日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話（バイブコーディング）
いきなりですが。 海外旅行したり働き始めたりすると、日本の良さが身に染みたと感じた人は多いんじゃないでしょうか？ なんかとりあえず外で働いてみたいと思っていましたが、今はいつ戻るかと考える日々です。（とにかく温泉に入りたい） また色々と各国を回る中で、日本企業ってアジア圏や他の国にもかなり進出してるんだなぁと実感しました。（そりゃそう） そんなこんなで日本株に興味を持ち 昨年にわが投資術を購入して実践し始めました。（まだ初めて一年目なので成績はわかりません。。。が、マイナスは無し） 自分でバフェットコードや Claude mcp-yfinance などを利用しながらスクリーニングしてみましたが、毎回決算が出るたびに手動とチャット相手にあるのも何かなぁ。と思いまして。 じゃあ自動収集とスクリーニング用のアプリ作ってみよう(vibe coding) そんなノリから、日本株全銘柄を自動収集・簡易
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
サーバーレスのセキュリティリスク - AWS Lambdaにおける脆弱性攻撃と対策 - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、株式会社Flatt Security セキュリティエンジニアの森岡(@scgajge12)です。 本稿では、AWS Lambda で起こりうる脆弱性攻撃やリスク、セキュリティ対策を解説し、サーバーレスにおけるセキュリティリスクについて紹介します。 はじめに AWS Lambda について サーバーレスにおけるセキュリティリスク AWS Lambda で起こりうる脆弱性攻撃 Lambda での脆弱性攻撃によるリスク 脆弱性攻撃による更なるリスク OS Command Injection XML External Entity (XXE) Insecure Deserialization Server Side Request Forgery (SSRF) Remote Code Execution (RCE) AWS Lambda におけるセキュリティ対策 セキュリティ
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
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できますか？」というテキストの場合、予約情報を下記のようにJSON形式で抽出が可能です。 発話した日付が2023年11月20日なので、来週の火曜日は、11月28
![[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1411bfc9bab7285dac15be8b3eb226c0b7047813/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fhirai_reservation_1200x630.png)
はじめに こんにちは。Game Platform DevのDong Hun Ryoo、Takenaka、Zhang Youlu（Michael）、Hyungjung Leeです。私たちの組織は、ゲームパブリッシングに必要なさまざまな機能を開発・運用する役割を担っています。 私たちは最近、組織内の業務効率を高めるためにさまざまなLLM（large language model）アプリケーションを開発し、それと連携してLLMOpsシステムの構築プロジェクトを行いました。プロジェクトの主な目標の一つは、参入障壁が高いLLMアプリケーション開発を、職種に関係なく誰でも簡単に作成できる環境を構築することでした。そのため、さまざまなことを考えながら試行錯誤を経た結果、誰でも簡単にアクセスできる開発・デプロイ環境を整えました。 今回の記事では、LLMアプリケーションの一般的な開発方法と開発プロセスで直面
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
Rust Is Eating JavaScript 2021 (updated 2026) – Lee Robinson Rust is a fast, reliable, and memory-efficient programming language. It’s been voted the most admired programming language for a decade1. Created by Mozilla, it’s now used at Meta, Apple, Amazon, Microsoft, and Google for systems infrastructure, encryption, virtualization, and more low-level programming. Why is Rust now being used to rep
大河ドラマ「豊臣兄弟！」を楽しむ 【グラフDB×グラフRAG×マップアニメーション】｜朝日新聞社 メディア研究開発センター
はじめにこんにちは、ニュースメディア開発部の杉野です。4月にメディア研究開発センター（M研）から異動となり、新しい環境で奮闘しているところです。 最近、NHK大河ドラマ「豊臣兄弟！」にハマっています。毎週、豊臣秀吉と弟の秀長が知恵と義理で戦国の世を渡っていく様子をワクワクしながら見ています。 しかしいかんせん日本史の知識が乏しく、歴史上の有名人が登場するたびに「この人は何者？」「この人は敵？味方？」「この後どれだけの城を攻略するの？」と史実が気になってきました。 そこでふと考えたのが 「この複雑な人間関係、グラフデータベース（DB）で整理したら理解しやすそう」 「天下統一の道のりを日本地図でアニメーションにしたら、物語の流れも追いやすそう」 ということです。 というわけで本記事では、Wikipediaから取得したオープンな歴史テキストを題材に「グラフDB構築 → 可視化 → グラフRAG
Another year passes. I was hoping to write more articles instead of just these end-of-the-year screeds, but I almost died in the spring semester, and it sucked up my time. Nevertheless, I will go through what I think are the major trends and happenings in databases over the last year. There were many exciting and unprecedented developments in the world of databases. Vibe coding entered the vernacu
