2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
GPT-4でPythonコードをエラーがなくなるまで自動修正・実行繰り返すAIツール「ウルヴァリン」 | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 コンピューターはプログラムコードで動作しますが、このコードは人間が記述している以上、どうしてもエラーを含んでしまうことが避けられません。 しかし、最近は大規模言語モデルを使ったGPTなどジェネレーティブAIの急速な進歩により、目的とする処理を文章として渡すだけで、AIがある程度プログラムコードを出力できるようになってきました。 そして、BioBootloaderと名乗る開発者による新しい試みでは、プログラム開発の際にどうしても必要となるデバッグ作業を、GPT-4をベースとするAIで行うことを可能にしました。このツールは、プログラムを自動修正することから、似た能力を持つアメコミヒーローにちなんで「Wolveri
開発ツール・技術まとめ
開発ツール・技術まとめ 今回は様々な開発ツールや技術を分野別にまとめました。主にソフトウェア開発の現場で使われる多種多様なツールや話題の生成AI関連を紹介します。それぞれのリンクも掲載していますので、気になるものがあればすぐにチェックできます！ （適宜更新予定） 生成AI系ツール テキスト生成 ツール名 特徴
米GitHubは8月11日（現地時間、以下同）、ソースコード共有サイト「GitHub」上でコードエディタ「Visual Studio Code」のWebブラウザ版を起動できる機能「Codespaces」のβ版を公開した。Twitterでは「便利すぎる」などと、ITエンジニアを中心に話題になっている。 ユーザーはGitHubのリポジトリ画面で「.」（ドットキー）を押すとVisual Studio Codeが起動する。個人ユーザーは当面無料で利用でき、チーム向けや企業向けのプランを利用している法人ユーザーも9月10日までは無料で試用できる。 法人向け料金は従量制で、計算に使用するCPUの性能と利用時間で変動する。最も安い2コアのCPUを使う場合は1時間で0.18ドル（約20円）。使用したデータの容量1GB当たり0.07ドル（約7円）も月額で別途請求する。 Visual Studio Codeは
はじめに こんにちは、AI Labの岩崎です。普段はResearch Engineerとして他チームの実験サポートや研究成果の社会実装などをしています。タイトルの通り、CyberAgentにあるAI Labという研究機関で技術研修を行った話をします。 AI Labは現在インターンを含めて100名近いメンバーが在籍しており、これはメガベンチャーである弊社の中でも大規模な組織です。このように規模が拡大する中で、他社での経験があるメンバーはもちろんのこと、先月まで大学で研究を行っていたメンバーであっても、入社後すぐに共著や社会実装を通じてプロダクトと連携できる程度の技術力が求められます。 小規模な組織であれば技術力の高いメンバーが他のメンバーをフォローすることも可能でしたが、現在の組織規模ではチームや個人間で研究開発力に差が生じつつあります。そうした背景があるAI Labではオンボーディングは用
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
みなさん、marimoってご存じですか？ 最近marimoを触ってみたんですが、これが思った以上に便利でびっくりしました。 このツールだけで完結できる場面が多くて、しかもUIがリアルタイムに反応してくれるので、作っていてすごく楽しいんです🎶 驚くほど簡単で直感的に使えますし、「試してみたい！」と気持ちがどんどん湧いてきました。 というわけで、この記事ではそんなmarimoの魅力や、基本的な使い方について紹介していきたいと思います。 ちょっとでも「面白そう」と思ってもらえたら嬉しいです。 はじめに Pythonでデータ分析や機械学習をするとき、まず思い浮かぶのが Jupyter Notebook という人も多いんじゃないでしょうか。 定番ツールとして長く使われてきたJupyterですが、実際に使ってみると「セルの実行順がバラバラになって混乱する」「どこで何が定義されてるか分かりづらい」「G
はじめに browser-use を使う上で詳しいドキュメントがなかったので、自分で使ってみたことをまとめてみました。 browser-use の基礎的なところは以下にまとめてあります。 ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行したい BrowserConfigのheadlessをTrueにすることで、ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行することができます。 from browser_use.browser.browser import Browser, BrowserConfig browser = Browser( config=BrowserConfig( headless=True, ) ) async def main(): model = ChatOpenAI(model='gpt-4o') agent = Agent( task='東京の天気をGoogleで調べて
いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくった - Qiita
はじめに ChatGPT APIが出たので早速さわってみました。せっかくなので何か便利なものをということで自分向けに使えそうなツールをつくっていたら 良いかんじに動作したのでご紹介します。 つくったものは、「ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャー」です。百聞は一見にしかずと言うことでまずは動作するところをみてください。 概要 wannaコマンドは、ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャーです。自然言語によって、bash scriptを生成し、名付けし、管理できます。 コマンドライン上での操作は簡単に多くのことを行うことができるため、非常に便利です。しかし、多くのコマンドやオプションの組み合わせを覚えておくのは熟練したプログラマでもむずかしく、Google検索やmanコマンドなどを駆使して思い出しながら実行することも多くあるでしょう。 たとえば、「こ
uv, ruff, devcontainer, Claude Codeを使ったモダンなPython開発環境のテンプレート
こんにちは．今回は，uv, ruff, devcontainer, Claude Code, Cursorなどのモダンなツールを使ったPythonの開発環境テンプレートを作成したので，その内容を紹介します． テンプレートは以下のリポジトリで公開しています． テンプレートの特徴・構成 本テンプレートは，シンプルで自由度の高いテンプレートを目指すため，あまり多くのツールを導入しないように心がけています．多くのツールを導入すると，学習コストも高くなるためです． uv: Rust製の高速なPythonの仮想環境・パッケージ管理ツール ruff: Rust製の高速なFormatter, Linter pytest: テストフレームワーク pre-commit: コミット前のFormat, Lintによるコード品質の担保 devcontainer: 統一された開発環境の提供 Docker, Docke
GitHub - microsoft/markitdown: Python tool for converting files and office documents to Markdown.
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結局Githubに学習履歴を統一した方が諸々良かった
改めて説明する必要もないのですが、本や動画サービスによるインプットに関してはマークダウン形式でまとながら行うため、そこまでアウトプットが苦ではありません。 逆に外部サービスを使った資格学習のための問題演習などは少し手間です。 読書や動画サービスのようにマークダウンにまとめながらアウトプットしてもよいのですが、資格系の問題演習は移動時間や隙間時間に利用することも多いので、都度Githubにコミットするのは難しいです。 なんとか作業を自動化したいので以下のような方法を利用するようにしてみました。 学習履歴のデータを取得する 例えばStudyplusではAPIが提供されています。 利用しているサービスによっては、このようにAPIを提供してくれていたりするので、これを利用してデータを取得します。 またサービスの利用規約を確認して、常識的な範囲で自身の学習履歴のデータをスクリプトを組んで取得するのも
日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics
最近は朝型にシフトしてウォーキングを始めました。菅野です。 皆さんは日々の業務でどれぐらいExcelを用いているでしょうか？ 表計算ソフトであるExcelですが、計算のみならず、グラフ描画や、文章を表形式でまとめたり、マニアックな使い方ではアニメーションの作成までできてしまいます。 エンジニア以外の方も業務で使用することが多いのではないでしょうか？ しかしながら、業務上でExcelを用いると、日々の煩雑な作業が多くなりやすい印象です。 エンジニアであればVBA等を調べてマクロを作るといったことも可能ですが、一般の人にはハードルが高くなってしまいがちです。 今回はそんなExcelを用いた業務をChatGPTにPythonスクリプトを作ってもらうことで効率化してみましょう。 今回のテーマではGPT-4のモデルを使用します。 また、CodeInterpreterで対象のExcelファイルを読み込
