要約 日本語オンリーならruri v3 (わずか37mでOpenAIのtext-embedding-large-v3超え) もしかしたら日英だったらベターかも 多言語+コードならgranite-embedding はじめに LLMの普及からはや数年、175Bとかいう途方もないパラメータで動いていたLLMもいつの間にか4bに収まるようになり、スマホやPCで簡単に動かせるようになりました（現在だとQwen3-4b-thinking-2507などはかなり高性能です）。 一方、embeddingモデルはといえば、OpenAIはtext-embeddings-3-small/largeを公開してからというもの新規モデルをリリースしていません。geminiはちょくちょくリリースされているようですが、そこまで話題に上がっていません。embeddingモデルの進化は飽和してしまったのでしょうか？ 実は、オ
Googleが改めて量子超越性の扉を叩きました。 Googleによって開発された新型の70量子ビットの量子コンピューターが、既存のスーパーコンピューターが47年かかる計算を「一瞬」で実現したと発表。 驚異的な計算能力を持つとされる量子コンピューターは、科学、医療、AI、暗号学などの未来を切り開く可能性を秘めています。 その一方で、量子コンピュータが抱える「ノイズ」という問題が、その能力を阻害する大きな障壁となっています。 しかし、今回Googleが開発した新型量子コンピューターがそのノイズと闘うための新たな方法を示すことに成功しています。 今回はGoogleの2度目となる量子超越性へのチャレンジを紹介するとともに、量子コンピューターのかかえるノイズの問題にも触れていきます。 研究内容の詳細はプレプリントサーバーである『arXiv』にて公開されています。 Google Quantum Com
Go言語でJSONをYAMLに変換するコマンド json2yaml を作りました！ - プログラムモグモグ
JSONをYAMLに変換するコマンド json2yaml を、Go言語で作ってみました。 他の言語も含めると同じようなコマンドラインツールは無数に作られていますが、 Goのライブラリとして組み込みたかったというのが最初のモチベーションです。 また、JSONをストリーミング的にYAMLに変換できるのかという疑問を以前から抱いていて、ここに答えを得たかったというところもありました。 github.com go install github.com/itchyny/json2yaml/cmd/json2yaml@latest Homebrewでもインストールできます。 brew install itchyny/tap/json2yaml JSONファイルを引数にしてYAMLを出力したり、 $ cat sample.json { "Sample": "JSON" } $ json2yaml sam
Python 早見帳が SageMaker Studio Lab からすぐに学べるようになりました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Python 早見帳が SageMaker Studio Lab からすぐに学べるようになりました みなさんこんにちは。AWS Japan ソリューションアーキテクトの関谷侑希です。 AI/ML の技術が大好きで、現在は交通・物流・旅行・不動産・建設業界のお客様に対し技術支援をしています。 AI/ML 技術の支援をする中で伺う悩みの１つにキャッチアップをどうすればよいか、というものがあります。このブログの読者の中には、上司から AI でいい感じにやってくれと言われた、非 AI/ML エンジニアの方もいらっしゃるのではないでしょうか。そんな駆け出しエンジニアの方に向けて、今回はとっておきの教材をご紹介します。 Python 早見帳とは Python 早見帳は東京工業大学の岡崎直観先生が作成された Python の入門教材です。 今回、岡崎先生の
JavaにJavaScriptエンジン「V8」とPythonランタイム「CPython」を組み込む「Project Detroit」、オラクルが発表
オラクルは、カリフォルニア州レッドウッドシティで開幕したイベント「JavaOne 2026」で、「Project Detroit」（以下、Detroit）をOpenJDKのプロジェクトプロポーザル（プロジェクト提案）として発表しました。 DetroitはJavaにJavaScriptエンジンの「V8」とPythonランタイムの「CPython」を組み込むことで、JavaとJavaScript、Pythonの相互運用性を高めることを目的としています。 Detroitは、JavaにJavaScriptのスクリプトエンジンを組み込む目的で2018年にプロジェクトが始まったものの実装に至らず、2019年に中止となっていました。 それが今回、JavaもしくはJavaVM言語と他言語との相互運用性へのニーズが高まってきたことを背景に、JavaScriptとPythonをサポートするプロジェクトとして再
