自身の研究のためにLLMに関する論文を表形式でまとめています。 このレポジトリでは特にさまざまな分野の論文を表にする(Comprehensive)ことを目的としています。具体的には以下のキーワードに注目しています。 CoT / VLM / Quantization / Grounding / Text2IMG&VID / Prompt / Reasoning / Robot / Agent / Planning / RL / Feedback / InContextLearning / InstructionTuning / PEFT / RLHF / RAG / Embodied / VQA / Hallucination / Diffusion / Scaling / ContextWindow / WorldModel / Memory / ZeroShot / RoPE / Spe
自社製品の WebRTC SFU を利用した社内専用のプライベートオンラインミーティングツールを Claude Code で作ってる。プロダクト名は Misora (み空色) 。 全くコードは書いていないし、見てない。CLAUDE.md をしっかり書いて、指示は複雑なタスクになりそうな場合は、かなり詳細に指示してる。 モチベーションもともと自社専用のオンラインミーティングツールが欲しかったが、開発ツールを利用で困っていたわけではなかった。 またコストかけて作るメリットがあまり見えなかった。ただ Claude Code であれば、かなりコストを抑えて作れると判断してチャレンジしてみた。実際 1 日で最低限の機能を搭載したミーティングツールが出来た。 前提VS Code の Claude Code 拡張を利用Claude Opus 4 (/model opus) を利用WebRTC SFU S
問題：AI開発における「8割の罠」 AI駆動開発で最も注意すべきは、AIにいかに良い成果物を作らせるかではなく、AIにいかに既存の良い実装を破壊させないかである。 典型的な悪循環 AIに開発を指示 成果物の8割は良い感じ、残りの2割に問題あり 2割の改善を指示 問題の2割は改善するが、元々良かった8割の一部が改変・破壊される 結果、全体の完成度は8割から進歩しない この「部分最適化による全体破壊」のループが、AI駆動開発の最大の落とし穴だ。 解決策：破壊を防ぎ、品質を向上させる4つのアプローチ 1. コンポーネント化と責務の分離 なぜ有効か： 変更の影響範囲を物理的に制限できる 実装例（MVVMパターン）： ViewModelとViewを明確に分離 「View側だけ修正して」という指示でViewModel側の破壊を防げる ViewModelに「何を表示する画面か」というコンテキストが残る
「Google Colab」で「Gemini API」を試したので、まとめました。 1. Gemini API「Gemini API」は、「Google DeepMind」が開発したマルチモーダル大規模言語モデル「Gemini」を利用するためのAPIです。 3. Gemini API の準備Colabでの「Gemini API」の準備手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -q -U google-generativeai(2) 「Google AI Studio」からAPIキーを取得し、Colabのシークレットマネージャーに登録。 キーは「GOOGLE_API_KEY」とします。 import google.generativeai as genai from google.colab import userd
Cursor on web and mobile
You can now work with Cursor Agents on web and mobile. Just like the familiar agent that works alongside you in the IDE, agents on web and mobile can write code, answer complex questions, and scaffold out your work. You can start working them today at cursor.com/agents. Kanban view of Cursor Agents performing coding and research tasks. #What they can do Run tasks while you’re away: Launch bug fixe
