0と1の二進法の論理演算で動いているのがコンピューター。すべての演算は、ANDとORとNOTがあれば表現できます。演算子3つ、これがミニマムでしょうか？ 実は、ORしてNOTする、NOR（ノア）や、ANDしてNOTするNAND（ナンド）という演算子1つあれば、AND、OR、NOTもつくることができるので、演算子は実は1つで十分！ 「Nor」 名前のかわいさを優先して新プログラミング言語「Nor（ノア）」を「Wirth（ヴィルト）」をベースに開発しました。 「Nor Playground」 演算子として使えるのは論理和(or)を否定する(not)する、"nor"のみ。0か1の1bit同士の演算なので、パターンは4つしかありません。 まずは not を作ります。 function not(a) return a nor a end print not(0) # → 1 print not(1)
何度か講演でこの話をしたのだが、気が向いたのでエッセンスを書き下しておこうと思う。 テスト駆動という言葉が流行る前にプログラマとなった私は、当初どのようにテストを書いてよいのか分からなかった。そんなとき、(当時はオーム社で現在はラムダノートの)鹿野さんから「ビューティフルコード」を献本していただいた。分厚い本なので、興味ある章から読んでいった。その一つがアルベルト・サボイア氏が書いた7章「ビューティフル・テスト」だ。 ビューティフルコード (THEORY/IN/PRACTICE) 作者:Brian Kernighan,Jon Bentley,まつもとゆきひろオライリージャパンAmazon この章では、例として二分探索が取り上げられる。二分探索のアイディアが出されたのは1946年だが、バグのない実装ができたのは12年後だという。実際に実装してみると分かるが、ソートされた配列の中に目的の要素が
Software Design連載 2021年12月号 リリース作業とエラー追跡の改善 - MonotaRO Tech Blog
新年あけましておめでとうございます。モノタロウでエンジニアをしております大西です。本年もよろしくお願いいたします。 本年もMonotaRO Tech Blogでは社内の様々な取り組みを定期的に更新して参りますので、お時間の空いた際にお読み頂けると嬉しく思います。皆様のお役に少しでも立つことができれば幸いです。 今回は、リリースにかかる時間の増加や、リリースに関する作業の属人化を体制変更によって解消した経緯と、大規模な開発体制におけるリリース作業や監視業務でのエラーやアラートの管理方法についてご紹介します。 本記事の初出は、 Software Design2021年12月号「Pythonモダン化計画（第5回）」になります。 過去の連載記事は以下を参照ください。 第1回 Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか
「JupyterLab」のデスクトップアプリ「JupyterLab App」がリリース。Pythonなどに対応した統合開発環境
「JupyterLab」のデスクトップアプリ「JupyterLab App」がリリース。Pythonなどに対応した統合開発環境 Pythonなどに対応した統合開発環境としてWebブラウザから利用する「JupyterLab」のデスクトップアプリケーション版となる「JupyterLab App」がリリースされました。 Electronベースのマルチプラットフォーム対応となっており、Mac、Linux、Windowsに対応します。 基になったWebアプリケーションのJupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイルブラウザ、テキストエディタなどの機能を統合。 さらにブレークポイントの設定や変数の確認などの機能を備えたビジュアルデバ
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 みなさんは新規サービスを立ち上げたことがありますか？ 技術選定から環境構築、諸々の初期設定。大変なことが多いですよね。 僕はこの4年で、新規サービスを3つ、新規の管理画面系を1つ立ち上げたのですが、このプロジェクトの初動で毎回のように後悔をしてます。 特に、フロントエンド領域というのはJavaScriptという自由な言語の特色を色濃く反映しているのか、非常に自由度が高く、どのようにも書けてしまいます。 そんな僕からのアドバイス。 プロジェクトの初期は最大限頑張ること。 最低限ではなく、最大限を心がけるといいと思います。 今回は
AIにフルスタックアプリ生成を指示できる「Bolt.new」が、iOS/Android対応のネイティブアプリ開発に対応
