Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近、深夜までPostgreSQLと格闘する日々が続いていて、正直疲れ気味だったんですよね。複雑なクエリの最適化やスキーマ設計に頭を悩ませる毎日...。そんな時、偶然見つけたのが「PostgreSQL MCP Server」というツールでした。最初は「また一つの管理ツールか」と思ったんですが、使ってみたら衝撃的だったんです！AIがデータベース管理を手伝ってくれるなんて、まさに開発者の救世主じゃないですか！今日はその魅力を皆さんに紹介したいと思います。 PostgreSQL MCP Serverって何？私の体験から語ります 簡単に言うと、
Node.jsのSingle Executable Applications (SEA) で作る、配布しやすいNode.js アプリ
はじめに Node.js v20 から Single Executable Applications (SEA) が実験的サポートされ、Node.js アプリケーションを単一の実行可能ファイルとして配布できるようになりました。 これにより、Node.js をインストールしていない環境でも Node.js で動作するアプリケーションを簡単に実行できるようになります。 本記事では、SEA を利用して Native Messaging Host を作成し、ブラウザ拡張機能と連携させる例を解説します。 「ブラウザ拡張機能なんて作らないよ！」という方も、SEA としてパッケージングするまでの手順は参考になると思いますので、ぜひ最後までお読みください。 SEA ビルドのフロー SEA ビルドの基本的なフローは以下の通りです。 sea-config.json を作成し、Node.js に読み込ませるため
「“開発者体験”で世界をエンパワメントする1日。」と題し、チームや組織の課題に日々取り組む方々に向けて開催された「Developer eXperience Day CTO/VPoE Conference 2021」。ここで、READYFOR株式会社の仙塲氏が「『Userクラス』で考える技術的負債解消の観点」をテーマに登壇。次にUserクラスの問題と、その解決方法を紹介します。前回の記事はこちらから。 Userクラスが抱える問題ここでやっとUserクラスが抱える問題。Userクラスを今のモデリング観点と照らし合わせてみると、個人顧客と法人顧客の関心事の異なる問題を、たった1つのUserクラスで取り扱ってしまっています。つまり、複数の問題解決のために、Userクラスが流用されている構造です。特定の問題解決を意図した構造になっていないんです。 このユーザーというのは、個人でも法人でもどうとでも解
「こんな雰囲気のゲームを作りたい」という、言葉にならない「バイブス」をAIに伝えれば、アイデアが形になる。そんな目標を目指し「Vibe Game Coding Testbed (VGCT)」という実験的なプラットフォームを作ってみた。 ASCII文字が描く極めて限定的なテキスト空間で、AIコーディングエージェントと共に、ゲームのアイデアを具体的なプレイアブルなゲームへと実装する。その過程で味わった、AIゲーム開発の独特な「楽しさ」と「苦しさ」について書いてみたい。 VGCTを構想した背景には、LLMを用いたゲーム開発プロセスへの関心がある。今回は、テキストベースのゲームという強い制約を与えることで、LLMがその能力を発揮しやすくなるか、という点に着目してみた。ゲームの状態をテキストで表現できれば、LLMによる解釈、分析、さらにはコード生成までもがスムーズに行えるはず。VGCTはゲームのシミ
Kiroを使う前にオプトアウト設定を確認しよう
はじめに みなさんこんにちは。 先日AWSからKiroという名前のIDEが発表されました。 もうすでに触ってみた方も多いのではないでしょうか？ 今はまだプレビュー版なので無料で利用可能です。 この機会に触ってみようと思っている方も多いはずです。 ですが実際のプロジェクトやサービスで利用する前に一度プライバシーポリシーなどの利用規約を確認しオプトアウト設定などを把握しておくのがよいでしょう。 実際に自分たちの会話やソースコードがどのように利用される可能性があるのか、オプトアウト設定はあるのかは把握しておく必要があると思います。 「タダより高いものはない」ということわざもありますしね。 ドキュメントを確認 プライバシー&セキュリティーのページにコンテンツの利用についての記載がありました。 Service improvement To help Kiro provide the most rel
DeepSeekがGPUの制限を突破するのに使われたPTX。その制約が突破の原動力になった - 中華IT最新事情
DeepSeekはトレーニングコストが従来の1/10。それには冗長計算の８割をカットするという努力が必要だった。米国政府は中国に対してGPUの制限をかけ、それをDeepSeekチームは突破をしたと量子位が報じた。 冗長計算を８割カットしたDeepSeek DeepSeekがなぜ1/10のトレーニングコストでGPTと肩を並べる大規模言語モデル（LLM）を開発できたのか。その答えはひとつではない。その技術詳細を開設した「DeepSeek-V3 Technical Report」（https://arxiv.org/abs/2412.19437）は、最適化技術のカタログのようになっている。開発チームはありとあらゆる最適化を試みて、最終的に冗長計算の80％を削減することに成功したと主張している。 GPUをハックしたDeepSeek その中でもハイライトとも言えるのが、CUDAから下りてPTXによる
Findyの爆速開発を支えるGitHub Copilotとエージェント活用法 - Findy Tech Blog
こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやCursorなど、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そこで今回は、弊社のGitHub Copilotの活用方法について紹介します。 それでは見ていきましょう！ カスタムインストラクション MCP Agent mode Coding Agent まとめ カスタムインストラクション GitHub Copilotを始めとする生成AIツールを効果的に活用するためには、まず最初にカスタムインストラクションの設定が必要不可欠です。 docs.github.com カスタムインストラクションに関しては以前の記事で紹介しておりますので、
ChatGPTがあるから誰でもプログラムを書けるみたいに言われますが、実際のところ、基礎知識がないと効率も悪く、複雑なものは作れないので、 私がプログラムを読めるようになり、アプリをリリースできるようにまでなったきっかけのpythonの基礎を記載します。 基本的にChatGPTが書いてくれるので、概念を理解して、コードを読んで修正出来たら大丈夫です。 この記事もほぼChatGPTが書いてます。 1. Pythonにおける重要な概念 まず、Pythonにおける重要な概念を整理して説明します。 1. モジュール (Modules) 概念: モジュールは、関数、クラス、変数などを含むPythonのファイルです。これにより、コードを再利用しやすくなり、プログラムを整理して管理しやすくなります。 使用方法: import文を使用してモジュールをインポートします。例えば、import mathはmat
A cross-industry study on recent trends in AI software development.
技術部プラットフォームグループ SRE の akichan です。 ペパボでは Nyah と呼ばれる OpenStack のプライベートクラウドを運用しており、Load Balancer as a Service(LBaaS) の Octavia が利用可能です。 先日、このLBaaSに対する不正なアクセスからシステムを防御するために、特定のIPアドレス帯からの通信をブロックするソフトウエアをGoで実装しました。その際に、社内のGoの有識者にレビューしてもらいながら、どのようにリファクタリングを行なっていったかを通して、私と同じようなGoの初学者が押さえておくと良さそうなポイントについてお伝えできればと思います。 Amphora Protector 今回開発した Amphora Protector について簡単に解説します。 Octavia の LoadBalancer の実態は、HAPr
Introduction GPT-5.1, our newest flagship model, is designed to balance intelligence and speed for a variety of agentic and coding tasks, while also introducing a new none reasoning mode for low-latency interactions. Building on the strengths of GPT-5, GPT-5.1 is better calibrated to prompt difficulty, consuming far fewer tokens on easy inputs and more efficiently handling challenging ones. Along
Go製のREST APIにUnitテストを追加した話 - SMARTCAMP Engineer Blog
こんにちは！スマートキャンプ、エンジニアの中田です。 以前書いた記事の内容に引き続き今回も、現在業務で利用している Go のお話しです！ 以前の記事 tech.smartcamp.co.jp 突然ですが、みなさんはテストを書かれてますか？ 僕も「書いてます！」と声を張りたいところですが、4 月に新卒入社をしてから開発を始めた Go 製の API には何を隠そうテストがございません...。 開発初期は API へリクエストを手動で送りテストするような運用で特に事なかったのですが、開発が進むにつれコード差分による影響範囲が網羅できなくなったり、またそれにより大きな変更がしづらくなったり、とテストがないことによる悪影響が徐々に出現してきました。 そこで、テストを書こう。と思い立ってはみたものの、Go で API のテストってどう書くんだろう？と困ったのでその辺りを調査しながらサンプルアプリを実装
Developer tooling has been rapidly evolving. Ten years ago, it was autocomplete and intellisense, capable of suggesting method names and carrying out programmatic refactors. Four years ago, it was copilots and tab complete, capable of writing the next couple lines of code for you. Two years ago, it was generative chatbots, capable of assisting your development and generating entire files for you.
