エンジニア全員が Terraform を安心・安全に触れるような仕組みを整えています - VisasQ Dev Blog
はじめに こんにちは！DPE（Developer Productivity Engineering）チームの高畑です。 ちょっと前に iPhone 15 Pro に変えてようやく USB-C ケーブルに統一できる！と思っていたら、手元にある Magic Trackpad が Lightning ケーブルでしょんぼりしました。 さて今回は、ビザスクのインフラ周りで利用している Terraform をエンジニア全員が安心・安全に利用できる仕組みづくりを行なっている話をしていきます！ これまで ビザスクではインフラの構築・運用に Terraform を利用しており、依頼ベースで DPE のメンバーが Terraform の修正を行なってレビュー＆リリースをしていました。 開発メンバーから Terraform の PR をあげてもらうこともありますが、plan / apply の権限を持っていない
SPA + WebAPI でアプリケーションを構築するときの CSRF 対策についてのメモ
モノリス(MPA)だと、CSRF 対策として CSRF トークンを置いて検証するのが主流で、だいたいフレームワークに実装されてる機能を使うけど、SPA だと HTML は静的にビルドされるので、トークンを埋め込むことができない 埋め込むなら SSR をすることになるけど、BFF と API サーバーは一般に別なので、トークンの管理が大変 セッションを管理したいのは API サーバー (CSRF トークンはセッションに置いて API 呼び出し検証する必要があるので) だけど、CSRF トークンを set-cookie できるのは BFF のサーバーなので色々大変。考えたくない まずもって(他の理由で SSR する必要があるならともかく) SSR もしたくないし 埋め込みではなく、ページロード後に API サーバーに CSRF トークンを問い合わせる案 一応できなくはないけど、読み込み時の状態
OpenAI ChatGPT APIを使って安価にPDF論文を和訳・要約する - Qiita
有名な国際会議の予稿集や学術雑誌が出るたびに「早く読みたいけど、多すぎ。時間無い」と思う方は、多いのではないでしょうか。 ということで、乱読用の論文要約スクリプトを作ってみました。当初は、最新バージョンのGPT-4を使用してスクリプトを作成しようと思っていました。しかし、GPT-4はAPI利用料の単価が高いことと、性能がそれほど良くないという検証結果があることから、GPT-4ではなく、GPT-3の1つである"gpt-3.5-turbo"モデルを使用してスクリプトを作成しました。 環境・モジュール macOS Ventura 13.4.1 Python実行環境 python = "3.11" pdfminer-six = "20221105" # PDFからテキストに変換するときに利用 openai = "0.27.8" # OpenAIのAPIコールに利用 numpy = "1.25.1"
ChatGPTで1日分のSlackを要約してくれるスクリプトを作りました｜masuidrive
Slackって読むの大変ですよね。っていうかもうみんな追いかけるの無理でメンションしか読んでないですよね？ でも、全体感は把握しておきたい。そんな人のために昨日発表されたChatGPT APIを使って、SlackのチャンネルをGPTが読んで短くまとめてくれるスクリプトを作りました。 OpenAIへの登録(要課金)とGitHub Actions(要課金)だけで、朝早くに昨日のSlackのPublic channelの内容をチャンネルごとに要約して投稿してくれます。 Summaryチャンネルに昨日の要約が投稿されるかなりの精度で要約してくれるので、普段は目を通さないチャンネルでも何が話されているのか把握ができてめちゃ便利です。 このスクリプトで既知の課題としては、1チャンネル当たりの発言が4000tokenを超えるとコケます。分割する部分は書いてないので。Pull Requestをお待ちしてま
OpenAI Assistants API(Playground)を使ってコーディングのアドバイスをしてくれるアシスタントを作る
OpenAI Assistants API OpenAI Dev Day色々アップデートありましたね。 Visionとか、Turboとか着実にすごくて便利そうですが、ちょっとだけわかりづらそうなAssistants APIを使ってみました。 Assistants APIは、Playgroundで試してみるのが簡単でオススメです。ノーコードで機能を試せます。以下リンクから入ってください。 Assistant Playground Playgroundでコーディングのアドバイスをしてくれるアシスタントを作る さっそくアシスタントを作ってみます。比較的（？）実用的なものとしてコーディングのアドバイスをしてくれるアシスタントを作ってみます。 「+Create」ボタンでアシスタントを新規作成します。 以下のように設定します。Instructionsにプロンプトを入力して、モデルを選ぶだけです。オプシ
第54回 Linuxカーネルのコンテナ機能 ―cgroup v2から使うCPUの帯域幅制限（2） | gihyo.jp
前回は、CPUコントローラでの帯域幅制限がどのように行われるのかについて簡単に説明しました。 前回の最後に、説明のために挙げた例がかなり理想的な状況であると書きました。今回は、帯域幅制限の機能を詳しく見ていくために、前回よりはもう少し複雑な状況について説明していきましょう。 未使用クォータの返却 前回説明で示した例では、CPUは割り当てられたスライスをすべて使いきっていました。しかし、複数のCPUがある環境で、タスクが終了したり、I/O待ちなどにより、クォータが割り当たったCPUで実行可能なタスクがなくなった場合はどうなるでしょう? 図1 割り当てられたスライスが使われない場合 図1のように、クォータプールに10msクォータが残っているとします。 ①でCPU1でCPUを使用するタスクから要求がありスライスが転送され、クォータの残りが5msとなりました ②で再度CPU1でCPUを使用するタス
