米国時間 8 月 11 日、ブラウザから利用可能な統合開発環境 GitHub Codespaces (以下 Codespaces) が GA しました。本記事は、情報のまとめとなります。随時引用元を記載していますので、詳細について気になる点などはドキュメントをご覧くださいませ。 ※ 追記 : 2022 年 11 月の GitHub Universe の情報を少し入れ込みました。 注 : Team および Enterprise Cloud プランの場合、Organization Owner が設定で有効にすることで利用できるようになります。個人プランのユーザーには、既存の Codespaces ベータ版が延長されます。ベータ版に参加されている方は、今後も無料でアクセス可能です。個人利用については、近日中に何かしらのアナウンスがあるようです。(2021/08/12 JST 現在) 注 : 20
GitHub Copilotとライセンス問題
プログラマーが入力した自然言語からAIによるコードの提案を行うサービス 2021/07/07時点ではテクニカルプレビューとして限定されたユーザーのみ利用可能 AIの学習にはGitHubに一般公開されているコードが利用されている VScodeの拡張機能 GPLライセンスCopilotではGitHub上に一般公開されているコードが学習元データとして利用されています。 そこで、Nora TindallさんがGitHubに対して質問送った所、回答からGitHub Copilotの学習元となるデータセットはライセンスを判断せず、全ての一般公開されているコードを利用している事が判明しています。 oh my gods. they literally have no shame about this. GitHub Support just straight up confirmed in an emai
何年後かの自分へ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 業務で使用する新しいMacが届きました。 新しいMacを初期セットアップするにあたって「今の設定どうだったっけ...」と調べる時間が結構かかってしまいました ということで何年後かの自分がまた新しいMacに乗り換える際に手間取らないように、設定した内容を書き記しておきます。 移行先のMacの情報は以下の通りです。M1 Max、嬉しい。 # OSのバージョンの確認 > sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 12.4 BuildVersion: 21F79 # カーネルのバージョン確認 > uname -r 21.5.0 # CPUのアーキテクチャの確認 > uname -m arm64 # CPUの詳細確認 > sysctl -a machdep.cpu machdep.cpu.
2024.03.08 働き方 SIer新卒プロフェッショナル駆け出しお金 案件や給与、残業、勤務地に対する「あなたの希望を叶えます」と謳った、いわゆる“エンジニアファースト”な求人があふれていた時代に終止符が打たれようとしているーー。 そう警鐘を鳴らしたnote「エンジニアファーストを撤回したい企業の思惑」に反響が集まっている。執筆したのは、“流しのEM”として、複数企業の採用・組織・制度づくりに関わり、採用側と求職側の事情に精通している久松 剛さんだ。 今、業界で何が起こっているのか。久松さんに、エンジニアを取り巻く採用市場の変化と今後のキャリア戦略のあり方を聞いた。 博士（慶應SFC、IT） 合同会社エンジニアリングマネージメント社長 久松 剛さん（@makaibito） 2000年より慶應義塾大学村井純教授に師事。動画転送、P2Pなどの基礎研究や受託開発に取り組みつつ大学教員を目指す
個人開発の「維持するための労働力」「インフラ費」をどう抑えるか 活動歴7年の開発者が語る、楽に長続きさせるための仕組み 個人開発を「継続」する ke-ta氏の自己紹介 ke-ta氏：では、発表を始めます。今回は「個人開発を『継続』する 小さくはじめて、長くつづける」というタイトルで発表します。よろしくお願いします。 まずは自己紹介です。名前はke-taと言います。2022年に大学を卒業して企業に就職していたのですが、個人開発の時間を作りたいという理由から、4月に退職して独立しています。 なので今は個人開発メインで活動しているのですが、空いた時間にほかの会社の開発を手伝うことも少しあるので、それ用にYmdkitという別の法人を設立しています。 ふだんはTwitter（現X）とかでよくつぶやいています。だいたい個人開発に関連するつぶやきをしているので、よかったらフォローしてもらえるとうれしいで
