型安全で高速な連鎖行列積の計算
この記事は Haskell Advent Calendar 2021 の22日目の記事です。 次のような３つの行列の積を考えてみましょう。 ABC = \begin{pmatrix} a_{00} & a_{01} & a_{02} \\ a_{10} & a_{11} & a_{12} \\ a_{20} & a_{21} & a_{22} \\ a_{30} & a_{31} & a_{32} \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} b_{00} & b_{01} \\ b_{10} & b_{11} \\ b_{20} & b_{21} \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} c_{00} & c_{01} & c_{02} & c_{03} & c_{04} \\ c_{10} & c_{11} & c_{12} & c_{13}
[PDF]オブジェクト指向言語物語 小野寺民也
ChatGPT を使用する Python スクリプトの作成 次に、Python スクリプトを作成して、ChatGPT を初期化し、コマンドラインから文を入力して問い合わせるための CLI ツールを作成します。 import openai import os openai.api_key = os.environ["OPENAI_SECRET_KEY"] prompt = input("Enter a prompt: ") completions = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.5, ) for choice in completions.choices: print(choice.text)
就職活動のためにLangGraph+ローカルLLMでアプリを作ったら、意外にも使える子に仕上がったので自慢させてくれ - Qiita
いちおう研究者なので、モデルの正確さ評価と実行速度のベンチマークをとって決定した。 正確さ評価には、MUCH datasetのフランス語、ドイツ語サブセットで評価した。 評価はLLM-as-judgeスタイルで実行した。LLMの出力 $y_{\rm hyp}$ をデータセットの正解 $y_{\rm truth}$ と比較し、同じ意味(entailement or not)かどうかを、Geminiに判断させた。 結果だけを書くと、正確さはこうなった。高い正確さ順。 Mistral-7B-v0.3 Qwen2.5 7B Qwen3 0.6B(thinking) Qwen2.5 3B Qwen3 0.6B(non-thinking) Phi-3.5 Mini 3.8B。 一方、よわよわCPUマシンでの速度比較はこうなった（速い順）。 Qwen3 0.6B(non-thinking) Qwen2.
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TL;DR 要素数が分からず、メモリに乗り切らない可能性がある配列をシリアライズする必要があったので、フォーマットとして CBOR を採用した。 Protocol Buffers1 や Ion, MessagePack, BSON などの主要なバイナリフォーマットで配列を扱う場合、要素数またはバイト長を先頭などに記述する必要があるため、メモリに乗り切らず要素数が簡単には分からない配列を（単純には）シリアライズすることができない CBORは要素数不明の配列を表現する手段がある Java/Kotlinの場合、jackson の jackso
プログラミング言語の歴史【訂正版作成予定】
ミスの洗い出しの完了と私の知見が更新出来次第、訂正版を作成します。時間がかかるため、しばらく以下の訂正一覧を使用ください。 この動画も継続して公開いたします。タイトルとサムネイルで区別予定です。 みなさんからのご指摘、大変参考になっております！！多数の誤情報大変申し訳ございません🙇 ***訂正一覧*** (誤00:53)コンピュータの由来は計算機→(正)機械ではなく計算する人間を指す言葉 (誤03:04)ペリーの航路→(正)太平洋側からではなく,慣れたインド洋経由で来航した (誤04:57)ニイタカヤマノボレヒト「マルフタ」ハチ→(正)ヒト「フタマル」ハチ (誤05:15)チューリングマシン→(正)ボンベというマシンで解読。チューリングマシンは無関係。 (誤06:55)機械語のかたまり→(正)1つの機械語。ビット列 (誤07:05)ドイツの位置ズレ→(正)右上が正しいドイツ (誤07:
Webアプリケーションフレームワーク「SvelteKit 1.0」正式リリース。SSR/SSG/SPAなど対応
