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*programmingの検索結果7601 - 7640 件 / 16780件

  • 流行っている・流行っていないプログラミング言語に関する1つの考察 - Qiita

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なぜ〇〇というプログラミング言語は流行らなかったのか? 最近、私は古くからあるプログラミング言語に興味があり、LispやSmalltalkなどの言語に興味があります。触っていくうちに、結構面白いな。と思うことがあるのですが、それほど人気があるとは言えません。 例えば、プログラミングの人気を表すTIOBE Indexでも、ランクが高いとは言えませんし、それらの言語はプログラミング言語の歴史。という中で、ちょっと学ぶぐらいで、それほど詳しくは知らない。という人が多いでしょう。 Quoraを探してみると、「Lispはなぜ覇権を握らなかったので

      流行っている・流行っていないプログラミング言語に関する1つの考察 - Qiita
    • Cursor・MCPを活用した画面刷新プロジェクトにおける開発サイクルと教訓

      はじめに PKSHA Technology のソフトウェアエンジニアの新冨です。 私のチームでは社内問い合わせ管理ソフトウェアである PKSHA AI ヘルプデスクを開発しています。PKSHA AI ヘルプデスクに関する詳しい説明は以下の記事を参考にしてください。 先日、問い合わせ者用の Teams 風なチャット画面を ChatGPT 風なデザインに刷新しました。このプロジェクトで私は主担当エンジニアとして、Cursor と MCP(Model Context Protocol)を中心に複数の AI ツールを統合し、開発サイクル全体を AI フローとして再構築しました。「AI にコードを書かせる」だけでなく、タスク起票から仕様参照、フィードバック反映、QA、PR 作成までを一連の循環として AI に組み込むと、開発の速度と品質が変わりました。 この記事を通して読者が、Cursor と MC

        Cursor・MCPを活用した画面刷新プロジェクトにおける開発サイクルと教訓
      • Visual Studio CodeでGitHub Copilot“無料版”が使える! 「生産性、爆上がり」で感動した話

        Visual Studio CodeでGitHub Copilot“無料版”が使える! 「生産性、爆上がり」で感動した話:Deep Insider編集長のネタ帳 GitHub Copilot Free(無料版)、みんな使ってる? 実際にリアルな開発で活用し、その実力を検証! AIアシストはどこまで使える? ソフトウェアエンジニアの仕事はどう変わる? そして、AI時代に求められるスキルとは? AIエージェントの可能性も交えつつ、未来の開発を好き勝手に語ります。 連載目次 皆さん、こんにちは! もしくは、はじめまして! @ITのDeep Insider編集長、一色(いっしき)です。今回から、新連載 『Deep Insider編集長のネタ帳』を始めます。 この連載では、私が日ごろの情報収集や開発、執筆・編集を通じて得た“技術的な気付き”や“新たな発見”を自由気ままに綴(つづ)っていきます。データ

          Visual Studio CodeでGitHub Copilot“無料版”が使える! 「生産性、爆上がり」で感動した話
        • AI駆動開発を全力で試して得られた、10の実践テクニックと知見について

          はじめに 「AI を使えば開発を効率化できる」 僕自身も色々と試していて、その確証を持っていたのですが、 「どこまで AI に任せられるのか?」 「バイブコーディングだと、どのタイミングでアプリがスケールしなくなるのか?」 「どのような問題が生じるのか?エンジニアリングで対応できないのか?」 など、色々と気になりつつ、ずっと避けてしまっていたところがありました。 そこで、自分の個人開発中のアプリに対して、全力でAIを活用して最大限の開発効率化を目指して開発を行なってみました。 ここで僕自身が試したことや工夫したこと、そして得られた実践テクニックと知見を共有したいと思います。 もし、興味があるところがあれば、そこだけでもご覧いただけると嬉しいです! 自分のアプリ紹介 簡単に、自分のアプリについて紹介させていただきます。 FocusOneというタスク管理アプリになります。 フロントエンドは N

            AI駆動開発を全力で試して得られた、10の実践テクニックと知見について
          • Chrome DevTools MCPでWeb開発のチェックを自動化!Playwright MCPとの違いは? - Qiita

            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、とまだです。 フロントエンド開発でコンソールエラーをいちいちコピーしたり、スクリーンショットを撮ってAIに渡したりするの、地味に面倒ですよね。 実は私も、ローカル環境でのテストでエラーが出るたびに、DevToolsを開いてエラーメッセージをコピーして、Claude Codeに貼り付けて...という作業を繰り返していました。 そこで以前ご紹介したPlaywright MCPでかなり楽になったのですが、さらに便利なツールが登場しました。 結論から言いますと、Chromeだけを対象にしたウェブ開発であれば、Chrome DevTo

