ChatGPT Meetup Tokyo #0 で発表したスライド資料です! 2023年度の講義では、AI に TA (Teaching Assistant) 相当の質問対応サポートをしていただきました 🤖💨 📊 アンケート結果 - Google フォーム (Raw Data) https://…
東京都立の大学院で24時間対応の Teaching Assistant (ChatGPT) を用意して分かったこと
ChatGPT Meetup Tokyo #0 で発表したスライド資料です! 2023年度の講義では、AI に TA (Teaching Assistant) 相当の質問対応サポートをしていただきました 🤖💨 📊 アンケート結果 - Google フォーム (Raw Data) https://…
ChatGPTはどこまで雑な仕様でコードを書けるのかLINE Botを作らせてみた(GPT-4) - Qiita
最近すっかりChatGPT(GPT-4)にハマっています。 GPT-4にバージョンアップして、日本語でのやり取りがとても自然になったのにも正直驚いていますが、それとプログラマー的にはもっと衝撃なのが「かなり雑な仕様でもちゃんと動くコードを書いてくれる」こと。 ということで、今回はChatGPTがどこまで雑な仕様でコードを書けるのか試してみることにしました。 題材としては、この間作ったAIレシピbotのGAS版を作らせてみることにしました。 実験の手順としては、まずはカッチリ仕様を提示するバージョンで試してみて、徐々に提示する仕様を雑にしてみようかと思います。ChatGPTは文脈を記憶する特性があるので、毎回チャットをリセットして記憶を消去しています。使用したのはWeb版のChatGPT Pro(GPT-4)です。 結論を先に書くと、かなりヤバい結果です。めちゃくちゃ雑なほぼ丸投げの指示でも
初代『ポケモン』内に『オセロ』を実装するユーザー現る。知恵と執念によるゲーム内ゲーム実装 - AUTOMATON
『ポケットモンスター 赤・緑』は、1996年ゲームボーイ向けにリリースされた『ポケモン』シリーズ第1作だ。シリーズの原点として、「多彩なポケモンの捕獲・育成」「6匹チームによるバトル」など、後年の作品の基礎となる要素を盛り込んだRPGである。そして、当時初代『ポケモン』を楽しんだプレイヤーのなかには、多様な「バグ技」を楽しんだ方も多いのではないだろうか。 というのも同作には、特定操作で開発者の意図しない挙動を実行できてしまう不具合が散見されたのだ。たとえば特定のポケモンを手に入れたり、アイテムを手に入れたり。用途は多岐にわたる。ゲームボーイには簡易にパッチがあてられるようなオンラインシステムもなかったため、多くの子どもたちが幻のポケモンやアイテム増殖を目指してゲームをバグらせていた。また、発売から約26年経っていることもあり、不具合の再現方法や発生機序についても、極めて詳細な研究がなされて
@aumy_f, 2024-08-10-tailwind: Tailwind CSSは特異なコードベースの見た目から負債になりそうとたまに言われるが、俺はあんまりそう思っていないので説明したい。 Tailwind CSS 1 を一目見た人、特にCSS初学者のうちけっこうな割合が「これエグい負債になりそう」と思う気がする。なぜなら実際にそのような意見をちらほら見るからなんだけども、自分はあんまりそうは思っていないし、微妙に今のCSSについて誤解があるような空気も感じるのでその理由を説明したい2。JSXと同じで嬉しさを理解して使い慣れればなんてことはないのだけど、一方でその背景にある話はJSXより複雑なので単純に使って慣れればいいという話でもなさそう。 なお、この記事は私の以下の2ツイートを膨らませたものです。 Tailwind CSS、剥がすのは大変そうだけどそれをもって重大な負債になると評
The best way to code with AI
This element contains an interactive demo for sighted users. It's a demonstration of Cursor's IDE showing AI-powered coding assistance features. The interface is displayed over a subtle, solid brand background.