Optuna™は、オープンソースのハイパーパラメーター自動最適化フレームワークです。 「Optuna Meetup #1」では、Optunaのユーザー、導入を検討している方、また開発者を中心に、Optunaの様々な活用方法が共有されました。Yamazaki氏は、Optunaの開発のきっかけ、歴史、そして概要について発表をしました。全2回。後半は、コードの書き方とリリースや互換性に対する考えについて。前回はこちら。 「Optuna」ではどのようなコードを書くのかHiroyuki Vincent Yamazaki氏：では、コードをちょっと見てみましょう。 まず、Optunaのインストールですが、pipもしくはcondaでサクッと入るのがいいかなと思います。Optunaはpure Pythonなので、難しいコンパイラーのセットアップは一切必要ありません。簡単にインストールできると思います。 Op
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RubyKaigi 2025 キーノートレポート まつもとゆきひろさん「Programming Language for AI age」 ～RubyKaigi 2025 3日目キーノート 2025年4月16日(水)から 18日(金)まで、愛媛県民文化会館にてRubyKaigi 2025が開催されました。最終日のキーノートはRubyの生みの親であるまつもとゆきひろさんが登壇し、「Programming Language for AI age（AI時代におけるプログラミング言語）」について話しました。 登壇の際に舞台のせり上がりからまつもとさんが登場し、会場は大いに盛り上がりました。そして、「 他のテックカンファレンスではAIについての話題で持ちきりですが、（RubyKaigiでは）誰もAIについて話してないのでこのタイトルに決めました」と話し始めました。 AIに対する逆アルファシ
GitHub - continuedev/continue: ⏩ Source-controlled AI checks, enforceable in CI. Powered by the open-source Continue CLI
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Linus Torvaldsもついに「バイブコーディング」を始めた：Linuxの父がGoogle Antigravityで描くAIとプログラミングの新たな境界線 | XenoSpectrum
Linus Torvaldsもついに「バイブコーディング」を始めた：Linuxの父がGoogle Antigravityで描くAIとプログラミングの新たな境界線 Linuxカーネルの生みの親であり、Gitの創造主、そしてテクノロジー業界で最も率直かつ辛辣な批評家として知られるLinus Torvalds氏。その彼が、2026年の幕開けとともに、開発者の間で賛否両論を巻き起こしている最新トレンド「Vibe Coding（バイブコーディング）」を実践していたことが明らかになった。 これは単なる著名人の気まぐれな実験ではない。オープンソース界の至宝である彼が、GoogleのAIコーディングアシスタント「Antigravity」を用いて自身のプロジェクトコードを生成したという事実は、AIと人間の共創関係における「ある種の転換点」を示唆するものだ。彼が手を染めたのは、自身の趣味であるオーディオ・プロ
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はじめに | IT英語スタイルガイド
「IT英語スタイルガイド」は、日本語ネイティブ向けの英語スタイルガイドです。ITプロフェッショナルが英語ドキュメントを書く際に、表記基準として参照してもらうことを目的としています。 あくまで表記を統一するための目安であり、「唯一の正しい英語」を提示しているわけではない点にご注意ください。「いくつか書き方はあるけど、バラバラだと困るから統一しよう」という場面で参考にします。 内容 本スタイルガイドは、次の内容で構成されています。メニューから各ページにアクセスしてください。 A. ドキュメント要素 見出し、表、リストなど、ドキュメントを構成する要素の書き方について説明しています。 B. 句読点と記号 コロン、セミコロン、チルダなど、句読点と記号の使い方について説明しています。英語で使わない記号についても触れています。 C. 定型情報 日付や数など、定型情報の書き方について説明しています。 D