GPT-5 の新パラメータとツール｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・GPT-5 New Params and Tools - OpenAI Cookbook 1. verbosity1-1. 概要「verbosity」は、出力トークン数を調節できます。 ・low : 簡潔なUX、簡潔な文章 ・medium (デフォルト) : バランスの取れた詳細 ・high : 詳細な情報。監査、教育、引き継ぎに最適 1-2. verbosityの効果の確認プロンプトを一定に保ったまま、「verbosity」を変更することで、効果を確認できます。 response = client.responses.create( model="gpt-5", input="人生、宇宙、そして万物に関する究極の問いに対する答えは何でしょうか?", text={ "verbosity": "low" } ) print(response
REST API Design Best Practices Handbook – How to Build a REST API with JavaScript, Node.js, and Express.js
By Jean-Marc Möckel I've created and consumed many API's over the past few years. During that time, I've come across good and bad practices and have experienced nasty situations when consuming and building API's. But there also have been great moments. There are helpful articles online which present many best practices, but many of them lack some practicality in my opinion. Knowing the theory with
LLVM入門 - javascript使いがLLVM(Rust:inkwell)でjavascriptをJITコンパイルするまで
コンパイラ基盤であるLLVMについて、全く知識がない私が、 javascriptソースコードをパースしLLVMでコンパイルできるようになりました。 LLVMの記事は数多くありますが、初心者向けの記事が少なく感じたため、 本記事では、できる限り分かりやすくLLVMについて紹介できる記事を書こうと思います。 ソースコードは、こちらに置いています。 自己紹介 ふだん、javascriptやpythonなどインタプリタ言語を使うエンジニアです。 LLVMについて、全く知識がなかった人間です。 背景 過去に、おもちゃのブラウザ自作をやってみました。 HTMLとCSSを解析し、レンダリングするところを書き、基本的な動作を知ることができました。 HTMLとCSSとくれば、次はJSだと思い、JSを実行するエンジンを書いてみたくなりました。 ただし、WebブラウザのAPIとJS実行エンジンをバインディングす
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS テクノロジー部門技術基盤グループの笹田（ko1）と遠藤（mame）です。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、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.4.0 がリリースされました（Ruby 3.4.0 リリース ）。今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.4 の NEWS.md ファイルの解説をします（ちなみに、STORES Advent Calendar 2024 の記事になります。他も読んでね）。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者
最近、よく目にするデータフォーマットに「JSONC」があります。これはJavaScriptでお馴染みのJSON形式にコメントを記述できるよう拡張したものです。Visual Studio Codeでも採用されており、設定ファイルとして利用されることが増えています。そこで、JSONCの記法やJavaScriptから使う方法を確認してみましょう。 JSONCは可読性の高いデータフォーマット JSONCとは 「JSONC(JSON with comments)」とはJSONにJavaScriptスタイルのコメントを記述できるようにしたデータフォーマットです。そのため、基本的にデータフォーマットのJSONなのですが、そこにJavaScript風のコメントである「// コメント」と「/* コメント */」を記述できるようにしたものです。 冒頭で紹介したように、プログラミング用のエディタ「Visual
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. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
ローカルLLMの検索ツールとして「Gemini 2.5 Flash-Lite」を試してみたのでまとめました。 1. ローカルLLMに検索能力を与えてみる「日本語ローカルLLM」の性能は、ここ最近で一気に上がりました。しかし、パラメータサイズが10B以下だと、持ってる知識が限られるため、検索能力がほしくなります。 ローカルLLMに検索能力を与えるMCPは、次のとおりです。 ・Brave Search MCP 公式MCPが提供されている。 月間約1,000リクエストまで無料 ・Google Custom Search MCP 公式APIで信頼性高い。 1日100リクエストまで無料 ・Tavily MCP LLM向けに設計された検索API エージェント用途に相性が良い ・DuckDuckGo MCP 導入は簡単 ただし非公式実装が多く、長期安定性はやや不安 ・SearXNG MCP 自己ホスト可
Findyの爆速開発を支えるAIフレンドリーなIssue生成カスタムコマンド - Findy Tech Blog
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、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 2025年はSpec Driven DevelopmentやAI-DLCなどといった新しい開発手法が注目を集める年になりました。 ファインディでも新しい開発手法への取り組みを進めており、その一環として要件定義、設計、タスク分解、Issue作成までのフローを自動化しました。 そこで今回は、自動化したフローの内容と仕組みを実現したカスタムコマンドについて紹介します。 それでは見ていきましょう！ 背景と課題 既存の開発手法の検討 解決策: AIフレンドリーなIssue
