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  • Claude Code 超完全ガイド | エンジニアから投資家まで、すべてのユーザーのための実践マニュアル|FabyΔ

    方法3: Web版 2025年10月、Claude Code Web版がリリースされた。 https://claude.ai/code claude.aiにログインし、GitHubリポジトリを接続するだけでいい。ターミナルの知識は不要。GitHubとの連携は必要だが、外出先でスマホからもアクセスでき非常に便利だ。 初期設定適当なフォルダを作って起動。起動したら、まずはフォルダに移動して /init コマンドを実行してみよう。プロジェクト構造に基づいたCLAUDE.mdファイルが自動生成される。これがClaude Codeとの最初の対話になる。 Part 5: 基本操作とショートカットキーボードショートカット覚えておくべきショートカットは限られている。 Enter: メッセージ送信 Shift+Enter: 複数行入力 Tab: 思考表示のトグル Esc: 現在の操作を中断 Esc Esc:

      Claude Code 超完全ガイド | エンジニアから投資家まで、すべてのユーザーのための実践マニュアル|FabyΔ
    • 君たちはCursorを本当に使えているか

      2025/03/27追記 Cursor側のアップデートが1ヶ月で進んでいるので、以下追記しました。 本記事の内容を踏まえたあとに読むとよいかと思います! はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 タスク管理をAIがサポートする「サポットさん」など、AIプロダクトを作っています! 「サポットさん」の概要はこちらから: https://lp.sapot-san.com/ 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア(生成AIのない時代からコードを書いてきた方々)をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実

        君たちはCursorを本当に使えているか
      • 更新されたら真っ先に聴いているおすすめポッドキャスト - laiso

        ポッドキャストはリスナーの存在が見えづらいらしく聴いてるとアピールしないと更新停止してしまいがちなので定期的に感想を書いていく 聴く環境について ポッドキャストの探し方 BUSINESS WARS / ビジネスウォーズ News Connect あなたと経済をつなぐ5分間 #ニュースコネクト Off Topic // オフトピック fukabori.fm バンクーバーのえんじに屋 texta.fm プログラム雑談 Misreading Chat mozaic.fm kkeethのエンジニア雑談チャンネル 購読一覧 聴く環境について クライアントはGoogle Podcastを使っているんですけど終了してしまうし*1最近はSpotifyに誘導されがちなので、今後移行先をどうしようか迷っている そもそもGoogle Podcastの購読一覧ってどこから見るんだろうと疑問だったが、https:/

          更新されたら真っ先に聴いているおすすめポッドキャスト - laiso
        • 日本のウェブデザインの特異な事例

          sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人

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          • リーダブルなコードを書く習慣の身に付け方・実践の仕方 - 2021-09-22 - ククログ

            結城です。 2021年9月13日から14日にかけて、東京都立大学の大学院生向け特別講義として「リーダブルコード演習」を実施しました。 演習の内容は、当社でこれまでにも行ってきているリーダブルコードワークショップを、プログラミング経験が比較的浅い・プログラミングの量がまだそれほど多くない方向けに調整した内容としました。 この記事では、実施した演習の概要と、今回意識した点を紹介します。 本文が長いため、目次を用意してみました。 発端 演習の構成 座学パート リーダブルなコードを書く意義について リーダブルコードを実践するためにまず取り組むべきこと 実際の現場での「コードがリーダブルでなくなってしまった」「リーダブルになるよう改めた」実践例 最初の実装 リーダブルでなくなった実装 リーダブルさを取り戻すための改修 コードがリーダブルでなくなっていってしまう要因 壊すのが怖くて、見て見ぬフリ 恐怖

              リーダブルなコードを書く習慣の身に付け方・実践の仕方 - 2021-09-22 - ククログ
            • 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

              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

                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
              • 40代プログラミング初心者がpython始めて半年!独学で勉強が続いている理由と読んだ本 - Qiita

                下で最新版に記事を編集しましたブログを作ったよ ツイッターアカウントフォローお願いします https://twitter.com/usagipycom こんな記事も書いてます 友達がpythonでPCゲームのレベル上げツールを作っていた それを聞いて、pythonって便利なのね。と思いその後色々あってプログラミングを勉強することにした プログラマー35歳までみたいな世の中で40代おそすぎ!ってあるかもしれない PCがあって、無料の教材はネットに転がってるし、本もたくさんあるし、挑戦するのは無料だし2022年の1月ぐらいから勉強を始めた 入門書って成果物がないからつまらないなと思ってそれ以外になんかないかなって本屋さんをふらふらしてたら python自動化 みたいな書籍がいっぱいあることに気がついた なるほど、もしかしたら仕事楽になるんじゃないかそんな思いから次の本を買った シゴトがはかどる

                  40代プログラミング初心者がpython始めて半年!独学で勉強が続いている理由と読んだ本 - Qiita
                • Nature に筆頭で出して、英国でパーマネントの職も得たけど、やりがいがなくなったので辞めます - biochem_fanのブログ