一般的にChatGPTを使用する際には、プロンプトを入力して進めていく必要がありますが、プロンプトの作成は意外に難しいと感じる方も多いかもしれません。 AutoGPTは、プロンプトを作成せずとも自動的に行うべきことを提案してくれる、という驚くべき機能を持っています。AutoGPTは誰でも利用可能です。 今回PROMPTYでは、そんな話題のAutoGPTの特徴や始め方、使い方を解説していきます。 エンジニアではない方でも導入できるよう、できるだけわかりやすく説明しますので、１つずつ手順を踏みながら試してみてください。 ブックマーク必須！PROMPTYとは 国内最大級のChatGPTなどの生成AIのプロンプトエンジニア専門メディアです。 「プロンプトのテンプレ集」「生成AIの開発・活用ノウハウ」「海外の時事ニュース」など幅広い内容を取り揃えています。 一般的なニュースなどでは取り扱っていない最
「ChatGraph」はChatGPTのノードエディターで、ノードを組み合わせることで複雑なシステムを視覚的に構築できます。ChatGPTの高い性能を有意義に使えそうだったので、実際に使ってみました。 【ChatGPTのノードエディタ】ChatGraph - β - uynet - BOOTH https://booth.pm/ja/items/4728147 まずは、上記のリンクからChatGraphの配布ページにアクセスして「無料ダウンロード」をクリックします。今回は無料版を選択しましたが、ChatGraphには画像生成機能が付いたお布施版も存在しています。 ZIPファイルをダウンロードしたら、Windows標準機能や対応ソフトで解凍します。 ZIPファイルを解凍するとChatGraphの実行ファイル「graph.exe」が現れるのでダブルクリックして起動します。 ChatGraphの
動作環境 Python 3.12 ライブラリの使用バージョン gradio 5.34.2 anthropic 0.54.0 mcp 1.9.4 python-dotenv 1.1.0 仮想環境とライブラリインストール % cd mcp-host-with-gradio % python3 -m venv venv % source venv/bin/activate (venv) % pip install gradio anthropic mcp dotenv .envファイルの設定 AnthropicのAPIキーが必要です。APIキーの作成は以下を参考にしてください。APIの利用には料金がかかりますが、API従量課金であれば5ドルから始めることが可能です。 Claudeを使い始める -Anthropic .env ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxx
AIエンジニアリング入門：Pythonによる開発の基礎（uv, Ruff, dataclass, Pyright, Git hooks）
はじめに データソリューション事業部の宮澤です。 近年、多くの企業においてDXの推進とともにデータ活用が進んでいます。それに伴って機械学習モデルもPoCからさらに進んで、システムに組み込んで実運用へと進むケースが増えているように感じます。このことを踏まえると、これから必要になるのはデータを分析して示唆を得るスキルはもちろんですが、それに加えて機械学習モデルを社会実装するエンジニアリングスキルがより求められるのではないかと考えます。ここではそのスキルを「AIエンジニアリングスキル」と呼び、本シリーズの記事はデータサイエンティストがこのスキルを身につけるための学習過程をアウトプットしたものと位置付けます。したがって本記事の対象読者は「これからAIエンジニアリングスキルを身につけたい技術者」とします。 今回は「Pythonによる開発の基礎（プロジェクト管理・コード品質）」と題して、Pythonを
ChatGPT APIの使い方 実際にChatGPT APIを使ってみましょう。 openai-pythonのインストール 今回はOpenAIのPython用ライブラリであるopenai-pythonを使います。pipを用いて、openai-pythonをインストールしましょう。 pip install openai APIリクエスト ChatCompletion.createで対話を生成できます。たとえば、以下のようなコードになります。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは！"}] ) print(complet
この記事は記事投稿キャンペーン_ChatGPTの記事です。 以下は、個人開発した最新のものになります． CreateToolAGI：ChatGPTとLangChainで何でもできるAI はじめに こんにちは、fuyu-quantです． 今回はLangChainという「大規模言語モデルを使いこなすためのライブラリ」の紹介とその機能を発展させるために作った新しいライブラリlangchain-toolsの説明およびその可能性について共有したいと思います． LangChainの機能であるtoolを使うことで，プログラムとして実装できるほぼ全てのことがChatGPTなどのモデルで自然言語により実行できるようになります．今回は自然言語での入力により機械学習モデル(LightGBM)の学習および推論を行う方法を紹介します． 記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです。 (※この記事の「Chat
