5. まとめ ― Prompt Engineering は“死”ではなく“吸収合併” Prompt Engineer = 職種 は消滅傾向。 Prompt Engineering = スキル は “AI と協働する全職種の共通知識” へ統合。 今後は「AI を使う力」より「AI に任せて監督する力」がキャリアの差別化要因となる。 感想 前回の記事の締めにも書きましたが、「●●式」のようなoneプロンプトの技であったり、キーワードを駆使する等の技の部分を指す意味での「プロンプトエンジニアリング」は今後不要になっていくと思います。 ただ、生成AIと対話するアプローチに関しては、(エージェントによるサポートの進化はあれど)依然必要かと思います。 以下なども対話アプローチに関するTipsが多いです。 https://qiita.com/hokutoh/items/4a5447833721fe839

開発の流れとして、デザイン決定後にデザイン（Figma）が開発部隊に渡ってくることは多いと思います。 開発着手前にデザインについて確認しておいた方が良いことの備忘です。 サンプル画像はWebで作っていますが、内容としてはWebに限らず、iOS/Android Nativeなアプリも対象としています。 また、記載順をどうしようか迷ったのですが、特に体系だった説明もできないので思いついた順で書いています。 アイコン/画像について 画像の形式を確認しましょう 画像の形式はベクター画像（SVG）なのか、ラスター画像（PNGなど）か確認します。 アイコン系は基本的にベクターだと思いますので、SVGでExportできない場合はデザイン提供元に確認しましょう。 ラスター画像は要件上こだわりがなければ、開発側でWebP/JPEG/PNGなどの特性や稼働環境を鑑みて決定するで問題ないと思います。 スマホでは

ChatGPTがあるから誰でもプログラムを書けるみたいに言われますが、実際のところ、基礎知識がないと効率も悪く、複雑なものは作れないので、 私がプログラムを読めるようになり、アプリをリリースできるようにまでなったきっかけのpythonの基礎を記載します。 基本的にChatGPTが書いてくれるので、概念を理解して、コードを読んで修正出来たら大丈夫です。 この記事もほぼChatGPTが書いてます。 1. Pythonにおける重要な概念 まず、Pythonにおける重要な概念を整理して説明します。 1. モジュール (Modules) 概念: モジュールは、関数、クラス、変数などを含むPythonのファイルです。これにより、コードを再利用しやすくなり、プログラムを整理して管理しやすくなります。 使用方法: import文を使用してモジュールをインポートします。例えば、import mathはmat

はじめに（ホームラボとは） ホームラボ（Homelab）とは、ITエンジニアが市販されているサーバやネットワーク機器を自宅に購入して、検証環境を自宅に保有すること（楽しむこと）事をさします。海外ではHomeLab、日本では”逸般の誤家庭”とX（Twitter）などで書かれており。一部の好事家がと思われがちですが、実はFortigate持ってますとか、Cisco持ってますとか、RTX（Yamaha）持ってますとかは意外と多く、誤家庭予備軍みたいな人は多くいるのではと思います。 今日は深沼にどっぷりはまって抜けられなくなったエンジニアのお話です。 私も20年以上エンジニアとして仕事をしており、若い頃から様々な機器を購入しては捨ててきました。間に結婚や転職などのライフイベントがあり、だいぶ拡大/縮小を繰り返してきましたが、現職でVMware Cloudのサービス責任者という立場になりいろいろ学ぶ

この記事について テスト駆動開発をしていると、しばらく手が止まってしまったり、大きな変更を行うことがありました。 そのようなことを全て避けることは難しいと思いますが、できるだけ行き詰まらずに進んでいくにはどうすればよいか考えてみました。 後半では考察を元に実践してみた要素を記載しています。 ポイント 小さなステップで変更する 優先順位を意識する 1. 小さなステップで変更する 小さく進めていくことは、複雑な問題を解決するにあたっては基本かもしれません。 では「小さなステップ」とはどのくらいでしょうか？ 『リファクタリング（第2版）』1では、何気ない変更がリストアップされていたり（例えば”関数宣言の変更”や”ステートメントの移動”）、一見ちょっとしたリファクタリングでも多くの手順を踏んでたりします。 このように、小さなステップを認識することで、よりきめ細かいコントローラーが可能になり、次のス

