noteは機械学習をどう活用している？MLチームの開発指針と取り組みまとめ 【2022年版】｜noteエンジニアチームの技術記事
本記事ではnoteのMLチームの取り組みについて、機能と概要をそれぞれ紹介します。 紹介する機能はnote全体の一部ではありますが、MLチームの全体像を掴むことができます。 ▼この記事でわかること▼ MLチームが取り組んでいる内容が全体的に理解できる note内でどのように機械学習が利用されているのかがわかる MLチームの全体的なアーキテクチャと開発指針を知ることができる 前提noteの取り組みを説明する前に、まずはMLチームの開発とアーキテクチャについて簡単に説明していきます。 現状の開発について 開発の規模 / 現在のアーキテクチャなどの影響もあり、「バックエンドエンジニア」と「MLエンジニア」の開発の垣根が薄い MLエンジニアは機械学習以外にも、バックエンド開発やアーキテクチャのリプレイスなど、多様な開発能力が求められる アーキテクチャ図2022年10月時点アーキテクチャを決定する上
この文章は祈りです。 主にRuby on Railsアプリケーションを想定した話です。 Ruby on Railsアプリケーションでは、Fat Model問題という問題が起きることがあります。 ドメインオブジェクトが肥大化しメンテナンスしにくくなる問題です。 Fat Model問題に対応するためにサービスレイヤーを導入することがあります。 「ドメインモデル貧血症」と呼ばれているアンチパターンです。 ドメインモデル貧血症 ドメインのロジックをドメインオブジェクトの中に入れないという設計ルールに従っているのでしょう。その代わり、すべてのドメインロジックを含むサービスオブジェクト群が存在しているのです。 Fat Modelを恐れよ Fat Modelは「単一責任原則」を満たしていないモデルです。 単一責任原則 | プログラマが知るべき97のこと 1つのサブシステムやモジュール、クラス、関数などに
杉田（@ane45）です。今月の「Python Monthly Topics」では、CrewAIを紹介します。 従来のLLM（大規模言語モデル）の活用は、単一のモデルに1つのプロンプトを投げて完結させる使い方が中心でした。しかし、複雑なタスクになると「調査→分析→執筆」のように役割を分けた方が効率的です。人間のチームと同じように、AIも役割分担することで品質が向上します。CrewAIは、このような「AIチーム」を簡単に構築できる軽量で高速なPythonフレームワークです。 CrewAIとは CrewAIは、複数のAIエージェントを役割ごとに編成し「チーム」として協力させ、複雑なタスクを自律的に実行させることができます。 公式ドキュメント（CrewAI Documentation） URL：https://docs.crewai.com CrewsとFlows CrewAIには中核となる2つ
『Visual Studio Code完全入門』重版出来記念、全文無料公開キャンペーン - インプレスブックス
いま急速にユーザー数が増えているVisual Studio Code（VSCode）。人気の高さゆえ、ほかのテキストエディタからの乗り換えも進んでいますが、その反面、新世代エディタ特有の高機能さがハードルになっていることもあります。本書は、そのハードルをなくすことを目指した「やさしい、役立つ解説書」です。VSCodeを使ってみたい／使っているユーザーが、もっと便利に使いこなせるようになることを目指し、基本からカスタマイズ、効率アップにつながる操作方法、さらにVSCodeが標準サポートしているGitの使い方まで丁寧に解説しています。
総評としては、Claudeがライブラリ指示追従性能が高く便利で、ロングコンテキストを加味するとGemini 2.5 Proをサブとして用いると良さそうです。 備考 実際のコーディングにおいては画像対応やモデルごとの最大コンテキスト長も加味する場合もあります。上記ではo1以外は画像対応しており、かつコンテキスト長を最大付近まで使うと現状では性能劣化が激しいためロングコンテキスト性能だけを見るに留めました。 どの言語を使えばいいの？ この節のサマリ とりあえず日本語でOK LLMにおける言語間の差異について プロンプトにおける言語選択は重要な問題です。言語によって、これらの能力が変わります。 推論能力 トークン効率 ChatGPT が登場した当時は明確に英語での推論が優れていましたが、現在はトークン効率が改善され、以下のベンチマークで見るとおり、推論能力も他とあまり変わりません。 ゆえに現状で
はじめまして、岩崎です！「APN AWS Top Engineers/APN Ambassadors Week」の4日目の記事を書かせて頂くことになりました。この度、元々モバイルアプリしか作ってこなかった私が、「2021 APN AWS Top Engineers」になることができました。ちょうど良い機会でもあるので、NRIネットコムに入社してから取り組んだことをざっくりと整理していきたいと思います。 はじめに 昨今、一口にフロントエンドエンジニアと言ってもアプリを開発するだけではなく、プロジェクト規模によってはCI/CDの仕組みを構築・管理したり、アプリに機能やコンテンツを提供するためのバックエンドを構築したり、はたまたプロジェクト管理もしてみたりと、エンジニア一人に要求される専門性がますます多様化しているように感じます。おそらく、多方面で起こっている「技術の民主化」の流れが進んでいくに
