初めまして、にわとろです。 さて今回は、ChatGPTを使ってiOSアプリをイチから作ってみました。ChatGPTの記事なんてもうオーバーフローするほどあるのですが、今のところiOSアプリを最後まで作り通した記事はありません。 理由は簡単で、ChatGPTは「バカ」なのでiOSアプリなんて複雑なモノを完成させられないからです。 しかしバカも使いようです。上手く使いこなしてやれば、アプリだって作ることができます。ChatGPTはバカですが、有能なバカです。でもあなたがヤツをわかっていなければ、やっぱり無能のままです。だから、この記事を読んで理解してあげないといけません。 それじゃあ、ChatGPTと仲良くなりにいきましょう。 ChatGPTを使う極意 早速ChatGPTを使う極意を教えます。全部読み通せなくても、これだけは覚えてください。 いい上司になれ。 何を言っているかというと、Chat
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。 そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。 直近だと数年前のDeep Learn
なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
今や毎日耳にするChatGPTだけれど、そもそもどんな風に話題になってきたのかをこのGWを利用して振り返りたいって人もいるはず。そんな人のためにChatGPT関連ニュースをまとめておきましたので、ぜひご利用ください！ 良い振り返りで、良い人生を。 このタイトルだけでもChatGPTに食わせて、話題の流れをまとめてもらうのが一番かも？ 週刊東洋経済 2023/4/22号（ChatGPT 仕事術革命） 作者:週刊東洋経済編集部東洋経済新報社Amazon 2020/06/01 あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」が公開 - GIGAZINE 2020/07/21 GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ 2020/07/22 「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話 - Qiita
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話PythonAITOEICChatGPTclaude はじめに データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.11.14時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 ※全て、個人の意見です。個人差もあります。 TOEICとは TOEICは、Test of English for International Communicationの略で、非英語圏の人々がビジネスシーンで英語を使う能力を測るためのテスト。 リスニングとリーディングの2つのセクションで構成されており、それぞれ495点満点、合計990点が最高得点。 TOEICスコアは、企業
ソフトウェア開発の真の問題点は、コードを書くことではなく、問題の複雑さの管理にある - YAMDAS現更新履歴
www.oreilly.com オライリー・メディアのコンテンツ戦略部門のバイスプレジデントであるマイク・ルキダスの文章だが、彼が数週間前、「コードを書くことが問題なのではない。複雑さをコントロールすることが問題なのだ」というツイートを見かけた話から始まる。彼はこれに感心したようで、これから何度も引用すると思うので、誰のツイートか思い出せればいいのにと書いている（ご存じの方は彼にご一報を）。 件のツイートは、プログラミング言語の構文の詳細や API が持つ多くの関数を覚えることは重要じゃなくて、解決しようとしている問題の複雑さを理解し、管理することこそが重要だと言ってるわけですね。 これは皆、覚えがある話だろう。アプリケーションやツールの多くは、最初はシンプルである。しかも、それでやりたいことの80％、いやもしかしたら90％をやれている。でも、それじゃ十分ではないと、バージョン1.1でいく
ChatGPT で何が変わったか
2023 年 3 月時点で、自分の開発スタイルがどう変わったかを雑に書いておく。 どんなタイミングで何を聞いているか主に Go と TypeScript や W3C や IETF の仕様について聞く場合はほぼ ChatGPT Plus を利用している。間違いとかはどうせ公式ドキュメントを読めばいいので、正しさは求めておらず、きっかけを求めている。 最近では Cloudflare Workers 上で動く WebAuthn サーバーを実装しているが W3C の WebAuthn を開きつつも、ほぼ ChatGPT に相談しながら実装している。 TypeScript で Uint8Array から ArrayBuffer に変換する方法を聞いたり、証明書について聞いたりと色々。参考までにどんなことを聞いているかを紹介しておきたい。 WebAuthn で送られてくる署名の r と s がたまに