Webアプリケーションフレームワーク「SvelteKit 1.0」正式リリース。SSR/SSG/SPAなど対応 Webアプリケーションフレームワーク「SvelteKit 1.0」が正式リリースとなりました。 SvelteKitは、Web UIフレームワークの「Svelte」と、ビルドツールの「Vite」を基盤としたWebアプリケーションフレームワークです。 It's here.https://t.co/mP8vD5zcta — Svelte (@sveltejs) December 14, 2022 Svelteは、読みやすく簡潔なコードでWebアプリケーションのユーザーインターフェイスを構成できるフレームワークです。 仮想DOMを使わず、コンパイル時に状態が変化する箇所を特定し、その変更のためのJavaScriptを生成することで実行時の高速な状態変更を実現することも大きな特徴です。 J
作ったもの 記事タイトルの通り、Vue.jsで再描画が走ったコンポーネントの輪郭をフラッシュしてハイライトしてくれるChrome拡張 + npmパッケージを作りました。 GitHub: yuichkun/vue-devtool-flash-updates 背景 Vueの開発をする上で、Vue.js devtools を使っている人は多いと思います。 React Developer Tools では以前から再描画されたコンポーネントを光らせてくれる機能があり、パフォーマンス問題の解消などに役立っていたのですが、どうやらVue devtoolsにはそれがないらしいことをissueなどから察しました。 今回作ったプラグインの導入方法のイメージはRedux Devtoolsと似たような感じで、 専用Chrome拡張のインストール 有効にしたいプロジェクトでnpmパッケージの追加・プラグインの導入設
IT（情報技術）ソフト開発プラットフォームの米GitHub（ギットハブ）は26日、日本国内の利用者が450万人超と前年から29%増えたと発表した。規模の国別順位は6位と3ランク上がった。企業の生成AI（人工知能）活用で利用が拡大しており、AI共同開発時の修正提案といった貢献度でも日本は世界4位だった。国内では過去1年で100万人以上の新規登録があり、利用者は2020年から4倍弱に拡大した。AI
2023年8月7日JavaScript,Vue,Undo,デザインパターンリッチなアプリを開発していると、Undo（元に戻す） 機能を自分で実装する必要が出てきます。canvas を使った図形の描画などはブラウザデフォルトの Undo 機能が使えず、自分で実装しなければならない代表例です。Undo の実装にはパターンがあり、それを理解することで様々なアプリへの Undo の実装がしやすくなります。 この記事では、JavaScript による簡単なデザインツールのデモを通して、Undo の実装パターンと、具体的な実装例を解説します。 Undo の実装パターン #Undo の頻出実装パターンは、操作をデータで表現することです。ユーザーの各操作をデータで表し、それを打ち消す操作（逆操作）を保存します。Undo を行うときは逆操作を取り出し、それを実行します。 デザインツールに Undo を実装
JavaやC#のアプリケーションで、PDFの入出力や電子署名などを実現するオープンソースライブラリ「iText by Apryse」［PR］
JavaやC#のアプリケーションで、PDFの入出力や電子署名などを実現するオープンソースライブラリ「iText by Apryse」［PR］ ここ数年でのリモートワークの普及は、多くの職場で紙の帳票を減らし、電子的な情報のやり取りを増やすことにつながりました。 例えば社内文書の配布が紙から電子メールやグループウェアなどによる配信に変わり、取引先に郵送していた見積書や請求書もPDF文書を電子メールで送付するようになり、印鑑の押印が求められていた契約書もPDFの電子署名になる、などの変化が起きています。 PDF文書が活用される場面が増えてくれば、当然ながら業務システムにおいてもPDF文書の出力機能が求められるようになるでしょう。 出力だけでなく、PDF文書の業務システムへの読み込み、電子署名の対応、複数のPDF文書の取り扱いなど、さらに柔軟な操作への要望が高まってくることも予想されます。 こう
こんにちは。yoshiです。夏のTechrachoフェア2022ということで、夏とは何の関係もない記事を書いていこうと思います。 業務ではC++をやっていながら前回、前々回にTechrachoで書いた記事に引き続きRustをやっていく訳ですが、定期的に炎上しがち（？）なオブジェクト指向の話です。みなさん、オブジェクト指向は好きですか？ オブジェクト指向って何だろう？ A. なんもわからん なんて言ってしまったら話が終わってしまうのですが。 歴史的な話をするとオブジェクトという用語はSimulaが初出で、オブジェクト指向はアラン・ケイがSmalltalkで導入したもの、という話になりますが、一方でビャーネ・ストロヴストルップがC++に導入した「カプセル化・継承・ポリモーフィズム」の組み合わせのことを指すことが多く、SmalltalkのそれとC++のそれにも違いがあるので定義が定まらない概念で