Google では大規模言語モデル（LLM）などの AI モデルをブラウザに直接統合するように設計された、Web プラットフォーム API とブラウザ機能を開発しています。これには Gimini Nano という AI モデルが含まれており、デスクトップパソコンにおいてローカルで実行されるように設計されています。この記事では Summarization API を使用して、文章を要約してみます。 Google では大規模言語モデル（LLM）などの AI モデルをブラウザに直接統合するように設計された、Web プラットフォーム API とブラウザ機能を開発しています。これには Gimini Nano という AI モデルが含まれており、デスクトップパソコンにおいてローカルで実行されるように設計されています。 ブラウザに直接 AI が組み込まることにより、開発者は独自の AI モデルをサーバー
Googleが開発したGemini CLIは、ターミナルから直接AI支援を受けられる強力なツールです。 自身の理解のために、geminiコマンドを実行してからレスポンスが表示されるまでの内部処理をコードを参照しながら読んでいき、ログを残しておく。 アーキテクチャ概要 Gemini CLIは、モノレポ構造で主に2つのパッケージから構成されている： packages/cli: フロントエンド層（UI、ユーザー入力処理） packages/core: バックエンド層（API通信、ツール実行） gemini-cli/ ├── packages/ │ ├── cli/ # UI層：React + Ink │ │ ├── src/ │ │ │ ├── gemini.tsx # メインエントリー │ │ │ └── ui/ # UIコンポーネント │ └── core/ # ビジネスロジック層 │ └─
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 この記事の内容 この記事は上記記事で作成したデータベースに接続するテストの仕組みを運用した際に発生した問題点とそれに対する分析、解決策の案をまとめた記事です。 データベースに接続するテストの詳細な内容は上記記事を参照していただければと思うのですが、作った仕組みの概要としては データベースに接続するJUnitTestをCIで実行するしくみ です。 これによって私が開発しているプロダクトのテストの仕組みの全体像は以下のようになりました。 CIで実行されるJUnitTest（Javaプロセスのみ）の実行基盤 CIで実行されるJUni
職場環境 ・インターネット禁止 ・マイクロソフトオフィス/ウィルスバスター/エッジ以外のソフトは使用禁止 ・USBやメールを使用したデータの社外持ち出し禁止 この条件でマクロ作らんとならん。 こういう時になんか効率的な順序ある？ 俺はここ最近のプログラミング知識ほぼゼロ。 子供の頃BASIC言語でちょっと遊んだから原理そのものは漠然と分かる。 他人が作ったマクロ開いてコピペで機能追加したり二重で処理してる所見つけて早くしたりぐらいは出来る。 自分で一からマクロ作ったことはない。 そもそも自宅のパソコンにオフィス入ってない。 追記流石はてなーだ。 はてなーも質が落ちたと言うが、こういう分野ならまだまだいい感じやね。 ざっとまとめると代表的な意見はこの辺やね。 ・記録機能使ってから弄れ ・本買え。特に逆引き辞典。 ・家でGPTに聞いて印刷して持ち込め ・古いオフィス入りの中古PC買え ・辞めろ
追記(2025-07-18) 多くの方にみていただきありがとうございます！！ この記事のものと実際の実装はすでに少し異なっているので以下の記事も併せてご覧ください。 そしてccusageの解説動画もあります！併せてご覧ください はじめに みなさん、Claude Code使ってますか？私は毎日使っています。 Vibe Codingガチアンチだったのですが、Claude Code + Sonnet 4の組み合わせがあまりにも強力すぎて、今では手放せません。 ところで Claude Max プラン、最高ですよね。月額$100で使い放題。 でも、ふと思いませんか？ 「これ、従量課金だったらいくらかかってたんだろう...？」 そんな疑問を解決し、「Maxプランでこんなに得してる！」とニヤニヤするためのCLIツール「ccusage」を作りました。 きっかけ このツールを作るきっかけになったのは、@mi
