LLMで業務ワークフローを自動生成・最適化する! 〜ワークフロー自動生成・最適化の取り組みについて〜 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerX AI Workforce事業部でR&Dチームのリサーチエンジニアの矢野目です。 こちらはLayerX AI エージェントブログリレー49日目の記事です。前回の記事はKenta WatanabeさんのAIエージェントを開発するPdMがやることをプロンプトを書きながら考えるでした。 今回の記事では、AIワークフローの自動生成技術開発の取り組みについてお話しします。 AIワークフローを構築する際、「どのような処理ステップを組み合わせるか」「各ステップでどんなプロンプトを使うか」といった設計に多くの時間がかかります。特に、お客様のドメイン知識が必要なタスクでは、試行錯誤を繰り返しながら精度を高めていく必要があり、これが大きな課題となっています。 そこで我々Applied R&Dチームでは、プロンプトとワークフロー構造を同時に自動生成する手法に取り組んでいます。 本稿では、
バイブスでコーディング
バイブスでコーディング Andrej Karpathy（OpenAI共同創業者）がXで提唱した“vibe coding”の概念が、現在のAIエージェントを使った「ノリや雰囲気、感性」などを重視したコーディングスタイルをうまく言語化していて面白い。 There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhi
AI時代は、プロジェクトマネジメントやチームマネジメントの重要性が上がるよねの話。 - フジイユウジ::ドットネット
今日は、この「AI時代は、プロジェクトマネジメントやチームマネジメントの重要性が上がる」ってことについて、ぼくなりに考えてたことを書いていこうと思う。 昨日、こんなポストをしたんですね。 AI時代、プロジェクトマネジメントとかチームマネジメントのスキルがめちゃくちゃ重要性上がるよねーという話をしまくっているのだが、あまり理解されていない気がする。 ぼくの中では確信があるんだけど、重要性をうまく説明できていないのかな？ — フジイユウジ (@fujii_yuji) 2025年12月16日 みなさん思うところがあるみたいで、引用RPやリプライをもらったんだけど、色々な考え方があって面白かったです。 AIで爆裂に効率化されたり、成果が飛躍的に伸びて・・・ます？ 生成AIは個人をエンハンス(高める・強化)する力が強い。 個人がエンハンスされた作業範囲に注目すれば、ほんとうに信じられないくらいの品質
ソフトウェア開発者、生成AIに警戒感も
人工知能（AI）、特に生成AIは、ソフトウェア開発者やその他のITプロフェッショナルの役割と仕事を変えると期待されている。しかし、そのすべてが比較的未成熟であり、専門家たちは熱意と警戒心の両方を持って取り組みを進めている。 エンジニアのためのQ&Aサイトを手がけるStack Overflowが開発者約9万人を対象に実施した最新の調査（6月公開）によると、回答者の44％は開発業務でAIツールを利用しており、さらに25％は近い将来AIを利用することに前向きであることが分かった。とはいえ、AIによって得られるものを信頼するかどうかについては、意見が分かれている。AIによるアウトプットを「非常に信頼している」のはわずか3％で、39％は「やや信頼している」と、慎重な姿勢を示した。4人に1人を超える28％は、AIを信頼していない。 SASのAIおよびアナリティクス担当シニアマネージャーLuis Fly
読みやすいコードの書き方 第 3 回 / Code readability: Session 3 (ver. 2, Ja)
第 3 回: コメント --- セッションリスト 第 1 回: 導入と原則 - https://speakerdeck.com/munetoshi/code-readability-session-1-ver-2-ja 第 2 回: 命名 - https://speake…
このプログラムは、Ruby 0.49（1994年リリース）からRuby 3.2.1（今月リリース）まで、現在確認されているすべてのCRubyで動作するQuineです。 eval($s=("t='eval($s=('+d=34.chr;s=3 2.chr+$s*i=8;v=$VERSION||eval('begin;v=V ERSION;rescue;v||RUBY_VERSION;end');f=('?'*8 +'A|'+'?'*20+'G?c'+'?'*15+'A@CXx@~@_`OpGxCxp@~pO xS|O~G?c?q?xC`AP|q?x_|C_xC_xO@H@cG?G?qA|_|_`GCpOxC|H NFccqq@`_|OF@`?q?x_@x_x_`GB`O``O~G?C@qCxCxP@D@|G~C?pO|C? pO|C?AP|A~HNN`ccxC|Q@L@B"+"GpGpc@p