OpenAIの新機能 Assistants APIの動作をPlaygroundで試してみよう | DevelopersIO
OpenAI DevDay で発表された主要な新機能にAssistants APIというのもがありました。 これはまだベータ版ですが、APIを利用することにより独自のアプリケーション内でAIアシスタントを構築できる というものです。 特定の指示に従ったり、追加の知識を活用したり、モデルやツールと相互作用してさまざまなタスクを実行したりできる、目的に応じたAIアシスタントの作成を可能にすると説明されていて、 使用例は、自然言語ベースのデータ分析アプリ、コーディングアシスタント、AI搭載のバケーションプランナー、音声制御DJ、スマートなビジュアルキャンバスなど多岐にわたるとのことです。 独自のアプリケーション内でAIアシスタントを構築 ということなので、実際に組み込む際はコーディングが必要ですが、OpenAIのPlaygroundで作成から実行までを試せるのでちょっと遊んでみます。 assis
［速報］GitHub、開発サイクルの全場面でCopilotを提供する戦略。モバイルアプリ化、GitHub.comサイト上での提供など発表、GitHub Universe 2023
［速報］GitHub、開発サイクルの全場面でCopilotを提供する戦略。モバイルアプリ化、GitHub.comサイト上での提供など発表、GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕しました。 1日目の基調講演では、AIに対して自然言語でプログラミングに関する質問ができるCopilotをモバイルアプリ化した「Copilot Chat in Mobile」が発表されました。 iOSとAndroidに対応。これによりプログラマはいつどこでも、プログラミングの質問ができるとしています。 また、Copilot ChatがJetBrainsの統合開発ツールでも利用可能になることが発表されました。
［速報］GitHub Copilotが外部ツールと統合可能に。DBのクエリ性能の状況もフィーチャーフラグの状態もCopilotが答えてくれる。GitHub Universe 2023
GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。1日目の基調講演で、GitHub Copilotがサードパーティの開発者向けツールやオンラインサービスなどと統合可能になることが発表されました。 例えば、Copilot Chatのチャットで、Datastax社が提供するNoSQLデータベース「Cassandra」の現在のクエリ性能に問題がないかを質問し、回答を得ることができます。 また、Cassandraの性能を改善するにはどうすればいいか、といったサードパーティ製品が備えるナレッジもCopilotに提供され、回答できるようになります。 Copilotとサードパーティ製品との統合はパートナープログラムを通して行われ、第一段としてDatastax、LaunchDarkly、Postman、Hashicorp、Datadogなどを含む25社以上が
Universe 2023: CopilotがGitHubをAIを駆使した開発者プラットフォームへと変貌させる
Author Thomas Dohmke GitHub Copilot Chatの一般提供（GA）の開始と、新たなGitHub Copilot Enterpriseのサービスプレビュー、AIを活用した新しいセキュリティ機能、GitHub Copilotパートナープログラムを発表しました。 2023年3月、私たちはGitHub Copilot Xについての発表で、AIが開発者のライフサイクルのあらゆるステップに浸透することと、ソフトウェア開発の新しい未来のビジョンを共有しました。それ以来、私たちは基盤技術の拡張と成熟に取り組んでおり、その過程でさらに大きなものを生み出しました。私たちのビジョンは、世界の開発者にとっての新しい現実として現れました。 GitHubがGitという仕組みの上に構築されたように、今日私たちはCopilotの上に「再構築」されました。オープンソースとGitは、ソフトウェ
Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた（一次対応の無人化） | DevelopersIO
Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた（一次対応の無人化） はじめに Amazon Connectを使用して、お問い合わせ内容をOpenAIのWhisper APIで文字起こしとChatGPTで要約し、通話中に音声出力する方法をまとめました。 Connectで無人対応の場合、顧客からの発話を聞き取る方法としては、チャットボットサービスであるAmazon Lexもしくは、Kinesis Video Stream(KVS)で音声のストリーミングなどがあります。 Amazon Lexを利用する場合は、１度に15秒以上は聞き取ることができない点や文字起こしにはAmazon Transcribeを利用する制約があります。 今回は、文字起こしにWhisper APIを利用し、ChatGPTで要約した内容をConne
ChatGPTの効果的なプロンプト手法における「基本のキ」を理論とテンプレート両方で紹介 | AIDB
★AIDB会員限定Discordを開設いたしました！ 会員登録／ログインの上、マイページをご覧ください。 --- ChatGPTなどのLLMは、自然言語を理解し、人間のように対話する能力を持っており、多くの場面でその能力を発揮しています。しかし、これらのモデルが最大限のパフォーマンスを発揮するためには、適切なプロンプト（指示テキスト）を使用することが不可欠です。 本記事では、ChatGPTをはじめとするLLMの効果的なプロンプト手法に焦点を当てた論文をもとに、「基本のキ」を紹介します。モデルに、より正確かつ効果的な回答を引き出すための原則と、現時点での主要なプロンプトエンジニアリングの知見を整理しました。 参照論文情報 ・タイトル：Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models: a compr
