はじめに 「もっと安全に、もっと手軽に、AI/ML開発ができないだろうか？」 そんな思いから、新しいプログラミング言語 flux の開発を始めました。fluxは、Rust製のインタプリタ言語で、システムのパフォーマンスと安全性、そしてPythonの豊富なライブラリ資産を両立させることを目指しています。 この記事では、fluxを開発した背景にある思想、そのユニークな特徴、そして基本的な使い方から今後の展望までをご紹介します。 flux GitHubリポジトリ なぜ「flux」を作ったのか？ - 開発の動機と哲学 現代のソフトウェア開発、特にAI/ML分野では、Pythonがデファクトスタンダードとなっています。NumPy、PyTorch、TensorFlowといった強力なライブラリ群は、研究開発に欠かせない存在です。 しかし、動的型付け言語であるPythonには、実行時までエラーが発覚しにく
PyCaretからAutoVizを使用して探索的データ分析（EDA）を簡単に行ってみる - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは！nakamura（@naka957）です。本記事では、PyCaretで簡単に探索的データ分析を行う方法をご紹介します。 探索的データ分析（Explanatory Data Analysis: EDA）とは、データセットを様々な視点から分析し、データを考察することを目的に行うことです。EDAで得られた知見や仮説を活用し、その後のデータ分析や機械学習モデルの構築を有効に行うことができます。 データを考察するための最も有効な手法は、可視化することです。そのため、データを可視化するスキルはEDAにおいて非常に重要になります。本記事ではEDAを目的とした可視化する方法をご紹介します。 では、早速始めていきます。 PyCaretとは AutoVizとは ライブラリのインストール 実行の前準備 EDAの実行 散布図 棒グラフ 密度分布 Violinプロット ヒートマップ（相関係数） Auto
This post is also available in the following languages. English, Korean, Chinese はじめに 先日、Anthropic社はClaude LLMを通じてモデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、以下MCP）を発表しました。MCPは、大型言語モデル（large language model、以下LLM）が外部のデータソースや機能を利用するためのプロトコルで、誰でも利用可能なオープンプロトコルとしてAnthropic社が公開しました（参考）。これにより、多くのサービスでMCPをサポートするようになり、多くのユーザーがMCPを使ってLLMと外部サービスを接続する方法に興味を持ち始めました。 この記事では、注目されているMCPの概念とアーキテクチャについて説明し、LINE Messagin
AI 後の世界はこんな感じ｜牛尾 剛
私も、AIをがっつりやるのがメインの仕事になってからしばらくたつ。マイクロソフトもがっつりAIシフトしているし、AI関連では、世界でもトップレベルで取り組んでいる企業とは思う。だから、ここで観ている風景はきっと他の組織のしばらく先の姿だと思うので、気づいたことをシェアしようと思いＪます。 マイクロソフトと書いていますが、私が働いている先だけで、ここに書かれた意見はあくまで個人のものでマイクロソフトの見解ではありません。 どんなことをやっているか？ 私がやっているAIの仕事は、世界中からやってくるインシデント対応の自動化をしています。私たちはソフトウェアの開発が仕事だが、開発だけではなく、作ったソフトウェアを運用する責任もある。だから、世界中の拠点で優秀なエンジニアの皆さんがトラブルシュートしてわからなかった難しい案件が開発チームにやって来て、障害の調査を交代制で実施している。それはとても学
CyberAgent AI Labを支えるCloud実験環境 / ML Experiment Management via Cloud Computing Platform in CyberAgent AI Lab
PyData.Tokyo Meetup #23での発表資料です
Docker MCP Toolkit を試す｜npaka
「Docker MCP Toolkit」を試してみたのでまとめました。 1. Docker MCP Toolkit「Docker MCP Toolkit」は、Dockerが提供するAIエージェントと外部ツールの連携を簡素化・安全化するための拡張機能です。「Docker Desktop」に統合されており、「MCP」(Model Context Protocol) 対応のツールをワンクリックで起動し、「Claude」や「VS Code」などのクライアントとシームレスに連携できます。
