NVIDIA CEO、AIにより人間の言葉がプログラミング言語となったことで、プログラミングを学ぶことは重要でなくなった、と発言
NVIDIA CEOのJensen Huang氏はAIの進化で人間の言葉がプログラミング言語となり、プログラミング教育は重要ではなくなったとし、プログラミングやコンピュータサイエンス教育を重視する一般的な意見とは反対の立場を表明した。 アラブ首長国連邦（UAE）のドバイで2月12日から14日の3日間、世界各国の政府や国際機関、企業のリーダーが参加する国際会議「World Governments Summit 2024」が開催されました。 会議のテーマとして「Shaping Future Governments（未来の政府を形作る）」が掲げられ、AIやデジタルテクノロジーに関する議論も多く行われた中で、NVIDIAの創業者兼CEO Jensen Huang氏と、UAE（アラブ首長国連邦）の人工知能・デジタル経済・リモートワーク担当国務大臣 H.E. Omar AlOlama氏の対談が行われて
起動確認 いつもの 初期設定 VSCode左下の><をクリック 開発コンテナー構成ファイルを追加 ワークスペースに構成を追加する こちらを選択することでGit上で構成ファイルを管理出来ます。 定義済みのコンテナー構成定義から Node.js & TypeSctipt 導入する、言語などを選択してください。 バージョンを指定してください。 お好きな拡張機能を追加してください。 .devcontainer/devcontainer.jsonに以下の様なファイルが出来上がります。 // For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json. For config options, see the // README at: https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/
Kyとは Kyは、Sindre Sorhusが開発したJavaScript向けの軽量かつ多機能なHTTPクライアントです。ネーミングの意図はよくわかりませんが、AxiosやネイティブのFetch APIに代わる、より効率的で使いやすい選択肢として設計されています。 Kyの利点 軽量で効率的: Kyのコアは非常に小さく（約2 KB）、パフォーマンスが重要なアプリケーションにとっては特に大きなメリットとなります。 Promiseベース: Fetch APIと同様に、KyはPromiseを基盤としており、async/await構文との組み合わせが容易です。 シンプルなAPI: Kyが提供するAPIは非常にシンプルなので、学習コストが抑えられます。 再試行機能: Kyには、失敗したリクエストの再試行する機能が組み込まれており、エラーハンドリングの実装コストを減らします。 JSON処理: Kyは自動
どうも、初めまして。 tokeと申します。 今回は自分の失敗談を話したい、と思います。 実装する前にドキュメントを読まないと、最後になってゴールに辿り着けない可能性がある そういう経験をしたのでご紹介します。 例えば、自社で集めた顧客のデータを活用し、Marketoにデータ連携したいとします。 marketoのAPIドキュメントを調べると、顧客の情報を登録する手段では以下の２パターンがあります。 POST /rest/v1/leads.jsonを使うパターン 以下のドキュメントにあるPOST /rest/v1/leads.jsonを使って、顧客のデータを送信し、連携する事ができます。 https://experienceleague.adobe.com/en/docs/marketo-developer/marketo/rest/lead-database/leads [※Marketoで
TL;DR: Instead of redirecting API calls from HTTP to HTTPS, make the failure visible. Either disable the HTTP interface altogether, or return a clear HTTP error response and revoke API keys sent over the unencrypted connection. Unfortunately, many well-known API providers don't currently do so. Updates 2024-05-24: Added the Google Bug Hunter Team response to the report that the VirusTotal API resp
A few years ago most API designers, developers, and technical writers would have had very little reason to bump into JSONPath, but its starting to get more and more relevant as more tools and standards start relying on it. So what is JSONPath, what is it used for, and how can you get up to speed with using it? JSONPath is a query language that can be used to extract data from JSON documents, which
import "@typespec/http"; using TypeSpec.Http; model User { id: string; name: string; birthday?: utcDateTime; address: Address; } model Address { street: string; city: string; state: string; zip: string; } @route("/users") interface Users { list(@query limit: int32, @query skip: int32): User[]; create(@body user: User): User; get(@path id: string): User; } openapi: 3.0.0 info: title: (title) versio
Feedly + ChatGPTで、毎朝 自分専用のポッドキャストを自動生成する仕組みを作った｜鈴木慎吾 / TSUMIKI INC.
