はじめに なぜ遅いのか 何をやるのか 計測 名前付きボリュームを使ってない場合 Named Volumeを使う場合 Macからどう見えているか 結論とまとめ はじめに 以前からいろんなところで話していますが、僕は普段、手元のMacには言語系のランタイムとかは入れておらずVS CodeとDocker for Macだけ入れてRemote Containersの環境で開発しています。 この環境自体はとても便利でいいのですが、一点大きな問題があります。 それは遅いということ。自分の場合は最近だとJSでの開発が多いのですが、例えばNext.jsで開発している場合に以下のような操作が特に遅く感じます。 yarn install yarn add yarn jest next dev next start next build yarn jestとかnext devが遅いのは起動だけだったりします。起
YAMLの変更点を見落とさない！diffより強力なYAML差分確認ツール『dyff』のすすめ | SIOS Tech Lab
はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの小野です。 Kubernetesを利用する中で、yamlファイルの差分を確認することがよくあります。 差分確認コマンドと言えばdiffコマンドが一般的ですが、yamlファイルは行単位ではなく設定単位で比較を行いたいケースが多いので、diffコマンドを使うのが難しいです。 そんな時に役立つdyffというツールをご紹介します。 dyffとは dyffはテキストの「行」ではなく「データ構造（意味）」に基づいてYAMLやJSONファイルを比較するコマンドラインツールです。 dyffは以下の特徴があります。 キーの順序を無視して比較 人間が読みやすい出力形式 ツール連携 dyffインストール方法 dyffのインストール方法について詳しくは公式のリポジトリを参照してください。 バイナリファイルを用いてインストールする場合、以下のように実行します。 $ cur
MCPサーバをつくって学ぶ 最近、AIアシスタントの文脈で「MCP」や「MCPサーバー」という用語を聞くようになった。 MCP（Model Cotext Protocol）とは？ Model Context Protocolとは、AIとアプリケーションとの間で情報を効率的にやり取りするためのプロトコル。 簡単に説明すると、AIが自分の作ったアプリケーションを操作できるように、データを提供したり、機能を公開したりして、扱いやすくするための方法を定義したもの（プロトコル）。 MCPを使うことで、AIがアプリケーションのコンテキストを理解できるようになる。 たとえば、いままで手動でデータを貼り付けたり、プロンプトを書いてコンテキストを補っていたりしたものが、AIが直接アプリケーションから取得できるようになる。 MCPサーバー 主に3つの機能を提供する。 Resources … クライアントが読み
はじめに今回は、Cursorで業務フローをdraw.ioで可視化し、n8nのワークフローを作成するまでの流れを自動化するシステムの構築方法をご紹介します。 このシステムでは対話形式で要件を整理し、段階的にフロー図やn8nのワークフローを作成できます。 このシステムでは、精度高く、n8nのワークフローを構築してくれますが、ノードの細かな設定部分は人間が修正する必要はあります。 ただし、今後のLLMの精度向上に従って、よりn8nワークフロー作成精度の向上も期待できます。そのため、LLMで作成することを前提としたシステムを作成しておくことは非常に便利だと考えられます。 システムの概要このシステムは4つの段階でフロー図やn8nのワークフローを作成します。 対話形式でのヒアリング → 構造化された要件定義書を自動生成 要件定義書 → 中間設計書（DSL）を自動変換 中間設計書 → Draw.io形式
この記事は、先日催された「ジャムジャム！！Jamstack_5」で登壇した際の内容を再度まとめたものとなります Next関連 next-seo Seoコンポーネントのようなものが踏襲されてる JSON-LDのサポートも入っていてサポート範囲が広い next-sitemap sitemap.xmlとrobots.txtを作成してくれる 分割もしてくれる configファイルの中で細かい設定ができる pathpida 再生したページのパスの定数ファイルを作ってくれる便利なやつ タイポが無くなって助かる typed-scss-modules CSS Modlesでスタイリングをする際に、.module.(sc|c)ssに対して型定義ファイルを作成してくれる。 宣言漏れや補完など、痒い所に手が届く headlessCMS関連 microcms-js-sdk 最近扱っている案件のheadlessCM