先日ja-timexというPythonパッケージを作成してPyPIに公開したのですが、開発に利用している便利なツールやサービスを紹介します。 Poetry Pythonのパッケージ管理/依存解決ツールとして広く利用されはじめているPoetryですが、パッケージとして公開するための機能も優れています。 具体的には、以下の3ステップでPyPIにリリースすることができます。 $ poetry config pypi-token.pypi $pypi-token # 最初だけ $ poetry build $ poetry publish 従来setup.pyに記載していたパッケージ公開用の各種メタ情報はpyproject.tomlに記載します。 また、PyPIのテスト環境へのリリースもサポートしています。PyPIの本番環境では同じバーション番号のファイルをリリースできないため、ちょっとでも不具合
この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の６日目の記事です。 CTOの長嶋が担当です。 本日は、皆さんよく聞くRAGのお話です。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。 はじめに 「RAGってよく聞くけど、結局どう実装すればいいの？」 2025年、RAGはもはやバズワードの一種になりました。自分としてはRAGという言葉が出るか出ないぐらいから実装してきたので、昨今のRAGというワードの流行りをしかと感じています。 一方で、実際に実装してみたことがある人は少ないと思われます。 LangChain
はじめに MCP（Model Context Protocol）が盛り上がっている昨今ですが、数日前に突如Notionから公式のMCPサーバーが公開されました！ これによってCursorやClaude等からMCPサーバーを使用して、Notion上の情報の取得、ページの作成、コメントの追加などが簡単にできるようになります。 これまでコミュニティサーバーとしては存在していたのですが、セキュリティ的なリスクが一定あるため、公式が提供してくれるというのはありがたい限りです。 本記事では、このNotionの公式MCPサーバーをCursorやClaude Desktopから使用してNotionを操作する方法についてご紹介します。 MCPとは MCPとは、「アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコル」です。 MCPについては既に参考になる記事やスライドがたくさんあ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? GPT-3.5世代のオープンな言語モデルを調べてみました。 本稿では以下の特徴をもって「GPT-3.5世代」の言語モデルと定義しました。 ChatGPT等（text-davinci-003、gpt-3.5-turbo）の登場した2022年11月以降に登場 GPT-3と同様にテキスト生成ができる言語モデル GPT-3（text-davinci-003等）を主なベンチマークにしたり、学習に利用したりしている 「オープンな言語モデル」としていますが、本稿では以下いずれかを満たしていればオープンな言語モデルとします。一般的なオープンソース・ソフ
GitHub Copilot CLI is now in public preview - GitHub Changelog
Menu. Currently selected: GitHub Copilot CLI is now in public preview GitHub Copilot CLI is now in public preview We’re bringing the power of GitHub Copilot coding agent directly to your terminal. With GitHub Copilot CLI, you can work locally and synchronously with an AI agent that understands your code and GitHub context. What’s new: Terminal-native development: Work with Copilot coding agent dir
【夏休みの自由研究】そうだブロックチェーンを作ろう！
はじめに ITニュースの方でも話しましたが、ここ数日、例の本でWeb3がとても話題ですね。まあ、炎上なので良い事では無いのですが、せっかくなのでその根幹技術らしいブロックチェーン周りの自分の理解を整理してみることにしました。とりあえず、簡易なブロックチェーンを作ってNFTやスマートコントラクトについても少し考えていきたいと思います。 なお、ネタでは無く詳しくない分野なので勘違いとかあると指摘してもらえると嬉しいです。 注意 あくまで私の理解のアウトプットなので実際の挙動や仕様とは異なる可能性があります 実践的で本格的な仕様や実装ではなく、あくまで基本的な理解のためのサブセットの作成 データの自由化！とかそういう話はしません ブロックチェーンを作ろう！ ハッシュ値による改ざんの困難性 そもそもブロックチェーンとは何でしょうか？ 一般には改ざんに強いP2Pな台帳という理解かな、と思います。暗号
