はじめに 前回の記事では、業務用ノートPCでローカルLLMを動かし、モデルごとの性能を比較しました。GPU非搭載のマシンでも動かせるモデルがあるとわかったところで、次に気になったのは「じゃあ何に使えるのか」です。 チャットで質問に答えさせるだけなら、クラウドのAPIを使えば済みます。ローカルで動かす意味を考えると、外部に出せないデータを扱う処理や、ネットワークに依存しない自動化が浮かびます。そこで、LLMが自律的にツールを使って動く「AIエージェント」を、ローカルLLMで組んでみました。 この記事では、ReActというアーキテクチャをフレームワークなしのPythonで実装した過程を紹介します。 LLMだけでは足りないもの LLMは与えられたテキストに対して応答を返す仕組みです。現在時刻を知らないし、計算も正確ではありません。学習データの範囲外のことには答えられず、答えようとするとハルシネー
こんにちは、うさみ(@tadsan)です。標記の通り、ピクシブ株式会社はThe PHP Foundation(@ThePHPF)への継続的な財政支援を開始しました。 opencollective.com 支援額は月間1000ドル、年間で12000ドルになる計画です。 PHPは言わずと知れたオープンソースのプログラミング言語処理系であり、誰もが無料で自由に利用できます。そのため、多くの個人ホームページ、ウェブサイト、百科事典、ゲームのAPIサーバー、広告システム、大規模な業務システムに至るまで世界中の多くのプログラムがPHPで稼動しています。 西暦2000年前後においてはLinux, Apache (HTTP Server), MySQL, P* (Perl, PHP, PythonなどPから始まるプログラミング言語)による構成はLAMPスタックと呼ばれ、無料のソフトウェアの組み合せによって
プログラミング言語には実に多くの種類がある。メジャーな言語だけでも10個以上ある。これからプログラミングを始めようと思っている人はどれを選べばいいか迷うかもしれない。 どの言語を選ぶべきかという基準は、大きく2つに分かれると考えている。「稼げる」ことを優先するか、「楽しい」ことを優先するかだ。まず前者について考察していこう。 エンジニアが使っている言語と年収の関係については、日経クロステックで過去に調査している。「プログラミング言語利用実態調査2022」のアンケートで年収を尋ね、メインに使っている言語との関係を調べた。 この調査では、メインに使っていると回答したプログラミング言語を抽出して平均年収を集計した。最も平均年収が高かったのは、「Java」をメインに使っているITエンジニアで、その額は740.4万円だった。「C＃」の672万円や「Python」の671万円、「JavaScript」
はじめに 歳をとってきたからか、「セキュリティエンジニアとしてやっていくには何を勉強すればいいのか」ということを聞かれるようになりました。 正直私は体系だった勉強をしておらず言えることがその場ではあまりなかったため、自分が勉強しておいてよかったことをここで改めて思い返してみようと思います。 シェルコード作成 要はアセンブリ言語の勉強です。シェルコードを作る、という目的があったのが私にはよかったです。 学生時代はCのポインタはさっぱり理解できませんでしたが、アセンブリ言語をやってよく理解できました。メモリの使い方とかもここで学んだ。私はSPARCが好きだったので、Delayed Slotやビッグエンディアン、メモリのウインドウシステムの美しさに感動したのを覚えています。便利なツールなぞない時代だったので、ひたすらgdbでbreakしてsiしてxです。 ちなみに、当時超役に立った本で「Pani
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の94週目の記事です！ 2年間連続達成まで残り12週となりました！ あと3ヶ月でテックブログ毎週更新も2年連続達成です！ はじめに こんにちはログラスのエンジニアの @Yuiiitoto です。 みなさんはCursor使っていますか？ そしてCursorのルールをどのように改善していますか？ 作りっぱなしになっていないですか？ そんなあなたに今回は 「ファイル復元トレーニング」 というルールについてのトレーニング方法をご紹介します。名前は自分が適当につけていますが、おそらく自分と同じことをやっている人は他にもいそうです。いたら連絡ください。 まずは手っ取り早くトレーニング方法を紹介します。その後はどういう観点で評価するのかなどにも触れます。 ファイル復元トレーニング 大仰な名前をつけていますが、非常
Mini Shai-Hulud の概要と対応指針（2026年4月末 連続パッケージ侵害） - GMO Flatt Security Blog
2026年4月29日から30日にかけて、複数の主要パッケージが連続して侵害されました。npm 上では SAP CAP の @cap-js/sqlite / @cap-js/postgres / @cap-js/db-service および SAP の mbt、加えて intercom-client が、PyPI 上では PyTorch Lightning（lightning）が標的となりました。 これら一連の侵害は、攻撃者がデータ持ち出しに用いるリポジトリの description が A Mini Shai-Hulud has Appeared であることから、コミュニティで Mini Shai-Hulud と呼ばれています。 本記事は、各社の公開分析および手元での検証を踏まえ、日本のコミュニティ向けに事象と対応を整理するものです。 TL;DR - 対応指針 はじめに タイムライン 侵害
