はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
SQLiteでベクトル検索を可能にするsqlite-vssそんなポータブルで便利なSQLiteですが、そのSQLiteでベクトル検索ができるとなるとより夢が広がります。 SQLite自体はファイルベースなので、あらかじめベクトルデータを設定したSQLiteデータベースファイルをアプリに組み込んで配布しても良いわけです。そうすればデータベースサーバを用意しなくて済む分コストも圧縮されますし、組み込みなのでアプリからは軽量に動作します。 ホスティングする場合でもFly.ioのようにボリュームイメージを利用できるPaaSを利用すれば、問題なく運用が可能です。 前置きが長くなりましたが、このような夢を叶えてくれる拡張がsqlite-vssです。ベクトル検索はFaissベースで実装されています。 とっても良さげではあるのですが、実際に組み込んでみた場合のコード例が見つからなかったので、手を動かして試
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
copilot-explorer
Copilot Internals | thakkarparth007.github.io Github Copilot has been incredibly useful to me. It can often magically read my mind and make useful suggestions. The thing that surprised me the most was its ability to correctly “guess” functions/variables from surrounding code – including from other files. This can only happen, if the copilot extension sends valuable information from surrounding cod
Hypothesisとは何か、プロパティベーステストとは何か Hypothesisは、Python向けのプロパティベーステストのライブラリである。 プロパティベーステストは、生成された多数の入力データに対してプロパティ(性質)が満たされるかどうかをテストする手法である。 HaskellのQuickCheckライブラリが初出で、現在は各プログラミング言語に移植されている。 従来のユニットテストは、ある程度固定したテストデータを指定してテストを行っていた。 その際、境界値分析などで妥当なパラメータを決定していた。 しかし、境界値分析が必ず通用するとは限らないし、人間が行う以上、ミスも発生する。 プロパティベーステストはデータを固定する代わりにそのデータが満たすプロパティを指定してテストを行う。 実際のテストケースはHypothesisがプロパティを満たすパラメータを決めて生成してくれる。 人力
Parsing SQL - Strumenta
The code for this tutorial is on GitHub: parsing-sql SQL is a language to handle data in a relational database. If you worked with data you have probably worked with SQL. In this article we will talk about parsing SQL. It is in the same league of HTML: maybe you never learned it formally but you kind of know how to use it. That is great because if you know SQL, you know how to handle data. However
Claude Codeにセキュリティ診断をさせてみた
はじめに こんにちは、Claude Codeを使っていますか？ 私の観測範囲内でもClaude Codeを使っている人がどんどん増えてきています。 他のAIコーディングエージェントから乗り換えている人も結構な人数いそうです。 今回の記事ではClaude Codeに脆弱性の診断をさせてみました。 診断の対象としたのは以前の記事でClaude Codeに作ってもらった以下のAIチャットボットのアプリケーションです。 リポジトリはこちら 記事はこちら 実践 診断開始 今回はClaude Codeで以下のようなプロンプトで指示を出しました。 > あなたは経験豊富なセキュリティ専門家（ホワイトハッカー）として行動してください。 **要求する分析内容：** 1. **脆弱性の特定** - 発見した脆弱性の種類と場所を明確に指摘 - 各脆弱性のCVE分類またはOWASP Top 10での位置づけ 2.