チャート描画ライブラリ『Plotly』をPythonで試す：インストール＆環境設定編 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発部のしんやです。 ここまで色々な可視化におけるツールやサービスを個人的に触ってきましたが、何らかの言語でサクッとデータを可視化出来るライブラリとかないものかなーと思っていたところ、『Plotly』というプロダクトの存在を知りました。ザッと内容を確認してみたところとっつき易さと表現の幅の広さが良い感じっぽいぞ！ということで個人的にこのプロダクトを触っていってみようと思います。 ? Announcing Plotly.js 2.0! - Graphing Library / Plotly.js - Plotly Community Forum Webブラウザ上でグラフを描画できる「Plotly.js 2.0」がリリース：CodeZine（コードジン） 目次 Plotly 概要 Plotlyとは Dashとは 環境構築 導入環境
連載目次 前回は、微分法の数値計算を行いました。今回は、積分の数値計算法を見ていきます。まず、高校で学んだ台形公式を使った積分の数値計算を行い、次により精度のよいシンプソンの公式を使った数値計算を行います。また、乱数を使ってデータのサンプリングを行うモンテカルロ法も紹介します。Pythonの文法やライブラリに関してはNumPyのlinspace関数の利用と、乱数の利用を取り上げます。 今回の練習問題としては、正規分布の－2σ～2σ までの累積確率を求めるプログラム、曲線の長さを求めるプログラム、マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による正規分布のサンプリングを行うプログラムを取り上げます。 上に記した各種の方法は、中学・高校の数学で全て理解できるものです。聞き慣れない用語が幾つか登場しているかもしれませんが、実際のところ面積や割合を求めるために総和の計算をしているだけです。気軽に読
サクッとMUIベースの管理画面が作れる React Admin のチュートリアルを試してみた | DevelopersIO
React Admin とは ReactとMaterial Designを用いて、REST/GraphQL APIの上で、ブラウザ上で動作するデータドリブンなアプリケーションを構築するためのフロントエンドフレームワークです。 引用元：react-admin REST API から取得したデータを表示するテーブルやダッシュボードを数行のコードの記述で実装できるライブラリです。認証やソート機能、検索機能、CSV エクスポート機能など、管理画面にほしい機能を一通り備えています。Material UI がベースに組み込まれているので UI コンポーネントや Theme 機能などは Material UI の仕様と同様です。 できたもの User データと Post データの一覧を表示するデータテーブルを作成しました。 Getting Started create-react-appで React
いきなりですが，「これ，なーんだ！？」のお時間です． 正解は，くまモンって眉毛あるんだ じゃなくて，私が研究室内に設置したトラップです． 見た人は当該ブログを読まなくてはなりません． それがこちらです． Pythonで疲弊しているそこのあなたも，読みましょう読みましょう． ただ，英語が母国語ではない人間に英語の記事を投げつけて「オラ読めぇ！！！」というのは横暴だなぁ，という気がしてきたので，ここで和訳を提供しようと思い至りました． 私の翻訳が不正確な場合もあると思いますので，是非Kobzolさんによる原文も読んでいただければ． では，失礼して， 邦訳「RustのようにPythonを書く」 私がRustによるプログラミングを始めたのは数年前のことだが，このことが他の言語(特にPython)での私のプログラム設計指針を徐々に変えていった． Rustを始める前は型ヒントも使わず，いつでも関数の引
この記事は MOSH Advent Calendar 2025 の21日目の記事です。 こんにちは！勝間（@ryo_katsuma）です。今年の8月にMOSHに入社して、現在は新規機能開発チームでリードを担当しています。 前職のクックパッドには16年ほど在籍していました。大人数の開発チームのリードや、新規事業での開発組織のマネージャーなど、いろいろな経験をさせてもらいましたが、そんな背景もあって、MOSHに入社してまもなく、現在所属している開発チームのリードを任せてもらうことになりました。チームはエンジニア4名（私含む）、PdM1名、デザイナ1名の小規模なスクラムチームです。 入社して4ヶ月ほど経ち、チームにも馴染み、チーム全体での開発も順調に回ってきた感覚があるので、自分なりにどんな工夫をしてきたかを振り返ってみようと思います。 自分の立ち位置を見極める チームにJoinして感じたことを
CSSのデバッグにAIがどのように役立つか、Chrome 131のデベロッパーツールでAIアシスタントが使えるようになります