GitHub - astral-sh/rye: a Hassle-Free Python Experience
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shadcnを理解する
※shadcnさんの経歴などの話はしないです。 shadcn/uiは従来のUIライブラリとは一線を画した設計思想で構築されています。Radix UIのアクセシブルなプリミティブとTailwind CSSのユーティリティを活用した再利用可能なUIコンポーネント群です しかしこれは単なるパッケージ化された「コンポーネントライブラリ」ではなく、プロジェクトにコードをコピーして組み込む形式を採っています。おっと、コンポーネントライブラリとかRadix UIとかなんぞやと思った方、解説もあるのでちょっと待ってください。 ※Tailwind CSSの解説は省きます。 本記事では、shadcn背後にある設計哲学に焦点を当て、Buttonなど基本コンポーネントの内部構造や、CVA（Class Variance Authority）によるクラス管理、Tailwind CSSとの統合方法、Radix UIとの
はじめに 本記事では、LLM研究で注目を集めるエージェント型強化学習（Agentic Reinforcement Learning、Agentic RL）のサーベイ論文 「The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey」[1]を読み、私なりの理解と要点を整理して紹介します。500件以上の文献を引用するボリュームのある論文ですが、ここでは重要だと感じたトピックに絞って取り上げます。Agentic RLに興味がある方や、LLMに対する強化学習の最新動向を知りたい方の参考になれば幸いです。 本記事の前提 PPOやGRPOといったRLアルゴリズムの解説は他の多くの記事で既に説明されているため、本記事では割愛します。 DeepSeek-R1[2]の研究を前提とする箇所がいくつかあります。未読の方は原著論文や解説記事
xUTPによるテストダブルの定義とその図解 - NTT docomo Business Engineers' Blog
この記事は、NTT docomo Business Advent Calendar 2025 8日目の記事です。 自動テストの文脈で、モックやスタブという用語を目にすることがあるかと思います。この用語は、人やテストフレームワークごとに異なった意味で使われることがあり、しばしば混乱を招いています。そして、そのような指摘をした上で概念の整理を図ったものとしてGerard Meszarosの書籍『xUnit Test Patterns』（xUTP）1とウェブサイト2があります。 xUTPでは、テスト対象（SUT）の依存コンポーネント（DOC）を置き換えるものを総称して「テストダブル」と呼び、その目的に応じて以下の種類に分類しています。 モック スタブ フェイク スパイ (ダミー) このxUTPによるテストダブルの分類については、日本語での素晴らしい解説記事がすでにいくつか存在しますが、私が社内で
テーマや文字数を指定するだけで、それに合った作文をChatGPTで自動生成できるサービス「AI作文くん」を、個人開発者の矢野さとるさんが4月10日に公開した。「身近な作文を通じて、子どもたちにも楽しみながらAIに触れてほしい」と、矢野さんは話している。 作文のタイトル、内容、文字数と、執筆者の性別、「小学生（低学年／高学年）」「中学生」「社会人」「赤ちゃん」「クレーマー」「ギャル」などのモードを選ぶと、それに合った文章を自動生成する。 オプションで、「含めたいキーワード」「書き出し部分」「終わりの部分」を指定することも可能。完成した作文を音声で読み上がることもできる。 同じテーマでも……小学生=簡単に 大学生＝小難しく 例えば、作文のタイトル「AIってすごい！」、内容「AIで作文できて、すごいと思った」を、小学生（高学年）モードで「100文字」を指定すると、以下のような文章ができた。 最近
ここまで準備編その1、準備編その2と、メッシュネットワークから既存のホームネットワークへつながるゲートウェイとなるラズパイと、メッシュネットワークにブリッジとして接続し、ブリッジとしてメッシュネットワークにつなぐラズパイについて設定してきました。ここからは実際にPCから接続して確認していきます。 まずは2台のラズパイの電源を入れます。そしてゲートウェイのラズパイへ、TeraTermなどのターミナルソフトでログインします。ログインしたら以下のコマンドを入力します。 bat0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1468 inet 192.168.199.1 netmask 255.255.255.0 broadcast 192.168.199.255 inet6 fe80::f1e8:b920:3a95:cdee prefixlen
