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
MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
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)
Announcing AWS Lambda Function URLs: Built-in HTTPS Endpoints for Single-Function Microservices | Amazon Web Services
AWS News Blog Announcing AWS Lambda Function URLs: Built-in HTTPS Endpoints for Single-Function Microservices Organizations are adopting microservices architectures to build resilient and scalable applications using AWS Lambda. These applications are composed of multiple serverless functions that implement the business logic. Each function is mapped to API endpoints, methods, and resources using s
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
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
API シナリオテストツール Postman・Tavern・runn 徹底比較 – 私が runn を選んだ理由 - TechDoctor開発者Blog
はじめに はじめまして、テックドクターでバックエンドエンジニアをしている筧と申します。 最近、弊社では API の品質を担保するために「API シナリオテスト」をプロダクトに導入しました。今回は、この API シナリオテストのツールである Postman(+Newman)、Tavern そして runn を比較し、最終的に runn を選んだ理由をご紹介します。 API シナリオテストとは？ API シナリオテストとはなんでしょうか？ 開発におけるテストといえば、ユニットテストや結合テスト、API テストや E2E テストなどをよく耳にします。しかしAPI シナリオテストという言葉はあまり聞き馴染みがないという方も多いかもしれません。 API シナリオテストは API テストの一種で、複数の API を連鎖的に呼び出して実行するテストです。以下の特徴を持っています。 複数の API を順序
Intro Chromium にコントリビュートするためには、ソースコードを理解する以外にも、もろもろ必要な周辺知識がある。 ドキュメントはかなり整備されている方ではあるが、そのドキュメントにたどり着くのが難しい場合もある。 レビュアーなどが親切に教えてくれるものをローカルにメモしているが、それも散らばってきたため、ここにまとめることにする。 まずは初期状態で公開するが、どんどん更新していき、長くなっても分割しないで追記を繰り返そうと考えている。 関連サイト 始めて取り組もうとすると、まずどこを見ればわからないところから始まる。 似たようないくつかのサイトがあり、使い分けがされているからだ。 code search https://source.chromium.org/chromium/chromium/src コードをインタラクティブに検索するためのサイト Workspace 風の U
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
Python版の「LangChain」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・LangChain v0.0.329 (2023/11/3) 【最新版の情報は以下で紹介】 1. LangChain「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。真の力は、それを他の 計算 や 知識 と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 主な用途は、次の3つになります。 ・文書に関する質問応答 ・チャットボット ・エージェント 2. Lan
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、バグバウンティの入門として、主に Web アプリケーションを対象にした脆弱性の発見・報告・報酬金の取得について紹介します。 [更新 2026/02/02] お知らせ zenn.dev 1. 始めに [更新 2026/02/02] お知らせ 免責事項 想定読者 筆者のバックグラウンド Start Bug Bounty Bug Bounty JP Podcast [Blog] Intigriti Q1 2024 の成績 インタビュー記事 2. バグバウンティとは バグバウンティプラットフォーム Program Type Private Programs VDP (Vulnerability Disclosure Program) Asset Type 3. プログラムの選び方 Scope OoS (Out of Scope) 4.