CSSの検証やデバッグに、デベロッパーツールを使用している人も多いと思います。そんなデベロッパーツールですが、Chrome 131からAIアシスタントが使えるようになり、AIがCSSの検証やデバッグにどのように役立つかを紹介します。 5 Cool Things To Do with DevTools AI Assistance AI assistance panel AI assistance for styling by Matthias Rohmer 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※元サイト様のライセンスに基づいて翻訳しています。基づいてというのは、貢献部分に関して同ライセンスも含みます。 はじめに デベロッパーツールでAIアシスタントを使用する前に AIアシスタントの起動方法 AIアシスタントでレイアウトを理解する AIアシスタントによるペアプログラミング AIアシスタントに
よく行う定型作業をClaude Codeのカスタムスラッシュコマンドにしたら便利だった話 | DevelopersIO
こんにちは、スーパーマーケットが大好きなコンサルティング部の神野です。 クラスメソッド AI駆動開発 Advent Calendar 2025、18日目の記事です！ 今回はClaude Codeのカスタムスラッシュコマンドについての記事です。普段はAgentCoreの話ばかりしていますが、今日はAI駆動開発がテーマということで、カスタムスラッシュコマンドがコーディング以外の定型作業でも便利だった話を紹介したいと思います。 カスタムスラッシュコマンド カスタムスラッシュコマンドは、定義しておくと /command のように呼び出し可能で、毎回同じプロンプトを書かずとも、一連のプロンプトを読みこませてAIにタスクを実行させることができる機能です。 ソースコードの変更状況を読み取ってPRを作成するコマンドなどがよく例として挙げられますが、ふと「これってコーディング以外でも繰り返しする作業に使える
Claude 3.7 Sonnetで作ったPower Apps 開発補助ツールでグローバルに反響がきた話 - Qiita
はじめに Claude 3.7 Sonnet。本当に凄まじいですね。 Anthropic社が2025年2月25日に発表されてから、かなり使いまくっています。 Claude 3.5 Sonnetでも凄まじすぎると感じていましたが、「ハイブリッド推論モデル」と称される史上初の仕組みを備え、高度なレスポンスを提供してくださります。 AI関連に課金しすぎている反省もあり、Claudeのサブスクリプションを解約したばかりでしたが、「Limited time offer: Switch to Claude Pro annual plan and save 25% 」という2/27の急なDMから課金を余儀なくされました・・・。月額20$で凄まじい知性が使えるのであれば良しとするか・・・と一旦考えています。 さてインターネットにありふれているClaude 3.7 Sonnetの紹介は、GPTのDeep R
ジェネレータ関数はJavaScriptの機能の中でもマイナーな機能で、functionの代わりにfunction*で関数を作るのが特徴です（アロー関数版のジェネレータ関数式はありません）。また、その中ではyieid式が使用可能になります。 ジェネレータ関数については、存在は知ってるけど実務で使ったことがないという方も多いのではないかと思います。 そこで、今回は筆者がこれまでの経験で唯一、ジェネレータ関数を実務で使ったケースを紹介します（具体的なユースケースについては実際の業務そのままではなくこの記事用に用意したシチュエーションとなるので、そこはご了承ください）。 配列の組み立てが複雑になりがち 例えば、「メインメニューの表示内容が、ユーザーが管理者ユーザーかどうかで異なる」という仕様を実装したい場合を考えましょう。普通に実装すると、こんな感じになるはずです。 function getMai
ユニコードでは複数の絵文字を結合させて 別の絵文字を表現することもある Unicodeが一般的になって、日本語を含めて、さまざまな言語の文字を自由に使えるようになったが、「文字」を取り出す、あるいは数えるのが面倒になったのも確かだ。というのも、1つの文字が必ずしも1つのコードポイントで表現されるとは限らないからだ。 たとえば絵文字では、複数の絵文字をゼロ幅接合子（Zero Width Joiner：ZWJ、U+200D）で結合することで、別の絵文字を表現することがある。たとえば、「🐦 鳥(bird)」（U+1F426）と「🔥 火」（U+1F525）をゼロ幅接合子でつなげたものは、「🐦🔥フェニックス」（Unicode Emoji 15.1で定義）の絵文字になる。 コードだと「U+1F426」「U+200D」「U+1F525」なのだが、表示上は1つの文字に見える。なお、こうした組み合
Google Chromeの開発マネージャーであり、The CSS Working Groupのメンバーでもあり、VisBugやOpenPropsなどの開発者でもあるAdam Argyle氏による、2025年のUI/UX案件に役立つCSSのスニペットを紹介します。 一手間加えてCSSアニメーションを気持ちよく動かすスニペット、大きく進化したCSS変数の効果的な使い方、簡単にできるページ遷移、ポップオーバーやdetailsの遷移アニメーション、これまでより美しいCSSグラデーションの実装など、次のプロジェクトで試してみたいことばかりです。 6 CSS Snippets Every Front-End Developer Should Know In 2025 by Adam Argyle 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳していま
この記事のまとめ: GitHub Copilotのカスタムエージェント機能を使い、5体のAIにスクラムチームを組ませて実際にアプリを開発させた実験の全容と、やってみて感じた可能性・課題をまとめています。 AIの賢さとツールが洗練されてきました Opus4.6やGPT-5.3-Codexといった最先端のモデルが、かなり良い感じに動くようになりました。曖昧な指示でも行間を読み取ってくれるようになったと感じています。また、GitHub Copilot CLIなどツール側も改善を続けており、AIエージェント間の連携を自然言語で表現することもできるようになりました。 ここまでくると、昔から人間がやってきた手法を再現できるのではないかと思い至ります。 そう、スクラム開発プロセスです。 今回は賢くなったAIたちと洗練されたツール(GitHub Copilot CLI)でスクラム開発プロセスを実践していき
業態によって状況はまちまちだろうけど「改善したいことがたくさんあるけどエンジニアのリソースが足りないので優先順位をつけて取捨選択するしかない」という状態になってる現場は「解決するべき問題が、解決の生産性を上回ってる」ので当面は状況が良くなる方向に進んでいく
はじめにGPT-4がリリースされてお祭り騒ぎですが、みなさんプロンプトエンジニアリングやってますか。自然言語をふんだんに使って半構造化されたプロンプトを作成し、ChatGPTの出力のクオリティをあげる方法が話題ですが、あえて逆の形式言語を使ってChatGPTの出力クオリティをあげることができないか検討してみたいと思います。 ChatGPTは大規模言語モデルと言われるだけあって、自然言語はさることながら、さまざまなプログラミング言語も同時に理解できるように学習されています。そこで、この状況を逆手にとり、本来動作するはずのないインチキTypeScriptコードをうまくでっちあげ、その中でChatGPTをインスタンス化して、そのChatGPTに対してプログラムを書くことで動作を制御してみようというのが今回の試みです。 インチキコード実験その1プロンプト```js const question =
【VSCode ショートカットキー】初心者がまず絶対に押さえておきたい生産性爆上げショートカットキー10選 - Qiita
ショートカットキー10選（詳細） 1. Alt + ↑↓ - 行の移動 行全体を上下に移動することができるショートカットキーです。素早く行全体を移動可能。行ごと移動させたい時に、行を切り取って挿入したい箇所に貼り付ける、といった操作が不要となります。 2. Shift + Alt + ↑↓ - 行のコピー カーソルが置かれた行をコピーし、そのまま上下の行に挿入できます。同じようなコードを複数箇所で書きたい時などに、役立ちます。 3. Ctrl + Shift + K - 行の削除 カーソルが置かれている行を一瞬で削除してくれます。複数行を選択すれば、複数行削除も可能。 4. Ctrl + [ / ] - インデントの追加/削除 手動でインデントを揃える手間が省けて、コードが整理整頓された状態を保ちやすくなります。 5. Ctrl + / - コメントアウト/解除 コメントアウト、既存コメン
Supporting open source and creating tools that enable people to do more with less are why I joined Anaconda almost eight years ago. Today, at PyCon US 2022, I’m happy to unveil a new project that we’ve been working on here at Anaconda. We have high hopes that this will help Python take a serious step towards making programming and data science more accessible to everyone. Say Hello to PyScript PyS
単一のSwiftコードからiOSアプリとAndroidアプリが作れる「Skip 1.0」正式リリース。SwiftをKotlinへトランスパイル
単一のSwiftコードからiOSアプリとAndroidアプリが作れる「Skip 1.0」正式リリース。SwiftをKotlinへトランスパイル iOSのネイティブアプリケーション開発には、開発ツールとしてXcodeを使い、Swift言語を用いてプログラミングを行うのが、iOSの開発元であるAppleが推奨する方法です。一方、AndroidではAndroid Studioを開発ツールとしてKotlin言語を用いてプログラミングすることがGoogleによって推奨されています。 しかしiOSとAndroidの両方で同じモバイルアプリケーションを展開したい場合、異なる開発ツールを使い分ける手間やプログラミング言語の学習コストを考えると、できれば単一のソースコードから2種類のプラットフォームへ展開できることが望ましいでしょう。 最近ではこうしたニーズに対応して単一のソースコードからマルチプラットフォ