AIにフルスタックアプリ生成を指示できる「Bolt.new」が、iOS/Android対応のネイティブアプリ開発に対応 Webブラウザ上でAIにフルスタックアプリの生成やデバッグを指示できるサービス「Bolt.new」が、新機能としてiOSおよびAndroid対応のネイティブモバイルアプリの開発に対応したことが発表されました。 Introducing Native Mobile App support on Bolt You can now go from idea to App Store just by prompting Bolt, no coding necessary pic.twitter.com/MX5buQocDP — bolt.new (@boltdotnew) February 12, 2025 生成AIに開発を指示、デバッグまでできるBolt.new Bolt.new
AIでボーカル・ドラムを取り出す、無料音声分離「Demucs」を試す（Impress Watch） - Yahoo!ニュース
ステレオミックスされたオーディオからボーカルを抽出したり、ベースを抽出するなど、任意の音を取り出したり消すということは、昔からいろいろな人がさまざまな方法でトライしてきた、ある意味、夢のテクニックだ。それが近年、AIを用いた手法により、ほぼ完ぺきな形で実現できるようになってきており、さまざまな企業が製品化を行っている。 【この記事に関する別の画像を見る】 そうした中、オープンソースのフリーウェアでもかなり優秀なものが登場している。「Demucs」というソフトがそれだ。以前からPythonで実行するタイプのものは出ていたようだが、現在はWindowsやMacで普通に起動できるソフトも登場しており、誰でも手軽に使えるようになっている。実際試してみたので、どんなものなのか紹介してみたい。 ■ AI技術の進化で、大きく変わった夢の“音声分離” “ステレオにミックスされた音からボーカルを消してカラオ
Rustを第二言語として採用してデバイスドライバなどのモジュールをRustで書けるようにする「Rust for Linux」が近々マージされる予定だともLinus氏自身が発言しています。 そんな期待のかかるRust for Linuxですが、提案された当初は期待こそされていたものの、様々な懸念点も指摘されていました。 その1つが標準ライブラリの一部であるallocクレートの設計です。 このクレートはヒープ領域を扱うBox、Vec、StringなどRustではお馴染みの構造体を提供しています。 Rustの標準ライブラリはOSのサポートを前提とした構造体も多くあります。そのため、OSそのものを書くようなベアメタルプログラミングにおいて標準ライブラリをそのまま使うことはできません。 使えるのはcoreと呼ばれる依存関係のない全く無いライブラリがありますが、allocはOSのサポートが必要なヒープ
Kubernetes障害で泣かないための羅針盤、Observabilityを活用したトラブルシューティングフロー大公開
※岡本、正野、宇都宮はNTTデータ所属 Kubernetesやクラウドネイティブをより便利に利用する技術やツールの概要、使い方を凝縮して紹介する本連載「Cloud Nativeチートシート」。前回から複数回に分けて「Observability（オブザーバビリティ）」「可観測性」にフォーカスして解説しています。 Kubernetesを使っていてトラブルが発生したけど、原因究明をどう進めればいいか分からない……ということはありませんか？ コンテナを利用したシステムでは、マイクロサービス化が容易なので、コンポーネントやサービスの数が従来のシステムに比べて非常に多くなります。そのため、障害が発生した場合の原因の究明も大変になります。 そこで今回は、「Observabilityでいろいろとデータが取れるのは分かったけど、何からどう見ていけばいいのか分からない」という方向けに、Kubernetesで実
はじめに 複数のClaude Codeセッションを一つのプロセスから一括管理できるCLIツール、ccmangerを作りました。 以下のGIFを見ていただければ、何ができるかは大体わかると思います。 背景 Claude CodeのMAXプランの登場により、気兼ねなくコーディングエージェントを使い倒せる世の中になり、コーディングエージェントを並行稼働させる手法が流行っています。 このような手法をローカルで行うには、Git Worktreeが便利です。 実際、Claude Codeのベストプラクティスでも言及されています。 c. Use git worktrees This approach shines for multiple independent tasks, offering a lighter-weight alternative to multiple checkouts. Git
完全自律のコーディングパイプラインを作った