クリエイティブエンジニアのための狂科書
クリエイティブも何も教えてもらってない、君たちへ 広告・クリエイティブ業界のエンジニアリングは個人プレーの集合体であり、新人に向けて体系的に教えるといったことはない。 あらゆる技術とコミュニケーションの総合格闘技であるクリエイティブエンジニアリング。 そんなだだっ広い海原に放り出された君たちへ。 全体を見渡すことの助けになるような、俺の経験を羅列していく。 --- 2021/12月からアドベントカレンダー形式でちょっとずつ公開中。有料記事が無料記事に変わっていきます(予定)。 https://qiita.com/advent-calendar/2021/hello-crazy-world
AI・機械学習チームブログリレー15日目の記事を三浦 (@mamo3gr) がお送りします。前日は須藤さんによるClaude Codeと安全に付き合うためのサンドボックス機能の検証でした。 www.m3tech.blog 私は先月まで半年間の育児休業を取得していたのですが、復帰してからというもの、AIエージェントの進化とそれに伴う開発プロセスの様変わりにびっくりしています。日進月歩の変化にキャッチアップしなくては…、と危機感を募らせつつ、今日は20年以上も続く老舗ソフトウェアへのコントリビュートに挑戦したエピソードを通して、ちょっとだけ世界を良くするために小さなことでも始めようよ、という話をします。 厳島神社の大鳥居。この神社は台風や高潮など自然災害のたびに大小の改修を経て、1400年以上の歴史を持つとされています Emacsとorg-modeによるタスク管理 見積もり時間が空になるバグ
こんにちは、ふた月です。 ナビタイムジャパンで主にサーバーサイドのシステム開発や公共交通データの運用改善を担当しています。 今回は公共交通データの運用改善を進める中で、学習や調査向けのデータ可視化に Jupyter を使用した事例を紹介します。 Jupyter とはJupyter はインタラクティブにプログラミングやデータ分析を行うための Web アプリケーションです。Python で利用されることが多いですが、数十のプログラミング言語に対応しています。JupyterLab や Visual Studio Code を利用してローカル環境で利用する他、 GCP、 Azure といったクラウド環境上でも動作環境が提供されています。機械学習でよく用いられている Google Colaboratory にも Jupyter が利用されています。 向き合いたい課題当社では経路探索や案内情報の提供の
「CAP定理」や「マーフィーの法則」などソフトウェア開発におけるさまざまな法則をまとめたサイト「Laws of Software Engineering」
「Laws of Software Engineering」はソフトウェア開発に関係するさまざまな法則を集めたサイトです。どんな法則があるのかチェックしてみました。 Laws of Software Engineering https://lawsofsoftwareengineering.com/ サイトにアクセスするとこんな感じ。記事作成時点では合計56個の法則が掲載されているとのこと。 スクロールすると法則が多数並んでいます。法則名を直接検索するほか、「初心者」「中級者」「上級者」というレベルや、「アーキテクチャ」「チーム」「計画」「品質」「スケール」「デザイン」「意志決定」というカテゴリーで絞り込むことが可能です。 「初心者」の「意志決定」で絞り込むと、「ダニング・クルーガー効果」や「ハンロンのカミソリ」「オッカムのカミソリ」などの法則が表示されました。ダニング・クルーガー効果をク
JavaScriptを打ってキャラを操作する対戦ゲーム、Steamで配信 Rustなど計13以上の言語にも対応
JavaScriptに加え、Webブラウザ上でプログラミング言語を実行するためのフォーマット「WebAssembly」を通じてC、C++、TypeScript、Go、C#、F#、Swift、D、Pascal、Zig、Rust、Kotlinでの操作にも対応する。 「このゲームに必要なのは基本的なプログラミングスキルだけ。もしあなたがプロの開発者であるなら、あなたのスキルを限界まで発揮することができる」（Screeps） 今回配信するバージョンは、アーリーアクセス版。今後、プレイヤーからのフィードバックを参考にアップデートしていく予定。 関連記事 中学1年の過半数が「プログラミングできる」 “競プロ”勢も1.7％ 東進ハイスクール調べ 東進ハイスクールなどを運営するナガセが、高校生と中学生10万7450人に調査を行った結果、中学1年生の過半数が「プログラミングができる」と回答した。「競技プログ
