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 業務自動化といえばRPAとかPython等が良く使われるが、これらは基本的に判断が多い複雑な業務の自動化には向かず、やったとしても自動実行→手作業→自動実行→手作業…と言ったように人の判断が居るところで業務プロセスが分断されてしまうのが悩みどころ。 そこで「GUI上で自動実行前に手作業」＋「バックグランドで自動実行」と両方の機能を持ち、業務を分断する事なく作業できるアプリを作ろうと考えた。 結論から言うと「Flet」を採用した。以下経緯説明。 お手軽なGUIライブラリを探す旅 Pythonはデスクトップアプリ開発には不向き？
Python×株式投資｜仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る（中編） - Qiita
素人が生成AI無料期間中に作る！毎日自動で銘柄スクリーニング＆X自動通知Bot これまでの経緯 本記事は、Pythonによる株式スクリーニング自動化・実践の続編です。これまでの背景や検証の流れは、以下の記事をご確認ください。 現在構築中のスクリーニングモデルの全体像と今回やること 生成AI無料期間にスクリーニング結果自動通知botを作り始めた 今回のモデルのスクリーニング速度を100倍向上した方法 yfinance由来の軽量データセット構築 今回のモデルの改善点 今回のスクリーニングモデルの精度 相場状況を簡易的に数値化する 財務スクリーニング *2025年7月7日 リンク修正しました。お知らせいただきありがとうございました。 はじめに 毎日自動で銘柄スクリーニングの結果を知れたら、仕事が終わった後の疲れたの脳でも、めんどくさがらずに、お布団に吸引されることもなく、定期的に投資が続けられる
リファクタリングの鶏卵問題 ソースコードがクソなので綺麗にしたい。 リファクタリングしたい。 しかし、リファクタリングが出来ない。 リファクタリングが出来ないのは、テストが無いからだ。 よし。じゃあテストを書こう。あれ、テストが書けない？ そのようなテストが無く、書き換えられないことによる矛盾や憤りは皆さん何百回と感じてきたと思います。 しかし、この「テストが出来ない」ということを言語化するのは、非常に難しいと思います。それは、「テストが出来ない」には実は2つの視点があります。 本質的にテストが困難なモジュールで、誰がやってもテストが書けない。 本質的にモジュールはテスト可能だが、自分の実力が足りず、自分ではテストが書けない。 1.のようなテスト困難なモジュールは誰がやってもテストは書けないです。しかし、問題は、「テストを書きたい」と思ったとき、「自分がそれほどテストに詳しくない」という場
PCで再生中の音声をWhisperでリアルタイムに文字起こしする - TadaoYamaokaの開発日記
PCで再生中の音声をリアルタイムで文字起こしできると、字幕機能がない動画の再生や、外国とのオンライン会議で便利である。 先日、OpenAIが公開したWhisperは、音声ファイルから文字起こしするするツールが提供されているが、リアルタイムで処理するツールは提供されていない。 そこで、Pythonスクリプトで、リアルタイムで文字起こしするツールを作成した。 ループバック録音 SoundCardを使うと、PCで再生されている音声を録音することができる。 pip install SoundCardでインストールする。 import soundcard as sc with sc.get_microphone(id=str(sc.default_speaker().name), include_loopback=True).recorder(samplerate=SAMPLE_RATE, chan
【Python】生成AIがこのコード書いたら気をつけろ！ - 事故らないためのチェックリスト - Qiita
はじめに 生成AI（ChatGPT、Claude、GitHub Copilotなど）でコードを書く機会が激増している中、開発スピードは劇的に向上していますが、「動くコード」と「安全なコード」は別物です。 特に本番環境では、パフォーマンスやセキュリティ、保守性まで考慮する必要があります。 AIが特に書きがちな（または書いたら嫌な）危険パターンを15個 厳選してみてみました。それぞれに「何が危険か」と「修正例」をセットにしています。 【 この記事の対象読者 】 ◇ 生成AIを使ってPythonコードを書いているエンジニアとか ◇「動くけど本番に載せて大丈夫？」と不安を感じたことがある人とか ◇ チーム開発でAI生成コードを安全に活用したい人とか とりあえず、「覚えておいたら便利かも！」ってところです。
Python互換の静的型付け言語「Erg」
承前 Ergは私が数年前から開発を始め、つい一昨日公開したばかりのプログラミング言語です。 のはずですが、 早速、qnighyさんに捕捉していただきました。ありがとうございます。 この記事ではそのErgがどのような言語なのかざっくりと解説していきたいと思います。なお、紹介した機能の一部は未実装です。実装途中の機能を含むコードには*を、完全に未実装の機能を含むコードには**をつけておきます。 はじめに Pythonは概ね素晴らしい言語です。 オフサイドルールを世に知らしめた(?)、その可読性の高い文法。Numpy, SciPyを始めとする機械学習、科学技術計算用の膨大なライブラリ。 しかしPythonにもいくつかの弱点が存在します。 まず、動的型付け であること。それ自体は弱点というより良し悪しなのですが、明らかに動的型付けでは手に余るPythonプロジェクトが世に溢れています。 次に、一貫