「GitHub Copilot」の真のパワーについて発表したのは、GitHub社の服部佑樹氏。株式会社タイミー社が主催した「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で「GitHub Copilot」の実装やプラクティスについて話しました。全2回。後半は、「GitHub Copilot」の仕組みと使う時のTips。前回はこちら。 ※本記事の内容は2023/08/30時点のものです。GitHub Copilotの実装は、今後変更される可能性があります。最新情報はドキュメントをご覧ください。 「GitHub Copilot」の裏側 服部佑樹氏：ここから、「Behind the curtain」というところで、ちょっと裏側にいきたいと思います。仕組みと、あとは、どうやって読み取るのか、Tips and Tricks、というところでいきたいと思います。 先ほど、3レイヤーありますというお話をし
「GitHub Copilotで開発生産性はどのように変わるのか」というタイトルで登壇したのは、GMOペパボ株式会社の黒瀧悠太氏。株式会社タイミー社が主催した「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で、「GitHub Copilot 」を開発に導入したことで起こった変化について発表しました。 登壇者の自己紹介 黒瀧悠太氏：よろしくお願いします。GMOペパボの黒瀧です。今日は「GitHub Copilotで開発生産性はどのように変わるのか」というタイトルで発表します。 私は、今GMOペパボ株式会社の「SUZURI」というサービスの技術責任者、シニアエンジニアリングリードというのをやっていて、GMOインターネットグループとしては「デベロッパーエキスパート」専門分野のエキスパートとして活動しています。 SNSアカウントは「@kurotaky」というのでやっています。趣味はドラムを叩くこと
目的 個人の学習メモです。以下3点を目的にします。 Github Copilotを利用するにあたって現状で認識しておくべきであることを整理しておく。 Github Copilotを感覚ではなくコントロールして使用できるようになる。 知らないTipsをインプットする。 参考 こちらのサイトからのアウトプットです。Githubで公開されていて、Github Copilotを中心にまとめられています。 知識 Github Copilotに利用されているモデル codexというモデルが利用されている。 GPT-3ベースで自然言語の理解が可能。 codexモデルに渡せるトークン数は限られていることをしっておくべき。 Github Copilotの補完のしくみ 詳しいロジックは公開されていないようですが、エディタで開いているファイルを読んで現在開発しているファイルに関連の深いものを参考にしている。 T
Author Thomas Dohmke GitHub Copilot Chatの一般提供（GA）の開始と、新たなGitHub Copilot Enterpriseのサービスプレビュー、AIを活用した新しいセキュリティ機能、GitHub Copilotパートナープログラムを発表しました。 2023年3月、私たちはGitHub Copilot Xについての発表で、AIが開発者のライフサイクルのあらゆるステップに浸透することと、ソフトウェア開発の新しい未来のビジョンを共有しました。それ以来、私たちは基盤技術の拡張と成熟に取り組んでおり、その過程でさらに大きなものを生み出しました。私たちのビジョンは、世界の開発者にとっての新しい現実として現れました。 GitHubがGitという仕組みの上に構築されたように、今日私たちはCopilotの上に「再構築」されました。オープンソースとGitは、ソフトウェ
About ようこそプロジェクトに貢献するにはGeneral コード補完コメントからコードを生成コードからコメントの自動生成GitHub CopilotとのクイックQ&A正規表現プログラミング言語間の翻訳タイプヒンティング構造化データからのオブジェクト生成コードからドキュメントへClient Side Tips Copilot スニペットハンドリングGitHub Copilot ショートカット定義に移動便利なファイルのピン留めDesign Patterns AI が理解可能な命名規則一貫性のあるコーディングスタイルハイレベルアーキテクチャを先に小さなコードチャンクで作業するコンテキストレス・アーキテクチャ微細な OSS 依存関係の排除Collaboration AIフレンドリーなドキュメンテーションプロンプトとコード生成プロセスのコーチングTesting ユニットテストの作成テストコード生
米国で世界初の自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」が発表され、衝撃を生んでいる。人間の指示に応えてタスクをサポートする従来型のAIアシスタントとは異なり、Devinはコーディングから実装までの開発プロセス全体を自ら行える、いわゆる自律型の「AIエージェント」だからだ。同ツールは「（サポート型の）Github Copilotなどとはユーザー体験が大きく異なる」という。Devinの登場により、人間のITエンジニアが職を奪われる時代が到来してしまうのか。その具体的な実力とともに解説する。
