AI Coding Agent Enablement in TypeScript
TSKaigi 2025 https://2025.tskaigi.org/
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動画のテキストも一瞬でコピペ！メモ効率があがるChrome拡張機能『Blackbox』【今日のライフハックツール】 | ライフハッカー・ジャパン
サンディスクのmicroSDカード 512GBが40%OFF。写真や動画のデータ置き場はこれで良くない?【Amazonセール】
Claude CodeのTaskツールの並列実行（parallelTasksCount）は分析タスク向け Claude CodeのTaskツールは派生元となる親エージェントの処理から子エージェントがメッセージAPI呼び出しを非同期で実行しているが、この時の子の数がparallelTasksCountの設定値になる。デフォルトでは「１」に設定されている。 これを上書きするコマンドは以下になる。設定値を上げるとトークン消費量が増加するので注意してほしい。 claude config set -g parallelTasksCount 2parallelTasksCountはTaskツール実行時の動作を変える。簡単なテスト方法はClaude CodeにTaskツールを使ってくれと直接頼むことだ。parallelTasksCountの数だけ「Initializing N parallel agen
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VSCodeにChatGPTプラグイン入れると便利ですね。普段からGithub Copilot使ってるといろいろと補完してくれるけど、それとは違った便利さがあります。コードの説明してくれたり、バグを見つけてくれたり、最適化してくれたり、テストを書いてくれたりとダメプログラマー化が捗ります。プラグインの入れ方はこちらの記事が参考になります。 このままだと英語で出力されるので日本語化もしてしまいましょう。設定画面でPrompt（質問文）に日本語を設定してあげると出力も日本語に変わります。 Prompt Prefix: Add Tests 次のコードに対するテストを実装してください Prompt Prefix: Find Problems 次のコードの問題点を見つけてください Prompt Prefix: Optimize 次のコードを最適化してください Prompt Prefix: Expla
ノーコード×AIで爆速アプリ開発の新時代！リリースまで可能な『Replit Agent』！ - 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、私は株式会社ulusageの技術ブログ生成AIです。今回は、Replit Agentというソフトウェア開発を根本から変革するツールをご紹介します。このAIツールは、プログラミングの専門知識を持たない方でもAIを使って簡単にアプリケーションを構築できる、非常に革新的な製品です。 本記事では、Replit Agentの機能、技術背景、導入方法、実際の活用例、競合ツールとの比較、そしてその将来性について、網羅的に解説します。 Replit Agentとは？ Replit Agentは、Replitが開発したクラウドベースのAIアシ
3年ぶりの長期サポート版となる「Java 17」正式版がリリース。M1 Macのサポート、Sealed Classの追加など
3年ぶりの長期サポート版となる「Java 17」正式版がリリース。M1 Macのサポート、Sealed Classの追加など Javaの新バージョン「Java 17」が正式にリリースされました。Java 17は、Java 11以来3年ぶりの長期サポート対象となるJavaのバージョンです。 Java 17 is now available! #Java17 #JDK17 #OpenJDK Download now: https://t.co/ui83Aehxoq Release notes: https://t.co/VKB0vfaPsP API Javadoc: https://t.co/VHs6UWdka8 Documentation: https://t.co/74Dk6r23Dt pic.twitter.com/NZvvxchXGT — Java (@java) September
Coding AIによって将棋AIのバグが続々と見つかる | やねうら王 公式サイトやねうら王 公式サイト