「開発生産性」に関する実態調査レポート概説#5 なぜDevExは日本で知られていないのか ── 認知度4.9%が語る未開拓領域 - Findy Tech Blog
こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka-bow）です。 DevEx（開発者体験）の認知度はわずか4.9%。この数字もまた、日本の開発現場が直面する課題の一つであり、同時に大きな伸びしろを示しています。 前回の記事では、Visual SourceSafe 15.8%という数字から見える技術格差と、AI時代に広がる生産性格差について取り上げました。今回は、その技術格差の背景にあるDevExに焦点を当て、日本の開発者が本当に求めているものを考察します。 【調査概要】 調査対象：ソフトウェア開発（組み込み開発を含む）に直接関わるエンジニア、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、開発責任者など 調査方法：インターネット調査 調査期間：2025年4月2日(水)～2025年5月21日(水) 調査主体：ファインディ株式会社 実査委託先：
GitHub - E869120/kyopro-tessoku: 拙著『競技プログラミングの鉄則』（2022/9/16 発売）の GitHub ページです。演習問題の解答や、C++ 以外のソースコードなどが掲載されています。ぜひご活用ください。
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はじめに 2024年も終盤ですね。ちなみに今年のマイベスト技術書は関数型ドメインモデリングでした。「日本語で読みたいなあ」と思っていた矢先の出版、あまりに僥倖でした。1 この記事では、関数型ドメインモデリングでも紹介されていた、鉄道指向プログラミング(Railway Oriented Programming)をJavaで実践する方法について、難しい言葉は使わずに説明していきます。 関数型という言葉だけでちょっとハードルが上がる気持ち、わかります。ですが安心してください。この記事は気楽に読み進めていただけると思います。2 Vavr 本題へと入る前に、Javaで関数型プログラミングを行うためのライブラリであるVavrについて、簡単に説明します。 この記事では主にEitherを利用します。 EitherはLeftとRightどちらかの値を返す型です。それぞれが成功と失敗を表すような使い方をする場
CursorのBackground Agentで遊んでいてわりと面白い - Mitsuyuki.Shiiba
「最近のおうちコーディングは、CursorのBackground Agentで遊んでいてわりと面白いよ」って会社の同僚に言ったので、簡単にメモだけ残しておくことにする。 前半でBackground Agentのことを、後半で僕がどう使ってみてるかを簡単に紹介する。 Cursor Background Agent? Cursorをふつうに使うと、AIとチャットしながらコーディングしている感じになる。それはそれでいいんだけど、それとは別で、Cursorにはリモート環境で非同期でタスクを実行してくれる Background Agent という機能がある。ローカル環境とは別のところで実行されるので、手元では別の作業を続けられて便利。 https://docs.cursor.com/background-agent 準備 GitHubとの連携をしておく必要がある。あと、Slack連携もしておくと便利
インターネットからのイングレストラフィックフローのためのファイアウォールのデプロイ設計 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ インターネットからのイングレストラフィックフローのためのファイアウォールのデプロイ設計 この記事は Design your firewall deployment for Internet ingress traffic flows （記事公開日：2021 年 2 月 21 日）を翻訳したものです。一部更新・加筆しています。 前書き インターネットに接続するアプリケーションを公開するには、外部の脅威や不要なアクセスから保護するためにどのようなセキュリティ管理が必要かを慎重に検討する必要があります。これらのセキュリティ管理は、アプリケーションの種類、環境の規模、運用上の制約、または必要な検査のレイヤによって異なる場合があります。ネットワークアクセスコントロールリスト (NACL) とセキュリティグループ (SG) を実行すると十分な保護が得られ