技育祭は「技術者を育てる」ことを目的としたエンジニアを目指す学生のための日本最大のオンラインカンファレンスです。「技育祭2023【春】」に登壇したのは、Ruby開発者のまつもとゆきひろ氏。プログラミングの体験の中で実感した、ことわざや格言について話しました。全4回。2回目は、「推測するな、計測せよ」と「許可を求めるな、謝罪せよ」について。前回はこちら。 非機能要件に対しては「数字で話をすること」が重要まつもとゆきひろ氏：2番目のことわざ、続いていきましょう。「推測するな、計測せよ」。これはちょっと誰が言い出したか調べられなかったんですが、わりと有名な言葉です。 なにかというと、プログラミングの中にはいわゆる非機能要件と言われているやつがあるんですね。 こんな機能があるとか、こういうことができる、というのは機能要件ですよね。そうじゃない要件があって、例えば、このプログラムをバッチプログラムだ
hacker-laws/translations/jp.md at main · dwmkerr/hacker-laws
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「C:\Windows\System32\Imageres.dll」には、大量のアイコンが含まれている。Windowsにはこのようなファイルがいくつかある フォルダーをカスタマイズしたり、スタートメニューにタイルを配置したいときなど、自作のオリジナルアイコンが欲しくなることがある。しかし、Windowsで用いられるICON形式ファイルは作成に専用ツールが必要で面倒だ。そもそもWindows自体にはICONファイルの作成ツールが含まれていない。 アイコン画像で用いられているICON形式のファイルとは？ ICONファイルはWindowsとともに登場したファイル形式だ。初期のWindowsでは、画像をビットマップで扱っていたため、さまざまな解像度や表示サイズ、色解像度に対応するために同一の画像を複数の解像度・色数で作成して1つにまとめた。これがICONファイル形式だ。昔は、Windowsの開発ツ
'Programming Languages That Blew My Mind'というブログ記事で、8歳からプログラマーとして活動しているDavid Tellerさんが、人生で出会った革新的なプログラミング言語について紹介している。 BASIC A language designed to make programming simple. Mind blown: Programming my own games! Mind blown: Arrays (or DIM, as they were called)! Mind blown: GOTO! Mind blown: GOSUB! Original, line-based, Basic is dead, but its legacy lives on in VB.Net, VBA, but also in more subtle ma
こないだuhyoさんがこういうツイートをしていた。 typeof x === "undefined" が typeof x>"u" にminifyされるのを見たんだけど、 これってのちのちtypeofの結果が増えたら壊れるやつではないか。いいのかな。もう増えない読みか（？） — 🈚️うひょ🤪✒📘 TypeScript本発売🫐 (@uhyo_) August 29, 2025 確かに typeof 演算子で得られる結果の中で辞書準比較で最も大きいのは "undefined" だから、typeof x > "u" は typeof x === "undefined" と同じ意味になる。なので、この minification は一見理にかなっているように見える。実際esbuildがこの方法でminifyをしている(Webのplaygroundでの実行結果)。 しかし少なくともJSCにおい
実践 時系列解析
時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。 はじめに 1章 時系列の概論と簡単な歴史 1.1 時系列の多様な用途の歴史 1.1.1 時系列問題としての医学 1.1.2 気象予測 1.1.3 経済成長の予測 1.1.4 天文学 1.2 時系列解析の人気に火がつく 1.3 統計的時系列解析の起源 1.4
【VRChat】リッピングでパスワードギミックが破られるので公開鍵を利用した対策品を作りました【無料配布】 - チカラの技術
こんにちは！ 本記事はVRChatのワールド向けパスワードギミックの紹介・配布記事になります。 まず結論から：要点とギミック配布 従来のパスワードギミックはリッピング（VRChatのデータを不正にダウンロードする行為）によってパスワードが簡単に抜かれてweb上に公開され、誰でも開錠可能になってしまうことが分かりました。 今回その対策としてJWT（公開鍵を利用した検証技術）による新しいパスワードギミックを作成しました。ワールドデータにパスワードを置かないためリッピング耐性があります。従来のパスワードギミックの置き換えとして使用でき、オプションでパスワードの漏洩対策もできます。 こちらで無料配布しています。（MITライセンスで改変・再配布可能です） power-of-tech.booth.pm ※ VRChat公式のモデレートガイドラインの対応についてはマニュアルの序章に記載しています。 ワン
