世の中には多くの C# に関する誤解が蔓延っています。 偏見にも満ちています。 そして技術的に正しい批判ではなく、根本的に技術的に誤った批判ばかりで正直悲しい。 技術的に正しい形の批判なら「お、そうだな。そしてそれの解決策はですねぇ...(ﾆﾔﾆﾔ)」となるのですが...。 そして C# 界隈から一歩出ると、「え、C# で作ってるの！？なんで？？」とか言われる事が非常に多い始末。 C# 大好きマンとしては非常に嘆かわしい。 嘆かわしい限りなので、ここでなぜ C# を私が好むか、そして何故ソフトウェアの開発に向いているかを語りたいと思います。そして誤解が解けたら嬉しい。ついでに C# を書きたいと思ってくれたら嬉しい。 想定読者 前書きという名の予防線 事前知識: C# と .NET C# はパフォーマンスの高い言語 C# はビルドも高速 C# はオープンソースかつクロスプラットフォーム 言
みなさん、こんな経験はありませんか もちろんありますよね。ということで無料で無限にクラウドストレージを使う方法を考えました。（月額130円で50GBは破格だけど） Youtube好き 今回使うのはYoutubeです。ほぼ全員Youtubeを見たことあると思いますが、Youtubeに動画をあげたことがある人はあんまりいないんじゃないでしょうか。 なんとこのYoutube、動画のアップロード数に制限がありません！！！じゃあファイルを動画にしてアップロードしたら好きな時にダウンロードして使えるじゃん。 動画化の方法 ということでやっていきます。まず、ファイルを動画化する方法を考えます。 すべてのファイルはバイト列なので、そいつらをそのまま画像のピクセルにして、そいつらを動画にしたらいいんじゃないかというのが一番最初に思いつくと思いますが、それは甘いです。甘すぎます。 Youtubeに動画をアップ
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#1 GET STARTED 前編｜Nobue Otsu｜地方で老舗パン屋を第三者承継
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction｜はじめに Overview｜概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i
LLMフレームワークのセキュリティリスク - LangChain, Haystack, LlamaIndex等の脆弱性事例に学ぶ - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの森(@ei01241)です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化により、チャットボット、データ分析・要約、自律型エージェントなど、多岐にわたるAIアプリケーション開発が進んでいます。LangChainやLlamaIndexのようなLLMフレームワークは、LLM連携や外部データ接続などを抽象化し開発効率を向上させる一方、その利便性の背後には新たなセキュリティリスクも存在します。 本稿では、LLMフレームワークを利用・開発する際に発生しやすい脆弱性を具体的なCVEを交えて解説し、それぞれ脆弱性から教訓を学びます。そして、それらの教訓から開発者が知っておくべき対策案についても紹介します。 また、GMO Flatt SecurityはLLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテス
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonコルーチンの開発プロセスと新旧コルーチンの深層分析 1. Pythonコルーチンの歴史的進化 Pythonの長い開発の歴史を通じて、コルーチンの実装はいくつかの大きな変更を経てきました。これらの変更を理解することは、Pythonの非同期プログラミングの本質をよりよく把握するのに役立ちます。 1.1 初期の探索と基本機能の導入 Python 2.5：このバージョンでは、ジェネレータに.send()、.throw()、.close()メソッドが導入されました。これらのメソッドの登場により、ジェネレータは単なるイテレータ以上のもの
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
お久しぶりです。GMOインサイトの天河です。 ついこの間、JavaScriptのジェネレータについて社内勉強会で発表したのでその内容をまとめます。 ※ 注意 本記事で言及している「ジェネレータ」はJavaScriptでの言語仕様です。一部通ずる箇所もあると思いますが、Python や C# など他の言語での使われ方についてはしかるべき文献を見てください。 目的 ジェネレータ が何かわかるようになる ジェネレータについて面接で聞かれても余裕で答えられるようになる 実装時にジェネレータを選択肢として持てるようになる 対象読者 ジェネレータ が何か全くわかっていない人 ジェネレータ について認知はしているものの、どういうものかは把握していない人 ジェネレータ を知ってはいるものの、使い所がわからない人 はじめに ジェネレータを理解するためには、「イテレータ」と「イテラブル」について知る必要があり
AI関連、競合は現れども、性能的にやはりOpenAI一強なのかなぁというところに現れたAnthropic Claude 3は、確かに明らかに性能がいい、GPT-4を凌駕している……！というわけで大いに気に入った（ついでに最近のOpenAIのムーブが気に入らない）ので、C#で使い倒していきたい！そこで、まずはSDKがないので非公式SDKを作りました。こないだまでプレビュー版を流していたのですが、今回v1.0.0として出します。ライブラリ名は、Claudeだから、Claudiaです！.NET全般で使えるのと、Unity(Runtime/Editor双方)でも動作確認をしているので、アイディア次第で色々活用できると思います。 GitHub - Cysharp/Claudia 今回のSDKを作るにあたっての設計指針の一番目は、公式のPython SDKやTypeScript SDKと限りなく似せる
pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
AWS Documentation MCP Server でAWSのFAQアシスタントを作成する - Taste of Tech Topics
はじめに データ分析エンジニアの木介です。 AWSの公式ドキュメントで欲しい情報を探そうとしても、なかなか目的のページが見つからなかったりすることってありませんか？ AWSから「AWS Documentation MCP Server」が公開されたため、本記事では、それを利用して、最新のAWSドキュメントに基づき、質問に回答してくれるFAQアシスタントの作成方法について紹介したいと思います。 MCP Serverの呼び出しには、Claude Desktop および dolphin-mcp を利用します。 github.com はじめに 概要 1. MCPとは MCPのしくみ 2. AWS Documentation MCP Serverとは Claude Desktop経由でAWS ドキュメントのFAQアシスタントを作成する dolphin-mcpでAWS ドキュメントのFAQアシスタント
This post is about why we need a coroutine package for Go, and what it would look like. But first, what are coroutines? Every programmer today is familiar with function calls (subroutines): F calls G, which stops F and runs G. G does its work, potentially calling and waiting for other functions, and eventually returns. When G returns, G is gone and F continues running. In this pattern, only one fu
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 2 - RAKSUL TechBlog
はじめに 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 3. アーキテキチャ及びディレクトリ構造 オニオンアーキテクチャを採用 オニオンアーキテクチャとは 誕生の背景 依存関係逆転の原則の活用 採用理由 参考になった記事 ディレクトリ構造 全体の構成 api schema apiとusecaseの間のデータ構造を提供する役割 schemaはパスオペレーション関数のリクエストとレスポンスの構造を提供する役割 usecase domain infrastructure core container_config exception 参考にしたもの まとめ はじめに ラクスルグループのノバセルで新卒2年目のエンジニアをしています田村(tamtam)です。 第1回では、AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発を実現する上で役立つであろ
【Python 3.12】型ヒント機能がいつの間にか進化していたので、慌ててキャッチアップする - ABEJA Tech Blog
ABEJA でプロダクト開発を行っている平原です。 先日、バックエンドで使っているGo言語のお勉強しようと「go言語 100Tips ありがちなミスを把握し、実装を最適化する」を読んでいました。その中でinterfaceは（パッケージを公開する側ではなく）受け側で定義するべきという記述を見つけてPythonでも同じことできないかと調べていると（PythonではProtocolを使うとうまくいきそうです。）、どうやら型ヒント機能がかなりアップデートされていることに気づき慌てて再入門しました。（3.7, 3.8あたりで止まってました。。） この記事では、公式ドキュメントを見ながら適当にコードを書き散らし、どの機能はどこまで使えるのか試してみたことをまとめてみました。 docs.python.org 環境 Python: 3.12.1 エディタ: Visual Studio Code Pylan
巨人の肩に乗る
本記事は 仮想通貨 Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 はじめに はじめまして、ymdと申します。普段は、株や暗号資産の分析をし、マーケットが盛り上がったときに落ちているお金を拾っています。 今年のAdvent Calendarを眺めていると、DEXの分析やLLMを活用した自動トレード戦略作成など、非常に有益な記事が目白押しです。 これらを見て思い出したのが、ニュートンの「巨人の肩に乗る」という言葉。本記事では、この精神に倣い、AIの力と先人の知見という2つの「肩」を借りながら、お金拾いの方法を探っていきます。 AIの肩に乗る AI駆動開発の3つのアプローチ AIを活用した開発には、大きく3つの方向性があります： 情報収集の自動化：論文や API ドキュメントの要約 戦略生成の自動化：複数のアプローチを並行生成 コーディングの自動化：コードそのものを AI に
ChatGPT風の画面を表示できるChatbot UIをFastAPIで作成した自作LangChainサーバに接続させる方法｜mah_lab / 西見 公宏
ChatGPT風の画面を表示するOSSがいくつか出てきている中で、コードの読みやすさと操作性を比較した上でオススメしたいのが、Next.jsで書かれているChatbot UIというOSSだ。 ローカルでサクッと起動ができ、立ち上がるとこんな画面が表示される。 ChatGPTの画面とうり二つOpenAIのAPI Keyを入力すれば簡単にOpenAIのチャットモデルと接続される。API接続のChatGPTなので、本家のChatGPTよりはやりとりできる文字量が制限されるものの、本家のChatGPTではセンシティブな情報を扱うことができないため、API接続のUIにも価値はある。 ところでこのChatbot UI、ソースコードを読んでみると環境変数でAPI接続先を差し替えることができるようになっている。process.env.OPENAI_API_HOSTの部分だ。 utils/app/const
