2011年6月10日、Evernoteを使用開始。 2014年9月19日、有料プランに加入。 2024年3月23日、クソみたいなメールが届く。 プラン、廃止 いつも Evernote をご利用いただき、ありがとうございます。このたびは今後の Evernote 登録プランに関する変更についてご案内させていただきます。 お使いの Evernote アカウントは Plus から Personal に移行されました。Evernote Plus など、一般のお客様に数年間ご利用いただけなかった従来の登録プランが廃止となったためです。この変更により、Personal プランで利用可能な機能すべてをご利用いただけます。 今後はAnnualの登録プランが現在の Evernote Personal プランの料金 129.99 USD/Yearに合うように更新されます。この料金は次の更新日である2024/4/
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
今や毎日耳にするChatGPTだけれど、そもそもどんな風に話題になってきたのかをこのGWを利用して振り返りたいって人もいるはず。そんな人のためにChatGPT関連ニュースをまとめておきましたので、ぜひご利用ください！ 良い振り返りで、良い人生を。 このタイトルだけでもChatGPTに食わせて、話題の流れをまとめてもらうのが一番かも？ 週刊東洋経済 2023/4/22号（ChatGPT 仕事術革命） 作者:週刊東洋経済編集部東洋経済新報社Amazon 2020/06/01 あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」が公開 - GIGAZINE 2020/07/21 GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ 2020/07/22 「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話 - Qiita
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話PythonAITOEICChatGPTclaude はじめに データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.11.14時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 ※全て、個人の意見です。個人差もあります。 TOEICとは TOEICは、Test of English for International Communicationの略で、非英語圏の人々がビジネスシーンで英語を使う能力を測るためのテスト。 リスニングとリーディングの2つのセクションで構成されており、それぞれ495点満点、合計990点が最高得点。 TOEICスコアは、企業
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
JP Contents Hub
AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
先日 OpenAI からChatGPTが Beta 公開された ChatGPT ではどんな質問に対しても何かしらの回答を生成してくれるのだが、ソースコードに関しても中々の筋が良さそうな雰囲気のコード片を生成してくれるということで少し話題になっていた こうしたプログラムを生成してくれる AI が発展していく中でどういう具合にプログラマの仕事が奪われていくのか興味がある 特に以下ではweb アプリやモバイルアプリなどのアプリケーションの開発においてという文脈で考えることにする まず AI がプログラマの仕事を奪うまでにはいくつかの段階があると思う コード支援レベル 現状はGitHub Copilotのようなコーディング支援を行うレベルの AI はある程度実用レベルになっている 自分は Copilot が生成したコード片をプロダクションコードに含めるのは権利関係の問題もあり様子見している しかし
そうして「メモ帳」「天気予報」「パズルゲーム」... など色々アプリを作っている中で「自分のテスト勉強のためのアプリが欲しい」となり、自作の単語帳アプリを開発した。これが「暗記メーカー」の原型となっている。 また、書籍にアプリのリリース方法についても記載されていたこともあり、この頃からPlayStoreへのアプリの公開を始めた。 今でこそPlayStoreでは「20人のテスターを集めて14日間テストする」「開発者の身元確認」といったアプリを出すまでの工数がかかるものとなっている。ただ、当時は（確か）そういった制限は存在せず$25の登録料を払えばリリースし放題だったので、アプリが完成したらとりあえずストアに公開していた。 基本的に出したアプリは鳴かず飛ばずだったが、その中で「暗記メーカー」だけは定期的にダウンロードが発生していたため、ユーザからのフィードバック等を参考にアップデートを続けるよ