2025年版 DynamoDBを本格的に使いたい開発者のためのDynamoDB利用ガイド - KAKEHASHI Tech Blog
DynamoDBも当初はマネージドとしてシンプルでしたが要求が増えるにつえ複雑になってきました。 ＊ソフトウェアでは良くあることで、そして新しくシンプルなものが生まれ新しいサイクルが始まる モデリングなどはドキュメントを見ていただきつつ、この記事では間違えやすい抑えていただきたいポイントを解説します on-demandモードを使う 初期設定はprovisionedモードになりがちですが固定料金を取られます。また、トラフィックが読めないとき、増減激しいときもあるでしょう on-demandモードが無難です(2024/11/1から半額になりなおさら) CDKの場合、dynamodb tableV2を使うと初期設定でon-demandです provisionedになっているテーブルを探すならAWS Configを使えばアカウント横断で検索できます provisionedは上級者向け。地味に難しい
新しいリポジトリに入ったとき、コードを読む前に 全体像を1枚絵で見たい ことがあります。 そこで、Claude Code に「リポジトリを読んで1枚のワークフロー図にして」と頼むプロンプトを作ってみました。 できあがるもの 対象ディレクトリを渡すと、flows.json と workflows.html の2ファイルが出ます。外部ライブラリゼロ、ダブルクリックで開けます。 左でフローを選ぶと関連エッジだけが点灯し、下の注釈で番号をクリックすると該当ステップが派手に光ります。 ちょっとした工夫 書いてみてわかったのは、AIに図を描かせるときは「やるべきこと」より 「やってはいけないこと」を書くほうが効く ということです。 たとえば、 バッジを Node の下のレイヤーに置くと、ホバーが Node に奪われて番号が反応しなくなる 往復エッジを lane offset 無しで描くと、同じ曲線に重
参考 目的 プロジェクトで使用されている不適切なuseEffectを減らす 本題 Reactの公式ドキュメントにuseEffectは必要ないかもしれない，というようなページがありとても勉強になったので記事にしようと思いました． データフェッチング アプリのデータフェッチングをuseEffect内で行うのはよく知られている方法です． Bad 💣 function SearchResults({ query }) { const [results, setResults] = useState([]); const [page, setPage] = useState(1); useEffect(() => { // 🔴 Avoid: クリーンアップなしでのフェッチング fetchResults(query, page).then(json => { setResults(json); }
はじめに VSCodeで、index.tsやpage.tsxなど、同名のファイルを複数同時に開いてしまい、わからなくなってしまったことはありませんか？ 実はよく見ると同一名称のファイルを開いているときには右側にディレクトリ名も表示されているのですが、薄い文字かつ、目線移動が必要で分かりづらいです。 この記事では、VSCodeの設定を変更することで、タブ表示名にディレクトリ名を含めて表示する方法を紹介します。 設定方法 VSCodeの設定ファイルsettings.jsonに以下の設定を追加します。 "workbench.editor.customLabels.patterns": { "**/index.*": "${dirname} .../${dirname(1)}", "**/{page,layout,template,route,actions,hooks,components,ut
Function callingの登場 6/13ごろにOpenAI社から発表された新しいgpt-3.5-turboのインスタンスにFunction callingという機能が追加され話題を呼んでいます。このFunction calling、非常に強力な機能なのですが、仕組みがいまいちピンとこないといった方も多いのではないでしょうか。筆者もその一人で、ドキュメントを3回くらい読んでもしっくり来なかったのですが、実際にFunction callingを実装してみてなるほど、これは凄いな、となったので紹介します。 ここでは、具体的なソースコードを紹介しながら、実際に動作するサンプルを作っていきます。 TL;DR ソースコードだけ見られればいい！という方は以下へ https://github.com/canada/openai-function/blob/master/app.py ソースコードを