Deep Learning系の将棋AIとして最強と名高いdlshogiのGitHubは、1年ぐらい更新がなかったのだが、今月、久しぶりにいくつかのコミットがあった。 dlshogiの作者の山岡さんが言うには、「GPT-5.5でレビューしてみたらバグが見つかりました。レアケースなのでほとんど影響のないバグですが。」とのことであった。 実は、やねうら王のほうでも最近Codexが発見したバグがいくつかある。どれも棋力には影響しないような軽微なバグだが、確かにバグと言えるようなものであった。 興味が湧いたので、私が過去に製作した基幹システムをCodex(GPT-5.5)にレビューさせてみた。これは上場企業でも使われている、そこそこの規模の基幹システムである。 ほどなく、Codexは大きなバグを一つ発見した。これは数ヶ月に1回ぐらい起きるレアな不具合ではあるものの、長年原因がわからず、「まあいいか」
Jasmine Tea
初心者でもつまずかない プログラミング学習は Jasmine Teaではじめよう！ プログラミング学習は Jasmine Teaではじめよう！ Jasmine Tea (ジャスミンティー) は、プログラミングの楽しさを多くの人に知ってもらうために作られたプログラミング言語です。初心者が学びやすい仕組みで、実際に社会で使われている多くのプログラミング言語に応用できる基礎が身に付きます。
vLLMを利用したLLM推論高速化テクニック - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」のチームリーダ、@tereka114です。 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 大規模言語モデル（通称：LLM）は近年、非常に注目される技術となりました。 ただ、7Bや13Bといった巨大モデルのパラメータは推論時間も長時間で計算時間の面からも運用が非常に難しいです。 しかし、vLLMを使えば、高速化できます。本記事では、推論をどこまで高速化できるのかを検討したいと思います。 ※本記事はLLM・LLM活用のAdvent Calendar 24日目の記事です。 qiita.com vLLMとは？ vLLMによる高速化実践 vLLMを利用しない場合 vLLMを利用する vLLMに加えてAWQを利用して量子化する Auto Prefix Caching
【React/Python】２年がかりで完成した個人開発サービスの話【ChatGPT】 - Qiita
個人開発でサービスを作り始めて、気がついたら２年も経っていました。 気軽な気持ちで作り始めたのですが、思いの外色々なことに手を出してしまったので、 利用した技術などをまとめてみます。 作ったもの YouTubeのライブ配信風の画面に向かって話しかけると、 音声を認識してAIがスーパーチャットを送ってくれる、 その名も「AIスパチャ」です。 良かったら遊んでみてください。 作るきっかけ YouTubeでひろゆき氏の配信を見ていた時に、 「私もひろゆきさんみたいに質問回答の配信をやってみたいです。 けれどいざ配信をしてみても視聴者が少なく、質問なんて全くきません」 といった質問がありました。 確かに、ひろゆき氏のように、何千人も視聴者がいて、ガンガンとスパチャが送られてきたらそりゃ楽しいですが、 普通の人はまずスパチャなんて送られません。 そもそも実際にYouTubeライブをやることのハードル
はじめに こんにちは、Watanabe JIn(@Sicut_study)です。 今回はエンジニアの必須スキルである「問題解決能力」について紹介していきます。 問題解決能力というと範囲は広いですが、ここでは新人エンジニアに必須のデバック力などを含めた自分で開発を進めるための問題解決能力について書いてきます。 私はプログラミングコーチングJISOUの中で多くの未経験エンジニアを見てきましたが、成長が早い人の共通点は問題解決能力であると確信するようになりました そこで問題解決能力がある人とない人との違いを比べながら、エンジニアのプログラミングにおいての問題解決について考え方をまとめていきます。 この記事を読んで考え方を実践していくことができれば、どんどん問題解決能力は向上して「スキル上達」「キャリアアップ」などにつなげることが可能です。 1. なぜ問題解決能力が重要なのか？ 私はJISOUのメ
GMOペパボは8月30日、同社が6月7日に導入したAIプログラミング補助ツール「GitHub Copilot」の利用データを公開した。6月7日から7月19日の間にAIが提案したコードの採用率などを明らかにしている。 コードエディタ「Visual Studio Code」でGitHub Copilotを活用する社内ITエンジニアのデータを集計した。期間中にAIが提案したコードの総数は約81万8000件。このうち、ユーザーがAIの提案をそのまま採用したのは全体の約28％に相当する約24万6000件だった。 「（採用されたコードの）総行数は3万5000行。採用後に修正されるケースも多々あると思われるが、1カ月弱で3万5000行のコードを書く時間と手間を削減できたと考えると、期待する効果が得られているのではないか」（同社） 言語別の採用率も公開した。例えばRubyでは5454件（採用率28.7％）
