【CICD2021】デプロイメントパイプラインの原理原則を再確認する / Confirm Deployment Pipeline Principle
【CICD2021】デプロイメントパイプラインの原理原則を再確認する / Confirm Deployment Pipeline Principle
【CICD2021】デプロイメントパイプラインの原理原則を再確認する / Confirm Deployment Pipeline Principle
近年、AIの進化によりソフトウェア開発のプロセスが大きく変化しています。これまで手作業で行われてきた画面設計やプログラミング作業も、AIの登場により驚異的なスピードに進化しています。今回は、その中でも私が実際に使っている2つのAIツール、UizardとUI Sketcherについて紹介します。 なお、本記事では医師と患者を繋ぐマッチングサービスという架空のサービスを例に話を進めます。 Uizard: サービス概要からUIデザインを自動生成 Uizardは、画面設計作業を劇的に短縮する革新的なAIツールです。このツールを使えば、サービス概要を入力するだけで、わずか数分で美しく洗練されたUIデザインが生成されます。つまり、開発者は時間をかけてUIデザインを考える必要がなくなり、その時間を他の重要な作業に集中することができます。 Uizardの使い方 メニューから Generate with A
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日はLangChainの使い方について書いていこうと思います。 ChatGPT API の欠点について LangChainについて書く前に、ChatGPT APIの使いづらい部分をまとめていきたいと思います。 これを考えておくと、なぜLangChainが必要であるかということがわかり、さらに今後どのような機能が搭載されうるか/されるべきかということがわかります。 ChatGPT APIを使う際の難しい部分は一般的に以下のようにまとめられます。 プロンプトの共通化や管理が面倒くさい 最近の事実をベースとした質問-応答が難しい 最大の入出力合計が4096トークン(約3000字)であるため、長い情報を持たせることがしづらい ExcelやCSV、PDF等を直接読み込ませることができない 出力の処理のチェーンの
新卒エンジニアが手戻りだらけの要件定義から学んだこと - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに こんにちは。新卒3年目のymyhero7です。 メールディーラーという自社開発プロダクトの開発チームに所属しています。 入社してすぐの頃は、実装やテストの工程を担当していましたが、新卒2年目から徐々に要件定義を任されるようになりました。もともと就職活動の面接段階から、「どうすればお客様にとって本当に価値のある機能を作れるか」といった上流工程への関心が強く、そうした業務に携わることを希望していました。 そのため、2年目という比較的早い段階から要件定義に関われるようになったときは、非常に嬉しかったのを覚えています！ しかし、意気揚々と始めた要件定義の業務は、想像以上に難しく、苦労の連続でした。作成した要件定義書はレビューで指摘を受けることが多く、大幅な手戻りが発生してしまうことがしばしばありました。 本記事では、そうした経験を通じて学んだ要件定義の進め方のコツや「顧客理解」の重要性を
米空軍で戦略とマルチドメイン（多次元戦闘）作戦のコンセプト開発を担当しているクリントン･ヒノテ中将は「次世代戦闘機群（F-22の後継機プログラムのこと）」に関する新たな情報を開示して注目を集めている。 参考：New Details Emerge About The Secretive Program That Aims To Replace The F-22 参考：The F-22 will go away, eventually. But not before the Air Force gets comfortable with its successor. 米空軍のNext Generation Air Dominanceプログラムとは有人機と無人機で構成されたファミリーシステム本題に入る前に米空軍の次世代戦闘機について情報を整理しておく。 米空軍の次世代戦闘機の開発計画は「Next
こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きな吉井 亮です。 Software Development AI Agent 流行していますね。SDAA と略す人はいなさそうですが、SDAA という略称が広まってほしいものです。 そのような流れに乗るべく、SRE とされている私も SDAA を使いこなしたいと思います。 Devin が有名ですが、スモールスタートしたかったので OSS の OpenHands を使ってみます。 OpenHands が何をしてくれるかは公式リポジトリから引用します。 OpenHands agents can do anything a human developer can: modify code, run commands, browse the web, call APIs, and