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生成AI×アプリ開発！bolt.newでフロントエンドが苦手な私でもWebアプリ開発 - Taste of Tech Topics
こんにちは。バックエンドエンジニアの前田です。 最近はかなり冷え込んできて、冬が近づいてきたなと感じます。 社内では、肉まんを販売しています。 寒い日に熱々の肉まん、良いですよね。 さて、今回はbolt.newを用いて、ゼロからアプリケーションを作成していきます。 （私は、フロントエンドの経験があまりなく、苦手分野なのですが・・・） 1. bolt.newとは 2. 今回作成するアプリについて 3. UIを作成する 3.1. 基本機能を実装する 3.2. 使いやすいUIにする 4. バックエンドも実装してみる 5. まとめ 1. bolt.newとは bolt.newは自然言語のみで、フルスタックアプリケーションを開発、実行、編集、デプロイできるAIツールです。 さらに、パッケージやライブラリのインストールなどもすべてWebブラウザ上で行ってくれるため、ローカルでの面倒な環境構築も不要なこ
なんとこっそりBlogにあげた2009年のパッチから約16年ぶりのアップデートです。正式のバージョンから数えると20年ぶりぐらいでしょうか。 ダウンロードは、サイトのDelphiソフトのページからお願いします。 ブログにも書きましたが、たまたまゴールデンウィークにメインマシンをハード含めてWindows11に入れ替えた関係で、最新のDelphi CE 12.1をPCに入れたので、せっかく時間があるので試しに最新のDelphiはどんな感じになってるかな？と、サンプルでCD2WAVのプロジェクトを読ませて手を付けたら、修正の手が止まらなくなってしまったのでちゃんと更新することにしました。 今回から Windows11 （24H2） のみに対応します。理由は作者の環境が今は主にコレしかないから。 特に凝ったことはしてないのでWindows10でもちゃんと動くとは思いますが、保証はしません。すごく
前提 私が現在使っているLLMコーディングエージェントは下記です。 Codex（proプラン $200） Cursor（proプラン $20） Gemini（workspace Business） 1年前にclineを使いはじめ、今年の春ごろにmaxプラン($100)でClaude Codeが使えるようになったタイミングでClaude Codeに乗り換えました。 その後、gpt-5-codexが登場し、maxプランの残期間があったClaude Codeと併用していましたが、同じ不具合でもCodexはすんなり不具合を解決できるのに、Claude Codeだといつまでたっても解決しないということが何件かあり、またクラウドでも依頼できるという点に魅力を感じて、値段があがるもののCodexに乗り換えました。 HubspotというCRMを使ったRailsアプリを、TwentyというオープンソースのC
エムスリーが難読プログラミングオタクに送るノベルティ、Python Quineクリアファイルの作り方 - エムスリーテックブログ
早速ですが、こちらに書いてあるソースコード、実際に動くコードとして作成しました。実行結果はどのようになるでしょう？ 答えはこれから各種イベントで配られるノベルティを受け取って打ち込んでみてください！！！ まずはあすから行われるコンピュータビジョンの学会MIRU2024のスポンサーブースで配布します！！！ と、いうのは冗談で、さすがに受け取れたとして打ち込みが大変ですし、以下にソースコードを貼り付けます。 本稿では以下のQuineの作り方について解説していきます。ただし、難読プログラミングが好きな人はまずは解説を読まずに自力で読んでみてください！ exec('''m=lambda_x:exec("".join(x.split()).replace("~",chr(32)),globals())'''.replace("_",chr(32))); m("""import~base64~as~b
ネストしたコンテキストマネジャーの簡潔な記述 分かりやすくなったエラーメッセージ デバッグやプロファイリング用に提供される行番号がより正確なものに 構造的パターンマッチ ファイル操作などでエンコーディングを明示しなかった際にEncodingWarning警告クラスを送出するようにオプトイン可能 「|」演算子を使用したユニオン型の指定 パラメーター仕様変数 型エイリアス ユーザー定義の型ガード 本稿では、これらの新機能の中で新しく追加された構造的パターンマッチ（match～case文）について見ていくことにする。なお、構造的パターンマッチについてはPEP 634、PEP 635、PEP 636で詳しく述べられている。 match～case文の概要 match～case文の構文を以下に示す。なお、「match」と「case」はソフトキーワードであり、構造的パターンマッチを行う文脈でのみキーワー