アイデアはあるのに形にならない 調べてばかりで一向に作り始められない 作り始めても、永遠に完成が見えない 時間が経つにつれて、どんどん気持ちが重くなる ゲーム開発って、なぜあんなに前に進まないのでしょうか。いつの間にか時間が経過している。 …これ、昔の僕そのものです。 15年間、現場（会社員、業務委託、個人開発）でずっとこの「前に進まない問題」に向き合ってきました。 そしてある時、気づいてしまったんです。 「ゲーム開発が前に進まない理由は、技術不足でも、才能不足でも、環境のせいでもない。"遅さ" こそがすべての元凶だ」と。 これが、現場で15年過ごしてたどり着いた結論です。結局、色んな意味で「遅い」ことが最もモノづくりを阻害する要素なのです。 このnoteでは、僕が15年かけてやっと言語化できた 「ゲーム開発を前に進める唯一の方法＝破壊的スピード開発」 この思想についてお話していきます。も
IBMがAIを活用してCOBOL言語をJavaに変換するツール「Watsonx Code Assistant for Z」をリリースすることを発表
1959年に開発されたプログラミング言語「COBOL」は、自然言語に近いコマンド構文が採用されていることから、金額計算などの事務処理用に広く使われてきました。一方でCOBOLは「非効率的な言語」と指摘されることがあります。2023年8月22日にIBMが発表した「Watsonx Code Assistant for Z」では、コード生成AIモデルを使用してCOBOL言語で書かれたコードをJavaに変換することが可能です。 IBM Unveils watsonx Generative AI Capabilities to Accelerate Mainframe Application Modernization https://newsroom.ibm.com/2023-08-22-IBM-Unveils-watsonx-Generative-AI-Capabilities-to-Accel
単にプログラミング言語の文法を知っているだけでは優れたプログラムは書けない。どうすればより良いコードが書けるのかを解説する。 現代的なプログラミングでは宣言的にコードを書くのが良いとされています。宣言的というのは、意図を明確にしたコーディングスタイルで、対になる概念は手続き的です。 大雑把に言ってしまえば、ある処理を行いたいときに、「どういう計算を行っていけば欲しい結果が手に入るのか」を書くのが手続き的で、「どういう結果が欲しいのか」を素直に書くのが宣言的になります。 宣言的プログラミングを考えるために、「数値の配列に対して、偶数のみを2乗した値の合計を算出する（奇数は足さない）」という問題を考えてみます。 これを手続き的に計算すると、JavaScriptではこういう関数になります。
米AI研究企業OpenAIは1月27日（現地時間）、自然言語モデル「GPT-3」よりも「ユーザーの意図に従い、より加害性の低い」言語モデル「InstructGPT」をAPIのデフォルト言語モデルとし、提供を開始したと発表した。 GPT-3はインターネット上のデータで学習した文章生成のための言語モデル。かなり自然な文章を生成できることで話題を呼んだ。だが、学習に使うネット上のデータには人種差別的なものや暴力的なものもあるため、一般に望ましくない結果が生成されてしまうこともある。 InstructGPTはそうした問題を解消する目的で改良したGPT。過去1年間のβテストでは、GPT-3と比較して人間の誤った答えを模倣してしまうことが少なく、加害性も低くなっているという。また、人間による評価を行ったところ、InstructGPTの方が幻覚のような創作をする頻度が少なく、より適切な出力が生成されたこ
この記事は、AIを使ったソフトウェア開発（以後、AIコーディング）について、AIエージェント開発者としての知見から、パラダイムシフトを展望するものです。 なお、筆者の個人的見解であり、所属する会社としての意見ではありません。別にこの記事に限らず、note/zennに書いている筆者の記事はすべてそのスタンスですが、今回は特に強調しておきます。 AIを活用したソフトウェア開発は、単なる生産性向上に留まらず、開発パラダイム全体を変革する可能性を秘めています。特にAIを活用して圧倒的な生産性向上を達成する人たち（以後AI人材）によって、開発がどう変化していくのかについて考える必要があります。 この記事では、以下の結論について詳しく解説します。 プログラマが失業する世界が来るか？→需要と供給およびコストの問題で当分来ません。来るとしてもシンギュラリティ後の世界です。 AIを使う人とそうでない人は、決
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Meet the most advanced infrastructure design tool that understands how to define, connect, scale your infrastructure-as-code Powered by KlothoEngine v0.72