900行のコードをノーミスで出力するClaude 3.5 Sonnet (New) やるなお主｜平岡憲人（ノーリー）
こんにちは！ ノーリーです。ClaudeやChatGPT、Gemini使ってますか？ 今朝リリースされた、Claude 3.5 Sonnet (New)のコード生成能力を味う記事です。 では、まったり参りましょう！ １．公式情報Claude 3.5 Sonnetは、コーディング能力において大きな進化を遂げたAIモデルだそうです。このモデルの新機能と改善点は以下の通りです。 強化されたコーディング支援: Claude 3.5 Sonnetは、JavaScriptやPythonなどの様々なプログラミング言語でコード生成する能力に優れています。簡単なコード補完から複雑な問題解決シナリオまで対応可能で、開発プロセスを大幅に効率化できます。 問題解決能力の向上: HumanEvalベンチマークで64%の問題を解決する能力を示し、前バージョンのClaude 3 Opusの38%から大幅に向上しました。
AIはスピードアップできるがショートカットはできない
AI 入れてもやってることは変わっていない説 筆者は AI を活用した開発を積極的に進めているが，じつは「開発でやっていること」自体はあまり変わっていない．AI を使うことで「スピードアップ」はできるが，開発の本質的な部分は変わっていない． 開発フローの変化 AI を使う前と後で，開発フロー（概略）は以下のように変化した．変化した？ ↓AI なしの場合 1. 【人間】要件定義 2. 【人間】設計 3. 【人間】レビュー 4. 【人間】タスク分解 5. 【人間】issue 作成 6. 【人間】レビュー 7. 【人間】実装 8. 【人間】プルリクエスト作成 9. 【人間】レビュー 10. 【人間】マージ 11. 【人間】リリース 1. 【人間 + AI】要件定義（Claude） 2. 【人間 + AI】設計（Claude） 3. 【人間】レビュー 4. 【人間 + AI】タスク分解（Claud
はじめに こんにちは、株式会社カナリーでソフトウェアエンジニアをやっている matsu です。本記事はチームメイトの さかす と共同で執筆しています。 私たちは現在、エンジニア6人のチームで toB SaaS プロダクトの新規開発に取り組んでいます。 さて、今年の6月頭、AIコーディング支援ツール「Claude Code」が一気に話題となりました。そのタイミングで社内でも導入が検討され始め、一部のメンバーがいち早く活用を始めていました。「開発速度が爆速になった」「もう戻れない」といった声が聞こえてくる一方で、一部のメンバーしか使っていないが故に、知見が個人に閉じてしまっていたり、チームでの開発フローを大きく変えることが難しかったりと、少しもったいない状況になっていました。 そこで私たちのチームでは、1週間集中の検証プロジェクト「Dive into Claude Code」を実施。チーム全員
プランナーがAIと開発してみたら、開発生産性が4倍・Issue作成時間が95%削減された話 - Speee DEVELOPER BLOG
※この記事は、2025 Speee Advent Calendar11日目の記事です。 昨日の記事はこちら こんにちは、Speeeでプランナーとしてプロダクト開発に携わっている石川澄怜です。 Speeeには新卒で入社し、今年で3年目になります。大学時代は、中世日本文学における「地獄」についてひたすら研究していました。 現在は、リフォーム検討ユーザー様とリフォーム会社様をおつなぎするマッチングサービス 「リフォスム」 のプロダクト開発を担当しています。 はじめに：プランナーによるAI開発を検討しはじめたきっかけ まずは「小さな Issue を AI と一緒に実装してみる」から始めた Git の初歩的な操作ミスから手戻りが発生 特定箇所の軽微な修正のはずが予期せぬ場所に影響する Windows環境で開発していることによる弊害 プランナーが安全に開発へ踏み込むために行った環境整備 取り組み①：V
生成記事ですが、いい点ついていると思ったのでzennに載せます。 記事中の 5. 自己拡張可能なAIシステム：LLMが自ら新しいMCPサーバーを作成・使用する仕組み は作成済みなので次回記事にします。 しました。 === ソフトウェア開発においてDependency Injection（DI）パターンが革命的だったように、Model Context Protocol（MCP）はLLM（大規模言語モデル）の世界に同様のパラダイムシフトをもたらしています。この記事では、MCPをLLMにとってのDIとして捉え、その意義と可能性について探ります。 従来のDIとは何か Dependency Injectionは、オブジェクト間の依存関係を外部から注入するソフトウェア設計パターンです。これにより： コンポーネント間の結合度が低下する テスト容易性が向上する コードの再利用性と拡張性が高まる コンポーネ
