RustのAnyを解説：リフレクションなしの型内省 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前書き Rust がランタイムリフレクション（実行時リフレクション）を導入しない理由については、以下の RFC を参考にできます： 要点をまとめると、次のようになります： DI（依存性注入）は必ずしもリフレクションを使って実現する必要はなく、Rust にはより優れた実装方法がある； 派生マクロと Trait の組み合わせにより、実装をランタイムからコンパイル時に移行できる； 例えば、プロシージャルマクロを用いて、依存性注入などのリフレクション機能をコンパイル時に実現する：https://github.com/dtolnay/reflec
【実践解説】Html Css Javascript Projects - Web開発で開発効率を劇的に向上 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 【実践解説】Html Css Javascript Projects - Web開発で開発効率を劇的に向上 🔥 なぜ今このツールが注目されているのか X(Twitter)で335いいね・40リツイートを集め、GitHubでも1700スターを獲得した「solygambas/html-css-javascript-projects」が話題になっています。私も実際に3週間使ってみたところ、作業時間が約35%削減され、驚くほどの効果を実感しました！このツールがなぜ開発者コミュニティで急速に広まっているのか、その理由と活用法を徹底解説します。
Next.js個人備忘録③：Next.jsでの開発に向けて、Tailwind CSSの基本を簡単にまとめてみた - Qiita
従来のようにCSSファイルでスタイルを定義するのではなく、HTMLに直接スタイルを付けられるため、デザイン作業のスピードアップが期待できます。 書こうと思ったきっかけ ITスクールの制作課題で「短期間で見栄えのするUIを作りたい」と思ったことがきっかけです。 CSSの記述量を減らしながらデザインの自由度を保てるTailwind CSSを知り、その仕組みを自分用にまとめておくことにしました。 Tailwind CSSとは？ Tailwind CSSは、ユーティリティファーストなCSSフレームワークで、HTMLに直接クラス名を記述することでスタイルを適用していくのが特徴です。 一般的なCSSのようにクラスを定義してから使うのではなく、既に用意された小さなスタイル単位（ユーティリティクラス）を組み合わせてUIを構築します。 参考文献 特徴 ユーティリティファースト：細かいスタイルごとにクラスが存
MCP対応したVS CodeでAWS MCPを使う - Qiita
はじめに つい昨日に以下の記事を書いたのですが、VS CodeのStable版もほぼ同日にエージェント機能が追加されました。以下の記事ではClaude Desktopを使いましたが、VS Code + GitHub Copilot でも awslabs/mcp を試してみます。 なお、部分的に前回の記事に飛ばすとわかりにくかったので、手順については重複する部分もこちらの記事に載せています。 前提 環境 Mac OS 14.5 VS Code March 2025 (version 1.99) GitHub Copilot 準備 awslabs/mcp はPythonで書かれており、公式の手順ではパッケージマネージャーの uv が必要になります。 uv のインストール（Astral公式ドキュメントまたはGitHub参照） Python 3.10 以上 （公式では uv python inst
VS Code の設定から MCPサーバーを追加して GitHub Copilot agent mode で利用してみる（安定版でも利用可能に） - Qiita
【追記】 March 2025 (version 1.99) のアップデートで、Insider版でなくても Agent mode や MCPサーバーを扱う機能が使えるようになりました （記事執筆時は Insider版でしか扱えなかったので、Insider版を使った流れを書いてますが、今は安定版で同じことができます） VS Code No安定版を最新にして、Agent mode が選択できない場合は、設定から Agent mode の機能を有効化してください。 はじめに ↓このポストに書いていた話に関する内容です。 最初に「VS Code Insider版の設定から MCPサーバーの設定を追加できる」という情報を見かけたのは、上記で引用しているポストでした。 また、検索をしてみると日本語や英語の記事も書かれているようでした。 以下は、その一例です。 ●Visual Studio Code +
Cognitoのサンプルコード(react)でログアウトが上手く動かない場合の対処法 - Qiita
はじめに Cognitoを使ってみようと思い、サンプルコードで動作確認していたところ困った挙動に遭遇したので、その対処法です。react(react+vite)のケースになります。 経緯 アプリケーションタイプはSPAで作成し、マネージドログインページを利用しています。 作成が終わると「Quick Setup ガイド」が出てくるので、手順通りコピペしました。 App.jsの全文はこのようになっています。 // App.js import { useAuth } from "react-oidc-context"; function App() { const auth = useAuth(); const signOutRedirect = () => { const clientId = "********"; const logoutUri = "http://localhost:30
GenU のフロントエンド (Vite + React) 詳細解説 ①ビルドとルーティング - Qiita
はじめに 皆さん、こんにちは。 私は業務でデータ利活用基盤を取り扱っていること、2024 AWS Japan Top Engineer に選出されたということから、AWS GenU およびそれに必要なデータ基盤の探求 (Snowflake, dbt, Iceberg, etc) に取り組む必要があると考えています。 本投稿では、GenU のバックエンドである CDK コードを詳細に解説します。 自身そして閲覧して頂いた皆様の GenU への理解が少しでも深まり、生成 AI の民主化につながっていければと考えています。 GenU とは GenU は生成 AI を安全に業務活用するための、ビジネスユースケース集です。 バックエンドは AWS で、フロントエンドは Vite + React で動作します。 2025/3/10 時点の GenU のバックエンドについては、14 回に分けて解説してい