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
Email for agents - Cloudflare Email Service now in public beta
Cloudflare Email Service: now in public beta. Ready for your agents2026-04-16 Email is the most accessible interface in the world. It is ubiquitous. There’s no need for a custom chat application, no custom SDK for each channel. Everyone already has an email address, which means everyone can already interact with your application or agent. And your agent can interact with anyone. If you are buildin
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
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
tl;drJSON Schema で指定したフォーマットで出力を制御可能になったよ cURL / Python / JavaScript のそれぞれで試してみたよ 具体的な実用例があったのでそれも動かしてみたよ 使う上での tips や今後どんな機能が追加されるかまとめたよ 公開されたブログの流れに準拠しつつ、意図がズレない範囲で翻訳、解説、コードの実行をしていきます。チュートリアルになっているので、よかったら手を動かして試してみてください。 Ollama が structured outputs をサポート。JSON Schema で定義したフォーマットに LLM の出力を制御するすることが可能になりました。Ollama の Python と JavaScript のそれぞれのライブラリにおいてもサポートするよう更新。 ブログでは structured outputs のユースケースとし
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
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
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
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Realtime API 1. Realtime API「Realtime API」は、低遅延なマルチモーダル会話エクスペリエンスを構築するためのAPIです。現在、入出力の両方でテキスト・音声がサポートされており、Function Calling を利用することもできます。 特徴は次のとおりです。 ・ネイティブな音声合成 低遅延でニュアンスに富んだ出力が得られる ・自然で操作可能な音声 自然な抑揚を持ち、笑ったり、ささやいたり、トーンの指示に従うことができる ・同時マルチモーダル出力 テキストはモデレーションに役立ち、オーディオにより安定した再生が保証される 2. クイックスタート「Realtime API」は、「WebSocket」を介して通信するステートフルなイベントベースAPIです。 機能を紹介するデモアプリ「openai-real
2024/08/22修正： はてなブックマークのコメントから、「それってデシリアライズって言わないよ」というご指摘を頂戴しました。 恥ずかしながら浅学であったがゆえに用語を取り違えたまんま長らく覚えてまして、これを整形表示（Pretty Print）と修正させていただきました。最初の用語登場箇所のみ修正した内容として取り消し線付きで記述しておりまして、それ以降は置換させてもらっています。 ご指摘誠にありがとうございました<(_ _)> これとは別に、後半で記述してるコードの一部に使わないライブラリのinport文がありましたのでこれを削除しています。 割とこの辺り、勢いで作ったり書いたりしながら技術の基礎的なところを探索して回ってるところも多いため、色々誤植もほかにあろうかと思います。何卒ご了承くださいませ<(_ _)> こうも暑いと頭が回らず・・ 今年も見事に予想通りの酷暑となりました。
MCP Python SDK のドキュメント｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク
サーバレスにおけるRustについて - NTT docomo Business Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 22日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段は、クラウド・ハイブリッドクラウド・エッジデバイスなどを利用したAI/MLシステムに関する業務に従事しています。 本記事は、各クラウドベンダーのサーバレスにおけるプログラミング言語Rustについて調査・比較した結果を紹介します。 まず初めにサーバレスでRustを利用するメリットをエネルギー効率の観点から説明し、次に各クラウドベンダーの関連記事をピックアップします。 さらに、それぞれのクラウドでRustを使ったサーバレスアプリの代表的な作成方法を紹介して比較します。 Rustのエネルギー効率 Rustは、次の公式ページでも宣伝している通りパフォーマンスを強くアピールしています。 Rustは非常に高速でメモリ効率が高く
LLMによるパワポ自動生成にチャレンジしてわかった課題 - Insight Edge Tech Blog
はじめに こんにちは。２０２３年１２月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから幅広い分野のAIや機械学習だけでなく、API構築やクラウドと関わり海外出張までする機会があって非常に感謝しています。 最近、LLMを使ってPPTXを生成する案件に携わり得た知識を共有しようと思ってこの記事を書きました。 目次 PPTXファイルの構成 PythonによるPPTXライブラリ(python-pptx) わかった課題 まとめ PPTXファイルの構成 皆様ご存知だと思いますが、PowerPointが世界一使われている発表資料です。OpenOffice等のオープンソースアプリも存在しますが人気度がそこまで高くありません。 PowerPointは２００７においてPPTからPPTXフォーマットに変わってその中身の仕様は大きく変わりました。中身は非常に複雑
900行のコードをノーミスで出力するClaude 3.5 Sonnet (New) やるなお主｜平岡憲人（ノーリー）