この記事は「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2025」の一環として公開されています。 （ナレッジワークのエンジニアが、9月の1か月間リレー形式で記事を発信する企画です） TL;DR AIが「思った通りに動かない」のは、単なるモデルの能力不足ではなく、 情報設計 の問題が大きい 情報を増やすだけでは逆効果になることもあり、 整理・最適化して渡す 「コンテキストエンジニアリング」が鍵 となる これはプロンプトの工夫を超えた “AIを「消費者」とみなす情報の物流設計” であり、AI活用の新しい必須スキルである この記事の分量と内容 本記事は 約10分前後で読めるボリューム です。 博士🧑🔬と学生👩🎓の対話形式で、以下の 3つのテーマ を解説します。 （専門知識がなくても読めるように構成しています） なぜAIは「思った通りに動かない」のか 情報を増やすだけでは解決
ターミナルでclaudeを実行し、/configコマンドで設定 /ideコマンドでIDE連携が可能 原文 ClineはVSCode拡張なので、IntelliJやWebStormなどのJetBrains製品のエディタには対応していません。 JetBrains版のエージェントとも言えるJunieの登場も控えていますが、他のユーザーのレビューによると他ツールと同じ開発体験を実現するのは難しそうでしたClaude 3.7 Sonnetをモデルに指定して使うことは出来なさそうでした。コーディングタスク能力にかなり差があるのでClaudeを使いたいところです。[1] そこでCLI（TUI）ベースのコーディングエージェントのClaude Codeの出番です。 MCPで２つを接続することによりエージェントからIDEで開いているファイルや選択範囲などを取得できるようにします。 JetBrains IDEはタ
僕は現在、TypeScript入門書『サバイバルTypeScript』を書いています。この本を書く過程で、わかりやすくて効果的な学習体験を提供するため、サンプルコードの制作には特別な注意を払っています。 サンプルコードは教育的な文書で重要な役割を果たします。しかし、よく考えられていないサンプルコードは学習者を混乱させ、思考の妨げになることさえあります。そのため、以下の6つのポイントに基づいてサンプルコードを制作するように心がけています。 シンプルにする クリアにする コメントで解説する 未導入の機能を避ける 完全な動作を示す コードの長さに注意する 1. シンプルにする コードは学習者が取り組んでいる特定の問題を解決する最短・最も簡単な方法を示すようにします。無関係な要素は省いて、特定のコンセプトや機能に焦点を当てます。 例: TypeScriptのforループを解説したいとき ✅Do:
お断り この記事は『Software Design2022年3月号』の「第4章：電子署名のプロセスを体験 Pythonによる楕円曲線暗号の実装」の入稿記事を技術評論社のご好意で公開したものです。 元はLaTeXだったのをマークダウンに修正し、二つに分けています。 記事中のサンプルコードはサポートページからダウンロードできます。 はじめに この章では楕円曲線を用いた鍵共有や署名をPythonで実装します。実装するために必要な数学は随時解説します。 動作確認はPython 3.8.10で行いました。 コードは動作原理を理解するためのものであり、細かいエラー処理などはしていません。 プロダクト製品などで利用できるものではないことをご了承ください。 用語のおさらい 楕円曲線暗号の位置づけ まず最初に用語の確認をします。 「暗号」は複数の意味で使われます。 一つは「データを秘匿化するために、他人に読
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Pythonには、random・datetime・os・re・math・sysなど頻繁に使うライブラリがある
はじめに こんにちは、SREチームの鈴木です。 SREチームでは、開発リソースの20%を目安にメインプロジェクト以外の「自チームの運用課題の解消」に取り組むことができます。 現在、AWS・New Relic・TiDB など開発部で利用する複数のSaaSを管理しており、問い合わせ対応にかかる工数が課題になっています。これを解決するため、各サービスの公式ドキュメントを参照して正確な回答を返す MCP サーバーを作って、実験的に導入してみました！ 今後は費用対効果を計測しつつ、効果が見込める場合には改善点を洗い出してブラッシュアップしていきたいと思います。 本記事では、OpenSearch と FastAPI によるドキュメント検索システム、および FastMCP を用いた MCP サーバーの実装をサンプルコードとともに解説します。 完成品のデモ Claude Desktop から TiDB の