便利なChatGPT いまさら言うまでもないことですが、ChatGPTはめちゃくちゃ便利です。特に日本語の文章、英語の文章、コードの校正に無類の強さを発揮します。私は学生時代は国語が得意だったのですが、ChatGPTは、私の国語力を大幅に凌駕していると思います。というかChatGPTは職業で日本語を書いている人をのぞくと、ほとんどの日本人よりも日本語が上手なんじゃないかと思います。 ChatGPTに校正してもらった日本語の差分が見たい さて、ChatGPTに文章校正をしてもらいましょう。 さきほどの文章をChatGPTを使って校正してもらいます。 違いがわかりますでしょうか？ ChatGPTに修正してもらっても、パッと見て、どこが修正されたか、すぐにはわからないケースが多いと思います。日本語は、まだ比較的違いを把握しやすいですが、英文やコードでこれをやるときに、目視でdiffすると見逃しま
【📩 仕事の相談はこちら 📩】 お仕事の相談のある方は、下記のフォームよりお気軽にご相談ください。 https://forms.gle/G5g1SJ7BBZw7oXYA7 もしもメールでの問い合わせの方がよろしければ、下記のメールアドレスへご連絡ください。 info*galirage.com（*を@に変えてご送付ください） 🎁 「生成AIの社内ガイドライン」PDFを『公式LINE』で配布中 🎁 「LINEで相談したい方」や「お問い合わせを検討中の方」は、公式LINEでご連絡いただけますと幸いです。 （期間限定で配信中なため、ご興味ある方は、今のうちに受け取りいただけたらと思います^^） https://lin.ee/3zRuqKe おまけ①：生成AIアカデミー より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか？ そんな方々に向けて、「生成AIアカデミー（旧：生成AIエンジニア
novoc studio は、ゲームAIを作って参加する新しいプログラミング学習プラットフォームです。コーディングスキルがアップするだけでなく、プログラミングに必要な論理的思考力や課題解決力、イメージをカタチにする創造力や粘り強く試行錯誤する力を、楽しみながら養うことができます。
Windows版のPythonのインストール方法が大きく変わる Python Install Managerが登場
Windows版のPythonのインストール方法が大きく変わる Python Install Managerが登場：Python最新情報キャッチアップ Python 3.14.0の正式リリースに合わせて、Windows版のPython処理系を大きく変化させるツールが登場した。Python Install Managerの概要とその基本的な使い方を見てみよう
こんにちは！ 逆瀬川（@gyakuse）です！ 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか？ 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create
ChatGPTを使って自分のはてなブログとチャットするツールを作った - $shibayu36->blog;
【2023/04/18追記】現在、この記事で説明したものから使い方のインターフェースが変わっているので、実際に使うときは https://github.com/shibayu36/chat-hatenablog のREADME.mdを参考にしてください。 以下の記事を見て、もっと気軽に自分のはてなブログとチャットしたいなと思った。 自分のScrapboxをChatGPTにつないだ - 西尾泰和のScrapbox 自分のはてなブログをChat GPTにつないだ - hitode909の日記 ChatWP: WordPressをAI化しておしゃべりする そこで自分のはてなブログとチャットするツールを作ってみた。 https://github.com/shibayu36/chat-hatenablog やりたかったこと 僕はコードレビューでコメントする時、自分の意見を補足する目的で、参考となる自
チャット形式でプログラミングが可能なローカルで動作するオープンソースなAIツール「Open Interpreter」を使ってみた
OpenAIが開発したプラグイン「Code Interpreter」を使用すると、ChatGPTにプログラミングのコードを生成してもらうことが可能ですが、インターネットに接続できないのに加え、使用できるパッケージやアップロードの容量、実行時間などに制限があります。「Open Interpreter」はローカルで動作することでそうした制限を突破し、柔軟にさまざまなプログラムを生成・実行してくれるオープンソースなAIツールとのことなので、実際に使って試してみました。 KillianLucas/open-interpreter: OpenAI's Code Interpreter in your terminal, running locally https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/README_JA.m