毎朝、デザイン系の英語記事を10件ほどおすすめしてくれるSlackボットです。このボットは現在も問題なく稼働し続けていますが、毎朝のニュースは文字で読むよりも音声として聞いたほうが負担が少なく続けられそうです。 そこで、このSlackボットを拡張して、毎朝デザインニュースのポッドキャストを自動生成する仕組みを作ることにしました。 成果物はじめに成果物について。完成したポッドキャストは毎朝SpotifyとApple Podcastで配信しています。 おおまかな処理の流れ開発前に想定した処理の流れは以下の通りです。 毎朝ポッドキャストが自動で配信される理想的なフロー自分はコンテンツ制作者ではなく、あくまでリスナーというスタンスを取りたいため、ワークフローに自分が介在しない完全自動化が理想です。 ところが、Sound Cloud APIの利用に必要なアプリケーション登録の受付が現在停止しているこ
Apple、コンフィグレーション生成用の静的型付き言語「Pkl」をオープンソースで公開、単一コードからJSONやYAML、XMLなどを生成
Appleは、さまざまなコンフィグレーションファイルを生成するための静的型付言語「Pkl」（発音はPickle＝ピックル）をオープンソースで公開しました。 ソフトウェアやクラウドサービスなどの設定に用いるコンフィグレーションファイルはどんどん複雑になってきており、利用者が望む詳細な設定を、一般的なコンフィグレーションファイルのフォーマットとして使われているJSONやYAML、XMLプロパティリストなどの形式で正確に記述することは難しくなってきています。 Pklはそうしたコンフィグレーションを正確かつ分かりやすく記述するために開発された、特定目的用のプログラミング言語だと説明されています。 Configuration-as-Codeを実現するための豊富な型やバリデーション機能、VSCodeやIntelliJ、NeoVimなどのコードエディタのプラグインを提供します。Language Serv
まとめ 圧縮された複数の JSON Lines を読み込める S3 から直接読み込める 好きなタイミングで Parquet で出力 DuckDB とは こちらをどうぞ。 DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会 - Speaker Deck 圧縮済みのログを読み込む 解析対象のログファイルって spam-20240501.jsonl.gz や egg-20240601.jsonl.zst みたいに圧縮されていたりします。 特に日付単位で分かれてたりすることは多いです。そこから目的のログを探し出すのは、基本はスクリプトを書くことが多いと思います。 DuckDB を使えば色々解決します。
タイトル通り、JavaScriptツール群「UnJS」にどんなライブラリが存在するのかをひたすら見てみよう！ という記事です。 本当は全て紹介しようと思ったのですが、全75個あり、1つの記事に入れるとあまりにも多すぎるので、この記事では2023年11月4日時点のStar数の順に沿って上位30個を紹介していきます。 UnJS とは UnJSは、Nuxt 開発チームが中心となって開発・メンテナンスされている、あらゆるJavaScriptフレームワーク上で統一的に動作するユーティリティーツール・ライブラリ群です。 UnJSというプロジェクトが何であるかについては、2022年11月に公開された講演映像「UnJS: Nuxt 3 behind the scenes by Pooya Parsa」を観て頂くのが最もわかりやすいと思います。Nuxt 3 正式リリース直後ということもあって、かなり詳細な背
唐突にRustを使ってみたいと思ったので勉強を始めてみました。 始めた理由始めてみたかった理由は色々あります。 まずはやはりフロントエンド開発ツールが色々とRustで実装されることです。VercelはTurborepoとTurbopackをRustで実装していますね。JavaScriptコンパイラのSWCもRustで実装されています。あとは、uhyoさんのnitrogqlもRustで作られていて、おもしろいなと思いました。そんな感じで、コンパイラ実装でRustがよく使われていることと、ビルドツールなどのテキスト処理に興味があったのが1つ目の理由です。 あとは、Tauriですね。ふとデスクトップアプリを作りたいと思ったときにTauriを調べたんですが、TauriのバックエンドをRustで書けたらかっこいいなと思いました。普通にJavaScriptでも書けるらしいんですが、かっこよさ重視です。
コードフォーマッターをPrettierからdprintにしたら10倍以上速くなった話🚀 - KAKEHASHI Tech Blog
はじめに こんにちは！ソフトウェアエンジニアの種岡です。 私たちのチームでは、TypeScriptを使用して開発を行っており、Prettierというコードフォーマッターを利用し、チーム内でコーディングスタイル統一に大変重宝しています。 そんなフォーマッター界隈で、Rust製で爆速で動作すると噂のdprintが良いということで試してみたところ、驚くべきことが起きました！ Prettierでは、コードフォーマッティングに 7.69秒 かかっていたのですが dprintを使うことでわずか 0.47秒 で完了するようになりました🚀🚀🚀 なんと、 10倍以上速い とういう結果に！ コードフォーマットは、Gitのpre-commitフックやGitHub Actionsで日々活用しており、普段の開発作業の裏側でコードの品質を支えてくれているありがたい存在です。 この速度改善により、開発プロセスの中