「Pythonを抜いた」 いま最も使用されている言語とは GitHubの年次調査「Octoverse 2025」
「Pythonを抜いた」 いま最も使用されている言語とは GitHubの年次調査「Octoverse 2025」：「AI・エージェント・型付き言語が、開発の変革をけん引」 GitHubは、ソフトウェア開発プラットフォーム「GitHub」を使用する開発者の動向を調査した年次レポート「Octoverse 2025」を公開した。
■人材紹介業におけるデータ入力・データ活用の課題 レバレジーズのデータ戦略室で室長をしている阪上です。今回はレバレジーズの運営する人材紹介系サービスにおけるデータ活用の課題について扱いたいと思います。 一般的に人材紹介業は、「企業での就業を目指す人材」と「人材を欲している企業」のマッチングを行っています。しかしながら、経済学におけるマッチング理論が扱うような、「各々の人材がつけた、行きたい企業ランキングTop100」、「各々の企業がつけた、欲しい人材ランキングTop100」などの顕示的な選好のデータはありません。 そこで、マッチングをうまく実現するためには選好データではなく、営業管理システムなどに蓄積されたデータを使う必要があります。人材も企業も納得した状態、すなわち、「内定の承諾という状態を生み出した人材と企業のペアのデータ」と、「内定の承諾に至らなかったペアのデータ」を分析することで、
trpcって知ってますか？
はじめに みなさんはAPIの定義を何で行なってますか？ Swagger？ GraphQL？ gRPC？ 私もGraphQLでアプリとBFFのAPI定義をしたり、gRPCで定義してそれを無理やりRESTAPIの型定義として使っていたりします。 方法はどうであれAPIの型定義はやっぱり欲しいですよね。 いくらTypeScriptとかGoとか型のある言語を使っていても、それをつなぐAPIのインターフェースに型を決めておかないといくらでも事故れますよね… 特にフロントエンドとバックエンドで開発するエンジニアが違うと、こういった定義ファイルがないと思ってたのと違うパラメータが返ってきたり、リクエストボディに入れる型を間違ってしまったりという事故が起きたりすると思います。 なので何かしらの定義ファイルをフロントバック両者で定めておいてこういった事故を起きないようにしているわけです。 定義ファイルがある
XboxでStable Diffusionを動作させる猛者が登場、ONNX利用でPythonへの依存をゼロにしてNVIDIAのCUDA・AMDのROCm・AppleのCoreML・QualcommのQNN・MicrosoftのDirectMLでも動いてWindows・Linux・macOS・Android・iOS・WebAssemblyなど全てOK、ほぼあらゆるアプリケーションへの統合が可能に
Stable Diffusionは文字や画像を元に新たな画像を生成してくれるAIですが、実行環境としてPythonが必要とされてきました。そんな中、ONNXモデルおよびONNX Runtimeの活用とC++での実装でPythonへの依存をなくし、Xbox上で動作させることに成功した猛者が登場しました。 Stable Diffusion running on Xbox Series X and S for the first time - YouTube 左端の大きなアイコンが今回作成された「Unpaint」というアプリ。記事作成時点ではストアには存在せず、インストールするにはユーザーが自分でパッケージに署名する作業が必要になります。Xbox Series XおよびXbox Series Sのどちらでも動作可能とのこと。左の大きな画面にXbox Series Xの出力が表示されています。 起
【Crank.js】リアクティブという欠陥を完全解決したJavaScriptフレームワーク、Crank.jsの思想と信条 - Qiita
ReactやVueとかの記事を見ていると、useMemoしろとuseMemoするなとか、イベントハンドラにuseEffectを使えとイベントハンドラにuseEffectを使うなとか、どうすりゃええねんという話をよく見かけます。 またなんか無限レンダリングされるとかなんか2回計算されるとか、そういう困った記事も良く見かけます。 なんでこんな問題をわざわざこっちで面倒みないといけないの？ そもそもリアクティブってお前らが勝手に持ち込んだ概念なんだから、解決もライブラリ側で勝手にやってくれよ。 どうしてユーザがいちいち対応しないといけないんだ？ そこで登場するのが、再レンダリング問題を独自のアプローチで完全解決したJavaScriptフレームワークCrank.jsです。 import {renderer} from "@b9g/crank/dom"; function Greeting({nam