各社が自律型コーディングエージェントを作り始めている RampはPRの約30%がエージェント経由で作られている。Stripeは週に1000件以上のPRを完全自動で生成・マージしている。Uberもエンジニアリング組織全体でエージェントへのシフトを進めている。 各社とも数億行規模のコードベースや社内インフラとの統合が必要なので内製しているが、やっていること自体はシンプルで、エージェントにコードを書かせて、プログラムで検証して、通るまでループを回す、という構造になっている。これは既存のAIコーディングツールを組み合わせればローカルで再現できる。 この記事では、Claude Code、Codex CLI、Cursor CLIだけで構成した完全自律のコーディングパイプラインのアーキテクチャを書く。前回の記事ではコードレビューの自動化について書いたが、今回はその先で、UXデザインから実装、レビュー、リ
https://www.cyberagent.co.jp/careers/students/career_event/detail/id=26831
Flutter for Windowsが正式版に、「Flutter 2.10」リリース。単一コードでiOS/Android/Web/Windowsアプリが可能に
Flutter for Windowsが正式版に、「Flutter 2.10」リリース。単一コードでiOS/Android/Web/Windowsアプリが可能に GoogleはDart言語のフレームワークであるFlutterの最新バージョン「Flutter 2.10」のリリースを発表しました。 Announcing Flutter for Windows Our latest release includes stable support for Windows as an app target. Now, you can build high-quality Windows apps that also run on mobile and web. Read the blog https://t.co/2vsUtt7XAf — Flutter (@FlutterDev) February
TL;DR エラーハンドリングを行う目的 エラーハンドリングが適切に行われているとどう嬉しいか 1. エラーの発生原因が分かる 2. レスポンスステータスを型安全に出し分けることが可能になる どうエラーハンドリングを行うのか 実装方法 エラー型の定義で気を付けるべきポイント なぜanyhowを利用しないのか エラーハンドリングを行う上で持っている課題感 Drawer Growth グループ バックエンドエンジニアの中野です。今回は、私が所属するチームで gRPC API を開発する際に実践している Rust でのエラーハンドリングについて紹介していきます。 TL;DR エラーの発生原因がわかるようにエラー型を定義することが大切。 anyhow は使わずに自前のエラー型を定義して利用する。 エラーハンドリングを行う目的 そもそもなぜエラーハンドリングを行う必要があるのでしょうか。私が所属する
Kaggleで銅メダル、銀メダル、金メダルを取るプロセスの違いや、具体的に何をすべきかについて質問がありました。 Twitterで回答を募集したところ、次の回答をもらいました。 過去に似たコンペ2,3コンペ漁って1~10位までの解法に目を通しつつ、現コンペのディスカッションを全部追って効くものを試すと銀メダルは取れるという肌感覚 https://t.co/si4GwbM4wD — 杏仁まぜそば (@an_nindouph) November 17, 2023 自分もこれと同じ感覚です。以下、少し説明します。 銀メダルを取るために必要なもの 銀メダルを獲得するために必要だと思ったのが、次の3つです。 最低限のデータ分析コンペの実力 データ分析について、最低限のみんなが知っていることを知っておくことが必要と言えます。「Kaggleで勝つデータ分析の技術」の知識があれば、十分に戦えると思います。
Metaは現在、JavaScript Webテキストエディターフレームワークの「Lexical」をリリースしている。軽快さや拡張性、アクセシビリティを重視し、開発者は必要に応じた機能を持つテキストエディターが利用可能。基本的な雰囲気はWebで確認できるが、ローカル環境に導入する場合は、「npm install --save lexical @lexical/react」を実行する。 Webブラウザー上で動作するLexical Lexicalは編集要素に取り付くエディターインスタンス、エディターの状態を示すセット、セット情報を受け取り、状態に応じてDOMを更新するリコンサイラーの3要素で構成されている。そのため、UIコンポーネントやツールバー、リッチテキスト機能、マークダウンなどの機能はプラグイン経由で実装・拡張する仕組みだ。公式サイトのプラグインページでは、Lexicalの状態更新時に呼び