古今東西、あらゆる品質要件をカバーせよ。 10の手法を一冊で学び尽くす「フルスタック」テストガイドが登場。 ソフトウェアテストには、対象とする品質要件に応じて様々な「手法」が存在します。しかし、個別のテスト手法を断片的に学ぶだけでは、プロダクトの品質を総合的に高めることはできません。本書は、複数のテストを補完的に組み合わせて、あらゆる側面から品質を検証するための技術・戦略を、体系的に学べる骨太なガイドブックです。 取り上げるのは、以下10種のテスト手法。それぞれについて、テストの原理原則・導入戦略・実践方法を、具体的なWeb／モバイルアプリケーションでの適用例を交えながら詳しく解説します。 □手動探索的テスト □自動テスト □継続的テスト □データテスト □ビジュアルテスト □パフォーマンステスト □セキュリティテスト □アクセシビリティテスト □モバイルテスト □機能横断要件テスト 本書
『あっ、本番環境…』をなくしたい。LLM活用でGitHub Actions色分けchrome拡張作成 - MonotaRO Tech Blog
どうもこんにちは！ プラットフォームエンジニアリング部門DevSecOpsグループの舛田です。 今期テックブログ 2本目です(運用負荷軽減！Google Groupを活かしたGitHub Teamメンバーの自動同期の仕組み)。 私たちソフトウェアデリバリーチーム（SDチーム）では現在、JenkinsからGitHub Actionsへの移行を全社で推進しています。 移行を進める中で、実際にGitHub Actionsを使い始める開発者の皆さんから、環境取り違えの懸念の声があがりました... 「Jenkinsを使っていた頃は、環境ごとにURLや画面の色が違ったさかい、パッと見でわかって安心やったんやが…」(弊社一応、関西の会社なので関西弁が社内標準です（大嘘）) 開発環境Jenkins STG環境Jenkins本番環境Jenkins GitHub Actionsに移行して早々『あっ、本番環境だ
Text-to-SQLのコモディティ化とデータ活用の民主化 - satoshihirose.log
はじめに データ活用と生成AI 構造化されたデータと生成AI 事例 Uber LinkedIn Pinterest さいごに はじめに ikki-sanのデータ活用の民主化へのコメントをそうだなと思いながら読んで、最近自分もそんな感じの領域のことをベンダー所属のプロダクトマネージャーとしてやっているので、考えていることをまとめてみる。 この数年間で「データの民主化」はイマイチ進まなかった印象ですが、その原因は「SQLの習得難易度」によるところが大きい。そこに関しては生成AIで相当解決されるはずなので、今後はデータの民主化がスタンダードになると予想しています。— ikki / stable代表 (@ikki_mz) 2025年4月7日 データ活用と生成AI これまで社内に蓄積された構造化されたデータを取得・操作するにはSQLおよびデータベースの理解が必要であり、その理解がない人たちは誰かにデ
公式 Chrome DevTools MCP ： Chromeブラウザ用のMCPが登場 これは、Web開発者にとって必須 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? このMCPはChromeのブラウザ操作が可能です。 つまりVSCodeとGitHub CopilotとブラウザのChromeと直接対話が出来るようになりました。 これからは、ユーザーがGitHub CopilotやGemini CLIをより効果的に活用するために、指示スキルを鍛える必要になるでしょう。 ブラウザからの情報量が増えるため、制限がないGitHub Copilotのx0のAIモデルや、現在無料中(2025年9月現在)のGemini CLIなどを利用しましょう。 GitHub Copilotシリーズ 環境 Windows11 C
世の中（私の周り）にはエンジニアでレベルの個人開発をやろうとしているが アイデアが無くて手を止めているエンジニアがたくさんいます！ はたまた、世の中（私の周り）にはこんなサービスがあったら良いのにな〜 と考えながら作れないという障壁で手を止めている人がたくさんいます。。 MOTTAINAI そこで ソーシャルグッドなサービスを集めて カッコいいエンジニアが多いQiitaでアイデアを晒しています！ ソーシャルグッド: 地球環境や地域コミュニティなどの「社会」に対して良いインパクトを与える活動や製品、サービスの総称 なんだかスゴイいことを言っているが 面白そうと思ったアイデアは全てあげていく💡 実現しやすいアイデアの例🚀 日頃あったら良いなと妄想すること ニッチな業界の無駄を無くすサービス マッチング関連 例） 一風変わった趣味のマッチングアプリなど 実現しにくいアイデアの例🤢 物作りが