年間350件以上のAIプロジェクトを推進する株式会社エクサウィザーズ主催のセミナーに、生成AI分野で幅広い知識を持つ梶谷健人氏が登壇。「ChatGPTを活用した新規事業／サービス開発の進め方」をテーマに、生成AI領域で成功する事業・プロダクトづくりのポイントを紹介しました。 生成AIの6つの本質的価値 梶谷健人氏：生成AIならではの価値の作り方が「意味」のところですね。 まずは生成AIが本質的にはどういう価値を持っているのかを作り手がきちんと理解した上で、あぶり出して検証した顧客の課題と組み合わせて、サービスを作るという考え方が重要です。 生成AIの本質的な価値は何なのか。個人的には（スライドの）この6つに整理できると思います。 最初の1から3がコアな価値で、そこの派生として4から6の価値が生まれるという構造です。 それぞれの価値を解説させていただきます。まず最初が「コンテンツの創造コスト
[Hacker News discussion, LinkedIn discussion, Twitter thread] A question that I’ve been asked a lot recently is how large language models (LLMs) will change machine learning workflows. After working with several companies who are working with LLM applications and personally going down a rabbit hole building my applications, I realized two things: It’s easy to make something cool with LLMs, but ver
［速報］Google Cloudが「Gemini Code Assist」発表。最新のAIによるコーディング支援、Stack Overflowのナレッジも統合。Google Cloud Next '24
Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、最新のAIによるコーディング支援サービス「Gemini Code Assist」を発表しました。 Gemini Code Assistは、GitHub CopilotやAWS CodeWhispererなどと競合するサービスと位置づけられます。 Gemini Code Assistは最新AIモデル「Gemini」採用 Google Cloudは昨年（2023年）12月にAIによるコード補完やコード生成などを実現する「Duet AI for Developers」を正式リリースしています。今回発表されたGemini Code Assistは、同社の最新AIモデルである「Gemini」を採用したDuet AI for Developersの進化版だと説明されています。 参考：
マイクロソフト、GPT-3.5やDALL・E 2のAIモデルを含む「Azure OpenAI Service」正式に提供開始。まもなくAzure上で学習させたChatGPTなども実行可能に
マイクロソフト、GPT-3.5やDALL・E 2のAIモデルを含む「Azure OpenAI Service」正式に提供開始。まもなくAzure上で学習させたChatGPTなども実行可能に マイクロソフトは、同社のクラウドサービスMicrosoft Azure上でOpenAIによるAIモデルを基にしたサービス「Azure OpenAI Service」の正式な提供開始を発表しました。これまではLimited Accessとして限られたユーザーのみ利用可能でした。 Azure OpenAI ServiceのAIモデルには、自然言語による高度な対話などを実現するGPT-3.5、自然言語からプログラムコードを生成するCodex、テキストから画像を生成するDALL・E 2などが含まれています。 Just in—new AI models on Azure OpenAI Service empowe
Windows 11にアップグレードできないPC、国内に2000万台 “10サポート終了時”でも1000万台近く残存か
Windows 11にアップグレードできないPC、国内に2000万台 “10サポート終了時”でも1000万台近く残存か 日本マイクロソフトが、「Windows 10」のサポート終了に向けた国内のWindows OSの利用状況を明かした。国内のコンシューマ市場にあるWindows PC約4800万台のうち、現時点で約2000万台が「Windows 11にアップグレードできないPC」だという。2年後の2025年10月にWindows 10のサポート終了が迫る中、PCの買い替えを推進しても“10のままのPC”は多数残りそうだ。 日本国内のコンシューマ市場にあるWindows PC約4800万台のうち、現時点で約2000万台が「Windows 11にアップグレードできないPC」だと、日本マイクロソフトが11月21日に行った記者向け説明会の中で明かした。2年後の2025年10月にWindows 10
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ
実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