こんにちは。開発部 技術戦略室の吉村と申します。今年の1月からAIコーディングエージェントをフル活用した1人開発によって、PoCの新規プロダクトや、ちょっとした社内ツールを爆速で立ち上げるような仕事をしています。今のところ1ヶ月1プロダクトペースで開発サイクル全体を回せており、現在2プロダクト目が仕上がろうとしているぐらいのタイミングです。ソフトウェアエンジニアリングに対する潮流が目まぐるしい昨今ですが、「Time To Market」を意識した速度感があり刺激のある経験をさせていただいております。 さて、直近の「AIと1人開発」を通して、環境変数やシークレットの実装について、AIは雑な実装を行うケースが多いなと感じました。 AIの実装をレビューするにしろ、従来通り自前で実装するにしろ、これらの実装に対する適切な審美眼は持っておきたいところです。 そこで今回は環境変数とシークレットの管理に
M5StackでCO2モニターを作って、データ可視化と換気を促す通知するものを Azure IoT Central で作ってみた - Qiita
はじめに 以前にM5StackでCO2モニターを作って、直接Teamsに通知するものを作ったのですが、 『M5StackでCO2モニターを作って、Teams通知で換気を促すものを作ってみた』 CO2濃度が高くなると通知が来るけど、その傾向が良く分からない テレワークが増えてくると、いま職場の状況がどうなのかが遠隔で分からない 換気を促す通知は来てるけど、いまいち上手く活用できてない（されてない）気がする という辺りが少し課題かなと思っていました。 なので、今回は上記を解決する為、「M5Stackで作ったCO2モニター」 と 「Azure IoT Central」 を連携させることで、 データがグラフ化されて、なんとなく傾向が見えてくる リモートからでも、データが見ることができる グラフ／通知の両方が見えるようになり、もう少し活用できる（かも） を実現したいと思います。 以前は、Teamsの
AIコード生成と著作権
6月30日、GitHub CopilotというAIプログラミングツールのテクニカルプレビューが発表されました。 コメントなどから自動的にコードが生成されるアニメーションは、とてもセンセーショナルで今後のプログラミングのあり方を変えてくれそうな予感がします。AIコード生成は以前からTabnineなどがありましたが、GitHubが参入したことで、今後より一般的に普及しそうです。 そんな中、AIコード生成とGPLライセンスについてのツイートが少し話題になっているのを目にしました。 github copilot はgplのコードを学習してんならgithub copilotが生成するコードはgplなコードのderivative worksでしかあり得ねえだろうが、という指摘がされており一考の価値がある https://t.co/pacomctOzW — 7594591200220899443 (@s
最初に断っておきますと、OpenTelemetry を良く知っていたり真面目に調査しようという人が読むべき内容はここにはありません。 公式ドキュメントなりをご参照ください。これは最近 OpenTelemetry を使いだした一般人の感想記事です。 さて、いけてる Web 開発者、特にバックエンド開発者の方はオブザーバビリティという言葉は聞き及んでいるかと思います。 なかでもオブザーバビリティ三種の神器と言われている（？）ログ、メトリクス、分散トレーシングをどう実装するか頭を悩ませているかもしれません。 頭を悩ませてきた、あるいは頭を悩ませている理由の一つは、これらを実装するときに特定の実装向けになりがちであったためです。 メトリクスであれば最近は Prometheus 向けに /metrics エンドポイントとして提供する実装が多いといった話です。しかしながら、 あらゆる人が Promet
AIで加速する個人、伸びないデリバリー──2025 DORAレポートが示すフローと摩擦の真実 - mtx2s’s blog