「全部YAMLに書き直せ」と言われた月曜日の朝... 先日、上司から「全APIドキュメントをJSONからYAMLに書き換えて」と突然言われた時のことを思い出します。その瞬間の私の顔は...😱 「マジか...何百ものAPIを全部書き直すのか...また週末出勤確定じゃん...」 でも意外なことに、この作業は思ったほど大変ではなく、むしろYAMLの良さを発見するきっかけになったんです！今日は、JSONとYAMLの 決定的な違い と、 簡単に楽しく 変換する方法をシェアしたいと思います！ JSON vs YAML：フォーマット対決！ 変換方法の前に、まずこの2つのフォーマットの違いを見てみましょう。「案ずるより産むが易し」というように、実際に理解すれば怖くありません！ 1. 構造表現：中括弧 VS インデント JSONとYAMLはデータ構造の表現方法が全く違います。JSONは真面目なサラリーマン
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あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。 久しぶりに登場しました菊池です。 僕は昨年から新しいデータ基盤を構築するプロジェクトを担当しておりまして、最近システムが無事に実稼働してホッと一息したところです。思い起こせば入社時はインフラ担当部署に配属だったのが、広告配信システムの開発をやったり、カジュアルゲーム作ったり。新規事業のスマホアプリを作りつつサーバーサイドの API を作って立ち上げたり、海外向けのサービスを作ったり。いつのまにかメディア運営に関わったりしてきましたが、最近はデータ基盤の開発もやってます。そんなキャリアを歩んできましたが、いつか森の中の開けた草原にあるネット環境の整ったポツンと一軒家で、庭にチャボを放飼にしつつ養蜂をやってみたいと思っています。 話は戻りますが、今回はこの稼働したてホカホカ状態のデータ基盤について概要を紹介したいと思います。よろ
すっごいネタ来ました！ この記事を読んでできるようになること ・プロンプトの自然言語←→羅列表記変換 ・適当な文章（日英問わず）のプロンプト化 ・作成したプロンプトのランダム生成 ・日本語での要約 ・プロンプトの微調整 まずは、こちらを読んでください！ 間にJSON変換をかませるだとっ！？ こんな面白いネタ、そりゃもうやっちゃいますよね。 てことで、半クローズな環境でNyaFuさんにすっごいGPTプロンプトを見せてもらったので、さっそくどんどんと手を入れてしまいました。（NyaFuさん、その節はすいませんでした） その後、快く了承いただけたので、今回はコラボ記事を書かせていただきます！みんなもNyaFuさん、フォローしようぜ！ 仕組みと考え方についてはNyaFuさんの記事でしっかりと確認しておいてください。使い始めてから自分用にカスタマイズしやすくなります。 ChatGPT-4もしくはBi
📝 はじめに こんにちは犬です。 デザインシステムをはじめる上で、 Figma の神プラグインを見つけたので共有します！ わたしが携わっているプロジェクトでは、エンジニアとデザイナーの双方向のコミュニケーションツールとして Figma Tokens を採用しています。 📝 Figma本体 だけでは実現が難しい色の管理手法 Figma と フロントエンド実装時の色の管理については以下のように取り決めました。 # 色の定義と利用方法 1. Primitive colors を定義 ここで定義した色をサイト全体で使用する。 ※ 定義はするものの、全ての色をサイト全体で利用するとは限らない。 基本色（赤、黄、青、、、など）からアルファ値や彩度、明度を機械的に算出して全カラーパレットを作成。機械的に出した色に微妙なものがあった場合は微調整する Primitive colors の例 red.10
まだAPIが出来ていない？私は一向にかまわんッッ
初記事です。 あるフロントエンドの悩み プロジェクトの納期は決まっていて、すぐに着手しないといけない。 だけど、API はまだできていない... 早く着手したい...、ふぬぬ...。 今回はそんなフロントエンドがバックエンドのタスクの待ちにならないように、並行してアジャイルに開発していけるツールとしてmswをご紹介します。 mswとは？ mswとはmock service workerの略で、簡単にモックのAPIを立てることができるライブラリです。 同様のことができるライブラリとしてJSON Serverもありますが、mswには以下の利点があります。 単純にJSONを返すのではなく、ロジックも書くことができる Expressのようにスッキリ書くことができる RESTだけでなく、GraphQLにも対応している 以下のようなケースに向いていると思います。 早く着手しないといけないけど、API