Goならわかるシステムプログラミング第2版が出たので書評しますね - moriyoshiの日記
少し前になりますが、3月23日に、渋川よしきさんの著された「Goならわかるシステムプログラミング 第2版 」が発売されました。初版と比べてかなり加筆されておりパワーアップしているので、初版をすでにお持ちの方でもさらに興味深く読むことのできる内容に仕上がっている、というのが第一印象です。 残念ながら初版発売時に記事にする機会がなかったのですが、あらためて今回書評したいなと思いましたので、徒然書いていきたいと思います。 この本は実はシステムプログラミングの本ではないかもしれない 「システムプログラミング」とは何でしょう。正直私にもわかりません。その語をはじめに思い浮かべた人は、プログラミングという概念のその中にあえて「システムプログラミング」という分類を作ろうと思い至ったということですから、きっと「非システムプログラミング」というものもあるということでしょう。知らんけど。しかし、これは本書の位
了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lightgbm、xgboost、catboost（各モデル）が含まれます。 2 SeabornからTitanicデータセットを読み込みます。 3 データの前処理を行います。これには、カテゴリ変数のエンコーディングと欠損値の処理が含まれます。 4 LightGBM、XGBoost、CatBoostの各モデルを訓練し、4-foldクロスバリデーションを用いて評価します。 5 3つのモデルをアンサンブルし、同様に評価します。 6 各モデルの精度を比較し、最も精度が高いモデルを報告します。 まず、必要なライブラリをインストールします。 pip install sea
認可コードグラント RFC 6749で定義されるOAuthの認可コードグラントでは、認可サーバの実装として、認可エンドポイントとトークンエンドポイントの2つが必要です。リクエストは大きく分けて認可リクエスト (Authorization Request) およびトークンリクエスト (Access Token Request) の2つに分けられます。 全体のシーケンス図は以下の通りです。 PlantUMLのソースコード @startuml @startuml title 認可コードグラントにおけるシーケンス図 autonumber actor RO as "リソースオーナー" participant UA as "User-Agent" participant C as "クライアント" participant AS as "認可サーバ" participant RS as "リソースサーバ
【2024年夏】ブラウザ拡張機能開発を加速するフレームワーク・ツール3選をコードベース付きで紹介！
本記事では、ブラウザ拡張機能開発を加速させる、個人的に注目な3つの拡張機能開発フレームワーク・ツール（WXT、Plasmo、Extension.js）を紹介します。 サンプル拡張機能の実装を通して、それぞれの特徴、セットアップ方法、実際の開発フローを見ていきます。お好みの拡張機能開発ツールが見つかれば嬉しいです。 各フレームワーク・ツールの紹介 WXT WXTは、Viteベースのブラウザ拡張フレームワークです。次のような特徴を持っています（トップページから抜粋）。 クロスブラウザ対応 Chrome、Firefox、Edge、Safari、その他Chromiumベースのブラウザ Manifest V2、V3の両方に対応 開発モードでのHMRと、開発用ブラウザの自動起動 内部的にChrome Launcher等を使用 ファイルベースのエントリーポイントでマニフェストを自動生成 Nuxt風の自動
Semantic Kernel(セマンティック カーネル) は Microsoft が提供するオープンソースの SDK で AI をアプリケーションに簡単に組み込むことができるツールです。AI エージェントも勿論作成できます。 本記事は Semantic Kernel(セマンティック カーネル) 超入門！簡単に概要と大まかな実装をご紹介します。 Semantic Kernel 何がすごいの？ 単なる Copilot ではなく、もっとカスタマイズができる AI エージェントを会社、製品に導入したい！でもやり方が分からない、開発に時間をかけたくないけど信頼性の高いフレームワークを利用したい、、、時に活躍するのが Semantic Kernel(セマンティック カーネル) です。 Semantic Kernel により、AI エージェントを簡単に構築し、業務の簡易化、効率化に繋げることができます
VS CodeがAIエージェントの新標準「AGENTS.md」に対応、最適なAIモデルの自動選択も。2025年8月版で