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 はじめに VSCodeは世界で多くの人が使っているコードエディタです。 開発の際に使用している人も多いのではないでしょうか。 今回はそんなVSCodeの拡張機能を一挙に紹介していきます。 拡張機能 VSCodeは世界中で支持されているコードエディタですが、最大の魅力が「拡張機能」です。 機能を追加して、より自分が使いやすいコードエディタにすることができます。 拡張機能のインストール 拡張機能のインストールのやり方を説明します。 アクティビティバーの拡張機能マークをクリックする（四角が4つあるマークです） インストールしたい拡張機能を検索する 拡張機能を選ぶ インストールをク
「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」というタイトルで登壇したのは、freee株式会社のただただし氏。タイミー社主催の「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で、「GitHub Copilot 」を全社一斉導入する際に考えるべきセキュリティリスクについて発表しました。 freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏 ただただし氏：freee株式会社のただただしと申します。 今日は、「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。 自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャー
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
IDEにChatGPTを統合、「この関数のテストコードはどこ？」「XXXを実装するならどう書けばいい？」など、AIでコードと対話できる「qqbot」登場
IDEにChatGPTを統合、「この関数のテストコードはどこ？」「XXXを実装するならどう書けばいい？」など、AIでコードと対話できる「qqbot」登場 テキストから高度なイラストを生成するAIや、人間と自然な対話を可能にするAIが最近話題になっています。 この人間と自然な会話をするAIチャットの代表的なサービスであるChatGPTの派生サービス（Variant of ChatGPT）をVisual Studio CodeなどのIDEに統合し、開発中のコードについて「この関数のテストコードはどこ？」などと対話できる「qqbot」が登場しました。 開発したのはDan Robinson氏。 Introducing qqbot, a variant of ChatGPT that lives in your IDE. The cool thing about qqbot is that it k
ユニットテストをGitHub CopilotとChatGPT使って書いてみたらやばかったです | DevelopersIO
GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 みなさんユニットテスト書いてますか？ 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や
【GitHub x サイバーエージェント共催】GitHub Copilotで変わる開発文化の現実 https://cyberagent.connpass.com/event/292982/
技術に興味がなくて何が悪い？ - Qiita
TL;DR 技術に興味がなくても、エンジニアとして生きていくことはできる。 対象読者 自分を技術に興味がない側の人間だと思う方 筆者について Webアプリケーションの開発エンジニア。主な仕事はプログラム詳細設計、画面設計、コーディング。 技術にあまり興味がない。 初めに エンジニア界隈では、以下のような主張がしばしば見られる。 休日に勉強するべきである。 最新の技術動向は常にチェックするべきである。 技術イベントには参加するべきである。 毎日コードを書くべきである。 レガシーな技術ではなく、モダンな技術を習得するべきである。 etc... そしてこれらの"べき論"がさらに加速すると、 「技術に興味がない人はエンジニアに向いていない」 という主張すら出現し、それに同調する声も少なくない。 最近、とあるSNSで以下のようなやり取りを見かけた。 駆け出しエンジニアの質問 休日に勉強するべきですか
perplexity.aiが速攻で$20払って良いと思えたくらいに情報収集を効率化してくれた件 - 理系学生日記