            • nostr と Bluesky に7つ bot を作り k8s で稼働させた

              俳句bot (nostr) nostr の日本リレーを監視し、投稿を 575 または 57577 判定し、引用でお知らせする。狙った俳句ではなく、天然物の俳句がマッチするとウケが良い。 Go で実装。内部では go-haiku を使って俳句を判定。監視は日本語の投稿が流れる日本のリレーをお借りしている。普通の Go アプリなので golan:1.20-alpine でビルドして scratch でイメージ作成。 # syntax=docker/dockerfile:1.4 FROM golang:1.20-alpine AS build-dev WORKDIR /go/src/app COPY --link go.mod go.sum ./ RUN apk add --no-cache upx || \ go version && \ go mod download COPY --link

                nostr と Bluesky に7つ bot を作り k8s で稼働させた
              • 【生成AI時代のエンジニアキャリアとスキルを調査】現在エンジニアが最も活用しているAIは「ChatGPT」が最多で62.4%!また、8割以上が生成AIスキルは「市場価値に影響する」と回答〜転職時に企業の生成AI活用を「重視する」は75.7%〜

                【生成AI時代のエンジニアキャリアとスキルを調査】現在エンジニアが最も活用しているAIは「ChatGPT」が最多で62.4%!また、8割以上が生成AIスキルは「市場価値に影響する」と回答〜転職時に企業の生成AI活用を「重視する」は75.7%〜 【生成AI時代のエンジニアキャリアとスキルを調査】現在エンジニアが最も活用しているAIは「ChatGPT」が最多で62.4%!また、8割以上が生成AIスキルは「市場価値に影響する」と回答〜転職時に企業の生成AI活用を「重視する」は75.7%〜 株式会社キッカケクリエイション(本社:東京都渋谷区、代表取締役:川島 我生斗)は、生成AIを活用しているITエンジニア431名を対象に、ITエンジニアのAIツール活用に関する実態調査を実施しましたので、お知らせいたします。 01|業務で利用する生成AIツール「ChatGPT」が62.4%で最多、次いで「Goog

                  【生成AI時代のエンジニアキャリアとスキルを調査】現在エンジニアが最も活用しているAIは「ChatGPT」が最多で62.4%!また、8割以上が生成AIスキルは「市場価値に影響する」と回答〜転職時に企業の生成AI活用を「重視する」は75.7%〜
                • VS CodeでJupyterしてみよう

                  Jupyterは、オープンソースで開発が進められているプロジェクト(Project Jupyter)です。Pythonなどのプログラミング言語で記述された実行可能なコードと、Markdownで記述されたコードに関連ドキュメントを、「ノートブック」と呼ばれる単一のファイルにまとめることが可能な環境の構築を目指しています。 このプロジェクトの代表的な成果物が、コードとドキュメントをひとまとめに扱えるノートブックをWebブラウザ上で実現するWebアプリ「Jupyter Notebook」や「JupyterLab」です。Visual Studio Code(以下、VS Code)にPython拡張機能とJupyter拡張機能をインストールすることで、このノートブック環境をVS Code内で実現できます。今回はその基本を見ていくことにしましょう。 必要なもの 以前のバージョンのVS CodeではPy

                    VS CodeでJupyterしてみよう
                  • 「読めるコード」を書くための7つのチェックポイント - Qiita

                    この記事はNuco Advent Calendar 2022の15日目の記事です。 なぜ「読めるコード」を書くのか 「読めるコード」を書くことで、コードを読んだだけで何がしたいのかが明確にわかるため、修正や機能追加の際にもコードの解読に時間と労力を割かずにすみます。 また、理解を誤ったまま目的からそれた実装をすることを避けられます。 以降紹介するチェックポイントと、ご自分のコードと照らし合わせてクリアできているか確認をしてみてください。 7つのチェックポイント 「読めるコード」を書くためには以下の7つのチェックポイントを意識することが重要です。 これらのチェックポイントは、障害を起こさないために意識すべき観点で、コードレビューの際にはこれらのチェックポイントを守れているかどうかを基準に、そのコードが良いコード(読めるコード)かどうかを確認します。 そのため、コードを書く際にも意識すべき観点