AIコード生成と著作権
6月30日、GitHub CopilotというAIプログラミングツールのテクニカルプレビューが発表されました。 コメントなどから自動的にコードが生成されるアニメーションは、とてもセンセーショナルで今後のプログラミングのあり方を変えてくれそうな予感がします。AIコード生成は以前からTabnineなどがありましたが、GitHubが参入したことで、今後より一般的に普及しそうです。 そんな中、AIコード生成とGPLライセンスについてのツイートが少し話題になっているのを目にしました。 github copilot はgplのコードを学習してんならgithub copilotが生成するコードはgplなコードのderivative worksでしかあり得ねえだろうが、という指摘がされており一考の価値がある https://t.co/pacomctOzW — 7594591200220899443 (@s
GitHub Copilot を業務で利用するとなると、以下の 2 つの懸念がある。 自社のプライベートなコードが GitHub Copilot に送信され、学習モデルとして使われ、外部に流出してしまわないか 自動生成されたコードが学習モデルとなった public なコードのライセンスを侵害してしまわないか 1 については、コードの一部なら大きな問題にはならないと思われるが、もし一時的にエディタに貼っていたクレデンシャルが送信されて外部流出してしまう可能性があるのであればリスクが低いとは言いづらい。 2 については、ライセンスを侵害すること自体がリスクである。それに加えて、GitHub Copilot がよそのライセンスを侵害する可能性があることがあとから発覚した場合、それまでに GitHub Copilot を使って書かれたコードすべてを精査しなくてはいけなくなる可能性があるのもリスクと
AIを駆使して開発者のコード作成を支援していたスタートアップ「Kite」が閉鎖しこれまでのコード全てをオープンソース化してGitHubに公開
AIを使ってPythonのコードを補完してくれるプログラミングサポートツール「Kite」を開発するスタートアップ・Kiteが、ツールの開発を中止してサポートを終了しました。さらにKiteは、これまで開発してきたコードをすべてオープンソース化し、GitHubで公開しています。 Kite is saying farewell - Code Faster with Kite https://www.kite.com/blog/product/kite-is-saying-farewell/ Kite · GitHub https://github.com/kiteco I’m bummed that Kite isn’t continuing. It’s the time for these tools, and we are already seeing value… and it’s gro
先日リリースされたGitHub Copilot Enterprise の最速レビュー！〜進化したGitHub Copilotを使ってみた〜 | CyberAgent Developers Blog
先日リリースされたGitHub Copilot Enterprise の最速レビュー！〜進化したGitHub Copilotを使ってみた〜 サイバーエージェント Developer Productivity室の小塚です。みなさんはGitHub Coilotを利用しているでしょうか？弊社ではGitHub Copilot Businessを昨年から全社導入し、日本国内ではプロンプト送信行数と提案受け入れ数が1位（2023年12月時点）となるなど、現在約8割のエンジニアが積極的に実際のプロダクト開発において日々利用しています。 弊社ではUS時間の2/27にリリースされた生成AIを利用した機能群であるGitHub Copilot Enterpriseのクローズドベータに1月から参加させていただいておりました。クローズドベータ参加にあたり、GitHub社のVP of Product Manageme
GitHub Copilotとチームでモブプロしたいときにハマったこと（VSCode & LiveShare） - Qiita
はじめに GitHub Copilotをチーム全員で使ってモブプロしたい！と思った時にハマりポイントがあったので、その内容と解消法です。 前提 チーム全員でVSCode & GitHub Copilot Extentionを利用。 GitHub Copilot for Businessを利用。 リモートで繋いで開発するチームのためLiveShareでコードを共有してモブプロ。 結論 LiveShareのゲスト側（URLを払い出してもらった側）はWorkspaceのTrustをしよう！ ハマったこと LiveShareのゲスト側（URLを払い出してもらった側）でなぜかVSCodeにCopilotアイコンが表示されない&コードがサジェストされない、、 ホスト側（LiveShareのURLを払い出した側）からはCopilotのアイコンが見えていて、コードのサジェストが動くぞ、、 原因 LiveS