SuperwhisperとVSCodeのCopilot Agentを使って、音声から素早くブログを書き上げる - yasuhisa's blog
3行まとめ アウトプットの速度を上げたいが、記事を書くのは時間がかかる SuperwhisperとVSCodeのCopilot Agentを組み合せて、音声からブログを書き上げるワークフローを組んだ 実際に使っているpromptを含め、真似しやすいように詳しく紹介 3行まとめ 背景: アウトプット速度を上げたい & LLMの急速な進化 利用している技術 Superwhisper: 技術用語も認識する書き起しアプリ VSCode Copilot Agent: 自然言語で校正のワークフローを組み込む 実用例: どれくらい早くアウトプットできるようになるか 実際のワークフロー 工夫した点 過去に自分が執筆したテキストの資産を活用する 依存関係の抽出を自動で行なう 複数のAgentにレビューをさせる タイトル案の自動生成 実装を通して得られた学び 自然言語でワークフローを組み立てることの難しさ エ
2025: The year in LLMs
31st December 2025 This is the third in my annual series reviewing everything that happened in the LLM space over the past 12 months. For previous years see Stuff we figured out about AI in 2023 and Things we learned about LLMs in 2024. It’s been a year filled with a lot of different trends. The year of “reasoning” The year of agents The year of coding agents and Claude Code The year of LLMs on th
こんにちは、MLデータ部データ基盤ブロックの奥山（@pokoyakazan）です。趣味の範疇ですが、「ぽこやかざん」という名前でラジオ投稿や大喜利の大会に出たり、「下町モルモット」というコンビで週末に漫才をしたりしています。私は普段、全社データ基盤の開発・運用を担当しており、このデータ基盤はGCPのBigQuery上に構築されています。そして、データ基盤内の各テーブルは、大きく分けて以下の2種類に分類されます。 システムDBのデータやログデータなどが、特に加工されることなく連携されている一次テーブル 一次テーブルから必要なデータを使いやすい形に集計したデータマート 本記事では、後者のデータマートを集計するジョブを制御するワークフローエンジンを、DigdagからCloud Composerに移行した事例について紹介します。Cloud Composerとは、GCPにてApache Airflo
written by Ruud van Asseldonk published 11 January 2023 For a data format, yaml is extremely complicated. It aims to be a human-friendly format, but in striving for that it introduces so much complexity, that I would argue it achieves the opposite result. Yaml is full of footguns and its friendliness is deceptive. In this post I want to demonstrate this through an example. This post is a rant, and
はじめに こんにちは、morioka12 です。 本記事は、バグハンターの視点でソフトウェアサプライチェーン (Software Supply Chain)について解説する入門ブログです。 なお、本記事は昨年の LT 発表「バグハンター視点によるサプライチェーンの脆弱性」（「あなたの知らない ”サプライチェーン攻撃”を語る セキュリティ Night」, 2025年12月）をもとに、補足等を加えて再構成した入門内容になります。 speakerdeck.com https://speakerdeck.com/scgajge12/baguhantashi-dian-niyorusapuraitiennocui-ruo-xing https://x.com/scgajge12/status/1996546273403600953?s=20 注意事項 本記事で紹介する手法や事例はすべて、正規のバグバ
","chat_template":[{"name":"default","template":"{{ bos_token }}{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set loop_messages = messages[1:] %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% elif false == true %}{% set loop_messages = messages %}{% set system_message = 'You are Command-R, a brilliant, sophisticated, AI-assistant trained to assist human users by providing thorough responses. You
Vjeux » Birth of Prettier
React Conf is around the corner and it's been almost 10 years since Prettier was released. I figured it would be a good time to recount the journey from its early days to now. This is the story of how the "Space vs Tabs Holy War" ended, not through one side winning over the other but instead a technological invention making it the underlying source of tensions no longer being a thing. Back Story S
