AI Editorをフル活用したFlutterアプリの多言語対応 - 工数削減と品質向上へ #BetAI - LayerX エンジニアブログ
おはようございます。バクラク申請・経費精算 アプリエンジニアのyoheiです。 アプリを開発してるエンジニアとしてZ世代のアプリを触らねばということで、BeRealを始めました。日常をひっそりとアップしています。 昨年リリースした バクラク申請・経費精算 アプリですが、使いやすいとのお声を多くいただくことが増えており、非常に嬉しいです。 さらなるアプリの利用者を増やすため英語対応を進めています。既にある日本語をすべて英語対応するとなると、膨大な時間と手間がかかるタスクです。 そこで当社では、Flutterアプリの日英対応において、AI Editor「Cursor」を駆使した効率的なワークフローを確立し、大幅な工数削減を行っています。本記事では、その取り組みをご紹介します！ LayerX全体としてこれまで以上に AIに投資しており、モバイルアプリチームでもCursor, Cline, Dev
Model Context Protocol (MCP) is an open standard that enables AI models to interact with external tools and services through a unified interface. In VS Code, MCP support enhances GitHub Copilot's agent mode by allowing you to connect any MCP-compatible server to your agentic coding workflow. This article guides you through setting up MCP servers and using tools with agent mode in Visual Studio Cod
Discover the best Python and TypeScript agent frameworks that seamlessly integrate Model Context Protocol (MCP) registries as agent tools and context provision for LLMs. Toolkits for AI agents expose developers to various APIs to equip AI solutions with tools to carry out tasks and ensure accurate results for user satisfaction. However, integrating these tools into AI apps and managing them can be
フレームワークのアップグレード作業を計画的に進めるための手順
Next.jsを14系から15系に、Reactを18系から19系にアップグレードする作業をしていて感じたのが「計画的に進めないと、見通しがつけられなくてしんどいな」ということ。 最初は計画もなく一気に進めようとしていましたが、状況が把握しきれなくなり、情報を整理してから別ブランチでやり直すことになりました。 原因としては、色々なことを試しているうちに、何をしたからうまくいって、逆になぜうまくいかないかが把握できなくなったこと。 そして、レビューに出す前の最終確認がとてもやりにくいと感じましたし、整理されていない状態だとレビュアーの負荷がかなり上がってしまいます。 フレームワークのアップグレード対応に関する具体的なコード例は記事がありますが、計画的な進め方に関する記事は見かけないなと思ったのが、この記事を書いているモチベーションです。 もっといいやり方や追加情報などがあればコメントいただける
はじめに 自分なりには環境を整えているつもりですが、プロの方からしたらまだまだ使いづらく感じると思います。そのような点ありましたらご指摘お願いします。 なぜDocker? 「Dockerじゃなくてもいいのでは?」という意見の方も多いと思います。しかし、Dockerを使うことで様々な恩恵を受けることができます。例えば、以下のようなメリットがあります。 別のPCでAtCoderをやるときも環境を楽に作り、楽に消すことができる -> 移植性が高い ホスト環境を一切汚さない 準備 まず、リポジトリを任意のディレクトリにクローンします。 次に、コンテナ内でAtCoderにログインするための作業を実施します。今回使うonline-judge-toolsとatcoder-cli自体にもログイン機能が備わっているのですが、AtCoder側の仕様変更によりそれが使えなくなってしまいました。これらのツールには
Introduction 最近コードを書くときはほとんどCursorを使ってます。 Cursorは、AIを活用したコーディング用のIDEで、コード生成からエラー修正、コマンドの実行など 開発に必要な様々なタスクをIDE内で実行可能です。 自動でコード書いてエラーも修正し、ドキュメントなども作成してくれるので、 開発効率が向上します。 また、Claude Codeも併せて使っています。 こちらはコンソール上で動作し、コードベースを分析してLLMを通じてやり取りするツールです。 こちらもコードの分析から修正までやってくれます。 このClaude Codeですが、MCPサーバとして使うことも可能です。 なので、CursorでClaude CodeをMCPサーバとして設定すれば、 CursorがClaude Codeのtoolを使うというコラボが可能なわけです。 設定してみたら普通にいけたので、や
先日 .NET で MCP サーバー・クライアントを試してみよう で MCP サーバー・クライアントを試してみましたが、今回はその続きとして、Claude のデスクトップアプリから MCP サーバーの連携を試してみます。ローカル PC 内での連携の場合は標準入出力を通じた連携が可能なので、そちらのやり方も紹介します。 といっても前回やった /sse のエンドポイントの定義は自前で定義が必要でしたが、今回の標準入出力を通じた連携は非常に簡単にやれるようになっています。AddMcpServer メソッドに続いて WithStdioServerTransport を呼ぶだけで、標準入出力を通じた連携が可能になります。 C# の Worker Service のプロジェクトに ModelContextProtocol NuGet パッケージを追加して、以下のようなコードを書くだけで標準入出力を通じ
Why F#?