VS CodeがAIエージェントの新標準「AGENTS.md」に対応、最適なAIモデルの自動選択も。2025年8月版で Visual Studio Code（VS Code）の開発チームは、2025年8月版（バージョン1.104）の新機能として、AIエージェント向けの指示などを記す「AGENTS.md」への実験的対応や、GitHub Copilotのための最適なAIモデルの自動選択機能などを明らかにしました。 v1.104 of @code is here! Check out what's new: Improved coding agent integration ? https://t.co/6SKFZXPkjm file support for better context New Auto mode (Preview) for smart model selection Mode
パターンマッチを使い始めてかなりの時間が経ちました。最初は関数型言語の一機能として触り始めましたが、徐々に関数型言語のユーザだけの玩具にしておくのは勿体ないと思うようになってきました。プログラミングにおいて、パターンマッチほど有用であるにもかかわらず普及が遅れている言語機能は他にないと思います。 本記事ではその状況に一石を投じたく、一般のプログラマにも伝わるようになるべく図解で「パターンマッチ」を解説してみたいと思います。 (本記事は自分のブログからの転載記事です。) はじめに 本記事はプログラミング言語における「パターンマッチ」1という機能に着目して解説したものです。「パターンマッチ」は、switch文の強化版2であり、仮にパターンマッチを持たないプログラミング言語のユーザだとしても全プログラマが知っていて損はないアイデアだと思います。 パターンマッチとは パターンマッチは以下の図のよう
表記の件で最近色々思うことがあり、若干ネガティブな文章を書く。自分の中のマイナスな気持ちを吐き出してすっきりして、新たな気持ちで業務に向き合っていく。 はじめに コード生成AIの品質が最近急激に向上し、AIコーディングを導入することで、開発のリリースサイクルの短縮化や、工数削減のメリットを享受することができる。このため、開発組織にAIコーディングを導入する方向にどの組織も舵を切ることになるだろう。一方で、開発組織の機密情報であるソースコードを外部サービスに提供することになる。このため、機密情報漏えいなどのリスクを最小化するための運用ルールづくりも合わせて行う必要があると考えている。 この導入において、AI積極導入派のメンバーと意見が食い違うことが多く、マネジメントやるのがしんどくなってきた。そのようなメンバーを管理するのもマネジメントなのだけど、まあそこまで大人になりきれない自分もいる。
こんにちは、とまだです。 Claude CodeなどでAI駆動開発をしていて、「実装してから『あれ、これ違う』となって数時間の手戻り...」という経験はありませんか？ 今回伝えたいことの要点は、cc-sddという仕様駆動開発ツールを使えば、AIとの認識齟齬による手戻りを大幅に削減できるということです。一言で言えば、「実装前に仕様を固めて、AIと人間の認識を合わせる」というシンプルな考え方になります。 この記事では、cc-sddを使って実装を始める前に要件・設計・実装計画を承認することで、コストが安いうちに問題を発見する方法を解説します。 cc-sdd は Gota さんが開発した国産の仕様駆動開発ツールです。 3ヶ月ほど前に Youtube 動画で解説したところ、多くの反響を頂きました。 その後、改めて個人でも実務でも使い倒し、布教し、色々と試行錯誤もしてきましたので改めて丁寧に解説してみ
こんな感じの文章を自動生成できます。 二人の男女を一様に観察していました。私は仕方なしに立って、再び封の中へ、自分の左右前後を見廻して母の頭は陛下の病と父の病と父の病とを結び付けて考えるのが変に気味が悪かったのです。固よりそこにはまるで解りませんけれど、おそらくそんな意味じゃないでしょう。私の考えは行き詰まればいつでも両方が同時に奥さんのいる事をとうから自覚していました。先生の附近で盗難に罹ったものが、僻んだ私の眼を擦りました。それでも鷹揚に育った私は、もっと海の中で遊んでいられるか、宅へ帰って食卓に向った時、両親の死に断えた私の卒業する前に、また一種の弛みができても、決して強い言葉で説明しました。 モチベーション 同じようなツール・サービスはいくつも公開されていますが、ほとんどが以下の 3 つの方式を採用しており、個人的にはあまり満足できていませんでした。 短い定型文の繰り返し: 一種の