本日2023年3月9日、テレワーク・テクノロジーズ株式会社と実業家堀江貴文が、企業のDX人材不足という課題を解決するために、一般社員がPythonエンジニアに転生する法人向けDX支援サービス「パイソンメイカー」を提供開始しました。 テレワーク・テクノロジーズ株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役：荒木賢二郎）は、本日2023年3月9日より、一般社員がPythonエンジニアに転生する法人向けDX支援サービス「パイソンメイカー」を提供開始しました。 DX人材不足が深刻なIT企業・製造業・小売業・飲食宿泊業・官公庁などに、①社内DX(Python)人材育成スクール、DXコンサル、社内DX実行(システム開発）をまとめて月額22万円で提供することにより、企業のDX人材不足を解消、社内のDXを加速させることが可能になります。 パイソンメイカーの詳細： https://ctwo.pro/ ●提供の背景
SQLiteプロジェクトがGitを使用しない理由
SQLiteがGitを使用しない理由についての詳細 7月23日、SQLiteはGitを使用しない理由を発表しました。 Gitが提供する機能やユーザーエクスペリエンスの問題を理由に、SQLiteは代わりにFossilを使用して 7月23日、SQLiteがGitを使用しない理由について述べたドキュメントが公開されました。 Gitが提供する機能やユーザーエクスペリエンスの問題を理由に、SQLiteは代わりにFossilを使用しています。 本記事では、SQLiteがなぜGitを使用しないのかについて詳しく説明します。 Gitではプロジェクトの状態を把握できない Gitのインターフェースでは、開発者がプロジェクトの進行状況や変更履歴を把握するのが難しいとされています。 また、モバイルデバイスでの利用も制限されています。 一方、Fossilでは、タイムラインを通じて最新の変更の要約や詳細を簡単に確認す
Pythonの開発環境にはいくつかの種類があり、代表的なのが「Anaconda」（アナコンダ）だ。Anacondaの概要やインストール方法、基本的な使い方を紹介する。 Pythonはとても人気があるプログラミング言語です。人気の理由は、おぼえやすく使いやすいシンプルな文法であること、豊富なライブラリを備えていることなどが考えられます。特に、AI（人工知能）やデータ分析向けのライブラリが充実していることが、Pythonの人気を押し上げる一因になっています。 Pythonの開発環境にはいくつかの種類があります。Pythonでプログラミングを行う際は、それらの中から目的に合った開発環境を選んで使ったり、複数の開発環境を使い分けたりします。とはいえ、Pythonを使い始めたばかりの方にとっては、どの開発環境から試せばよいのか、選択肢が多くて迷ってしまうかもしれません。そこで本稿では、Pythonの
2021年5月5日、MicrosoftのC# のコーディング規則 (C# プログラミング ガイド)に今まで明言されていなかったprivateなメンバ変数(field変数)への命名規則が記載された。 ちなみに同じMircrosoftが出してるStylecopやFxCopといった静的コード分析ツールの現在の仕様は「アンダーバーは付けるな」で、 おそらく.Netだけがアンダーバーを付けていたが、今後はそういったツールも.Netに合わせる流れになっていくと思われる。 private または internal フィールドに名前を付ける場合は、Camel 形式 ("camelCasing") を使用する必要があり、_ プレフィックスを付ける必要があります。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/csharp/programming-guide/inside-a
株式会社ディー・エヌ・エーに AI スペシャリストとして新卒で入社した @634kami です。 CNNなどディープなニューラルネットワークの台頭により一躍世界中の関心を集めるようになった機械学習分野ですが、最近の生成AIブームによりますます関心が高まっています。機械学習については、画像や自然言語といった馴染み深いデータを対象に扱うものについてはよく知られていますが、グラフと呼ばれるデータを扱うグラフニューラルネットワーク(GNN) については研究における注目度の割に、世間からの知名度がありません。 この記事では、グラフについて知らない方でも分かるように、最初にGNNが何に使えるのかの話を中心に解説した後、実際の仕組みを知りたい方向けにモデルの紹介や様々なトピックについて網羅的に解説します！また、最後に PyTorch Geometric(PyG) を利用した実装方法についても触れます。
ごきげんよう🙋♀️ツクリンクEMのあっきー（@kuronekopunk）です。 Kaigi on Rails 2024にSilver Sponsorとして協賛、参加してきました。 今回は、同僚のエンジニアめばしいさん（@aiuhehe）がオーガナイザーとして参加を含めツクリンクからは4名での参加となりました。 去年はチケットを買い忘れたメンバーが多発し2名の参加だったので成長を感じます（？） Day1 基調講演 Rails Way, or the highway Rails Wayに乗っていこう、そして外れないように拡張していこうというお話。 Rails Wayにも隙間がありそれをどう埋めていくのかというところで、フレームを歪ませてしまうと怪獣 on Railsになってしまうという話が面白かったです。 Rails8.0で強化された機能なども紹介していて、Solid infrastruc