東京工業大学は、インターネット上で誰でもいつでも無料で受講できる大規模オンライン講座MOOC（ムーク）※1を2015年10月より提供しています。すでに10コースを公開し、200を超える国と地域から10万人以上が受講しています。5月から人気コース｢プログラミングしながら学ぶコンピュータサイエンス入門｣の英語版として、「Introduction to Computer Science and Programming」を世界的なMOOCのプラットフォームedX（エデックス）※2で公開しました。 新型コロナウイルス感染症の影響で、2020年は世界中でMOOC受講者が急激に増加し、前年より6000万人も増えました。日本語からほかの言語への翻訳も求められています。 ｢プログラミングしながら学ぶコンピュータサイエンス入門｣は渡辺治理事・副学長（研究担当）が担当し2019年8月に日本語で公開しました。今回
Next.js、Remix、SvelteKit といった近年のフレームワークは、JavaScript がなくても動作することを一つの価値として提供しています。 例えばSvelteKit のフォームではプログレッシブエンハンスメントとして、JavaScript が利用できる環境ではリッチなユーザー体…
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
こんにちは、株式会社 tacoms で SRE をやっている はぶちん (@modokkin) です。 2025年が終わり2026年になりましたね。今年もどうぞよろしくお願いします。 さて、今回は前回の記事の続編として、Claude Codeの最近のアップデートで追加された新機能や便利になったポイントを紹介します。 前回記事のおさらい 前回は公式Pluginの概要とインストール方法、実際に使ってみた感想を紹介しました。 記事の中で、公式マーケットプレイスを手動で追加する手順を紹介しました。しかし2025年12月中旬のアップデートでこの手順が不要になりました。その後も継続的にアップデートがあるので、2026年1月時点の最新情報を紹介します。 最新のアップデート内容（2026年1月時点） 1. Marketplace標準搭載 以前は手動で claude-plugins-official マーケ
Scrum Fest Sapporo 2021でプレゼンしました。 私達の愛したDDDを取り戻すための苦悩と挑戦について紹介します。本作品はマリリン・マンソン Rock is dead オマージュ作品となっております。 DDDはその構造上、デザイン思考やリーンスタートアップやデ…
プログラムの解説文章をソースコードに混在して表記し、そこから解説記事を生成する、文芸的プログラミングという手法がある。 文芸的プログラミングはソースコードに強く結びついた形でドキュメントを管理することができ、ソースコードの解説を記述するためには良い手法である。ただし、生成される解説記事はあくまでソースコードの記述順に沿ったものであり、プログラマの開発手順、実装順序に沿ったものでは無い。 ソースコードの解説は、そのコードが作られた順番に行われたほうが、プログラマの思考に沿って説明がされるので分かりやすい。そのような発想に基づいて提案された手法が、文芸的コミットだ。 コミットメッセージに、そのコミット内容を説明する文章を記述していくことで、コミットのヒストリーが解説記事になる手法だ。この方式だと、コミットというコードが改変されていく順番で解説ができるので、より分かりやすい内容にできる。 この方
Pythonのパッケージ・プロジェクト管理ツールはまだ乱立状態にあって、どれを使えばいいのかわからないから慣れたpyenv+pipを使おうという判断をする人がいるかもしれない。その判断自体は別に否定しないけれども、初心者に教える時にpyenvを教えるのはもうそろそろやめてほしい。 Pythonをソースからビルドするので、コンパイラや依存ライブラリを事前に揃えないといけない。依存ライブラリが足りないと中途半端なPython環境もできうる。 デフォルトで最適化オプション(PGO+LTO)が付いてないので、最適化ビルドしたPythonより~5%程度遅い Windowsで使えない Rye, pdm, Hatch などは python-build-standalone と呼ばれるビルド済みPythonをインストールする機能があるので、これらの欠点が存在しない。 Pythonをインストールするところま
