OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
最近ネットを見ていると要件定義入門的な記事が目についたので思ったことを書いてみる記事。ITシステム開発における要件定義に関するあれこれ。 【2023/10/10追記】続編の記事を書きました。実践要件定義入門 - 勘と経験と読経 目次 要件定義に関するおすすめ書籍 その要件定義は必要か 要件は決められるのか 要件定義をすることがルールで定められているから要件定義をする必要がある 要件は定義できるのか 現行の業務マニュアルをベースに要件定義をするつもりのあなたへ 現行システムをベースに要件定義をするつもりのあなたへ 外部業者を呼ぶ前に考えるべき事 どこから外注するかを考える 要件定義の作業期間を見積もる 要件定義に関するおすすめ書籍 この後に何度も引用することになると思うので、最初に要件定義のおすすめ書籍を紹介しておく。と言っても紹介するのは1つだけだ。 ユーザのための要件定義ガイド第2版 作
株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。
人はミスをする。これは当たり前のことだ。 だからミスしないように準備をするし、仮にミスしたとしても、トラブルにならないように防護策を立てておく。人命に関わるような重大なトラブルになるのであれば、対策は何重にもなるだろう。 個人的なミスが、ただ一つの「原因→結果」として重大な事故に直結したなら分かりやすいが、現実としてありえない。ミスを事故に至らしめた連鎖や、それを生み出した背景を無視して、「個人」を糾弾することは公正なのか？ 例えば、米国における医療ミスによる死亡者数は、年間40万人以上と推計されている（※1）。イギリスでは年間3万4千人もの患者がヒューマンエラーによって死亡している(※2）。 回避できたにもかかわらず死亡させた原因として、誤診や投薬ミス、手術中の外傷、手術部位の取り違え、輸血ミス、術後合併症など多岐にわたる。数字だけで見るならば、米国の三大死因は、「心疾患」「がん」そして
【入門】要件定義
はじめに 最近プロジェクトマネジメント関連の仕事をする機会が増え、(駆け出しですが)要件定義や設計関連の業務もするようになったので、私の経験を基に要件定義の具体的なプロセスや考え方について、まとめていきます。 この記事の対象者 要件定義の基本や思考プロセスを学びたい人 エンジニアからプロジェクトマネジメントをやりたい人 ビジネスサイドとエンジニアサイドのコミニュケーション能力を向上させたい人 具体的な事例を通して要件定義を学びたい人 前提 紹介する内容はあくまで一例であり、プロジェクトやチームの状況に応じて調整が必要 あくまで自分(駆け出しPM)の経験に基づいた内容を言語化しています プロジェクト規模は10名〜20名のWebアプリ開発を想定しています システム開発の全体像 一般的なシステム開発のプロジェクトは下記のフェーズで進んでいきます。 ※ コンサルの領域だと要件定義の前に企画構想とい
Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり（左）として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる（筆者作成） Stable Diffusi
Gmailの新スパム規制対応全部書く
[2024年1月10日、19日追記] GmailとYahoo!側のアップデートに合わせていくつか細かい説明を追加しています（大筋は変わっていません）。変更点だけ知りたい方は「追記」でページ内検索してください。 2023年10月3日、Googleはスパム対策強化のため、Gmailへ送るメールが満たすべき条件を2024年2月から厳しくすると発表しました。また米国Yahoo!も、2024年2月 第一四半期[1] から同様の対策を行うと発表しています。端的に言えば、この条件を満たさないと宛先にメールが届かなくなるという影響の大きな変更です。 この記事では、Gmailや米国Yahoo!の規制強化への対応方法を解説します。ただし米国Yahoo!にメールを送る人は多くないと思うので、フォーカスはGmail寄りです。また、メール配信サービス（海外だとSendGridやAmazon SES、国産だとblas
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
チームで仕事するとき、みんなもう少し自分の存在、自分のリアクションがチームに与える影響を自覚した方がいい。 例えばミーティングでブレストしているとき、議論が前に進むのは、あるときふと場に出されたアイデアに対して、誰かが"それいいですね"って言った瞬間である。アイデアを出したとき、その人にはふつう、確信なんてほとんどない。僕なんか自分の意見に自信なんかなくて(大体みんなそうなのだ)、言ってみて、まわりの反応を見て、あ、なんか良さそうだ…と思ったときにやっと前に進むことができる。みんな、自信なんてないのだ。だからアイデアは、場に出されたときはまだ、波際の砂のお城のようにやわらかである。 しかし、あるアイデアに対して、それいいね、と声をもらったとき。いい顔が見えたとき。姿勢が前のめりになってくるとき。そのときとあるアイデアは、はじめて光るのだ、形になる可能性を見せるのだ。 * 逆に言えば、議論に