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 最近、MCP(Model Context Protocol)が注目を集めていますね。そこで、MCPを使って、Cursor や Cline などからシームレスに Oracle データベースにアクセスする MCP サーバーを作ってみました。 こんな感じでテーブルの構造を聞いてみたり こんな感じで LLM に SQL を書かせて、その場でテストしてみたりすることができます。 こちら↓の Claude Desktop と私のチャットの履歴を見ていただくと、Claude Desktop のような出来の良い MCP Host とデータベー
Hugging Faceのブログで提唱されている「Tiny Agents」。 そのコンセプトに触発され、バイブコーディングで1000行以内の軽量エージェント作りに挑戦してみました。 これらの記事では、MCPをツールとして用いる軽量なエージェントの概念として、Tiny Agentsを紹介しています。(Githubリポジトリも公開） 今回は上記記事をインスパイアにTiny Agentsを作ってみました、せっかくなのでAIコーディング・バイブコーディング縛りです。 （コードの細かい部分は全然確認していないので、お見過ごしください） 冷静に考えたら、1000行はtinyなのか？と思いましたが、プロンプトやコードコメントも含めて1ファイルに収めた時のコード行数なので、一旦tiny寄りと見なして頂けたらとても嬉しいです。 そして、最初に懺悔しておくと、MCPサーバーの実装も含めたら1000行を超えてい
こんな感じの文章を自動生成できます。 二人の男女を一様に観察していました。私は仕方なしに立って、再び封の中へ、自分の左右前後を見廻して母の頭は陛下の病と父の病と父の病とを結び付けて考えるのが変に気味が悪かったのです。固よりそこにはまるで解りませんけれど、おそらくそんな意味じゃないでしょう。私の考えは行き詰まればいつでも両方が同時に奥さんのいる事をとうから自覚していました。先生の附近で盗難に罹ったものが、僻んだ私の眼を擦りました。それでも鷹揚に育った私は、もっと海の中で遊んでいられるか、宅へ帰って食卓に向った時、両親の死に断えた私の卒業する前に、また一種の弛みができても、決して強い言葉で説明しました。 モチベーション 同じようなツール・サービスはいくつも公開されていますが、ほとんどが以下の 3 つの方式を採用しており、個人的にはあまり満足できていませんでした。 短い定型文の繰り返し: 一種の
ドキュメントファイルの解析と変換に特化したオープンソースツール「docling」を試してみた | DevelopersIO
AWS事業本部コンサルティング部の石川です。最近、文書ファイルの解析と変換に特化した オープンソースツール「docling」 が注目を集めています。このツールは、最先端のAIモデルを活用して、ドキュメントの構造を理解し、様々な形式に変換することができます。今回、実際にdoclingを使用して日本語のドキュメントファイルからMarkdownファイルとJSONファイルへ変換を試してみます。 doclingとは doclingは、ドキュメントの変換と解析に特化したオープンソースのPythonパッケージです。最先端の人工知能モデルを活用し、レイアウト解析にDocLayNetモデル、表構造認識にTableFormerモデルを使用しています。一般的なハードウェアで効率的に動作し、少ないリソースで高性能を発揮します。JSONやMarkdown形式への変換が可能で、拡張性も高く、新機能やモデルの追加が容易
面倒な分析はGoogle Colabにやらせよう
これはなに？ ちょっとした分析の用事で久しぶりにGoogle Colaboratory (以下 Colab) を触ったら結構良くなってました。Cursorでコード書くのも快適だけど、面倒なデータ分析やるならやっぱColabの方が便利だなぁと再認識しました。 そこで、最近Colabに追加されて便利になったと思う機能を簡単にまとめてみました。(見てわかる通りタイトルはもちろん話題のあの本のオマージュです😇) 最近のColab便利機能を使おう 粒度まちまちですがざーっと書いていきます。「最近」の定義は曖昧なのでご容赦ください。 Github Copilot的なコード補完を使おう Github Copilotみたいなコード補完機能がついにColabに搭載されました。↓のように補完してくれます。 VS CodeでもCursorでも一緒やん、って思われるかもしれませんが、Colabのような多機能No
Open Interpreter - 自然言語でコーディングを実現するオープンソースツール｜masia02 (CipherWeb,LLC.)