プログラミング言語「Ruby」の国内最大のビジネスカンファレンス「RubyWorld Conference」。Rubyの先進的な利用事例や最新の技術動向、開発者教育の状況などの情報を発信することで、「Rubyのエコシステム(生態系)」を知ることができる場として開催します。ここで登壇したのは、Rubyアソシエーション 理事長のまつもとゆきひろ氏。プログラミング言語の過去、歴史から学ぶ教訓について発表しました。全4回。2回目は、「単純さはいつも最高ではない」と「大きいことはいつもいいことではない」について。前回はこちら。 単純さはいつも最高ではない まつもとゆきひろ氏：「最も単純なプログラミング言語は何ですか？」という質問をするとですね……文法的にという意味なんですけども。 初期の言語として、Lisp、FORTH、APLなど、みんな1960年代ぐらいに作られた言語ですが、こういうものが挙げられ
TL;DR TypeScriptでライブラリなどを覗いているとよく見かける<T, K extends keyof T>について、問題を分解してきちんと理解する試みです。 extends この場合のextendsの役割は継承ではなく、制約です。 例えば以下のようなイメージ。 type StringOrNumber<T extends string | number> = T type A = StringOrNumber<string> type B = StringOrNumber<number> // Type 'boolean' does not satisfy the constraint 'string | number' type C = StringOrNumber<boolean> type User = { id: number; name: string; }; cons
きっかけ このツイートが流れてきたのがきっかけでした。もともとRustには多少なりとも興味があったので せっかくだから読んで学んでみよう、ということで、プログラミング Rustの第2版を購入して読むことに。 本を読んだ感想 基礎の基礎から順を追って学習するといった内容ではなく、サンプルコードやRustの機能の説明をステップバイステップで行っていき、各章の最後に一緒にコードを書いて何か作る、といった方式で せっかちな自分にとっては有難い構成でした。 特に、「C++ではこんな事が起きるけど、Rustではこんなことは起きない」といった、C++との比較を通してRustの特色を説明している点が非常にわかりやすかったです。また、プログラミング言語の歴史や背景にも触れながら、Rustが他の言語では解決できなかった課題をどのように克服してきたのかが理解できる、素晴らしい一冊でした。 最初は思想強めだな、な
先日、Cursor Party Tokyoというイベントに参加してきた。 ゲストはCursorを作っているAnysphere社のデザイン責任者、Ryo Lu氏。 話を聞いていて強く印象に残ったのは、Cursorは「自動コード生成ツール」ではなくプログラミング学習者のパートナーだと考えているということ。今後はエンジニア以外にも使いやすくしていくとのことだった。 セッションの後に質疑応答で直接質問することができた。 意外な学習法 「Cursorに作ってもらったり質問する以外に、何かおすすめの学習法はありますか？」 返ってきた答えは 「まず学習対象についての本を全体的に読んで、全体感を把握する。その後に、わからないことをAIに聞く。それがおすすめです」 世界最先端のAIエディタを作っている人が、「本を読め、AIだけに頼るな」と言っている。 実は彼は以前、エンジニアがデザインスキルを上げるにはどう
こんにちは、Slack の公式 SDK 開発と日本の Developer Relations を担当している瀬良 (@seratch) と申します この記事では、Slack アプリでエンドユーザーからの情報送信を受け付けたり、インタラクティブなインタフェースを提供するために利用できる「モーダル」について知っておくべきことを可能な限り全て網羅していきます。 この記事で網羅しているトピック もし、以下のようなことを疑問に思って Google 検索をしてこの記事にたどり着いたようでしたら、この（長い）記事のどこかにきっと必要な情報があるはずです。該当の箇所を読んでみてください。 モーダルを使うための基本的な手順 モーダルの API に渡すパラメータの詳細 モーダルからのデータ送信の留意点 モーダルからのデータ送信に対する応答方法 モーダルからのデータ送信以外のインタラクションへの応答方法 モーダ
マイクロソフト、MCPやA2Aプロトコルに対応したAIエージェント開発を容易にする「Microsoft Agent Framewok」プレビュー公開