Sansanは10月25日、テストコードについての研修資料を無料公開した。4月に実施した新卒の技術研修で使った資料の一部で、入社2年目の社員が作成。Pythonのテストフレームワーク「pytest」でのテストコードの書き方や、VSCodeでのテスト方法などを解説している。 同社はテストコードの便利な点として「実行確認しやすい」「リファクタリングや修正後に実行結果や振る舞いが変わっていないことを確認できる」「コードの挙動が理解しやすい」を挙げる。テストコードの重要性を理解し、テストコードを活用できるようになることを目的に研修を行ったとしている。 関連記事 新卒向け「統計学の基礎」100ページ超 SaaS企業が無料で資料公開 ブレインパッドが、新卒研修で使った統計学の学習資料を公開した。統計学の基礎を解説したもので、ページ数は100ページ超。スライド公開サービス「Speakerdeck」から無
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる 概要 Pythonのテストライブラリといえばpytestが一般的です。 Python標準のuniitestとは異なり、クラスベースではなく関数ベースでテストコードを記述することが一般的ですが、fixture,conftest,parametrizeを理解すると一気に世界が変わり、テスト体験が圧倒的に向上するため、これらの実装方法を紹介します。 リポジトリ 本記事の説明に使用しているサンプルのテスト実装は、以下のリポジトリです。 想定読者 PythonやGitの基本的な使い方を理解している方を想定しているため、基本的な用語説明は省略しています。 環境 エンジニアの利用率の高いmacOSを前提として説明していますので、その他の環境の方は随時読み替えてください。 開
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
研究用に（あるいは他の用途でも）地図を描画する際、著作権の問題や、正確性の問題を考慮する必要がある。以下では、国土交通省・国土数値情報を用いて、自力で描画できるようにする方法を紹介する。なお、R言語を想定しているが、Pythonでも（ほぼ）同様にできる。 Required packagesinstall.packages("tidyverse", repos="http://cran.rstudio.com/") install.packages("sf", repos="http://cran.rstudio.com/") library(tidyverse) library(sf)日本全体の地図日本地図（県境あり）を描く最もシンプルで効率的な方法はnaturalearthのデータを使ったやり方。国土地理院のウェブサイトからAdmin 1 states and provincesのセクシ
アイヌ語仮名「ㇷ゚」に対する正規表現の罠
導入 アイヌ語は日本語と異なり、閉音節（子音で終わる音節）も存在するので、表記の際音素文字であるラテン文字なら、そのまま p, t, k, m, n, s, r などの子音文字を後ろの付ければ良いわけなので、アイヌ語ローマ字表記では、何も問題が生じない。しかし、元々開音節言語である日本語に特化したカタカナのような仮名文字で表記する際、鼻音 n は「ン」でなんとかなる（実はそれでもまずい事になっているけどここでは割愛する）が、p, t, k, m, n, s, r, h はどうしようもないので、特殊の捨て仮名（小書き仮名文字）を利用することになっている。 具体的には以下のような特殊仮名文字（通称 アイヌ語仮名）である。 ㇷ゚ -p ッ -t ㇰ -k ㇺ -m ㇱ -s ㇻ -(a)r, ㇼ -(i)r, ㇽ -(u)r, ㇾ -(e)r, ㇿ -(o)r お分かり頂けただろうか… 問題 r
Gitを作ってみる（理解編） - Qiita
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Go言語ってまじでゴミだよな 少しなにかしようとすると、馬鹿みたいに長ったらしいスペルで ライブラリインポート強要されるし
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
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
【2021年版】国内外Tech系YouTubeチャンネル10選 - 登録者数順まとめ！ - - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
技術広報のyayawowoです。 エンジニアの皆さん、プログラミングの勉強は捗っていますか？ 効率的な学習ができていますか？ 本記事では、昨今盛り上がり続けているYouTube市場で、 プログラミング学習をメインで配信している国内・国外のチャンネルをご紹介します。 動画を見ながらコーディング学習もできるので、一石二鳥？いや、三鳥なレベルで効率的な学習ができますよ。 また、YouTubeの高度な検索方法にも触れていますので是非最後までお読みいただけますと幸いです！ では、スタート！ 国内チャンネル プログラミング全般を学習するなら？ たにぐち まことのともすたチャンネル フロントエンドを学習するなら？ しまぶーのIT大学 【とらゼミ】トラハックのエンジニア学習講座 バックエンドを学習するなら？ キノコード / プログラミング学習チャンネル プログラミングアカデミー 渋谷で働くエンジニア福の「