The document outlines strategies for enhancing research efficiency, emphasizing the importance of effective literature review, management skills, and collaborative efforts among researchers. It discusses two main methods for skill enhancement: learning from peers and leveraging online resources, while highlighting the challenges and advantages of each approach. Additionally, it provides insights i
Rustが遅すぎる？プロファイリングで性能向上！
「開発プロセスにプロファイリングを組み込むのはどうだろう？」 ミーティングで、プロファイリングの重要性を発言するだけで、みんながあなたの深い知見、意識の高さに驚くことでしょう。もちろん、あなたは、プロファイリングのやり方を知っている必要はありません。開発の終盤に、性能目標が達成されず、解析が実施される頃には、誰もあなたの発言は覚えていません。しかし、万が一、あなたの意見が採用されても困らないように、この記事を参考にしてください。 Goは、CPU、メモリ、block、mutexなど、使いこなせないほどの種類をサポートするプロファイリングツールpprofを標準機能として提供します。一方、Rustは、そんな機能を提供しません。Rustへの愛が揺らぐかもしれませんが、Rustへの愛は、見返りを求めない純愛です。愛の見返りに何かが与えられると期待してはいけません。 Rustでもpprofあなたは、す
「その処理、本当に並列ですか？」Node.js, Python, Ruby, Goで踏み抜くCPUバウンドの罠
この記事は「Hacobell Developers Advent Calendar」ー 8日目の記事です。 はじめに 「あの言語の並行処理って、結局どう動くんだっけ？」 日々の開発業務に追われる中で、ふと立ち止まってしまうことはありませんか？現代のアプリケーション開発において、マルチコアCPUの性能を最大限に引き出し、ユーザーに快適なレスポンスを返すために並行処理の理解は不可欠です。 しかし、使用する言語によって、そのアプローチや内部的な挙動は驚くほど異なります。 本記事では、Node.js, Python, Ruby, Goをピックアップし、それぞれの並行処理モデルが「CPUバウンドなタスク」と「I/Oバウンドなタスク」に対してどのように振る舞うのか、具体的なコード例を交えながらその違いを再整理します。 対象読者 本記事は以下のような方を想定しています。 複数の言語を日常的に使用している
PEP 703 - 兼雑記
https://peps.python.org/pep-0703/ Python の GIL 外す話。これすごく楽しい読みものでした。参照カウントのところが一番人気だと思うのですが、他のところも色々良い。こういう、「んーこういうことするとこういう問題が起きない？」と思ったら次の章くらいでそれが説明される、みたいな読みものは大変好きです 参照カウント: オブジェクトっていうのは作ったスレッドが解放するというのがほとんどなんだから、その場合はロックをいらなくする、他に渡ったら普通の参照カウントぽくする、という話。 Swift に 2018 年に導入された 話らしい。他のスレッドに渡された後で DECREF すると他スレッド用の参照カウントが負になりうるのだけど、その時に queue に入れるということをして、ややこしいので、なんかこれ無しですむ方法はないのかなぁ……と Immortalize
*This post was updated at 12:35 pm PT to fix a typo in the build time benchmarks. Last week, one engineer and an AI model rebuilt the most popular front-end framework from scratch. The result, vinext (pronounced "vee-next"), is a drop-in replacement for Next.js, built on Vite, that deploys to Cloudflare Workers with a single command. In early benchmarks, it builds production apps up to 4x faster a