AIツールを導入した結果、コーディングなど個人の作業スピードは上がった。けれど、チームや組織レベルのパフォーマンスはほとんど変わらない。むしろ、問題や混乱を招いている──そんな経験はないだろうか。 このギャップこそ、AI導入を進めた多くの組織が直面しているミステリーだ。 AI導入に関する2025年版のDORAレポートは、その原因が個人のスキルではなく、組織全体を動かす「システム」にあると指摘している。AIの真価を引き出せるかどうかは、ツールの性能や個人のスキル以上に、それらを組み込む組織構造やプロセスに左右される。 本稿では、ソフトウェアデリバリーにおけるAIの力を最大限に引き出すための二つの鍵、「フロー」と「摩擦」に焦点を当てる。組織の流れをどう整え、どのように摩擦を取り除くべきか。その核心を探っていこう。 🎧 本記事のAI音声解説版をポッドキャストで公開中 open.spotify.
Vue Fes Japan 2023 で発表したスライドです。 発表概要: .vue でエディタの補完機能などを効かせるために、Vue Language Server というツールがあります。実はこのコアは Volar.js という OSS に切り出されています。Volar.js は "あらゆる…
開発合宿で Claude Codeの「サブエージェント」について学んだ話 - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは、エンジニアの倉澤です。普段は「カミナシ 教育」の開発に携わっています。 kaminashi.jp 今回は、10月に熱海で開催された開発合宿で Claude Codeの「サブエージェント」を教えてもらったので、それについて記事を書いてみました。 AIエージェントを使いこなすためのヒントになれば幸いです。 ちなみにこのブログは開発合宿の最後の仕事として合宿中に執筆しています。 合宿についてはきっと誰かが詳細なブログを書いてくれると思うのでそちらをお待ちください。 去年の合宿の様子はこちら👉 エンジニア開発合宿2024を開催しました！ - カミナシ エンジニアブログ 1. 開発合宿のテーマとお題 今回の開発合宿は、「AIを上手に使いこなせるようになろう」的な目標が設定されていました。 お題としては、「AIエージェントのみを使って要件を満たすシステムを開発すること。人間は一切コードを
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田中氏の自己紹介田中義人氏：こんばんは。ソニックガーデンの田中です。ここでは「妥協できないソニックガーデンのコードレビュー」というお題で発表していきます。 私は神戸に住んでいます。2017年から6年間、ソニックガーデンのプログラマーをやっています。プログラミング歴は30年とか40年とかになってしまうかもしれないんですが、Rails歴は7年ぐらいかなと思います。社会人としては二十数年という感じですかね。 ということで、2023年の5月頃に技術書典14で、『コードレビューで学ぶRuby on Rails』を共著で執筆しました。 「妥協しないコードレビュー」とは何か？今日は、そんな私がソニックガーデンのコードレビューがどんなものかをみなさんに伝えられればなと思います。 今回のイベント参加者の事前アンケートをちょっと見てみたんですが、こういうコメントがありました。「レビューの観点やこだわりを知りた
[C#]最新言語仕様を使った『宣言的プログラミング』でバグが少なく可読性の高い高品質なコードを書こう - Qiita
はじめに LINQの登場後、C#は地道な進化を続け、C# 7で登場したタプルと分解、パターンマッチング、C# 8で登場したswitch式、C# 8,9で強化されたパターンマッチング などによって、C#のプログラミングスタイルは劇的に変化しました。 昔では考えられなかったようなスタイルのコードが記述可能になり、可読性やコードの安定性が飛躍的に向上しています。 そのキーポイントとなるのが、「宣言的プログラミング」です。 この記事では、最新のC#を使ってコードを宣言的に書く手法を紹介します。 やってる人は自然とやっている事だとは思いますが、そうではない人もいると思いますので、そういう方の参考になればと願っています。 宣言的プログラミングとは 宣言的プログラミングとは、「どうやってやるか（how）ではなく何をしたいか（what）を書く」と良く言われますが、なんとなくあいまいです。 これをもう少し具