GitHub - yuru7/udev-gothic: UDEV Gothic は、ユニバーサルデザインフォントのBIZ UDゴシックと、 開発者向けフォントの JetBrains Mono を合成した、プログラミング向けフォントです。
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最近「おれってガベージコレクションを勉強するにあたってめちゃくちゃ恵まれた環境にあるのでは？」とふと思い立ち、ベージコレクションの勉強を始めました。 ガベージコレクションの勉強を始めるにあたって、とりあえず「The Garbage Collection Handbook (first edition)」の邦訳である「ガベージコレクション 自動的メモリ管理を構成する理論と実装」を読むことにしました。 この記事では、読み終わってうれしいので、雑に感想を書きなぐっています。表記が「GC」だったり「ガベージコレクション」だったりするのは雑に書いたからです。 前提知識 ガベージコレクションの事前知識はほとんど不要で、何をしてくれるものか大まかにわかっていれば良い程度だと思います。つまり、ヒープに確保した領域を明示的に解放しなくても、何かのアルゴリズムでいい感じにやってくれる仕組み、ということを知って
プログラミングを学んでもムダに…最新データでわかった「AIに奪われた仕事」「最大の犠牲者」とは（プレジデントオンライン） - Yahoo!ニュース
AIの登場以降、アメリカのプログラマーの労働人口が4分の1以上消えたことが統計で明らかになった。「AIに仕事を奪われる」との懸念が現実味を帯びてきたが、同じ業界でも職種によって明暗が分かれている――。 【図表をみる】AIとスキルが重複する職業トップ10 ■プログラマー数は「インターネット普及以前」の水準に減少 アメリカのプログラマー数が、1980年以降で最低水準まで減少している。過去45年間でアメリカ全体の労働力が約75％も増えたのに対し、プログラマーは大幅に減少した。生成AIに職業を奪われるとの懸念がここ数年で声高に叫ばれていたが、懸念が現実になっていることが数字として示された。プログラマ以外の職種へも波及しそうだ。 米ワシントンポスト紙が3月14日に報じたところによると、コンピュータープログラマーの雇用数は過去2年間で27.5％も減少したという。この減少割合は同職種の歴史上最も深刻なも
ジーズアカデミー主催のChatGPT勉強会の登壇内容です。 https://gsfukuoka.connpass.com/event/279487/ Twitter https://twitter.com/ryoheiigushi カスタマーサポートAI(デモ動画で紹介したサイト) h…
AIコーディングに慣れた方が、モデルの特性に応じて複数を使い分けてるのをよく見ます。私もその一人で、実装はClaude Code、レビュー役はCodexという分担でよく使ってます。 ただ… Claude Codeで実装して、Codexにレビューさせて、指摘をClaude Codeにコピペして修正し、再レビュー。この往復、地味に面倒じゃないですか？ そこで私はSKILLという新機能を使い、Codexレビューを自動でおこなわれる「必須工程」にして、Codexレビュー→修正のサイクルが勝手にまわるようにしました。 その具体的な手順を公開します。 自己紹介 makanekoというアカウント名で仮想通貨のエアドロップ情報を中心に発信しています。最近はAI活用に注力し、AIコーディングのノウハウなどもシェアしてます。約2年前まで非エンジニアでしたが、現在はAIコーディングでトレードを自動化したり、AI
体感でも明らかに違います。VSCodeで「重い」と感じていたプロジェクトを開いても、Zedではサクサク動きます。ノートPCのバッテリー持ちにも大きく影響するポイントです。 Zed Editorのメリット 1. 圧倒的なパフォーマンス Rustで書かれたネイティブアプリケーションなので、Electronの重さとは無縁です。大規模なコードベースを開いても、検索やファイル切り替えが瞬時に完了します。 2. ネイティブAI統合 VSCodeではGitHub CopilotやCursorなどの拡張に頼る必要がありますが、ZedにはAI機能がビルトインで搭載されています。 Agent Panel: AIがファイル編集・ターミナル操作・リンター実行まで自律的に行うエージェント機能 Edit Predictions (Zeta): オープンソースの予測モデルによるコード補完 Inline Assistan
第1回Webインテリジェンスとインタラクションセミナー（いまさら訊けないシリーズ「言語処理技術」）での発表資料です。 https://www.sigwi2.org/next-sig