TL;DR 本記事では、A4サイズのフルカラー電子ペーパーを用いて自作の電子ペーパーポスターを作成した経緯と手順、ハードウェア・ソフトウェア構成、費用、実際のデモ映像や感想を紹介します。 読者の方が同様のプロジェクトに挑戦できるよう、具体的な作業内容や留意点をまとめています。 電子ペーパーポスターのソフトウェアはGitHubにて公開しています。 記事の目的 電子ペーパーポスター作成の備忘録として記録します 同じように興味を持った人が、自作に挑戦できるような手順書としても活用してもらえることを目指しています モチベーション 新居に引っ越してから部屋のインテリアとしてポスターを置きたいと思っていたものの、市販のポスターは高価でサイズの合致や設置リスクがあったため、購入をためらっていました。 去年の12月にXR Kaigiに参加し、そこでgugenkaのブースにあったD-Posterの展示を見て
C10K 問題 (the C10K problem) は1999年に Dan Kegel が発表した文章、ならびにそこで提示された「問題」です。文章はその後も2000年代前半に何度か更新されているのですが、さすがに令和に読み返すと、当初の問題意識がわかりにくいところがあります。 2000年からの10年は、 ソフトウェア面では、select(2), poll(2) にかわる新しいシステムコールの実装と、それを使ったアプリケーションの普及 ハードウェア面では、x86 アーキテクチャの64ビット移行、仮想化命令の追加と、マルチコア化 さらにそこにクラウドも登場する、面白い時代でした。ここでは、それらの出来事を中心に、さらに、当時の雰囲気をつたえるような日本国内のブログやインタビュー記事をまとめることで、C10K 問題が、さまざまな側面から解決されていく流れを説明したいと思います。 書き足したいと
デザインシステムを Skills にしたら使いやすくなった サイボウズのプロダクトである kintone では、社内向けに kintone Design System と呼ばれるデザインシステムが提供されています。 AI Agent を用いた開発向けに、このデザインシステムの Skills 化を試みたところ、提供側・利用側ともに非常に取り回しやすい形となったため、事例として紹介します。 デザインシステム x MCP デザインシステムをコーディング用の AI Agent から活用する際、一例としては MCP の提供が挙げられます。 一時期話題になった印象で、個人的にも、以下の記事を参考にさせて頂いた記憶があります。 なぜ MCP が効いたか デザインシステム x MCP のパターンが普及した際の背景事情として、エージェントにナレッジを与える方法は限られていた、ということが挙げられます。 AG
ノーコード＆AIカオスマップ更新【2024年10月版】
ノーコード＆AIカオスマップ更新【2024年10月版】＜２年ぶり更新＞ノーコードカオスマップを更新 ＋ AIカオスマップを追加【一般社団法人NoCoders Japan協会】 一般社団法人NoCoders Japan協会は、『ノーコードカオスマップ（2024年版）』の2年ぶりの更新に加え、新たに『生成AIカオスマップ（2024年版）』を公開いたします。これにより、ノーコードと生成AIの分野の急速に進化するサービスの全体像を一目で把握できるようになります。 【目的と背景】 当協会は2020年に設立され、「全ての人々が自分たちの身近な課題をノーコードで解決する社会をめざす」をキーワードにノーコードの普及活動を行っております。 HP：https://no-coders-japan.org/ 昨今、「生成AI」がノーコードの進化を後押しする流れとなっています。設立当初に比べ、圧倒的に優れたUXを提
テックリード @ 株式会社カケハシ 医療SaaSの共通基盤を開発。TypeScriptと関数型プログラミングで堅牢なシステム設計を実践。 2024/06/12 16:16 結論を追記 2024/06/12 20:29 より記事の内容を分かりやすく理解頂くため、タイトルを「PRDやDesign Docを書かなくなった」から変更 2024/06/13 20:39 結論にフロー情報・ストック情報に関する意見を追記 結論 この記事では、「様々な観点を考慮して網羅的にドキュメントを書いて、それを関係者にレビューしてもらう」のではなく、関係者と同期的に対話しながら、観点や選択肢やそのトレードオフを洗い出すことで、少ない手数でより良い答えが見つけられると主張する。 ただし、対話のために必要なドキュメントは事前に書いておくべきだし、対話した結果はドキュメントに残すことが望ましい。そして、そのドキュメントの