Devin に怒られたので、macOS の BSD grep で \d が使える謎を追うことにした - LayerX エンジニアブログ
バクラク事業部 PlatformEngineering 部 SRE グループマネージャー 兼 執行役員 CISO の @kani_b です。 タイトルからは想像しにくい書き出しですが、みなさん Devin はもうお使いでしょうか？LayerX でもエンジニア組織全体で積極的な利用が進んでいます。今回は導入当時に起きたおもしろ話を共有します。 2ヶ月くらい前、バクラク事業部で Devin を使いはじめることとなり、事業部 CTO の @yyoshiki41 が勢いよくレポジトリのセットアップを進めて、ついに Devin からの初 Pull Request が出てきました。 わ、ワイか…と思いつつ、詳細を確認していきました。 修正の内容 修正対象は、 バクラクの各サービスが集約された monorepo である layerone において、環境構築をおこなうシェルスクリプトを修正するものです。ど
AI-powered coding, one-click app publishing, integrated payments, and growth analytics — all in one platform.
自動テストに期待することはいくつかありますが、「失敗することで、テスト対象の動きが予期せず変わったことをプログラマーに教えてくれる」という役割は特に重要です。 この観点における期待外れの自動テストは2つ考えられます。失敗すべきでないときに失敗するテストと、失敗すべきときに失敗しないテストです。 失敗すべきでないときに失敗してしまうことを「偽陽性」（false positive）と言います。失敗すべきときに失敗してくれないことを「偽陰性」（false negative）と言います。今回はこの2つを整理します。 4象限で整理する 偽陽性と偽陰性は4象限で整理すると理解しやすくなります。プロダクトコードの正しさ、自動テストの実行結果（成功／失敗）という2つの軸で整理すると、表1ができあがります。 表1 偽陽性と偽陰性 偽陽性とは、プロダクトコードが正しいにもかかわらずテストが失敗してしまう
IT人材サービスを手掛けるキッカケクリエイションは2026年3月17日、AI（人工知能）でプログラム開発を支援する「AIコーディングアシスタントツール」の利用実態に関する調査結果を発表した。調査は2025年11月14日から17日にかけて、業務で同ツールを利用しているITエンジニア437人を対象に実施した。 AIコーディングアシスタントツールは複数種類の併用が主流となっている。調査結果によると、利用ツール数は2種類が39.8％で最も多く、全体の62.2％が複数ツールを併用していた（図1）。1種類のみの利用は29.7％にとどまった。 回答者に、業務で最も頻繁に利用しているAIコーディングアシスタントツールを聞くと、「GitHub Copilot」が44.2％でトップとなった。次いでOpenAIの「Codex」が26.5％、Googleの「Gemini CLI」（「Gemini Code Ass
JavaScriptランタイムのBunが、C言語のコンパイルとJavaScriptプログラムからの実行をサポート
JavaScriptランタイムのBunが、C言語のコンパイルとJavaScriptプログラムからの実行をサポート JavaScriptランタイムのBunは、C言語のコンパイルとJavaScriptプログラムからの実行をサポートすると発表しました。 In Bun v1.1.28, we added support for compiling and running C from JavaScripthttps://t.co/eoClllphwj pic.twitter.com/YwCW7Uc7CT — Bun (@bunjavascript) September 18, 2024 JavaScriptを用いてアプリケーション開発を行う際に、システムの持つ機能を呼び出したい場合にはNode.jsやBunに実装されたN-API、もしくはJavaScriptエンジンV8のAPIをC言語経由で呼び出
以下は、一風変わった技術本をzennあたりで書こうと思って書いた序文である。 AIの台頭で技術本のアイデアは霧散したので、ここに残すことにした。 プログラマとしての仕事を辞めて半年ほどで預金がつきた。前の職を欠勤、欠勤、そのまた欠勤で辞めたせいで、失業手当は大きく目減りしていたから、結局、毎月、預金を取り崩すよりなくて、それがとうとう尽きてしまった、ということになる。 空になった預金口座を眺めて、どうして自分は金を儲けることができなかったんだろう、としみじみ思った。 もうちょっと上手いやり方とか、メンタルをぶっ壊さないやり方とか、ほどほどに勤勉に、上司や同僚に迷惑をかけない生き方とか、そういうのがきっとあっただろうと思うし、それほど難しいことでもないと聞くのに、ある日何も手につかなくなり、仕事を続けられなくなって、主治医にも見放されて、午前3時の繋がらない「いのちの電話」の呼び出し音を聞い