If someone had told me a few months ago I’d be playing with .NET again after a 15+ years hiatus I probably would have laughed at this.1 Early on in my career I played with .NET and Java, and even though .NET had done some things better than Java (as it had the opportunity to learn from some early Java mistakes), I quickly settled on Java as it was a truly portable environment. I guess everyone who
arXivを検索するMCPサーバを開発してみた
MCPについて、記事を読んだり、利用はしていたものの、自分で作ったことがなかったので論文検索用MCPサーバをサンプル実装してみました。 こちらの記事にインスパイアされました: 実装したものはこちら: やりたいこと arXiv.orgの論文を簡単に検索できるMCPサーバーを作成する 特定のカテゴリ（AI、機械学習など）から最新の論文を取得する 検索結果を整形して、タイトル、著者、要約、リンクなどを分かりやすく表示する Claude Desktopから利用する 技術選定 主に以下の技術を使用しました： Deno: 高速で安全なTypeScriptランタイム TypeScript: 型安全なコードの作成 FastMCP: MCPサーバーの実装をシンプルにするライブラリ (使ってみたかった) 実装の流れ 1. プロジェクト初期設定 まず基本的なディレクトリ構造を設定し、必要な依存関係を定義しました
DifyでMistral OCRを利用する方法を解説！ 【全文無料】｜kazu@生成AI×教育 | AI Academy
Mistral OCRとはMistral OCR は、光学式文字認識（OCR）API です。PDFファイルや画像ファイルを受け取り、文字などを認識し抽出が可能です。Mistral OCRの特徴は、高精度かつ高速にOCRが可能です。 詳細：https://mistral.ai/news/mistral-ocr 今回は、Dify専用のMistral OCRプラグインが公開されたため、そちらを使っていきます。 機能としては以下のとおりです。 構造と書式（ヘッダー、段落、リスト、表）を保持したままテキストを抽出 結果をマークダウン形式で返す 複雑なレイアウトを処理（複数カラムのテキスト、混合コンテンツ） 様々なフォーマット（PDF、画像）を高い精度で処理 https://marketplace.dify.ai/plugins/inlei/mistral_ocr今回作成するワークフロー Mistra
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事では、Skip FrameworkとConvexという2つのリアクティブバックエンド技術について、機能やできること、開発のやりやすさなどの観点から比較します。対象読者はバックエンド開発経験者や中級フロントエンド開発者を想定しています。 Skip Frameworkとは何か Skip Framework（以下 Skip）は、Meta社（旧Facebook）で開発されたオープンソースのリアクティブバックエンドフレームワークです (GitHub - SkipLabs/skip: Skip is a framework for build
Let's fix OAuth in MCP
Let's not overthink auth in MCP. Yes, the MCP server is going to need its own auth server. But it's not as bad as it sounds. Let me explain. First let's get a few pieces of terminology straight. The confusion that's happening in the discussions I've seen so far is because the spec and diagrams show that the MCP server itself is handing authorization. That's not necessary. In OAuth, we talk about t
DISCLAIMER This blog post presents a technical analysis prepared by ZenoX at the request of and in collaboration with the news portal TecMundo. It is based on information and data samples allegedly related to a security incident and shared by the aforementioned journalist for the purpose of analysis and the development of technical recommendations for potential victims. Our objective is to technic