なんかみんなSakana AIがやらかした間違いについてワイワイ言っているんで、徹底的に検証してみたら結構面白かったし、勉強にもなったよ！という7万字ぐらいあるブログです。 最後の方にGoogle Colabで動く検証コードを置いておきます。 ＜お気持ち背景＞ 昨年の11月に「AIバブル崩壊」の足音と「AI副業」のデメリット、という話を書きました。 いくつかのAIバブルの崩壊シナリオに警鐘を鳴らさせていただいたんだけど、長くてゴメン。 個々にすごいけど、「Kaggler節」であり、その文法で銀行がお金を出ような話になっているんだろうか？どこかの山でチャンピオンになるかもしれないけど、みんなが期待するような課題解決や課題発見、課題設定になっているんだっけ？という感想があります。 例えば画像生成AI「Stable Diffusion」に例えますが、画像生成モデルみたいに無償で公開していくんだけ
以下の記事は、アウトライン及び原稿の自動生成プログラムによって作成したものです。 通常、GPT-4で長い文章を作成する場合は、最初に全体のアウトラインを作成し、部分ごとに分割して文章を生成して、最後に全体を統合する必要がありますが、このプログラムは、その手順を一括でできるようにしたものです。プログラムは記事の後に紹介します。 第1章: AIの浸透と今後のビジネスへの影響1. はじめにa. AIの重要性と現代ビジネスへの適応 近年、人工知能（AI）の急速な発展とその浸透がビジネス界に大きな影響を与えています。今や、AI技術は製造業からサービス業、さらには情報産業まで幅広く利用されており、企業が生き残るためには、この新技術に適応し実用化しなければならない時代となっています。そこで、本章ではこれまでのAI技術の進化とその局面を明らかにし、今後のビジネスに与える影響について検証します。 b. AI
はじめに 良い本です。コードを書く人であればだれでもが気づきと学びがあるでしょう。 特に、コードの規模が大きく長期間にわたってさまざまな関係者が読むことになるプログラムを書く人にはぜひ読んでほしい本です。 gihyo.jp この本から学べるのは、どちらかというと「やり方」よりも「考え方」です。 書き方の具体例というよりは、良いコードを書くための考え方を、著者の知見に基づいて丁寧かつ具体的に説明しています。 別の言い方をすると、とにかくコードの具体例で「やり方」を覚えたい、という人には合わないかもしれません。 コードの具体例もたくさん登場しますが、それは「考え方」を説明するための例であって、コードの書き方のお手本やサンプルを集めた本ではありません。 サンプルコードはKotlinです。内容は、どちらかといえばユーザーインタフェースよりという印象です。しかし、Kotlinを知らなくてもほぼ問題な
先日本サイトで「めちゃくちゃ重いけど動くぞ！Excelで『GPT-2』を再現したスプレッドシート」というニュースを執筆したのだが、実際に触ってみたところ想像以上に素晴らしかったのでレポートする。 「Spreadsheets-are-all-you-need」とは 記事で紹介した「Spreadsheets are all you need」とは、Excelの標準的なスプレッドシート機能を使ってGPT2（ChatGPTの先祖）のフォワードパス（入力から出力までのプロセス）をExcelの中で完全に実装したものだ。 と言ってももちろんExcel内で「ChatGPT」的な会話ができるわけではない。ChatGPTの心臓である大規模言語モデル（LLM）のごくごく基本的な機能をシミュレートできるだけだ。 本シートの説明文には「開発者でない人でも本物のLLMが内部でどのように機能しているのかを、最小限の抽象
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Futureアドベントカレンダーの3日目のエントリーです。昨日は@yamat2667さんのFlutterの記事でした。 デザインパターンというと、普段のプログラミングから一歩踏み込んで設計力を上げたい人が履修すべきコンテンツのように思われているようなツイートなりを見かけます。オブジェクト指向言語全般に使える知識だ、とか、開発者同士のコミュニケーションに使えるぞ、とか、コードの質が上がるぞ、とか。 一方で、パターンを詰め込もうとすると逆にコード量が増えて、パターン由来の変なクラス名が増えたりして、設計が歪むぞ、というのも当初から言われてき
普段からいくつか趣味で作ったツールやライブラリを npm パッケージとして publish しています。ちょっと工夫していることとして、「できるだけ簡単に npm publish できるようにしておく」というものがあります。npm publish が心理的に、手順的に難しいと、すでに main ブランチに新機能や修正が入っているのに、npm publish されていない、という状況が発生しがちです。新機能や修正をすぐにユーザに送り届けられるよう、npm publish は無思考でできるようになっていると嬉しいです。 その一環として、リリースノート (CHANGELOG) の自動生成というのをやっているので、その紹介をしてみます。本当は 6 月にやっていた Maintainer Month 期間 に間に合わせたかったのですが、とろとろしていたら 7 月になってしまった！ まあ遅れたから公開し