GitHub Copilotが便利になったのでターミナルもVSCodeで良いのでは？という話 - Qiita
この記事はラクスアドベントカレンダー2の17日目です。 先日のVSCodeのアップデートで、GitHub Copilotを使うとターミナル操作が便利になりました。 これにより、別途ターミナルのアプリを使わずにすべてVSCode上で操作した方が便利なのでは？となりました。 アップデート前までどうしてたか MacのiTerm2上で、GitHub CopilotのCLI版（パブリックベータ）で入力補完やコマンドの意味を調べたりしていました。 それ自体は便利でしたが、いくつかの不便な点もありました。 使い方がちょっと煩雑だった 例えばコマンドをサジェストして欲しい場合、gh copilot suggest 'gitで1つ前のコミットを取り消したい'のようにタイプする文字数も多くなり、またそれが一般的なコマンド or ghコマンド or gitコマンドかの３択に答えないといけなくて面倒でした。 ss
※GitHub Copilotが長いコードを提案してきた時、ショートカットキーの「単語単位で受け入れる」を使用すると便利です。 ※ インライン候補をトリガーするとは提案が表示される場所ならばどこでも GitHub Copilot が動きます。 例えば、提案が表示される場所からカーソルが動かしてしまっても、カーソルを元の場所に戻してトリガーコマンドを使うと提案が表示されます。 ※ インライン候補をトリガーするはデフォルトのキー設定では動きません。：Windows で確認 自分でキーボードショートカットキーを設定する必要があります。（これは自分の環境だけかもしれません。） 導入後（課金後） 導入後に何をしていいのか？何が出来るのかがよくわからなかったので調べてみた。 環境 Windows10 GitHub Copilot (導入 1年契約 or 1月契約) VSCode VSCode Insi
※この記事は個人的な実験の記事です※ ※実験内容は随時記事を更新していきます※ 24時間いつでも手助けをしてくれるGitHub Copilotさん。 24時間文句も言わずにいつでも親切に回答してくれるChatGPTさん。 そんな両者に要件だけ伝えて自動コーディングしてもらおう(AIペアプロ)、という実験記事です。 Copilot自動コーディング動画 以下の動画は、最初に要件だけをコメント入力して、それ以降はCopilotの提案を受け入れているだけになります。 コメントの入力と提案の受け入れ以外は、全くタイピングをしていません。 コメントの内容は Next.jsでボタンをクリックしたら画像を選択してブラウザに表示する です。 完成品 要件のコメントと受け入れだけをしたコードを実際に動かしてみました。 自動コーディングしてもらったコードは以下の通りです。 // Next.jsでボタンをクリック
ブログの文章やドキュメント作成など、さまざまなシーンで使われる記法に「マークダウン記法」があります。文字修飾の簡単さや読みやすさから使うタイミングは多々あると思いますが、みなさんは快適にマークダウンを書けていますか？ 筆者はVS Codeでドキュメントをマークダウンで書くことが多く、表の作成・編集やプレビュー表示など、めんどくさい・見づらい・使いづらいと思うことがあります。どうにか快適に書けないかと思いさまざまな拡張機能や設定を試しながら業務を行ってきました。 この記事では、筆者が試した拡張機能やVS Codeの設定の中で便利だったものを紹介します。①から⑥まではすべて無料で利用できるので気軽に試してみてください！ ①マークダウンの表をエクセルからコピペできる拡張機能 VS Codeでの表の作成に重宝しているのが「Excel to Markdown table」という拡張機能です。エクセル
WEBアプリ WEBフレームワークはEchoを利用します。views/index.htmlと、assets/images/orora24O.jpgを読み込んでEC2ローカルに保存した画像を表示するだけページを作成しました。このアプリケーションをEC2インスタンスで実行しWEBサーバとして起動します。 手元でビルドしてEC2へ必要なファイルをコピーする計画です。ディレクトリ構成は以下です。 $ tree . ├── assets │ └── images │ └── orora240.jpg ├── go.mod ├── go.sum ├── main.go └── views └── index.html main.go package main import ( "io" "net/http" "text/template" "github.com/labstack/echo/v