Dataflow Indexer データ整合性担保と性能改善 - LegalOn Technologies Engineering Blog
はじめに こんにちは。LegalOn Technologies 検索・推薦チームの臼井（jusui）です。 私たちのチームは、LegalOn Technologies が提供する主要サービス—「LegalOn Cloud」、「LegalForce」、「LegalForceキャビネ」—の検索・推薦システムの開発と運用を担当しています。 2024年7月に当チームから「Dataflow 実践開発セットアップ」を公開しました。 tech.legalforce.co.jp 今回は、2024年4月から提供開始した弊社の新サービス「LegalOn Cloud」の初回リリースに向けて開発した Indexing pipeline とその後の改善についてご紹介します。具体的には、Cloud Pub/Sub と Cloud Dataflow を活用した Indexing pipeline の開発により、Elas
Golang Mini Reference 2022: A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY)
Golang Mini Reference 2022 A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY) Harry Yoon Version 0.9.0, 2022-08-24 REVIEW COPY This is review copy, not to be shared or distributed to others. Please forward any feedback or comments to the author. • feedback@codingbookspress.com The book is tentatively scheduled to be published on September 14th, 2022. We hope that when the release da
Syntax Highlighting in Hand-Coded Websites The problem I have been trying to identify practical reasons why hand-coding websites with HTML and CSS is so hard (by hand-coding, I mean not relying on frameworks, generators or 3rd party scripts that modify the DOM). Let's say, I want to make a blog. What are the actual things that prevent me from making—and maintaining—it by hand? What would it take t
I thought it would be fun to go outside of my comfort zone of web development topics and write about something completely different and new, something I have never written about before. So today, I'm going to show you how to implement a programming language! The project will parse and execute programs written in a simple language I called my (I know it's a lame name, but hey, it is "my" language).
Argilla を使って生成 AI の出力クオリティ向上を目指す！ - Techtouch Developers Blog
はじめに 導入背景 Argilla とは なぜ Argilla を選んだか 実現したいこと 設計 実装方針 その他実装における工夫点 今後の課題 まとめ はじめに こんにちは。データエンジニアの acchan です。 現在 DAP Lab とよばれるチームに配属しており、生成 AI 技術を使ったプロダクト開発に従事しています。生成 AI の新たな可能性と課題に挑む私たちの取り組みについて、今回は AI 出力改善のワークフロー構築に Argilla と呼ばれるツールを組み込んだ背景や、具体的な機能などについて紹介します。 導入背景 弊社はノーコードWebシステム改善プラットフォーム「テックタッチ」を展開しています。 この「テックタッチ」に対して、DAP Labでは生成 AI を使った機能（以下、AI 機能）のリリースを控えています。 この機能は「テックタッチ」の利用効率化を目的としたものです
Coroutines and effects
For the past few months I’ve been mulling over some things that Russell Johnston made me realize about the relationship between effect systems and coroutines. You can read more of his thoughts on this subject here, but he made me realize that effect systems (like that found in Koka) and coroutines (like Rust’s async functions or generators) are in some ways isomorphic to one another. I’ve been pon
Building the fastest Lua interpreter.. automatically!