タイトルは初見時の自分の気持ちでした。内容は結構あっさりしたもので、5分あれば読めると思います。 「あーなるほどね」となった方はわざわざ読む必要がない記事っぽいです。 型の互換性チェック 一言で言ってしまえばそういうことです。KとUが互いに置き換え可能かどうかを確認しています。 これがKとUのままだと分かりづらいのですが、適当な型に置き換えてみると分かりやすいです。 type Test1 = [1, 1] extends [1, 1] ? true : false; // true type Test2 = [number, number] extends [number, number] ? true : false; // true type Test3 = [string, string] extends [string, string] ? true : false; // tru
![[K, U] extends [U, K] ← ナニコレ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/64e61d7f2b049e05ef0af29afcd179070ce1b95a/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--5i7Ydwt4--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BK%25252C%252520U%25255D%252520extends%252520%25255BU%25252C%252520K%25255D%252520%2525E2%252586%252590%252520%2525E3%252583%25258A%2525E3%252583%25258B%2525E3%252582%2525B3%2525E3%252583%2525AC%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3AKanon%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2E3ZmMwZjU4ZTEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png%3F_a%3DBACAGSGT)
と入力するだけで、事前に用意したプロンプトを一瞬で呼び出せる機能のことです。 要するに、「よく使う指示をショートカット化できる仕組み」 です。 カスタムプロンプトの作り方 VS Codeの Copilot Chat 右上にある 歯車アイコン⚙から、「プロンプトファイル」を選択 コマンドパレットが開くので、「＋新しいプロンプトファイル」を選択 「.github/prompts」 を選択 ※この2つの違いは、どこにプロンプトファイルを保存するかです。「.github/prompts」は現在開いているプロジェクトに.githubディレクトリを作成してそこに生成します。「ユーザーデータ」はユーザの環境に保存するので、すべてのプロジェクトから参照できます。WinならC:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\prompts\ そうするとカスタムプロンプ
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Webブラウザ上でWebAssembly製コンパイラによりC言語をWebAssemblyにコンパイル、そのまま実行可能に。Wasmer 4.4の新機能
スタンドアロンなWebAssemblyランタイム「Wasmer」の開発元であるWasmer社は最新のWasmer 4.4の新機能として、C言語をWebAssemblyにコンパイルし、WebAssembly環境でそのまま実行可能する機能を発表しました。 下記はWasmer社が用意した、Webブラウザ上にWebAssemblyでBash環境を構築する「wasmer.sh」のコマンドラインから、wasmerによりC言語をコンパイルしてWebAssemblyモジュールを生成し、実行する操作を筆者のWindowsマシンで実際に試したところです（赤線は筆者による）。 Webブラウザ上でC言語をWebAssemblyにコンパイルし、そのままWebAssembly環境上で実行できています。 合わせて登場したJavaScript SDKによってNode.jsやBunなどのサーバサイドのWebAssembly
こんにちは osyoyu です。 人々がNext.jsとかAstroとかで新しいブログを作っては放置する季節になってきたな — おしょうゆ (@osyoyu) January 1, 2024 ブログシステム自作のシーズンですね。ご多分に漏れずブログシステムを作ってました。実はこれは最初の記事ではなくて、こっそり事前に2023年の振り返り記事などを書いたりしています。 ちょっと気に入っているのが記事のタイトルを未設定のままにすると投稿日がタイトルになる仕様で、タイトルをつけるほどでもない2段落ぐらいの文を投稿しやすくなった、気がしてます。 ブログシステム自作のモチベーション 目的は一応ちゃんとあって、一定量のリクエストを受けるRubyのWebサーバーがほしかったというのが大きいところ。最近Rubyプロファイラを開発していて、プロファイル対象のひとつとしてWebサーバーがほしかったのです。正常
