SQLを学習できるサービス「SQL道場」のご紹介
はじめに はじめまして、DMMで電子書籍のデータ分析をしている栃沢と申します。 日々、キャンペーン・クーポンの効果検証、UI改善、ABテスト設計などの仕事をしています。入社当初は「長くて複雑なSQLクエリを書く」ことに苦労しました。（もちろん今もですがw） データ分析の現場では、基本的なSQLの知識だけでは不十分だと感じています。 実務では、複数のテーブルを結合したり、サブクエリやウィンドウ関数を駆使したりと、より高度なSQLのスキルが求められます。しかし、これらを独学で習得するのは容易ではないと思います。 SQLを学べる書籍やオンラインサービスなどあることにはあるのですが、ほとんどがソフトウェアエンジニア向けであり、データアナリストが実際の業務で必要とするSQLを学べる場は少ないと感じています。 こうした背景から、データアナリストやビジネスアナリスト向けに、より実務に直結するSQL学習環
VSCodeでコードを修正すると、次に修正すべきコードの場所を提案してくれる「Copilot Next edit Suggetions」プレビュー公開
VSCodeでコードを修正すると、次に修正すべきコードの場所を提案してくれる「Copilot Next edit Suggetions」プレビュー公開 マイクロソフトはコードエディタ「Visual Studio Code」の新機能として、コードを修正すると次に修正すべきコードの部分を提案してくれる「Copilot Next edit Suggetions」をプレビュー公開したことを明らかにしました。 この新機能は2月7日に公開されたVisual Studio Code 1.97（January Update）に搭載されています。 Version 1.97 of @code is out now with Copilot Next Edit Suggestions, Python no-config debugging, SVG image preview, and more! Full r
私のシンプルCursor活用方法｜ニケちゃん
こんにちは、ニケです。 皆さん、Cursor 使っていますでしょうか？ 私はそろそろ使用歴1年半くらいになります。 5ヶ月前にこんな記事を書いたのですが、AI時代のコーディングアシスタントの進化は早く、今はもうこの時とは全く異なる使い方をしているので改めて紹介したいと思います（一部被っている内容もあります）。 なお、AIコーディングアシスタントにはその他にも、Github CopilotやCline、Windsurfなどがありますが、これらのコーディングツールはCursorほど使ったことがないため、今回の記事では紹介・比較はしません。 XのTLでもいろんな宗派を見かけるので、「どれを使ったら一番楽できるんだ？」とは考えずに、取り敢えず一つのエディタ・ツールを使い倒すことをオススメします。 ⚠ 以降で紹介する方法は個人的にハマっている方法なので、これがベストではないです。１つの参考として見て
今こそエンジニアはCode-basedなドキュメンテーションを行うべきだと思ったので、その思想と方法をまとめる タイトルの内容について考え、社内向けに以下のDocumentation Guidelinesを作成しました。 プロダクト開発の効率を高めてくれて非常に有益なので共有します。 英語の原文の後に、AIによる機械的な翻訳を書いています。 Overview Modern documentation requires both accuracy and efficiency. By leveraging AI-powered editors and code-based documentation, we can achieve both while maintaining high quality and consistency. 【日本語訳】 現代のドキュメンテーションには、正確性と効
はじめに CursorのユーザーたちがSpecStoryという拡張機能の話題で盛り上がっていて「あやしい拡張をほいほい入れるんじゃないわよ・・」と思いつつも興味深そうなツールだったので調べてみた。 エージェントに記憶を持たせたい CursorやClineなどのコーディングエージェントに記憶を持たせたいという動きがある。現在のコーディングエージェントは、セッションごとに記憶を失うため、プロジェクトの文脈を維持した作業が難しい。この課題を解決するため、「エージェントのメモリー」を実現する方法が試行錯誤されている。 メモリーには、ユーザーとエージェントの過去の会話から得られた知識が蓄積される。コーディングエージェント利用者の中には、ドキュメント作成をAIに任せて自動で生成して、ナレッジを積み上げてコーディング効率を上げようと取り組んでいる人々がいる。 Remember Memento? Guy
なにこれ Deno はセットアップが非常に簡易で、スクリプトの書き捨てに便利です。 npm install xxx 相当のことをしなくても、import "xxx" と書いておけば裏側でキャッシュして型チェックしつつコードが書けます。 Deno を Jupyter Kernel として使って、 ログを .ipynb として保存すると、GitHub が対応しているので実行結果をプレビューできて便利です。 実際に試したURLはここ。 以下のURLは、実際に puppeteer を動かして、そのスクリーンショットを表示しているところです。 実行結果を保存してくれるので、実験用の書き捨てのスクラップを作るのに便利です。 環境のセットアップ vscode に deno と jupyter の拡張を入れます。 使いたいプロジェクトで、 Python と Kernel をセットアップします。 今回は u
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TLDR; vulnhuntr という AIによる脆弱性探索を見つけた python しか対応していなかったから、go に対応するように実装し直した（成果物 vulnhuntr-go） JavaScript, TypeScript, Java や Ruby での実装も挑戦したい LLM 群雄割拠の時代。Next Big Things を探せ！ 皆さん。LLM 使いこなせていますか？ きっとこの記事に辿り着けるだけの情報ネットワークを持っている皆様であれば、LLM 使いこなせてるよ！って人も多いと思いますが、折角なら使う側ではなくて作る側