構想半日、実装一日、全社活用される ChatGPTのSlackbotを作りました！ - MonotaRO Tech Blog
はじめに こんにちは、新卒2年目の佐藤です。 MonotaROでは先日、ChatGPTを簡単に利用できるSlackbot「MonoChat (β)」を全社員を対象にリリースし、大勢の方に利用されるようになりました。 私は、ChatGPTが社内全体で活用されることで一人一人の身の回りの業務がもっと楽になったり、生産性を上げられる良い機会に必ずなると思いMonoChat (β) を開発しました。 本記事では社内の大勢の方に利用してもらうために考えたこと、設計/開発/運用してみて得た結果や知見、またMonotaROでのChatGPT利用についても紹介します。 特に、開発部分だけでなく設計部分や結果も紹介しているのでChatGPTを社内に普及させたい方にとって何か気づきになれば幸いです！ はじめに MonotaROでは全社員がChatGPTを利用可能です 社内でのChatGPT利用 MonoCha
Figma for VS Codeを使ってCSS実装する時のおすすめポイント - Goodpatch Tech Blog
Goodpatchエンジニアの池澤です。デザインツール「Figma」のスタイルや値を、テキストエディタ「VS Code」上で閲覧できる「Figma for VS Code」機能拡張が2023年6月よりFigma公式から提供されています。 この記事ではその「Figma for VS Code」について、実際に試して感じたことをまとめてみました。 ※ Figma Dev ModeやFigma for VS Codeはまだベータ版で動作保証されておりません。また本記事の内容は個人が趣味で検証したことをご理解の上、自己責任にてご利用ください。 Figma for VS Codeとは 主な使い方 使用時のワンポイント Point1： Figmaのトークンの名前と値が確認できる Point2： FigmaのSectionやReady for devマークの有無はあまり気にしなくて良い Point3：
個人的Rails開発環境構築2024
新規でRailsプロジェクトを始める時の個人的な環境構築についてまとめる。前提とする条件等は下記。 規模: ~中規模 開発者数: 個人 利用シーン: PoC作成・スタートアップ立ち上げ・並の業務アプリ開発等 基本戦略 利用シーン的に「思い立ったらすぐアプリの開発ができる」という感じの運用がしたい。極力セットアップで悩みたくないから必要なミドルウェアなどは全部Dockerでインストールできるようにして立ち上げれば終わり、の環境を作る。その環境の中で色々とコマンドを叩いたり、rails newやrails gなどでRailsアプリを作成していく。 この辺のRailsの初期セットアップの手間を出来るだけ省きたいのでtemplateとなるリポジトリを作成し、そこからcloneしてくるだけでOKにする。 フロントエンドはReactなどを使わずをRails標準のerbとHotwireを軸に開発する。開
及川卓也氏に聞く必要な“エンジニア力”の身につけ方 「自分の付加価値は何なのか」を考え続けていく必要がある 及川卓也氏が思う「エンジニア」と「生成AI」の関係性 米国OpenAI社が公開した「ChatGPT」が盛り上がりを見せている中、議論されがちなのは“AIの脅威”。それではエンジニアやプログラマーにとって、AIは脅威なのでしょうか？それとも新たな相棒なのでしょうか？ 今まで多くのエンジニア組織をまとめてきた及川卓也氏に、エンジニアとChatGPTの関係についてうかがいしました。 ChatGPTに対してプログラマーができること ーー最近の話でいうと、ChatGPTのような生成AIが出てきて、なんか「エンジニアの仕事も取られるんじゃないの？」とか、エンジニアもプログラミングをやっていて、ChatGPTももちろんプログラミングをするというのはあるとは思うんですけど、そういう意見も一部はあるの
AI時代にこそTDDだと思う話
GitHub Copilot、みなさん使ってますか？すでに多くの方が利用しており、「ないと困る」という方から「提案の質に問題がある」「まだまだ使えない」という方まで、様々な意見を聞きます。 筆者はGitHub Copilotに対して非常にポイティブな立場です。GitHub Copilotは使い方次第で開発速度を格段に向上させることを身をもって体験しており、これからの時代においてはGitHub CopilotなどのAIツールを使いこなせるかどうかで、個人の開発速度に非常に大きな差が出ると考えています。 重要なのは使い方次第と言う点です。前述のように様々な感想が溢れているのはAIツールの習熟度が大きく影響しているようにも感じます。AIツールは静的解析同様、利用者側の手腕が大きく問われるツールであると筆者は感じています。コマンドプロンプトエンジニアリングという言葉もあるように、AIツールを使いこ