Development Division/Repro Team/Feature 1 Unit の Watsonです。Feature 1 Unit は Repro Tool の機能開発と保守を担っています。 弊社でも利用している Oj gem のパフォーマンス改善 PR を送った話と、その PR の内容について共有します。 ことのはじまり 以前、同僚が Ruby on Rails で JSON を返す REST API を作成した際、JSON のエンコード部分のパフォーマンス計測をしていました。JSON のエンコード方法は JSON.generate、ActiveSupport::JSON.encode、Oj gem を利用する方法など色々ありますが、私としては Oj gemの ほうがパフォーマンス的にいいだろうからそちらを利用したほうが良いのではと思っておりました。 計測結果を拝見したら確
Pkl :: Pkl Docs
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd"> <plist version="1.0"> <dict> <key>name</key> <string>Swallow</string> <key>job</key> <dict> <key>title</key> <string>Sr. Nest Maker</string> <key>company</key> <string>Nests R Us</string> <key>yearsOfExperience</key> <integer>2</integer> </dict> </dict> </pl
TypeScript/JavaScriptの不要なコードを削除するツール「Knip」の紹介 - ベースマキナ エンジニアブログ
こんにちは、taroです！ 今回は、ベースマキナのTypeScriptのプロジェクトで不要なコードの検知・削除で使用しているKnipについて紹介します。 Knip とは Knipは、TypeScript/JavaScriptのコードベースの不要なコードを検出するCLIツールです。 以下が検出できる不要なコードの例です。 package.jsonのdependencies/devDependenciesの中で使われていないpackage exportされているがどこからもimportされていない変数、関数、型など 使用していないファイル その他、検出できる内容の一覧はこちらで確認できます。 またExperimentalな機能（2024年7月現在）として不要なコードの自動削除も可能です。 ちなみにTypeScript/JavaScriptの不要なコードの検出するツールではts-pruneも知ら
AIにデータを構造化させる際に、指定したスキーマに確実に従わせることが可能なモードをOpenAIがリリースしました。 Introducing Structured Outputs in the API | OpenAI https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/ 構造化されていないデータを読み取り、構造化されたデータを出力するのはAIの主要なユースケースの一つです。これまでもOpenAIのAPIでは「JSONモード」という設定が存在しており、指定した構造を持つJSONをAIに出力させることが可能でしたが、必ずしも指定した構造通りのデータが出力されるとは限りませんでした。 今回リリースされた「gpt-4o-2024-08-06」モデルでは、strictを「true」に設定することで100％の精度で指定
HonoでAPI付き雑React SPA最小
laisoさんが書いてたのほぼなんだけど Honoは文字列でもStreamでもなんでも返せるからサーバーサイドもReactで書けるし、tsconfig.jsonで適切に設定すればJSXなんでもいけるし、Viteのdev-serverがあるから、サーバーもクライントも同時に開発、ビルドできて、もちろんAPIを生やすのが得意で、雑React SPA環境（API付き！）作るのに向いてるよ。 作り方解説します。めんどい人はここにプロジェクト作ってるからclone、ダウンロードしてください。 まず、create-honoして、cloudflare-pagesのテンプレートを選ぶ。bunをパッケージマネージャーに使ってる。
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話 - Algomatic Tech Blog
最近はAIエンジニアを名乗ってるerukitiです。フロントエンドもバックエンドも、LLMを触るあれこれもやってるので、「AIエンジニア」くらいを名乗るとちょうどよさそうだなと思ってます。いずれLLM自体の開発なんかもやってるかもしれません。 LLMプロダクトを開発していると、構造化データを作りたいのに、Anthropic ClaudeのAPIにはJSONモードが無いことや、なんならJSONモードやfunction callingを使っても、データが正しい形式に従ってることは保証しがたい、みたいな自体に遭遇することがあります。 JSONが出力できたとしても、構造化データをうまく吐き出させるのは難しいものです。文字列を出力させたいけど、複数あるときは、配列なのか、それともカンマ区切りなのか？項目がオプショナルの場合はどうするか？項目が存在しない、空文字や 0 や undefined や nu