今日のエンジニアリングチームは、知識の断片化に悩まされています 。重要なコンテキストがコード、ドキュメント、そしてチームメンバーの頭の中に散在しているため、新しい分野の知識を習得したり、作業を進めたりすることが困難になる場合があります 。GitHub Copilot Spacesは、プロジェクトのコンテキストを一元化することでこの問題を解決し、GitHub Copilotがよりスマートで関連性の高い応答を、あなたの作業に基づいて提供できるようにします 。これには、コード、ドキュメント、仕様、そしてGitHub Copilot Spaces内のGitHub Copilotカスタム命令などが含まれます 。その後、GitHub組織全体でスペース(GitHub Copilot Spaces)を共有し、専門知識を迅速に拡大し、チームのすべての開発者を加速させることができます 。 GitHub Cop
追記 結論から言います。MCP Apps対応は、なるはやで対応した方がいいです。 現状でもユーザーはもうGoogle検索を使わなくなりつつあります。「新宿から大阪 新幹線 時刻」と検索する代わりに、「来週の金曜、新宿から大阪に行きたい。午前中に着くルートを調べて」とAIに話しかけて終わり。検索結果の1位を取っても、そもそも検索されなければ意味がない時代です。 そしてMCP Appsは、この流れを決定的にします。一度インストールされたアプリは、AIが勝手に起動するからです。 ここで重要なのは、同じカテゴリのアプリは今のMCPの仕組みだと基本的に1つしか入れられないという点です。似たようなTool名が複数あるとどれを使っていいかAIが混乱してしまうため、乗換案内アプリを2つ同時にインストールすることは想定されていません。 つまり、Yahoo!乗換案内がインストールされていればYahoo!が、ジ
Claude Codeを使い始めて様々な発信をしてきましたが、Claude Codeに関する投稿は約2ヶ月ぶりです。この期間、他のアウトプットや諸々の事情で投稿が遅れてしまいましたが、今回は「Subagents」について書きます。 このブログが良ければ読者になったり、nwiizoのXやGithubをフォローしてくれると嬉しいです。 はじめに ここで読むのをやめる人のために言っておくと、Subagentsは「Claude Codeに尖った意思を持たせる」機能です。タスクごとに最適化されたAIを使い分けられます。 特定のタスクを実行するslash commandsとの違いは、slash commands（/コマンド）があなたが明示的に呼び出すショートカットであるのに対し、SubagentsはClaude Codeが文脈を読んで自動的に専門家を呼び出す点にあります。例えば、slash comma
The Go 1.18 release adds support for generics. Generics are the biggest change we’ve made to Go since the first open source release. In this article we’ll introduce the new language features. We won’t try to cover all the details, but we will hit all the important points. For a more detailed and much longer description, including many examples, see the proposal document. For a more precise descrip
ブラウザ操作エージェント対策できてますか？〜無料Bot対策ツールの比較検証〜 - Insight Edge Tech Blog
こんにちは！アジャイル開発チームの齊藤です！近年、ブラウザ操作エージェントの技術革新が目覚ましく、一般ユーザーでも手軽に利用できるようになってきました。ChatGPT AgentがPlusユーザーに開放されるなど、人の代わりにAIがWebサイトを自動操作する環境が整いつつあります。 これらの技術は業務効率化や自動化においてメリットをもたらしますが、一方でWebサイト運営者にとっては新たなセキュリティリスクとなる可能性があります。本記事では、最新のブラウザ操作エージェントの動向や想定されるリスクを整理するとともに、無料のBot対策サービスを用いた検証結果もあわせて紹介します。 ブラウザ操作エージェントの最新動向 ChatGPT Agent Playwright MCP Comet ブラウザ操作エージェントのリスクと対策 想定されるリスク 対策の動向 ブラウザ操作エージェント対策の比較検証 B
