An IDE built on top of a canvas, Haystack takes care of the tedious and confusing parts of coding for you
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ほとんどの人はだれかと恊働しています。マネージャーやリーダーであるなら、この割合はより大きくなります。 筆者は、仕事の重要な要素のひとつを「進捗を出すこと」と定義しています。そして進捗を出すには、進捗をただしく把握することも重要になってきます。 しかし「進捗を把握する」と言っても、想像以上に難しいと感じる場面が多々ありました。たとえば、 進捗はどうですか? → 進行中です/〜をやっています なにか問題はありますか? → とくにないです 〜までに終わりそうですか? → たぶん大丈夫だと思います というようなやりとりは一般的なコミュニケーションだと思いますが、あまり有用な情報は得られていません。 この記事では、自身の経験則をもとに、進捗にまつわる良い情報をゲットするための具体的な質問を考えてみました。 なぜ進捗を把握すべきなのか 話の前に、なぜ進捗を把握すべきなのでしょうか。 それは良い計画づ
私の愛しいアップルパイへ 8月16日(金)、このTCP/IP網の片隅に新規サービスを産み落としました。「TaskChute Cloud 2」っていいます。 頑張って作ったトップページ去年の8月から本格的に作り始めて、1年間でようやく形になりました。これこそ"俺が考える最強のタスク管理・時間管理サービス"って感じです。 正直タスク管理サービスって有名どころは出尽くしてる感じですし、「いまさらー?」って感じだと思います。この手のサービスは西海岸からいくつも出てますし。 でも、今までの発想のタスク管理サービスって使いづらくないですか?もう実際の仕事に通用しなくないですか?って気持ちもあって、ちょっと違ったアプローチのサービスをガチで作ってみました。 そこそこ借金して1年かけて作りました小学生時代からの友人と作った役員2人だけの極東の極小の会社なんですけど、コロナとか異常な円安とかの影響もあって経
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか? 入力値を処理するための関数(A、B){ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
綺麗なコードを書くためのコードレビューチェックリスト PR出す前にこの観点は必要だよねリストまとめ 1. 設計と仕様の整合性 コードが既存のシステム設計に一致しているか確認します。 例えば、MVCアーキテクチャを採用している場合、モデル、ビュー、コントローラーが適切に分離されているかをチェックします。 機能要件 コードが仕様書に記載された機能を正しく実装しているか確認 テストケースを使って期待される動作を検証すると効果的 非機能要件 パフォーマンス、セキュリティ、拡張性などの非機能要件も満たしているかをチェックし YAGNI(You Aren't Gonna Need It)の原則 必要な機能だけを実装し、将来の要求に備えて無駄な機能を追加しない。これはコードの複雑さを減らし、保守性を高めます。 オブジェクト指向設計の原則 単一責任の原則 (Single Responsibility Pr
技術部の染矢です。研修中にドット絵を作っていたと思えば、いつの間にか技術研修をする側になっていました。なんとまあ、時の流れというのは恐ろしいものでしょうか。 ペパボでは今年から新卒技術研修の一環として「オブザーバビリティ研修」を実施することにしました。ペパボの中では新しい取り組みであるため、オブザーバビリティ研修のみの内容で一記事を執筆することにしました。他の研修内容も含めたまとめ記事も近いうちに公開されることでしょう。 この記事では、オブザーバビリティ研修を新卒技術研修に組み込んだ意図と、研修内容、また研修設計時に考えていたことを紹介します。 オブザーバビリティ研修を取り入れた背景 ペパボの新卒技術研修では複数の技術を学びます。WebアプリケーションフレームワークからWebフロントエンド、インフラ、機械学習など幅広い技術を、実際に手を動かしながら習得します。 昨年までの研修で、次の課題が
個人的に「Webサービスの公開前チェックリスト」を作っていたのですが、けっこう育ってきたので公開します。このリストは、過去に自分がミスしたときや、情報収集する中で「明日は我が身…」と思ったときなどに個人的にメモしてきたものをまとめた内容になります。 セキュリティ 認証に関わるCookieの属性 HttpOnly属性が設定されていること XSSの緩和策 SameSite属性がLaxもしくはStrictになっていること 主にCSRF対策のため。Laxの場合、GETリクエストで更新処理を行っているエンドポイントがないか合わせて確認 Secure属性が設定されていること HTTPS通信でのみCookieが送られるように Domain属性が適切に設定されていること サブドメインにもCookieが送られる設定の場合、他のサブドメインのサイトに脆弱性があるとそこからインシデントに繋がるリスクを理解してお