インストール不要！Rubyでゲーム、ビジュアルアート開発ができる新環境「rbCanvas/p5」の紹介 - Qiita
インストール不要！Rubyでゲーム、ビジュアルアート開発ができる新環境「rbCanvas/p5」の紹介Rubyゲーム制作初心者向けp5.jsrbCanvas rbCanvas/p5 https://rbcanvas.net/p5/ （rbCanvas/p5公式ページ より） 1. はじめに Rubyでゲームプログラミングというと、DXRubyライブラリが多く使われてきました。また、DXRubyと互換性のある統合開発環境として、rbCanvasや DXOpalなどもあります。 今回紹介する「rbCanvas/p5」は、上記のrbCanvasと姉妹関係にありますが、グラフィックの表現力がより強力で多彩になり、3D表現もできるようになりました。 これは、ビジュアルアートの分野で使われているProcessingや p5.js の力をRubyから使うことにより実現しています。そのため、これまで以上に
性格悪いのを！！！理系のせいにすんな！！！！
「理系だからストレートな物言いしちゃうんですけど」じゃねーよ！！！ わざと！！！棘のある言い方選んでんじゃん！！！スカッとするためにさ！！、！！！ てか言うほどストレートじゃないよね？？？ なんか皮肉たっぷり大喜利するときあるよね？？？ それ理系じゃなくて君の性格だよね？？？？ そんな言い方しなくても伝わるじゃん！！！ 「お気持ちとか関係ないんで」じゃなくて君のお気持ちが全面に出すぎなんだよ！！！ お前くらいだぞ！！そんな感情持ち込んでんのよ！！！！！ にやああああああああ！！！！！！！
こんにちは〜！ NE株式会社のはやしまき（@_mkmk884）です🦒 DRY（Don't Repeat Yourself）原則はコードの重複を減らし、保守性を高める効果的な手法ですが、適用の仕方によっては仕様変更に対応できなくなることがあります。 特に弊社が開発しているネクストエンジンは多くの他サービスとも連携しているため、ネクストエンジン内の仕様変更だけでなく、外部連携サービスの仕様変更もあります。 当時の仕様的にはDRY原則に沿っていたものが、時間とともに保守性を損ない、結果的にDRYではなくなり仕様変更に耐えなくなったケースについて、今回は書いていこうと思います！ DRY原則とは DRY原則（Don't repeat yourself）とは、ソフトウェアの構成や構築手法についての原則の一つで、同じ意味や機能を持つ情報を複数の場所に重複して置くことをなるべく避けるべきとする考え方です
（ほかのアニメーション画像も記事の下のほうにあります。Safariで画像がカクカクする場合は画像を開いてご覧ください。） はじめに 私たちはGPS衛星（をはじめとした、ガリレオ、みちびき、などのGNSS衛星）との位置関係を用いて自分の居場所を正確に知ることができます。ということは、それらの人工衛星自体が今どこを飛んでいるのかもきっと取得できるはずです。 少し調べてみると、実はGPS/GNSS衛星というのは、衛星の現在位置そのものを送信しているわけではなく、軌道を表すためのパラメータ（＝軌道要素）を送信していることがわかりました。利用者側は、その軌道要素をもとに衛星の現在位置を手元で計算するわけですね。 そして、人工衛星の軌道というのは当然ながら様々な機関に監視されているため、軌道要素のデータは、GPSデバイスなどで直接受信せずとも、CelesTrak などのサイトから誰でもダウンロードでき
Corepackを使ってNode.jsをアップデートする ⬆️⬆️ 自己紹介 Name : azu Twitter : @azu_re Website: Web scratch, JSer.info [.background-color: #FFFFFFF] Node.js 14は2023年4月でEOL Node.js 14.xは2023-04-30、Node.js 16.xは2023-09-11でEOL(End Of Life) 2023年10月からはNode.js 18と20のみがLTSとしてサポートされるバージョンとなる https://github.com/nodejs/release#release-schedule サマリ Node.jsのバージョンアップは面倒だけど ほとんどのBREAKING CHANGEはライブラリにある npmのバージョンアップは面倒 npm 6とnpm