AI時代の『改訂新版 良いコード／悪いコードで学ぶ設計入門』 / ai-good-code-bad-code
こちらのイベントの登壇資料です AI時代の「良いコード／悪いコードで学ぶ設計入門」「ドメイン駆動設計をはじめよう」 https://forkwell.connpass.com/event/356295/
Vibe Codingで25万ダウンロード超のOSSを開発できた。できたが… ── AIの役割 vs 人間の役割ではなく「協働」で考える
はじめに @dyoshikawaです。 私の2025年6月ごろからの取り組みとして、Claude CodeによるVibe CodingでRulesyncというOSSツールを公開しました。 そこでかなり自由にClaude Codeでいろんな手法を試すことができましたので、AIコーディング全般のTipsをお伝えできればと思います。 一方で（人間の介入が少なすぎる）Vibe Codingの弊害としてコードベースやドキュメントが崩壊し、途中で開発がストップした場面もありました。ここのプロセスの反省と、どのように開発可能に復帰させたかという点も紹介します。 最後に人間の役割、AIの役割、ソフトウェア開発の未来といったトピックに触れたいと思います。 Rulesync: 主要なAIコーディングツールの設定ファイルを一括管理 まず、私が開発・公開したツール Rulesync について簡単に紹介します。 こ
株式会社バーチャルキャスト CTO MIRO／岩城 進之介 1972年生まれ。東京都出身。複数の企業において、映像制作やオーサリングツール、PDA端末の内蔵ブラウザなど、多岐な開発に携わる。個人としては2000年代に「携帯動画変換君」の開発などで注目を集める。2011年に株式会社ドワンゴに入社。360度LED画面を擁した没入型映像ライブ施設「ニコファーレ」でのネット連動演出システムや、ARライブシステムの開発など、AR、VR、放送技術、イベント演出のシステム開発を手掛ける。2018年、3Dアバターの共通フォーマット「VRM」を設計・提唱。同年、バーチャルキャストの立ち上げに携わり、CTOに就任。2023年、POPOPO株式会社を設立。 @MobileHackerz ブログ「MobileHackerz」 バーチャルキャスト公式サイト VRMコンソーシアム POPOPO株式会社 かつて、「携帯
はじめに 私は、未経験から入社して2ヶ月のエンジニアです。 今回は、そんな初心者エンジニアが研修課題を進めていくに当たって学んだ、工数見積もりについてお伝えしていきます。 経緯 この記事は、私の失敗談に基づきます。 私は研修課題のスケジュール管理にガントチャートを用いていたのですが、具体的工程やそれぞれの難易度など何も分からない私は、「このタスクはこんくらいかかるかな〜」と 完全に感覚で、無根拠に 工数見積もりを行っていました。 そのため遅延が発生し、更にその際のリスケジュールまで感覚で行ったために更なる遅延が発生し...というループに陥ってしまい、見兼ねた上司に見積もり方法を教わることで、やっと無理のないスケジュールを組むことができました。 以下では、その方法と効果、参考として調べた他の見積もり方法を記しています。私のような初心者エンジニアの糧になれば幸いです。 問題点 そもそも、なぜ遅
いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 Googleマップを見ていたら、方向音痴のための最終兵器(これで迷うようだったら人間やめてる)が搭載されていてビビった。 pic.twitter.com/PlOvqA1mSp 2024-03-24 15:02:43 いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 旅とプログラミングをこよなく愛します。 アメリカ大陸🇺🇸を横断しました！！小学生からプログラミング→新卒SIer→Webに目覚め自社開発の上場企業Web系エンジニア。個人開発者。読書・IT関連を中心にツイートします！！ネタツイート有。アイコンは@ixy先生に利用許諾済み。Amazonアソシエイト参加。 note.com/igz0/