Goで関数の引数に、union型っぽくstruct Aもしくはstruct Bのどちらかを受け取れるようにしたい - $shibayu36->blog;
Goで関数の引数に、struct Aという型もしくはstruct Bのどちらかを受け取るということをしたかった。interfaceをちゃんと切ってそれに必要なメソッドをAとBに実装することで実現できることを知った上で、あまり丁寧にそういうことをせずにやりたい。 色々調べると、genericsを使うとできるようだ。 package main import "fmt" type A struct { Field1 int } type B struct { Field2 string } type AorB interface { A | B } func PrintAorB[T AorB](s T) { // Tで受け取ったものをそのままs.(type)とは出来ないので、一旦anyへキャスト switch v := any(s).(type) { case A: fmt.Println(v.
「GitHub Copilot」の真のパワーについて発表したのは、GitHub社の服部佑樹氏。株式会社タイミー社が主催した「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で「GitHub Copilot」の実装やプラクティスについて話しました。全2回。前半は、「GitHub Copilot」が目指す“開発者の生産性向上”と「Copilot Voice」「GitHub Copilot for *Your* Codebase」について。 ※本記事の内容は2023/08/30時点のものです。GitHub Copilotの実装は、今後変更される可能性があります。最新情報はドキュメントをご覧ください。 開発者の生産性向上にフォーカスする「GitHub Copilot」服部佑樹氏：ギットハブ社の服部です。本日は、「開発生産性をあげるGitHub Copilotを徹底解剖！」というところで、ちょっと裏側
GitHub Copilot in VS Code カスタムインストラクションの設定と効果検証【導入編】 - Findy Tech Blog
こんにちは。 ファインディで Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 弊社では開発生産性の向上のための投資、検証を継続して行っており、生成AIの活用にも取り組んでいます。 そこで今回は、GitHub Copilot in VS Codeのカスタムインストラクションを導入した際の話を紹介しようと思います。 筆者も最近導入したばかりでフル活用までいっていないのが現状ですが、開発生産性の向上を見込めると確信している強力な機能となっています。 それでは見ていきましょう！ GitHub Copilot in VS Codeとは 設定方法 効果検証 まとめ GitHub Copilot in VS Codeとは 公式ドキュメントはこちら code.visualstudio.com VS CodeにはGitHub Copilot、GitHub Copilot Chatを利用するための拡張機能
VS Codeにもついに「持ち込みAI」時代が来た？──バージョン 1.99での変更点を紹介：MCPとエージェントモードの衝撃 Microsoftは2025年3月、「Visual Studio Code」の最新版「March 2025」（バージョン 1.99）を公開した。VS Codeの安定版で「エージェントモード」が利用可能になり、MCPサーバにも対応するなど、幾つかの変更点がある。
そもそもUEFIにはどんな役割があるの？ 2021年10月にリリースされたWindows 11のシステム要件のひとつに、「UEFI、セキュアブート対応」があるのをご存じだろうか？ 「UEFI」とは、古いパソコンで利用されてきた「BIOS（バイオス）」を進化させたもので、同じような役割を担っている。厳密に言えばUEFIはプログラムではないが、ここでは初心者にも理解しやすいように“BIOSの後継プログラム”として説明する。 そもそもパソコンには、マザーボードと呼ばれる基板が組み込まれているが、CPUやメモリ、HDD（SSD）などもマザーボードに取り付けられており、UEFI/BIOSはこのマザーボードなどのハードウェアを制御するためのファームウェア（プログラム）だ。 パソコンの電源を入れると、まず、最初に働くのはUEFI/BIOSで、マザーボードや周辺機器など、パソコンのハードウェアを制御。その
v0 の SDK を試してみる
v0 は Vercel が開発した AI ベースの Web アプリケーション・UI 生成ツールです。v0 のプラットフォーム API を使用すると、v0 の機能を自身のコードから利用できます。この記事では v0 TypeScript SDK を使用して、v0 のプラットフォーム API を試してみます。 v0 は Vercel が開発した AI ベースの Web アプリケーション・UI 生成ツールです。 自然言語でアプリケーションの要件を v0 に伝えることで React, Next.js, Tailwind CSS を使用した Web アプリケーションのコードを自動生成します。生成したコードは Web ブラウザ上で実行でき、さらにワンクリックで Vercel 上のインフラストラクチャにデプロイが可能です。デザインのモックアップやプロトタイプを迅速に作成するためのツールとして非常に便利です