従来の検索エンジン Perplexity.aiの検索 RAGとの関係 perplexity.aiでリサーチするときのプラクティス 英語で検索しよう しっかり調べたい時はPage機能を使う ちょっとした調べ物 今使えるモデル まとめ Perplexity.aiがすごく良かったです。何か知りたいことが出てきたら、Google検索するよりもPerplexity.aiで検索している。 Perplexity.aiは、生成AIを用いた検索エンジンと見なすことができるサービスで、情報収集の効率を劇的に向上させてくれます。ユーザーの質問に対してWebをクローリングし、関連情報を要約し、それらの参照リンクとともに高精度な回答を提供してくれる。 最初にネタバレしておくと、このエントリ自体もかなりの部分をperplexity.aiの要約と回答生成能力に頼りました（Github Copilotにもわずかに頼ってい
先日 OpenAI からChatGPTが Beta 公開された ChatGPT ではどんな質問に対しても何かしらの回答を生成してくれるのだが、ソースコードに関しても中々の筋が良さそうな雰囲気のコード片を生成してくれるということで少し話題になっていた こうしたプログラムを生成してくれる AI が発展していく中でどういう具合にプログラマの仕事が奪われていくのか興味がある 特に以下ではweb アプリやモバイルアプリなどのアプリケーションの開発においてという文脈で考えることにする まず AI がプログラマの仕事を奪うまでにはいくつかの段階があると思う コード支援レベル 現状はGitHub Copilotのようなコーディング支援を行うレベルの AI はある程度実用レベルになっている 自分は Copilot が生成したコード片をプロダクションコードに含めるのは権利関係の問題もあり様子見している しかし
そうして「メモ帳」「天気予報」「パズルゲーム」... など色々アプリを作っている中で「自分のテスト勉強のためのアプリが欲しい」となり、自作の単語帳アプリを開発した。これが「暗記メーカー」の原型となっている。 また、書籍にアプリのリリース方法についても記載されていたこともあり、この頃からPlayStoreへのアプリの公開を始めた。 今でこそPlayStoreでは「20人のテスターを集めて14日間テストする」「開発者の身元確認」といったアプリを出すまでの工数がかかるものとなっている。ただ、当時は（確か）そういった制限は存在せず$25の登録料を払えばリリースし放題だったので、アプリが完成したらとりあえずストアに公開していた。 基本的に出したアプリは鳴かず飛ばずだったが、その中で「暗記メーカー」だけは定期的にダウンロードが発生していたため、ユーザからのフィードバック等を参考にアップデートを続けるよ
〔Udemy初夏のビッグセール開催中〕エンジニア組織をまとめる技術─マネージャー歴12年のEMが語るプロジェクト・プロダクト・ピープルマネジメントに必要なスキル - はてなニュース
ソフトウェアエンジニアにとって、マネジメントの職に就くかどうかは大きな選択です。現在ではプレイヤーのままでスタッフエンジニアといった高い職位に進むキャリアもありますが、マネージャーとしてチームを率いてこそ達成できるビジネス上の成功もあるでしょう。 ひとくちにマネージャーといっても、マネジメントの対象によって要求されるスキルに幅があります。これまでUdemyの大きなセールで講座を紹介してきた当ニュースですが、今回はソフトウェア開発組織のマネジメントに必要となるスキルにフォーカスしました。 マネージャーという仕事と学びたいスキルを紹介してくれるのは、10年以上前からPM（プロジェクト・マネージャー）などに就いてチームを牽引し、現在はヘルステックベンチャーのカケハシでEM（エンジニアリング・マネージャー）を務める小田中育生（@dora_e_m）さんです。 また記事の後半では、マネジメントに関連し
米GitHubは6月29日（現地時間）、関数名とコメントから、関数のコードを丸ごと自動補完するAIプログラミング機能「GitHub Copilot」（コパイロット、副操縦士の意）を発表した。専用ページから登録すると、テクニカルプレビュー版の招待を順次受けられる。 米Microsoftのコードエディター「Visual Studio Code」と、Visual Studio Codeベースのクラウド開発環境「GitHub Codespaces」向けの拡張機能として提供する。 例えば、コメントとして「// Get average runtime of successful runs in seconds」（成功した実行の平均実行時間を秒の形式で取得する）と書いておき、その下に「func averageRuntimeInSeconds」と関数を書き始めると、Copilotがその先を自動補完。必要な
AWS版GitHub Copilotとなる「Amazon CodeWhisperer」が正式版に。個人ユーザーは無料、VSCodeに対応