DeepMindのAI｢AlphaCode｣が人間のプログラマーと互角になってきた2022.12.23 20:0020,014 Mack DeGeurin - Gizmodo US ［原文］ （ 禿頭帽子屋/Word Connection JAPAN ） 人工知能（AI）に秘められた能力の段階的な発達をたどるという話になると、なぜかチェスや囲碁といった昔ながらのボードゲームが持ち出されがちです。その例は挙げればきりがないほどで、つい最近にも、戦略ゲーム｢ディプロマシー｣をプレイできるAIが話題になりました。しかし、こうした事例で示されるのは、あくまでもAIが現実世界の問題を解く能力の範囲に限られます。 これよりずっといい｢力試し｣になりそうなのが、AIと人間をプログラミングのコンテストで競わせることです。Alphabet傘下のDeepMindが保有するAIモデルAlphaCodeが、実際に
ChatGPTを使って自分のはてなブログとチャットするツールを作った - $shibayu36->blog;
【2023/04/18追記】現在、この記事で説明したものから使い方のインターフェースが変わっているので、実際に使うときは https://github.com/shibayu36/chat-hatenablog のREADME.mdを参考にしてください。 以下の記事を見て、もっと気軽に自分のはてなブログとチャットしたいなと思った。 自分のScrapboxをChatGPTにつないだ - 西尾泰和のScrapbox 自分のはてなブログをChat GPTにつないだ - hitode909の日記 ChatWP: WordPressをAI化しておしゃべりする そこで自分のはてなブログとチャットするツールを作ってみた。 https://github.com/shibayu36/chat-hatenablog やりたかったこと 僕はコードレビューでコメントする時、自分の意見を補足する目的で、参考となる自
より筋肉質なチームにするために、開発者が見るべき21のDevOpsアウトプット指標 - Qiita
1. はじめに システム開発にまつわるチームや組織の活動は、指標なんかで測れるわけないやろ～、という声は根強いです。ましてや、それが人の評価になろうものなら、感情的な反発さえありえます。Martin Fowlerもこちらよりです。 一方で、何らかの指標で測れるはずじゃないの？という声も根強い気がします。測れんかったら、良くなったかどうか、どうやって判断すんねん、という意見ですね。DORA Metricsを擁するGoogleはこちらよりですかね。 私はどちらなのかというと、後者で、測れるものは測りたいタイプです。もちろん、すべてが正しく測れるなどとは思っていません。そもそも定性的な指標と定量的な指標のバランスが大事であり、定量的な指標でさえも、現実世界では正確性と計測コストはトレードオフだと思ってます。 しかし、ではじゃあ、具体的にどうすればいいのか？それをまとめてみましたので、ご覧ください
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
GPTでソースコードからpatchを生成し続けたらプログラミングを自動化できるのでは？？？？ - laiso
と思ってやってみたら結構実現できてウケたので解説します。 はじめに 最近のGPT(LLMs)アプリケーション開発界隈は「プロンプトの内容を試行錯誤して結果を期待する」フェーズから「LLMsの特性を生かした今までできなかった自動化を実現」という段階が訪れつつあって楽しい時期です。 LlamaIndexというOSSではDBのスキーマと自然言語からSQLを自動生成してその場で実行するというクレイジーな機能があるのですが(A Guide to LlamaIndex + Structured Dataを参照) これと同じ発想でソースコード全体からpatch(patch - Wikipedia)を生成してその場で適用するというアイデアを思いついたのでしばらく検証していました。 「コミットメッセージを先に書いてそれを満すコミットをGPTに生成してもらう」ようなイメージ。 書いたコードはpmonというコマ
GitとGitHubを分かりやすく！ 組織開発で生かすツール選択とプロジェクト進行を解説｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