                      「読めるコード」を書くための7つのチェックポイント - Qiita
                    • 【特集】 Windows 11正式リリース!気になる新機能をまとめて解説

                        【特集】 Windows 11正式リリース!気になる新機能をまとめて解説
                      • 「あれ、プログラミングが楽しくない…」【すべてのエンジニアへ】 - Qiita

                        経緯 ストーリー形式で長々と書いているため、結論だけ知りたい人は「僕はここに居てもいいんだ!!!」へどうぞ。 プログラミングが楽しくなくなった日 ある日、Javaの勉強中にふと思った 「これ、なんの役に立つんだ?」 私は、三年間Cをやっていて、PythonとJavaScriptをかじったことがある。 今までに「Twitter神絵師探索」や「トイレットペーパー管理システム」、「クソ雑魚AI付きオセロ」に「ブロック崩し(PICマイコン)」などを作ってきた。 お世辞にもプログラマーと言えるレベルではないが、ちょっとしたミニアプリくらいなら作れる程度だ。 しかし、私の技術不足と人脈不足で「これは誰かに貢献したぞ!」というものはない。 そこで、ひとつの疑問が浮かぶのだ 「あれ?プログラミングしても意味なくない?」 幼い日の僕 私が最初にプログラミングのようなものを始めたのは「部員成績記録Excelシ

                          「あれ、プログラミングが楽しくない…」【すべてのエンジニアへ】 - Qiita
                        • AIで衛星画像から土地用途を判別、市の税務職員らチャットGPTで自作…30分の1の費用(読売新聞オンライン) - Yahoo!ニュース

                          香川県善通寺市は、固定資産税の課税基準となる土地の用途を衛星画像からAI(人工知能)で判別するシステムを開発した。税務課職員らが対話型生成AI「チャットGPT」を使って自作。外注で開発するより、費用を30分の1程度に抑えることができたという。市は「AIを活用し、業務改善を進めたい」としている。(足立壮) 【図解】ひと目で分かる…AIを活用した固定資産税の算定システム 固定資産税は、住宅地や商業地、農地など全ての土地・建物にかかり、市町村が課税する。計算の根拠となる土地の評価額は、地価や利用状況を基準に決まる。 市では、建築確認申請や登記申請などで利用状況を確認するが、届け出がないケースもある。そのため従来は毎年100万円以上をかけ、外部業者に市内全域の調査を依頼。前年から変化のあった土地や建物を目視で確認してきた。

                            AIで衛星画像から土地用途を判別、市の税務職員らチャットGPTで自作…30分の1の費用(読売新聞オンライン) - Yahoo!ニュース
                          • 【西川和久の不定期コラム】 プログラミング知識はもう不要に!?VS Code+LLMでブロック崩しゲームを生成してみた!

                              【西川和久の不定期コラム】 プログラミング知識はもう不要に!?VS Code+LLMでブロック崩しゲームを生成してみた!
                            • OpenAI、Astralを買収 Python開発支援ツール「Ruff」「uv」を「Codex」へ統合

                              米OpenAIは3月19日(現地時間)、Python開発者向けの高速なツール群を提供する米Astralを買収することで合意したと発表した。買収総額などの取引の詳細は公表されていない。 買収の主な目的は、OpenAIのプログラミング支援AI「Codex」の成長を加速させ、単なるコード生成にとどまらず、コードベースの変更計画やツールの実行、結果の検証などの開発ワークフロー全体に参加できるAIシステムへと進化させることとしている。 Astralは2022年創業の、米ニューヨーク州ブルックリンに拠点を置く非公開企業。Pythonエコシステム向けの高性能な開発者ツールを手掛けており、高速なコードチェックおよび整形ツールの「Ruff」や、環境構築を統合したパッケージ管理ツール「uv」などを提供している。これらのツールは月に数億回ダウンロードされており、すでに現代のPython開発における重要な基盤とし

                                OpenAI、Astralを買収 Python開発支援ツール「Ruff」「uv」を「Codex」へ統合
                              • AI時代にこそRustだと思う話

                                はじめに 本記事は AI時代にこそTDDだと思う話 https://zenn.dev/akfm/articles/tdd-with-copilot をパクってオマージュしてタイトルをつけたが、特にそれには言及しない。 本記事はRustを好きで使用している人間が書くポジショントークということを前提に読んでほしい。また、現状でRustを選択するべきだという主張をする記事ではなく、長期的に見るとRustとAIの組み合わせは親和性が高くなるのではないかという個人的予想を記載しているのみである。 本記事は自分用に雑に書いていた箇条書きメモをo1と対話しながら人に見せられる構造にまとめたものであり、文章構成に不自然な点が残っているかもしれない。 背景: AIの発達とプログラム責任の問題 昨今はAIによるプログラム生成の力に拍車がかかっている。いまやAIがあれば、品質度外視ではあるが素人でもコードを生成

