κeenです。最近JEITAのソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ2020に参加したんですが、そこで五十嵐先生、柴田さん、Matzとパネルティスカッションをしました。その議論が面白かったので個人的に話を広げようと思います。 年末年始休暇に書き始めたんですが体調を崩したりと色々あって執筆に時間がかかってしまいました。 時間を置いて文章を書き足していったので継ぎ接ぎ感のある文体になってるかもしれませんがご容赦下さい。 というのを踏まえて以下をお読み下さい。 いくつか議題があったのですが、ここで拾うのは一番最後の「プログラミング言語の未来はどうなるか」という話題です。 アーカイブが1月末まで残るようです。もうあと数日しかありませんが間に合うかたはご覧下さい。 そのとき各人の回答を要約すると以下でした。 五十嵐先生：DSLを簡単に作れる言語というのが重要。それとプログラム検証、プログラム
はじめに 自分の読解力に絶望する瞬間というものがあります。 たとえば、エラーログを読んでいるとき。無意識のうちに「こういうエラーだろう」という仮説を立てて、その証拠を探すように読んでしまっていました。問題を解決した後で同じログを読み返すと、「なんでこんな読み方をしたんだ？」と首をかしげます。明らかに違うことが書いてあるのに、自分の仮説に都合のよい部分だけを拾い読みしていました。 エラーログという機械が出力するシンプルな文章ですら、こうなのです。もっと複雑なドキュメントなら、どれほど読み間違えていることでしょうか？ライブラリのドキュメント、APIリファレンス、技術記事、PRのコメント、issueの議論、Slackでのやり取り。すべて同じ問題を抱えている可能性があります。 これは挑発でも誇張でもありません。「文章が読める人」は想像以上に希少で、自分も含めて、多くの人は書いてあることを読んでいま
※この記事は「AI Agent Hackathon with Google Cloud」向けに開発したAIエージェントの説明のために作成したものです。 前書き 現代のソフトウェア開発組織では、素早く高頻度で機能追加・改善していくことが求められると同時に、LLMの時代においてはAIによる利活用を見据えて 「ドキュメンテーション」の重要性が高まってきています。 しかし、「包括的なドキュメントよりも動くソフトウェアを[1]」重視するアジャイル開発を実践する中で、 忙しない日々の中でどうしても残すべきドキュメントを残せない 過去に書いたドキュメントの古い内容がアップデートされず放置されていて当てにならない という組織も少なくないと思います。 きっと今日もどこかの組織のSlackでは、他の部署や開発チームから仕様確認の問い合わせが寄せられ、それらに人手で回答する努力が積み重ねられていることでしょう（
「Postgres で試した？」と聞き返せるようになるまでもしくはなぜ私は雰囲気で技術を語るのか？ — Just use Postgres 読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 「Just use Postgres」という言葉を初めて聞いたのは、いつだったか覚えていません。Twitter か Hacker News か、あるいは社内の Slack か。どこで聞いたにせよ、私の反応は決まっていました。「また極端なことを言う人がいる」と。 「それ、〇〇でもできますよ」——この手のフレーズはもう100回は聞いてきました。そして大抵の場合、その〇〇は専用ツールに置き換えられていきます。技術が専門分化していくのは自然な流れです。 全文検索なら Elasticsearch。時系列データなら InfluxDB。メッセージキューなら RabbitMQ。それぞれの分野に専門家がいて、専用のソリューションがあって、ベストプラクティスがあります。「とりあえず Postgres で」なんて、それは思考停止ではないか、と。でも、心のどこかで気になっていたんです。 www.mann
技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、ついに Ruby 3.0.0 がリリースされました。一昨年、昨年に続き、今年も Ruby 3.0 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は一昨年の記事を見てください（なお Ruby 3.0.0 から、NEWS.md にファイル名を変えました）。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ Ruby 3.0 は、Ruby にとってほぼ 8 年ぶりのメジャーバージョンア
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more Betty Jean Jennings and Frances Bilas (right) program the ENIAC in 1946. Via the Computer History Museum Eventually, interpreted languages, which are much easier to debug, became the norm. BASIC, one of the first of these to hit the big time, was at first s
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模な
MCP ツールのコンテキスト圧迫の問題とその解決策
MCP の普及に伴い、多数のツール定義が LLM のコンテキストを圧迫する課題が浮上しています。本記事では Progressive disclosure（段階的開示）による最小限の情報提供、MCP を使ったコード実行によるツール呼び出しの効率化、単一の検索ツールによるコンテキスト削減など、実践的な解決策を Claude Skills や Cloudflare Code Mode の事例とともに解説します。 Model Context Protocol (MCP) は登場からおよそ 1 年が経過し、事実的な標準としての地位を確立しつつあります。MCP が普及するにつれて、MCP ツールの課題点も浮き彫りになってきました。その課題の 1 つが、1 つのタスクを達成するために多くのツールが読み込まれ、結果として多くのコンテキストが消費されてしまうという問題です。 前提として、LLM がタスクの達
この記事は私, wataokaが1年間をかけて作り続けた超大作記事です. 総文字数は8万を超えていますので, お好みのところだけでもみていってください. ついにこの時が来ました！！！！！ 1年間書き続けたQiita記事です！！！！！ ご覧下さい！！！！！https://t.co/eKBwP1zoeB — 綿岡 晃輝 (@Wataoka_Koki) December 31, 2020 俺的ランキング 動画での解説も挑戦してみました！ ぜひぜひご覧下さい！ 動画のリンク 第3位: Likelihood-Free Overcomplete ICA and Applications in Causal Discovery wataokaの日本語訳「尤度が必要ない過完備ICAと 因果探索における応用」 種類: ICA 学会: NeurIPS2019 日付: 20190904 URL: https:/
こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub Copilot や Claude Code など、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そんな中で先日、Claudeの新機能であるAgent Skillsが公開されました。 そこで今回は、Agent Skillsの紹介と解説、スキルの作り方を紹介したいと思います。 それでは見ていきましょう！ Agent Skillsとは 作り方 ファイル構成 skill-creator 実践編 まとめ Agent Skillsとは Agent SkillsはClaudeの機能を用途や状況に応じて柔軟に拡張できる便利な機能となっています。 docs.claude.
TLDR: We’re postponing the announced billing change for self-hosted GitHub Actions to take time to re-evaluate our approach. We are continuing to reduce hosted-runners prices by up to 39% on January 1, 2026. We’ve read your posts and heard your feedback. We’re postponing the announced billing change for self-hosted GitHub Actions to take time to re-evaluate our approach. We are continuing to reduc
達人出版会
知識ゼロからノーコードではじめる Studio Webサイト制作入門 gaz 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和7年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応 第2版 小縣 信也, 斉藤 翔汰, 森田 大樹, 田澤 賢, 小宮 寛季, 野口 敏久, 山田 弦太朗, 安… Proxmox VEサーバー仮想化 導入実践ガイド エンタープライズシステムをOSSベースで構築 青山 尚暉, 海野 航, 大石 大輔, 工藤 真臣, 殿貝 大樹, 野口 敏久 1週間でLPICの基礎が学べる本 第4版 中島 能和 Windowsで作る侵入検知システム 自作IDS/IPSで学ぶ実践セキュリティ dora シリコンに導入されたドーパントの物理 公益社団法人 応用物理学会 半導体分野将来基金委員会 Pythonを使った数値計算入
Introducing Amazon S3 Vectors: First cloud storage with native vector support at scale (preview) | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon S3 Vectors: First cloud storage with native vector support at scale (preview) Today, we’re announcing the preview of Amazon S3 Vectors, a purpose-built durable vector storage solution that can reduce the total cost of uploading, storing, and querying vectors by up to 90 percent. Amazon S3 Vectors is the first cloud object store with native support to store large ve
GPTが自社の情報を正しく学習するためにはWebサイトをセマンティックなHTMLでマークアップした方がよい説 | DevelopersIO
はじめに ChatGPTについて、日々さまざまな応用が提案されています。 そのChatGPTを試用している中で、質問に対する回答が誤っていることがあります。自社の情報をWebサイトで提供している企業として、どのようにすれば、GPTがより正確な自社の情報を学習するようになるのでしょうか。 ChatGPTに質問しつつ考えてみました。 事前調査 まず、Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3)について調べてみました。 WikipediaのGPT-3に関する項目では、GPT-3 の事前学習データについて、次のように書かれています。 GPT-3の重み付き事前学習データセットの60%は、Common Crawlのフィルタ処理された版から取得されたもので、4,100億バイト対符号化トークンで構成される[1]:9。その他の情報源としては、WebText2からの
Developers are increasingly relying on AI coding assistants to accelerate our daily workflows. These tools can autocomplete functions, suggest bug fixes, and even generate entire modules or MVPs. Yet, as many of us have learned, the quality of the AI’s output depends largely on the quality of the prompt you provide. In other words, prompt engineering has become an essential skill. A poorly phrased
コンテナの仕組みを勉強したかったため、Goでコンテナランタイムを自作した。雑実装だし未実装の機能もたくさんあるが、ある程度形になってきたため現状をまとめる。 リポジトリ github.com kombu/dashi - 自作コンテナランタイム kombu/nimono - eBPFを利用したシステムコールロガー kombu/yaminabe - dashiとnimonoを利用したマルウェアサンドボックス プロジェクト名から和の雰囲気を感じるが、これはリポジトリ名をkombu（昆布）にしたかったため、せっかくなら今回は和風で固めようと思ったから。趣があっていいんじゃないでしょうか。 dashiが自作コンテナランタイムだが、nimonoとyaminabeは実験的な要素で、セキュキャン2023でコンテナを使ったマルウェアサンドボックスを実装した経験があり、今回はその再実装を自作コンテナランタイム
I use Claude Code. A lot. As a hobbyist, I run it in a VM several times a week on side projects, often with --dangerously-skip-permissions to vibe code whatever idea is on my mind. Professionally, part of my team builds the AI-IDE rules and tooling for our engineering team that consumes several billion tokens per month just for codegen. The CLI agent space is getting crowded and between Claude Cod