要約 Wifiは無いに等しいと考えること。 (来場者1万強/日 なんていう状況下でWifiが動くと想定するのが駄目でした) 進捗管理する第三者を設けること。 ソースコード https://github.com/Na4Yu/EasyEats (RTDBのURLやSquareの個別キーは抜いているのでそのままは使えないです) はじめまして はじめまして、高校2年のNaYuです。 今回は文化祭で派手に失敗した話をさせて頂きます。 血反吐を垂れ流しながら書いていましたが、もし皆さんが文化祭を経て「この人のしたことをしなくて良かった~」なんて言っていただければ幸いです。(人の不幸は蜜の味) お願い 本記事は知見の共有を目的として個人が執筆したものであり、本記事の内容について学校、学校関係者への問い合わせはご遠慮頂けるようお願い申し上げます。 これを読んでいる後輩の方々へ この記事が私からの引き継ぎに
「チームトポロジー」や「エンジニアリングマネージャーのしごと」「スクラム実践者が知るべき97のこと」の著者や翻訳者などで知られる吉羽龍太郎氏が、「ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション）」という興味深いポストをX（旧Twitter）で公開しています。 ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション） コンウェイの法則 パレートの法則 グッドハートの法則 パーキンソンの法則 ブルックスの法則 リトルの法則 ピーターの法則 ハインリッヒの法則 ピーク・エンドの法則 ホフスタッターの法則 — Ryutaro YOSHIBA (@ryuzee) January 23, 2024 これらの法則の多くは経験則だったりもしますが、いずれにせよ知っておくと上司の説得に役立ったり、ソフトウェアの開発現場でチームの運営に役立ったり、物
こんにちは。DeployGateの藤﨑です。 仕事をしていると、とにかく考えて答えを出さないといけないことが数多くあります。すぐ思いついてアウトプットできることならいいのですが、大事なものは大体、どこから考え始めればいいのか分からないことだったり、なんとなく浮かんでいるんだけどうまく言語化できないものだったりします。 そんなときに、どうやってその状況を抜け出して、話を深めていくか。今日は、最近自分がやってみて、とても効果を感じられた手法について紹介します。 これまでの手法自分が考え事をする上で、まずやるのはテキストで書き出すということでした。何らか課題について考えるときは、ひたすら箇条書きで考えを書き出していくということをします。だいたいNotionにページを作って箇条書きでひたすら書き出しています。 それ以外だと、やはり紙とペンです。長年適当なコピー用紙→ノート→コンパクトなメモ…と移り
私のセキュリティ情報収集法を整理してみた（2024年版） - Fox on Security
新年あけましておめでとうございます。毎年この時期に更新している「私の情報収集法(2024年版）」を今年も公開します。 ■はじめに サイバー攻撃は国境を越えて発生するため、ランサムウェア、フィッシング、DDoS攻撃など、近年のサイバー脅威の常連となっている攻撃者（脅威アクター）が主に海外にいることを考えると、世界の脅威動向を理解することが年々重要になっています。 海外から日本の組織が受けるサイバー攻撃の多くでは、国際共同オペレーション等の一部のケースを除き、日本の警察が犯罪活動の協力者（出し子、買い子、送り子）を摘発することはあっても、サイバー攻撃の首謀者（コアメンバー）を逮捕するまで至るケースはほとんどありません。 誤解を恐れずに言えば、日本の組織は海外からの攻撃を受け続けているのに、海外で発生したインシデントや攻撃トレンドの把握が遅れ、対策が後手に回っているケースも多いように感じます。最
「名前のない仕事」ができる人は強い
ℹ この記事は推敲中のため、今後大幅な変更が加えられる可能性があります。 ここのところ至るところで話している気がするので、この機会にブログにまとめておくことにする。 最近人にポジティブなフィードバックをするときや、ある人の仕事ぶりをポジティブに伝えるときに「名前のない仕事」という言葉で表現することが非常に多くなった。 この表現自体は以前から必要に応じて使っていたものの、感染症の影響下にあった世界の雪解けにつれて、こう表現できるシチュエーションが増えたように感じる。 「名前のある仕事をそつなくこなすことは誰でもできる、ただ名前のない仕事は、その意識と実行力が伴った人間が行って初めてできる」という言葉の理由を改めて伝えたい。 直接話す人達にはその文脈に即したその人の活躍を交えて伝えられるが、誰に対してもその機会があるわけではないので。そのため抽象的な話にはなるが、この記事を通じて企業組織に所属
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
2023年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
2024年1月時点のAWSベストプラクティスに従って作成しました 好評でしたら続編も検討します 1. 環境ごとにアカウントを分離する 本番、検証、開発ごとにアカウントを分割しましょう ✕良くない例 ◎良い例 最初にアカウント分割しておかないと、後で分割するのはとても大変です アカウントを分割することで「検証と思って作業したら、実は本番だった」のような事故を減らすことができます コストがアカウント単位で集計されるため、環境ごとのコストを簡単に算出することができます AWS Organizationsを使用することで、各環境に応じた権限設定が簡単にでき、ガバナンスを強化することができます AWSアカウントはAWS Control TowerのAccount Factoryを使用することで、クレジットカード情報を都度入力することなく簡単にアカウントの払い出しが可能です また、AWS Contro