                                  AI時代にこそRustだと思う話
                                • Falsy値を比較せずにそのまま判定に使うことはやめよう

                                  …という話を現場でしました。 こんにちは、クレスウェア株式会社の奥野賢太郎 ( @okunokentaro ) です。TypeScript をお使いのみなさんは、Falsy 値(フォルシーち)というものをご存知ですか。TypeScript や JavaScript を長年使っている読者であれば「そんなもの常識だろう」となるかもしれませんが、TypeScript からの入門者だったり、他言語から TypeScript へ移ってきたような「JavaScript 未経験の TypeScript 経験者」が近年現れ始めており、筆者には案外これが常識とも言い切れなくなっているという感覚があります。 この Falsy 値、もちろん知っているに越したことはないかもしれませんが、TypeScript 全盛となったこの時代にただでさえ他に覚えるべきことが多いなか、果たしてこれはずっと常識のままなのでしょうか

                                    Falsy値を比較せずにそのまま判定に使うことはやめよう
                                  • Excelが「Python」に対応 シート上でコードを実行できるように グラフ作成、機械学習なども可能

                                    米Microsoftは8月22日、Excelにプログラミング言語「Python」を搭載すると発表した。セルに「PY関数(=PY)」を入力するとPythonのコードを記述できるようになる。Pythonのライブラリとシート上のデータを参照して高度なグラフ作成や機械学習などができるという。 機能の名前は「Python in Excel」。利用には試験的に実装された機能を体験できるプログラム「Microsoft 365 Insider Program」への参加が必要。 Pythonコードは、クラウドプラットフォーム「Microsoft Cloud」上で実行。Pythonの各種ライブラリをまとめた「Anaconda」を活用しており、グラフ作成ライブラリを使ったデータの視覚化や、機械学習ライブラリを使った機械学習や予測分析などもできる。

                                      Excelが「Python」に対応 シート上でコードを実行できるように グラフ作成、機械学習なども可能
                                    • 自分的Visual Studio Code(VS Code)の必須設定7選 - Qiita

                                      1. 区切り文字の設定変更 CSSクラス名や変数名をダブルクリックした際、ハイフン等がデフォルト設定では区切り文字として判定されます。それらの判定を変更する設定です。 設定前 設定後 設定手順 Code → 基本設定(Preferences) → 設定(Settings) 「設定の検索(Search settings)」欄に、editor.wordSeparators と入力 区切りとして扱ってほしくない文字を消す 初期値 2. HTMLブロックの一括選択設定 HTMLブロックの選択を楽にする為の設定です。 Emmet公式の説明ページ 選択したいHTMLタグにカーソルを合わせ、設定したキーを押すと、 ↓ 設定手順 Code → 基本設定(Preferences) → キーボードショートカット(Keyboard Shortcuts) 「入力してキーバインドを検索(Type to search

                                        自分的Visual Studio Code(VS Code)の必須設定7選 - Qiita
                                      • エンジニアに必要な「読解力」とは? 技術文書を構造化して"秒"で理解する技術

                                        こんにちは。 株式会社ココナラ 技術戦略室に所属している デミオ です。 こちらは株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 5日目の記事です。 導入 エンジニアの日常業務を振り返ってみてください。IDEでコードを書いている時間よりも、画面上の文字を「読んでいる」時間の方が圧倒的に長くありませんか? 技術ドキュメント、仕様書、APIリファレンス、GitHubのIssue、そして他人のコード。これら膨大なテキストデータを素早く、かつ正確にインプットできるかどうかが、エンジニアとしての生産性と処理効率(スループット)を決定づけます。 ここで重要なのは、ただ文字を目で追うこと(リーディング)ではありません。テキストデータの裏にある「構造」をデコード(解読)する力です。この力を、本記事ではエンジニアにおける「読解力」と定義します。 あの『ドラゴン桜』でも、読解の本質は 「要約するこ

                                          エンジニアに必要な「読解力」とは? 技術文書を構造化して"秒"で理解する技術
                                        • エンジニアのAI疲れとの付き合い方