Agent mode: available to all users and supports MCP
April 7th, 2025 by Isidor Nikolic Agent mode is rolling out to all VS Code users! The agent acts as an autonomous pair programmer that performs multi-step coding tasks at your command, such as analyzing your codebase, proposing file edits, and running terminal commands. It responds to compile and lint errors, monitors terminal output, and auto-corrects in a loop until the task is completed. The ag
Welcome to Fil-C, a memory safe implementation of the C and C++ programming languages you already know and love. What is Fil-C? Fil-C is a fanatically compatible memory-safe implementation of C and C++. Lots of software compiles and runs with Fil-C with zero or minimal changes. All memory safety errors are caught as Fil-C panics. Fil-C achieves this using a combination of concurrent garbage collec
人とAIの共創で進化するフロントエンド開発(Claude/Codex/v0) - SO Technologies 開発者ブログ
1. はじめに こんにちは。ATOM事業部フロントエンドテックリード兼デザイナーの河原です。 私はフロントエンドの開発だけでなく、要件定義や設計、デザインも担当していますが、最近では多くの作業を生成AIに頼るようになりました。 フロントエンドの開発では、小規模なタスクであれば90%以上、中〜大規模なタスクでも40〜70%の作業をAIが担ってます。 今回は、複数のAIツールをどのように利用しているかをご紹介します。 2. ツール紹介 開発プロセスのフェーズごとに私が使っているAIツールをまとめました。 フェーズ作業内容利用ツール 要件定義要件検討の補助ChatGPT ワイヤーフレーム作成v0 設計デザイン作成v0 画像素材の作成ChatGPT Napkin AI API定義設計Codex ライティング支援ChatGPT リバースエンジニアリング（実装から仕様書作成）Claude Code 実
We are pleased to announce the release of desktop application for JupyterLab! Standalone and self-containedJupyterLab App is the cross-platform standalone application distribution of JupyterLab. It is a self-contained desktop application which bundles a Python environment with several popular Python libraries ready to use in scientific computing and data science workflows. JupyterLab App running o
はじめに この記事はBASEアドベントカレンダー2023の16日目の記事です。 こんにちは！ Cart DevチームでBackendエンジニアをしている @endu です。 気づけば入社してからそろそろ1年が経ちます。 この1年をふりかえると、最初のオンボーディング期間を経てはひたすらに、既存コードを読んでは仕様を把握してコードを書く1年だったかなと思います。 今回は既存コードを理解するにあたっての、ドメイン知識を素早くキャッチアップする事 に焦点をあてて、自分が心がけている事をご紹介できればと思います。 ドメイン知識とはなにか? ここで話す「ドメイン知識」についてですが、調べてみると以下のように定義されています。 ドメイン知識（英: Domain knowledge）または領域知識は、はっきり限定された、ある専門分野に特化した分野の知識であり、一般知識またはドメイン独立の知識と対比される
GitHub - openai/swarm: Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration. Managed by OpenAI Solution team.