Claude Desktop をちょっと便利にするスニペットを紹介します つらみ 私は MCP が便利なので Claude Desktop をよく使っています MCP を利用することで色々できて便利なんですが 日本語入力者にとって Enter での送信は誤送信が多くて辛い 特に Claude では、編集したときに変換後の Enter でも送信されてしまう Web 版では ChatGPT Ctrl+Enter Sender 等の拡張機能で回避しているが、Desktop アプリなのでそうもいかない MCP をたくさん使うと安全なコマンドは Auto Approve したくなる MCP でエージェントな動きをさせると1レスポンスの上限に捕まりやすく、「続けて」入力が必要になりがち 等、かゆいところに手が届かない感があります スクリプトで解決する Claude Desktop では Chrome
2022年にIIJに入社したゲームと日本酒とプログラミングが好きなWeb系のエンジニアです。コードを書くのが好きで、抽象的に実装し、いかに共通化するかを常に探っています。最近はAzure周りをさわったり、デザイン面を頑張っています。 はじめに 今回は先日プレスリリースしたプロキシサーバ環境下でもローカルブレイクアウトを実現する機能(※)の裏側についてご紹介します。 ※ 本記事ではこの機能のことを「らくらくPACファイル」と記載します。正式名称じゃありません！筆者が勝手に呼んでいるだけです。 らくらくPACファイルはPACファイルの作成、自動更新機能を備えており、情報システム担当者の負担を大きく軽減します。 他にも機能はありますが本記事ではPACファイルの自動更新について掘り下げていきます。 らくらくPACファイルでできることや登場した背景などは、プレスリリースやコラムサイトにて詳細が書かれ
= 1024 }, isThreeColumns() { return document.documentElement.clientWidth >= 768 && document.documentElement.clientWidth < 1280 }, cdnUrl(path) { return `https://fourhoi.missav.fans${path}` }, itemUrl(item) { let dmPrefix = item.dm ? `/dm${item.dm}` : ''; let url = this.locale === 'zh' ? `${dmPrefix}/${item.dvd_id}` : `${dmPrefix}/${this.locale}/${item.dvd_id}` if (item.recommend_id) { url += `#${i
2025年版・ブログを書く環境を一新してみた（主にVS Code＋Copilot） - かたくりかたこりかたつむり
今までブログを書くのは以下の記事の通り、主にDynalist・補助でTyporaを使っていた。 katakurikatakori.hatenablog.com ただ「ライティングでも生成AIを使う機会が増えてきたし、そろそろ環境を変えてえなー」と思って、いい機会なので一新してみた。 結論から先に書くと、以下のラインナップになった。 Dynalist（アウトライナー）：メモをなぐり書き VS Code（IDE）：Github Copilotでライティング補助、Typora拡張でMarkdownを書く ※特に断りなく書いてるけどWin環境です 選ばれたのはVS Codeでした Typoraがなきゃヤダヤダヤダ 書き方の大まかな流れ モバイル環境での執筆 まとめ 選ばれたのはVS Codeでした code.visualstudio.com というわけで、Visual Studio Code（VS
OCR調査（簡易版）
OCRに関する技術調査（簡易版） 0. はじめに お疲れ様です。STARAI社員の中岸です！ 最近仕事柄OCR（光学文字認識（こうがくもじにんしき、英: Optical character recognition）：活字、手書きテキストの画像を文字コードの列に変換する技術）に触れることが多かったので、色々と調査してものまとめてみました。 本記事は、今回触ってみた様々なモデルについてまとめていくわけですが、 それぞれの技術単体を深く調査してまとめたようなものではなく、 シンプルにまとめて（1モデル1セクション：概要、サンプルコード（処理対象は日本語、デフォルトでの使い方のみ、オプションや精度向上のための前処理などには踏み込まない）、所感くらいの構成）、カタログみたいな感じで後々使えたらいいなくらいの感じを目指して書いておりますので、その点ご理解ください（また、今回のサンプルであまりうまくいか
Bare | Fast, Lightweight Runtime for Modular JavaScript Apps