This is Part 1 of a series of posts. Part 2 is available here: Building a baseline JIT for Lua automatically It is well-known that writing a good VM for a dynamic language is never an easy job. High-performance interpreters, such as the JavaScript interpreter in Safari, or the Lua interpreter in LuaJIT, are often hand-coded in assembly. If you want a JIT compiler for better performance, well, you’
JavaScript needs more helper functions for iteration (map, filter, etc.) – where should we put them?
JavaScript needs more helper functions for iteration (map, filter, etc.) – where should we put them? Iteration is a standard that connects operations with data containers: Each operation that follows this standard, can be applied to each data container that implements this standard. In this blog post: We first explore three questions: How does JavaScript’s iteration work? What are its quirks? What
Beyond the 70%: Maximizing the human 30% of AI-assisted coding
Beyond the 70%: Maximizing the human 30% of AI-assisted codingWhy durable human skills matter in the age of AI-assisted coding This is a follow-up to my article “The 70% problem: Hard truths about AI-assisted coding” AI coding assistants like Cursor, Cline, Copilot and WindSurf have transformed how software is built, shouldering much of the grunt work and boilerplate. Yet, as experienced developer
Why People are Angry over Go 1.23 Iterators - gingerBill
NOTE: This is based on, but completely rewritten, from a Twitter post: https://x.com/TheGingerBill/status/1802645945642799423 TL;DR It makes Go feel too “functional” rather than being an unabashed imperative language. I recently saw a post on Twitter showing the upcoming Go iterator design for Go 1.23 (August 2024). From what I can gather, many people seem to dislike the design. I wanted to give m
Real-world gen AI use cases from the world's leading organizations | Google Cloud Blog
AI is here, AI is everywhere: Top companies, governments, researchers, and startups are already enhancing their work with Google's AI solutions. Published April 12, 2024; last updated October 9, 2025. Automotive & Logistics Business & Professional Services Financial Services Healthcare & Life Sciences Hospitality & Travel Manufacturing, Industrial & Electronics Media, Marketing & Gaming Public Sec
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
At Endcrawl we're always thinking about the hard work that goes into making film and TV, and how that work translates to on-screen credits. A feature film may involve thousands of people, hundreds of distinct job titles or "roles," and dozens of departments. So there's plenty for a producer to worry about, like: Did we forget or misspell a name? Is this the correct way to credit that role? Do all
Update 1.60.1: The update addresses these issues. Update 1.60.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2021 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you will like, some of the key highlights include: Automatic language detection - Programming l
Deconstructing prompt-based meta-tool architecture and context injection patterns for AI engineering - Claude’s Agent Skills system represents a sophisticated prompt-based meta-tool architecture that extends LLM capabilities through specialized instruction injection. Unlike traditional function calling or code execution, skills operate through prompt expansion and context modification to modify ho
Pythonのyieldについて - Qiita
Pythonのyieldとは yieldは与えられた式をgenerator objectに格納して、callerに返します。 Pythonではyieldはreturnと類似していますが、主要な違いとしてreturnが呼び出された時点で関数の処理を終了するのに対し、yieldは一時停止をし、再開時には引き続き実行されます。 Advantages of yield: yieldキーワードを使うと、呼び出し元がオブジェクトを反復するときだけ実行されるので、メモリ効率が高い。 変数の状態が保存されるため、一時停止と再開を同じ時点から行うことができ、時間の節約になる。 Disadvantages of yield: ジェネレーターから何度も値が返されるため、コードの流れを理解するのが難しくなることがあります。 ジェネレーター関数の呼び出しは適切に処理されなければなりません。 (https://www
An interesting twist in my recent usage of SQLite was the fact that I noticed my research scripts and the database intertwine more. SQLite is unique in that it really lives in-process, unlike standalone database servers. There is a feature to that which does not get used very frequently, but can be indispensable in some situations. By the way, the talk about the system that made me me to explore S