大阪オフィスの小倉です。 AWSのMCPサーバに、AWS Lambda MCP ServerとAWS Diagram MCP Serverが追加されていました。 今回はLambda MCP Serverを試してみました。 AWS Lambda MCP Server 以下の図によると、MCPクライアントとLambda関数のブリッジとなる、と記載されています。 (https://github.com/awslabs/mcp/blob/main/src/lambda-mcp-server/README.md より引用) それでは、以下のドキュメントに従って試していきます AWS Lambda MCP Server - AWS MCP Servers まず、lambda-mcp-server内のexamplesディレクトリの中に、サンプルとなるLambda関数のコードが格納されているので、AWS
[ChatGPT Hack] 要件定義から設計・モデリング・プロトタイプ作成。そして Azure への Deploy までを。ChatGPT に作らせた - Qiita
はじめに ChatGPT とは別に Codex にてコード生成の専用モデルが用意されています。それでも、対話で話を前に進められる ChatGPT でもコード生成の能力は相当高いです。 現状のモデルでも、プロトタイプの作成には十分機能します。 この Blog では、その可能性の一端を見てみます。 ChatGPT での Promptの結果を皆さんに共有します。私の試行錯誤の後が見えるかと😊: アプリとしての ChatGPT は、このチャットを広く多くの方に共有する機能がついているのがいいですねー。CDN をうまく使っていますよね。見習いたいところです。 Prompt のサンプル。皆さんが直ぐに始められるように: 注意 ChatGPT が生成したコードを、そのままプロダクション環境で使うのは避けてください。主に以下の理由からです。他にもあると思います。 ChatGPT には入力文字数の制限があ
![[ChatGPT Hack] 要件定義から設計・モデリング・プロトタイプ作成。そして Azure への Deploy までを。ChatGPT に作らせた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8243d9e237c4d7d0a1c0cf092bab5544c1fa399c/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwZGFoYXRha2UlMjBpbiUyME1pY3Jvc29mdCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YTU5YzhmNGYzMjAyOWNmYjRmMzZmODJiMWE0Y2M0YzE%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0476de61a977c31c54409f472158d097)
こんにちは、よしこです。すっかりAIがコードを書く日々ですね。 最近、AIエージェントでのコーディングと相性のいいワークフローを手軽に導入したので紹介します。 knipとは？ knip は、JavaScript/TypeScriptプロジェクトの不要なコードを静的解析で検出してくれるツールです。 使われていないファイルやコードはもちろん、外部から参照されていないexportや、package.jsonに載っているけど利用されていないpackageまで見つけてくれます。無駄package気付きづらいのでありがたい… AIエージェントと組み合わせて使う エージェントにコーディングを任せていると、積み重ねで端々に不要なコードが残っていっちゃうんですよね。人間がレビューしても全部は拾いきれないし。 そこでknipを静的検査プロセスに組み込んでおくと、そういう不要なコードに対して静的解析でエラーを出
はじめに こんにちは、ZOZOMO部OMOバックエンドブロックの長野です。普段はZOZOMOのサービスであるブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置き（以下、店舗在庫連携）の開発・保守を担当しています。 店舗在庫連携はAWS上にシステムを構築しており、システムにはAWSの各サービスを利用しています。AWS上で構築するシステムは、マルチAZなどの冗長構成をとることで可用性を高めることができます。しかし、実際に障害が起こった際に、意図していなかった箇所でシステムが停止してしまう可能性は否定しきれません。 OMOバックエンドブロックでは、このような未知の障害を防ぐためのアプローチとしてカオスエンジニアリングを実施しました。本記事ではカオスエンジニアリングの説明とチームで行った結果を紹介します。 目次 はじめに 目次 カオスエンジニアリングとは 1. 定常状態を定義する 2. 仮説を立てる 3. 実験