GitとGitHubを分かりやすく！ 組織開発で生かすツール選択とプロジェクト進行を解説 分散型バージョン管理システムのGitと、そのホスティングサービスとしてプルリクエストなどの機能をもつGitHubは、ソフトウェア開発環境として広く普及しています。本記事ではGitやGitHubの考え方や使い方の基本を解説するとともに、実際のプロジェクトにおける開発の進め方を簡単に紹介します。 この記事を読み始めているということは、GitやGitHubに興味をお持ちのことでしょう。Gitはバージョン管理システム、GitHubはGitのホスティングサービスで、いずれもソフトウェア開発を中心に利用されています。近年では、2018年にGitHubの運営会社がMicrosoft社によって買収されたことでも話題になりました。 この記事では、GitやGitHubの基本的な使い方や考え方を解説します。また、実際の開発
GitHub Copilot chatが解禁されたので使ってみての感想とChatGPTと比べてどうかの所感 - Qiita
GitHub Copilot chatのウェイティングリストが通過して本日使えるようになりました。 結構本日通っている方が多かったようです。 アイコンがかわいいですね。 このかわいいアイコンと対話することになります。 使えるようになったので何ができるかを試してみました 準備 まだCopilot chatに関しては公式でも文献がおいておらず招待のメールを見ながら準備を進めるのですが必要なのはVSCode Insiders とGitHub Copilot Nightlyになります。 またVSCode InsidersにGitHub Copilot拡張をいれるとNightlyと競合するようなのでその点が注意です。 使い方 コード上で右クリックを押すとCopilotメニューが追加されています。(Chatでない標準のCopilotだとこれはなかった） 基本的にできること /helpででてきます。 た
1. GitHub Copilot Labs「GitHub Copilot Labs」は、「GitHub Copilot」の実験的な機能を提供するVSCode拡張です。 以下の機能を提供しています。 ・コードの説明 ・コードを別の言語に翻訳 ・コードの編集 ・読みやすさの向上 ・型の追加 ・バグ修正 ・デバッグコードの追加・削除 ・コードをステップ毎に説明 ・コードの堅牢化 ・コードの分割 ・ドキュメントの追加 ・カスタム ・テストコードの生成 また、「GitHub Copilot Labs」では「GitHub Copilot」とは別の規約が適用されます。より多くの情報を収集する可能性があります。これは、実稼働ではなく、学習を目的として設計されているためになります。 2. GitHub Copilot Labsの開始「GitHub Copilot Labs」の開始手順は、次のとおりです。
GitHub Copilot の使い方｜npaka
「GitHub Copilot」を使ってみたので、まとめました。 1. GitHub Copilot「GitHub Copilot」は、人工知能のペアプログラミングシステムです。人工知能 (OpenAI Codex) がコードの候補を提案することにより、プログラマがより迅速に少ない作業でコードを書けるようにサポートします。 サポートするエディタは、次の4つです。 ・Visual Studio Code ・Visual Studio ・JetBrains ・Neovim 2. 使用料金「GitHub Copilot」の使用料金は月10ドル、または年100ドルです。60日間の無料トライアルもあります。 ・Pricing - GitHub Copilot 3. GitHub Copilotの開始「GitHub Copilot」の開始手順は、次のとおりです。 (1) 「GitHub」アカウントを持
登壇者の自己紹介 後藤智氏（以下、後藤）：では、始めたいと思います。今日は「ChatGPT」、もしくはAI周辺について、お話をしたいと思います。 モデレーターを務めさせていただく、キリロムでCTOをやっている後藤と申します。よろしくお願いします。それでは、お一人お一人紹介をしていただきたいなと思います。小林さんからお願いします。 小林聡汰氏（以下、小林）：小林です。2022年の5月にUCバークレー、カリフォルニアにある大学のコンピューターサイエンス学部を卒業して、現在はシリコンバレーにあるAI系の会社のソフトウェアエンジニアをしています。本日はよろしくお願いします。 後藤：よろしくお願いします。櫻庭さん、お願いします。 櫻庭洋之氏（以下、櫻庭）：櫻庭と申します。「zaru」というIDで活動しています。今は、東京のWeb系のSaaS会社でCTOをやっています。個人では「ムーザルちゃんねる」を