この記事について みなさん、ECS利用していますか！？ AWSでコンテナを使うのなら、ECSですよね！?(kubernetesわからない勢) ECSはタスクという単位で、アプリケーションを実行させます。 そして、タスクの中にコンテナが１つ以上稼働します。 タスクはタスク定義から作成されます。タスク定義はタスクの金型的な存在です。 また、タスク定義はJSONファイル（以後taskdef.json)として運用することが一般的です。 このtaskdef.jsonを実運用する際に迷うポイントがあります。 それは以下のどちらの方法にするかです。 – 方法① : 各環境ごとにtaskdef.jsonを用意する – 方法② : 各環境でtaskdef.jsonを共用する ①,②について、それぞれの詳細/メリット・デメリットについて洗い出しをして、どちらを採用すべきかについての見解を述べていきます。 あく
![[ECS] タスク定義ファイル(taskdef.json)の運用について考える | iret.media](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6dda3fa59c84ecf7bd086d3ed685fc0451c945fa/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Firet.media%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F07%2Feyecatch-aws-logo-1200x630.png){kind=logo}
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 Turboで、発話の「時刻と日付」の言い回しをどの程度認識してくれるか調査 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023 | DevelopersIO
Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、4日目の記事です！ クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモード + Whisper の構成で、発話での「時刻と日付」の言い回しをどこまで正しく認識してくれるか調査しました。 以前、電話予約の無人化をAmazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで構築し、1回の発話で予約情報を正しく認識してくれるか、という記事を執筆しました。 上記の記事では、下記の５つの予約情報を発話し、正しく抽出されました。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 処理の流れは、顧客がConnectの電話番号から
![[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 Turboで、発話の「時刻と日付」の言い回しをどの程度認識してくれるか調査 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5c1e7d69a330d74b919a52ae9d3a24612acf3ace/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F04%2Feyecatch_openai_1200x630.png)
DuckDB メモ v1
色々古くなったので 1 から書き直した DuckDB メモ v2 モチベーション JSONL を読み込んで解析するツールが欲しかった ログを読み込ませたいので圧縮機能は必須 自社のパッケージ製品が出力する JSONL を読み込んで解析できる仕組み 顧客が問題解析を気軽にできるようにしたい 顧客向けツールとして提供したい つまり顧客環境で動かしたい 1 バイナリ OSS として提供したい Apache-2.0 として公開したい ログファイルは大きくても 100 GB は行かない もともと Go + SQLite + JSONB で検討していた SQL で書きたい SQLite ファイルとして書き出したい SQLite ファイルフォーマットは信頼できる S3 などにファイルを置いておくだけにしたい クラウド版に組み込みたい 顧客毎に duckdb ファイル作ればいいのでは？ duckdb ファ
モダンなブラウザは JS API として gzip や deflate が使えます。 昔から Chrome に搭載してるのは知ってたんですが、今見たらだいたい搭載してました。 わかってる人向けに言うと、バンドルサイズ大きめの JS実装の pako や zlib.js が不要になって、ブラウザネイティブの(たぶんHTTP上のgzip展開と同等の)高速な実装が使えます。 // impl const encoder = new TextEncoder(); const decoder = new TextDecoder(); export async function compress(str: string): Promise<ArrayBuffer> { const cs = new CompressionStream("gzip"); const buf = encoder.encode(