はじめに こんにちは。tacomsエンジニアの @ikuwow です。 tacomsでは約1年前から、Cognition AI社の自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」を業務に導入しています。 日常的な開発タスクに活用し、生産性向上に大きく貢献してくれています。 https://devin.ai/ そんな中、珍しく本番障害にまで至ったケースがありました。 この記事では、そのインシデントの経緯と、そこから得た学びを共有します。 何が起きたか 2026年2月某日の夜、本番APIの特定エンドポイントでエラー率が突然100%に達しました。 自動障害検知Botがアラートを発火し、インシデント対応が始まりました。 エラー率が突然100%に急上昇した様子 調査を進めると、大量の500エラーがすべて同一のIPアドレス、同一のUser-Agent（python-requests）、同一のエンドポイン
Appleが方針転換！ユーザーにiPhoneやMacの修理用部品やツールを提供と発表 - iPhone Mania
Appleが方針転換！ユーザーにiPhoneやMacの修理用部品やツールを提供と発表 2021 11/18 Appleは現地時間11月17日、ユーザーがiPhoneやMacを修理するために、正規の部品や修理用ツールを提供するセルフサービス・リペア・プログラムを2022年初頭から開始すると発表しました。認定サービスプロバイダ以外の修理を認めなかった姿勢から大きな方針転換です。 2022年初頭、アメリカから順次拡大 Appleが発表したセルフサービス・リペア・プログラムによって、一般のユーザーがiPhoneなどを修理するためにAppleの純正部品や修理用ツールを購入可能になります。 同プログラムは、2022年初頭にアメリカから提供が開始され、2022年のうちに、その他の国・地域に拡大予定です。 もちろん、従来と同様、Apple認定サービスプロバイダ（AASPs）でプロの技術者に修理を依頼するこ
Fast, light, simpleNo more battery drain or complicated VMs. OrbStack respects your machine, with powerful capabilities. No compromises. Lightning fastStarts in seconds with turbocharged networking, smooth Rosetta x86 emulation, VirtioFS file sharing, and other optimizations for some workloads. Light as a featherKeep it breezy with low CPU and disk usage, minimal memory consumption, and a native S
SaaS の管理画面を開発していると新規作成画面と編集画面を実装することがよくあります。 これらの画面は一見似ているので共通のコンポーネントで実装できそうですが、意外と多くの違いがあります。 この記事では新規作成画面と編集画面を実装するときに気をつけていることをまとめてみます。 コンポーネント設計について シンプルな例でも新規作成画面と編集画面には違いがありました。 これらを1つの共通コンポーネントで実装するとコンポーネント内でIF分岐が発生し可読性が下がったり、再利用性が低くなったりします。 では両者を完全に別コンポーネントで実装したら良いのかというとそれも微妙です。新規作成、編集の入力項目は仕様的に同じであり、バリデーションも同じであることが多いです。 ここを別に実装してしまうと仕様が変わったときに変更する箇所が多くなってしまいます。 なのでフォーム部分(入力とバリデーション)は共通化
![[React] 新規作成画面と編集画面の実装で気をつけていること](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3536b3f00a56835807fd7ffad062d10c4ed80361/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--NYsUL-XL--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BReact%25255D%252520%2525E6%252596%2525B0%2525E8%2525A6%25258F%2525E4%2525BD%25259C%2525E6%252588%252590%2525E7%252594%2525BB%2525E9%25259D%2525A2%2525E3%252581%2525A8%2525E7%2525B7%2525A8%2525E9%25259B%252586%2525E7%252594%2525BB%2525E9%25259D%2525A2%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525