Bare is a small and modular JavaScript runtime for desktop and mobile. Like Node.js, it provides an asynchronous, event-driven architecture for writing applications in the lingua franca of modern software. Unlike Node.js, it makes embedding and cross-device support core use cases, aiming to run just as well on your phone as on your laptop. The result is a runtime ideal for networked, peer-to-peer
【Azure】App Service on Linuxで応答時のコンテンツ圧縮をカスタマイズして性能を高める（NGINX編）
Webサーバの性能を高める手段の一つとして、応答時のコンテンツ圧縮が挙げられる。クライアントに応答を返す際にコンテンツを圧縮することで、ネットワーク帯域の消費を抑えたり、応答時間を短縮したり、といった効果が期待できる。 Azureの「App Service on Linux」でも、デフォルトで「GZIP」による圧縮が「オン」なっている。ただ、圧縮されるのはHTMLだけで、圧縮率も最小レベルに限定されている。 そこで本Tech TIPSでは、Webサーバの構築／運用担当者を対象として、App Service内蔵のNGINXの設定を変更することで、コンテンツのGZIP圧縮をカスタマイズして、より性能を高める方法を紹介しよう。App Serviceの機能なので追加コストは不要だ。 App Service内蔵のNGINXの設定変更については、「【Azure】App ServiceのWebサーバ『N
Examples of Value Objects with Ruby's Data Class
Last week, I wrote an article about how to create value objects in Ruby - the idiomatic way. This week, I will share some real examples of using the data object to show some real examples. Remove boilerplate constructor code If you are defining classes and expose the initializer parameters as getters and you plan to make them immutable, then I think you just found the most common case for using th
GOCACHEPROG を http.Handler ライクに実装できるパッケージをつくってみた！ - LayerX エンジニアブログ
こんにちはバクラク事業部 PlatformEngineering 部の hira です！ 今回は GOCACHEPROG を http.Handler ライクに実装できるパッケージを作ったので紹介します。 GOCACHEPROG の登場で Go のキャッシュロジックを自分たちで実装できるようになりました。 私自身も CI の実行時間を短縮するという目的で実装してみたのですが、 Go 公式からは API 等が公開されておらず実装で手間取ってしまう場面がありました。 もう少し手軽に GOCACHEPROG 実装したいという思いから今回パッケージを作成してみました。 ソースコードは GitHub 上で公開しているので、もしよかったら覗いてみてください！ github.com GOCACHEPROG とは GOCACHEPROG 環境変数に実行コマンドを渡すことで、cmd/go ツール（以下 go
>_cd /blog/id_0ko8vwak3zf development technology#Rest APIDate2025-03-24Time07:57:41 JST 過去2回の記事でREST API 設計指針をまとめてきました。 REST API 設計指針・認証認可編 https://serverless.co.jp/blog/mi3tt22d0/ REST API 設計指針・通信、パラメーター編 https://serverless.co.jp/blog/6robfbrairng/ 今日は第三回かつ最終回のセキュリティ編です。セキュリティは非常に幅広い概念であり、考慮すべきことは山盛りですが、まずは基本的な考え方から。 加害者と被害者の逆転現象悪意のある第三者からの攻撃などにより何某かのインシデントが発生して、サービスが停止したり、情報漏洩が起きてしまった場合、サービス事業者は
Google、無料オープンソース脆弱性スキャンツール「OSV-Scanner V2.0.0」公開 コンテナスキャンに対応、その他の新機能は？
Googleは2025年3月17日（米国時間）、オープンソース開発者が自分のプロジェクトに関連する脆弱（ぜいじゃく）性情報にアクセスできる無料ツール「OSV-Scanner」の最新版「OSV-Scanner V2.0.0」の提供を開始した。 OSV Scanner V2.0.0では、2025年1月にオープンソース化した「OSV-SCALIBR」（ソフトウェア構成分析支援ライブラリ）の機能を初めて統合し、複数の新機能が追加されている。 「開発者やセキュリティチームが脆弱性管理をシンプルかつ効率的にすることを目標に、OSV-Scannerに新機能を多数追加した。幅広いフォーマットやエコシステムをサポートする、より包括的な脆弱性スキャナーおよび脆弱性修正ツールに進化した」と、Googleは述べている。 OSV-Scanner V2.0.0の新機能 OSV-SCALIBRによる依存関係抽出の強化