tl;dr はじめに DuckDB とは DuckDB では何が読めるのか 使ってみる S3 上のJSON を読んでみる リレーショナルデータベース 他ツールではなく DuckDB を使うメリット しくじりポイント （特にリリースされたばかりの）バージョンには気をつける S3 のオブジェクト数が多い場合不都合がありがち スレッドの調整が必要な場合も Redshift には未対応 終わりに 付録 MySQL のデータを読み込む例の MySQL 側の準備 tl;dr DuckDB 便利だよ。分析以外でも使えるよ 色々な場所のデータを閲覧・結合できるよ。標準SQLも使えるよ ただし、細かい落とし穴は色々あるので気をつけてね はじめに2023年4月にデータエンジニアとして入社したmin（@not_rogue）です。暖かくなるにつれ、YouTube で見た南伊豆ロングトレイル | 松崎町に行く機運が
DuckDB as the New jq
Recently, I’ve been interested in the DuckDB project (like a SQLite geared towards data applications). And one of the amazing features is that it has many data importers included without requiring extra dependencies. This means it can natively read and parse JSON as a database table, among many other formats. I work extensively with JSON day to day, and I often reach for jq when exploring document
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 2024/08/22修正： はてなブックマークのコメントから、「それってデシリアライズって言わないよ」というご指摘を頂戴しました。 恥ずかしながら浅学であったがゆえに用語を取り違えたまんま長らく覚えてまして、これを整形表示（Pretty Print）と修正させていただきました。最初の用語登場箇所のみ修正した内容として取り消し線付きで記述しておりまして、それ以降は置換させてもらっています。 ご指摘誠にありがとうございました<(_ _)> これとは別に、後半で記述してるコードの一部に使わ
こんにちは。デジカルチームの末永(asmsuechan)です。この記事は「フルスクラッチして理解するOpenID Connect」の全4記事中の3記事目です。前回はこちら。 www.m3tech.blog 9 JWT の実装 9.1 JWT概説 9.2 OpenID Connect の JWT 9.3 ヘッダーとペイロードの実装 9.4 署名の実装 公開鍵と秘密鍵を生成する 署名処理を作る 10 JWKS URI の実装 (GET /openid-connect/jwks) 11 RelyingParty で ID トークンの検証をする 12 OpenID Connect Discovery エンドポイントの実装 (GET /openid-connect/.well-known/openid-configuration) まとめ We're hiring 今回は全4回中の第3回目です。 (
見よ、これがHonoのRPCだ
僕が開発しているWebフレームワークHonoは、同じJavaScriptのフレームワーク、Expressと比べられることが多いです。どちらもやれることはほぼ同じですが、HonoのアドバンテージはファーストクラスでTypeScriptをサポートしていることです。特に「RPC」機能は他のフレームワークにはなかった「TypeScriptの型でサーバーとクライアントの仕様を共有する」ことを可能にしています。今回はそのHonoのRPCについて紹介します。 どんなものか まず、どんなものかを箇条書きで共有します。 Web APIの仕様、特にインプット・アウトプットをサーバーとクライアント間で共有するためのもの OpenAPIやgRPCを使ってやりたかったことを叶えるかもしれない サーバーとクライアントをどちらもTypeScriptで書くことが大前提である 同種のものにtRPCがあるが、Honoの場合、
Manningから出版予定の『AI-Powered Search』（AIを活用した情報検索の意）を冬休み中に読んでいたら、その中で意味的知識グラフ（Semantic Knowledge Graph）と呼ばれるデータ構造について説明していて、関連語の計算やクエリ拡張などに使えるということで興味深かったので紹介しようと思います。最初に意味的知識グラフについて説明したあと、日本語のデータセットに対して試してみます。 AI-Powered Search（https://www.manning.com/books/ai-powered-search） 本記事の構成は以下のとおりです。 意味的知識グラフとは 意味的知識グラフを用いた関連語の計算 参考資料 意味的知識グラフとは 知識グラフと聞くと、固有表現認識や関係抽出、OpenIEを使って構築するグラフを思い浮かべる方もいると思うのですが、意味的知識