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技術書典15で「AWSとRubyではじめるサーバーレス入門」という本を頒布します！(サークル名: yuuu け09) - .logbook
11月に開催される技術書典15で「AWSとRubyではじめるサーバーレス入門」という本を頒布します。 techbookfest.org 技術書典15は以下日程で、オンライン・オフライン同時開催です！ オンライン: 11月11日(土)〜26日(日) オフライン: 11月12日(日) 11時～17時 techbookfest.org 紹介する本はオンライン・オフライン(ブース: か05)どちらでも頒布いたしますので、興味を持たれた方はぜひご購入ください！ 表紙 今回はタイトルの通り、Rubyを使ってAWS上にサーバーアプリケーションを構築する方法を解説しており、ツールとしてAWS SAMを使用しています。 AWS SAMは解説記事によくリスのキャラクターが用いられているので、表紙にもリスを描いてもらいました。 表紙・裏表紙 内容 前述の通り、いわゆる「サーバーレス」なアプリケーションをハンズオ
個人開発者がプロダクトを登録したり、エンジニアが技術情報を投稿するためのプラットフォームです。SEO/LLMO最適化の設計やツールで、集客と露出を強化できます。全て無料・無制限です。
AIコーディングツール実践比較：Kaggleタスクで見えたClaude Code・Manus AI・Cline・Devinの最適な活用場面
はじめに 松尾研究所の梅谷です。 2025年が「AIエージェント元年」と呼ばれているように、AIが自律的にタスクを実行する時代が本格的に到来しました。 Claude Codeをはじめとして、タスクのゴールを指示するだけでAIが計画、実装を自律的に進めてくれる、さまざまなAIコーディングツールが次々と登場し、開発現場でも注目を集めています。 データサイエンスの領域でも、KaggleなどのコンペティションでAIコーディングツールの活用例が増え、人間のデータサイエンティストと同等以上の精度を達成するケースも出てきています（参考例）。 このように実用性が高まっている一方で、ツールの種類の多さゆえに、「どのAIコーディングツールを選べばいいのか分からない」「業務効率化や自動化を進めたいが、ツール選定に迷う」といった悩みを持つ開発者やデータサイエンティストも多いのではないでしょうか。 また、データサイ
最近のProduct Teamのペアプロ×TDDの文化をご紹介します - Uzabase for Engineers
はじめに はじめまして。Product Teamの中嶋です。今月からチームシャッフル*1でSPEEDAのR&D機能の開発を担当しています。 Product TeamではフルタイムでのペアプロとTDDを常に実践しています。 この話を社外でお話すると「どんな風にやっていくのかが想像つかない」とよく言われます。 私も前職で一時的にペアプロを導入することはありましたが、それを常にやり続けるというProduct Teamのペアプロ文化が入社するまで全く想像できませんでした。 そこで本記事ではProduct Teamがどのようにペアプロをしているのかをお届けしようと思います。 はじめに ツールについて ストーリーとペアはサインアップで決める まずはテストから書く 1時間に一度は休憩とペアチェンジを行う ソースコードのPushとデプロイ ソースコードのPushタイミングについて わからなければすぐ別のペ
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お正月だからCSSで門松作った
皆様、あけましておめでとうございます。(ちょっと気が早い) お正月なのでCSSで門松を作りました。 個人的にも良くできたと思うので、こだわりポイントとかを書いていきます。 完成形 ↓実際の門松 ↓コード(github) こだわりポイント なんか丸いやつ background-image: radial-gradient(#d42c32 30%, #ffffff00 30%), radial-gradient(#d42c32 30%, #ffffff00 30%); background-size: 34px 34px; background-position: 8px 9px, 27px 26px; background-imageの中にradial-gradientを用いて水玉を作り、はみ出す部分をoverflow: hidden;で非表示にしました。 radial-gradientは元