A3%252585%2525E3%252581%2525A7%2525E6%2525B0%252597%2525E3%252582%252592%2525E3%252581%2525A4%2525E3%252581%252591%2525E3%252581%2525A6%2525E3%252581%252584%2525E3%252582%25258B%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3Akult%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzhhNDQwNmNlMGUuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3AAI%252520Shift%252520Tech%252520Blog%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzhkZmY1MjcxNzUuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png%3F_a%3DBACAGSGT)
中等部姉が高校から入学し、楽しそうに通っていたのを見て、「私もお姉ちゃんと同じ学校に通いたい」と思っていた知華は、中等部に入学し、とても充実した日々を送っていました。 同志社国際は、帰国生受け入れ校で、帰国生向け入試では、英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、中国語、韓国語の中から最も得意な言語を選択することができます。また、帰国生だけではなく、国内一般受験ももちろんあります。 同級生たちは、日本人が中心ですが、様々な国や地域で過ごしてきた帰国生が多く、多文化、多様性を絵に描いたような学校です。 校風も自由闊達、男女問わず名前で呼び合い、制服なし、髪型、髪色の決まりもなく、知華も毎日楽しく、おしゃれしながら登校していました。あと3分、髪のセットを早く終わらせてくれれば、朝の送りも急がなくて済むのに、と毎日心の中で笑いながら思っていました。 長女が高校2、3年、知華が中学1、2年の頃はまだ
はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。本記事では、GitHub Projects、BigQuery、Looker Studioを組み合わせて作業工数を可視化し、改善サイクルを回すための仕組みを構築した取り組みについてご紹介します。 はじめに 背景と課題 1. ボトルネックの特定に手間がかかり改善に着手しにくい 2. 工数に対する事業価値を把握できていない 3. AI活用の効果測定とナレッジの蓄積ができていない 解決策 1. GitHub Projectsの運用整備 カスタムフィールドの作成 自動入力の仕組み 2. データ収集の自動化 BigQueryへのデータ保存 GitHub Actionsで日次エ
HTMX入門【はじめからそうやって教えてくれればいいのに！】
はじめに 【追記】↓100秒テックでイラスト投稿してます！よかったら見てってください！ HTMXとは？ HTMX とは、一言で言うと、JavaScriptを書かずに動的なページを簡単に作成できるライブラリのことです。 htmx is a library that allows you to access modern browser features directly from HTML, rather than using javascript. （訳）htmx は、JavaScript を使用するのではなく、HTML から最新のブラウザー機能に直接アクセスできるようにするライブラリです。 </> htmx ~ Documentation ...と言っても、これだけだとよく分からないですよね。なので、実際に手を動かしながら学べるよう、解説していきます。 準備 まず、HTMX を動かす環境
AIがコードを書いてくれるし、レビューもしてくれる、ということになってきたので、命からがら書いて、かろうじて動く、みたいな品質の怪しいコードを人間のレビューに回す機会は減ってきている。 コーディングは速くなるけどレビューはスケールしない、ということから、コードレビューの役割として人間のレビューは役目を終えようとしている、という言説もある。 そんな状況にあって、人間によるレビューに何が残るかというと、どんな未来に行きたいかを表明し、編集することだと思う。 優秀なAIが導入されたとして、まわりはスペースでインデントしてるところにいきなり4インデントにしたりはしないだろうから、AIの書くコードは周りのコードを真似して書かれるものが多くなり、レビューで通したコードというのは、AIに真似してほしいコードということになる。 タブとスペースを間違うなんて、人間もやらないだろう、と思われそうだけど、僕はお