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」が正式版になったことを発表しました。 Amazon CodeWhispererは昨年（2022年）6月に行われたAWSの機械学習にフォーカスしたイベント「Amazon re:MARS 2022」で発表され、プレビュー公開されていました。 参考：AWSも、プログラミングを機械学習で支援する「Amazon CodeWhisperer」プレビュー公開。コメントを書くとコードを提案 コメントや書きかけのコードからコードを自動生成 Amazon CodeWhispererは、オープンソースリポジトリ、Amazon内部リポジトリ、APIドキュメント、フォーラムなどから収集した数十億行のコードを基にした機械学習から、プログラマが書き始めたコード
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる
VSCodeで生産性を上げる
はじめに こんなツイートを見て執筆をしようと思いました。 実際に、VSCodeは機能の追加や拡張機能の開発が活発に行われており、かつUIもユーザーフレンドリーであるため人気のエディターだと思います。VSCodeを使いこなせるのとそうでないのではエンジニアリングの生産性に大きな差が出てしまうと思います。 パンくずの設定 '>' を入力します。 '>' preferences: Open User Settings (JSON)を入力します。 僕のsettings.jsonは以下です。 { "workbench.colorTheme": "GitHub Dark", "terminal.integrated.fontFamily": "MesloLGM Nerd Font", "terminal.integrated.profiles.osx": { "fish": { "path": "/o
GitHub Copilotが便利になったのでターミナルもVSCodeで良いのでは？という話 - Qiita
この記事はラクスアドベントカレンダー2の17日目です。 先日のVSCodeのアップデートで、GitHub Copilotを使うとターミナル操作が便利になりました。 これにより、別途ターミナルのアプリを使わずにすべてVSCode上で操作した方が便利なのでは？となりました。 アップデート前までどうしてたか MacのiTerm2上で、GitHub CopilotのCLI版（パブリックベータ）で入力補完やコマンドの意味を調べたりしていました。 それ自体は便利でしたが、いくつかの不便な点もありました。 使い方がちょっと煩雑だった 例えばコマンドをサジェストして欲しい場合、gh copilot suggest 'gitで1つ前のコミットを取り消したい'のようにタイプする文字数も多くなり、またそれが一般的なコマンド or ghコマンド or gitコマンドかの３択に答えないといけなくて面倒でした。 ss
米AI研究企業OpenAIは7月20日（現地時間）、文章から画像を生成するAI「DALL・E 2」のβ版を公開し、事前登録していたユーザーの招待を始めた。招待人数は100万人。利用は基本無料で、生成した画像は商用利用も許可する。 利用は毎月ユーザーに配布するクレジットを消費する形で回数を調整。クレジットは販売も行うため、多く利用したいユーザーは追加購入できる。画像の生成の他に、生成画像やユーザーがアップロードした画像を自然言語による指示で編集できる機能や、1枚の画像から複数のバリエーションを生成する機能などを備える。 悪用防止のため、有名人や政治家の似顔絵、実在の人物の写実的な画像の他、暴力的、性的、政治的な画像は生成できないようブロックする。差別防止に向けては「CEO」「教師」など、人種や性別を特定しない指示で画像を生成すると、さまざまな属性の人の画像を生成するようにした。 関連記事 最
ドキュメント駆動開発v2
前提 ここで言っているドキュメントは仕様書ではなく、顧客向け製品ドキュメント。 ミドルウェア製品を開発 小さなチーム パッケージ製品とパッケージ製品のクラウド版 そのため顧客に提供するドキュメントが必ず必要 GitHub を利用 自分で開発する場合のフロー 作りたい機能をぼんやりでいいので GitHub Issue に追加する feature ブランチを切る デザインドキュメントをリポジトリの doc/ 以下に書く デザインドキュメントに合わせてコーディングを進めてなんとなく動くところまで作る 動かなくてもいいのでイメージを膨らませるためにコードを書いてみる デザインドキュメントは書き捨て前提で、とにかくメモを書く 製品ドキュメントを書き始めて、一旦書き終える ブランチマージに向けてコーディングを進める 書ける範囲でテストを書く ドキュメントを平行して修正する プルリクエストをだしてレビュ
VScodeだけでGit操作を完結させるのだ～～ッ!!