                                          この記事は、「AIを使えば楽になるはずなのに、なぜか前より疲れている」 と感じたことがあるエンジニアの人に向けて書いています。 AIに何度もプロンプトを投げ直し、出てきたコードを修正し続け、気づけば一日が終わっている。 「AIは便利なはずの道具なのに、なんで自分はこんなに消耗しているんだろう。。(泣)」 「AIを使っているのに、なぜか前より疲れている」という感覚はありませんか。 私は、あります。 むしろ、AIを本格的に使い始めてからのほうが、消耗感は強くなりました。 「AIで効率化できる時代なのに、なぜこんなにしんどいのか」と、疑問がわいてきました。 エンジニアの仕事は、本来、仕組みを作って楽になるためのものです。 それなのに、最新の技術を使えば使うほど疲れていくのは、どこかおかしいのではないか。。 私自身、設計相談、コード生成、レビュー補助、ドキュメント作成など、ほぼすべての業務でAIを

                                            エンジニアのAI疲れとの付き合い方
                                          • GPT-3.5ベースのChatGPTのコーディング能力は「古い問題には有効も新しい問題では困難に直面する」ことが明らかに

                                            GoogleやMistral AIなどからプログラミングに特化したAIツールが登場しており、大手テクノロジー企業のCEOが「AIがコードを書くのでもうプログラミングを学ぶ必要はない」と発言するなど、AIによるプログラミングは注目を集めています。そんなAIによるプログラミング能力を分析した研究が公開されており、AIモデルがトレーニングされたタイミングによっては困難に直面することがあることが判明しました。 No Need to Lift a Finger Anymore? Assessing the Quality of Code Generation by ChatGPT | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore https://ieeexplore.ieee.org/document/10507163 ChatGPT Code: Is the AI

                                              GPT-3.5ベースのChatGPTのコーディング能力は「古い問題には有効も新しい問題では困難に直面する」ことが明らかに
                                            • CSSだけでスクロールアニメーションが作れる!? 新技術Scroll-driven Animationsとは - ICS MEDIA

                                              CSSだけでスクロールアニメーションが作れる!? 新技術Scroll-driven Animationsとは Scroll-driven Animations(スクロール駆動アニメーション)を使うと、スクロール量そのものをアニメーションの進捗に使えます。スクロールと完全に連動して動くスクラブアニメーションや、スティッキーな表現をCSSだけで実装できるのが特徴です。 以下は、CSSだけを使って作成したスクロールアニメーションのデモです。一切JavaScriptは使用していません。 さらに、特定のスクロール位置をまたいだタイミングで時間ベースのアニメーションを開始するScroll-triggered Animations(スクロールトリガーアニメーション)も利用できるようになりました。 本記事では、まずScroll-driven Animationsを中心に紹介し、後半で関連機能のScroll

                                                CSSだけでスクロールアニメーションが作れる!? 新技術Scroll-driven Animationsとは - ICS MEDIA
                                              • You Need to Rewrite Your CLI for AI Agents

                                                npx skills install jpoehnelt/skills/agent-dx-cli-scale Human DX optimizes for discoverability and forgiveness. Agent DX optimizes for predictability and defense-in-depth. These are different enough that retrofitting a human-first CLI for agents is a losing bet. I built a CLI for Google Workspace — agents first. Not “built a CLI, then noticed agents were using it.” From Day One, the design assumpti

                                                  You Need to Rewrite Your CLI for AI Agents
                                                • Coding Agentについてのまとめ (2026年1月)

                                                  LLMによるコード補完の登場 (2021年) GitHub Copilotの登場 我々がよく知るLLMによる支援はまず GitHub Copilot から始まりました。これはGPT-3 (OpenAI Codex, 現在のCodexと名前が同じで本当にややこしい) をベースとしたコード補完システムで、タイピングをしていると自動的にその行の続きを予測してくれるものです autocompleteとの違い それ以前にもIntelliSenseのようなautocompleteがありましたし、より進歩したn-gramなどを用いたものはありましたが、LLMをベースとしたものはTabnine (Tabnineは初期はn-gramモデル) やCopilotからとなります チャットベースのコードアシストの時代 (2022-2023年) ChatGPTの登場 ChatGPT以降、チャットによる対話形式でコード

                                                    Coding Agentについてのまとめ (2026年1月)
                                                  • 大規模レガシーシステムのマイクロサービス化における0→1ではない-1→1の新規開発