Anthropicが提供するAIコーディングツールであるClaude Codeに、新たに「音声モード」が搭載されることが明らかになりました。 AnthropicでClaude Codeを担当するエンジニアThariq Shihipar氏が次のようにX/Twitterへのポストで明らかにしています。 Voice mode is rolling out now in Claude Code. It’s live for ~5% of users today, and will be ramping through the coming weeks. You'll see a note on the welcome screen once you have access. /voice to toggle it on! pic.twitter.com/P7GQ6pEANy — Thariq (@
arXivには1日あたり全体では800件ほどの論文が投稿されます。Quantum Physicsカテゴリだけでも50~100件ほどです。これだけの量を自力で追うのは現実的ではないでしょう。そこで、投稿論文をLLMで要約してRAGのナレッジベースに蓄積し、全体の動向を把握しやすくするシステムを実験的に構築しました。正直前の記事と思いっきり内容が被っているのですが、1つ1つの論文を詳しく読むというよりも、全体の動向を把握することに重点を置いたシステムであるという点では違いがあります。 この記事のコードはGitHubで公開しています。 システム全体図 このシステムはDocker Compose上で動作させることを想定しています。主要なコンテナは3つ(RAGFlow, Ollama, Python worker)です。この他に補助的なコンテナ(ElasticSearchやMySQL)もいくつか動い
GitHub - suno-ai/bark: 🔊 Text-Prompted Generative Audio Model
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
書いて、歩け！なぜノートアプリはシンプルで充分なのか
どうもTAKUYAです。今回はノートやメモから新しい発想を生むための考え方についてシェアします。 自分はシンプルさをウリにした開発者向けのMarkdownアプリInkdropを作っています。なので、どうしても「ノートアプリの作者」としてのポジショントークが含まれてしまいますが、逆に言えば、「ノートアプリを約10年間作り続けてきた人間が、どうやってアイデアを生み出しているのか」 という実際的な体験談として読んでもらえれば幸いです。 結論から言うと、僕は「アプリ上でノート同士を連携させる必要はない。繋げるのはあなたの脳だ」と考えています。本稿では、ノートアプリの機能に溺れずユニークなアイデアを考え出すために僕が実践している事をシェアします。 TL;DR ノート整理に時間をかけるな。グループ化で充分だすごい人はアイデアが「降りてくる」のを待つプログラミング × 料理動画 という有機的な掛け合わせ
教えて先輩！ 42Tokyo 長谷川文二郎さん【前編】 大学中退、無職、お遍路、イス運び、そして“偶然”フランスへ 1か月にわたる厳しい試験の突破を条件に、無料でプログラミングを学ぶことができる「42Tokyo」というスクールがあります。責任者を務めるのは25歳の長谷川文二郎さん。大学中退後、職を転々として今の仕事にたどりつきました。「レールを外れた」人生で見えたのは･･･。
テストコードがコードの冗長化であるという話に、腑に落ちないという指摘がちらほらあるので、どういうことかを解説してみます。 このエントリについてです。 テストというのは、ソースコードの冗長化だと思う - きしだのHatena ※ ここでの冗長化は、英語版Wikipediaでいう「Information redundancy, such as error detection and correction methods」のことですね。 まず、「これは冗長化だな」と納得してもらいやすそうな例として、間違いが絶対に許されないような計算をするシステムの実装を考えてみます。 このような場合に、同じ仕様を3つの組織に渡して独立に実装をしてもらい、計算が必要になったとき3つのモジュールを呼び出して多数決で結果を返すようにします。 このようにして正確さを担保するのは、冗長化と呼べると思います。 そして、これ
IDEs CLion DataGrip DataSpell Fleet GoLand IntelliJ IDEA PhpStorm PyCharm RustRover Rider RubyMine WebStorm Plugins & Services Big Data Tools Code With Me JetBrains Platform Scala Toolbox App Writerside JetBrains AI Grazie Junie JetBrains for Data Kineto Team Tools Datalore Space TeamCity Upsource YouTrack Hub Qodana CodeCanvas Matter .NET & Visual Studio .NET Tools ReSharper C++ Languages & Frame