Open Interpreterは、自然言語でプログラミングができるようになる、興味深いオープンソースツールです。機能呼び出し型の大規模言語モデルを利用して、Python、JavaScript、Bashなどのコードをローカルで実行できるのが大きな特徴です。インストールと利用は簡単で、コーディング作業の効率化を図れそうなツールです。 Open InterpreterとはOpen Interpreterは、GPT-3.5やGPT-4またはCode Llamaなどの大規模言語モデルを利用して、自然言語でのコード実行を可能にするオープンソースのツールです。 コマンドラインインターフェース上で言語モデルと対話することで、PythonやJavaScriptなどのコードをローカルマシン上で実行できます。複雑なロジックのコーディングもステップごとに指示できるので、開発効率の大幅な向上が期待できます。 公式
せっかく作ったAIエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ 皆さん、AIエージェント触ってますか？ 私は最近LangGraphを触るのが楽しいです。 せっかく作ったエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ で、あればフロントエンドも作りたいんですが、これが私の様な素人には意外と難しいです。 APIとしてデプロイして蹴って使うのも手間ですし、Streamlitで実装するのも、 チャット履歴は？ツールを使った場合の表示はどうする？など意外と考える事が多くて面倒です。 もっとエージェント開発に注力してフロントエンドはサクッとモダンなものを実装したい... そんな風にして調べていたらChainlitと出会ってしまいました。 ※この記事の続編はこちら [Chainlit✖︎AWS]超簡単!?LangGraphマルチエージェントのチャット履歴をAWSクラウド上に保存しよう Chainl
はじめに こんにちは。動詞です。 最近、Claude Codeを使った開発に重点を置いたPythonのプロジェクトテンプレートを作成しました。 しばらく運用しながら改善を重ねてきましたが、そろそろ使えるレベルになってきたので、覚書も兼ねてその設計について説明しようと思います。 Claude Code向けの設計 このテンプレートを作る上で意識したのは、Claude Codeが指示しなくても思い通りに動いてくれること、変な動きをしないことです。 そのために今回整備したものは、ざっくりと以下の2つに分けられます。 標準的な実装ルールの提示と支援ツールの導入 デバッグのループを回しやすい仕組み そして、これらをうまくClaude Codeに伝え、活用してくれるように、以下のような工夫をしました。 実装ルールを提示するだけではなく、モデルケースをリポジトリ内に配置し、適宜参照できるようにする 使って
ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました！ 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran
びーぐるです🐶 2025年9月2日、GitHubからSpec Kitがリリースされました。 このツールはSpec駆動開発(Spec-Driven Development: SDD)を支援するツールですが、これがGitHubからリリースされたことに大きな意味があります。 今回はこのSpec Kitについて調査し、実際にSpecファイルを作成してKiroとの比較を行いたいと思います。 更新履歴 2025/09/06 公開しました Spec Kitとは？ 冒頭で述べた通り、GitHubがリリースしたSpec駆動開発を支援するツールです。 これ自体で動作するわけではなく、他のコーディングエージェントにSDDを組み込むためのアドオンのような位置づけになります。 組み込めるコーディングエージェントは GitHub Copilot Claude Code Gemini CLI があります。 Codex