ChatGPTやInstructGPTはなぜユーザーの意図に沿った返答を生成できるのか？：ChatGPT入門 ChatGPTやその前身ともいえるInstructGPTは、GPTとは異なる目的を持ったモデルです。それ故にこれまでとは異なり、ユーザーの意図に沿ったテキストを生成できます。その違いを見てみましょう。 連載目次 GPT、InstructGPT、そしてChatGPT ChatGPTはその名の通り、対話に特化した言語モデルです。GPT 3（GPT 3.5）をベースとしていますが、GPT 3からChatGPTが生まれるまでの間にはもう一つ重要な言語モデルがあります。それがInstructGPTです（InstructGPT自体はGPT 3をベースとしているようです）。 では、GPT→InstructGPT→ChatGPTという進化がなぜ起きたのでしょう。InstructGPTについての論文
この連載について IT業界で働くうちに、いつの間にか「常識」にとらわれるようになっていませんか？ もちろん常識は重要です。日々仕事をする中で吸収した常識は、ビジネスだけでなく日常生活を送る上でも大きな助けになるものです。 ただし、常識にとらわれて新しく登場したテクノロジーやサービスの実際の価値を見誤り、的外れなアプローチをしているとしたら、それはむしろあなたの足を引っ張っているといえるかもしれません。 この連載では、アイ・ティ・アールの甲元宏明氏（プリンシパル・アナリスト）がエンタープライズITにまつわる常識をゼロベースで見直し、ビジネスで成果を出すための秘訣（ひけつ）をお伝えします。 「甲元宏明の『目から鱗のエンタープライズIT』」のバックナンバーはこちら 近年、多くの国内ユーザー企業が「内製化」やデジタルトランスフォーメーション（DX）、さらにはレガシーシステムのマイグレーションに取り
人工知能（AI）の働き方が変わってきた。人間との対話で作業を進める「指示待ち」を脱し、自分で考え黙々と目標に向かう「長時間全集中」のAIが登場。米アンソロピックの最新型は1度の指示で7時間連続してプログラミングをこなした。様々な分野で生産性向上が期待される半面、知性を持った疲れ知らずのAIが人間の雇用を奪う懸念も強まる。楽天、アンソロピックAIに仰天「人間のエンジニアなら1週間かかる仕事なの
MCP開発の入門書が出ます！ 今日はお知らせです。講談社から『PythonではじめるMCP開発入門』が出版となります。 この本は、会社の同僚である李碩根さん（李さん）、渡邊拓夢さん（わたむーさん）と一緒に執筆した、Model Context Protocol（MCP）に関しての書籍です。 書籍の詳細は以下です。 PythonではじめるMCP開発入門 (KS情報科学専門書) 作者:李 碩根,からあげ,渡邊 拓夢講談社Amazon 書名：PythonではじめるMCP開発入門 著者：李碩根、からあげ、渡邊拓夢 価格：2750円（税込み） 発売日に関しては10/10（金）頃に本屋に並ぶ見込みとのことです。Kindle含む各種電子書籍版も発売されます。ただ、紙の本からは少し遅れるようですのでご了承ください。 書籍の内容 書籍は、以下の構成となっています。 第1章 MCPとは何か? 第2章 MCPサー
![『PythonではじめるMCP開発入門』出版のお知らせ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9ad8a1a4982c53ccebc8164da83d636407eda0c8/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fdf03224651eb7ae0147e63e1ab7d320b3401a5c1%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20250831%252F20250831230307.jpg)
TLDR; Software development, as it has been done for decades, is over. LLM coding tools have changed it fundamentally for the better or worse. “Talk is cheap. Show me the code.” — Linus Torvalds, August 2000 When Linus Torvalds, the creator of Linux, made this quip in response to a claim about a complex piece of programming in the Linux kernel, [1] I was an oblivious, gangly, fledgling teenage n00b
全国銀行協会の関連団体、全国銀行資金決済ネットワーク（全銀ネット）で起きた大規模な送金障害。復旧までに500万件以上の取引に影響が出た。
TechCrunchの2023年予測！データサイエンス分野における4つのトレンド【テッククランチ】 2023年1月18日 寄稿者 Torsten Grabs Snowflakeの製品管理ディレクター。データエンジニアリング、データレイク、データサイエンスワークロード、Snowpark開発者エクスペリエンスを統括している。 データサイエンスは長い間、複雑なフレームワークや使用する言語を理解している筋金入りのデータ専門家の領域だったが、そうした専門家は絶対的に不足している。 幸い、ツールやフレームワークを取り巻く状況は絶えず進化している。2023年にはデータチームと企業の課題を共に軽減する新たな展開があると予想されている。 長い間待ち望まれていた「市民データサイエンティスト」が、差し迫った必要性と使用するツールやプラットフォームの簡素化によって、ついに分析において大きな役割を果たすようになるだ