GitHub Copilot と Cursor エディタ、両方課金してメリット・デメリットを比較してみた
My name is Yuya Sakamaki from KINTO Technologies. I am usually involved in anything from data analysis to proposing strategies, and developing features using machine learning. Previously, I was in charge of AI functional development at Prism Japan. I conducted an internal comparison test of Cursor and GitHub Copilot, and I would like to share the results with you. Premise At KINTO Technologies, th
拡散モデルで、将棋の方策を学習できないか試してみた。 拡散モデル 拡散モデルは、高品質で多様なサンプルを生成できる生成モデルである。 昨年8月にStable Diffusionが公開されたことで注目を集めている。 拡散モデルは、確率微分方程式によって表される確率分布を近似するモデルで、モード崩壊を起こさず多様な分布を学習できるという特徴がある。 また、プロンプトと呼ばれるテキストにより条件付けを行い、テキストに従った画像を生成できる。 将棋の方策 将棋の方策は、座標と移動方向の組み合わせで表現でき、dlshogiで採用している表現方法では2187次元になる。 つまり、指し手は、局面によって条件づけられた2187次元の確率分布からサンプリングを行っていることになる。 拡散モデルの可能性 条件付けを行い高次元の確率分布からサンプリングを行うという仕組みは、将棋の方策においても適用できると考える
Gemini Code Assist によるコーディング支援が無償で利用可能に | Google Cloud 公式ブログ
Ryan J. SalvaSenior Director, Product Management, Google Cloud 最新の開発者向け DORA の 調査によると、開発者の 75% 以上が日常業務で AI を利用しています。その一例として、Google の新規コードの 25% 以上が AI によって生成され、その後エンジニアによってレビュー、承認されています。 十分なリソースを持つ組織はエンジニア チームに最新の AI 機能を提供していますが、一方、学生、趣味のプログラマー、フリーランサー、スタートアップが同じレベルのツールにアクセスすることは困難です。世界の開発者人口が 2028 年までに 5,780 万人に成長すると予測されている中、私たちは経済的な制約なく、誰もが将来の開発においてスタンダードなデジタル ツールとして、AI を利用できるようにすべきだと考えています。 このギャ
はじめに こんにちは、株式会社スマートラウンドでエンジニアをやっている渡邉です。 昨今、急速なAI技術の進化に伴い、ソフトウェア開発現場においても自律型AIツールの導入が注目されています。弊社では、世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」を社内開発ツールとして採用し、従来の開発プロセスの課題解消を図っています。Devinがリリースされたばかりの今年1月から約1ヶ月が経過し、社内で知見が溜まってきた頃なので実際に得られたDevinの活用方法と開発効率化の実績について詳しくご紹介します。 対象読者: • 社内の開発プロセス改善に興味のある方 • 自律型エージェントやAIツールの導入を検討している方 Devinとは 公式ドキュメントはこちら👆 Devinは、人間からの指示に基づき、プロジェクトの計画から実装、デバッグ、デプロイまでを自律的に実行できる能力を持っています。 従来
ゼロトラブルへの道
ゼロトラブルへの道 システムトラブルをゼロにし、ビジネスを加速させる方法
料理は明らかにプログラミングより難しい「入れた塩を戻せない」「レガシーコードが多い」などの問題でつまずく→フレームワークの導入などが提案される
新野ユキ @yuki_arano 明らかにプログラムより料理は難しい テストができない：途中で蓋を開けてはいけないもの、生肉などテストできないものがある レガシーコードが多い：下手すると数世紀前のコードを利用することになる 参照透過性がない：材料の状態・温度・湿度によって左右される 2025-05-19 21:20:08