                  はじめに 専門家としてのアイデンティティ 分野の雰囲気の変化 コモディティ化と専門家の役割の低下 商業化・特許・ブラックボックス シェアの低下 計算資源の不足 新しい IT 技術を習得できない 小回りがきかない 同僚や分野の関心との乖離 他人事になってしまった 自分の存在意義を信じられない 今後の方針 可能性 1: 日本の電顕施設での解析支援とその問題 可能性 2: 電顕施設ではなく(生)化学系グループへ所属する 可能性 3: 仕事だと割り切って企業に行く おわりに 追記とコメント返信 変更履歴 はじめに 筆者*1は構造生物学(X 線回折と電子顕微鏡単粒子解析)のためのプログラム開発とデータ処理を専門としている。昨年、英国の研究機関にて任期なしの investigator scientist ポストに昇進し、Nature に筆頭著者として論文を出し、年間被引用数 1850 以上、h-ind

                    Nature に筆頭で出して、英国でパーマネントの職も得たけど、やりがいがなくなったので辞めます - biochem_fanのブログ
                  • ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました|masa_kazama

                    イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面(結果の書籍は存在しない)それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る

                      ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました|masa_kazama
                    • 退屈なことはPythonにやらせよう 第2版

                      一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手

                        退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
                      • ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました - コネヒト開発者ブログ

                        はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか? ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機

                          ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました - コネヒト開発者ブログ
                        • 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

                            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)
                          • ほんで、MEGA BIGくじにいくら賭ければいいの?|morio

                            この記事では、MEGA BIGくじの最適な賭け額、最適な賭け額の算出方法について説明する。 ※この記事の内容は間違っている可能性があるので注意してください。間違いがあればご指摘いただけると嬉しいです。できれば専門家にレビューしてほしいです。 ※この記事はMEGA BIGの購入を薦めているわけではありません。 MEGA BIG 祭2024/8/30、MEGA BIG祭が突如発生した。 MEGA BIGは通常期待値がマイナスであるが、台風の影響でサッカーの試合が一部中止になり第1476回のMEGA BIGの期待値が1を超える可能性があるという投稿があったのだ。 toto MEGA BIGが熱い。 対象の12試合中4試合が中止(自動的中扱い)なので、8試合分当たれば1等というレイドイベント発生。現在キャリーオーバー61億円。 公営ギャンブルとしてはありえない期待値。 なおtoto BIG/100

                              ほんで、MEGA BIGくじにいくら賭ければいいの?|morio
                            • (数式を使わない) Transformer の直感的な説明 / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門

                              (数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり

                              • 財務省の不適切なデータ解析について|破綻国家研究所

                                本投稿は、財務省主計局が公表した資料において、統計的な不備が存在するにもかかわらず結論を導いていると考えられる点を、事実ベースで指摘・説明するものです。 あくまでも事実に基づいた指摘を行っているものであり、陰謀論を助長する趣旨ではありません。根拠のない憶測や陰謀論には強く反対いたします。 1. はじめに昨今、103万円の壁引き上げで財務省に対して 「積極財政をすべきだ」「緊縮財政をすべきだ」などの議論が盛んに行われています。 今回の問題の本質はそこではありません。 財務省主計局がIMFの一次データを用いて相関関係を分析する際に、 適切な統計処理を行わないまま結論を導いています。 積極財政・緊縮財政を語る以前の不適切な統計処理の問題です。 では、なぜその不適切な統計処理が問題になるのでしょうか。 それは、誤った処理によって可視化されたデータやグラフを使って議論しても、 妥当な結論を得ることが

                                  財務省の不適切なデータ解析について|破綻国家研究所
                                • OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶

                                  これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 2日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita トップバッターは緊張するけど、順番が回ってくるまで長い間ソワソワするのも嫌、という理由で例年2日目を狙うようにしている id:pokutuna です。今年も成功しました。 観光名所とは 目を閉じれば思い出す、あのコード... あの Issue... あなたが Web 系のエンジニアであれ、趣味で開発している方であれ、必要に応じてライブラリやフレームワークのコードを読むのはよくあることでしょう。公開の場で開発されているソフトウェアは、ソースコードだけでなく、開発コミュニティでの議論やバグ報告なども見ることができます。 リポ

                                    OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶
                                  • AWS設計プロンプト

                                    シンプルかつ網羅的なAWS設計を生成するAIプロンプトの核心は: 構造化された出力フォーマット:設計書の章立てと各セクションの説明内容を明確に指定 具体的なパラメータ要求:抽象的な説明ではなく、実装に使える具体的な設定値を求める 選定理由の明確化:「なぜその選択をしたのか」の説明を求める 代替案との比較:検討した代替オプションとの比較を含める Well-Architectedの原則適用:AWSのベストプラクティスに基づく設計を促す このアプローチを活用すれば、AIの力を借りつつも、実装に直結する高品質なAWS設計書を効率的に作成できます。何より、設計者の時間を節約しながらも、その専門知識と判断を最大限に活かせるところに大きな価値があります。 ※以下を全量使用すると量が多いので、該当箇所のみの抜粋を推奨 以下の要件に基づいて、詳細かつ実装可能なAWSアーキテクチャを設計してください。各セクシ