Weird Lexical Syntax
I just learned 42 programming languages this month to build a new syntax highlighter for llamafile. I feel like I'm up to my eyeballs in programming languages right now. Now that it's halloween, I thought I'd share some of the spookiest most surprising syntax I've seen. The languages I decided to support are Ada, Assembly, BASIC, C, C#, C++, COBOL, CSS, D, FORTH, FORTRAN, Go, Haskell, HTML, Java,
Last semester at university, I took a course called "Syntax-Based Tools and Compilers". It focused on building a scanner, parser, compiler, and so on for a language called PL0. We used Python in the course, but I was really interested in learning Rust at the time. So, I decided to embark on a side project (yes, another one!). This time, I wanted to build a JSON parser in Rust. My goal was to test
こんにちは。 メディアサービス開発部、Webアプリケーション開発課のフサギコ(髙﨑)です。 Ruby on Railsによるバックエンドの実装運用と、AWSによるサービスインフラの設計構築を中心とした、いわゆるテックリードのような立ち位置で働いています。 本記事では、2022年の9月8日から9月10日にかけて三重県津市で開催された、RubyKaigi 2022に現地参加したことについてお話しします1。 RubyKaigiとは 実に3年ぶりの物理開催 見に行った講演の感想など Ruby meets WebAssembly Making ＊MaNy＊ threads on Ruby Building a Lightweight IR and Backend for YJIT Towards Ruby 4 JIT Ruby debugger - The best investment for y
AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation
233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete
Improving the Developer Experience with the Ruby LSP - Shopify
Improving the Developer Experience with the Ruby LSPThe Ruby LSP is a new language server built at Shopify that makes coding in Ruby even better by providing extra Ruby features for any editor that has a client layer for the LSP. In this article, we’ll cover how we built the Ruby LSP, the features included within it, and how you can install it. Ruby has an explicit goal to make developers happy. H
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
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
[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでの発話内容をAmazon Transcribeで文字起こしし、音声出力するフローを構築しましたので、手順をまとめました。コンタクトセンターの無人対応を想定しています。 文字起こし内容を音声出力するまでの流れは次の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Amazon Kinesis Video Streams（以降、KVS）への音声のストリーミングを開始します。 発話します。 発話後、「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングが終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、以下の処理を行います。 LambdaでKVSからメディアデータを取得します。 メディアデータから音声データを抽出し、WAV形式に変換し、S3バケットに音声ファイルを保存します。 Amaz
![[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/680ff5baa4ad956a15cc332a4793f6aa3d675a49/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-transcribe.png)
2025-05-06, Version 24.0.0 (Current), @RafaelGSS and @juanarbol We’re excited to announce the release of Node.js 24! This release brings several significant updates, including the upgrade of the V8 JavaScript engine to version 13.6 and npm to version 11. Starting with Node.js 24, support for MSVC has been removed, and ClangCL is now required to compile Node.js on Windows. The AsyncLocalStorage API