こんにちは！ ノーリーです。ClaudeやChatGPT、Gemini使ってますか？ 今朝リリースされた、Claude 3.5 Sonnet (New)のコード生成能力を味う記事です。 では、まったり参りましょう！ １．公式情報Claude 3.5 Sonnetは、コーディング能力において大きな進化を遂げたAIモデルだそうです。このモデルの新機能と改善点は以下の通りです。 強化されたコーディング支援: Claude 3.5 Sonnetは、JavaScriptやPythonなどの様々なプログラミング言語でコード生成する能力に優れています。簡単なコード補完から複雑な問題解決シナリオまで対応可能で、開発プロセスを大幅に効率化できます。 問題解決能力の向上: HumanEvalベンチマークで64%の問題を解決する能力を示し、前バージョンのClaude 3 Opusの38%から大幅に向上しました。
Amazon SESとAmazon Bedrockで問い合わせメールの一次対応を自動化する | DevelopersIO
「メールでのやり取りなんてレガシーだよね」？ いえいえ、生成AIを使えばまだまだ可能性が見えてきます。 みなさん、こんにちは！ 福岡オフィスの青柳です。 みなさん、生成AIを使って業務改善してますか？ (挨拶) 今回は、「改善したい業務」の上位にランクインしているであろう (俺調べ) 「問い合わせメール対応」を、生成AIを使って自動化・効率化してみたいと思います。 やりたいこと 「問い合わせメール」の対応窓口が抱える課題 利用者から問い合わせを受けた際、なるべく早く「あなたの問い合わせを認識していますよ」という点を利用者に知らせてあげると、利用者は安心しますし、問い合わせ窓口に対する信頼感も向上すると思います。 そのため、問い合わせ窓口では「できるだけ早く一次応答を返す」ことを目標にしている場合も多いかと思います。 しかし、多忙なサポート担当者にとっては様々な対応に追われて、どうしても一次
Flutterアプリの定期リリースを支える自動化 - Fast DOCTOR Technologies TECH BLOG
本稿では、ファストドクターのモバイルアプリのリリースフローを整備した取り組みについてご紹介します。 モチベーション ファストドクターのモバイルアプリは、2022年夏にFlutterでのフルリプレースを実施し、それ以降は機能の開発が完了次第随時リリースをするという戦略を取っていました。 この戦略はシンプルであり、開発に関わっているステークホルダーが少ない状況下でうまく機能していました。しかし、組織の拡大に伴い以下のような問題が発生するようになりました。 複数機能の開発スケジュールの調整をしたり、バックエンドのリリース・QAとの整合性を取ったりという必要性が増し、調整コストが肥大化 リリースが不定期なため、いつPull Requestをマージすれば良いか分からずopenされたままのPull Requestが多数 この状況を改善するために、以下の要件を念頭に定期的なリリースとそれを支える仕組みを
ChatGPTのAPIがオープンになったのでSlackに分身を配置した話 - Money Forward Developers Blog
※飯テロを要求する社員と飯テロするbotと飯テロにダメだしする社員戯画 ご機嫌よう、世界 なんかもう最近は猫も杓子もChatGPTじゃないですか？ 僕みたいに自然言語処理をかじっていると、社内外問わずいろんな人から「ChatGPT、どうっすか」と まるで宗右衛門町の客引きのように 声をかけられます どうもこうも、それはそれでしょう、そもそもあの子のベースになっているGPT-3.5は単純にパラメータ数がｒｙ ChatGPTのAPIがついにオープンになったのでSlack botを早速導入する ※とんでもない嘘をつくChatGPT図絵 どうもCTO室AI推進部とグループ会社HiTTOで 二股 兼務中の@ken11です。 いや今回の話は非常にシンプルで掲題の通りなんですが、冗談抜きで社内外問わずChatGPTに対する強い興味と関心のお声を頂戴しており、せっかくなのでAPIが使えるようになったならみ
エンジニアリンググループ ゼネラルマネージャーの横本(@yokomotod)です。 このブログはSREチームブログリレー4日目の記事です。 昨日は山本さんによるSRE作業もGemini CLIで効率化する記事でした。 www.m3tech.blog 続けて今日もAIコーディング関連、Claude CodeのSDKが気になって触ってみた知見を紹介します。 言わずもがなClaude Codeは強力なツールで、最近はHooksなども登場し、拡張性もどんどん強化されています。 しかし、まだまだもっと自由に機能強化して「オレの最強のClaude Code」を作ってみたいですよね。 というわけで、Claude Code SDKを使えばそういうことも出来るのかな？ と思って遊んでみました。 ソースコードはこちらでも公開しています。 github.com Claude Code SDK コマンドライン T
Since I wrote about async Ruby and patched Solid Queue to support fibers, people keep asking the same questions. What happens when a fiber blocks? Don’t you still need threads? What about database transactions? What about Ractors? This post answers all of it. From the ground up. The four primitives Ruby gives you four concurrency primitives: processes, threads, fibers, and Ractors. They nest. Ever
Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ － 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は2023-09-28にGeneral Availability(GA)になったAmazon Bedrockの基本情報、Runtime APIの実行例についてまとめました。また、トークンやパラメータのイメージをつかむための必要最小限の用語説明も所々入れています。 最終更新日：2024/06/21 ※AWS re:Invent 2024後の2024年末時点におけるAmazon Bedrockのモデル一覧は以下の記事で紹介しています。 Amazon Bedrock Models as of 2024 - An Analysis of the Comprehensive Model Catalog ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致しま