2022年5月14日のTechFeed Conference 2022の発表スライドです。
協力ゲーム理論のシャープレイ値に基づき機械学習モデルの予測を解釈するKernel SHAPの理論と実装のまとめ - Fire Engine
機械学習の幅広い分野への応用が進むにつれ，機械学習がその予測の根拠などを理解できない「ブラックボックス」となることが問題視されており，機械学習の解釈性や説明性が注目されています．今回のテーマであるSHAP（SHapley Additive exPlanations）は，機械学習モデルへの特定の入力に対する予測の根拠を提示する代表的な手法の一つです．SHAPには用途に応じていくつかのアルゴリズムがありますが，その中でも今回はあらゆる機械学習モデルに適用可能（Model-Agnostic）なKernel SHAPという手法についてまとめました． 構成としては，まずKernel SHAPとは何かについての概要を述べた後に， Kernel SHAPを理解する上で必要な要素である「シャープレイ値」と「SHAP」について説明します．さいごに，Kernel SHAPについて「理論」と「実装」に分けて書い
「ChatGPT」がプログラミングの心強いパートナーになる――そんな声が出ています。次世代の大規模自然言語モデル「GPT-4」を実装した最新のChatGPTは、プログラミングに関する質問にも高精度で答えてくれるといい、「ChatGPTなしのコーディングはもう考えられない」と話すエンジニアもいるほどです。 「ChatGPTがあれば、初心者でもプログラミングができる」とも言われているので、初心者である筆者にも、簡単にできるかも!? 大きな期待を抱きながら、試してみることにしました。その期待は大きすぎたことが、すぐに判明したのですが……。 筆者は20年ほど前、HTMLでテキストサイトを作っていたのと、最近、Pythonをインストールして「Hello World」を表示できるようになったのがプログラミング経験（と言えるかどうか）。かつて所属したWeb企業でプログラミング研修を受けたことがありますが
よっしー @yosshi_MGSK 65532日とか、4294967292日でなくてよかった(何が 64bit unsignedなんかおぼえられるか 2021-07-28 17:46:19 はろ @harowaku 今回は数値の処理なので定石通りのコーディングをすればここまでひどいことにはならないけども、画面上部の表示とあわせて、オリンピック開催後はどうなるかを想像し忘れるとこうなるというプログラマあるあるとして覚えておきたい。 twitter.com/lunar0/status/… 2021-07-28 15:13:01 roki (੭ ᐕ)੭🚃 @pirosite エンジニア側の問題もさることながら、恐らく仕様提示なり検収なりする側のケース想定が甘いのも問題。 こういうことってもう少し(コーディングしないまでも)プログラミング教育が浸透すればちょっとはマシになるのかなぁと思った🤔
Microsoft創業のきっかけとなったオリジナルのソースコードを見てみたくはないだろうか。共同創業者のBill Gates氏がそれを公開している。 Gates氏は米国時間4月2日、自身のブログ「Gates Notes」で、2025年で50周年を迎える同社の初期の頃を振り返った。Gates氏はこの50年間で多くのコードを書いてきたが、これを「これまで書いた中でいちばんクールなコードだ」として、コードが印刷された膨大な紙の束を手にする自身の画像を公開した。 同氏は1975年1月号のPopular Electronics誌の表紙に載った「Altair 8800」に触発されたという。Altair 8800はMITSという小さな会社が開発した画期的なパーソナルコンピューターだった。 当時19歳だったGates氏と、ハーバード大学での友人であるPaul Allen氏は、「Altair 8800を動か
Google Cloud「Gemini Code Assist Enterprise」提供開始。GitHubのリポジトリからコード読み込んでカスタマイズ可能
Google Cloud「Gemini Code Assist Enterprise」提供開始。GitHubのリポジトリからコード読み込んでカスタマイズ可能 同社は今年（2024年）4月に一般向けのコーディング支援AIサービス「Gemini Code Assist」を発表しています。 Gemini Code AssistはVisual Studio Code、IntelliJ、PyCharmなどのコードエディタやIDE、そしてCloud Shell EditorやCloud WorkstationsなどのGoogleのサービスで利用可能。 C、C++、Go、Java、JavaScript、Pythonなど 20 以上のプログラミング言語をサポート。書きかけのコードの補完やチャットによるコードの生成、コードの説明、単体テストの生成などの機能が備わっています。 また、ITエンジニア向けのQ&A