Pythonから利用できるRust製超高速データ分析ライブラリPolarsの実力：Rustで始めるWebアプリケーション（終） RustでWebアプリケーションを開発する際に基礎となる要素技術からRustの応用まで、Rustに関するあれこれを解説する本連載。第3回は、Rust製の高速データ分析ライブラリであるPolarsの速度を簡易的に検証し、考察する。 paizaでWebエンジニアをやっています藤田と申します。前回の連載では、RustでWebアプリの基礎となるセッション管理と、SNSのAPIサーバを構築するための実装概略、Rustの強力な型システムによるサーバサイドアプリケーションの記述性について示しました。 今回は、趣向を変えてRust製の高速データ分析ライブラリである「Polars」を利用し、その速度を簡易的に検証、考察します。今回のプロジェクトもGitHubのサンプルリポジトリを用
仕事で使うHaskell
TL;DR Haskellはいいぞ。ただ仕事で使うならビルド、デプロイ周辺は工夫する必要が色々出てくるぞ。 あ、nixもいいぞ。 はじめに Haskellを用いている会社HERPに転職してからそろそろ1年が経つので久しぶりに記事でも書いてみます。そういえばzennでは初投稿ですね。 最近はHERPでHaskellを書きつつシステム基盤整備みたいなことをやっています。あとマネージメントみたいなこともやってたりします。 僕の書いたHaskell microserviceは既に稼働して売り上げに貢献しています。 あ、HERPはHaskell FoundationのFunctorスポンサーになっています。スポンサーの名前が面白いですよね。 Haskellを仕事で使う感想 最高ですね。簡単便利十分速い保守楽拡張楽、という感じです。 並行プログラミングツールとしてstmが提供されているのがお気に入りで
こんにちは。SmartHRでRails顧問業をしているwillnet です。以前、SmartHRでのメタプログラミングRuby読書会と、その成果物というエントリを(kinoppydさんが)書いていました。今回のエントリはその続きの話です。 実際に手を動かすと身につく 上記エントリでは メタプログラミングRuby 第2版の読書会を、単に本を読むだけでなく、毎週新しい問題を作り参加者に解いてもらう、という流れで開催したことを紹介しました。 Rubyによるメタプログラミングは、普段の仕事ではなかなか使う機会がないテクニックも多く*1、一回本を通読しただけですべてを覚えるのは難しいと感じています。しかし、その読書会では実際に手を動かして解く問題を用意したため、通常の読書会よりも内容が身につく度合いが大きかったのではないか、と感じました。 いい問題があるのでもっと活用したいぞ せっかく作った問題を活
はじめに この記事では、当社内で開発した最適化フレームワークである「 Codable Model Optimizer 」について紹介します。 リクルートでは、機械学習のビジネス活用に長く取り組んできましたが、機械学習によって将来の予測が正確にできたとしても、その予測を元に良い選択を決定できなければならない問題に直面することが増えてきています。 例えば、商品に対する購入率が予測できたとしても、購入率の高い商品をたくさん表出させれば良いというわけではなく、実際には商品の在庫などを考慮してどのように表出させるのか意思決定する必要があります。 膨大な選択肢からより良い選択を見つけ出す問題を"最適化問題"とよび、様々な解法があります。解法としては、数理最適化（主に厳密な最適解を見つけるのに使われる）やメタヒューリスティクス（厳密最適解ではないが、大規模な問題において良い解を見つけるのに使われる）など
今回のテーマは「ローディング（ロード）」だ。現在の家庭用ビデオゲーム機では、ゲーム機の起動時、ゲーム開始前、さらにはゲーム中と、もはや据置型・携帯型を問わず、ローディングがつきものになっているのは言うまでもない。 これに対して、「ファミリーコンピュータ」（以下、ファミコン）のカセットがロードなしですぐに遊べたような手軽さが失われたことを嘆く声も、しばしば聞かれる。「プレイステーション」（以下、PS）版の『リッジレーサー』ではミニゲームが遊べたりと、ローディングにも趣向が凝らされることはあるが、待ち時間には変わりない。 『SEGA AGES スペースハリアー』のローディング画面 ビデオゲームにおいて、プログラムやデータのロード中であることを示す代表的な“決まり文句”といえば、先の『リッジレーサー』でも使われた「NOW LOADING」だろう。 近年ではゲーム・アニメ関連の楽曲や、小説などの題
AWS、AIエージェントがGitHubのコードを読んで開発やレビューを行う「Amazon Q Developer in GitHub」プレビュー公開
Amazon Web Services（AWS）は、生成AIによるコーディング支援ツール「Amazon Q Developer」の新機能として、GitHubにインストールすることでAIエージェントがGitHubのコードを読み込んで開発やレビューを自律的に行ってくれる「Amazon Q Developer in GitHub」をプレビュー公開しました。 GitHubのワークフローでIssueの開発をエージェントに依頼 多くのコーディング支援ツールやエージェントがVisual Studio Codeなどのコードエディタと統合されているのに対して、Amazon Q Developer in GitHub」はその名称の通り、GitHub AppとしてGitHubに組み込んで利用するツールです。 利用には下図のようにGitHubにインストールをし、対象とするリポジトリを指定します。