こんにちは、commmuneでデータサイエンティストをしているひぐです。 人間が苦手なマルチタスクをLLMに任せたら、効果的に処理してくれるのではないか?というモチベーションのもと、Pythonの非同期処理を使って並列かつストリーミングでChatGPTの回答を出力するアプリを作りました🤖 例えば下記は、ある課題を入力すると、深さ・広さ・構造・時間軸という異なる観点で解像度を上げてくれるアプリケーションです。 アプリに関する登壇資料↓ このアプリ作成にあたってPythonの非同期処理を勉強したところ、最初は多くの専門用語(コルーチン、イベントループ...)や独自の記法により、全体像をつかむのに苦戦しました。一方で、学んでみると予想以上にシンプルな記法で実装できること、そして応用範囲が広くて便利だと理解しました。 この記事では、そんな少し取っつきにくけど便利なPythonの非同期処理にフォー
画像生成AI「Stable Diffusion」を4GBのGPUでも動作OK＆自分の絵柄を学習させるなどいろいろな機能を簡単にGoogle ColaboやWindowsで動かせる決定版「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」インストール方法まとめ
(2022/09/22 17:52更新)画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単に利用するための実行環境の1つである「Stable Diffusion web UI」のコントリビューター(開発貢献者)の1人であるAUTOMATIC1111氏が、フォークではないものの同名で「機能全部盛り」なStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)の開発を進めています。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ◆目次 1：AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでできること・対応していること 2：Google Co
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OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
「便利すぎる」──GitHubから直接「Visual Studio Code」を起動できる新機能が話題に
Microsoftによる“なんでもMarkdownにしてくれるライブラリ”が話題、手軽なWebアプリもさっそく登場／PDF、Word、Excel、PowerPoint、音声・画像までカバー【やじうまの杜】
研究者向けの技術研修資料を公開します | | AI tech studio
Jupyterよりも marimoが使いやすい理由
browser-useによるブラウザ操作自動化のサンプル集
AutoGPTを徹底解剖！使い方をご紹介！【2023年4月25日最新版】
ChatGPTを用いた複雑な処理を視覚的に組み立てられるノードエディター「ChatGraph」を使ってみた
Pythonで理解するMCP（Model Context Protocol） | gihyo.jp
ChatGPT APIとWhisper APIで議事録文字起こしアプリを作り、Hugging Face Spacesで公開する | gihyo.jp
ChatGPTとLangChainで何でもできるAIを作る - Qiita
ChatGPTの時代になって、GUIで差分を取れるmeldが便利な件 - Qiita
最強のツール「LangSmith」が登場した話【Python / LangChain】
ブラウザだけでできる実践プログラミングゲーム | novoc studio
ChatGPTの新機能「GPTs」「Assistants」を試す。特別なツール不要でカスタムChatGPTを開発可能に！【イニシャルB】
ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp
MCPが便利そうなので Oracle DB とおしゃべりする MCP サーバーを作ってみた - Qiita
作って覚えるAIエージェント：1000行以内のtiny-agentをバイブコーディングで作ってみる
自然な日本語ダミーテキストを生成するWebアプリを作りました
マルチAIエージェントのアプリをChainlitで爆速開発しよう - Qiita
Claude Code中心の開発のためのPythonテンプレートの設計
GitHub製Spec駆動開発支援ツールSpec Kitをいろいろ試してみる
Pythonの非同期処理の基礎とOpenAI APIへ並列リクエストする実践例
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