先日The Registerを見ていたらアジャイル開発の失敗率は268%も高い Study finds 268% higher failure rates for Agile software projectsという記事が目に入りました。 The RegisterはITニュースサイトで、日本で言うところのITmediaやWIRED、GIGAZINEみたいなところですかね。 その記事は元記事を紹介しているもので、『元記事はImpact Engineeringの宣伝ではあるが、アジャイル開発は期待ほどうまくいかないという疑念を抱かせるのにも十分である』というようなまとめになっていました。 ではImpact Engineeringってなんなんだよと元記事268% Higher Failure Rates for Agile Software Projects, Study Findsを最後まで読
使い方 Coderは様々なクラウドサービスで利用できますが、AWSでの使い方について紹介します。 詳細は公式サイトに詳しく記載されているので簡単に紹介します。 1.Coderが提供しているAMIからインスタンス(管理サーバー)を起動する Coderを使うためには、管理サーバーが必要になります。 ブラウザで管理サーバーに接続し、開発環境を立ち上げたりアクセスできるユーザーを管理したりすることができます。 2.管理サーバーにログインする 3.テンプレートを作成する デフォルトでDocker, AWS EC2, AWS ECSなどのテンプレートが用意されています。今回はEC2を選択しました。 4.ワークスペースを起動する。 ワークスペースが実際に開発を行うための環境になります。 5.開発環境に接続する 起動が成功するとVSCode Desktopとcoder-serverが選択できるようになりま
Continueというコーディング支援AIツールの紹介です。 コーディング支援AIツール・サービスとしてはGitHub Copilotが有名で、次いでCursorやCodeiumあたりが話題性のあるところかと思います。Publickeyに2024年3月時点での情報がまとまっています。 Continueはそれらと比べて知名度は劣りますが以下のような特徴があり、うまく使いこなせば有力な選択肢になると考えています。 ツール本体がオープンソースである Visual Studio CodeとJetBrains IntelliJ IDEAの拡張機能がApache License, Version 2.0で提供されています 言語モデルは自分で選ぶ Continueではコード補完用とチャット用で二つの言語モデルを利用しますが、そこでどの言語モデルを選ぶかは利用者側に任されています Continueを開発し
3つの要点 ✔️ デコンパイルに特化した初のオープンソースモデル「LLM4Decompile」を開発 ✔️ モデルに新しい学習目的を導入し、デコンパイルの精度向上を実現 ✔️ 再コンパイルと再実行可能性に焦点を当てたデコンパイルのための初の標準化されたベンチマークを構築 LLM4Decompile: Decompiling Binary Code with Large Language Models written by Hanzhuo Tan, Qi Luo, Jing Li, Yuqun Zhang (Submitted on 8 Mar 2024) Comments: Published on arxiv. Subjects: Programming Languages (cs.PL); Computation and Language (cs.CL) code： 本記事で使用してい
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『アジャイル開発の失敗率は268%も高い』のコメント欄が面白かったので紹介するよ - Qiita
AWS上にVSCode対応の開発環境を簡単に構築できるOSSのCoderがすごい！ - Qiita
コーディング支援AIツールContinueの紹介と構成例 - Qiita
デコンパイルに特化した大規模言語モデル「LLM4Decompile」の登場