Next.jsを企業向けに最適化！2025年のアプリ構築術 | エピソード5: Redisでスケーラビリティを強化 - Qiita
目標 Next.jsアプリのスケーラビリティを向上させる方法を学ぶ。 Redisを使ってキャッシュを実装する。 ブログの読み込み速度を最適化し、大規模運用に備える。 1. 企業向けアプリにおけるスケーラビリティの重要性 企業向けアプリでは、ユーザー数の増加やトラフィックの急増に対応する必要があります。Redisを使ったキャッシュは、データベースへの負荷を軽減し、高速なレスポンスを実現します。このエピソードでは、ブログの投稿リストをキャッシュします。 2. Redisのインストールと設定 Redisをプロジェクトに導入します。 手順： ローカルRedisのインストール（オプション）： Dockerを使用する場合：
ReactとCSSで一定時間表示される通知をやるときの色々な方法 - Qiita
フロントエンド、というよりUI一般では、ユーザーの操作に対してまったく無反応なのは良くありません。ユーザーが意味のある操作をしたならば、何らかのフィードバックを返すべきです。 例えば、何かをユーザーのクリップボードにコピーするボタンというのはありがちですが、クリップボードに何かを書き込んでもそれだけだと目に見える変化がないので、追加で「コピーしました」のような通知を出すというのはよくあるパターンです。 ここでは、そのような通知が、ちょっとフェードインしながら表示され、一定時間後にフェードアウトしながら消えていくという要件を想定することにしましょう。 transitionを使う基本的な実装 まずはReactの部分をざっくりお見せします。 import { useState } from "react"; import "./styles.css"; export default functi
【Socket.IO】Next.js + Node.js + Express で WebSocket通信 を試してみる - Qiita
Next.js と Node.js で構成するWebアプリケーションにて、リアルタイムの双方向通信を行う必要があり、Socket.IO の利用を検討しています。 今回カウントアップアプリの作成を通じて、実際に Socket.IO を試してみたので、その内容をまとめます。 目次 1. はじめに 2. クライアントサイドの実装 2-1. socket.io-clientのインストール 2-2. page.tsxの作成 3. サーバサイドの実装 3-1. socket.ioのインストール 3-2. index.tsの作成 4. Socket通信のテスト 参考資料 1. はじめに 今回は以下の構成で実施しました。 クライアントサイド next.js 15.2.1 socket.io-client 4.8.1 サーバサイド node.js 22.13.1 express 4.21.2 socket.
Next.js + Express.js + MySQL + Docker で簡単な Web アプリを作ろう！ - Qiita
この記事の対象読者 このチュートリアルは、以下のような人に向けたものです。 Webアプリを作ってみたい初学者 Node.jsを使ってみたい人 Next.jsを使ってみたい人 Dockerあんまりわかんない人 この記事のゴール Next.js（フロントエンド）＋ Express.js（バックエンド）＋ MySQL（データベース）＋ Docker（開発環境） を使って、超シンプルな Web アプリを作ります！ 前提条件 ホストOS: MacOS Dockerインストール済み エディタ:Cursor プログラミングの基礎はわかる データベースも少しわかる Dockerについて学びたい人は以下の無料の書籍がおすすめです。 今回の背景 Webアプリエンジニアとして半年が経ち、何かアウトプットを残したいと思い記事を書きました。今回は、AIコードエディタ Cursor を試してみたかったので、アプリのコ
Rustのトレイトとトレイト境界を理解する - Qiita
Trait は他のプログラミング言語で一般的に「インターフェース（interface）」と呼ばれる機能に似ていますが、いくつかの違いがあります。Trait は特定の型が他の型と共有できる機能を持つことを Rust コンパイラに伝えます。Trait を使用することで、共通の動作を抽象的な方法で定義できます。Trait Bound を使えば、ジェネリック型が特定の動作を持つ型であることを指定できます。 簡単に言えば、Trait は Rust におけるインターフェースであり、ある型がそのインターフェースを使用する際の動作を定義するものです。Trait を使えば、複数の型間で共通の動作を制約でき、ジェネリックプログラミングの際にはジェネリック型が Trait で定義された動作に従うよう制限することも可能です。 Trait の定義 異なる型が同じ動作を持つ場合、Trait を定義して、それらの型に対
[AWS+OpenAI+Next.js]画像を生成するWebアプリを作った - Qiita
こんにちは。自称デザインエンジニアこときゃのんです。 最近AWSの構成図をなんとなく理解できるようになったので、自分でもAWSを触ってみたくて画像を生成するWebアプリを作りました。今回はそのまとめです。 AWS初めて触りましたが、数時間あれば作れたので入門編にいいかもです。 参考にした記事 構成やAWSの使い方はこちらを参考にしました。 OpenAIのAPIの呼び出し方はこちらを参考にしました。 今回の設計 バックエンド側 言語はpythonで書きました。Lambda関数を使って以下の処理を行うAPIを構築し、API Gateway経由で実行できるようにします。 クライアントから送られてきたテキストを受け取る そのテキストをもとに画像を生成 生成した画像をS3に保存 保存した画像の署名付きURLを取得してクライアントに返す 当初は過去に生成した画像を一覧で見られるような機能もつけようとし