はじめに 2021/10/26にM1 Pro/Maxを搭載したMacBook Proが発売され、現在環境構築をされている方も多いかと思います。 一方で、Pro/Maxも含めたM1 MacはIntel Macと同じ方法でセットアップできないツールが多く、また公式未対応時のイレギュラーなセットアップ方法の記事がネット上に多く存在するため、どのセットアップ方法が正しいのか判断するのが非常に難しい状況となっています。 そこで今回、私が調べた範囲で現時点でのベストプラクティスと思われる方法をまとめてみました。 方法選択には主観も含まれているため、「こちらの方が良い！」という方法をご存じであれば、気軽にコメント頂けるとありがたいです 更新情報 本記事は2021/10/30時点での内容をベースとしています。 発売直後でベストプラクティスが固まっていない要素も多いため、情報が入り次第適宜記事を更新していこ

収益化方法の整理 今回の目的の1つの、売上月10万円を達成するために、まずは代表的な収益化モデルについて整理しました。こちらもNotionまとめたものをそのまま転載します。 純広告 広告を掲載したい企業を募集し、掲載料をもらう。ある程度のPV数がないと掲載するメリットないのでPV数があることが前提。バナー広告、テキスト広告、動画広告などがある。 ネイティブ広告 PRマークはつくが、Webメディアのコンテンツに溶け込むように掲載するタイプの広告。デザインを壊さない。 アフィリエイト 成果報酬型の広告。広告をクリックしたユーザーが商品を購入してはじめて収益になる。広告料を払ってくれる企業を募る必要がない。ASP(A8,バリューコマース,楽天等)に登録すればいろんなジャンルの広告が扱える。 アドネットワーク 広告媒体になるサイトを集約し、一括で配信する仕組み。広告枠を設置すれば自動で広告が配信さ

はじめに openai chat completions api(以下ChatGPT API)を使っているが、コストダウンやドメインに特化したfinetuneモデルを使いたいといったニーズでlocal LLMを使いたいというニーズがあると思います。 その場合に、ChatGPT APIを利用する側のアプリケーションコードはそのままで、local LLMをサーバとしてたてて、使用するLLMだけ変えるという実現方法が考えられます。 幾つか良い実現方法があったため、現状、どのようなツールを使用して実現できるか簡単にまとめました。 ところで、偉い人に「うちもChatGPT作って」と言われた時、あなたならどうしますか？ （その答えの一つを「おわりに」に書きました） 解説 ChatGPT API互換サーバを作る場合、自分でlocal LLMをラップしてAPIサーバを実装してしまうことも考えられますが、そ

背景 2024年10月10日頃から、Google Apps Scriptで「Exception: Too many simultaneous invocations: Spreadsheets」（同時呼び出しが多すぎます: スプレッドシート）のエラーの発生頻度が急に増えました。 スプレッドシートを扱うスクリプトをトリガーで実行しているユーザーの一部で起こっている現象のようです。 該当ユーザでも必ず起こるわけではなく、何度かに1回程度の頻度のようです。 エラー内容はスプレッドシートへの同時アクセスが多すぎる事ですが、実際は、同時アクセスが全くない場合にもエラーが発生しています。Google側に何らかの問題が発生していると考えています。しばらくすればGoogle側で解決すると思いますが、それまでの期間のエラー回避方法が必要です。 一時的な対処方法としてスプレッドシートを扱う際にロック（排他処理

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 今年の夏はTOEICスコア900超えを一つの目標にしていて、そのためにはリスニングが課題でした。 とにかく数をこなそうと、無料で問題を解けるアプリを探して、初めはそれをずっとやっていましたが、一日に解ける問題数が限られていて、徐々に物足りなくなってきました。 前々からTOEICの問題ってAIで生成できるんじゃね？と思っていたので、この際スコア900越えに加えて、AIでリスニング問題生成＆Webサービス化を目標にし、ようやく完成したので公開しました。 公開したリスニング問題AI生成サイト ※AIで生成し、内容のチェックは行ってい