![[C#]最新言語仕様を使った『宣言的プログラミング』でバグが少なく可読性の高い高品質なコードを書こう - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b9f11143a2fb2d6cbd521b54b2cd28d82ddad215/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMjA3MDM4JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNjI2Njk0MjA3P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz0yZjhiNDYzOTVmMjk2NWJiOGFiYTZiMGJjMTc3YWY2NQ%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D684d8991afe949140876f0471eeb2630%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCQyUyMyU1RCVFNiU5QyU4MCVFNiU5NiVCMCVFOCVBOCU4MCVFOCVBQSU5RSVFNCVCQiU5NSVFNiVBNyU5OCVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSU5RiVFMyU4MCU4RSVFNSVBRSVBMyVFOCVBOCU4MCVFNyU5QSU4NCVFMyU4MyU5NyVFMyU4MyVBRCVFMyU4MiVCMCVFMyU4MyVBOSVFMyU4MyU5RiVFMyU4MyVCMyVFMyU4MiVCMCVFMyU4MCU4RiVFMyU4MSVBNyVFMyU4MyU5MCVFMyU4MiVCMCVFMyU4MSU4QyVFNSVCMCU5MSVFMyU4MSVBQSVFMyU4MSU4RiVFNSU4RiVBRiVFOCVBQSVBRCVFNiU4MCVBNyVFMyU4MSVBRSVFOSVBQiU5OCVFMyU4MSU4NCVFOSVBQiU5OCVFNSU5MyU4MSVFOCVCMyVBQSVFMyU4MSVBQSVFMyU4MiVCMyVFMyU4MyVCQyVFMyU4MyU4OSVFMyU4MiU5MiVFNiU5QiVCOCVFMyU4MSU5MyVFMyU4MSU4NiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTdkNGVkNDhmMGVkNTE5NTdiYzNhNzIxYzc0M2E5NzE3%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBqdW4xcyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTczMjVlNTIwZmUzNGVmOWRhYTkxZDkyODBkNDIzZTlk%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Daaadd4a02424891b8930c0ff84c94ebf)
前回までのあらすじ：2020年に作ったソフトウェアや開発技術をふりかえる - laiso Write Code Every Day プログラマーの人にありがちな趣味だと思うんだけどWrite Code Every Day （John Resig - Write Code Every Day）を2008年ぐらいからやっていて、昼に仕事でコード書いて夜になったら自分の楽しみのために何か作るか〜というのを繰替えして生活してる。 John Resig の記事との違いは今読みながら比較していたんだけどGitHubに上げるっていう部分はやらなくなってしまった。クレデンシャルとかハードコードしてるやつとか半分他人のコードコピペしたやつとかの清書がめんどくさいというのがあるし、クローラーなどは自分だけが使うぶんにはいいけど公開した方が迷惑になる——みたいなジャンルのコードが結構あって段々省くようになってし