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こんにちは。ナレッジワークの torii です。 最近、プロジェクトで使用している TypeScript の型検査にかかる時間を 3 割ほど短縮することに成功しました。 参考までにどのようにボトルネックを調査して改善に繋げたのかを書いてみます！ きっかけ 改善のきっかけは、たまたまネットを徘徊していて見つけた Zenn 記事でした。 （素晴らしい記事をありがとうございます！） これを読んで「自社のプロダクトでも型検査にかかる時間を短縮できるのでは？」と思い立ち、試してみたところ実際に改善に役立てることができた、というのがこの記事の概要になります。 改善対象 改善対象は、弊社のメインプロダクトであるナレッジワークのフロントエンドです。現在マルチプロダクト化に向けたコード分割に取り組んでいる最中ですが、執筆時点はモノリシックな構成となっています。 改善前の TypeScript ファイルは自動
アップル、新しいプログラミング言語「Pkl」をオープンソースで公開。コンフィグレーション生成用 | テクノエッジ TechnoEdge
ITジャーナリスト／Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 アップルは、さまざまなコンフィグレーションファイルを生成するための静的型付言語「Pkl」（発音はPickle＝ピックル）をオープンソースで公開しました。 ソフトウェアやクラウドサービスなどの設定に用いるコンフィグレーションファイルはどんどん複雑になってきており、利用者が望む詳細な設定を、一般的なコンフィグレーションファイルのフォーマットとして使われているJSONやYAML、XMLプロパティリストなどの形式で正確に記述することは難しくなってきています。 Pklはそうしたコンフィグレーションを正確かつ分かりやすく記述するために開発された、特定目的用のプログラミング言語だと説明されています。 Configuration-as-Codeを実現するた
Lensを始めとするOpticsがプログラミングをどう変えるか / 複雑なデータのモデリングをサボるには - Lambdaカクテル
仕事でLensを使う機会があった。Lensは複雑で入り組んだデータ構造の読み書きに非常に効果的な手法であるにもかかわらず、関数型プログラマ以外にはあまり知られていないように思える。 そこでこの記事では、Lensとは何なのか、なにが良いのか、具体的にどのようなケースでLensが役立ったか、そしてLensの亜種について紹介する。業務でも使ってます！ AIくんが考えるLens 前提条件 Lensとは Lensの使いどころ データをモデリングする場合 (とても つらい) Lensを使う場合: Lensはアクセスパスである Lensと愉快な仲間たち Lensの合成 -- andThenでひっつけよう Lens Law Monocleの便利機能 Lensの自動生成でサボる Focusでもっとサボる Lensがもたらしたもの まとめ あわせて読みたい 前提条件 この記事ではLensを紹介する言語としてS
はじめに こんにちは、からころです。 今回は、VSCode でホバー時の TypeScript の型ヒントをすべて表示する方法について書いていこうと思います。 デフォルトの設定では型の情報量が増えると型が省略される VSCode では、TypeScript を利用して開発する際に、ホバーすると以下のように型ヒントを表示することができます。 しかし、デフォルトの設定のままでは、下記のようにプロパティ数が多くなると型ヒントが省略されてしまいます。 上記の解決方法を以下で説明していこうと思います。 tsconfig.json に noErrorTruncation:true を追加する？ 情報として、tsconfig.json に noErrorTruncation:true を追加するという記事がよく検索にヒットします。これは果たして本当なのでしょうか？ ドキュメントによると、noErrorT
dbtや同じ系統のDataformなど、ELTの特にTransform部分に強みを持つツールを使い始めて大体3年になる。主観だけど、それなりに使い倒している部類だと思う。 開発効率を計測するデータ基盤の管理にDataformを使ってみた - yasuhisa's blog dbtを触ってみた感想 - yasuhisa's blog dbt カテゴリーの記事一覧 - yasuhisa's blog これらのツールで巷でよく言われる データリネージの可視化ができる データに対するテストが簡単に書ける エンジニア以外の人ともコラボレーションしやすい あたりの話は耳にタコができるくらい聞いていると思うので、ニッチではあるもののそれ以外のdbtの個人的に推しなポイントをダラダラと書いてみたいと思う。データエンジニアやデータガバナンスを推進する人には共感してもらえる内容かもしれない。 推しポイント:
CloudFront FunctionsをテストするOSS、cfftを公開しました - KAYAC Engineers' Blog
SREチームの藤原です。 今回は Amazon CloudFront Functions をテストするためのOSSとして、cfft というものを書いたので紹介します。 github.com 3行でまとめ CloudFront Functionsのテストは手元ではできなくて面倒です CloudFront Functionsをテストする cfft というOSSを書きました KeyValueStoreの操作を含め、便利な使い方がいろいろありますのでどうぞご利用下さい CloudFront Functionsをテストするのが面倒という問題 CloudFront Functions (以下CFF) は、AWSが提供するCDNであるAmazon CloudFrontのエッジノード上でリクエストやレスポンスの操作が行える、JavaScriptの実行環境です。典型的なユースケースとしては、キャッシュキーの