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「作文」を卒業し、AIと同期する「実行可能な設計図（Seed）」を定義する はじめに：仕様書は「コードの種（Seed）」であり「SSOT」である 2026年、仕様書作成は「人間が読むための作文」という役割を終えました。 現在の仕様書に期待されるのは、CursorやWindsurf、あるいは自律型エージェントが迷いなく実装を完了させ、同時にシステムの整合性を動的に監視できる 「機械可読な高精度パラメータ（SSOT：単一の信頼できる情報源）」 としての品質です。 長文脈モデルの抱擁力に甘え、無秩序な情報を流し込む「コンテキストの暴力」は、A
ウェブページ上には「クレジットカード番号」「郵便番号」「電話番号」といった数値の入力欄が存在することがありますが、実装方法によってはブラウザの挙動によって入力内容が変化してしまったり、テンキーでの入力を受けつけなくなってしまったりします。そこで、数値入力欄の実装時に気を付けるべき点をまとめてみました。 KeyboardEvent - Web API | MDN https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/API/KeyboardEvent Why the GOV.UK Design System team changed the input type for numbers – Technology in government https://technology.blog.gov.uk/2020/02/24/why-the-gov-uk-desig
前置き 背景 オブジェクト指向プログラミングのインターフェースについて、以下のような例で学んだ方は多いのではないでしょうか。 public interface Animal { void bark(); } public class Dog implements Animal { void bark() { System.out.println("ワン"); } } public static void main(String[] args){ Animal animal = new Dog(); // Animal型の変数にDogインスタンスを代入できる animal.bark(); } 上記は極端な例ですが、 「 Dog dog = new Dog(); と比べて何がいいの？」 という疑問に答えてくれる情報をなかなか見つけることができず、言語仕様と割り切って覚えてきた方は、実際に多いの
組織として初めて政府助成金の申請を行ったPythonソフトウェア財団が、助成対象に推薦されながらも、受給時の条件についてリスクがあるとして申請を取り下げたことを明らかにしました。 Python Software Foundation News: The PSF has withdrawn a $1.5 million proposal to US government grant program https://pyfound.blogspot.com/2025/10/NSF-funding-statement.html Pythonソフトウェア財団はPythonとPyPIの構造的脆弱性への対処のため、2025年1月、アメリカ国立科学財団の「オープンソースエコシステムの安全性・セキュリティ・プライバシー」プログラムに提案書を提出しました。 スタッフ数が14名、年間予算が約500万ドル(約7
こんにちは、Wantedlyで推薦システムを開発している樋口です。Kaggleや実務での機械学習の開発にて、過去に下記のような失敗がありました。 精度改善のために実験を繰り返し追加したら、PRが巨大になり、レビューに時間がかかった 学習結果を確認したら、パラメータを一部だけ間違えていて、再度長い実験をやり直した このような悩みを解決するために、書籍や経験で学んだプラクティスを取り組んできました。例をあげると以下のようなのものがあります。 小さい単位でPRを作成する パラメータを設定ファイルに切り出して、ヌケモレを減らす 学習データをサンプリングして、実行時間を短縮して結果を素早く確認する これらのプラクティスに取り組む中で、もっと "高速で正確な開発を行うための知見や方法が体系化されているのではないか" という疑問が湧きました。 この疑問を解決するべく"継続的デリバリーのためのソフトウェア
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演算子が1つしかない2025年生まれの新プログラミング言語「Nor」
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