ソートはコンピュータサイエンスにおける古典的なタスクですが、これが最先端の LLM と結びつき、新たな研究の潮流が生まれています。 ソートは比較関数さえ定義すれば実行することができます。従来の比較関数は身長・金額・距離のように測定可能な数値の比較を前提としていましたが、この比較関数内で LLM 呼び出しを行うことで「どちらが好みか」「どちらが優れているか」「どちらがクエリに関連するか」といった主観的で曖昧な概念を比較でき、これらの概念に基づいたソートが可能になります。 Python では、二つのオブジェクト a と b を受け取り、a を前に持ってきたければ -1 を、b を前に持ってきたければ +1 を出力する関数 cmp を実装し、functools.cmp_to_key(cmp) をソートのキーに設定すれば任意の基準でソートできます。 まずは雰囲気をつかむために応用例を見てみましょう
“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
Google CloudがApplication Design Centerという、構成図を書けばTerraformを書いて、デプロイまで行う機能をリリースしました。[1] どうやらGoogle CloudはTerraform職人を失職に追い込みたいようです。 Application Design Centerの概要 アプリケーション デザイン センターは、Google Cloud アプリケーション インフラストラクチャの設計、共有、デプロイに役立ちます。アプリケーション デザイン センターを使用すると、アプリケーション テンプレートを設計し、開発者と共有し、インスタンスをデプロイして、設計を進化させることができます。 つまりApplication Design Centerはインフラ構成図の設計・共有・デプロイを補助するツールで、アプリケーション開発者やプラットフォーム管理者が効率的に管
PHPカンファレンス小田原2024での発表資料です https://fortee.jp/phpconodawara-2024/proposal/4d39c7ef-058c-4648-b1d7-5510497e0d81
AIと量子コンピューティングの研究開発を行なうKandaQuantumは、2024年8月31日、顧客の要望内容を元に自動的に要件定義を生成し、さらに自律的にシステムを構築する要件定義システム生成AI「Babel（バベル）」をリリースした。 Babelは一行の要望から要望一覧、要件定義まで一気通貫で記載する。「要件定義プログラミング」により、自然言語からコードへの直接変換を実現。顧客の要望やビジョンを入力するだけで、Babelが詳細な要件定義のYAMLファイルを自動生成する。その上で生成された要件定義に基づき、Babelが独自にシステムを設計、開発。技術的な詳細を指定することなく、望む機能やふるまいを記述するだけでシステムが構築される。
ローカルPCでセルフホストできてGithub Copilotのように使えるコーディング補助AI「tabby」、Dockerイメージありなので早速使ってみたレビュー
Github Copilotのコーディングアシスト性能は目を見張るものがありますが、データを社外に持ち出せないなどの都合で泣く泣く使用を諦めている人も多いはず。そうした状況のなか、ローカルのPCでセルフホスト可能なコーディングアシストツール「tabby」が登場しました。 GitHub - TabbyML/tabby: Self-hosted AI coding assistant https://github.com/TabbyML/tabby tabbyはDockerから簡単に起動することが可能とのこと。Dockerのインストール方法については下記の記事の前半に詳しく記載してあります。 画像生成AI「Stable Diffusion」にたった数枚のイラストから絵柄や画風を追加学習できる「Dream Booth」が簡単に使える「Dreambooth Gui」レビュー - GIGAZINE
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Python 入門100本ノック まえがき 背景 私は新入社員の研修課題として Python の練習問題を探していました。 しかし、ちょうど良い課題はなかなか見つかりません。 というのも、教育担当の立場からしても新人研修は難しいのです。 そもそも新人教育に使うことのできる時間が限られている。 新入社員が自力で進められるように、練習問題だけでなく説明も充実させる必要がある。 新入社員の力量に応じて研修内容を調整したい。 ということで、一般公開可能な Python 練習問題を作成しました。 新人教育に限らず、これから Python を学ぶ方