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cline および Roo Code は、LLM（大規模言語モデル）を活用した高度な支援を提供するツールです。AI によるコード生成・修正・テストの自動化などが強力にサポートされるため、開発効率を飛躍的に高めることができます。 1. Cline 公式リポジトリ: https://github.com/cline/cline 1.1 導入手順 詳しい手順は下記の記事がわかりやすいです。 参考: VSCodeへのCline導入 ここでは簡単な流れのみ紹介します。 VSCode の拡張機能として Cline プラグインを導入 利用したい LL
Turborepo 2.5 | Turborepo
Turborepo 2.5 includes a number of improvements to enhance your repository: Sidecar tasks: Use with to ensure persistent tasks always run together Flexibility for --continue: Only continue running tasks when dependencies are successful turbo.jsonc: Write comments directly in your configuration file prune for Bun: You can now use turbo prune in Bun repositories $TURBO_ROOT$: Reference the Workspace
React Nativeのプロジェクトをgithub actions上でスクリーンショットテストを実装してみた - Nature Engineering Blog
モバイルエンジニアインターン生の筒井です。 本記事では、私が入社して行ってきたReact Nativeプロジェクトの、GitHub Actions上でのスクリーンショットテスト実装についてお話しします。 これによりGithub Actions上でReact Nativeアプリが動き、そのスクリーンショットが保存され、確認できるようになります。 背景 アプリ開発において、自動テストを行うことでコード内のエラーなどに気づくことができます。 しかし、Natureでは自動テストでロジックの確認は行なっていますが、現状、画面のレイアウト崩れは検知することができません。 そのため、実際に実装画面を見てみないと分からないデザインの崩れや画面遷移の確認などは、手元で動かして確認しています。 手元での確認は、 ただ、この確認作業はビルド→起動→遷移の確認...と手順が多く手間な作業です。 そこで、GitHu
「あの人も読んでる」略して「も読」。さまざまな寄稿者が最近気になった情報や話題をシェアする企画です。他のテックな人たちがどんな情報を追っているのか、ちょっと覗いてみませんか？ みなさんこんにちは。 「あの人も読んでる」、第2回目の投稿です。maguro (X @yusuktan)がお届けします。 今回のテーマ: MCPAIの進歩があまりにも目覚ましすぎる昨今、いかがお過ごしでしょうか。僕は少しキャッチアップが遅れ気味で危機感を持っているところです。 そんな中で僕が最近導入して即座に「もっと早く使い始めておくべきだった」と感じたのが「MCP（Model Context Protocol）」です。 すでに利用している方も多いと思いますが、2週間前の筆者のように「MCPって最近よく聞くけど、まあいつか気が向いたら設定するか」と考えているような方がもしいらっしゃったら、そのような方の背中を押したい
日本語にも対応した、新たな音声合成AIモデルが登場 2025年3月21日、OpenAIから新たな音声合成のAIモデル「gpt-4o-mini-tts」がリリースされた。英語ほど完ぺきではないが、日本語にも対応している。大規模な音声モデルを蒸留し、小型で効率的に仕立てており、GPT-4oアーキテクチャに基づいて構築され、音声のニュアンスまで再現できるのだ。 まずは、無料で使えるデモ環境が用意されているので試してみよう。「OpenAI.fm」のウェブサイトを開くと、設定画面が開く。「VOICE」では音声、「VIBE」は口調や感情、「SCRIPT」は読み上げさせる文章だ。デフォルトで英語の文章が入っているので、そのまま「PLAY」をクリックしてみよう。女性の声で、滑らかに読み上げてくれる。この、何を話すか、だけでなく、どう話すか、という調整を行えるのが最大の特徴と言える。 あらかじめ11種類の話
Introducing AutoRAG: fully managed Retrieval-Augmented Generation on Cloudflare