GitHub - mohsen1/llm-debugger-vscode-extension: VSCode extension that demonstrates the use of large language models (LLMs) for active debugging of programs
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これは5000円かかっても何も進捗が得られなかったが結構悔しかったのでせめてもの抵抗でPRにコメントしたところです。 この記事は最近話題のAIエンジニア「Devin」 を使ってライブラリ開発をしてみた体験談です。 Devinのセットアップから始まり、 上手く行ったケース npmライブラリを公開しドキュメントを書いてもらった = 3300円💸💸 何も成果が得られなかったケース テストフレームワークを変えようとして失敗 = 5000円💸💸💸 などを紹介しています。OSS上での作業だったためPRのリンクなども載せていますので、Devinの修正など自由にご覧いただけます。 ぜひ最後までお楽しみください Devinとは？ Devinは、GitHubリポジトリを連携し、特定のタスクを自然言語で指示すると、ソースコードの生成やテスト、修正まで自動で提案してくれます。 この手の自律型AIツールは
![DevinにVitest移行させたら数分で5000円溶けた [人間がやったほうが安い]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7eac1ff3d2d85cbe0532310660a3dc9023f50201/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--Y5y05XxM--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3ADevin%2525E3%252581%2525ABVitest%2525E7%2525A7%2525BB%2525E8%2525A1%25258C%2525E3%252581%252595%2525E3%252581%25259B%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252589%2525E6%252595%2525B0%2525E5%252588%252586%2525E3%252581%2525A75000%2525E5%252586%252586%2525E6%2525BA%2525B6%2525E3%252581%252591%2525E3%252581%25259F%252520%25255B%2525E4%2525BA%2525BA%2525E9%252596%252593%2525E3%252581%25258C%2525E3%252582%252584%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%2525BB%2525E3%252581%252586%2525E3%252581%25258C%2525E5%2525AE%252589%2525E3%252581%252584%25255D%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3AKyohei%252520Fukuda%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2FlZTJmYzRmMmEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
初めに 今回は Cursor を用いて、Pull Request の作成や Flutter の Golden Test を実装する方法をまとめていきたいと思います。なお、筆者は GitHub Actions などの扱いに慣れているわけではないため、間違っている部分等あれば指摘していただければ幸いです。 記事の対象者 Flutter 学習者 Cursor で PR の作成を行いたい方 Cursor で Golden Test の実装を行いたい方 目的 今回の目的は、 Cursor でPRを作成する方法をまとめ、さらに同時に Golden Test を実行できるようにすることです。最終的には、以下の動画のように Cursor に変更内容のプッシュを依頼することで Golden Test が実施され、UIの差分がPR上で確認できるようになるまで実装してみたいと思います。 作成したいPRのイメージ
作成・整備促進グループの 杉山 です。 この記事では、Devin に GitHub トークンを設定する際の注意点について説明します。 はじめにスタディストでは先月末ごろから Devin の試験導入をしています。 そんな中で、Devin の Secret に GH_TOKEN を指定すると Devin の GitHub 操作が失敗する問題が発生しました。 この記事では、この問題の背景と対策について説明します。 背景Devin のマシンから GitHub にある社内イメージをダウンロードするために、GitHub Personal Access Token (PAT) が必要になり、 GH_TOKEN という名前で Secret に保存しました。 その後、その PAT を用いてイメージはダウンロードできるようになりました。 しかし、しばらくして Devin に GitHub に PR を作成する
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今こそエンジニアはCode-basedなドキュメンテーションを行うべきだと思ったので、その思想と方法をまとめる
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DevinにVitest移行させたら数分で5000円溶けた [人間がやったほうが安い]
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