こんにちは、SmartHR のプロダクトエンジニアの横山です！ 今日は、とあるプロダクト開発で実装した巨大な SQL において、一般的な構文（UNIONやJOINなど）の影に隠れがちですが、とても助けになった PostgreSQL の機能を紹介します。 巨大な SQL と聞くと、複雑性や可読性の観点から敬遠されることも多いです。しかし、パフォーマンス要件的に必要に迫られたり、アプリケーション層の複雑さを解消するために、あえて DB 側でロジックを解決し、1 クエリで完結させる選択が必要な場面も、稀にですが確実に存在します。 本記事では、実際のプロダクトコードで活用したテクニックの中から、痒いところに手が届いた機能をピックアップしました。ORM だけでは解決できない課題に直面したとき、あるいはパフォーマンスチューニングをするときの一助となれば幸いです。 目次 複雑なクエリを保守しやすくするた
2024-08-06 TSKaigi サブイベント #1 フロントエンド
大量データの JSON serialize 処理を高速化し、レスポンスが倍速になった話 - freee Developers Hub
こんにちは、freee会計でワークフロー機能の開発をしている @mitubaEX です。 先日 freee会計のパフォーマンスチューニングに取り組みました。本記事では、調査の流れ、改善の事例を紹介します。 問題発覚までの流れ freee では自社の経理業務に freee会計を利用しており、その中でも経費精算の機能はほぼすべての従業員が利用しています。そのため日々多くのフィードバックをもらえます。そのフィードバックの1つで、「経費精算の一覧を開くのが遅い」という報告をもらいました。幸い表示件数を指定できるので調整すれば遅くはならないのですが、一覧性が下がってしまうため有用な解決策ではありません。 そこでワークフローを開発しているチームで、このパフォーマンスイシューの調査を始めました。 調査する まず事前調査として Datadog*1 で一覧画面を表示するリクエストの処理を確認しました。 一覧
Ruby on Rails を用いたシステム上で入力フォームを実現する際、Rails が提供しているフォームヘルパーを利用した実装や、React や Vue によるコンポーネントの自前での実装が一般的に行われます。 ここで、職業で学生を選択した場合は学校名と学年、会社員を選択した場合は役職と年収を…
TypeScript/JavaScriptの言語思想的にはtry/catchを使ってerror handlingをするのが普通
人間がMarkdownを書いたり修正しない時代に、Claude Code hookでドキュメントを自動でファンシーHTML化する
はじめに X 上で見かけた 「もう Markdown じゃなくて HTML でドキュメント書いた方がよくない？」 系の議論（@trq212 のポスト等）には、まったく同感です。 というのも、自分は もう半年ほど前から、Claude CodeにHTMLでドキュメント生成させています。エージェントを使えばつかうほど、その生成物を直接人間が修正することが減るからです。プランファイルがその典型で、プランがまちがっていたらそれはAIに指示して修正させるべきで手動修正するべきではないのです。その理由は手間を減らしたいからではなく、「なぜそう出力されたか」の理由にたちもどって指示しないとAIは同じ間違いをくりかえしてしまうからです。そうすることで人間はAIと思考を共有することができます。 その場合、Markdownは人間が作成も修正することはなくなるわけで、Markdown形式がドキュメントの形式として
構造化ログのプラクティスをあちこちで調べていたら、logfmtを推奨する記事を見つけたので調べてみました。 先に結論を言うと、JSON linesを使っておくのが良さそうです。 logfmt について logfmtとはスペース区切りで key=value を並べたフォーマットです。文字列にはクォートとエスケープによってスペースや改行を含められます。 at=info method=GET path=/ host=mutelight.org fwd="124.133.52.161" dyno=web.2 connect=4ms service=8ms status=200 bytes=1653 (logfmt から引用) あちこちで logfmt のリファレンスとして紹介されているのはこの記事です。 https://brandur.org/logfmt 発明されたのはどこか分かりませんが、流行