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は「プログラミングに興味があるけど自分には無理そう」と思っている人にも、 バイブコーディングを使い始めたエンジニアにも、読んでもらいたい内容です。 自己紹介のかわりに 私は45歳で、プログラミングを学校で習ったことは一度もありません。 30歳のとき「この繰り返し作業、自動化できたら楽なのに」という一心でExcel VBAを触り始め、 合っているかどうかも分からないまま、とにかく動くものを作り続けてきました。 15年経った今、作ってきたものを並べるとこんな感じです。 Excel VBA：プログレスバー（残り時間表示）、モールス信号
MarkItDownとClaude Codeを使ってExcel方眼紙をリフォーマットしてみた | DevelopersIO
こんにちは。たかやまです。 みなさんExcel方眼紙（巷では神Excelなんて呼ばれているもの）をご存じでしょうか？ Excel方眼紙はExcelなどのセル結合機能を有した表計算ソフトで、縦横同幅程度の狭幅に設定したセルを方眼紙に見立てる様式で作成された以下のような表のことです。 Excel方眼紙は、大企業や官公庁などで、複雑なレイアウトの設計書や仕様書を視覚的に整理して作成するために広く活用されています。 しかし、このようなExcel方眼紙で作成された文書をAIツールで活用しようとすると、構造化されていないデータとして扱われるため、そのままでは効率的な処理が困難という課題があります。 そもそもExcelファイル自体AI活用する際には扱いにくいため、一度テキストデータに変換する必要があります。 テキストデータに変換するにあたってはMicrosoftが提供しているMarkItDownなどのツ
お店のデジタル化を支援する STORES 株式会社（以下、STORES）は、Rubyコミッターの笹田耕一氏と遠藤侑介氏の両名を採用したことをお知らせいたします。笹田氏、遠藤氏にはフルタイムのRuby開発者として STORES に入社していただき、Rubyの品質向上、ユーザー体験や性能の改善に専念します。 CTO 藤村大介（左）、笹田耕一氏（中央）、遠藤侑介氏（右） ■ フルタイムRubyコミッター採用の背景 1993年に日本で生まれたプログラミング言語Rubyは、Rubyコミッターを中心として多くのエンジニアによって磨き上げられ、世界中で使われてきました。私たちもサービス開発言語の一つとしてRubyを選択し、様々なサービスを提供してきました。 STORES のミッションである”Just for Fun”という言葉は、Linuxの作者であるリーナス・トーバルズの著書※からインスパイアされたも
ノーコード／ローコードと生成AIが拓くプログラミングの未来 - Nothing ventured, nothing gained.
かつての夢、そして挫折 「Programming is Dead. Long Live Programming ー プログラミングは死なず。ただ老兵は去るのみ」では、生成AIによる自然言語プログラミングの登場が、プログラミングの歴史からも必然であることを説明した。そして、プログラミングがより抽象化され、コンピューターから遠ざかり、ビジネスに近づいていること、今後さらにその流れが進む可能性があることを述べた。 さて、今回は、そこからさらに踏み込み、「誰もがプログラムを作れる世界」という夢が一度挫折し、今ふたたび新たな形で蘇ろうとしていることを見ていこう。 1959年、COBOLは「ビジネス担当者でも読める、書けるプログラミング」を実現するために誕生した。当初のプログラミングはアセンブリ言語が主流であり、ハードウェアに近い複雑な命令を扱う必要があった。その後に誕生した世界初の本格的プログラミン
structuredCloneはどんなものか
structuredCloneは、JavaScriptにおいてオブジェクトのディープコピーができる便利な関数です。 従来ディープコピーの標準化された方法が無かったため、structuredCloneの登場はJavaScriptのユーザーにとって画期的なものです。あまりに画期的であり、その便利さも分かりやすいため、出たばかりの時期はTwitterでのJavaScript豆知識ツイートの常連でした。 現在はstructuredCloneのもの珍しさは無くなり、単純に便利なAPIとして受け入れられていますが、そのせいかstructuredCloneに対する理解も単純な人が出てきているようです。 そこで、この記事ではstructuredCloneがどのようなものなのか、どうしてそのようになっているのかについて、じっくりと説明します。 structuredCloneの歴史 筆者は自称世界一技術の歴史
週末で資格勉強アプリを作った：Claude Code × Codex の Vibe Codingで要件定義からデプロイまで