Introducing AutoRAG: fully managed Retrieval-Augmented Generation on Cloudflare2025-04-07 Today we’re excited to announce AutoRAG in open beta, a fully managed Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline powered by Cloudflare, designed to simplify how developers integrate context-aware AI into their applications. RAG is a method that improves the accuracy of AI responses by retrieving informatio
「プロンプトの書き方を工夫すれば、高コストな上位モデルを使わなくても安価なモデルで十分な品質の応答が得られる場合も多い」という実用的な知見が報告されています。 LLMアプリケーション1,000事例を調査分析した結果、そのような示唆が得られたとのこと。 なお、ほとんどのプロンプトテンプレートは”質問”ではなく”命令”の形式で書かれており、出力はJSONで構造化されるのが一般的であることが明らかになりました。また、「～～はしないでください」といった制約が多用されているそうです。 最終的に、現状における「プロンプトテンプレートの効果的な書き方」、「JSON出力形式の指定方法」、「制約の書き方パターン」などが体系的に明らかになっています。 背景 LLMを使ったアプリはどんどん増えており、幾多のサービスが世の中に出ています。それに伴い、自然な言葉でモデルに指示を出す「プロンプトエンジニアリング」がと
DevinにMCPサーバーを作ってもらった話 こんにちは！ 株式会社リンケージの ikkitang です。 最近はもっぱら爆速の"AI"のアップデートについて、そのカオスさに楽しんでいます。 さて、先日Devinが$20からスタートできるCoreプランを発表しました。 早速契約をしたんですが、最初のプロジェクトとして 完全に雰囲気でしか理解していなかった MCPについて仕組みからちゃんと理解するべくコーディングをしてもらいました。それについてブログを書きます。 完成したもの 実際にこれをClaude Desktopに読み込ませておいて UUIDを一個作って とか言うと 実際にUUIDを一個作ってくれます。 MCPについての気付き MCP ClientとMCP Serverの違い 最初、私はMCPの概念を完全に理解していませんでした。実は、MCPには「クライアント」と「サーバー」という2つの
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Terraform × BigQuery データ管理：陥りがちな落とし穴と対策５選（サンプルコード付き） | フューチャー技術ブログ
Terraform 連載2025の5日目です。 Terraformは、インフラ構築をコードで管理できる強力なツールですが、BigQueryのデータ管理においては、特有の課題に直面することがあります。本記事では、TerraformでBigQueryを扱う際に陥りやすい落とし穴と、データ管理の品質を高めるための対策について、サンプルコードを交えながら解説します。 ちなみに、以下の構成の前提で解説するため、事前にご了承ください。 1. テーブルのライフサイクル管理課題： テーブルの意図しない変更によるデータ損失Terraformは、リソースのライフサイクルをコードで管理できますが、以下のいくつのケースの際に、テーブルを再度自動作成されるため、意図しないデータ損失が発生します。 Terraform上のスキーマ変更を適用したときCloud Functionなどでデータを洗い替えされ、再度terraf
はてなブログ独自の集計による人気記事のランキング。2025年3月30日（日）から2025年4月5日（土）〔2025年4月第1週〕のトップ30です*1。 # タイトル／著者とブックマーク 1 ChatGPTと1週間本気で語りあったら、いつか来てほしい未来が見えた - kondoyukoの踊る編集室 by id:kondoyuko 2 ジュニアエンジニアからシニアエンジニアになるまでに自分がやっていたことまとめ - yasuhisa's blog by id:syou6162 3 4 ステップでモダンな tsconfig.json を作る - mizdra's blog by id:mizdra 4 AWSを学ぶ上でやってよかった勉強法６選（2025年最新版） - log4ketancho by id:ketancho_jp 5 DevinとClineをDMMで導入しました〜トライアルから見え
【実験】 Google OAuth2 付きMCPサーバーを作って、Claude Desktopから呼んでみる（Cloudflare）
はじめに LLMと外部データソースを統合する際、ツールの認証をどうするのか悩みます。たとえば、MyGPTsのActionsではOAuth 2.0による認証[1]が実装されています。 MyGPTsではこのようにOAuth設定が可能 これは結構便利で、Google Apps Scriptを作り、組織内ユーザーにアクセスを限定した形でデプロイすれば、スプレッドシートやGmailとのセキュアな連携が、認証フロー含めてMyGPTs上で完結します。 Apps Scriptは呼び出し元を制限できる。呼び出しにはOAuth2が必要。 一方でClaude Desktopも使えるGoogle Workspace連携MCPサーバーの作例を見ると、APIキー認証のものか、手元で認証フローを走らせるもので、Claude Desktop上で認証・認可できるものは管見の限りありません。 この記事は、Claude Des