Some random rambling by a linguistics nerd about Emacs, Linux, and conlanging It was announced a couple of hours ago, Emacs 29’s branch is now cut from the master branch! This means the emacs-29 branch will from now no longer receive any new feature, but only bug fixes. So, what’s new with this new major release? I skimmed over the NEWS file, and here are the changes which I find interesting and e
Claude Code SDK ではじめる 定額 AI Agent 開発入門 - LayerX エンジニアブログ
こちらは LayerX AI Agentブログリレー 7日目の記事です。 こんにちは。バクラク勤怠のソフトウェアエンジニアの @upamune です。 最近は社内のいろんなリソースをMarkdownに変換する怪物になっています。 1. はじめに：定額で始めるAI Agent開発 皆さんAI Agent開発していますか？AI Agentを開発する時の障壁の一つとして、LLMを呼び出す際のAPIコールが従量課金のため、なかなか個人で気軽に試せないというのがあると思います。 そこで、今回はClaude Code SDKを利用してAI Agentを作成することで、Pro/Maxプランに加入することで定額でAI Agentを開発できる選択肢があることを紹介します。 2. なぜClaude Code SDKなのか Claude Codeを利用している方は多いと思いますが、Claude Code SDK
DuckDB in Actionの読書メモ
1章 イントロダクション DuckDBとは シングルノードでinmemoryな組み込みデータベース 処理中のデータが永続化されない 個人情報、機密データの扱いに困らない データパイプライン (ETL) ギガバイトなデータを効果的に扱える 数秒でハンドリング可能な処理機構 でもテラバイト級だとさすがに無理 MITライセンス 入出力として扱えるデータソース csv Json Parquet Arrow MySQL SQLite PostgreSQL Jupyterを経由して、PandasやPolarsから問い合わせできる 並列化されたクエリエンジン 費用面で高コストなAWS Athena SQLを使わずともすむ DuckDBのSQL 標準ANSI SQL Window関数, CTEも扱える 分析関数 count, min, max 独自拡張されたSQL構文 select exclude() /
Pythonで簡単DB - Qiita
pythonでsqlite3データベースを簡単に使う SQLとかわかんないよみたいな方だってデータベースに触れたら世界が変わるかも知れない。わかんないけど。 ほとんどの場合ざっくりと簡単なクエリ発行で事足りる場合が多いので、SQLに詳しい方だって多分楽できるかも。 DBクラスとDBwrapperクラス ほぼ素に近い状態でsqliteを使うDBクラスと、そのDBクラスを継承して簡単に使えるファンクションを追加したのがDBwrapperクラス。 DBwrapperクラスはDBクラスのファンクションを全部使えるのでとりあえずDBwrapperクラスを取り込んで使えば便利。 たとえば dict型でデータを作って set とか読んでやればDBにデータを挿入・更新できたり get をforで回してやれば1行づつデータが取り出せる。 データの件数も count で取り出せるぞ、手軽だね。 詳しくは以下の
sqlc generate は何をしているのかメモ
[2023-09-11 追記] 以下のブログの方が分かりやすいので、そちらを読むことをお勧めします。 sqlc internals - 薄いブログ 最近、個人開発で Go のアプリケーションからデータベースを操作するために sqlc を使っている。sqlc は SQL で書いたスキーマのファイルから sqlc generate コマンド一つで Go の構造体を、クエリのファイルから型安全な Go の SQL クライアントを生成することができる。1 私は普段の仕事で ORM が提供するメソッドやクエリビルダを使って SQL を組み立てている。ORM は便利ではあるが、最終的に実行される SQL は可読性が低くてデバッグしづらいことが多い。そのため「最初から SQL を書けば良いのでは…？」と考えるようになり、初めて sqlc を見たとき自分の好みに合うツールと確信した。 使い方は簡単で便利な
Current Best: 100M rows inserts in 33 seconds. (you can check the source code on Github) Recently, I ran into a situation where I needed a test database with lots of rows and needed it fast. So I did what any programmer would do: wrote a Python script to generate the DB. Unfortunately, it was slow. Really slow. So I did what any programmer would do: went down the rabbit hole of learning more about
Logging C Function Calls
May 19th, 2022 @ justine's web page Logging C Functions One of my favorite features of the Cosmopolitan Libc runtime is its --ftrace flag that logs C function calls. It's the simplest system for debugging programs I've ever used and it surprises me that I found no evidence of someone having invented it before. Here's one of its most important use cases. Have you ever had you debugger stupified by