Authors Note: Hey, we messed up in this post by referring to BUSL-1.1 as Open Source. We’re sorry, we are leaving this post as-is to keep the record clear and we’ve followed up in a new post. Since the beginning, the open source community has been a strong partner in Codecov’s growth and success. That’s why we always offered Codecov for free to use on any open source project. And if we’re being to
This all started with a blog post back in 2020, from a tech curiosity: what's the fastest way to scale containers on AWS? Is ECS faster than EKS? What about Fargate? Is there a difference between ECS on Fargate and EKS on Fargate? I had to know this to build better architectures for my clients. In 2021, containers got even better, and I was lucky enough to get a preview and present just how fast t
How to create Skills for Claude: steps and examples | Claude
Skills are custom instructions that extend Claude's capabilities for specific tasks or domains. When you create a skill via a SKILL.md file, you're teaching Claude how to handle specific scenarios more effectively. The power of skills lies in their ability to encode institutional knowledge, standardize outputs, and handle complex multi-step workflows that would otherwise require repeated explanati
こちらはLayerX AI Agentブログリレー36日目の記事です。 LayerX バクラク事業部で AI/MLOpsエンジニアをしている中村(@po3rin)です。今回はAI Agentのビジネス価値を計るバックテスト基盤を構築した話と、そこから学んだAI Agent開発のプラクティスを紹介します。 目次 目次 AI Agent機能の評価の重要性 AI Agent機能のバックテスト バックテスト基盤開発の難しさ バックテスト基盤を実現する技術 全体構成 SnowflakeへのSnapshotデータアクセス LLM Native GORM Plugin「Firn」 なぜLLMで書き換えるのか GORM Pluginの作り方 LLMによるクエリ書き換え部分 LLMのクエリ書き換えガードレール SQL BASE Golden Testing Package「gormgolden」 今回のバッ
Parson's Problems : 入門者にプログラミングを教えるときに使えるプラクティス - kakakakakku blog
プログラミングを教えるときに使える「Parson's Problems（もしくは Parson's Puzzles とも言う）」というプラクティスを最近知った！「Parson's Problems」はコードの各行がバラバラになっていて，インデントも含めて正確に並び替えたら正解になるというパズルのようなプログラミング学習スタイルという感じ．以下に載せた parsons.problemsolving.io のキャプチャ（お題 : 数列から最大値を見つける）を見ればイメージできると思う． 「Parson's Problems」は特に入門者にプログラミングを教えるときに効果的！コードを書かずにドラッグアンドドロップで試行錯誤できて，パズルのように楽しめる．また入門者がコードを読む機会にもなる．入門者にとって，コードをゼロから実装するのは難しく，挫折する理由になることもある．そこで，実際に教育の現場
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B investment in AI by 2025. LLMs are also broadly accessible, allowing everyone, not just ML engineers and scientists, to build intelligence into
Large language models are very good at generating and editing code. Right now, it’s probably the “killer app” of AI: the companies actually making money from language models - like GitHub Copilot, Cursor, Windsurf - are all doing code generation. This works astonishingly well at small scale, but there’s an obvious problem when the codebase grows larger. Tools that write the code for you will hit a
There are millions of GitHub repos and filtering them is an insane amount of work. It takes a huge time, effort, and a lot more. We have done this for you. In this article, we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended, and most popular repositories and open source GitHub projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by exper
GitHub - opendatalab/MinerU: A high-quality tool for convert PDF to Markdown and JSON.一站式开源高质量数据提取工具，将PDF转换成Markdown和JSON格式。