概要 ホロラボ 林です。 AIエージェントコーディングツールClaude Code を使ってみたので、その感想、知見を書きます。割と冗長な文体で書きます。 自分の備忘録的な意味合いも強いのですが、これからClaude Codeを使ってみようという方にとって、活用のヒントになれば幸いです。 GitHub Copilot Agent モードとの比較も書きたいと思います。 Claude Codeとは？ Claude Code(クロード コード）は Anthropicが開発したエージェント型コーディングツールです。 ターミナルに常駐して、コードベースを理解し、自然言語コマンドを通じてコーディングをサポートするエージェント型コーディングツールです。 現時点では Claude Codeは、Anthropicの商用利用規約に基づくベータ版研究プレビューとして提供されています。 ちょうど、本日(2025/
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ChatGPTをコマンドラインから使うためのCLIツールを作る by ChatGPT
メモリに乗り切らない巨大配列のシリアライズにCBORフォーマットを採用した - Qiita
Vueの再描画されたコンポーネントをハイライトするChrome拡張を作った
GitHub利用者数、日本が世界6位に上昇 AIでソフト開発が拡大 - 日本経済新聞
操作データから逆操作を生成しUndo（元に戻す）機能を実装するパターン - Katashin .info
「Excel」の「VBA」でこれができるの？ ワークシート上で動く虫眼鏡のデモがすごい／ソースコードは「GitHub」で公開中【やじうまの杜】
Rustを通して見るオブジェクト指向｜TechRacho by BPS株式会社
堀江貴文プロデュース、一般社員がPythonエンジニアに転生する法人向けDX支援サービス「パイソンメイカー」提供開始
https://twitter.com/TomoCodeHQ/status/1622190824649035777
[みんなのケータイ]サンデープログラマーはClaude Codeにプッシュ通知をしてほしい
![[みんなのケータイ]サンデープログラマーはClaude Codeにプッシュ通知をしてほしい](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b2d83de43d543387de0d5e95c4ebdcf3960118da/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F2086%2F232%2F001.jpg)
Pythonプログラミングに必要なもの全部入り！「Anaconda」を使ってみよう
まさかC#でメンバ変数名のprefixにアンダーバー付けてないやつおる？
グラフニューラルネットワーク(GNN)徹底解説！用途と仕組みからPyGでの実装まで
プログラミングの楽しさを思い出した Kaigi on Rails 2024
a0.dev - Ship Mobile Apps to App Store & Google Play with AI
第2回 偽陽性と偽陰性 ～自動テストの信頼性をむしばむ現象を理解する～ | gihyo.jp
AIコーディングツールに約7割が不満 「意図通りに出ない」「精度も低い」
預金残高0で終わる技術 - megamouthの葬列
GitHub Copilot Spacesのご紹介：コードとコンテキストを操作する新しい方法
MCP Apps標準化でWeb業界が一変。MCPクライアントとMCPサーバで対応した経験をもとに解説
Claude CodeのSubagentsは設定したほうがいい - じゃあ、おうちで学べる
An Introduction To Generics - The Go Programming Language
ChatGPTやInstructGPTはなぜユーザーの意図に沿った返答を生成できるのか？
なぜ“優秀な”IT人材を獲得できないのか？ 企業とエンジニアの「すれ違い」に迫る
新鋭AIは脱「指示待ち」 7時間全集中にヒトは勝てるか - 日本経済新聞
『PythonではじめるMCP開発入門』出版のお知らせ - karaage. [からあげ]
Code is cheap. Show me the talk.
＜社説＞全銀ネット 慢心が障害を起こした：東京新聞デジタル
TechCrunchの2023年予測！データサイエンス分野における4つのトレンド【テッククランチ】
Claude Code で5時間で2つのミニアプリを作った話
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