参考文献 ※1 EDINET API機能追加に係る利用者向け説明会資料 ※2 EDINET API仕様書 Version2 ①会社名の選択 まず会社一覧及び、会社のEDINETコードが必要になってきます。 これについてはAPIで取得する方法はなく公式サイトからZIPを落としてくるか ここからプログラム的に自動でダウンロードする必要があります。 今回は手動であらかじめダウンロードしたものを使います。 公式サイトからダウンロードすると毎回リンクが変わる、上記の直接リンクだと固定という謎仕様のようです（ドキュメントにもそうかいてある） ZIPを展開するとShift-JISのCSVが手に入ります。文字コードに注意しましょう。EDINETからダウンロードするCSVはUTF16なのにこっちはShiftJISなのです。 中身は上記のようなもになっています。 末尾に0がついているものの証券コードも入ってい
operationはsearchRetrieveで固定です。 queryにはURLエンコードした検索クエリの文字列をセットします。requestsを使えば勝手にエンコードしてくれるので検索文字列そのままで大丈夫です。今回はISBNで検索するのでisbn=”{isbn}”で関数の引数として渡すISBNコードを埋め込みます。ISBN以外にも検索できる項目はいっぱいあるので、興味がある方はリファレンスを読んでみてください。 recordPackingはレスポンスのうち書籍情報の部分をURLエンコードした文字列にするか書籍情報以外のXMLにそのままXMLとして内包させるかを指定できます。省略した場合は前者です。XMLにしておいた方がデータを取り出すのが楽なのでxmlにしています。 レスポンスのXMLは次のようなものです。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
Onboarding your AI peer programmer: Setting up GitHub Copilot coding agent for success
We often describe GitHub Copilot as an AI peer programmer, or an AI member of the team. With agentic features like coding agent, you can assign issues to Copilot, and it will diligently get to work behind the scenes, creating a proposed solution to the problem, all without even asking for a cup of coffee. Much of the initial setup for Copilot coding agent is similar to onboarding a new developer –
イワシの大群が特に大規模になったとき、それをサーディンランと呼び、個体数は数千万とも数億とも数十億ともいわれるのだそうです。そのような生物量がそれほど密集したとき酸素濃度は足りるんだろうかと心配です。 さて、データ処理の一環で億オーダーのレコード数（ディスク上で~100GB）をもつSQLiteテーブルを構築しようということになり、データ自体は生CSVがある状態でこれをなるべく短時間でDBに流し込むという雑なチャレンジをしてみたので、雑な記録をまとめておきました。 できるだけPythonで閉じさせたかったため、C++などで書くという選択肢はなし。 またDBサイズがサイズなのでインメモリではなくファイルに吐き出します。 またスキーマ定義をさくっとやりたい・DB構築後の扱いを楽にしたいということで、PythonベースのORM Peeweeを使用することにしています。なおPeeweeについて詳細は
Sketch of a Post-ORM
I’ve been writing a lot of database access code as of late. It’s frustrating that in 2023, my choices are still to either write all of the boilerplate by hand, or hand all database access over to some inscrutable “agile” ORM that will become a crippling liability in the 2-3y timescale. This post is about how I want to use databases, from the perspective of an application server developer—not a DBA
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Release date: September 11, 2025 Update 1.104.1: The update addresses these issues. Update 1.104.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates
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【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
SQLiteでベクトル検索ができる拡張sqlite-vssを試す｜mah_lab / 西見 公宏
Hypothesisとpytestを使ってDjangoのユニットテストを書く - 何かを書き留める何か
Emacs 29 is nigh! What can we expect?
Towards Inserting One Billion Rows in SQLite Under A Minute - blag
StreamlitでEDINETから有価証券報告書をダウンロードして分析するWEBアプリをサクっとつくろう
PCのカメラでISBNコードを読み取りExcelに書籍リストを作る
Python+Peewee ORM+SQLiteで1億レコード最速insertチャレンジ | さかな前線
August 2025 (version 1.104)