【解説】フレームワークとライブラリの違い
はじめに 今回の記事では、プログラマー間で見解が分かれるライブラリとフレームワークの違いを徹底解説する。我々プログラマーはアプリケーション等を開発する際にフレームワークやライブラリを駆使する。その中でも、「フレームワークとライブラリの違いがわからない」と考える人も少なくないだろう。中には混同して使う人がいるかもしれない。両者は厳密に言えば異なる意味を示す。 フレームワークとは フレームワーク(framework)はアプリケーションを開発するのに必要な機能がデフォルトで揃っているものを示す。アプリケーションとして動く骨組みが用意されているので、別途プログラムを書かなくても最低限のアプリケーションとして動作する。フレームワークがあれば、我々プログラマーはゼロからアプリケーションを開発する必要はない。フレームワークには、タスクを実行するために書かれた再利用可能なコードやプログラムが含まれていて、
Python 3.15からデフォルトのエンコーディングがUTF-8になります - methaneのブログ
Pythonがファイルを開くときなどに使われるエンコーディングはロケール（WindowsではANSIコードページ）依存でした。 Unixの世界ではどんどんUTF-8ロケールが一般的になっている一方、WindowsのANSIコードページはなかなかUTF-8になりません。 そのために、Unixユーザーが open(filepath) のようにエンコーディングを指定しないままUTF-8を仮定するコードを気軽に書いてしまって、Windowsユーザーがエラーで困るといった問題が発生します。 また、Windowsでもメモ帳（Notepad.exe）やVSCodeはすでにUTF-8をデフォルトのエンコーディングで使用しています。ANSIコードページがUTF-8になるのを待っていたらどんどん周りの環境から置いていかれ、レガシー化してしまいます。 Pythonがデフォルトで利用するエンコーディングをWind
音源分離ツールSpleeterと音源MIDI変換ツールBasic-PitchをM1 MacBook Air上のDockerで動作させる
はじめに 楽曲をアナライズしたいとき、ボーカルの旋律とか、伴奏の最低•最高音は聴音しやすいものです。 ですが、、たとえばテンションを含む密集した和音のボイシングまで分解するのは、途方もなくしんどいです。もちろん訓練された能力と、それなりの時間も必要になります。 手元に楽器がない環境の人にとっては、なおさら難しいことです。 そこで補助的に機械学習ライブラリの力を借りて、能力や時間がない人でも、より良い音楽学習ができるようにすることは、音楽の文化に良い影響があると思います。 SpleeterとBasic-Pitchという二つの最高なライブラリが提供するコマンドラインツールを使うことで、音源をパート別に分離して、それぞれのパートをMIDIノートとして出力することができます。 それによって、リファレンス楽曲の分析自体に時間をかけることなく、本当の目的である解析、そして解析した後にどう昇華させるか考
この記事はNuco Advent Calendar 2022の22日目の記事です はじめに 対象読者 この記事では Docker初学者の方 これからDockerを学ぼうとしている方 を対象にやるべきことして以下の3つを紹介します。 Dockerの全体像を把握する チュートリアルで基本操作を学ぶ Docker Hubを散策する 自身が初学者だった頃の経験を基になるべく早く効率的にDockerを学ぶためにやるべきことを紹介するので参考にしてもらえれば幸いです。 できるようになること Dockerが何なのか理解できるようになります Dockerを使ったアプリケーション開発に必要な基礎知識が身につきます 記事TOPのクリスマスツリーをターミナルに表示できるようになります 1. Dockerの全体像を把握する まずはDockerが何者であるかを把握しましょう。実際にコマンドで操作する前にざっくりイメ
はじめに 2021年、Pythonで複数の暗号系ライブラリを開発してPyPIで公開してきました。その過程で、setuptools、flit、poetryと、幾つかのパッケージ管理をわたり歩き、GitHub上でのCI/CDも色々試す中で私的なべスプラが定まってきたので、2022年初に備忘録としてまとめておきます。 具体的には、pyenv、poetry、pre-commit、tox、GitHub Actions を活用し、低コストで（＝なるべく自動で）、高品質のプロダクトをPyPIにデプロイする方法・設定を共有します。個別のツールの記事はよく目にするのですが、開発ライフサイクル全体をカバーする記事がなかなか無かったので。 開発環境の整備 - pyenvで複数のPythonバージョンでの開発環境を整備 パッケージ管理 - poetry/pyproject.tomlでの一元的なパッケージ管理 静的
この記事は2024/6/27に全面的に修正しています。 Pyxel（ピクセル）というPython用レトロゲームエンジンがあります。 画面サイズ256x256で発色数は16色、サウンドはシンプルな波形の音色を最大4音まで発音可能、といったシンプルな仕様で、扱いやすいPythonのコードを用いた低学習コストのゲーム開発ができます。 最近になってWebアプリ化できるようになったため、開発した作品は誰にでも気軽にプレイしてもらえるようになりました。すごいですね。 Pyxelについては以下で詳しく紹介しているのでぜひご覧ください。 実は以前の私は愚かにもこれをそのままネットで公開してしまっていたのですが、「いやそれはさすがにダメでしょ」というご指摘を喰らいまくり、その後公開を取り下げています。 なので、「どんな出来栄えなの？」と興味をもっていただいても現時点ではプレイいただくことはでないのですが、公