本連載では、Webブラウザー上でJavaScriptとともに動作できるバイナリ形式のプログラムファイル「WebAssembly」を、Rustプログラミング言語で実装する方法を説明していきます。前回はRust/WebAssemblyとJavaScriptとのデータ交換について説明しました。今回は、ログ出力とファイルサイズ縮小の方法、および、成果物をパッケージにして世界に公開する方法を説明していきます。 はじめに 本連載では、Webフロントエンド開発において注目されているバイナリ形式のプログラムファイルWebAssemblyを、Rustで実装して活用する方法を説明しています。 より本格的にプログラムを開発するには、正しく動作させるまでにデバッグを行う必要があります。本記事ではデバッグ時に利用できるログ出力について説明します。また、アプリの読み込み速度をより速くできる、ファイルサイズ縮小方法につ
対象読者 Claude Code を使っていて、Usage Limits（利用制限）にすぐ達してしまう方 トークン消費の仕組みを理解して、効率よくAIを使いたい方 はじめに You've hit your limit ・ resets xxx (Asia/Tokyo) 開発がいい感じに進んでいるときに限って出てくるこのメッセージ、できるだけ避けたいですよね。すぐに Usage Limits に達してしまうのは、同じチャットで会話を続けすぎていることが一因になっているかもしれません。 LLMには「コンテキストウィンドウ」という仕組みがあり、会話を重ねるごとにトークン消費が雪だるま式に増えていきます。この記事では、その仕組みと対策を解説します。 コンテキストウィンドウとは コンテキストウィンドウは、AIが一度に処理できる「記憶領域」のようなものです。 重要なのは、毎回の応答で会話履歴の大部分（
データベースのデータ・モデルは解決したい問題に合わせて使い分けることができ、昨今ではドキュメントやグラフなどのリレーショナル以外のモデルも注目されています。また、トランザクション系が生成した大量のデータをリアルタイムで分析するというような、性質の異なるワークロードを扱うことも求められています。これら性質の異なるデータ・モデルやワークロードを扱うにはどのような実装が必要でしょうか。この連載では、開発者の皆様がシステム・アーキテクチャやアプリケーション・コードをより洗練させるのに役立つデータベース・マネジメント・システム（DBMS）の基本を振り返り、実装に合った技術の組み合わせを解説します。 第1回はデータベースにアクセスするAPIで最も広く使われているSQLという言語の実行モデルを再確認します。なぜこの言語がリレーショナル・モデルのみならず他のデータ・モデルに対しての操作にも使われるようにな
2024/11/18に、Flutterの公式ドキュメントより、Flutterの設計についての記載が公開されたので、まとめてみます。 直訳やLLMの翻訳では分かりづらい箇所をなるべく理解しやすいように噛み砕いて日本語訳しました。 初めに 以下の内容が学べます アーキテクチャの利点 一般的なアーキテクチャ原則 Flutterチームが推奨するアーキテクチャ MVVMと状態管理 依存性注入 堅牢なFlutterアプリケーションを作成するための一般的なデザインパターン アーキテクチャの利点 優れたアーキテクチャには、エンジニアとユーザーにとってに多くのメリットがあります。 保守性 - 時間の経過とともに変更、更新、問題の修正が容易になります。 スケーラビリティ - コードのコンフリクトを最小限に抑え、より多くの人が同時に同じコードを変更することを可能にします。 テスト可能性 - 入力と出力が明確に定
What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol
MCP (Model Context Protocol) is an open-source standard for connecting AI applications to external systems. Using MCP, AI applications like Claude or ChatGPT can connect to data sources (e.g. local files, databases), tools (e.g. search engines, calculators) and workflows (e.g. specialized prompts)—enabling them to access key information and perform tasks. Think of MCP like a USB-C port for AI appl
「AIによってパン棚の充足率を可視化して仕入れ量を適正化したことにより、売り上げが18％増加した」。イオングループで小型スーパーマーケットを展開するまいばすけっとの柳田信一管理本部システム企画・新規事業企画マネージャーはこう話す。 東京都と神奈川県を商圏とする同社は近年、新規出店を加速させている。2018年度以降、3年連続で70店舗以上を増やし、2021年2月末時点で921店に達した。それに伴い業績も伸ばしており、売上高ベースで2019年度は前年同期比12％増、20年度は同16％増を達成している。 まいばすけっとの店舗に並ぶのは主に食品だ。日持ちする加工食品や冷凍食品、菓子類などに加え、パンや牛乳などの日配品、野菜や肉といった生鮮食品を扱う。食品の品ぞろえは競合のコンビニエンスストアより豊富といえる。さらに、店舗への商品配送を商品種ごとに1日1回にとどめるといったローコストオペレーションで