マイクロソフト、MCPやA2Aプロトコルに対応したAIエージェント開発を容易にする「Microsoft Agent Framewok」プレビュー公開 マイクロソフトは、MCP（Model Context Protocol）やA2A（Agent to Agent）プロトコルなどの業界標準に対応したAIエージェントや、複数のAIエージェントのオーケストレーションの開発を容易にする「Microsoft Agent Framewok」をプレビュー公開しました。 Agent Frameworkは2つのフレームワークを1つに統合 マイクロソフトはこれまで、「Semantic Kernel」と「AutoGen」というAIエージェントに関連した2つのフレームワークを提供してきました。 Semantic KernelはC#やPython、Javaなどのプログラミング言語を用いてAIエージェントを容易に開発で
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "筑波大が無料公開している機械学習の講義動画 https://t.co/aOlSBqYefi ・講義ノートもダウンロード可能 ・単回帰に始まりCNN, RNN, GANまでひと通り学べる https://t.co/CqpnzfBfOm"
筑波大が無料公開している機械学習の講義動画 https://t.co/aOlSBqYefi ・講義ノートもダウンロード可能 ・単回帰に始まりCNN, RNN, GANまでひと通り学べる https://t.co/CqpnzfBfOm
2023/06/13 OpenAIの大きなアップデートが発表されました。 その中でも新たに加わった目玉機能がFunction callingです。 このFunction calling、一見すると「APIのレスポンスをいい感じのJSONにしてくれるのかな？」と思ってしまうのですが、それは使い方の一部で本質ではありません*。本記事では、この少し概念がややこしいFunction callingを早く、正確に理解できるように具体的な実装を交えてご紹介します。 *記事の最後にレスポンスをJSONにする方法もご紹介はします。 Function callingとは Function callingとは、OpenAI API(以降OpenAI)のレスポンスが外部関数の呼び出しを検知し、教えてくれる仕組みです。これにより、OpenAIと外部のシステム連携をミスなく正確に行うことができるようになります。 具
仕様書とコードの「意味的な整合性」を検証するツール『Semcheck』の利用モデル別性能評価 - Generative Agents Tech Blog
ジェネラティブエージェンツの西見です。 Claude Codeなどのコーディングエージェントを活用するためには、的確な指示だけでなく、エージェントが生成したコードの誤りを自律的に検知・修正する仕組みが重要となります。誤り検知には自動テストやLinterが有効ですが、本記事では、仕様書とコードの「意味的な整合性」を検証するツール「Semcheck」に着目し、その性能を複数のLLMで比較評価します。 Semcheckとは Semcheckは、LLMを利用して、仕様書（Markdown形式）とソースコード間の意味的な整合性を検証するGo言語製のツールです。構文やスタイルを対象とする従来の静的解析ツールとは異なり、「仕様書で定義された要求事項がコードに正しく実装されているか」という観点から検証を行う点に特徴があります。 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollamaなど複数のLLMプ
絶対に重複しないといわれるUUID UUIDとはUniversally Unique Identifier の略で、「Universally」つまり将来にわたって重複や偶然の一致が起こらないという前提で使われるIDのことです。 128ビットで表現されるUUIDは2^128通り（Version 4では固定値があるため2^122通り）あり、その膨大なパターンから将来に渡って重複しないとされています。その特性から、ファイルのハッシュ値に使われたり、DBのキーに使われたりしています。重複しないことが約束されているので、大変使い勝手が良いのです。 とはいえ、有限桁数である以上は重複が発生する可能性がごく僅かながら存在します。 では実際に重複させるには、どれだけUUIDを作らないといけないのか試してみます。 まずは計算で目算をつける x通りのパターンがあるとき、衝突回数がpになるときの試行回数nは以下
こんにちは！Nulogic という会社で AI プロダクトのUXデザインやプロトタイプ開発をしている en. (@ysk_en)です。 いやあ、生成 AI の勢いはすごいですね。 もはや ChatGPT に限らず、LLM (Large Language Models) の進化がめざましく、世の中には AI ドリブンなプロダクトが続々と生まれています。毎日のように「そんな解決方法があるのか！」と驚きがあり、とても楽しい日々です。 一方で「せっかく本質的な価値を提供しているのに、体験がデザインされていないせいでユーザーに届いていない」という AI プロダクトも数多く見かけます。素晴らしいアイデアと実行力を持ちながらも、UI や UX が後回しにされ、実用性や導入コストが見合わず、リリースしてもあまり使われない…なんてケースが少なくありません。 「日本から素晴らしいサービスがたくさん作られ、ユー
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