OpenAIエンジニアが高校生にアドバイス「絶対にコーディングを学ぶべき」 | Business Insider Japan
高校生にとってコーディングを学ぶことはプログラムの基礎以上のものが得られるとOpenAIの研究者は述べた。Miljan Lakic/Getty Images OpenAIの研究者、シモン・シドルは、高校生はコーディングを学ぶべきだと述べた。シドルによると、コーディングを学ぶことには単に基本的な原理だけでなく、はるかに多くのことが含まれているという。テック界ではAIの急速な発展をふまえて、コーディングの知識がどの程度必要か、議論されている。AI（人工知能）の普及はコーディングを学ばなくても良いという意味ではない。少なくともOpenAIの研究者は、そう述べている。 シモン・シドル（Szymon Sidor）は、ChatGPT、Cursor他、AIツールがある世界であっても、今の高校生が基本的なコーディングを学ぶことは依然として意味があることだとし、その理由をはっきりと述べた。
Altair のようにインタラクティブなグラフを作成できる Python の可視化ライブラリとして、他には Bokeh や Plotly などがあります。それぞれ作成可能なグラフの種類やデザインが異なるため、好みに合わせて使い分けるとよいと思います。個人的な意見としては、三次元モデルの可視化が得意なのは Plotly で、二次元モデルの可視化が得意なのは Altair です。 データ作成 今回は架空の学校で行われた期末試験の得点をデモデータとして作成します。この学校には学生が 30 人在籍し、普通、特進、理数の 3 コースが存在します。期末試験の科目は国語、数学、理科、社会、英語で各教科 100 点満点とします。 import random import pandas as pd # パラメータ N = 30 # 学生の人数 mu, sigma = 60, 18 # 学力の平均と標準偏差
はじめに こんにちは。ぷーじ（@yug1224）です。 最近、Dress Code株式会社に転職し、5年ぶりにEM（Engineering Manager）からIC（Individual Contributor）、つまり1人のプロダクトエンジニアに戻ったので、その決断の背景と現在の状況を共有します！ ちなみに転職活動の話はこちらのPodcastでもしているので、良かったら聞いてみてください！ なぜEMからICへ戻ろうと思ったのか？ これまで経験してきた会社は規模の大きい会社も多く、もともといつかはアーリーのスタートアップに挑戦したいと思っていました。しかし、実際に自分で手を動かす開発の現場からはしばらく遠ざかっていたため、その夢は諦めかけていました。 そんな中、AIの登場とVibe Codingの流行があり、AIの伴走があればブランクがある自分でもまたICに戻れるのではと考えたのがきっかけ
更新のお知らせ 好評につきまして Altair のハンズオン資料を大幅アップデートしました。ぜひこちらもご活用ください。 概要 本稿ではグラフ可視化ライブラリ Altair を用いて、interactive な図を作成する方法を紹介する。前稿では Kaggle のデータセットを用いたが、今回は乱数を用いてクロスセクションデータ（ある一点のデータ）と時系列データをそれぞれ生成し、それぞれに適した可視化を説明する。 ハンズオン (2022年11月26日追記) 本稿のipython notebookを公開しました（WEB形式, ソースコード）。よろしければご活用ください。 Altair の長所 データ可視化記述フォーマット VEGA に準拠したデザイン streamlit などでサーバーを立てなくても interactive な図を html や vega で出力できる。（interactive
Webアプリとデータ基盤をサクッと立ち上げるためのプラクティス - Google Cloudとサーバレスなサービスで良しなにやってみた - Lean Baseball
個人開発（趣味プロジェクト）でプロダクトを作りながら, 本職の仕事でソリューションアーキテクトっぽいことをしているマンです*1. 最近は個人開発のネタとして, プロ野球選手の成績予測プロジェクト ヘルスケア周りの自分専用プロダクト開発 この2本軸で週末エンジニアリングをしているのですが, これらの事をしているうちに, Webアプリケーション + 分析用のデータ基盤の最小セット, みたいなパターンが見えてきた クラウドにおけるサービスの選び方・スケール（=拡張）するときに気をつけるべき勘所 みたいなのがまとまってきました. せっかくなので, 言語化した上で再現性をもたせよう！という主旨でこのエントリーを書きたいと思います. なお, これだけは強く言っておきます. 参考にするのは自由です&真似ができるようなプラクティスではありますが, ベストプラクティスかどうかは（この記事を読んだ皆様の）状況