GitHub Copilot ChatのアップデートでAgentsという機能が追加されて@workspaceをつけて質問することでエディタのコンテキスト外のファイルも対象に回答してくれるようになった。 code.visualstudio.com 「プログラマー失業不可避」が噂されるCopilot Workspace*1とは別の機能なので注意。 以下Microsoft Copilotに翻訳してもらった要点： LLMは、ある時点での公開リポジトリのデータで訓練されています。つまり、現在のコードについては何も知りません。コードについては一般的なことは知っていますが、ワークスペースの内容に関する必要な文脈を持っていないので、それに関する質問に正確に答えたり、ワークスペースの形式や機能に従った新しいコードを提案したりすることができません。 これを回避するために、GitHub Copilot Chat
拡張機能で Chrome DevTools に独自パネルを追加してトラブルシュートに役立てよう - Techtouch Developers Blog
こんにちは、カスタマーサクセスエンジニア（CSE）の komo です。 この記事では CSE の主業務の１つにテクニカルサポートがありまして、それを効率化するために作ったツールの話をします。 具体的には Google Chrome 拡張機能で DevTools に独自パネルを追加して、トラブルシュートに有用な情報を表示させるツールです。実物をそのまま紹介はできないため、ひな形を別途作りました。作り方を書くので、同じようなカスタマー系エンジニアの方々に真似してもらって、役立ててもらえると嬉しいです。 ツールの説明 ひな形からの発展形 作り方 ステップ1：最小の拡張機能を作る ステップ2：パネルを追加する ステップ3：パネルに機能を追加する おまけ：動作確認・キャプチャ取得用に作ったHTMLとJSON おわりに 参考資料 ツールの説明 別途作ったひな形はこんなものです。 通信を監視して、特定の
開発効率を追い求めた実装プラクティス集
この記事は MICIN Advent Calendar 2023 の24日目の記事です。 前回はSaneさんの「データ基盤チームで社内インターンをやってみて」でした。 はじめに abekohです。MICINでMiROHAの開発をしております。 本記事では、書籍等から得た設計・実装パターンの知識や、実際にプロダクト開発で試して得られた経験などから編み出した、開発効率向上のためのWeb API開発のプラクティスを紹介します。 筆者が関わっているMiROHAは治験の業務支援を取り扱うプロダクトです。MiROHAの開発における特性として、以下のようなものが挙げられます。 治験業務に関するドメインが特有で複雑 前例が少なく、MVPを追求中。プロダクトのアプローチが頻繁に変わる 外部品質は高い水準が求められる これらの特性を意識して開発を促進させるために日々試行錯誤しております。 複雑なドメインに対す
GitHub Copilot for Businessの所感、みんなに聞いてみた - LIVESENSE ENGINEER BLOG
はじめに LET運営の村山と毛利です。 社内の交流を活発にし、お互いの知識を伝搬する機会を設けるために、Livesense Engineer Talk（通称:LET）というチームを運営しています。 今回は、GitHub Copilot for Businessを社内導入して2ヶ月程経ったので、エンジニアにCopilotを使った感想を聞いてみました。 はじめに みんなの感想 ayumu838さん ここがよかった ここが惜しい 池谷さん ここがよかった ここが惜しい 赤坂さん ここがよかった ここが惜しい 中野さん ここがよかった ここが惜しい 富士谷さん ここがよかった ここが惜しい 渡辺さん ここがよかった ここが惜しい 鈴木さん ここがよかった ここが惜しい 今井さん ここがよかった ここが惜しい まとめ みんなの感想 みんなの感想をChatGPTに要約してもらうと、こんな感じになりまし
SIerでのGitHub Copilotの業務活用に向けた検討ポイントをまとめてみた - Qiita
OpenAIが開発したコード生成AIの「Codex」や、その技術を活用した「GitHub Copilot」が注目を集めています。Qiitaや技術ブログではCopilotを試してみた系の記事も多く公開されており、好意的な反応と共に紹介がされているように感じます。 これらのコード生成AIやツールを開発業務で活用しようと考えた際、どのような効果が見込めるのか、プログラマの心理やパフォーマンスにどのような影響を及ぼすのかが気になったので、CodexやCopilotの実装能力やプログラマに与える影響を調査した研究事例などを調べました。 この記事では、調べた結果を基に、SIerにおける開発業務でCopilotやCodexといったソースコードが生成できるツールやAIを活用するにあたって留意するべきポイントなどを、私の感想を交えながらご紹介します。 本記事で紹介する範囲 本記事では、SIerがCopilo