勇気を持ってマイノリティになる。凡人ソフトウェアエンジニアが生きていくために選んだ道 - Findy Engineer Lab
たとえ今はメジャーでなく、どうなるか分からない技術であっても、仕組みとしての正しさに共感し、未来への可能性にワクワクさせられるなら躊躇せずに飛び込むべきではないか。現在のフロントエンド技術につながるコミュニティで早くからイベントの主催などをしてきた川田寛（@_furoshiki）さんに、20代で突き当たった大きな壁と、ブレイクスルーした体験を執筆いただきました。 インターネットがいかがわしくて飛び込めない…… いかがわしくない会社でインターネットに関われたものの コードはロジカルでもエンジニアはロジカルに動かない 落ちるところまで落ちたなら周りの評判は気にならない 先行者利益によって身に余るモテを得たものの いかがわしい何かへ全力で挑むことは難しい インターネットがいかがわしくて飛び込めない…… インターネットはただのオモチャだ。そんなふうに見られていた時代があります。 私が高校に入学した
debug力があれば軽減されるノートブック入門のあるある久保田史洋氏（以下、久保田）：今日は5分のLT（ライトニングトーク）なので、5分で終われるかがちょっと不安ですが、急ぎ足で「jupyter notebookでのdebug入門」というタイトルで発表します。よろしくお願いします。 自己紹介も短めです。「Twitter」「Kaggle」を「fkubota」という名前でやっています。バンドルカードの株式会社カンムで、機械学習エンジニアをやっているKaggle Expertです。 コンテンツは、主にビギナーに向けて話します。2本立てで、「debugについて」「jupyter notebookでdebug入門」という内容で発表します。 さっそくですが、「あるある」かなというお話をします。コンペを始める時は「コンペやったるでー！」とテンションが最高潮です。イケてるノートブックを見つけて、これを参考
昔ってのはゼビウスとかディグダグとか、1980年代前半までさかのぼるくらいの昔。この頃のレトロアーケードゲームのBGMは、4～8小節くらいの短いフレーズを繰り返すものがあった。 自作ミニゲームのBGMとしてそういったBGMが欲しい、できれば自動生成したい、というもくろみが前々からあって、いくつかそういった技術を探していた。 一つはWolframTones。セルラオートマタを切り出してメロディにする手法。これはお手軽でよさそうなのだが、16分音符で完全五度で往復するベースとか、昔のゲームでよく見るフレーズが再現できないのが弱点に見える。 最新のものだとOpenAIのJukeboxがあるが、これは楽譜ではなく音楽の波形を生成するものなので、レトロゲーム向けではない。 そこでMagentaだ。MagentaはGoogleがやっている、機械学習を音楽や絵に応用するリサーチプロジェクト。ブラウザで動
生成AIを活用したシステム開発の現状と展望
Copyright (c) The Japan Research Institute, Limited 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて - 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 2024年09月30日 <本資料に関するお問い合わせ> 伊藤蓮(ito.ren@jri.co.jp) 近藤浩史(kondo.hirofumi@jri.co.jp) 本資料は、作成日時点で弊社が一般に信頼できると思われる資料に基づいて作成されたものですが、情報の正確性・完全性を弊社で保証するもので はありません。また、本資料の情報の内容は、経済情勢等の変化により変更されることがありますので、ご了承ください。本資料の情報に起因して閲覧者 及び第三者に損害が発生した場合でも、執筆者、執筆取材先及び弊社は一切責任を負わないものとします。本資料の著作権は株式会社日
Aqua was originally developed as a dedicated IDE for QA engineers working in automated testing. After carefully evaluating adoption rates, market trends, and user feedback, we have made the difficult decision to discontinue the product. While this was not an easy choice, Aqua did not reach the level of adoption we had anticipated. We believe that integrating Aqua’s capabilities into our existing J