はじめに これは先週末のお話です。 Tech系の資格を取ろうと決めたものの、ただ問題を解くだけの勉強がなかなか続かない。 市販の模擬問題集はあるけれど、「どこが苦手か」「今日どれだけやったか」を自分で管理するのは面倒で、モチベーションが維持しづらい——そんな課題を感じていました。 「じゃあ、自分が欲しい学習アプリを自分で作ってしまおう」と思い立ち、週末を使って要件定義からデプロイまで一気に進めた記録です。 開発には、以前作成した claude-codex-workflow SKILL をベースにした Vibe Coding で進めました。 Firebase のプロジェクト作成やデプロイ設定など人手が必要な部分は手動で行いましたが、コードの大部分は AI との会話から生まれています。 この記事で分かること 資格勉強用の学習アプリを週末で作り上げた開発の全体像 claude-codex-wor
Introducing Ezno
Ezno is an experimental compiler I have been working on and off for a while. In short, it is a JavaScript compiler featuring checking, correctness and performance for building full-stack (rendering on the client and server) websites. This post is just an overview of some of the features I have been working on which I think are quite cool as well an overview on the project philosophy ;) It is still
前提としてクリエイティブな仕事は再現性が低い。しかし逆に言えば再現性があってはいけないものがクリエイティブであり、再現性がないからこそクリエイティブであると言える。アートのように非再現的なものはクリエイティブであり、再現性が低く刹那的な成果物であることに意味がある。 ソフトウェア開発にもまたアート的なクリエイティビティが求められつつも、ビジネスとしての利益追求では再現性が同時に求められることが多い。従って、多くの現場ではソフトウェア開発を再現性の高い労働集約的な仕事に転換しようとする。むしろ、そうしなければ開発組織の規模をスケールさせることができない。 ここで言うクリエイティビティの有無とは本質的に技術力とイコールであり、その具体性の表出はフレームワークやプログラミング言語を使うことではなく、逆にそれらを生み出す側にある。このレベルの技術力を持つ人材を集め続けるのは無理があるが、一方で技術
GraphQLの「Resolver並行性・I/O並列性」の言語別実装比較(JS, Go, Ruby, PHP)
はじめに GraphQLは柔軟なデータ取得を可能にする一方で、N+1問題やI/Oによるレスポンス遅延が課題になることが多いです。 このような課題を解決するために、各言語・ライブラリが「Resolverの並行実行」や「I/Oの並列化」などの工夫をしています。しかし、その実装方式は言語ごとにかなり違いがあります。 この記事では、graphql-js（Node.js）、graphql-go（Go）、graphql-ruby（Ruby）、graphql-php（PHP）の主要なGraphQLサーバー実装を比較します。 なぜResolverの並行性が必要なのか GraphQLでは、クライアントから柔軟かつ複雑なデータ取得要求（クエリ）が送られることが多く、1つのクエリが多数のResolver（データ取得処理）を呼び出す構造になります。 このとき、Resolverの並行性（複数のResolverを同時
将棋AIはどのようにしてプロ棋士を凌駕したのか？ そしてこれからどこへ行くのか？［CEDEC 2024］ 編集部：荒井陽介 ゲーム開発者会議CEDEC 2024で，本八幡朝陽法律事務所の杉村達也氏と，やねうデザインのやねうらお氏によるセッション「将棋AIの過去・現在・未来」が行われた。急激な成長を遂げ，今ではプロ棋士すら凌駕する将棋AIのこれまでとこれからが語られたセッションをレポートしよう。 弁護士である杉村氏は，藤井聡太七冠も使用する将棋AI「水匠」の開発者であり，多数の将棋AI世界大会での優勝経験を持つ。開発者としては「たややん」名義のほうが知られているかもしれない。 やねうらお氏は，オープンソース将棋AIのデファクトスタンダードとなっている「やねうら王」の開発者。水匠を含む近年の将棋AIの多くは，やねうら王を何らかの形で使用している。 杉村達也氏（左）とやねうらお氏（右） セッショ
はじめに 本日(4/4) Devin 2.0 がリリースされました！ 大幅な変更があったので、本ブログではその内容をご紹介します。特に料金プランの追加により、Devinの利用がより手軽になったことをご紹介します！ リリースノート Coreプランが追加 今まで最小のTeamプランは$500からでした。企業での利用でない場合、お試しで利用し始めるには、少し手が出にくい金額でした。今回新しくCoreプランというTeamプランよりミニマムなプランができました。 以下簡単な翻訳を記載します。 AIエンジニアのコア機能（自律的なタスク完了、自然言語でのコラボレーション、時間をかけた学習）が含まれる 月額契約金額なし 最初に$20のACU購入が必要 最大10の同時Devinセッションが可能 ユーザ数制限なし プランの説明から見ると最低$20分のACUから利用可能になります！Coreプランの導入により、最