ローカル API と機械学習 (ML) モデル、DirectML を使用したローカル ハードウェア アクセラレータ、およびクラウドベースの API を使用して Windows アプリを強化するさまざまな方法を示すサンプルのコレクション。 ローカル API と ML モデルを使用して AI で Windows アプリを強化する これらのサンプルは、ローカル API と機械学習モデルを使用して、AI を使用して Windows アプリを強化するのに役立ちます。 AI 搭載の Audio Editor GitHub リポジトリ: AI Audio Editor のサンプル 説明: AI 搭載の Audio Editor で、AI を利用して断片的なオーディオを関連するクエリと一致させる WinUI 3 オーディオ編集アプリを構築する様子を示しています。 ユースケースとしては、ソーシャル メディア
はじめに 皆さんのログに対する理解はどんなものでしょうか?仕組みから設計方法まで完璧に理解しているエンジニアもいれば、なんとなく使用しているエンジニアも多いことでしょう。 ログとは、システムに着いてエラーや障害の発生、利用者による操作や設定の変更、外部との通信などを時系列に記録したものです。ログに関する理解を深めることで、複雑なシステム開発や運用が可能となります。また、AWS、Azure、GCPなどのクラウドサービスを利用している場合はシステムの開発が可能になるだけでなく、経費削減に繋がる可能性も考えられます。 本記事では、ログの基本を押さえるためにその設計方法について解説します。少しでも自信がない方は、ご一読ください。 ログを出力する理由は? ログの基本や、ログの設計について解説する前にそもそもログを出力する理由を押さえましょう。大きく4つの理由が考えられます。 ・問題が発生した時に調査
前からずっと言いたかったことがある。同じ過ちを犯すゲーム開発者に。あるいは、「ゲームを完成させた体験が無い人」に。 あなたのゲーム開発に対する予測は、ほとんどの場合正しくない。それも、20%や40%などの振れ幅ではない。200%とか400%のスケールで大きく間違っている。 私はその感覚を確かめるべく一つのアンケートを実施した。結果は火を見るより明らかな傾向を示した。 個人ゲーム開発者に質問です。「1年で完成させる」と思って作り始めたプロジェクト、実際に完成したのは? — じーくどらむす/岩本翔 (@geekdrums) June 4, 2024 Twitterアンケートの統計的な正しさは保証しない。そもそも母集団が偏っているし、最後の選択肢が「未完成」を含めていることに対して「4年以内に諦めて未完成」の人も含めているかもしれない。が、エターナったという意味では4年以上完成しないもの、に含め
こんにちは。ヨッピーです。 写真は作者である「まるでゆきみ」さんの才能にビックリして固まっている僕です。 本日お邪魔しているのはNintendo Switch向けに配信されている「ツクールシリーズ るんるんスーパーヒーローベイビーズDX」の作者である「まるでゆきみ」さんのご自宅なのですが、なんとこの「まるでゆきみ」さんは金融機関で正社員として働く傍ら、6人の子どもを育てつつ、合間を縫ってこのゲームを完成させたそうです。 6人も子どもが居たら普通に働くだけでも大変そうなのにゲームまで作ってしまうって、「いったいどういう環境でゲームを作ってるのか」「どうやって時間を捻出しているのか」などなど、お話を聞くことで「いつかゲームを作りたい!」と思っている人の参考になれば、と思って取材に来たのですが、お話を聞いているうち「この人が天才すぎて、話を聞いてもなんの参考にもならないのでは?」と思ってしまいま
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記:その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
この記事は 10X アドベントカレンダー2023 という企画の1日目(12/1)の記事です。 こんにちは、10Xでソフトウェアエンジニアをしている 岡野(@operandoOS)です。 今回 10Xで3回目となるアドベントカレンダー企画の1日目をありがたく担当させていただきます💪 目次 目次 10X アドベントカレンダー2023ってなに? さてさて、本題へ CIは絶対に速い方がいい CIを高速化するテクニックの紹介 キャッシュの利用 マシン性能の調整 ジョブの並列実行とテスト分割 最適なテスト分割 ジョブの実行順序・依存関係の最適化 不要なジョブ・ステップを削除する テストコードの実行速度を上げる 紹介したテクニックを活用した10XでのCI高速化事例 アプリのビルド時間の大幅短縮に成功!! APIのテスト実行時間の大幅短縮に成功!! CIを高速化するために日々取り組んでいること CI/C
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか? ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ! 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL(Data Definition Language:SQLのデータ定義言語)から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし
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