                                                    出前館開発本部でサーバーサイド開発を担当している本多です。LINEヤフーのグループ会社である出前館とは資本業務提携を結んでおり、LINEヤフーが開発をサポートしています。本ブログでは以下についてお話しします。 モノリス → マイクロサービスへのアーキテクチャ移行多くのマイクロサービスがデータベースを共有するというアーキテクチャの中でのデータ不整合や不正なデータが生じている負債(-1 の状態)の原因。0 → 1 ではなく、-1 → 1 での新規マイクロサービス開発における実践した手法。 出前館で取り組まれるマイクロサービスアーキテクチャとマイクロサービス化における"-1"の課題 近年、大規模なシステムを取り扱う企業・サービスでは、運用面や人的・インフラ的コスト面とトレードオフに、スケーラビリティや疎結合なシステムを構築するため、マイクロサービスアーキテクチャを推進しています。出前館においても

                                                      大規模レガシーシステムのマイクロサービス化における0→1ではない-1→1の新規開発
                                                    • 3年間Unityでゲーム開発を続け収益もあげたのにすべてが間違いだったと気付いたゲーム開発者がバイブコーディングでプログラマー気取りの初心者に警告

                                                      3年間にわたってUnityでゲームを作り、自身が開発者であることを疑いすらしていなかったというダーク・トミック氏が、「たったひとつの質問で自分が開発者ではないことに気づかされた」と述べ、自身がいかに間違った方法でUnityについて学んできたかを説明しています。 How I learned Unity the wrong way | Darko Unity - Unity Learning Community https://darkounity.com/blog/how-i-learned-unity-the-wrong-way トミック氏は3年間にわたってUnityを使ってゲーム開発を続けてきました。同氏は開発者向けの無料チュートリアル配布サイトであるBrackeysやUnityでのゲーム開発について学ぶことができるCode Monkey、さらにはゲーム開発者・Jason Weimann

                                                        3年間Unityでゲーム開発を続け収益もあげたのにすべてが間違いだったと気付いたゲーム開発者がバイブコーディングでプログラマー気取りの初心者に警告
                                                      • 難解言語 Malbolge は HelloWorld に「2 年」かかった - Qiita

                                                        Malbolge Malbolge は 1998 年 Ben Olmstead により開発された難解プログラミング言語です。オリジナルのホームページはとっくに消滅していますが、幸いにもアーカイブは残っていました。 Malbolge は難解プログラミング言語の中でも特に難解であること自体を目的に開発された、文字通り地獄みたいな言語です。 Malbolge was truly created with the idea that programming should be hard. It should be as close to the Infernal as a programming language possibly can be. It will continue to evolve over time, as newer, more twisted minds attack th

                                                          難解言語 Malbolge は HelloWorld に「2 年」かかった - Qiita
                                                        • eBPFプログラムを手軽にコーディング、ビルドし、コンテナ形式にパッケージングしてシェアできる「Bumblebee」オープンソースで登場

                                                          eBPFプログラムを手軽にコーディング、ビルドし、コンテナ形式にパッケージングしてシェアできる「Bumblebee」オープンソースで登場 Linuxカーネルのソースコードを変更することなく、カーネルの持つさまざまな機能をフックすることでカーネルに対してプラグインのように機能拡張を実現する技術「eBPF」が、昨年から急速に注目されはじめています。 参考:Google、Facebook、マイクロソフトらが、OSカーネルをプログラマブルに拡張できる「eBPF」の開発と発展を目指す「eBPF Foundation」を結成 そのeBPFを手軽にコーディング、ビルドし、コンテナ形式にパッケージングしてシェアできるツール「Bumblebee」がオープンソースで公開されました。 開発しているのは、APIゲートウェイのGloo EdgeやサービスメッシュのGloo Meshなどの製品を展開しているSolo.

                                                            eBPFプログラムを手軽にコーディング、ビルドし、コンテナ形式にパッケージングしてシェアできる「Bumblebee」オープンソースで登場
                                                          • 小4プラグラマー|こどもがプログラミングに熱狂的にハマった3条件|佐藤ねじ(ブルーパドル)