佐伯氏が考える“エンジニア力”の高め方 ネカフェ通いでプログラミング言語を作り、自作CPUでOSを動かす 趣味と絡め“遊び道具”で作り続ける、佐伯学哉氏のキャリア 「エンジニアのスキル」というと注目されがちなのが技術力ですが、実際にはさまざまな要素が挙げられます。では、エンジニアに必要な“エンジニア力”とは何なのでしょうか。 今回は、2016年度の未踏スーパークリエータであり、現在は副業での開発や英語での発信もされている佐伯学哉氏にインタビュー。まずは佐伯氏のこれまでのキャリアについてうかがいました。 学生時代に未踏ソフトウェアエンジニアとして「Noah」というシステムを開発 ーーまず佐伯さんのご経歴や現在の取り組みなどをおうかがいできますでしょうか。 佐伯学哉氏（以下、佐伯）：自分は佐伯学哉という名前で、インターネットというかオンラインではけっこう@nullpo_headという名前で活動
開発者の生産性を多面的に評価する指標として注目されている「SPACEフレームワーク」。本連載では、SPACEフレームワークとは何か、そして筆者の事例を通じて、組織へ実際に導入・運用するためのヒントを紹介します。今回はSPACEフレームワークの概要と使い方について紹介します。 SPACEフレームワークとは SPACEフレームワークは、開発者の生産性を多面的に評価するためのフレームワークです。 このフレームワークは、GitHub、ビクトリア大学、Microsoft Researchのメンバーによって提唱され、『LeanとDevOpsの科学』の著者でもあるNicole Forsgren氏によって「The SPACE of Developer Productivity」という論文の形で発表されました。 論文では、開発者の生産性についての神話と誤解を明らかにし、「重要な1つの指標」で把握することはで
2. GitHub Copilot Chatの開始「GitHub Copilot Chat」の開始手順は、次のとおりです。 (1) 「GitHub Copilot」のセットアップ。 「GitHub Copilot」のセットアップが必要です。 (2) VSCodeの拡張機能で「GitHub Copilot Chat」をインストール。 (3) チャットタブが追加されるので、クリック。 (4) チャットのメッセージボックスに質問を入力。 コードを開いて「このコードを説明して」と頼むと、次のように説明してくれました。 エディタでコードが選択されている場合、Copilot は選択した範囲に質問を絞り込みます。 3. スラッシュコマンド「Copilot」がより適切な回答を提供できるように、「スラッシュコマンド」を使用して質問のトピックを選択できます。 ・/explain : 選択したコードがどのように
こんにちは。Magic Momentの髙橋です。 ここのところ世間では生成系AIが注目されていますが、エンジニアが一番注目しているのはその中でもコードを自動生成してくれるAIではないでしょうか？ その中でもよく名前が上がるのが、GitHub Copilotだと思います。 Magic Momentではエンジニアの生産性をあげるべく様々な施策を実行してきましたが、今回GitHub Copilotを会社として公式に導入していくことになりました！ 導入してまだ１ヶ月程度ではありますが、どのように運用しているのか？開発にどのように役立っているのか？をご紹介したいと思います。 導入した理由は、エンジニアの開発生産性を上げるため GitHub Copilotは、エンジニアの書こうとしているコードを補完してくれる生成系AIツールです。 詳しい説明は他記事や公式ドキュメントに譲りますが、これを活用することで
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 デザインディレクション・ブック 橋本 陽夫 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書【改訂3版 GA4対応】 小川 卓 解釈可能なAI Ajay Thampi(著), 松田晃一(翻訳) PowerPoint 目指せ達人 基本&活用術 Office 2021 & Microsoft 365対応 PowerPoint基本＆活用術編集部 ランサムウェア対策 実践ガイド 田中啓介, 山重徹 TODによるサステナ
ロシア系ベンダーJetBrainsがウクライナ侵攻を非難 「IntelliJ」「PyCharm」など人気IDE開発
同社はロシアにも3拠点を構えているが、今回のウクライナ侵攻については反対の立場を取っている。 「JetBrainsとして、今回の攻撃を非難します。私たちの心は、私たちの同僚と家族を含むウクライナの人々とともにあります」（JetBrains） 関連記事 GitHubのAIプログラミング機能「Copilot」がneovimとIntelliJ IDEAでも利用可能に GitHubのAIプログラミング機能「GitHub Copilot」が、「nervim」と「IntelliJ IDEA」でも利用可能になった。これまでは「Visual Studio Code」のみに対応していた。 Twitter、ウクライナ語で「紛争地域での安全なTwitterの使い方」を連投ツイート Twitterはロシアによるウクライナ侵攻が始まった数時間後、「紛争やその他のリスクの高い地域」でTwitterを安全に使う方法につ