2025/08/01 2.1.10 Released Fixed an issue in the pipeline backend where block overlap caused the parsing results to deviate from expectations #3232 2025/07/30 2.1.9 Released transformers 4.54.1 version adaptation 2025/07/28 2.1.8 Released sglang 0.4.9.post5 version adaptation 2025/07/27 2.1.7 Released transformers 4.54.0 version adaptation 2025/07/26 2.1.6 Released Fixed table parsing issues in ha
缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに ——あるいは、「知っている」と「理解している」の間 Rustのことは、知っていた。学習もしていた。実務でも使っていた。 でも、それは知っているつもりだった。 知ってるつもり 無知の科学 (ハヤカワ文庫NF) 作者:スティーブン スローマン,フィリップ ファーンバック早川書房Amazon 日々Rustで開発し、BoxとRcとArcを使い分け、tokio::spawnでタスクを生成し、?演算子を当たり前のように書いている。FFI？PyO3使えばいいでしょ。WebAssembly？wasm-bindgenがあるじゃない。技術的には、確かに「使える」レベルにはあった。 でも、心のどこかで感じていた違和感があった。 オートバイのエンジンを分解できる人と、エンジンが動く原理を理解している人は違う。コードが動くことと、なぜそう書くべきかを理解することも違う。私は前者だった。メカニックではあった
31st December 2024 A lot has happened in the world of Large Language Models over the course of 2024. Here’s a review of things we figured out about the field in the past twelve months, plus my attempt at identifying key themes and pivotal moments. This is a sequel to my review of 2023. In this article: The GPT-4 barrier was comprehensively broken Some of those GPT-4 models run on my laptop LLM pri
4 Pandas Anti-Patterns to Avoid and How to Fix Them
pandas is a powerful data analysis library with a rich API that offers multiple ways to perform any given data manipulation task. Some of these approaches are better than others, and pandas users often learn suboptimal coding practices that become their default workflows. This post highlights four common pandas anti-patterns and outlines a complementary set of techniques that you should use instea
Photo by Claudio Schwarz on Unsplash. How to create a Python package? In order to create a Python package, you need to write the code that implements the functionality you want to put in your package, and then you need to publish it to PyPI. That is the bare minimum. Nowadays, you can also set up a variety of other things to make your life easier down the road: continuous testing of your package;
The Legends of Runeterra CI/CD Pipeline Hi, I’m Guy Kisel, and I’m a software engineer on Legends of Runeterra’s Production Engineering: Shared Tools, Automation, and Build team (PE:STAB for short). My team is responsible for solving cross-team shared client technology issues and increasing development efficiency. We focus on the areas that empower other teams to do more and protect the team from
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction In this series of tutorials, we will delve into creating simple 2D games in Common Lisp. The result of the first part will be a development environment setup and a basic simulation displaying a 2D scene with a large number of physical objects. It is assumed that the reader is familiar with some high-level programming language, has a gener
Node.js
Notable changes built-in .env file support Starting from Node.js v20.6.0, Node.js supports .env files for configuring environment variables. Your configuration file should follow the INI file format, with each line containing a key-value pair for an environment variable. To initialize your Node.js application with predefined configurations, use the following CLI command: node --env-file=config.env
Probabilistic Machine Learning: An Introduction by Kevin Patrick Murphy. MIT Press, March 2022. Key links Short table of contents Long table of contents Preface Draft pdf file, 2025-04-18. CC-BY-NC-ND license. (Please cite the official reference below.) Report issues here Order a hardcopy from MIT Press or Amazon.. Figures from the book (png files) Code to reproduce most of the figures Diff from 2