参考 IT業界では、請負契約と準委任契約がよく使われます。 委任契約はあまり使われることはなく、筆者も見たことがありません。 これは、エンジニアが法律行為を伴う業務を行うことが少ないためです。 請負契約と準委任契約の違い 請負契約と準委任契約は、どちらも業務委託契約の一種ですが、大きな違いがあります。 一言でいうと、請負契約は「成果物を納品することが目的」であり、準委任契約は「業務の遂行自体が目的」です。 請負契約では成果物を納品する責任が発生しますが、準委任契約ではその責任は発生しません。 ウォーターフォール開発で言うと、PoCや要件定義は準委任契約、設計や開発、テストは請負契約になることが多いです。 また、SES（システムエンジニアリングサービス）も準委任契約で結ばれることが多いですね。 PoCや要件定義が準委任契約になることが多いのは、不確定要素が多いため、確実に成果物を納品すること

開発用適当ツールとは？ 開発していると、たまに何かしらプロジェクト内で開発者用や運用者用にテストデータを作成したり、DBやAPIに繋いでCSVやExcelを出したりする名もなきツールが大量に必要になってきますよね？ 配布して他の人にも使ってもらったりしたくなりますよね？ これが開発用適当ツール1です。 そういった開発用適当ツールをGoで作ってみたら案外体験が悪くなかったのでシェアしたいと思います。 どうやって開発用適当ツールを作るか？ 既存プロジェクトにそのままGoのプロジェクトレイアウトを重ねていきます。 具体的には以下のような感じです。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? OpenAI DevDay 2024でいくつかの新しい機能が実装されています。 新機能のひとつに、プロンプト自動作成というものがあります。 目的を入力しただけで、自動的にシステムプロンプトを作成してくれるというものです。 他の新機能に比べると、やや地味目ですが、どんな感じのプロンプトを作成してくれるのか気になったので試してみました。 TL;DR 曖昧な一文からでも、マークダウン形式に沿ったプロンプトを書いてくれるので、たたき台としてよさそう。 プロンプト自体がマークダウン形式なせいか、Output形式がマークダウンに引きずられることがあ

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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? はじめに この仕事を始めた当初(約20年前)はオンプレミスという言葉がありませんでした。いや厳密には私の周りではパブリッククラウドとオンプレミスを分けて話す人はおらず、インフラ構築といえば今でいうオンプレミスが中心でした(世の中的にはパブリッククラウドがサービスとして存在していました)。オンプレミスみたいに新しい概念が出てきた時にそれまでの概念を説明するためにできる言葉をレトロニムというそうです。 私が本格的にパブリッククラウドの仕事をし始めたのは約3年前でAWSでした。研修ではAzureを先に触れていたのと、この本を読んでいたという知

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 自分がIT業界に携わって5年ほどが経過しました。 この5年間、SIerからフリーランスエンジニアに転身し、様々なプロジェクトに参加する中で、数々の失敗と成功を経験しました。特に心構えやマインドの部分で多くを学ぶことができました。 未熟だった自分を振り返って、今では改善できた点が多くあると思います。同じ失敗を繰り返さないように、自分の経験が少しでも役立てば幸いです。 また、気付きを与えてくれた方々にこの場を借りて感謝します。 感謝を忘れない 進捗報告やコードレビュー、質問対応など、感謝の気持ちを忘れないようにしています。感謝は、

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 こんにちは、Watanabe JIn(@Sicut_study)です。 突然ですが、私には不思議に思うことがあります。 なぜ同じタイミングでエンジニアになったのに、気づいたらスキルに圧倒的な差がついてるのか？ もちろん努力量が違うというのもあるかもしれません。しかし、効率よく学習をするにはテクニックが存在します。 この記事では効率よく学習することをタイパのよい勉強法として紹介します。 「コスパのよい勉強法」に関してはネットに調べれば多くあります。それは本当に効率のよい勉強法はある程度やり方が決まっているからです。ここでは、考え

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 この記事は、これからIoTを学ぶ人、すでにIoTの開発を行っている人に向けて、 参考になる本はないかと聞かれ、テンション上がって探した成果をまとめます。 IoTの主な技術 主に知って置かないとならない、大まかな分野が三つあります。 ★ネットワーク IoTのIの部分、インターネットについての知識はとても大事。 ★ハードウェア IoTのTの部分、ハードウェアを差し置いてIoTを語ることはできない。 ★システム IoTのどの部分にも含まれてないけど(もしかしたらoの部分？)、ハードウェアとサービスを組み合わせる際に、システムの知見が