間違っています。JSONは仕様が簡潔で融通が利かないところがメリットであり、ケツカンマやコメントを許容しないこともそれに一役買っています。ケツカンマやコメントが欲しければYAMLを使いましょう。YAMLはJSONのスーパーセットなので、JSONにケツカンマやコメントをつければYAMLとして読むことは出来ます。 JSONとYAMLにはそれぞれに良さがあり、それぞれの良さを他方に求めると、その価値を毀損します。言ってしまえば、JSONはシンプルでありYAMLはイージーなのです。 参考: Simple Made Easy JSONはシンプル ご存知の通り、JSONはルールや覚えることが少ない反面、表現力に乏しいです。結果として人間にも機械にも比較的優しいシリアライゼーションフォーマットとして優れています。「ひとつのことをうまくやる」です。必ず1行に圧縮できる強みもあり、ログフォーマットとしても使
はじめに Kaigi on Rails 2025で発表し、何人かの人といろいろ話しているうちに、モダンフロントエンドが面倒臭いのはJSON APIのせいではないかと考えるようになりました。そしてJSON APIそのものが悪いというよりは、JSON APIを必要以上に使う原因となっているSPAが問題ではないかと思っています。まだ考えは固まっていないのですが、まずは部分的に紹介したいと思います。 モダンフロントエンドはJSON基礎工事が大変 SPAのReactフロントエンドを作る場合、Hotwireなら不要だった多大な工数が新しく発生します。 APIエンドポイントのルータおよびコントローラから、JSON APIシリアライザ、クライアントサイドのルータ、JSON APIをfetchしてフォーマット変換する作業、さらにAPIの契約を文書化したOpen APIを作成します。ここには記載していませんが
サーバーレスアーキテクチャで翻訳 Web API を構築するハンズオンをやってみた | DevelopersIO
サーバーレスアーキテクチャを基礎から復習したかったです。手を動かしたい派なので初心者向けのハンズオンをやってみました。なにを復習したら良いのかはやってみてから考えることにしました。 以下の構成を手を動かして作ります。 画像引用: ハンズオンのアンケート回答後にダウンロードできる資料より やってみた感想 2019年に収録されたハンズオン動画のため一部マネージメントコンソールのUIに変更は見られるものの構築する上では支障はありませんでした（2021年11月現在） API Gateway プロキシ統合のLambda（Python）と、SDKを使い他のAWSサービスの呼び出しを試せる 以下のサービスの連携を簡単に体験したい初心者にオススメ API Gateway Lambda Translate DyanamoDB ハンズオンを完走するまでの所要時間は約1時間30分でした ハンズオン記事のリンク
「通知を送るだけ」なら Webhook、「対話が必要」なら Bot で実装するのが一般的に良いでしょう。なお、今回は Webhook をテーマとしますが、今後は Bot に関する記事もあげていく予定です。 ざっくり Webhook の作成方法 1. チャンネルの設定を開く 送信先のテキストチャンネルを右クリック → 「チャンネルの編集」を選択します。 2. 連携サービスから Webhook を作成 左メニューの「連携サービス」→「ウェブフックを作成」をクリックします。 3. Webhook の設定 お名前: メッセージ送信時の表示名 アバター: アイコン画像（オプション） チャンネル: メッセージ送信先 ※ 全て後から変更可能です。 4. URL をコピー https://discord.com/api/webhooks/[ID]/[TOKEN] 形式の URL が発行されます。 ※ この
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 教科書をLaTeXおよびPDFファイルで自動生成するツールを作りました！ プログラムはGithubで公開しており、Google Colabで実行できます。 ツールの名前は、AutoGenBookとしました。 このツールにより、あなたのバックグラウンドを考慮した上で、あなたの知りたい分野の教科書を数十円くらいで作ることができます！！ 以下は「機械学習のための線形代数」についての教科書を出力した結果です。PDFはこちらに置いています。 Markdownでの出力にも対応しました（2024/10/19）。 数式だけでなく、プログラムも表示できま