Windowsでは、Windows Updateの直後やアプリケーションなどのインストール後に再起動が要求されることがある。以前に比べると、再起動にかかる時間は短縮されたものの、開いているプログラムを閉じてファイルを保存する必要があるなど、ちょっと面倒ではある。 なお、システムの再起動は、何もWindowsだけでなく、Linuxなど他のプラットフォームでも必要になることはある。とはいえ、ちょっとしたアプリケーションのインストールやアップデートの後に再起動が要求されるなど、頻度が高い気がしないでもない。今回は、この再起動について調べる。 Windows Updateが再起動を要求するとき Windows Updateの場合、再起動が必要になるのは大きく2つの理由がある。1つはWindows自体の更新で、このときにWindowsのインストールイメージが作られて再起動。Windowsの再インスト
せっかくなのでAIなしで現時点の印象を書いてみようと思う。 2025年はAIコーディングが一気に広まった年だった。2026年になってから、モデルのバージョンが少し上がっただけで、実際にコーディングをやっていない人からすると少し良くなっただけのように見えると思う。 これが大きな差で、以前は95%位の完成度までは出力ができたが、残りは人間側でレビューと調整を前提としていた。これはこれで有用ではあったが、人間側がAIをおだてながらほしい実装を出力させる印象があった。 2026年に入ってからは違う。人間側が仕様をしっかり書き、AI側でちゃんと動作確認して試行錯誤できる環境を与えていれば、一発で実用可能な出力を出すことは可能だ。なので人間側は仕様をしっかり作り込み、Unit TestなどAI側で試行錯誤できる環境を与えることが重要になる。人間側でAIをおだてる必要性は薄く、しっかり指示出しさえできれ
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「Tailwind CSSめっちゃ負債になりそう」はそうでもないのでは、と思っている
オンライン講座MOOCで英語版「プログラミングしながら学ぶコンピュータサイエンス入門」を公開
JavaScript なしで動作するモダンなコードの書き方
続・Claude Code公式Pluginのすすめ+α
DDD is dead. God is in Twitter #scrumsapporo
プログラミング向けフォントの新しい選択肢「0xProto」／トレンドを押さえつつも、可読性とデザインに独自の工夫。控えめな合字活用もちょうどいい【レビュー】
文芸的diffでソースコードを解説する - ABAの日誌
pyenvを初心者に薦めるのはもうやめよう - methaneのブログ
A4サイズのフルカラー電子ペーパーポスターを作ってみた - yutashx.log
令和にふりかえる C10K 問題
デザインシステムを丸ごと Skills にする
網羅的なPRDやDesign Docを書かなくなった - kosui
Sakana AI の間違いを徹底的に査読してみた (Colabコード付き)｜白井暁彦 aka しらいはかせ
GPT-4を利用した長文原稿自動生成プログラムの紹介｜IT navi
本の紹介『読みやすいコードのガイドライン』 - ソフトウェア設計を考える
「ExcelでChatGPTを再現するシート」が想像以上に素晴らしかった (1/4)
2024年末にデザインパターンについて考える - Qiita
Writing a good CLAUDE.md
リリースノート自動生成テクニック - mizdra's blog
実装に“思想”を乗せ続けて 「携帯動画変換君の人」がCTOになるまでの開発人生放浪記【フォーカス】 - レバテックLAB
初心者エンジニアに最初に読んでほしい工数見積もりの話 - Qiita
XSS攻撃の温床「innerHTML」はもう終わり、「Firefox 148」に「setHTML()」が導入／入力を自動でサニタイズしてくれる「Sanitizer API」が実装
Googleマップに方向音痴にとっての最終兵器が搭載されていてビビった「これで迷うようなら…」方向音痴さんの声続々
LLMでソート - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
Google CloudのTerraform職人が失職する機能が出てしまった……
単体テストを書かない技術 #phpcon_odawara
顧客の要望から要件定義、システム生成まで自動化する「Babel」 OSSの「Zoltraak」がコア
Python 入門100本ノック - Qiita
Windowsはなぜ再起動が必要になるのか？ (1/2)
最近のAIに関する所感｜catatsuy
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