Right now, asyncio is one of the trendier topics in Python, and rightfully so – It’s a great way to handle I/O-bound programs! When I was learning about asyncio, It took me a while to understand how it actually worked. But later, I came to find out that it’s basically just a really nice layer on top of Python Generators. In this article, I’m going to create a simplified version of asyncio using ju
目次 はじめに クリーンアーキテクチャとは 例として考えるアプリケーション 生成AIアプリにおける難しさ 実際に作ってみる 実装を差し替えてみる まとめ はじめに こんにちは、InsightEdgeの開発チームに参画させていただいています伊藤です。 InsightEdgeでは現在、LLM/生成AIを用いたアプリ開発を多く手掛けています。 私もOpenAI等の生成AIを使ったアプリケーションの実装に関わることが増えてきており、 ある程度理解が進んできたところで、改めてアーキテクチャを洗練させたいと思うようになりました。 この記事では生成AIを組み込んだアプリを構築する際の、クリーンアーキテクチャを考えていきたいと思います。 クリーンアーキテクチャとは まずは、クリーンアーキテクチャについて軽く振り返りましょう。 クリーンアーキテクチャではソフトウェアの理解・開発・デプロイ・運用・保守を容易に
An AI-native software engineer is one who deeply integrates AI into their daily workflow, treating it as a partner to amplify their abilities. This requires a fundamental mindset shift. Instead of thinking “AI might replace me” an AI-native engineer asks for every task: “Could AI help me do this faster, better, or differently?”. The mindset is optimistic and proactive - you see AI as a multiplier
Server-Sent Events: the alternative to WebSockets you should be using
When developing real-time web applications, WebSockets might be the first thing that come to your mind. However, Server Sent Events (SSE) are a simpler alternative that is often superior. Contents Prologue WebSockets? What is wrong with WebSockets Compression Multiplexing Issues with proxies Cross-Site WebSocket Hijacking Server-Sent Events Let’s write some code The Reverse-Proxy The Frontend The
Generators are an odd part of the JavaScript language. And some people find them a bit of a puzzle. You might be a successful developer for decades and never feel the need to reach for them. Which raises the question, if you can go so long without ever needing them, what are they good for? Generators have a funny syntax, too. They have these strange starred function definitions; you can’t define t
pyannote.audioを使って誰がいつ話したのかを判定する話者ダイアライゼーションをやってみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回はpyannote.audioで、誰がいつ話したのかを判定する話者ダイアライゼーションをやってみたいと思います。 話者ダイアライゼーションとは 話者ダイアライゼーションとは、どこの時間でどの話者がしゃべったのか、話者認識をせずに実施する技術のことを指します。 話者認識（Speaker Recognition）は、音声から個人までを特定する話者識別（Speaker Identification）や話者検証（Speaker Verification）から構成されますが、 話者ダイアライゼーション（Speaker Diarization）は個人を特定はせず、発話者を区別するのみとなります。 またどこからどこまでで発話したのかの時間情報を出力するのも話者ダイアライゼーションの特徴です。 ちなみに話者分
Note sys.monitoring is a namespace within the sys module, not an independent module, so there is no need to import sys.monitoring, simply import sys and then use sys.monitoring. This namespace provides access to the functions and constants necessary to activate and control event monitoring. As programs execute, events occur that might be of interest to tools that monitor execution. The sys.monitor
Python behind the scenes #12: how async/await works in Python
Mark functions as async. Call them with await. All of a sudden, your program becomes asynchronous – it can do useful things while it waits for other things, such as I/O operations, to complete. Code written in the async/await style looks like regular synchronous code but works very differently. To understand how it works, one should be familiar with many non-trivial concepts including concurrency,
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【C#】何故 C# を好むのか。～他の言語と比較しながら～ - ねののお庭。
Youtubeは無限のクラウドストレージ - Qiita
Pythonの非同期処理: これだけは知っておきたい！ - Qiita
The Prompt Engineering Playbook for Programmers
JavaScriptのイテレータ, イテラブル, ジェネレータを理解する！
neue cc - Claudia - Anthropic ClaudeのC# SDKと現代的なC#によるウェブAPIクライアントの作り方
research!rsc: Coroutines for Go
Font with Built-In Syntax Highlighting
Building a Toy Programming Language in Python
0.10.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
Ordering Movie Credits With Graph Theory
August 2021 (version 1.60)
Claude Agent Skills: A First Principles Deep Dive
Supercharge SQLite with Ruby functions
How Python Asyncio Works: Recreating it from Scratch
生成AIアプリのクリーンアーキテクチャを考える - Insight Edge Tech Blog
The AI-Native Software Engineer
Why would anyone need JavaScript generator functions?
sys.monitoring — Execution event monitoring