マルチエージェントによるレビュー、コスト効果 Code Reviewの処理は極めて迅速で、複雑なレビューでも約20分で完了する。プルリクエストが作成されると、Code Reviewが起動して複数のエージェントが並列でコードの分析を開始する。役割の異なるエージェントたちが潜在的なバグの検出、誤検知を排除するための検証、そして深刻度による問題のランク付けを行う。最終的な結果は統合され、プルリクエストに対する1つの要約コメントとして表示されるほか、特定の問題箇所にはインラインコメントが付与される。 Claudeには、「/tasks」コマンドのような内部的なタスク管理機能も備わっているが、多数のエージェントが生成した結果を信頼して運用するには、より包括的なタスク管理ダッシュボードが望まれるだろう。 レビューの料金はトークンの使用量に基づいて請求される。価格は分析対象となるプルリクエストのサイズと複
こんにちは。製造ビジネステクノロジー部の小林です。 最近、AWSクラウドへの負荷テストを計画しています。 負荷テストは、システムが大量のトラフィックに耐えられるかを確認するだけでなく、スケーリング設計やクォータ調整、運用時の安定性を評価するためにも欠かせない重要な工程です。 しかし、実際に負荷テストを行おうとすると、利用できるツールが多く、どれを選ぶべきか迷ってしまいます... そこで本記事では、負荷テストツールについて、それぞれの特徴や得意分野を整理し、どのような用途で活用できるかをまとめました。 本記事で紹介するツールについて 本記事では、負荷テストで広く利用されることが多いツールについて、次の観点をもとにピックアップしています。 採用実績 GitHubスター数、コミュニティの活発さ、企業での利用事例など。 機能の幅広さ 大規模負荷、複雑なシナリオ記述、分散実行など、本格的な負荷テスト
![[2025年版] 負荷テストツールをまとめてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2df9260414ad6f999e1572718cfb183e63384d2d/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2F1dD7b8HkT2sbiJzUIewMTD%2Fe5cdc6f33c4fdd9d798f11a4564612ff%2Feyecatch_developersio_darktone_1200x630.jpg)
Zig 言語のファーストインプレッション
Bun を読むにあたって、まずZigを抑える必要があると思ったので数時間学習してみた。チュートリアルを一通りやったのと、ちょっと手を動かした程度で、正直エアプの域は出てない。 自分の動機として wasm を吐くのに使う言語をずっと探していて、Rust も悪くないが正直学習コスト高すぎでしんどく、Zig がそれに足るか調査していたという感じ。 この記事を書くにあたっての細かい作業はこちら https://zenn.dev/mizchi/scraps/287b4414da2b29 Zig 言語自体のスタンス まず Zig 言語自体がなぜ D や Rust ではないかはこの記事がわかりやすい https://ziglang.org/learn/why_zig_rust_d_cpp/ 以下 Deepl で訳してちょっと修正したもの nostd 指向 標準ライブラリなしでもファーストクラスでサポート
はじめに こんにちは、株式会社スマートラウンドでチーフテックリードをしているtsukakei1012です。 ついに、JetBrains製のAIコーディングエージェントであるJunieがGenerally Availableになりました🎉 弊社では、EAP（Early Access Program）の頃から開発チーム全体で導入・活用していることもあり、既にいくつかの知見が蓄積されています。 この記事では、新たにJunieを導入しよう・してみたいと考えている方に向けた参考資料になればいいと思い、書きましたのでぜひご参考にしてみてください！ （ちなみに料金体系などの違いは下の記事によくまとまっています！） ちょっとした宣伝 弊社は創業期からKtorを活用したサーバーサイドKotlinでプロダクト開発を行っており、Server-Side Kotlin Meetup（以下、SSKMと呼びます。）の