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? HttpClientを上手に扱えていますか？ .NET アプリケーションを開発していると、外部のAPIと通信するためにHTTPリクエストを送る必要が生じます。 .NETでHTTPリクエストを送信する簡単な方法は、HttpClientを使うことです。 しかし、HttpClientは誤って使われやすいクラスでもあります。 よくある問題としては、ポートの枯渇やDNSの挙動に関するものがあります。 以下がHttpClientを使ううえで知っておくべきことです。 HttpClient利用のNG例 IHttpClientFactoryを使って設定を
技術書以外から上達のヒントを得る。Python書籍翻訳者・清水川貴之が選ぶ、効率よく学習するための3冊 | レバテックラボ（レバテックLAB）
皆さん、こんにちは。清水川貴之（@shimizukawa）です。前回の記事では、Pythonの学習に役立つ書籍を紹介しました。 これまでPythonプログラマーとして、またコミュニティ活動を通して様々な経験をしてきましたが、 「どのように学び、どのように成長していくか」 を意識する機会が何度もありました。そして、イベントでお会いした方々からは、「どうやって学んできたのか」「どうやったら出来るようになるのか」と質問されることも多くありました。 そこで今回は少し視点を変え、私が日々の学習や成長の指針としている書籍を紹介したいと思います。これらの書籍からは、目標設定、モチベーション維持、効果的な学習方法など、技術以外の側面から成長を促すヒントが得られると思います。 keyboard_arrow_down 物事の原理原則を学び、効率的に上達する keyboard_arrow_down 勝ち続けるた
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実は進化している！ローカルで動くembeddingモデルたち
Googleが47年かかる計算を瞬時に実行できる量子コンピューターを開発 - ナゾロジー
Pure Pythonで書かれた“Optuna”の仕組み ハイパーパラメーター自動最適化のフレームワーク | ログミーBusiness
GitHub - uzabase/pair-programming-guideline
まつもとゆきひろさん「Programming Language for AI age」～RubyKaigi 2025 3日目キーノート | gihyo.jp
無償ユーザーも対象 ～「Gemini 2.0 Flash」が「GitHub Copilot」で利用できるように／コードの提案やドキュメンテーション、コードの説明などに活用
Google、「Android Game Development Kit」を発表／C/C++言語ライブラリの提供で断片化を削減しつつ、ゲームを加速。Androidのパワーを引き出す
Mockdown — ASCII Wireframe Editor
【Excel】ちゃんと印刷できる設定に戻すのが面倒！ 印刷パターンを登録しておこう【いまさら聞けないExcelの使い方講座】
新規プロダクト開発チームが Claude Code を活用するために取り組んでいること
MCPはLLMにとってのDependency Injectionである
AIが“思った通りに動かない”理由とコンテキストエンジニアリング
JetBrains IDEとClaude Codeを連携させて擬似Clineにする
ゲームしつつPythonが学べる『CodeStrike』期間限定無料で配信開始。プログラム初心者から上級者まで、TPS・レースなどを楽しみながらコーディング - AUTOMATON
サンプルコードを作例するときに気をつけている6つのこと - Qiita
楕円曲線暗号のPythonによる実装その1（有限体とECDH鍵共有）
Pythonで文字列の類似度を120倍高速に計算するRapidFuzzを勧めたい - Qiita
Pythonの用途別ライブラリ14選！おすすめの本も紹介
ドキュメント検索MCPサーバを作ってみた【MCP+OpenSearch+AWS】
仕様変更に耐えるように"今の"DRY原則を考える
人工衛星の軌道をPythonでアニメーションにしてみよう - Qiita
Corepackを使ってNode.jsをアップデートする ⬆️⬆️
AWS Lambda MCP Serverを試してみた | DevelopersIO
AIエージェント × knipで無駄コードを簡単に掃除
AWSで実践するカオスエンジニアリング 〜ZOZOMOでの取り組み〜 - ZOZO TECH BLOG
Turing Complete on Steam
【.NET】HttpClientの正しい使い方 - Qiita
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