［速報］GitHub Copilot extensions発表。CopilotがDockerやAzureなどサードパーティの専門家へ拡張、プログラマの質問に答えてくれる
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、GitHub Copilotの新機能「GitHub Copilot extensions」を発表しました。 GitHub Copilot extensionsは専門知識を持つCopilot GitHub Copilotは、プログラマはVisual Studio Codeなどのコードエディタ上やチャット欄でAIと対話し、プログラミングに関する質問への回答やコードの生成などをAIが行ってくれる機能です。 GitHub Copilot extensionsは、このCopilotの能力をサードパーティなどがそれぞれのソフトウェアやサービスの専門家へと拡張できるようにし、プラグインとしてCopilotに組み込み可能にしたものです。 拡張されたCopilotの例として、マイクロソフトが提供する「
はじめに 以前からGitHubのプルリクにAIサポート、Copilotがあればいいのにと思っていました。 Github Copilot for Pull RequestもありますがCopilot Enterpriseに登録した企業のみなので シンプルかつ個人でも始められそうなChatGPT CodeReviewを導入してみます。 ChatGPT CodeReviewを導入する OpenAIの作業 1. OpenAIアカウントに登録、ログインする 2. 課金する Setting - Billingを選択します。 Add to credit balanceを選択して、クレジットカードを登録します。 ミニマム$5〜から課金を行います。 3. APIKey作成 API Keysを選択します。 Create New Secret keyを選択してAPI Keyを作成します。 API keyを安全な場
昔はこういうの結構やられてた気がするけど最近あんまり見なくなったのでやってみました。 タイトルは から借用しました。 注意点 プラグイン自体の説明はあまりするつもりはないので、GitHub の README を読むなり使ってみるなりしてみてください。 私は結構頻繁にプラグイン乗り換えるので 2022 春バージョンと思ってください。 私が言うのもあれですが、プラグインはいっぱい入れればいいというものではありません。ひとつひとつを使いこなすのが大事です。多ければそれだけ管理も大変です。 競合があるプラグインは比較して選定しているつもりですが、あくまでも私の趣味の範囲での選定となります。絶対的な指標があってこっちの方が優れているといった判断をしているわけではありません。 私の Neovim の使い方 使い方が違うと参考にならないことが多いため前提としてどういうふうに Neovim を使っているか
GitHub Copilotを使ってちょっと楽にUnitTestを書けるようになった - STORES Product Blog
こんにちは！ 引っ越しのために本棚をひっくり返していたら、エンジニアなりたての頃の勉強ノートが出てきました。 今となっては全く役に立たないノートなのに、なんとなく捨てられない とと です。 毎日頭が沸騰するんじゃないかと思うくらい頭をフル回転させて、人生で一番カロリーを使っていたのか、あのときほど減量に成功した日はいまだかつてありません。 （プログライミングダイエットと呼んでいます ※効果には個人差があります） Unitテスト書いてますか？GitHub Copilot使ってますか？ さて、わたしは普段、STORES 決済 アプリ/SDK を開発するチームでiOSエンジニアをしています。 この2つのプロジェクトの現在のUnitテストのカバレッジは以下の通りとなっています。 アプリ: 33.15% SDK: 27.98% 結構頑張っている方だと思うのですが、どうでしょうか？ STORES 決済
LLM を組み込んだチャットアプリケーションを写経しながら実装できる「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」を読んだ - kakakakakku blog
2023年10月18日に出版される新著「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」を読んだ & 写経した📕 読者層的には「ChatGPT って最近よく聞くしたまーに使うこともあるけど LangChain って何なのー？」という人や「LLM (Large Language Model) をアプリケーションに組み込むなんて考えたこともなかったけどできるのー？」と感じるような人に特におすすめできるかなーと💡本書を読みながら写経すると，難しいことは考えずに ChatGPT のように LLM を組み込んだアプリケーションをあっという間に構築できてしまって，とにかくワクワクして楽しめる一冊だった❗️ ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 作者:吉田 真吾,大嶋 勇樹技術評論社Amazon 著者の一人 id:yoshidashin
AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開
AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開 Amazon Web Services（AWS）は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」の新機能として、生成モデルをカスタマイズし、社内の独自ライブラリやAPIなども生成されるコードに組み込むことができる新機能をプレビュー公開しました。 下記はAWS CEO Adam Selipsky氏のツイート。 Exciting news! Amazon CodeWhisperer’s new customization capability is now available in preview! The new feature helps customers to
「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」をミッションに、医療プラットフォームを提供しているUbie株式会社の@masa_kazamaです。 この記事は#Ubieアドベントカレンダー5日目にエントリーしています。 今年は生成AI一色の1年でした。Ubieでは、生成AIをプロダクト活用と社内生産性向上の観点で取り組んでいます。(取り組みの詳細は、こちらの記事で紹介しています。) この記事では、社内生産性向上観点で、社内の業務プロセスに溶け込んでいて、なくてはならない使い方になっている事例を10個ご紹介します。その中のいくつかは、実際に生産性が倍以上になっていたり、外部委託のコストが半分になったりしています。この記事が、生成AIを活用している人や活用していきたい人のご参考になれば幸いです。 プロダクト活用にもいくつか事例が出ており、問診の内容を大規模言語モデル(LLM)を活用して要約する機能
UnityでもAIのコーディング支援機能「GitHub Copilot」を使って効率&生産性爆上がり！ (料金、セキュリティ&ライセンス問題対応、導入と設定、どんな時に便利か)【Unity】【JetBrains Rider】【AI】 - (:3[kanのメモ帳]
この記事でのバージョン Unity 2022.2.8f1 はじめに GitHub×OpenAIが提供するAIのコーディング支援機能「GitHub Copilot」を Unityで試した所、思考時間やタイピング量、検索頻度がかなり減り、 思っていた以上にコーディングを効率化出来る最高のサービスでした！ GitHub Copilot、X出るまでは様子見するつもりだったけど我慢できずにUnity(Rider)で試したらヤバ過ぎるなこれ……！ だいたいコメント書くだけで思った通りかそれ以上のコード書いてくれる(選択肢も複数有る)し、なんならコメントすらこちらの意図を汲んで先に書いてくれるし、生産性爆上がり！！… pic.twitter.com/ThuXYK4JSd— カン@ゲームクリエイター(Unity/VR/Steam/Switch) (@Kan_Kikuchi) 2023年4月1日 という事で
![UnityでもAIのコーディング支援機能「GitHub Copilot」を使って効率&生産性爆上がり！ (料金、セキュリティ&ライセンス問題対応、導入と設定、どんな時に便利か)【Unity】【JetBrains Rider】【AI】 - (:3[kanのメモ帳]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c637bf828139708d73db7813920ec940410eff69/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkan_kikuchi%2F20230403%2F20230403074020.gif)
【忘れず登録しておこう！】GitHub Copilot X および GitHub Next の Waitlist 公開中プロジェクトまとめ | DevelopersIO
GitHub Copilot X 自体の公式サイトはこちらです。 公式サイトからリンクされている下記のデモ動画で、VS Codeに統合されたチャットを利用して軽快にコーディングを行う様子に、心を踊らせた開発者は多いのではないでしょうか。 以下、公式サイトの記述を抜粋します。 With chat and terminal interfaces, support for pull requests, and early adoption of OpenAI’s GPT-4, GitHub Copilot X is our vision for the future of AI-powered software development. Integrated into every part of your workflow. (日本語訳) チャットとターミナル インターフェイス、プル リクエスト