仕事用のマシンをWindows 11で新しく組むことにした。今使っているマシンのCPUは第4世代Coreなので、メモリー増設もCPU交換も限界。そもそもWindows 11ではサポートされていないため、潮時と考えた。 こういう場合は問題を引きずらないように、Windowsは新しいドライブに新規インストールすることにしている。ドライブのイメージコピー（クローン）は楽だが、潜在的なものを含めトラブルも「コピー」してしまう可能性がある。 Windows XPの頃に比べれば、システムの引っ越しはラクになったが、相変わらずアプリケーションは手作業で入れ直す必要がある。環境設定作業が面倒になるので、どうしても代替品がないときを除いて、筆者はインストール台数が制限されているアプリケーションは使わないことにしている。いきなりマシンが動かなくなった場合に、短時間で環境を再構築できない可能性があるからだ。そう
JSON攻略法.pdf
Power Automateのデータ操作(Data Operation)について (Ver.モダンデザイナー）
データをシリアライズするには、独自のフォーマットを定めるよりも、基本的な定義済みの構造を組み合わせてフォーマットを作るほうが望ましい場合が多いです。 そのような仕組みとしてJSON, S式, XMLなどが存在しますが、これらは 「基本的な構造」として何を選ぶか、という観点からそれぞれに個性を持っています。 本記事では、具体的な構文のことは基本的に忘れて、各フォーマットが採用するデータモデルの違いに焦点を絞って比較します。 JSON data JSON = Value data Value = -- Compounds Array [Value] | Object (Map String Value) -- Scalars | Null | Boolean Boolean | String String -- UCS-2 | Number IntegerOrFloat -- no NaNs
公式ドキュメントで説明されているけど、同僚に何度か説明する機会があったり、作る必要のないサービスアカウントキーを目にすることも多いのでまとめておく。 認証情報が登場しないアプリケーションコード 例えば以下のコードで Secret Manager に保存したトークンを取得することができる。SecretManagerServiceClient にサービスアカウントキーを渡さずとも動作する。 const {SecretManagerServiceClient} = require('@google-cloud/secret-manager'); const client = new SecretManagerServiceClient(); (async () => { const [secret] = await client.accessSecretVersion({ name: 'proj
ローカル環境を汚さない構築ツール「Devbox」をクラウドですぐ使える「Devbox Cloud」β公開。ローカルでのファイル編集がクラウドに自動同期
ローカル環境を汚さない構築ツール「Devbox」をクラウドですぐ使える「Devbox Cloud」β公開。ローカルでのファイル編集がクラウドに自動同期 Linux環境上に独立した開発環境を簡単に構築できるオープンソースのツール「Devbox」の開発元であるJetpack.io社は、Devboxをクラウド上ですぐ利用できるクラウドサービス「Devbox Cloud」を2月1日に発表しています。 If you’ve been looking for a fresh take on Cloud Development environments; check out Devbox Cloud which we’re announcing today (https://t.co/eh2Laas2bu) Easily spin up low latency virtual machines on th
こんにちは。 今回はClaude 3.7 sonnetの助けを借りて個人用ミニwebアプリを開発してみました。 普段はサービスデザイナーをしている開発素人の私がClaudeとともにアプリづくりを進めた過程や感想をつづります。 プロンプトやClaudeからの応答を抜粋して載せていますので、初心者のAI駆動な開発プロセスを追体験いただけたら嬉しいです！ プロローグ 「Hey Claude, 俺一人でwebアプリ開発できる確率は？」 『…6%です』 「……ま、そんなところか」 『…あなた一人なら』 「？」 『…あなたは一人ではありません』 「……ﾌｯ…。 …そうだったな」 「…Hey Claude、"俺"と"お前"でアプリ開発できる確率は？」 『100%です』 「最高だ」 Claude 3.7 sonnetがでた！ 2025年2月末、アンソロピック社の最新モデルClaude 3.7 Sonnet
