 こういう話題がありました. Scala は共変が + で、反変が - なので理論重視？ なのに対して、Kotlin と TypeSc

こんにちは。ココナラテックエージェントの開発をしているエンジニアのみんです。 新技術が常に登場しているフロントエンドの開発で、時代の波に乗り、キャッチアップすることが我々エンジニアの使命です。 ココナラテックエージェントのフロントエンドは Next.js アプリケーションです。2023年の9月から、App Routerへの移行を始めています。 つい9月末に、ココナラテックエージェントの案件一覧ページをApp Routerに移行しました！ 案件一覧と検索を含め、案件まわりのキャッシュ再検証（revalidate）の実装に全身全霊を注いだ成果をシェアしたくて、この記事を書きました。 App Routerのキャッシュ種類 Next.jsは、レンダリングの効率を上げるために、オプション指定がない場合に全てのリクエスト結果をキャッシュする方針です。 公式ドキュメントによると、App Routerのキ

私は本来本好きの人間であるが、最近はめっきり本を読む機会が少なくなった。技術を学ぶなら pluralsightとかのビデオのコースもあるし、Webの公式ドキュメントも充実している。よしんば本を読んでも紙ではなくKindle が多い。ブックマークもつけれるし、サーチもできるし、老眼にもやさしい。本ってもうオールドファッションのメディアじゃないだろうか？ 最近本を書く機会があって、そんなことを考えたので久々にはてなのブログのほうで考えたことを書いてみたい。 本を書くべきかどうかの葛藤 私は米国のマイクロソフトで Azure Functions というサーバーレスのサービスの開発者として勤務している。アメリカで働いているので日本で本を書こうとか全く考えていなかったが、ある日文藝春秋の山本さんが突然コンタクトをとって来て「本を出しませんか」と言われた。私は普段はnoteで自分の学んだことを、自分の

ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ

今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solved ゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどうやら、チェッカーというゲームが以前弱解決された際の論文"Checkers Is Solved"のオマージュだろうという話です。 この記事には専門用語が出てくるので、最後の方に基礎知識として重要な用語や知識をまとめました。 お詫びと訂正 この記事の内容は、私が