For the most up-to-date content on how to run the best RAG pipelines with Ray, read our updated blog. [ GitHub | Notebook | Anyscale Endpoints | Ray Docs] · 55 min read Note: Check out the new evaluation reports and cost analysis with mixtral-8x7b-instruct-v0.1 and our data flywheel workflow to continuously improve our RAG applications. In this guide, we will learn how to: 💻 Develop a retrieval
Agents
Intelligent agents are considered by many to be the ultimate goal of AI. The classic book by Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (Prentice Hall, 1995), defines the field of AI research as “the study and design of rational agents.” The unprecedented capabilities of foundation models have opened the door to agentic applications that were previously unimaginabl
Running LLaMA 7B and 13B on a 64GB M2 MacBook Pro with llama.cpp
Running LLaMA 7B and 13B on a 64GB M2 MacBook Pro with llama.cpp See also: Large language models are having their Stable Diffusion moment right now. Facebook's LLaMA is a "collection of foundation language models ranging from 7B to 65B parameters", released on February 24th 2023. It claims to be small enough to run on consumer hardware. I just ran the 7B and 13B models on my 64GB M2 MacBook Pro! I
What used to take an entire development sprint now ships in a single afternoon. The numbers prove it: according to Stack Overflow's 2024 Developer Survey of over 65,000 developers, 76% are now using or planning to use AI coding assistants in their development process—up from 70% the previous year. The shift from "AI is a novelty" to "AI is how developers code" happened faster than anyone predicted
Unlocking the Power of JunoDB: PayPal’s Key-Value Store Goes Open-Source
Unlocking the Power of JunoDB: PayPal’s Key-Value Store Goes Open-Source Today we are delighted to share JunoDB as an open-source project on Github, allowing others to benefit from our efforts to have an extremely scalable, secure and highly available NoSQL infrastructure. JunoDB is a distributed key-value store that plays a critical role in powering PayPal’s diverse range of applications. Virtual
Harden-Runner detection: tj-actions/changed-files action is compromised - StepSecurity
IntroductionWe have concluded our investigation into the critical security incident involving the `tj-actions/changed-files` GitHub Action. The issue has been reported to GitHub, and an official CVE — CVE-2025-30066 — has been published to track the incident. You can find more details in GitHub Issue #2463. Based on our findings, the Action was compromised and posed a significant risk by exposing
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プログラミング言語の未来はどうなるか | κeenのHappy Hacκing Blog
読解力を分解してちゃんと文章を読む。 - じゃあ、おうちで学べる
Slackの会話からドキュメントを育てるGo製AIエージェント「Docgent」を開発しました
プロと読み解く Ruby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ
The End of Programming as We Know It
歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita
【動画解説】2020年に読んだAI論文100本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita
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Scaling containers on AWS in 2022
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