はじめに 近年、プロダクト開発の現場では「Design to Code」という概念が大きな注目を集めています。 これは、デザインツールで作成されたUIデザインを直接コードに変換する技術のことで、開発効率の大幅な向上が期待されています。 この流れの中で、Figma社は、Dev Mode（開発者向けの表示モード）やCode Connect（コードとデザインの同期機能）といった機能をリリースしてきました。 このような背景の中、つい最近では「Figma MCP」が話題となりました。 私たちのチームでは、このFigma MCPとAI搭載コードエディタ「Cursor」を組み合わせることで、実際のプロダクト開発に挑戦してみました！ 本記事では、その導入過程で得られた知見、そして実際の運用における工夫について紹介します。 🤖 Figma MCPとは Figma MCPについては、こちらの記事が非常にわか
背景 以前はClaudeに記憶を与えるLocal Memory MCPを作った記事を作成した。 その後すぐ、Claude MobileがRemote MCPを対応したため、どうしてもスマホで使うClaudeも記憶を持たせてほしいのでLocal MCP Serverをリモート化したくてAWS Lambdaで実装した。 なぜLambdaなのか？ サーバーレスでイベント駆動 私のユースケースとしてはClaudeと会話するときに、必要な場合はMemory MCPに私に関する記憶を取り出したり、記憶を作成したりするものだ。 そのため、1日多くても数十回使うようなものであり、サーバーを常時起動する必要がなく、イベント駆動のLambdaに非常に合うものであった。 個人利用はほぼ無料枠で完結 AWS Lambdaの無料枠は以下の通りだ。 毎月100万リクエスト無料 毎月40万GB秒の実行時間無料 私の場合
はじめに こんちは！製造業で社内SE的なのやってる人です。 最近RAG分野にハマっていますが、Excel文書が厄介者すぎるということに最近気が付きました。ZennでもRAGにおいて、このExcel文書をいかに扱うかの記事は定期的に見かけます。 先人のエンジニアの方々が様々な有効打を提示してくれていますが、私も別のアプローチでこの課題に取り組んでみたので共有します🔥 TL;DR ExcelをCOM + xlwings/openpyxlで構造化する自作ライブラリ「exstruct」。セル値だけでなく図形・グラフ・ハイパーリンク・印刷範囲・セル背景色・SmartArt・罫線由来の表までJSON/YAML/TOON形式で出力。 画像認識なしでフローチャート矢印方向やグラフ軸・系列も抽出でき、RAGで失われがちな情報を補完してLLM復元精度が向上。 デモで表＋折れ線グラフ＋フローチャートをJSON
AI エージェント同士の連携を標準化するために Agent2Agent プロトコル（A2A）を発表しました。A2A プロトコルは基盤となるフレームワークやベンダーに依存せず、エージェント同士が安全な方法で相互に通信できるように設計されています。この記事ではサンプルコードを通じて A2A プロトコルを使用した AI エージェントの連携を体験してみます。 AI エージェントとはユーザーに代わって目標達成のために自律的に選択してタスクを遂行する AI 技術のことです。従来のチャット型の AI ツールは 1 つのタスクを完了するたびに再度ユーザーの指示を待つ必要がありました。AI エージェントは実行したタスクのフィードバックを元に次のタスクを選択し、ユーザーにの介入を最小限に抑えることができます。 AI エージェントが効果的に目的を達成するためには多様なエージェントがエコシステム内で連携することが
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MCPサーバをつくって学ぶ | ダーシノ(@bc_rikko)
Cursorでdraw.ioの業務フロー図とn8nワークフローを自動作成する方法｜Dify Base
Next.jsで静的サイトを作成する際によく使っているライブラリまとめ
Claude Codeにリポジトリを1枚のワークフロー図にしてもらうプロンプト
【保存版】「そのuseEffectの使い方あってる？」と言われる前に
【index.ts】そのVSCodeタブ名、わかりづらくない？【page.tsx】
OpenAI Function callingで複雑なタスクを簡単に実現 - Qiita
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