Haskell - 実践Haskell - Aesonfを使ったJSONデータの処理 - データ型をFromJSONとToJSONのインスタンスにする - 計算機科学のブログ
入門Haskellプログラミング (Will Kurt(著)、株式会社クイープ(監修、翻訳)、翔泳社)の UNIT 7(実践Haskell)、LESSON 40(Aesonfを使ったJSONデータの処理)、40.3(データ型をFromJSONとToJSONのインスタンスにする)、クイックチェック 40-2の解答を求めてみる。 軽量マークアップ言語 json-lesson/package.yaml name: json-lesson version: 0.1.0.0 github: "githubuser/json-lesson" license: BSD-3-Clause author: "Author name here" maintainer: "example@example.com" copyright: "2025 Author name here" extra-source-f
JSON型データの一部の key value を更新する。 サンプルデータ、JSON列が、次のデータである時、 {"key": "E", "name": "orange", "ppp": "pst" } 追加や更新 || で、マージする。 UPDATE jbooks SET jdata = jdata::jsonb || json_build_object( 'key', 'D', 'point', 14 )::jsonb WHERE id = 12 削除、 #- で、削除対象のキーを指定する。 UPDATE jbooks SET jdata = jdata #- '{ppp}' WHERE id = 12 追加、更新、削除を一度にやる。 #- 演算子で、繋げる UPDATE jbooks SET jdata = jdata::jsonb || json_build_object( 'ke
こんにちは、Google の AI「Gemini（ジェミニ）」の公式 note 編集部です。 近年、AI 技術は急速に進化し、単なるツールではなく、まるで優秀な社員のように自律的に業務を遂行できる「AI エージェント」が登場しています。これまでの AI は人間が指示を与えて動作するものが一般的でしたが、 AI エージェントは状況を判断し、最適な行動を自ら選択できるようになっています。 本記事では、Kaggle に掲載されている Google のホワイトペーパー「Agents」（英語）の内容をもとに、AI エージェントの基本的な仕組みから、Google の AI、Gemini の強み、具体的なビジネス活用事例、導入のヒントについて、エンジニアの皆さん向けにわかりやすく解説します。AI エージェントがどのように業務を支援し、企業の生産性向上に貢献するか理解するためのガイドとしてぜひご活用くださ
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tsconfig.json generator for @mizdra
Use MCP servers in VS Code (Preview)
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AtCoder環境をDockerで作ってみた - Qiita
Claude CodeをCursorからMCPサーバとして使う | DevelopersIO
.NET で MCP サーバー・クライアントを試してみよう その 2
Skip FrameworkとConvexの比較 - Qiita
New Data from the Oracle Incident: Analysis and Validation of the 10k-Line Sample from the Reported Leak
Claude Desktop を使いやすくするスニペット
らくらくPACファイルの自動更新の裏側 | IIJ Engineers Blog
MissAV | オンラインで無料ハイビジョンAV映画が見られる | 飽きるまで映画が存分に見られる
REST API 設計指針・セキュリティ編 | ブログ | Serverless Operations
Cline/Roo Code利用ガイドライン - Qiita
【#も読】MCPことはじめ / MCPサーバーのセキュリティリスク（@yusuktan）
落ち着いた口調も親しみやすい口調も思いのまま OpenAIの新たな音声合成AIモデルを使ってみた - 週刊アスキー
LLMアプリケーション約1,500事例から学ぶプロンプトテンプレート | AIDB
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PostgreSQL JSON の部分的更新 - Oboe吹きプログラマの黙示録
【エンジニア向け】 AI エージェントの特徴と活用方法｜Gemini - Google の AI