kaz / AI Academy on Twitter: "Pythonだけでなく統計学,機械学習も全部「無料」で学べる..!! ●東京大学 Pythonプログラミング入門● https://t.co/xi8HwLMwgj ●高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ… https://t.co/ypAY0GyZKm"
Pythonだけでなく統計学,機械学習も全部「無料」で学べる..!! ●東京大学 Pythonプログラミング入門● https://t.co/xi8HwLMwgj ●高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ… https://t.co/ypAY0GyZKm
Pandasの read_csv における欠損値文字列の扱い Pythonのデータ解析ライブラリPandasでは、CSVファイルを読み込む際（pd.read_csv()）、特定の文字列が自動的に NaN （欠損値）として扱われるという仕様があります。 ドキュメントによると、デフォルトで以下の値がNaNと解釈されます。 By default the following values are interpreted as NaN: “ “, “#N/A”, “#N/A N/A”, “#NA”, “-1.#IND”, “-1.#QNAN”, “-NaN”, “-nan”, “1.#IND”, “1.#QNAN”, “<NA>”, “N/A”, “NA”, “NULL”, “NaN”, “None”, “n/a”, “nan”, “null “. 実際に起きた問題: 野根（None） という地名
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Information 2024/7/24： Ibis-Polars vs Native Polars Ibis-Polars と Native Polars の処理速度の比較記事を書かれている方がおりました。 Ibis 経由で Polars を使用しても Polars と処理速度に大きな差がないことを示していました。 ibis-frameworkでPolarsとSQLをつかってみた 2024/1/14： Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用
[速習] 配列から欠けている数字を見つける「XORトリック」の深い理論と実践 - Qiita
皆さんは『配列から欠けている数字を見つけろ』と言われたら、どう答えますか？ 多くの方は「HashSetで解けばいい」と考えるでしょう。しかし、1000万個の要素で実測したところ、Pythonのsetは945MBもの追加メモリを消費し、処理に2.3秒かかりました。一方、XORを使った解法は追加メモリゼロ、C言語なら1ミリ秒で完了します。 なぜこれほどの差が生まれるのか？ XORには単なるトリック以上の深い理論があり、配列の欠損値検出だけでなく、RAID 5のデータ復元やネットワークのエラー検出など、実務で幅広く応用されているのです。 追記: ネットワーク転送時のパケットロスやノイズによるデータ欠損、さらには宇宙線がメモリに衝突してビットが反転する「ソフトエラー」により、配列から要素が失われることがあります。 本記事では、Florian Hartmannの「That XOR Trick」1を基
![[速習] 配列から欠けている数字を見つける「XORトリック」の深い理論と実践 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/27ef6f3a2a363b1aad9a4d660f375793398f3816/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Ftech-festa-ogp-background-4b5015b2c518c7e6b9062a7c9f5f5e90.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzNTIxNTczJTJGZTBmMGU4NmM4MTg2ZGUzN2NmMGFlNWMxYmIzMzFjNzM5NDIyNjNhOSUyRnhfbGFyZ2UucG5nJTNGMTc1MjIyNTQyMz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NjhmYzIyNjMwMzllNGU0NzQyOTE3MGMyZTdjYjExOTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcc1a59e5a96046a7f38619543aa5f4c8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTaGlnZW1vcmlNYXNhdG8mdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1kODJmMzE4ZjlkN2I5OGFjYjY0Y2YwOGYwNDBlMDE3YQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8e9fd2cc50111eb1e4f8170976dbfdbf)