How Nubank refactors millions of lines of code to improve engineering efficiency with Devin Overview One of Nubank’s most critical, company-wide projects for 2023-2024 was a migration of their core ETL — an 8 year old, multi-million lines of code monolith — to sub-modules. To handle such a large refactor, their only option was a multi-year effort that distributed repetitive refactoring work across
【エンジニアあるある】if文の書き方どうする問題
匿名変人 @tokumeihenjin @vitaone_ モブさんが反応しつつも参戦しないのは、経験済みか悟ってるということですね。 あ、ちなみに私は if(条件式){ } ですね。 2022-09-07 08:42:21
「プログラマはなるべくコードを書くな」という言説
経験豊富なプログラマほどこの言説をすっと理解して、経験の浅い人ほど理解できないらしい。 よくある誤解に「学習のためには車輪の再発明をした方がいい」というものがある。 これは間違っている。学習のためであっても、既製品の劣化コピーを作るよりも、既製品を利用した方が学ぶものは多い。 たとえば、初心者がデータを保存するしくみを試行錯誤して実装したところで、既存のリレーショナルデータベースよりも良いものができるはずがない。 一方、最初からデータベースを使っていれば、単にデータを保存すると言う目的を達成するだけではなく、主キーや外部キー、インデックス、トランザクションやSQLなどの重要概念を学ぶことができる。 プログラミング初心者が車輪の再発明をするのは将棋で言えば、駒の動かし方を覚えただけの初心者が「一手目は76歩がいいのか26歩がいいのか」なんてことを延々と考えているようなものである。そんなことに
Claude Codeで「細かいコンテクストアクセス制御」をしたらだいたい狙い通りのもの作れるようになった話を2025年の間にしたい｜みずくん
Claude Codeで「細かいコンテクストアクセス制御」をしたらだいたい狙い通りのもの作れるようになった話を2025年の間にしたい お久しぶりです。気がつけば年の瀬です。いま紅白見てます。 今年めっちゃnote書いたつもりだったのですが、実は3本しか書いてないらしいです。これが4本目です。驚き。 さて、Vibe Codingという言葉が出てきたのは、実は今年らしいです。Deep Researchが出てきたのも今年。AIエージェントという言葉が広まったのも今年。なんだかもう10年くらい前からある技術のような気がしますが、全部今年なんですよね。AIの進歩、早すぎますね。 AIがなかった頃、自分はどうやって生きてたんだろう、と最近よく思います。この1年間、様々なツールを使いながら試行錯誤を重ねて、そこそこ意図通りのものを作れるような仕組みができてきました。 2025年の終わりのタイミングで、一
つよつよチャンネルは、bravesoft CEO&CTOの菅澤英司氏がエンジニア的に「おもしろい話」や「ためになる話」を届けるチャンネルです。今回のゲストは、株式会社Tech Factory・代表取締役の粟島正俊氏。新卒で入社したワークスアプリケーションズでの仕事と、起業するまでの経緯について話しました。 オープニングトーク菅澤英司氏（以下、菅澤）：お疲れさまです。つよつよエンジニア社長の菅澤です。 池澤あやか氏（以下、池澤）：タレント兼エンジニアの池澤あやかです。 菅澤：最近、家を建てたと聞きました。 池澤：建ててはいないです。中古で買いました。 菅澤：中古で買った「いけあや」さんですけど。 池澤：そうですね。電気工事士の資格が欲しい。日曜大工もしています。 菅澤：ワークスペースを今作っているということですが、それ以外もいろいろセットアップしていくんですか？ 池澤：ワークスペースができた
Pandas で時系列データをグループ化して集計できる「Grouper」 - kakakakakku blog