【プログラミング初心者向け】クラスメソッドとインスタンスメソッドはどう使い分けるべき？ - give IT a try
はじめに ruby-jpのSlackで以下のような質問が投稿されていました。 クラスメソッドとインスタンスメソッドの具体的な違いがわかりません。 現状「クラスメソッドはクラスから実行でき全体に関する処理を書くときによく使うもの。インスタンスメソッドはインスタンスから実行でき、個別具体的な処理を書くときに使うもの。」という理解をしています。そして実装の際に「これはクラスメソッドとインスタンスメソッドどちらで書くべきなのか」悩むケースが多いです。 上記を踏まえて質問です。 クラスメソッドとインスタンスメソッドの具体的な違いを皆さんはどのように定義しているか どこからがクラスメソッドでどこからがインスタンスメソッドなのかの境目はどのあたりにあるか をお伺いしたいです！ クラスメソッドとインスタンスメソッドの使い分けは僕がメンターをやっているフィヨルドブートキャンプでもよく見かける質問です。 そこ
TLDR: We’re postponing the announced billing change for self-hosted GitHub Actions to take time to re-evaluate our approach. We are continuing to reduce hosted-runners prices by up to 39% on January 1, 2026. We’ve read your posts and heard your feedback. We’re postponing the announced billing change for self-hosted GitHub Actions to take time to re-evaluate our approach. We are continuing to reduc
⚠ この記事はもともと v0.45 のときに書いた記事ですが、 v0.49 現在（2025-04-28）の内容に合わせて更新しました。 また、現在では Cursor のドキュメントもだいぶ整えられてきました。 一次ソースの参照に抵抗がない方は、 https://docs.cursor.com/context/rules を参照してください。 1. Project Rules とは Cursor の Project Rules（v0.45~） は、Cursor Chat/Composer での対話において、必要なコンテキストを与えるための機能です Cursor Settings > Rules > Project Rules から設定できます。 これまで、Cursor では User Rules, .cursorrules といったカスタムルールを用いて、プロンプトのコンテキストを与えていま
「Kubernetesは難しい」と感じている方におすすめの入門書『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』（翔泳社）。今回は本書から、実践的な知識を習得する第一歩として、Kubernetesの基礎の基礎であるPodの作り方を解説します。また、本書でどんなことが学べるのかも紹介します。 本記事は『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』（高橋あおい著、五十嵐綾監修）の「Chapter 3 全体像の説明」と「Chapter 4 アプリケーションをKubernetesクラスタ上につくる」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 本書での学習の流れ 本書では3つのパートに分かれています。 ●Part 1：基礎的な知識と環境構築を行います。 ●Part 2：一番ページ数も多く、Kubernetesを扱ううえで大事なことを詰め込んだパートになります。本
はじめに prismatix 事業部で QA エンジニアをしている長友です。 今回は私の所属するチームの方がテスト改善を行ってくださったので、そのお話です。 経緯 今私のいるチームには、私以外に K さんというメンバーの方がおられます。 これまで私の所属する prismatix 事業部で、いろいろなマイクロサービスの開発に携われてきた方です。エンジニアリング力が高く、テストに関する本も出されている方で、私もその方の本を持っています。ですから話すときはよくテストの話題になります。 その方が、これまで開発チームにいた中で作っていたテストコードによるテストのやり方に課題を感じていたということで、今回その改善をすることになりました。 いろいろ試行錯誤をされて、こうしたらいいのではないかというアイデアが出てきたので、それをどうやって開発チームに実践してもらうかをやってみたことをお話します。 なお、私