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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
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「蒸留」ってなに？ 皆さん「蒸留」という言葉からは、お酒を作る場面やアロマオイルを抽出する場面を思い浮かべるかもしれません。実はAIの世界にも「知識蒸留」というテクニックがあります。これは、簡単に言うと「大きくて賢いモデル（教師モデル）が持っている知識を、小さくて軽量なモデル（生徒モデル）に教え込む」方法です。 先生が自分の知恵を要点だけノートにまとめて、生徒に渡すようなイメージですね。大規模なAIモデルは高性能ですが、サイズが大きく計算コストも莫大です。知識蒸留を使えば、その高性能な教師モデルの知識の“エッセンス”を抽出して生徒モデ
Claude Code の流出したソースコードを GitHub に公開した人が著作権違反を回避した方法がヤバすぎ - Qiita
3月31日、AnthropicのAIコーディングツール「Claude Code」の全ソースコードが突如としてネット上に流出しました。 原因はなんと、npmパッケージに含まれた .map（sourcemap）ファイル 。 Bunでビルドしたときにデフォルトで生成されるsourcemapに、元々のTypeScriptソースが丸ごと埋め込まれていたのです。 これによりソースマップ経由でソースコードが流出しました。しかし、ヤバいのはここからです。 流出→即バックアップ→DMCA連発 最初に流出を報告したのは Fried_rice 氏。 公開されたZIP（src.zip）には、Claude Codeの全アーキテクチャ、システムプロンプト、ツール群、未公開機能フラグ（KAIROS、BUDDY、ULTRAPLANなど）、Undercover Modeまで完璧に含まれていました。 すぐに realsigr
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
米OpenAIは3月24日（現地時間）、20日にChatGPTを短時間オフラインにした理由を説明した。ユーザーに別のユーザーの氏名、メールアドレス、住所、クレジットカード番号の下4桁、カードの有効期限が表示される問題があったためオフラインにし、バグを修正したという。 個人情報が漏えいしたのは、有料版「ChatGPT Plus」の会員の約1.2％で、影響を受けた可能性のある全員に連絡したという。 この問題と同時に、一部のユーザーに別のユーザーのチャット履歴が表示されてしまう問題も発生していた。 ChatGPTのチャット履歴は、画面の左側にあるサイドバーに表示され、クリックするとチャットの続きを再開できるようになっている。このサイドバーに他人のプロンプトが表示されていた。 チャット履歴と個人データが他のユーザーに表示されてしまった原因は、いずれもChatGPTで採用しているインメモリ型データベ
2022年5月24日（米国時間）、SANS ISCのフォーラムでPython向けライブラリの1つ（その後PHP向けライブラリでも判明）が第三者により不正なコードを含むアップデートが行われていたとして注意を呼び掛ける投稿が行われました。その後この行為に関わっていたとして実行者とみられる人物が顛末を公開しました。ここでは関連する情報をまとめます。 改ざんされた2つのライブラリ 今回影響が確認されたのPython Package Index（Pypi.org）で公開されている「ctx」、Packagist（Packagist.org）で公開されている「PHPass」の2つ。 影響を受けたライブラリ インストール実績 改ざんされたとみられる期間 概要 ctx 約75万回 2022年5月14日～5月24日頃 辞書(dict型オブジェクト)を操作するユーティリティを提供するPython向けのパッケージ
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
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
一休の伊藤直也氏に聞く、フルベットしない技術ポートフォリオ戦略 〜実践から学ぶ、医療変革プラットフォーマーの次なる一手〜 - KAKEHASHI Tech Blog
カケハシでの社内講演に、株式会社一休 執行役員CTOの伊藤直也氏をお招きしました。同社がどのようにレガシーシステムから脱却し、事業リスクを抑えながらRust/Go/TypeScriptを使い分けてきたのかお話を伺いました。社内向けの場ではありましたが、非常に有意義だったためご本人の許可を得て外部向けにまとめました。 当日は、医療変革プラットフォーマーを目指すカケハシのチーフアーキテクトである木村彰宏との対談形式でお話を伺い、ファシリテーターはカケハシのテックリードである松山が務めました。 松山： 本日は宜しくお願いします。まず、一休での関数型プログラミングの導入の背景についてお聞かせください。 伊藤： 実は、最初から TypeScript による関数型プログラミングを目指していたわけではなく、結果的にそうなったという方が近いです。参照透過性などへの強いこだわりよりも、「型がちゃんと効いてる
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
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