タカラトミーは6月9日、モーターを搭載しながらプルバックで走り出す「チョロQ」を夏に発売すると発表した。「トヨタ86」「カローラレビン（AE86）」など8種のスポーツカーを各1699円で販売する。 近年の自動車電動化の流れに着想を得てモーター駆動を採用したという。ゼンマイは搭載していないが、プルバックを合図に走り出す。車体後部にコインを載せるとウィリーするなど初期のチョロQの特徴を再現した。 プルバックは1回で直進、2回でランダムターン、3回でバックスピンなど回数によって走りが変わる。5回めには「ピーッ」という電子音が鳴りプログラミングモードに移行する。 プログラミングもプルバックで行う。1回で直進、2回で「右向き小回転＋直進」など4つの走行パターンを順番に入力すると5秒後に走り出し、プログラム通りに動く。同時発売のコントローラー（1500円）を使えば最大10ステップのプログラミングが行え
AIコーディングツール1億5000万DLの根幹MCPに設計欠陥：Anthropicは「仕様」と修正を拒否 | XenoSpectrum
AIコーディングツールを使っているなら、その足元が揺らいでいる可能性がある。Claude Code、Cursor、Windsurf——これらが共通して依存するMCP（Model Context Protocol）に、アーキテクチャレベルの設計欠陥が発見されたというのだ。200以上のオープンソースプロジェクト、1億5000万超のダウンロード、7000以上の公開サーバーを抱えるエコシステム全体が影響を受ける。問題の核心は、コーディングミスではない。Anthropicの設計判断そのものだ。そしてAnthropicはOx Securityの報告を受けながら、「expected behaviour（想定された動作）」と回答し、修正を拒否している。これが何を意味するか——開発者がこの事実を知らないまま構築を続けているという現実だ。 01.MCPとは何か：1年で業界標準になった「AIの共通言語」02.S
JavaScriptは、ウェブアプリやバックエンドアプリにおける継続的な人気に支えられ、2021年第3四半期も最も人気あるプログラミング言語の地位を維持している。そのこと自体に驚きはない。詰まるところ、JavaScriptは何年にもわたって世界で最も普及している言語の座を維持してきているのだ。しかもSlashDataの調査によると、過去6カ月だけで250万人以上の開発者がJavaScriptコミュニティーに新たに参加したという。この値はSwiftのユーザーベース全体と同等であり、RustとRubyのコミュニティーを合わせた規模に匹敵している。 なお、このデータにはJavaScriptから派生したTypeScriptやCoffeeScriptも含まれている。 Pythonは首位と僅差とは言えないまでも、その人気は目覚ましいものがある。SlashDataによると、この言語は現在データサイエンス
AIの普及がホワイトカラーの仕事を奪う恐れがあることは以前から懸念されていますが、一方で、失業よりも前に仕事の質が変化したことに戸惑う事例も報告されています。 At Amazon, Some Coders Say Their Jobs Have Begun to Resemble Warehouse Work - The New York Times https://www.nytimes.com/2025/05/25/business/amazon-ai-coders.html 顧客関係管理ソリューションを提供するSalesforceのマーク・ベニオフCEOは2025年3月、AIエージェント「Agentforce」導入に成功したため、2025年はエンジニアの新規採用を見送ることを表明しました。 SalesforceのCEOが「AI導入が成功したので今年はエンジニアを雇わない」と発言 -
ソフトウェア1 (2022)
ソフトウェア1 (2022)¶ 本サイトは、東京大学工学部電子情報工学科・電気電子工学科の進学内定者（２年生、A1ターム）を主たる対象としたソフトウェア１の講義ページです。C言語の基礎を勉強します。 電気系の学科のslackにて講義に関する通知を行うので、常時学科slackをチェックするようにしてください。 電気系の学生は既に全員slackに招待されるはずですが、もし招待されていなければこちらを参考に入ってください。 電気系以外の学生も、上記リンクを参考に入ってください。講義を受講する学生なら誰でも参加出来るという運用になっています。 本サイトは2022年度版です。2023年度版はこちら。 ニュース¶ [2022.11.24] week7を追加しました。 [2022.11.10] week6を追加しました。 [2022.11.03] week5を追加しました。 [2022.10.27] w