KDL is a small, pleasant document language with XML-like node semantics that looks like you're invoking a bunch of CLI commands! It's meant to be used both as a serialization format and a configuration language, much like JSON, YAML, or XML. It looks like this: package { name my-pkg version "1.2.3" dependencies { // Nodes can have standalone values as well as // key/value pairs. lodash "^3.2.1" op
Delimiter-first code
Summary I argue for wider usage of delimiter-first in the code three friends [tic, tac, toe] becomes three friends ・tic ・tac ・toe. A new top-level syntax for programming languages is proposed to show advantages of this method. New syntax is arguably as simple, but more consistent, better preserves visual structure and solves some issues in code formatting. Related: comma-first formatting A well-kn
TL;DR 最高でしたね。LTができたのと多くの人と話せたのが特に良かったですが、トークやパーティーなど、これぞRubyKaigiという感覚が非常に強くて感動しました。 はじめに この記事はRubyKaigi 2023の感想記事です。基本的にはRubyKaigiについて知っている人を対象としています。基本的な情報は記載しません。 一言でいうと 最高でした！ いや、なんでしょう、RubyKaigiは2016年から基本毎年参加していて（2018年のみ不参加）、全部楽しかったのですが、今年は自分にとって今までで一番楽しかったです。 この記事の構成について この記事は主に3つのパートで構成されています。 まず最初は私が聞いた各トークの感想です。なお、トークのメモは一切取っていない（忘れたというよりは、気力が持たなかった）ため、うろ覚えでの記述になっていることをご承知おきください。 次のパートは私が
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
今更ですが今年の2月に spaCy 3.0 が公開されました。 3.0 で導入された新機能の中で目玉と言えるのは、やはり Hugging Face Transformers (以下、単にTransformers) のサポートや PyTorch, Tensorflow との連携になるでしょう。今回はその辺りを実際に学習を動かしながら紹介したいと思います。 1. はじめに 今回は今年の2月に公開された spaCy 3.0 の話です。 spaCy は第4回でも紹介しましたが、研究者向けというよりは自然言語処理アプリ開発者向けのオープンソース自然言語処理ライブラリになります。日本語を含めた様々な言語の学習済みモデルが存在しており、 spaCy をインストールして、学習済みモデルをダウンロードするだけで、分かち書き、品詞や依存関係の推定、単語や文の類似度の判定など様々な機能を使用することができます。
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、今後あらゆる場面で活用されていくことは間違いありません。そして、このパラダイムシフトは、コーディングだけでなくUIやUXのデザインにも大きく影響することになると思います。 今のところ、OpenAIが提供している「素のChatGPT」は、言ってみれば「膨大な量の学習をした人が何もググったり調べたりせずに記憶だけで応えてくれている状態」ですが、Bing AIやChatGPT Pluginのように、必要に応じて検索や外部サービスを使いながら応えてくれるような対話型AIが今後たくさん登場することになるでしょう。 今回は、ChatGPTを既存のサービスと連携させる方法をみていきますが、プロンプトエンジニアリングは、指示文や質問文を工夫することで適切な回答を引き出すだけではなく、既存のプログラミング言語によるコーディングと適材適所で組み合わせることで
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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
みんなのためのLLMアプリケーション開発環境の構築事例
Rust Is Eating JavaScript | Lee Robinson
Databases in 2025: A Year in Review
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS - STORES Product Blog
ゼロからはじめるJavaScript(18) 可読性と表現力の高いデータ形式「JSONC」を活用しよう
ローカルLLMの検索ツールとして Gemini 2.5 Flash-Lite を試す｜npaka
Cloud Composerにデータマート集計基盤を移行しました - ZOZO TECH BLOG
The yaml document from hell
バグハンター視点によるソフトウェアサプライチェーン入門 - blog of morioka12
CohereLabs/c4ai-command-r-plus · Hugging Face
krish's blog • Parsing JSON in 500 lines of Rust
RubyKaigi 2022に参加しました - BOOK☆WALKER inside
Font with Built-In Syntax Highlighting
Node.js — Node.js 24.0.0 (Current)
The KDL Document Language
RubyKaigi 2023の感想 - okuramasafumiのブログ
0.8.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
はじめての自然言語処理 spaCy 3.0 で Transformer を利用する | オブジェクトの広場
ChatGPTプロンプトエンジニアリングとUI/UXデザイン｜緒方 壽人 (Takram)