SaaS アーキテクチャ概要
SaaS をアーキテクトをするにあたって、どのような事を考えればよいのか？をまとめました。
3秒の音声があれば本人そっくりの声で日本語・英語・中国語合成できる「VALL-E X」はやはり脅威。MSが非公開にした技術のOSS版を試して実感した（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
わずか3秒の元音声から本人そっくりな音声合成が可能な技術「VALL-E X」が誰でも使える形で公開されました。オープンソース版で、ローカルマシンからWebUIで利用できます。さっそくインストールして使ってみました。 以前、ディープラーニングベースの音声・歌声合成ソフトであるDiff-SVC、リアルタイム処理が可能なAIボイチェンRVCを紹介したとき、自分は記事タイトルに「驚異の」という形容詞を付けました。それでも学習には数十分の本人による音声データが必要で、そこまでのデータを用意するのは容易ではありません。それに対してVALL-E Xでは元データが3秒あれば本人に似た声を生成できるのです。
ポッドキャストはリスナーの存在が見えづらいらしく聴いてるとアピールしないと更新停止してしまいがちなので定期的に感想を書いていく 聴く環境について ポッドキャストの探し方 BUSINESS WARS / ビジネスウォーズ News Connect あなたと経済をつなぐ5分間 #ニュースコネクト Off Topic // オフトピック fukabori.fm バンクーバーのえんじに屋 texta.fm プログラム雑談 Misreading Chat mozaic.fm kkeethのエンジニア雑談チャンネル 購読一覧 聴く環境について クライアントはGoogle Podcastを使っているんですけど終了してしまうし*1最近はSpotifyに誘導されがちなので、今後移行先をどうしようか迷っている そもそもGoogle Podcastの購読一覧ってどこから見るんだろうと疑問だったが、https:/
はじめに 今回の記事では、設計やソフトウェアアーキテクチャを学べるGitHubリポジトリを16個紹介する。 対象とする読者 設計やソフトウェアアーキテクチャに興味関心があるエンジニア GitHubをエンジニアリングの情報収集に活用したいエンジニア タイトルで気になった人 Architectural Patterns システムの基本的な構成を理解するためのパターンやテンプレートを提供している。これらのパターンを学ぶことで、システムの構造やコンポーネントの関連性、相互作用を理解できる。これが開発者にシステムをより効率的かつ効果的に設計・実装する能力をもたらす。 Design Patterns for Humans 設計パターンを人間が理解しやすい形で説明している。デザインパターンは特定の問題に対して再利用可能なソリューションを提供する。これによって、開発者はより効率的にコードを記述でき、メンテ
2023年11月9日、いなげやは同社一部店舗で掲示していたポスターなどに記載されたQRコードへアクセスした際、予期せぬ不正サイトに誘導する広告が表示され、クレジットカード情報が盗まれる被害が発生したと公表し注意を呼びかけました。ここでは関連する情報をまとめます。 短縮URLサービス中の広告表示を起因とした事案か いなげやはネットスーパーの入会案内として、入会用サイトへアクセスさせるため店頭展示していたポスターや配布していたチラシにQRコードを掲載していた。このQRコードを読み込んだ際に、予期せぬ不正なサイトに誘導する広告が表示される場合があり、今回この不正なサイトを通じてクレジットカード情報を盗まれる事案が発生したとして顧客に対して注意を呼び掛けた。また万一クレジットカード情報を誤って入力するなどしてしまった際はカード会社に連絡を取るようあわせて案内を行っている。*1 同社が公表した資料中
はじめに 皆さんのログに対する理解はどんなものでしょうか？仕組みから設計方法まで完璧に理解しているエンジニアもいれば、なんとなく使用しているエンジニアも多いことでしょう。 ログとは、システムに着いてエラーや障害の発生、利用者による操作や設定の変更、外部との通信などを時系列に記録したものです。ログに関する理解を深めることで、複雑なシステム開発や運用が可能となります。また、AWS、Azure、GCPなどのクラウドサービスを利用している場合はシステムの開発が可能になるだけでなく、経費削減に繋がる可能性も考えられます。 本記事では、ログの基本を押さえるためにその設計方法について解説します。少しでも自信がない方は、ご一読ください。 ログを出力する理由は？ ログの基本や、ログの設計について解説する前にそもそもログを出力する理由を押さえましょう。大きく4つの理由が考えられます。 ・問題が発生した時に調査
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