エンジニアのChatGPT活用法の一つとして、コードレビューがある。自分が書いたコードをChatGPTに投げると、コードの読みづらい箇所や重複している部分を指摘してくれて、かつ修正したコードを出力する、というエンジニアにとっては自らの仕事の質に直結するお手伝いをしてくれるのだから、私自身もChatGPTをレビュアーとして活用する機会が多い。 そんなコードレビューから派生して、最近はChatGPTに自分のコードの採点をしてもらうことにハマっている。コードレビューの一環としてこれを行うのだが、普通のレビューと異なり、具体的な点数が出てくるのが新鮮で面白い。 誰かに直接「あなたのコードは50点です」とか言われたら泣きたくなるが、ChatGPTに言われても、「そんな事言うなら100点にしてください」と返すと、質の高いコードを出力してくれるので、ゲーム感覚でプロンプトを投げている。 レビュー対象のコ
野球AIチャットが作りたくなったのでひとまず, バックエンドから作ってみた - FastAPIからOpenAIをいい感じに使う何か - Lean Baseball
※このエントリーは「OpenAIをいい感じに使うバックエンドをFastAPIで実装したぜ！」というエントリーです（サンプルコードはこちら）, 「OpenAIで何かを作った・人工知能を産んだ」訳では無いのでそっち方面を期待している方はそっ閉じしたほうが良いかもしれません（Web API開発に興味ある人はそのまま読んで）. 趣味は野球観戦と見せかけて, 「休日にダラダラ野球見ながら趣味のコードを書く」のが最も好きな人です. 100敗待ったなしの贔屓チームがいきなり7連勝したり*1, 昨年まで扇風機状態だった贔屓チームのフィジカルモンスターが突然覚醒して4番ライトに定着*2したりと理解が追いつかない野球を見るのはこれぐらい（コード書きながらみる）ぐらいがちょうどいいと思ってます, だってプレーオフ行けるか怪しいですもの*3. 時は遡り2020年, 私はセイバーメトリクスといくつかの機械学習の知見
この記事はVim駅伝の2025-04-25の記事です。 前回の記事はyuys13さんの忙しい人向け nvim-lspconfigのnvim v0.11対応です。 次回の記事はkyoh86さんの.zsh_historyファイルをイジるです。 Vim駅伝は常に参加者を募集しています。詳しくはこちらのページをご覧ください。 以下のGIFをご覧いただきたい。Neovimを起動したところです。 ﾋｭﾝﾋｭﾝﾋｭﾝﾋｭﾝﾋｭﾝ!!ﾌﾜﾜ~~ﾝ!! 本記事はこれの作り方を解説します。最後まで読んでも開発生産性とかエディタの使いやすさとかは一切向上しません。素敵性能に興味がある方だけ読んでください。 準備 使うのはこちらです。お好きな手段でインストールしてください。筆者はnixで入れました。 もちろん、表示するテキストロゴも必要です。筆者は以下のサイトを使って作りました。 冒頭の作例で使っているのはこちら
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“GPUなし”ノートPCで動くLLMで、ローカルAIエージェントを自作する
The PHP Foundationへの寄付を開始しました - pixiv inside
今後稼げるプログラミング言語はずばりどれ？ 実は「COBOL」が有望株
セキュリティエンジニアとして勉強しておいてよかったこと - トリコロールな猫/セキュリティ
「ファイル復元トレーニング」というCursorルールのトレーニング方法
LLM×強化学習の新しいパラダイム: Agentic RLの研究紹介
指定したテーマで、ChatGPTが自動作文「AI作文くん」 学生から社会人に対応
ラズパイでメッシュネットワークを作成する 構築編その1
15年の現場で掴んだゲーム開発を前に進める唯一の方法｜オオバ｜破壊的スピード開発
処理の記述を並べる代わりに欲しい結果を書く「宣言的プログラミング」
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AIコーディングによる開発パラダイムシフトと「すごいAI人材」の時代｜erukiti
TypeScript: satisfiesオペレーターの使い所のひとつとして - Qiita
InfraCopilot | The Intelligent Infra-as-Code Editor
GitHub・服部氏が語る「GitHub Copilot」の裏側 “エンジニアの開発生産性を上げる”ために重視している2つのポイント | ログミーBusiness
VS Codeにもついに「持ち込みAI」時代が来た？──バージョン 1.99での変更点を紹介
Windows 11で必須になったBIOS（バイオス）の後継者「UEFI」って何なの？
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Dockerコンテナ内でFastAPIアプリケーションの起動エラーの解決 - Qiita
ChatGPTに自分のコードを採点してもらった | ベイジの日報
Neovim起動時にロゴをﾋｭﾝﾋｭﾝﾋｭﾝﾋｭﾝﾋｭﾝ!!ﾌﾜﾜ~~ﾝ!!する
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