もしもいま、モバイルアプリ開発をイチから学び直すとしたら？ ykwsさんが考える学習ロードマップ - Findy Engineer Lab
めまぐるしく変化するテックの世界。技術を身に着けるうえで学ぶべきポイントや学習環境なども年々変わっています。 そこで「もしもいまの環境で、テックのことをイチから学び直すことになったら、自分はどんな風に勉強したいか」というIFストーリーを通じて、技術との向き合い方を考え直してみる企画「テック転生」。 今回は、ykws（@ykws__）さんに“自分だったらこう進めたい、モバイルアプリ開発の学習ロードマップ”を伺いました。 自己紹介 20年のモバイルアプリ開発の歴史 この20年で変わったこと この20年で変わらなかったこと プラットフォームを理解する必要性 個人開発からチーム開発へ 自分はどの部分を担当するのか 今からモバイルアプリを開発するなら 自己紹介 2004年から携帯電話向けの Java アプリ開発に携わり、2007年には携帯キャリア向けのコンテンツ提供やアプリ開発を行う会社を設立しまし
はじめに MCP(Model Context Protocol) ツールを追加していったら、Claude Code の応答精度が落ちたと感じたことはありませんか? MCP は、Claude Code などの AI エージェントに外部ツールとの連携機能を提供する強力なプロトコルです。開発環境の効率化を目的として、様々な MCP ツールを追加することは一般的な運用となっています。 しかし、MCP ツールの追加には重要なトレードオフが存在します。Anthropic 社のエンジニアリングブログでも指摘されているように、AI エージェントが一度に扱える情報量、すなわち コンテキストは「重要かつ有限なリソース」 です[1]。 コンテキストウィンドウは、モデルの「attention budget」として機能します。この予算を不必要な情報で消費してしまうと、本来重要な指示やデータへの注意が散漫になり、最悪
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Claude CodeのTaskツールの並列実行（parallelTasksCount）は分析タスク向け
Web上の無料「Python」実行・学習環境「PyWeb」の集合学習Verがリリース／プログラミングを団体で学習する時に学習者を適切にサポートできる機能が追加
Pythonの35000倍速い新言語 Mojo🔥 を使ってみた【セットアップ編】 - Qiita
【HTML】ボタン要素にdisabled属性をつけるのをやめませんか？ - Qiita
VSCodeのChatGPTプラグインを日本語化する - Qiita
エラーに直面したときにすべき5つのステップ - Qiita
GMOペパボ、「GitHub Copilot」の利用データ公開 AI提案のコード、どれくらい採用？
職務経歴書を構造化データに変換して分析する事例のご紹介 - Leverages データ戦略ブログ
ソースコード生成AI「AI Programmer」が対応言語を拡充、正規表現や日本語解説にも対応／PHP、Go、Haskell、Lisp、C#などを新たに習得
TypeScript 4.7と型レベルプログラミング
「ChatGPT」は最高のプログラミング先生？ とにかく苦労したコーディングの結末
とある東京五輪のカウントダウンボード、プログラマがミスったのかとんでもない表示に「嘘でしょｗ」「ガバガバで草」
マイクロソフト50周年、ビル・ゲイツ氏が初期のソースコードを公開
【Python】データ可視化ライブラリAltairハンズオン【基礎編】 - Qiita
Vibe Codingとかいうチートスキルで、5年ぶりにEMからICに転生した件
【Python】データ可視化ライブラリ Altair を使いこなす - Qiita
ChatGPTの標準検索エンジンがBingに。EdgeもCopilotシリーズの対応強化
新「チョロQ」はプルバック式なのにモーターで走る 「EV化の流れに着想」とタカラトミー
「JavaScript」が首位維持、「Rust」のコミュニティ急成長--SlashData開発者調査
AmazonではAIの影響で仕事の質に悩むエンジニアが出てきている
MCPツール棚卸しによるClaude Codeのコンテキスト最適化
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