null or undefined #kyotoasterisk とその補足など - Object.create(null)
Kyoto.なんか #6 で発表しました. speakerdeck.com 以下はその補足情報など. 仕様書中の出現頻度 null と undefined がそれぞれの仕様でどの程度使われているのかは, 仕様書中の出現頻度を見るだけでもある程度わかりりそうです. ということで ECMAScript 2024 と WHATWG の標準 (2024-09-07 時点) のうちいくつかの仕様書の中での出現頻度を見てみましょう. Spec #null #undefined ES2024 300 939 DOM 368 120 Fetch 276 10 HTML 1778 275 URL 98 9 見ての通り, 顕著に登場頻度に差があることがわかりますね. なお上記の null の出現数には WebIDL の nullable (T?) を含めていないため, Web 標準における実際の null の
「晩秋レトロミン」「筆竹仮名B」などのフリーフォントをリリースされている二人組ユニット「すずみばと書林」から、新作フリーフォントがリリースされました。 今回は、印刷での使用を目的にデザインされた「紙モノゴシック」 とは言え、もちろんスクリーン、Webデザインやスマホアプリやゲームに使用してもOKで、しっかりとその存在感を残すフォントです。
イベント駆動コンテンツ (a.k.a Webアプリケーションの効率を再定義するBEAR.Sundayの分散キャッシングフレームワーク)
"BEAR.Sundayの分散キャッシングフレームワークは、クライアントサイドとサーバーサイドのキャッシュ管理を統合することで、Webアプリケーションの堅牢性とパフォーマンスを大幅に向上させます。このキャッシングフレームワークは、静的な情報APIと動的な計算APIの2つのタイプに基づいて、それぞれ異なる…
Google Apps ScriptでGPTsのCustom ActionsのAPIを作ってみた - Qiita
はじめに GPTsのCustom Actions（カスタムアクション）をつかって、外部のAPIを呼び出して、データを取得することができるようになりました。 たとえば、郵便番号検索APIを呼び出して、ユーザーから入力された住所から、郵便番号を回答するGPTを作ることができます。 詳細についてはこちら。 この記事では、Custom Actionsから呼び出されるAPIを、Google Apps Scriptを使って無料で作る方法について説明します。 この記事の対象者 GPTsのCustom ActionsのAPIを自作したい方 Google Apps Scriptで簡単なスクリプトを作ったことがある方 Zapierの連携よりも複雑な処理を求めている方 APIの概要 シーケンス図で表現しました。 "Google Apps Script"にあたるところが、今回作成するAPIになります。 処理として
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Devcontainer がデバッグ環境構築のハードルを一気に下げるお話
axiosやfetchに替わるKyのススメ - Qiita
実装する前にきちんとドキュメントを読んだ方が良い、という話 - Qiita
Your API Shouldn't Redirect HTTP to HTTPS
How to use JSON Path · Bump.sh
TypeScript のような構文で OpenAPI のスキーマを定義する TypeSpec
DuckDB で JSON Lines 形式のログを精査する
UnJS にどんなツールがあるのか、上位30件すべて紹介してみた
Rust始めてみた。JSONフォーマッターを作ってみた | stin's Blog
Ruby の JSON ライブラリ Oj のパフォーマンス改善を行いました - Repro Tech Blog
OpenAIがJSON出力の際に100％の精度で特定のスキーマに従わせる機能をリリース
[ECS] タスク定義ファイル(taskdef.json)の運用について考える | iret.media
CompressionStream でブラウザで gzip 圧縮する
DuckDBでお手軽！データフェデレーション - Techtouch Developers Blog
雑にJSONデータを分析させてみる-ローカルLLMの底力 | IIJ Engineers Blog
フルスクラッチして理解するOpenID Connect (3) JWT編 - エムスリーテックブログ
意味的知識グラフとApache Solrを使った関連語検索の実装 - Ahogrammer
GitHub - ynqa/jnv: Interactive JSON filter using jq
TypeScript の型検査にかかる時間を短縮した話
VSCodeでホバー時のTypeScriptの型ヒントをすべて表示する
個人的なdbtの推しポイントを書いてみる - yasuhisa's blog
商用無料、新作フリーフォントがリリース！ 柔らかで穏やかな、紙面を彩る見出し用ゴシック体「紙モノゴシック」