![[AWS+OpenAI+Next.js]画像を生成するWebアプリを作った - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f6bfb72e6dfc2b40314684f5576c204615709351/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmF2YXRhcnMuZ2l0aHVidXNlcmNvbnRlbnQuY29tJTJGdSUyRjk4ODQ2ODEzJTNGdiUzRDQ_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9MDEwZjUzNGQyY2ZkMGYxY2YxMDc5ODkzYjA4MWNkY2I%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D49b1521895514f7a6f266ab21730d210%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCQVdTJTJCT3BlbkFJJTJCTmV4dC5qcyU1RCVFNyU5NCVCQiVFNSU4MyU4RiVFMyU4MiU5MiVFNyU5NCU5RiVFNiU4OCU5MCVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QldlYiVFMyU4MiVBMiVFMyU4MyU5NyVFMyU4MyVBQSVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCU5QyVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSU5RiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWRkZjlmNmY0YjRiYzA5YjgwOWVhYzIwYTM0YmQzYmQx%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDA4NzR3b2tpaXRlJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9ZmM2NjI1MTZmN2UxOWVkMWZiNDllMzkxNGMyYmZmZmI%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De874368fd2f31b3a5729317e2313d364)
InfraNodusでDify RAGを強化する：LLMのコンテキストを拡大 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 著者：Dmitry Paranyushkin（InfraNodus創設者） 検索拡張生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）にDifyのナレッジベースやドキュメントから付加情報を与える効果的な手法です。しかし、多くのRAGシステムには「大局的な視点」が欠けており、特に広範な質問に対して不十分な回答を生成する要因となっていました。 InfraNodusはDify RAGシステムに統合する時の役割 InfraNodusは、PDFやテキストなど多様なコンテンツから主要テーマ・関連性・情報の空白領域を抽出し、全体像を視覚化します。この情報を
JavaScriptで配列を非破壊的に変更するならこうしよう2025 - Qiita
はじめに JavaScriptの配列操作には、元の配列を直接変更する「破壊的（destructive）」なメソッドと、元の配列は変更せず、一部が元と異なる《新しい》配列を生成する「非破壊的（non-destructive）」なメソッドがあります。 「破壊的か非破壊的か」を意識べきケースの例として、React があります。React はオブジェクトの同一性のみによって《画面の状態が更新されたか》を判定するので、配列などのオブジェクトを set 関数で更新する場合には、非破壊的に変更する必要があります。 かつては、非破壊的操作のメソッドが十分にそろっていなかったので、非破壊的操作が必要な場合に「古い配列をコピーしてから、新しい配列に対して破壊的操作をする」ことでしのぐことが多くありました。 しかし、今は違います。 主に ES2023 で「配列の非破壊的な変更」のメソッド群が追加され、サポートが
cssと少しのJavaScriptで、ヘッダー追従要素あっても、それが被らないでスムーズスクロールを実装する - Qiita
まずはじめに ヘッダー部分に追従要素がある時、ページ内スクロールをすると、その追従要素が重なってくることがあると思います。 それをcssと少しのJavaScriptで解決しようという話です。 どう解決するか cssだけでスムーズスクロールとスクロールした時の余白を設定できるようになりました。 scroll-behavior https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/CSS/scroll-behavior scroll-padding-top https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/CSS/scroll-padding-top これらを使って解決しようと思います。 <div id="content" class="content"> <nav id="nav" class="nav"> <a href="#
OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - 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 @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
VSCodeでドキュメント作成するならまずこれを入れよう - Qiita
なぜMarkdownか 記法が簡単で表現力が高い（※１） テキストなので差分管理がしやすい QiitaもMarkdown形式を採用している ※１ プレビュー機能があるとなおよい！ VSCodeを使うならこの拡張機能を入れてみよう Markdown All in One まずはこれを入れていたら間違いないと思う！ 詳細は拡張機能の公開サイトを見ていただくといいですが、とりあえずのおすすめポイントは これを入れていたら大体の機能が使える（最初に入れるべき拡張機能） 便利なショートカットが用意されている 太字：Ctrl＋B 表のフォーマット：Alt+Shift+F パスの補完をしてくれる ファイルリンク（特に画像）のパスを補完してくれる Paste Image これは画像を資料に入れたいときにマストの拡張機能だと思います！ これがないと、 スクショを撮る 保存先のディレクトリに移動して保存する
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Next.js個人備忘録④：Next.jsでTypeScriptとJavaScript、どちらを使うか迷ったため、記事にまとめてみた - Qiita
Promise / async-await / Generatorの違いと使い分け：JavaScript非同期設計のための構文戦略 - Qiita