VScodeだけでGit操作を完結させる方法について書くのだ。 👀その前に！ この記事は、以下の2つの拡張機能がインストールされている前提で進めるのだ。 Git Graph - Visual Studio Marketplace GitLens — Git supercharged - Visual Studio Marketplace インストールしておいてほしいのだ。 ✅ステージング(git add ◯） 以下のようにするのだ。 ＋ボタンをクリック：ステージングする ーボタンをクリック：ステージングを解除する ▲ステージング→解除 ✅コミット名を自動でつける 右にある✨ボタンを押すと、コミット名を自動で決めてくれるのだ👇 ▲この例だと、変更内容が意味不明すぎて変なコミット名になってるし、現状英語だけみたい？ これは、GitHub Copilotの機能なのだ。 ✅コミット(git c
米GitHubは8月11日（現地時間、以下同）、ソースコード共有サイト「GitHub」上でコードエディタ「Visual Studio Code」のWebブラウザ版を起動できる機能「Codespaces」のβ版を公開した。Twitterでは「便利すぎる」などと、ITエンジニアを中心に話題になっている。 ユーザーはGitHubのリポジトリ画面で「.」（ドットキー）を押すとVisual Studio Codeが起動する。個人ユーザーは当面無料で利用でき、チーム向けや企業向けのプランを利用している法人ユーザーも9月10日までは無料で試用できる。 法人向け料金は従量制で、計算に使用するCPUの性能と利用時間で変動する。最も安い2コアのCPUを使う場合は1時間で0.18ドル（約20円）。使用したデータの容量1GB当たり0.07ドル（約7円）も月額で別途請求する。 Visual Studio Codeは
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
※GitHub Copilotが長いコードを提案してきた時、ショートカットキーの「単語単位で受け入れる」を使用すると便利です。 ※ インライン候補をトリガーするとは提案が表示される場所ならばどこでも GitHub Copilot が動きます。 例えば、提案が表示される場所からカーソルが動かしてしまっても、カーソルを元の場所に戻してトリガーコマンドを使うと提案が表示されます。 ※ インライン候補をトリガーするはデフォルトのキー設定では動きません。：Windows で確認 自分でキーボードショートカットキーを設定する必要があります。（これは自分の環境だけかもしれません。） 導入後（課金後） 導入後に何をしていいのか？何が出来るのかがよくわからなかったので調べてみた。 環境 Windows10 GitHub Copilot (導入 1年契約 or 1月契約) VSCode VSCode Insi
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains AIがプログラミングを支援してくれるサービスが主要各社から出揃いました。 Publickeyではこれまで各社の発表時点でそれぞれのサービスを紹介してきましたが、ここであらためて主要各社のプログラミング支援AIサービスをまとめます。 本記事では、各AIサービスごとの主な機能などをリストアップしています。ただし、実際にはAIに指示などをすれば品質の差異はあれどおそらく何らかの結果は返ってくるであろうこと、この分野は急速に進化していて各社とも積極的な能力向上と機能追加を行っていくであろうことから、現時点で機能差はあったとしてもそれほど顕著な違いとは言えないでしょう。 そして、おそらくは今後各社のコード生成関連のAIの能力はある程度十分な高さまで急速に到達し
Yoyo Code (Matyáš Racek's blog)より。 ソフトウェアの開発方法を劇的に変えるには、いくつかのブレイクスルーが必要だと感じています。ブレイクスルーといった場合、それは大きなブレイクスルーを意味します。例えば、「構造化プログラミング」のブレイクスルーのようなもので、プログラミングに対する私たちの考え方を完全に変えてしまうようなものです。ここでは、それに関するいくつかの見解とアイデアを紹介します。 グルーコードや定型文を書くのは無駄だ 私が書くコードのほとんどは、面白いことはするわけではなく、定型文か、サブシステム同士を繋ぐための糊のようなものです。この種のコードは、すでに何度も書かれていて、これからも何度も書かれるような気がします。それなのに、なぜまた書かなければならないのでしょうか? 問題は、コードがかなり異なっていることで、通常は既存のコードをそのまま使うこと
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