OSS の AI レビューツール「PR-Agent」を全社導入し、コスト効率の高い開発支援を実現した話 | BLOG - DeNA Engineering
2025.08.08 技術記事 OSS の AI レビューツール「PR-Agent」を全社導入し、コスト効率の高い開発支援を実現した話 by tomoya.kawaguchi #ai #code-review #pr-agent #developer-productivity はじめに こんにちは。 SWET の川口です。本稿では、DeNA 全社を対象に AI を活用したコードレビュー支援ツール「PR-Agent」を導入し、実際に運用している事例をご紹介します。 社内での AI ツール導入を検討されている方々や、PR-Agent の運用に興味をお持ちの方々にとって、何らかの参考になることを願っています。 コードレビューの課題と AI による解決への期待 コードレビューは、ソフトウェアの品質向上、バグの早期発見、そして開発チーム内での知識共有を促進する上で不可欠なプロセスです。しかし、Cla
This article was discussed on Hacker News. I recently learned of csvquote, a tool that encodes troublesome CSV characters such that unix tools can correctly process them. It reverses the encoding at the end of the pipeline, recovering the original input. The original implementation handles CSV quotes using the straightforward, naive method. However, there’s a better approach that is not only simpl
社内でOSSへの貢献をもっと奨励していきたいねと話していて, そもそも普段どれくらい貢献できているか知りたくなった. 以前, 自分のポートフォリオに貢献しているOSSのリストを出すのをやっていて, ちょっと改造したら組織内のメンバー全員のものもすぐに出せそうだったのでやってみた. (というのをずっと前にやっていたけど宣伝するのを忘れていた.) モチベーション OSSに(趣味にせよ仕事の一部にせよ)貢献している同僚はけっこういるけど, 「こういうのやったよ!」と宣伝してくれない限りあんまりどういう活動をしているのか知らない. 「今月はこれだけの人たちがOSS貢献してました」というのを社内の全エンジニアで眺めてわいわい盛り上がれると, 自分も何かやってみようという気になるだろうし, 「これに手をつけてみたいけど, どこから手をつけたらいいかわからないから詳しそうなあの人に聞いてみよう」となって
ターミナル上で動作するオープンソースのAIコーディングエージェント「opencode」は2025年6月20日、Claude Pro/Maxへの対応や、75以上のLLMプロバイダに対応して一般利用できるようになったことをアナウンスした。MITライセンスのもと、開発はGitHubで進められている。 opencode The AI coding agent built for the terminal. sst/opencode: AI coding agent, built for the terminal. -GitHub opencode is here https://t.co/q0BS0gvpw2 pic.twitter.com/PHCWh7vYwX — SST (@SST_dev) June 19, 2025 opencodeはTypeScriptおよびGo言語で構築されたオープンソ
技術的負債で生じる「クラフト」を管理せよ！ ケーススタディで学ぶ4分類とその対処法 - Agile Journey
はじめまして。流しのアーキテクトを生業としている、株式会社ウルフチーフの川島（@kawasima）です。私はSIerで20年、主にアーキテクトとしてさまざまなプロジェクトに関わってきました。現在は独立し、データモデリングを中心に、多くの企業の設計や技術者育成を支援しています。 数多くの現場を渡り歩く中で、プロジェクトを停滞させる「ある共通項」が見えてきました。それが、技術的負債に伴って静かに蓄積する「クラフト」です。本稿ではこの「クラフト」の正体を突き止め、パターンごとの対処法を具体的に紐解いていきます。 メンテナンスコストを増加させる「クラフト」 クラフトは計画的なリファクタリングによってのみ解消できる なぜクラフトが溜まる？ 欠けているのは「整えるフェーズ」 【ケーススタディ】 技術的負債に伴って発生するクラフトの4分類と対処法 【1】混在：異なる概念が同じ場所に置かれる 【2】分散：
【論文解説】OpenAI GPT-4 を理解する