しばたです。 昨年10月にGoogle(Gmail)および米国Yahoo!においてスパム対策の強化がアナウンスされました。 この件に関してつい先日まで他人事でいたのですが、実は全然他人事では済まないことが発覚し突貫で知識を仕入れています。 アナウンスに対する具体的な対応策についてはこちらのZennの記事を見れば全部わかる感じです。 最高ですね。 また、メール送信にAmazon SESを使っている場合はAWSのブログを確認すると良いでしょう。 「これらの記事を読み解けば万事解決！」という感じではあるのですが、私自身が学んだなかで予め知っておくと良さそうに思えた点がいくつかありました。 本記事ではその辺を共有するのと、実際にAmazon SESの環境を作って動作確認をしたのでその結果も合わせて共有します。 はじめに覚えておくと良い基礎知識 Zennの記事でも詳細な解説がありますが、個人的に「最
「図解」は資料作成やプレゼンスライドの制作に欠かせません。その一方で「図解を作成してみたいけれど、経験がない」「これから図解をどんどん取り入れていきたい」という方のために、図解作成のノウハウを基本中の基本からまとめてみました。 今回の記事はアドビ社のPR企画「みんなの資料作成」に参加して執筆しています。 1 | 図解の定義まずは「図解」の定義について考えてみましょう。 たとえば、書籍『たのしいインフォグラフィック入門』の中で著者の櫻田 潤さんは次のように定義されています。 図解とは、単純な図形と短い言葉で、物事を説明するグラフィック 非常に明快ですが、人によって定義が異なりますし、また時代によって移り変わっています。 類語から「図解」の定義を探る言葉の定義を考える際に有効なのが〈類語〉を集めてみること。 そこで、日本語／英語に分けて、2つのマンダラート（9マスのメモ）をつくり、「図解」の類
エンジニアの心構え
2023年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
今週は、Thanksgiving はお休みムードなので考える時間や、自分の本についてディスカッションしている バンクーバーのえんじに屋さんのPodcast なんかを聞かせていただいたりしてるうちに、思い出したことがあって、記録に残してみることにした。それは、エンジニアの育成方針でこれはめっちゃくちゃ違うことに気づきましたので、シェアさせていただきたいと思います。 日米でエンジニアの育成戦略が正反対だと気付いた話 採用の段階での違い 良く知られているように、新卒のケースで考えると、こちらの場合は「コンピュータサイエンス」の学位を出ていることが前提で、中途採用の場合も、「コンピュータサイエンス」の学位を出ている、もしくはそれ相当する知識が求められる。だから、新人でも少なくともプログラムが結構組めることを期待されます。 一方、日本では文系でも理系でもプログラマになれます。採用されたときに「スキル
記事の概要 私（芝浦工業大学学部4年生）が大学２年時に1人で制作した、大学のポータルアプリ（ポータルサイトからスクレイピングして時間割などを表示する）が、大学に正式採用され、公式アプリ"ScombApp"としてリリースされるに至った経緯を時系列順に説明します。 ホーム画面 時間割画面 制作の動機 大学のポータルサイト使いにくいがち。 ポータルサイトのスマホアプリ版があれば便利そう。 他にやってる人いなさそうだし、最初に作ったらみんな使ってくれそう。 ポータルサイトの問題点 大学ポータルサイトで使いにくかった点を挙げていく。 とりあえずこれを克服することを目標にした。 ログインの時に自動補完が使えない 制作当時はBASIC認証で、スマホからだとログインの自動補完ができなかった。 毎回手打ちでパスワードを入力している人がほとんど ←！？ 次の授業や教室を確認するだけでも、毎回手打ちログインが必
YAPC::Hiroshima 2024
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
ソフトウェアの内部品質に生じる様々な問題は組織設計にその原因があることも多い / Internal Quality Issues Caused by Organizational Design
2023-11-21 技術的負債に向き合う Online Conference https://findy.connpass.com/event/297813/
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
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これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
実践要件定義入門以前 - 勘と経験と読経
【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
ミスを責めるとミスが増え、自己正当化がミスを再発する『失敗の科学』
画像生成AIが爆速で進化した2023年をまとめて振り返る (1/5)
ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
チームで仕事をするなら、リアクションし続けよ｜森 一貴（Mori Kazuki）
文化祭で某チェーン店を再現して失敗した話 - Qiita
ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個
「思考を整理する方法」を模索して辿り着いた先｜Yuki Fujisaki｜DeployGate Inc.
社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
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