                                                            これは、全然プログラミングにハマらなかった小3息子が、小4になってめちゃくちゃハマった話です。 3つの条件が揃うことで「強烈な作りたい」が最初に生まれ、勝手に覚えるようになりました。いい学びがあった話なので、ぜひ共有させてください。 (家庭によって、Scratchとか、プログラミングスクールとかいろいろ試していると思いますが、わが家は最終的に、toio Do(ロボット&ビジュアルプログラミング)で完璧にハマりました) 息子がプログラミングに熱狂的にハマった3つの条件結論から言いますと、この3つの順番でやっていったことで、こどもは完全にハマりました。 ①iPad慣れ|なんとなくわかる まず、キーボードとかiPadとかに慣れる。scratchもちょっとわかるくらいの状態になればOKです。 ②リファレンス|「超やりたい」を生み出す 次に、ここが超重要なんですが、たくさんの楽しい事例(リファレンス

                                                              小4プラグラマー|こどもがプログラミングに熱狂的にハマった3条件|佐藤ねじ(ブルーパドル)
                                                            • Rubyのこれからを STORES で作る。Rubyコミッター笹田さん、遠藤さんにCTOがきく「Fun」|STORES note

                                                              Rubyのこれからを STORES で作る。Rubyコミッター笹田さん、遠藤さんにCTOがきく「Fun」 このたび STORES にRubyコミッターの笹田耕一さん、遠藤侑介さんが入社されることになりました。入社に先駆けて、CTOの藤村大介さんがお二人にたっぷりとお話を聞きます。プログラミングとの出会いから STORES を選んだ理由、これからのRubyのこと、そしておふたりの「Fun」とは。 聞き手:藤村大介(CTO) PROFILE: 笹田耕一さん 大学在学時からRuby向け仮想マシンYARVを開発し、2007年に「Ruby 1.9」に採用される。以降、Rubyコミッターとして、言語処理系の高速化に従事し、仮想マシンやガーベージコレクションの性能改善などを行なう。Rubyアソシエーション理事 (2012〜現任)。博士(情報理工学)。 遠藤侑介さん 大学院修了後、大手電機メーカーで研究開

                                                                Rubyのこれからを STORES で作る。Rubyコミッター笹田さん、遠藤さんにCTOがきく「Fun」|STORES note
                                                              • 良いユニットテストの性質を整理してたら考えるべき設計も見えてきたの

                                                                JaSST nano vol.37 (https://jasst-nano.connpass.com/event/319899/) で登壇した内容です。 「ユニットテストの定義はこうだよ」とか「うちのディレクトリ構成はこうね。DIの方針はこう」とHowだけ言われるより「良いユニットテストってこうだ…

                                                                  良いユニットテストの性質を整理してたら考えるべき設計も見えてきたの
                                                                • Microsoft傘下のGitHub、「GitHub Copilot」を無料に(制限あり)

                                                                  米Microsoft傘下のGitHubは12月18日(現地時間)、Visual Studio Code上で「GitHub Copilot」を無料で利用できるようにしたと発表した。これにより、ユーザーは「Visual Studio Code」(VS Code)内でGitHubアカウントにログインするだけで、追加料金なしにCopilotによるコード補完や提案を得られるようになる。 現時点ではVS Code向けのGitHub Copilotが無料提供の対象だ。従来は、メンテナーなど一部の認証されたユーザー以外は月額10ドルからの有料だった。なお、JetBrains IDEやNeovimなど、VS Code以外の環境でCopilotを利用する場合は、引き続き有料プランへの加入が必要だ。 また、無料版にはいくつかの制限がある。例えば、アクセスできるコード補完は1カ月当たり2000件までで、Copil

                                                                    Microsoft傘下のGitHub、「GitHub Copilot」を無料に(制限あり)
                                                                  • 理想形を知ることで、理想でないものを認識できるようになる 『良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門』の5つの特徴、習得可能な2つのスキル | ログミーBusiness

                                                                    本日のお品書きと自己紹介仙塲大也氏:今日は「『良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門』でエンジニアリングの当たり前を変える」というタイトルで発表します。「#ミノ駆動本」は、書籍にも記載のある公式のハッシュタグです。今日のイベントや、これからの僕の本に対する感想などは、このハッシュタグを付けていただけると感想を見つけやすいので非常にうれしいです。よろしくお願いします。 本日のお品書きです。まず自己紹介と本書の概要。あと、本書で向上が期待できるスキルと本書の特徴、評判の声と各章の紹介。それから、この本によってこの先に目指す世界と、執筆の裏話という流れで進めていきます。 まずは自己紹介。私、Twitterでは「ミノ駆動」と名乗っています。中の人は仙塲大也と申します。職歴としては、電子機器メーカーや大手精密機器メーカー、前職のクラウドワークスを経て、ちょうど1年前の2021年に、READYFOR株式