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
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
人手のリサーチをデータパイプラインに。dbt Python model × LLM Web Searchで公開情報をSnowflakeに載せるまで - LayerX エンジニアブログ
LayerX BizOps 部データグループのさえない (@saeeeeru) です。最近は娘と『名探偵プリキュア！』にハマっています。「自分で見て、感じて、考えて、"本当"の答えを出す」。AI 時代だからこそ刺さるメッセージです（推理パートをちゃんと解けるようになりたい）。 前回の記事では、dbt Python model から外部 API を呼び出す実装パターンを紹介しました。今回はその応用として、LLM の Web Search 機能を使って公開情報を取得し、それをデータパイプラインに組み込む実践例を書きます。 この記事では、まず LLM の Web Search 機能をどう使うとデータパイプラインに載せやすい形になるのか を説明し、そのうえで Snowflake / dbt にどう載せたのか、そして本番運用の中でどんな品質課題が見えてきたのか、という順に整理します。 Web Sea
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
Introducing AWS Lambda response streaming | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Introducing AWS Lambda response streaming Today, AWS Lambda is announcing support for response payload streaming. Response streaming is a new invocation pattern that lets functions progressively stream response payloads back to clients. You can use Lambda response payload streaming to send response data to callers as it becomes available. This can improve performance for web and m
生成AI と Wikipedia記事 で 子供向けお仕事提案bot を作ってみよう(Azure OpenAI + RAG) - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
NTT コノキューに出向中の澤山です。 今年の7月にドコモから、コノキューにやってきました。 この記事は、NTTドコモ アドベントカレンダー2023 21日目の記事です。 この記事では、Wikipedia記事 と Azure OpenAI API、既存のモデルの3つを用い、RAG(Retrieval-Augmented Generation)のためのデータ作成と、RAGを活用した子ども向けお仕事提案botを作ります。 (記事の情報は2023/11月のものです。) ※プロンプトに関するTipsをまとめた記事はこちらです。 qompass.nttqonoq.com 生成AI / ChatGPT の大流行 子供のための、生成AI活用方法、ってある？ 子供向けお仕事提案チャットボットを作ってみる 全体像 ステップ1 Wikipedia + Azure OpenAI service でお仕事情報をま
Version 1.108 is now available! Read about the new features and fixes from December. Release date: June 12, 2025 Security update: The following extension has security updates: ms-python.python. Update 1.101.1: The update addresses these issues. Update 1.101.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome t
Deno標準モジュール解説［前編］ ～Deno標準モジュールの概要と、モジュール解説（Archive～FMT） Deno標準モジュールを、前編と後編の2回に分けて解説します。本記事は前編です（後編はこちら）。 はじめに Deno標準モジュールはDenoコアチームによって開発・メンテナンスされているモジュール群です。Denoを使って様々なプログラムを作成する上で必要となる基本的な機能を提供しています。 標準モジュールを使う際には以下の例のようにhttps://deno.land/std名前空間から必要な機能をインポートして使います。たとえば、HTTPサーバーを使用する例は以下のようになります。 import { serve } from "https://deno.land/std@0.170.0/http/server.ts"; serve(() => new Response("he
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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
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
Chromium にコントリビュートするための周辺知識 | blog.jxck.io
LangChain クイックスタートガイド - Python版｜npaka
バグバウンティ入門(始め方) - blog of morioka12
Ollama で structured outputs （構造化出力）を試す｜ぬこぬこ
The Prompt Engineering Playbook for Programmers
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
ローカルLLMの検索ツールとして Gemini 2.5 Flash-Lite を試す｜npaka
OpenAI の Realtime API の使い方｜npaka
雑にJSONデータを分析させてみる-ローカルLLMの底力 | IIJ Engineers Blog
Claude Code SDKでClaude Code Webを作ってみる - エムスリーテックブログ
Ruby Concurrency: What Actually Happens
May 2025 (version 1.101)
Deno標準モジュール解説［前編］ ～Deno標準モジュールの概要と、モジュール解説（Archive～FMT） | gihyo.jp