さて、ChatGPT が非常に盛り上がっていますが、2022年11月にリリースされた ChatGPT は GPT-3.5 というモデルがベースになっています。 そして、2023年3月にはその後継モデルである GPT-4 がリリースされ、ChatGPT Plus で利用できるようになっています。（月額20$） それ以降も画像データを処理できるようになったり、個人の好みを記憶できるようになったりと色々なアップデータがあってこの先どうなるんだろうと楽しみになりますね。 今回は、もともとの GPT-4 についてしっかりと解説したいと思います。 ちょっとした対話であれば GPT-3.5 でも GPT-4 でもそこまで大きな差はないように思えますが、GPT-4 に情報抽出や分類問題などのタスクを解かせようとすると、GPT-4 の方がかなり精度が良くなっていることがわかります。 ですので、より複雑な利用
Yahoo! 知恵袋のフロントエンドには26000行を超えるユニットテスト(1つのcontrollerのユニットテスト)や、多くのロジックを含むcontrollerがあります。これらによって追加実装・保守が難しい状況です。この問題を解決するために、リアーキテクトを行いました。以下について主に話そうと思っ…
$ ls -lah sample_cmd -rwxr--r-- 1 jiro4989 jiro4989 0 Nov 21 15:14 sample_cmd* $ chmod 0777 ./sample_cmd $ ls -lah sample_cmd -rwxrwxrwx 1 jiro4989 jiro4989 0 Nov 21 15:14 sample_cmd* この chmod 0777って数字が3つ並んでるからパチスロみたいだなーーーと唐突に思いました。1 （パチスロやったことないですが） じゃあ、「ファイルのパーミッションをスロットで設定できたらテンション上がって地 味なサーバオペレーションが華やいでハッピーになるのでは？」と思い至りました。 思い立ったが吉日ということで作りました。 成果物 slotchmodというコマンドを作りました。 まさにスロットですね。Enterキーを押す
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AIによる爆速開発：画面設計からプログラミングまで自動化！？ - Qiita
ChatGPT APIの運用で必須のツール: LangChainの使い方まとめ (1) - Qiita
米空軍は次世代戦闘機の新しいプロトタイプを製造中、台湾での戦いにF-22は役に立たない
SRE こそ OpenHands 使ってみな 飛ぶぞ
ソースコード用フォント「FiraCode」、文字だけでプログレスバー・リングを表現可能に／文字のバリエーションも拡充
フルスタックテスティング 10のテスト手法で実践する高品質ソフトウェア開発 | 翔泳社
Pythonの新しい言語サーバー「Pylance」がプレビューを卒業 ～「Visual Studio Code」でリッチな開発支援を実現／「Python」拡張機能の5月リリースで既定の言語サーバーに。10～20％の起動時間短縮も
【随時更新】作りたいものが無ければ見てほしい！個人開発のアイデアをさらしていく - Qiita
「ガベージコレクション 自動的メモリ管理を構成する理論と実装」を読んだ
ChatGPT_APIのEmbedding_カスタマイズ入門
「Jw_cad」が約10年ぶりのメジャー更新 ～「AutoCAD」に次ぐシェアを誇る無料2D CADアプリ／Unicode（UTF-16）対応のためにソースコードを大幅に変更
【最新】Claude Code実装→Codexレビュー→修正…の往復を自動化する方法｜makaneko
VSCodeの時代は終わった？次世代エディタ Zed Editor 完全ガイド
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Flutterエンジニアのためのアーキテクチャ入門 - 公式(日本語)
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Kubernetes使いになるためにPodをつくってみる 『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』より
Unit Test の改善に取り組んでみました | DevelopersIO
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個人/組織のOSS貢献を可視化する - 貳佰伍拾陸夜日記
オープンソースのAIコーディングエージェントopencodeが一般利用可能に | gihyo.jp
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ファイルパーミッションでスロットがしたい - Qiita
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