Pandas で groupby() 関数を使うと，データセットをグループ化して集計できる．さらに Grouper オブジェクトと組み合わせると，より高機能なグループ化を実現できる．今回は groupby() 関数と Grouper オブジェクトを組み合わせて「時系列データの集計」を試す．最後に関連する resample() 関数も試す． pandas.DataFrame.groupby — pandas 1.2.4 documentation pandas.Grouper — pandas 1.2.4 documentation データセット 🪢 今回使うサンプルデータセットを準備する．まず，Pandas の date_range() 関数を使って 2020/1/1 ~ 2020/12/31 の範囲で1年間の DatetimeIndex を作る．そして DatetimeIndex をイ
PHPに関する日本最大のカンファレンスである「PHPカンファレンス2024」が2024年12月22日（日）に開催されます。カンファレンス盛り上げ企画として、開催までの5カ月間にわたりPHPの技術記事の連載を企画しました。この記事をお読みの皆さんには、PHPのさまざまな技術に触れながらカンファレンス当日を楽しみにしていただければと思います。 第4回目の今回は、PHPのパッケージ管理ツールとしておなじみの「Composer」について、どのようにパッケージの存在を確認し、バージョンを解決するのか、一連の流れを見ていきましょう。 パッケージ管理ツール「Composer」 今日では、多くのプログラミング言語において、開発プロジェクトにパッケージ管理ツールが欠かせないものとなりました。 既存資産の活用で「車輪の再発明」を避け、開発の効率化を助けてくれます。また、セキュリティ意識が高まる中で、厳密なバー
Matz葉がにロボコン向けに作ったRubyによるレゴ制御、LWP.jsとRuby-Jamでしたが、その場でプログラミングしている様子を見たこどもたちにはちょっと難しそうな印象を与えてしまいました。 引いてしまう理由は、アルファベットの小文字や見慣れない記号が並ぶプログラミング言語にあると仮説を立て、作った新プログラミング言語「IchigoRuby（イチゴルビー）」。記号とタイプ量が少なくて済むRubyの文法そのままに、予約語をアルファベット大文字でも使用できるようにした、Rubyのサブセットです。 「IchigoRuby」 RubyParserで構文木(AST)を生成する200行弱のミニインタプリタ「execRuby.js」へ渡すプログラムを、まるごと小文字にしています（文字列内も変換されてしまう問題はIssueに記述）。 WHILE 1 LED 1 SLEEP 1 LED 0 SLEEP
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【LLMの研究者向け】400本を超えるLLMに関する論文のリストを公開・更新しています - Qiita
社内専用オンラインミーティングツールを Claude Code で作ってる
AI駆動で開発するときに重要なこと（設計と考え方）
Google Colab で Gemini API を試す｜npaka
Claude Codeが「音声モード」搭載。AIに話しかけながらのコーディングが可能に
ローカルLLMを使ってRAGシステムを組み最新の論文を追いやすくする試み
大学中退、無職、お遍路、レールを外れて･･･｜NHK就活応援ニュースゼミ
テストコードがコードの冗長化であることについて - きしだのHatena
「Visual Studio 2026」が正式版に ～サクッと起動、キビキビ反応、そしてAIネイティブ／無料で使える「Community」エディションも継続提供
JavaScript Best Practices | The WebStorm Blog
Webページ上にある複数のリンクをコピーしてURLを一気にExcelへ取り込むワザ【残業を減らす！Officeテクニック】
拡散モデルで将棋の方策を学習する - TadaoYamaokaの開発日記
自律型AIエンジニア「Devin」の活用事例 〜1ヶ月の実践から見えた効果的な導入方法〜
プログラミングを15年やって、一番大事なのはプログラミングじゃないと気づいた - Qiita
STORES、笹田耕一氏、遠藤侑介氏がフルタイムRubyコミッターとして入社
ソフトウェア開発におけるクリエイティビティの最小化、認知負荷 - Runner in the High
https://twitter.com/EzoeRyou/status/1529310828503044096
将棋AIはどのようにしてプロ棋士を凌駕したのか？ そしてこれからどこへ行くのか？［CEDEC 2024］
Devin 2.0がリリースされ$20から利用可能になりました！ | DevelopersIO
Devin
「朝から夜中までプログラミングするほど開発に夢中だった」 ユーザー数30万超え“インスタ集客ツール”開発者の原点 | ログミーBusiness
PHPパッケージ管理ツール「Composer」の処理の仕組みを見てみよう！
こども向け新言語「IchigoRuby」誕生！IchigoJamとRubyのいいとこどり
ynjn.jp
tezukaosamu.net
forbesjapan.com
www.nikkei.com
www.smartnews.com
x.com