こんにちは！ひさふるです。 みなさん、ハッカソン参加してますか？ 限られた時間の中で自分の思い描くアプリケーションを実装するのは非常に楽しい半面、アイデアを盛り込みすぎると時間内に完成しない...なんてこともありますよね。 そんなとき、Difyを使えば生成AIを使ったワークフローを簡単に実装出来るので、ハッカソンのような時間の限られた開発にはもってこいです。 今回は、私が先日参加してきたTokyo Flutter Hackathon 2024での活用事例を添えて、Difyをハッカソンで使用する方法やメリットについてご紹介いたします！ ハッカソン出場の経緯 先日、私の務めるKDDIアジャイル開発センター(KAG)の24新卒同期である@8mitsuboyに誘われ、私と@8mitsuboy、@oudon0216の3人でTokyo Flutter Hackathon 2024というハッカソンに参加
今日も今日とて、様々なところで相談を受けている。日本中、そこかしこで課題がある。そんな中で寄せられる一つに「アジャイルができない」という話がある。 話を聞いていくと、アジャイルをやりたいのだけど上手くいかない、という。よくある話だけども、そもそも「なぜアジャイルをやりたいのか」を問うと、ごにょごにょし始めてしまう。 なぜアジャイルなのか？ になると言葉に詰まる、あるいは通り一遍のフレーズ「変化に対応できるために」しか出てこない。どんな変化のことなのか、対応とはどういうことか？ このあたりが言語化できないと、アジャイルを利用しようとしていて、その実、アジャイルという言葉に使われているだけかもしれない。これもよくある話。いわゆるアジャイルをやることが目的になっている。 そんなんじゃダメだから。すぐにアジャイルなるものの意義を確認しよう。 「だから、アジャイルは手段なんだ。あくまで手段なんだ。ア
#fukabori をきいて Value Object と Value Object パターンについて頭の中を整理 - Mitsuyuki.Shiiba
連休の余韻も楽しんだので今日から散歩を再開した。ちょっと前までは「陽の光を浴びなきゃ！」と思って3時過ぎにウロウロしてたけど、これからはもうちょっと涼しい時間帯がいいなと思って、夕暮れ時に散歩しながら fukabori.fm を聴いてた。Value Object のお話。面白いなぁ 73. Value Object w/ kumagi | fukabori.fm kumagi さんの記事はこちら Value Objectについて整理しよう - Software Transactional Memo お絵描き PoEAA や DDD はだいぶ前に読んだことがあるけど、Value Object を雰囲気で捉えてるからちゃんと見直しておこうと思って、調べたりしながら絵を描いた。こういうことなのかな？ （絵をかくほどでもなかった・・・ Value Object とは？ kumagi さんも書いてる
コマンドラインでLLMが使える「llm」を試す
前からあるのは知っていたけど、全然試してなかった。名前がそのまますぎる。 LLM 大規模言語モデル(LLM)とのやり取りを可能にするCLIユーティリティとPythonライブラリです。リモートAPIと、ローカルにインストールして実行できるモデルの両方に対応しています。 コマンドラインからプロンプトを実行したり、結果をSQLiteに保存したり、埋め込みを生成するなどの機能があります。 リモートモデルとローカルモデルへのアクセスを提供するLLMプラグインディレクトリをご参照ください。 詳細なドキュメント: llm.datasette.io このプロジェクトの背景: llm、ttok、strip-tags - ChatGPTなどのLLMを操作するためのCLIツール LLM CLIツールがプラグインを通じてセルフホスト型言語モデルをサポート llm-replicateプラグインを使用してコマンドライ
企業は製品開発や新機能の追加、収益増加に向けた戦略開発といったさまざまなプロジェクトを立ち上げており、その管理アプローチは企業ごとにさまざまです。「世界的な大手IT企業はどのようにプロジェクトを管理しているのか？」という疑問について、ソフトウェアエンジニア・マネージャーとしてSkypeやUber、Microsoftなどの大手IT企業で働いてきたGergely Orosz氏が解説しています。 How Big Tech Runs Tech Projects and the Curious Absence of Scrum - by Gergely Orosz - The Pragmatic Engineer https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/project-management-in-tech まず、Orosz氏は100社を超えるさまざまな企