脱初級ITエンジニアまでの学習方法 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは。 株式会社ラクスで先行技術検証をしたり、ビジネス部門向けに技術情報を提供する取り組みを行っている「技術推進課」という部署に所属している鈴木（@moomooya）です。 今回は毎年春先の社内ビアバッシュで新人向けに「一歩目の学習方法」として発表している話をしようと思います。 学習とは この記事の対象 学習に対する向き合い方 まず最初は 学習作戦その1「ちょい足し学習」 例）HTTPメソッドを扱ったとき 学習作戦その2「外から情報を仕入れる」 よくある情報源 技術書 技術同人誌 ウェブサイト 勉強会 SNS 飲み会 GitHub 脱初級者 手を動かす（検証と実践） 自由にできるサーバーを用意する 情報発信 無理に全部やらなくていい エンジニアにとっての勉強 学習とは ［名］(スル) １ 学問・技術などをまなびならうこと。「学習の手引」「学習会」 ２ 学校で系統的・計画的にまなぶこと
「人間がプログラムする時代は、もう目の前で終わろうとしている」――ソフトバンクグループの年次イベント「SoftBank World 2025」の特別講演で、同グループの代表取締役会長兼社長の孫正義氏はこのような見解を示した。同グループでは、AIエージェントの導入により、人間によるプログラミングを段階的に廃止する方針という。 「いかにプログラミングを人間の作業からAIエージェントに置き換えるか」を指標に据え、30％、50％、100％と段階的に代替率を増加させていく。孫氏は「最終的にプログラミングは、われわれの社員はやらないと決めている」と展望を語った。 ソフトバンクGは2月、米OpenAIと協力し、導入企業に特化したAIを構築する「Cristal intelligence」を発表。他社に先駆け、ソフトバンクGが導入するとしていた。今回明らかにしたAIによるプログラミング推進もその一環という。
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、GitHubのリポジトリをWebベースのRSSリーダーに変えることができるユニークなツールをご紹介します。 専門的な知識は一切不要で、マークダウンファイルに好きなフィードを追加していくだけですぐに自分だけのRSSリーダーを作って管理できるようになります。 すべて無料で利用可能なので、ご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 osmos::feed 】 ■「osmos::feed」の使い方 それでは、「osmos::feed」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう！ 基本的な使い方としては、公式のリポジトリにテンプレートが公開されているので、これを自分のGitHubリポジトリとしてコピーするところから始めます。 テンプレートは以下のURLからアクセスできるようになっています。 ＜テンプレートURL＞ https://git
はじめに ワークフローを作成、実行、監視するためのプラットフォーム「Airflow」が、近年人気を集めていて、多くの企業に利用されています。Airflow Summit 2022 のようなグローバルイベントも開催されるようになり、世界中から2000人以上のコントリビュータ（私もその1人）が貢献しているアツいプロジェクトです。 この記事で Airflow を使う意味と主要コンセプトを説明します。最後に、100行未満で実装できる本格的なデータパイプラインの実例をお見せしたいと思います。 Airflowとは 概要 Airflowは ワークフロー を作成、実行、監視するためのプラットフォームです。ここで言う「ワークフロー」は、依存関係にある複数の タスク を、下図のように繋いだ形で、パイプラインとして実行していくものと思ってください。 Airflowを使うと、より早く、よりロバストなワークフローが
TypeScript 4.8で入る型の絞り込みの改善とは
皆さんこんにちは。今回はTypeScriptの更新先取りシリーズです。TypeScriptの次のバージョンでは、以下のPRの更新が入ると思われます。もちろんPRの著者はAndersさんです。このPRではTypeScriptの根幹を成す機能の一つである「型の絞り込み」が改善されます。特に、unknown型と{}型の取り扱いが修正されている点が注目に値します。 型引数に対する推論が抱えていた既存の問題 {}型は、「nullとundefined以外の任意の値」という意味を持つ型です。この型は形としては空のオブジェクト型ですが、JavaScriptではnullとundefined以外のプリミティブ（文字列や数値など）に対してもプロパティアクセスをしてもエラーにならないという仕様を考慮して、{}型には文字列や数値などのプリミティブも含まれています。 従来型引数に対する推論が抱えていた問題とは、任意の
Introducing Sonnet 4.6