HonoとDenoで社内ツールを作ってみた - RAKSUL TechBlog
こんにちは！ラクスルの灰原です！ 軽量かつ高速なWebフレームワークであるHonoと、新進気鋭のJSランタイムであるDenoを使って、社内ツールを作ってみましたので紹介します。 作ったツール 技術スタック index.tsx の内容 Tips HonoでTwindを使う HonoのJSXでAlpine.jsを使う Hono+Denoでesbuildを使う おわりに 作ったツール テックブログ向けのアイキャッチ画像ジェネレータを作りました。 タイトルを入力して、 背景画像と文字色を選んで、 文字の位置と大きさを調整して、 後は「Download」ボタンを押せば画像が手に入ります。 これは以前、弊社デザイン組織で作られた「Zoom背景ジェネレータ」に多分に影響されています。 こちらのデザイナーブログも是非ご覧ください！ note.com 技術スタック このツールは利用頻度がそこまで多くないと思
AppleがiPhone 15 Pro Maxで発表イベントを撮影したという事実から学べるポイントを現役カメラマンが解説
Appleが2023年10月31日に開催した新製品発表イベントは、すべてiPhone 15 Pro Maxで撮影されたことで話題になりました。さまざまな映画に携わった映像制作者でありカメラマンであるスチュ・マシュヴィッツ氏が、AppleがiPhone 15 Pro Maxでイベント映像を撮影した手法について解説しています。 What Does and Doesn’t Matter about Apple Shooting their October Event on iPhone 15 Pro Max — Prolost https://prolost.com/blog/scarybts Appleの製品発表イベントはすべてiPhone 15 Pro Maxで撮影されており、Appleは使用された機材や撮影の様子を公開しています。 Appleの製品発表イベントはiPhone 15 Pro
エンジニアのMP切れについて考える - IT業界で気づいたことをこっそり書くブログ
初めて長時間残業をしたとき、不思議な現象に襲われました。 眠いわけでもなく、肉体的に疲れているわけでもなく、精神的に苦しいわけでもない なのに脳が動かない。 そんな状態です。 それを何回か繰り返すうちに 自分は仕事をしているうちに何かよくわからない謎の力を消耗していっているんだな ということに気付きました。 この謎の力を、とりあえずゲームに例えてマジックポイントと呼称してみます。 （仕事体力、バイタリティ、ストレス耐性力なんて言ったりもしますね） MP ≠ 集中力 MPが切れると起こること MP切れはうつ病に似ている MP消費するもの 何をやるにしてもMPは消費する アニメ視聴１話あたりMP30くらい 仕事でも、MP消費量はタスクによって違う MPは時間経過で回復していっている 最大MPは個人差がある？ 消費MPは慣れることで減る MP切れで起こる弊害：やれることが減る MPが世間で認知さ
GPT-4 Turboでいちばん嬉しいのは、300ページ相当の長文をまるっと読み込めること
GPT-4 Turboでいちばん嬉しいのは、300ページ相当の長文をまるっと読み込めること2023.11.08 17:009,334 Maxwell Zeff・Gizmodo US ［原文］ （ mayumine ） これは嬉しい進化です。 OpenAIの開発者向けカンファレンス｢DevDay｣で、サム・アルトマンCEOよりGPT-4 Turboの公開が発表されました（こちらの記事もどうぞ）。 いちばん大きなアップデートは、今回で扱えるトークン数が128Kになって、従来の16倍となる300ページを超える長い文書を1つのプロンプトに入れられるように。本をまるごと一冊読み込ませられるようになったということです。長い文章を要約させたり、気になる箇所を教えてもらったりできるようになったことで、活用の幅はさらに大きく広がると思います。 さらにGPT-4 Turboでは、JSONモードが実装され、JS
TypeScriptってどんな言語？ 言語そのものを知る面白さ
2023年11月8日 プロを目指す人のためのTypeScript入門 - Forkwell Library #35
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕しました。 1日目の基調講演で、Copilotが組織のコードやドキュメントを学習することで、カスタマイズやファインチューニングが可能になる「GitHub Enterprise」が発表されました。 Copilot Enterpriseは、外部に公開されていない組織内のコードやドキュメント、プルリクエストなどを追加でCopilotに学習させることで、組織内のコードベースに基づいたCopilotによるコードの生成や、Copilot Chatでの質問に対する回答が可能になるというものです。 さらに言語モデルそのものを組織
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[石野純也の「スマホとお金」] 「povo2.0」の海外ローミングを試してみた！ 使って分かった活用のポイントとは![[石野純也の「スマホとお金」] 「povo2.0」の海外ローミングを試してみた！ 使って分かった活用のポイントとは](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9e20f343cfc3a20557baa9c5265cc7d5578e512d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1545%2F429%2F1.jpg)
【西川和久の不定期コラム】 Stable Diffusion高速化技術続々登場！TensorRT、SSD-1B、LCMなどを試してみる