「GitHub Copilotを使って自作ライブラリを作ってみよう」というタイトルで登壇したのは、株式会社タイミーの新谷哲平氏。同社主催の「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で、自作ライブラリ作成における「GitHub Copilot」活用について発表しました。 タイミー社・バックエンドエンジニアの新谷氏 新谷哲平氏：では「GitHub Copilotを使って自作ライブラリを作ってみよう」という題でタイミーの新谷が発表させていただきます。よろしくお願いします。 簡単に自己紹介をさせてください。タイミーでバックエンドエンジニアをしています。書くことがなかったので、好きなものはカレーと書いてみたんですが、自分が好きなカレーはジャワカレーです。みなさん、おすすめのカレールーがあれば今回のハッシュタグを使ってポストをして教えてください。よろしくお願いします。 簡単に、タイミーの紹介をさ
GitHub Copilot X：AIを搭載した開発者体験
GitHub Copilotは、チャットや音声インターフェイスの組み込み、Pull Requestのサポート、ドキュメントに関する質問への回答、OpenAIのGPT-4の採用など、よりパーソナライズした開発者体験を提供できるよう進化を遂げています。 GitHubのミッションは常に、時代の先を行くイノベーションを起こし、ソフトウェアで強化された世界で、開発者がより幸せかつ生産的になるために必要なものを提供することです。数年前に大規模言語モデルの実験を開始し、生成系AIはソフトウェア開発の未来を象徴する存在であることがすぐに明らかになりました。GitHubはOpenAIと提携して、GPT-3の子孫であるOpenAIのCodexモデルを使用した世界初の大規模な生成系AI開発ツールとしてGitHub Copilotを開発しました。 GitHub Copilotは、コメントやコードを自動補完すること
Copilotといえば「副操縦士」という意味ですが、生成AI以降、その意味は変わってしまいました。「GitHub Copilot」といえば、生成AIがプログラミングをサポートしてくれるサービス。そして、そのCopilotをいう名称を多く使っているのが米Microsoftです。 企業向けの利用が中心となる「Copilot Microsoft 365」、ブラウザをサポートするEdgeの「Copilot」、検索エンジンであるBingの「Bing Copilot」、そしてWindows 11に搭載された（一応まだプレビュー）「Windows Copilot」。で、Microsoft Copilotという名称が意味するものはなんでしたっけ？ という感じになっております。 中でも、ユーザーに直接的な影響を与えるものとしては、やっぱりOSそのものにぶら下がるWindows Copilotが強力です。OS
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GitHub Codespaces が GA しました（概要、課金など色々まとめ） - Qiita
ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO
年収550～800万円台の「転職上手」なエンジニアほど危うい時代に？【久松剛解説】 - エンジニアtype | 転職type
個人開発の「維持するための労働力」「インフラ費」をどう抑えるか 活動歴7年の開発者が語る、楽に長続きさせるための仕組み
「GitHub Copilot」を使う時、何に注意するべきか GitHub社・服部氏が解説する、活用のTips
導入1ヵ月で、35,000行分のコーディング時間を削減 定量面・定性面から評価する「GitHub Copilot」
Github Copilotを活用する上でのおさえておくべき特徴とTips - Qiita
Universe 2023: CopilotがGitHubをAIを駆使した開発者プラットフォームへと変貌させる
| GitHub Copilot Patterns & Exercises
「Devin」とは何か？もうITエンジニアは不要か？コーディングから実装まで「人要らず」の実力
なぜChatGPTはこんなに日本語の精度が高いのか？ 梶谷健人氏が解説する、生成AIの6つの本質的価値
Building LLM applications for production
LLMプロダクト開発とはどういうものなのか？｜erukiti
GitHub Copilot のセキュリティ・ライセンスに関する懸念の調査メモ
Copilot ChatのAgents機能がすごそう - laiso
Github プルリクエストにAIレビューを導入してみた - Qiita
ワシの使っているNeovimプラグインは200個近くあるぞ
生成AIの活用事例 10選｜masa_kazama
初級者にとっては“補助輪”、中・上級者にとっては“ブースター” 自作ライブラリ開発のハードルをグッと下げてくれる「GitHub Copilot」の使い方
「Edge」で使ってみないと分からない「Windows Copilot」の進化