Amazon CodeWhispererでどの程度コーディングが効率化できそうか試してみた - Taste of Tech Topics
ここのところ気温も暖かくなり、外に出かけるのが楽しみになってきた、カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 いま世間を賑わせている生成系AI、ChatGPTは私にとって欠かせないものになりました。 そんな中つい先日、AWSから「Amazon CodeWhisperer」がGAになりました。 といことで、さっそく試してみました。 目次 概要 特徴 サポート サポートされるプログラミング言語 サポートされるIDE サポートされる自然言語 使い方 利用開始方法 基本操作 Lambdaで、DynamoDBのレコードを取得する処理と、そのユニットテストを書いてみた コード参照（Code references）を試してみる セキュリティスキャンを試してみる ドキュメントからわかったこと 安全性・セキュリティ ProfessionalとIndividualの違い 料金と制限 オプトアウト方法
こんにちは！ エージェンシー事業部でアプリケーションエンジニアをしている23新卒の森田です！ 4,5年前に Atom から VSCode に乗り換えてすっかり VSCode のことを相棒だと信じ、もう知らぬことはないとそう思っていました。 しかし、今年エンジニアとして業務で VSCode を使用していると、「あれっ、そんなこともできるの？」と日々相棒の新しい機能を発見しています。 完全に理解したと思ったところからさらに新しい面に気づかせてくれる VSCode は最高の相棒ですね！！ そんなところでこのブログでは、VSCode を完全に理解した VSCode 初心者の僕が、VSCode やっぱわからん VSCode 中級者になるために使いこなす必要がありそうだなと思った機能の Tips 集をご紹介します。 筆者の環境は以下のとおりです。 Mac Apple シリコン Ventura 13.3
動機 Why OCaml 学習方法 Real World OCaml Github Copilot と ChatGPT オンラインジャッジ (競プロ) Advent of Code その次？ 所感 関数型という概念 OCamlの書き味 Rust, Python の経験 AIとの親和性 まとめ 某Nさんがここ最近Haskellとか勉強してて楽しそうで真似してみたくなって、自分も今さらながら何か関数型言語はじめてみるか〜と周りに相談したところOCamlをオススメされたので 今年に入ってからひたすらOCaml書く練習してる。AtCoder Boot camp for BeginnersのEasy 100をようやく終わらせたところ。 pic.twitter.com/POBWhvHHCn— すぎゃーん💯 (@sugyan) April 9, 2023 大西さんが動画の中で感極まっていたけど、宮川さ
時間が流れるのは早いもので、GitHub Copilotが2022年6月21日に正式リリースされてから、2ヶ月が経ちました。会社でCopilot利用料が経費で落ちるようになったので、引き続き使っていきます。 github.com 当初は「コメントを書くとコードを自動生成してくれる」ツールとして有名になったと記憶していますが、2ヶ月使ってみた感想としては、ほとんどその使い方はしていません。コメントを参考情報の一つとして読んでくれていそうな挙動をするときはありますが、コード生成を目的としてコメントを書いたことは全くありませんでした。 私個人の感想としては、 ちょっと強めのIntelliSense という感じです。今書いている近くにあるコードや、プロジェクト内のコードを参考にして、次に書きそうなコードをサジェストしてくれるツールとして重宝しています。 例えば、5分前に書いたコードと、変数名やそこ
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さようなら、全てのエヴァーノート - 本しゃぶり
AIにプログラミング作業を奪われている - k0kubun's blog
GWにChatGPTについて振り返りたい人向けまとめ - まなめはうす
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主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
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