Claude Sonnet 4.6 is our most capable Sonnet model yet. It’s a full upgrade of the model’s skills across coding, computer use, long-context reasoning, agent planning, knowledge work, and design. Sonnet 4.6 also features a 1M token context window in beta. For those on our Free and Pro plans, Claude Sonnet 4.6 is now the default model in claude.ai and Claude Cowork. Pricing remains the same as Sonne
これは何？ この記事は Kaggle Advent Calendar 2021 の7日目の記事です。 pandasはデータ分析ライブラリとして非常に便利ですが、書き方を間違えると簡単に処理が遅くなってしまうという欠点があります。そこで、この記事では遅くならない書き方をするために気をつけたいポイントをいくつかご紹介したいと思います。 この Colab Notebookの実行結果をエクスポートした上で、不要な部分を一部削って記事にしています。colab notebook をコピーして実行してもらえれば再現することが可能なはずです。(colabにコメント等をいただいても返すことはできないと思います、すみません。) 前提条件 この記事ではあくまで「遅くない(なりづらい)書き方を紹介する」ことに努めます。よって、以下のような改善点はあるが一旦考慮の外におくものとして話を進めます。 並列化ライブラリ
Learning Zig
Learning Zig Welcome to Learning Zig, an introduction to the Zig programming language. This guide aims to make you comfortable with Zig. It assumes prior programming experience, though not in any particular language. Zig is under heavy development and both the Zig language and its standard library are constantly evolving. This guide targets the latest development version of Zig. However, it's poss
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人はFat Modelを恐れサービスを求め ドメインモデルは貧血に至る - @ledsun blog
Pythonで始めるマルチエージェントAI ―CrewAI入門 | gihyo.jp
最近のコーディングにおけるLLMの使い方QA - Qiita
フロントエンドエンジニアがAWSトップエンジニアになるまで - NRIネットコムBlog
Chrome の組み込み AI の Summarization API を試してみる
Gemini CLIのコードを読んで内部処理を理解する
データベースに接続するテストの仕組みを整備して、運用して、反省したこと - Qiita
Excel 2016でマクロを作りたいんだけど効率的なルートってある？（追記 9/11 ２２００）
Claude Codeの使用料金を可視化するCLIツール「ccusage」を作った
エンジニアは推測するな、計測せよ まつもとゆきひろ氏が説く、非機能要件で数字を重視すべき理由 | ログミーBusiness
ちょっとしたスクリプトにWindowsに含まれているアイコンを流用して、自分で作らずに済ませる方法 (1/2)
私の心を揺さぶったプログラミング言語 - ABAの日誌
typeof x > 'u' は typeof x === 'undefined' より小さいけど遅い
研究効率化Tips Ver.2
How we rebuilt Next.js with AI in one week
[K, U] extends [U, K] ← ナニコレ
GitHub Copilotのカスタムプロンプト、実際に使ってよかった2例
【TypeScript】超実践的テクニック集【Reactなし】 - Qiita
Railsでブログ自作（2024） - osyoyu.com/blog
Anthropic、「Code Review」を公開--プルリクレビューを劇的に効率化
[2025年版] 負荷テストツールをまとめてみた | DevelopersIO
IntelliJ IDEAを使っている人は全員Junieを導入しよう！
「人間がプログラミングする時代、もう終わる」 孫正義氏の将来像 グループ社員も「最終的にはやらない」
簡単すぎる！GitHubを自分だけのRSSリーダーに変える「osmos:feed」を使ってみた！ -
Airflowはすごいぞ！100行未満で本格的なデータパイプライン - Qiita
遅くないpandasの書き方 - ML_BearのXじゃ言えない話
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