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
AI×運用設計で2,410メソッド削除！食べログのデッドコード削除を持続可能にした仕組み - Tabelog Tech Blog
はじめに こんにちは。食べログカンパニー 開発本部 飲食店プロダクト開発部 運用改善チームの @4palace です。 食べログには2019年から参画しています。 長く運用されるシステムには、いつの間にか誰も呼んでいないコード──デッドコードが溜まっていきます。 「消せばいいだけでしょ？」と思われがちですが、大規模システムでは話が違います。 いくら慎重に調査しても、一歩間違えれば本番障害に直結する──デッドコード削除はそういう怖さがある作業です。 私たちのチームでは、この「消す怖さ」と向き合い続けてきました。 以前は人力による調査を中心にデッドコード削除を進めていましたが、着実に消せる一方でそれなりの工数がかかり、調査品質も担当者のスキルに左右されがちでした。 そこで現在は、AIコーディングエージェント（Claude Code）と2段階リリースを組み合わせた運用設計を構築し、継続的にデッド
「AIがあればプログラミングは勉強しなくていい」は本当か？ 現実的な反論を試みる：小寺信良のIT大作戦（1/3 ページ） 今教育界で話題になっているのが、「AIがあればプログラミングは勉強しなくていいのでは？」という子供達の疑問について、いかに納得する反論ができるか、という事である。この質問をAIに投げてみると、 AIはまだ完璧ではなく、ミスをする可能性があるため、プログラマーが結果を評価し、必要に応じて修正する必要がある。 プログラミングを学ぶことは論理的思考力や問題解決能力を高める。これらのスキルは他の分野でも重要。 プログラミングの基礎知識があれば、AI生成コードをより深く理解できる。 AIは常に改善の余地がある。プログラマー自身がAIを訓練し、改善していく必要がある。 プログラミングは創造性を育む。新しいアイデアを実現するためには人間の柔軟な思考が必要。 という回答が得られる。この
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新しいプログラミング言語「flux」- Rustの安全性とPythonの柔軟性を両立させる試み
MCPの概念とLINE Messaging APIを利用したMCPサーバー構築事例の紹介
積分法の数値計算をプログラミングしてみよう
Writing Python like it’s Rustの紹介・邦訳
転職して4ヶ月、開発チームのリードを任されてやってきたこと
JavaScriptのジェネレータ関数を実務で使った話 - Qiita
ユニコードで文字数を数える方法 (1/2)
Web制作者は要チェック！ 2025年、Webサイトやスマホアプリの実装に役立つモダンCSSのスニペットのまとめ
AIエージェントだけでスクラムを回してみた - Qiita
「AIが仕事を奪う」の「仕事」を「問題」と「解決」に分けて考える - 西尾泰和の外部脳
インチキTypeScriptでChatGPTを動かしてみる｜8kpx
Anaconda | New from Anaconda: Python in the Browser
OpenAI、「Codex」アプリを発表 ～コーディングエージェントたちの指揮所／まずはmacOS向けに提供、Windows/Linux版も計画中
Javaで鉄道指向プログラミング(Railway Oriented Programming)を実践する - Qiita
Pythonから利用できるRust製超高速データ分析ライブラリPolarsの実力
Rubyのメタプログラミング問題集をブラッシュアップした話 - SmartHR Tech Blog
Codable Model Optimizer: 最適化問題を気軽に解くためのPythonフレームワーク
家庭用ゲーム機の「NOW LOADING」の始まりからローディングの歴史を振り返ってみた
Google、量子プログラミングのためのオープンソースPythonフレームワーク「Cirq 1.0」をリリース
幅広いAIに対応するローコードアプリ開発ツール「LogicPad」がベータ公開／ノードのドラッグ＆ドロップ、フローチャートのように記述できる直感的なUIが魅力
「AIがあればプログラミングは勉強しなくていい」は本当か？ 現実的な反論を試みる
接続不調が続く「OSDN」、米「SourceForge」がプロジェクトの勧誘に乗り出す／過去の不祥事がネックだが……「GitHub」への移行が難しければ有力な選択肢【やじうまの杜】
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