作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
データ抽出サービスのスタートアップ・Reworkdの共同設立者であるアシム・シュレスタ氏が、ChatGPTが生成したコードをそのままコピーして使用したことで、多くのユーザーがサービスに加入できず1万ドル(約150万円)以上の利益を逃したことを、ブログで赤裸々に語りました。 How a single ChatGPT mistake cost us $10,000+ | Blog https://asim.bearblog.dev/how-a-single-chatgpt-mistake-cost-us-10000/ この問題の発生は、シュレスタ氏らのプロジェクトチームがスタートアップの収益化に着手していた2023年5月にさかのぼります。出資者からの指示で収益化を急ぐ一方、プロジェクトをNext.jsからPython／FastAPIに移行する必要もあったシュレスタ氏は、移行作業のほぼすべてをC
はじめに コーディングにAIが使われるようになってだいぶ時間が経ちました。AIエディタも様々なものが出ましたが有名どころとしてはCursorやGithub Copilotが挙げられると思います。これらのツールは、定額課金であるため個人で手が出しづらかったり契約にハードルがあるような職場もあるかもしれません。 ということで従量課金で使えるVSCode拡張のAIエディタ機能を探していたところ、Geminiの拡張を知りましたので使ってみました。 あまり使っている人が見当たらなかったので共有できればと思います。 誰向けの記事か Gemini Code Assist（VSCode拡張）について知りたい人 従量課金のAIエディタツールを探している人 Gemini Code Assist Gemini Code Assistは、Google Cloud の AI を活用したコラボレーターと表現されており
NX-Jikkyo : ニコニコ実況避難所サイバー攻撃で期間未定の鯖落ち中のニコニコ実況に代わる避難所です。長期化してほしくないけど長期化に備え…nx-jikkyo.tsukumijima.net GitHub - tsukumijima/NX-Jikkyo: NX-Jikkyo: Nico Nico Jikkyo AlternativesNX-Jikkyo: Nico Nico Jikkyo Alternatives. Contribute to tsukumijima/NX-Jikkyo development by creating an account on GitH...github.com NX-Jikkyo は、サイバー攻撃で最低7月末まで鯖落ち中 のニコニコ実況に代わる、ニコニコ実況民のための避難所であり、ニコニコ生放送互換の WebSocket API を備えるコメントサ
この記事は何 この記事は python の学習を兼ねて色々書き散らしたので、 fastapi のサーバーを建てるという軸では理解しづらくなった。 上から順になぞるだけで devcontainer 上で fastapi の開発環境が構築できるようにする。 プロジェクトを作成 rye のインストールは略 $ rye init fastapi-example $ cd fastapi-example $ rm -r src # 作る対象がライブラリではないので一旦消す $ rye sync $ rye add fastapi fastapi-cli pydantic $ rye add mypy pytest -d { "deno.enable": true, "[python]": { "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff", "edit
1. はじめに Webページや動画からテキスト情報を抽出することは、情報収集やデータ分析など、様々なタスクにおいて重要です。この記事では、DockerとFastAPIを用いて、URLからテキストを抽出するアプリケーションを構築する方法について解説します。Dockerは、アプリケーションの実行環境をコンテナ化することで、環境依存の問題を解消し、デプロイを容易にする技術です。FastAPIは、Python製のWebフレームワークであり、高速で効率的なAPI開発を可能にします。 この記事を活用するとできること youtubeから字幕(transcript)を取得して、Difyで要約させる WebサイトのURLから、テキストを出力して、Difyのワークフローに流し込む Web上のPDFからテキストを抽出して、DifyでQAチャットボットを構築する 2. 環境構築 2.1 Dockerfile 以下
cover-agent を使ってみる
$ git clone https://github.com/Codium-ai/cover-agent $ cd cover-agent $ rye init -r requirements.txt # テスト実行 $ rye test $ cover-agent \ --source-file-path "app.py" \ --test-file-path "test_app.py" \ --code-coverage-report-path "coverage.xml" \ --test-command "rye test -- --cov=. --cov-report=xml --cov-report=term" \ --test-command-dir "." \ --coverage-type "cobertura" \ --desired-coverage 70 \ --m
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Python + VSCode の環境構築 20240604
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
ChatGPTが生成したコードのバグを見落としたせいで150万円以上の損失を被った失敗談
VS Code で Gemini Code Assist を使う - Qiita
鯖落ち中のニコニコ実況の避難所、NX-Jikkyo を開発しました
fastapi + pydantic + devcontainer でサーバーを建てる
URLからテキストを抽出する自作APIアプリケーションの構築|youtube, PDF