プログラミング指南 - Code Knowledge ゲーム制作に関するプログラミング等を主に書き溜めていきます。ただ、どちらかと言えば日記的な書き方が続くと思いますが、そこは温かい目で見て頂ければ。あと、ちょっとしたサンプルやツールのダウンロードも出来るようにしておきます。 なかなか良くできたスイカゲーム系のwebコンテンツがありました。ただ、ちょっとばかり違法な感じでしたが、やっぱり先日webから消え去りました。作者は元ゲームが大好きだったんだろう事はよく分かったのですが、一線を超えてしまったからには、権利保持者からは注意喚起が飛んだのだろうと思われます。では、ちょっとここで思いつくままに、著作権と契約について書き連ねたいと思います。
DMM.comは4月4日、テキストエディタ「Visual Studio Code」向け拡張機能として提供中のAIコーディングアシスタント「Cline」と、ソフトウェア開発エージェント「Devin」を試験導入した成果をテックブログで公開した。2週間のトライアルを実施した結果、品質向上や工数短縮、ITエンジニアの学習効率アップに役立つ可能性が示されたという。 例えばバグの特定やライブラリのアップデートといった作業は、AIの方が「人間がやるより早い」（同社）という結論に。「バグの修正・実装特定」「ライブラリのメジャーアップデートに伴うエラー修正」といった作業項目ごとに、人がやった場合とAIに任せた場合の所要時間の差を表にまとめて公開した。例えばバグの修正・実装特定は、人なら2時間かかるところ、AIであれば1時間で完了。コストは0.62ドル程度だったという。 Clineについては技術負債の分析と特
WordPressの小ネタ集 - Qiita
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macOS以外のWindows/Linux環境でもXcodeを使わずにiOSアプリをビルド＆デプロイできる「xtool」がリリース。
macOS以外のWindowsやLinuxでもXcodeを使わずにiOSアプリをビルド＆デプロイできる「xtool」がリリースされています。詳細は以下から。 現在、iOSをはじめAppleプラットフォームで動作するアプリはAppleのXcodeやSwift Playgroundアプリを利用して開発する必要がありますが、macOS以外のWindowsやLinuxプラットフォーム環境でもiOSアプリをビルド＆デプロイできるツール「xtool」が新たに公開されています。 xtool is a cross-platform (Linux/WSL/macOS) tool that replicates Xcode functionality with open standards. ✅ Build a SwiftPM package into an iOS app ✅ Sign and instal
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Rubyの全バージョンで動くQuine - まめめも
Pythonパッケージを公開するときに便利なツール/サービス
RAGを自分で実装したくなったらまずこれ見て【ruri-v3 × Faiss】
Notionの公式MCPサーバーをCursor / Claudeから使用する方法
GPT-3.5世代のオープンな言語モデルを調べてみた - Qiita
「Swift Playgrounds」は超かわいいけどガチなiOS/macOS向け言語Swiftの学習アプリ【どれ使う？プログラミング教育ツール】
【SQL】GROUP BYしたときにSELECTできるのは3種類だけやで - Qiita
CD2WAV32 for Windows11 Revision 4.00jpをリリースしました
LLMのコーディングエージェント(主にCodex)を効率よく使うために
Python 3.10の新機能：「構造的パターンマッチ」とは
単純すぎて流行らなかった「FORTH」、複雑すぎてうまくいかなかった「PL/I」 まつもとゆきひろ氏が過去から学んだ、プログラミング言語のあるべき姿 | ログミーBusiness
<T, K extends keyof T> をちゃんと理解する
C++しか使ってこなかった男がRustを使ってみた - Qiita
Cursorデザイン責任者に聞いた「AI時代の勉強法」。答えは「本を読め」
Slack アプリでのモーダルの使い方完全ガイド - Qiita
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Our plan for a more secure npm supply chain
人のコードを読むのしんどい、自分の環境だと動かない…… 「debug力」で解決するデータ分析のぴえんをこえてぱおん状態 | ログミーBusiness
昔のゲームのBGMっぽいものを自動生成したい - ABAの日誌
Aqua Sunset | The Quality Assurance Blog
著作権と契約 : プログラミング指南 - Code Knowledge
「バグの特定や修正はAIの方が早い」──DMMがAIエージェント試験導入の結果を公開、評価は？
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