                                                                      理想形を知ることで、理想でないものを認識できるようになる 『良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門』の5つの特徴、習得可能な2つのスキル | ログミーBusiness
                                                                    • 今!ソフトウェアエンジニアがハードウェアに手を出すには

                                                                      大吉祥寺.pm 2025

                                                                        今!ソフトウェアエンジニアがハードウェアに手を出すには
                                                                      • NHK全国ハザードマップ

                                                                        1 この規約は、「NHK全国ハザードマップ」(以下、「本サイト」と言います。)の利用に関して、利用者とNHKとの間の一切の関係に適用されます。また、この規約に定める事項以外については、「NHKインターネットサービス利用規約」が適用されます。 1 本サイトを利用するためには、この規約に同意していただく必要があります。 2 本サイトの背景に表示している地図は、国土地理院が公開する「地理院タイル」と株式会社ゼンリンの「ZENRIN Maps API」にて提供される地図および施設検索コンテンツを使用しています。したがって、本サイトを利用するには、ゼンリンの「地図利用規約」に同意していただく必要があります。ゼンリンの「地図利用規約」では、「ZENRIN Maps API」にて提供される地図および施設検索コンテンツの著作権、使用許諾、禁止事項等について定めています。 1 本サイトは国や都道府県から提供

                                                                          NHK全国ハザードマップ
                                                                        • ゼロから機械学習エンジニアになった方法 - Qiita

                                                                          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 未経験から機械学習エンジニアになって2年が経った節目にここに至るまでの経緯を紹介します。 初期スペック 30代 高専卒 工場勤務 数学は学生時代は並みの上くらいだったがほとんど忘れてる プログラミングスキルゼロ パソコンスキルはオフィスソフトが事務作業レベルで使える程度 タイピングできる 初期のモチベーション 今の仕事は今の会社じゃないと役に立たないスキルしか身につかないと感じ、何か自力で稼げるスキルを身に着けたい。 人生の大半の時間を費やす仕事を苦痛で終わらせたくない。楽しい仕事がしたい。 パソコン触るの好きだし、プログラミ

                                                                            ゼロから機械学習エンジニアになった方法 - Qiita
                                                                          • Announcing Cloudflare Email Service’s private beta

                                                                            Announcing Cloudflare Email Service’s private beta2025-09-25 If you are building an application, you rely on email to communicate with your users. You validate their signup, notify them about events, and send them invoices through email. The service continues to find new purpose with agentic workflows and other AI-powered tools that rely on a simple email as an input or output. And it is a pain fo

                                                                              Announcing Cloudflare Email Service’s private beta
                                                                            • Write Better Commits, Build Better Projects

                                                                              AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be

                                                                                Write Better Commits, Build Better Projects
                                                                              • プログラミング言語 Ruby30 周年記念イベント レポート

                                                                                プログラミング言語 Ruby30 周年記念イベント 2023 年 2 月 25 日、Ruby 誕生 30 年を記念したイベントが開催されました。 2020 年から流行した新型コロナウィルス感染症の影響で、一時期のイベントはすべてオンラインでの開催が主流となっていました。 本イベントも当初はオンライン形式で予定されていましたが、当日は松江オープンソースラボをメイン会場としてオフラインとオンラインのハイブリッドで開催されました。 開催日 2023-02-25 (土) 13:40 - 17:30 開催場所 松江オープンソースラボ / YouTube 配信 主催 一般財団法人 Ruby アソシエーション / 一般社団法人 日本 Ruby の会 公式ページ プログラミング言語 Ruby30 周年記念イベント 進行 :前田修吾 公式ハッシュタグ #ruby30th 動画 アーカイブ動画 オープニング

                                                                                • AWS の MCP が公開されたので AWS Documentation MCP Server を使ってみたメモ✍ - 継続は力なり

                                                                                  タダです. 今週の X で盛り上がっていた AWS から MCP リリースがありました.早速使ってみます. github.com 2025年4月6日時点の提供されている MCP サーバー 記事執筆時点で提供されている MCP サーバーは以下のものになります.この記事では AWS Documentation MCP Server を試しに使ってみます. Core MCP Server Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP Server AWS CDK MCP Server Cost Analysis MCP Server Amazon Nova Canvas MCP Server AWS Documentation MCP Server AWS Documentation MCP Server とは この MCP サーバーはAWS ドキュメ

                                                                                    AWS の MCP が公開されたので AWS Documentation MCP Server を使ってみたメモ✍ - 継続は力なり

                                                                                  新着記事