はじめに 今回はChatGPTを利用した開発におけるアシスタントのやり方とLangChainを活用した実装方法を具体的なアプリ開発を例に解説していきます。 LangChainの実装方法について、Python未経験の自分でもサクッと実装できたので、初心者でも理解できるように解説をしていきます。 この記事で学べること ChatGPTを使って要件定義、設計、開発などをアシストする活用例が分かる アプリ開発においてLangChainの活用方法を学べる 前半でビジネスサイド(いわゆる要件定義、設計)などの解説をし、後半で具体的な開発例を解説する構成になっています。 LangChainにおける開発では具体的に下記の機能を実装します。 【URLを入力】 【URL先のコンテンツを解析】 【解析をしたデータを元に文章を生成】 前提 あくまで活用例を紹介する記事なので、技術的な細かい内容は公式サイトを添付して
マークダウンパーサを作ろう - エムスリーテックブログ
デジカル開発メンバーの末永(@asmsuechan)です。電子カルテの開発を通して医師や医療事務の方の「書く」をサポートしています。 みなさん、マークダウンでテキストを書いていますか？私はマークダウンで書くことが好きで、プレーンテキストでもほとんどのメモをマークダウン記法で書いてしまいます。この記事もはてなのマークダウンを使って書いています。*1 マークダウンを使えるサービスを挙げていくとGitHubやStackOverflowなど開発者ならば誰しも知るサービスが多く出てきます。このことからもわかるように、マークダウンはもはや開発者とは縁の切れないものとなっています。 しかし、普段の開発時によく使うマークダウンですが、実際にはどのような仕組みで動いているのかを知る人は少ないのではないかと思います。 この記事ではオリジナルのマークダウンパーサ「minute」をTypeScriptを使ってハン
お久しぶりです。GMOインサイトの天河です。 ついこの間、JavaScriptのジェネレータについて社内勉強会で発表したのでその内容をまとめます。 ※ 注意 本記事で言及している「ジェネレータ」はJavaScriptでの言語仕様です。一部通ずる箇所もあると思いますが、Python や C# など他の言語での使われ方についてはしかるべき文献を見てください。 目的 ジェネレータ が何かわかるようになる ジェネレータについて面接で聞かれても余裕で答えられるようになる 実装時にジェネレータを選択肢として持てるようになる 対象読者 ジェネレータ が何か全くわかっていない人 ジェネレータ について認知はしているものの、どういうものかは把握していない人 ジェネレータ を知ってはいるものの、使い所がわからない人 はじめに ジェネレータを理解するためには、「イテレータ」と「イテラブル」について知る必要があり
ChatGPT APIリリースの衝撃から(およそ)3ヶ月。 私が所属する旅行系スタートアップのAVA Intelligenceでは、APIリリース以降、ミッション"Discover the Best For You"を実現するための重要技術と位置付け、様々に活用してきました。 中でも、自然言語で旅行について聞くことができるLINEボットがご好評をいただいています。 ▼AVA Travelの公式LINE 3ヶ月間、ChatGPTのAPIを使って目的を達成する方法を模索する中で、重要だと考えることを整理しました。 指針1.分割して各個撃破する あなたはAIでどのような問題を解決しようとしていますか？ 大抵の解くべき問題は、複雑で難しいです。 大きくて難しい問題を分割し、解けるサイズに分けて、扱いやすくすることは、ChatGPTを使う開発において大きな効果を発揮します。 課題を分割することで、A
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PostgreSQL MCP ServerでAIデータベース管理を実現する方法 - Qiita
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