                                      AWS設計プロンプト
                                    • pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita

                                      1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能(AI)の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル(イ・セドル)九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950~1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか? AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201

                                        pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
                                      • 各業界でのデータサイエンスの活用について調べてみた(随時追加) – かものはしの分析ブログ

                                        都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか?と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界

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                                        • Bulk insertでも20時間以上かかっていたMySQLへのインサート処理を1時間以内にする - エムスリーテックブログ

                                          この記事はエムスリー Advent Calendar 2022の30日目の記事です。 前日は id:kijuky による チームメンバーのGoogleカレンダーの休暇予定一覧をスプレッドシート+GASで作った でした。 AI・機械学習チームの北川(@kitagry)です。 今回はMySQLへのインサートを20倍以上高速化した話について書きます。 仕事をちゃんとしてるか見張る猫 TL; DR はじめに 今回のテーブル バイナリログを無効化する 追試 LOAD DATA INFILE 追試 テーブルの正規化 インデックスを一時的に剥がす まとめ We are hiring!! TL; DR バイナリログをオフにする LOAD DATA INFILEを使う インデックスを一時的に消す はじめに AI・機械学習チームではサイトトップからアプリに至るまで多くの推薦システムがあります。 そこでは推薦ロ

                                            Bulk insertでも20時間以上かかっていたMySQLへのインサート処理を1時間以内にする - エムスリーテックブログ
                                          • Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書

                                            0 issue "letsencrypt.org" 0 issuewild "letsencrypt.org" 0 iodef "mailto:yourmail@example.jp" §OS再インストール 初期設定で期待通りの設定ができていない場合は、OSの再インストールをする。 さくらVPSのコントロールパネルから、OSを再インストールするサーバを選ぶ。 www99999ui.vs.sakura.ne.jp §OSのインストール操作 Ubuntu 24.04 LTS を選ぶ。 OSインストール時のパケットフィルタ(ポート制限)を無効にして、ファイアウォールは手動で設定することにする。 初期ユーザのパスワードに使える文字が制限されているので、ここでは簡単なパスワードにしておき、後ですぐに複雑なパスワードに変更する。 公開鍵認証できるように公開鍵を登録しておく。 §秘密鍵と公開鍵の作成 ク

                                              Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書
                                            • Model Context Protocol(MCP)とは?生成 AI の可能性を広げる新しい標準

                                              はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 ChatGPT や Claude などの生成 AI が日常生活やビジネスに浸透してきましたが、これらの AI の真価は外部システムと連携したときに発揮されます。しかし、この連携には大きな課題がありました。 これまで AI と外部システムを連携させるには、システムごとに個別の API 統合が必要で、認証方法やデータ形式、エラー処理など、細かな実装を繰り返す必要がありました。このような個別対応は開発効率を下げ、拡張性や保守性の面でも問題がありました。 そこで登場したのが「Model Context Protocol(MCP)」です。2024 年 11 月に Anthropic が発表したこのオープンプロトコルは、AI と外部システムの接続を標準化し、開発者の負担を大幅に軽減します。 この記事では、MCP の基本概念から実装方法、活用事例まで、技

                                                Model Context Protocol(MCP)とは?生成 AI の可能性を広げる新しい標準
                                              • プログラミング言語へのMicrosoftの影響力がヤバい - きしだのHatena

                                                Tiobe indexを眺めながら、C#とVBが入っていてMicrosoftは強いなーと思ったのだけど、よくみると他の言語もMicrosoftの影響力すごいのではとなったので調べてみた。 https://www.tiobe.com/tiobe-index/ Python 例えば1位のPythonにMicrosoftはかなり力をいれている。象徴的なのが、Pythonのオリジナル開発者の入社 C/C++ Windows上でのC/C++コンパイラではMS C/C++が圧倒的シェアであるし、C++の標準化団体にMicrosoftはGold Memberとして参加している。 https://isocpp.org/about Java 4位のJavaに関してもかなりリソースは割いているわけですが、全体の影響度としてそこまで大きくはないですね。 昨日のブログにも書いたようにOpenJDKビルドを出してい

                                                  プログラミング言語へのMicrosoftの影響力がヤバい - きしだのHatena
                                                • Serena MCPはClaude Codeを救うのか?

                                                  Serena MCPはClaude Codeを救うのか? 「Claude Codeがアホになる問題」が勃発している最中、SerenaというMCPサーバーが「Claude Codeのコンテキスト消費を削減し、応答を改善する」という評価でユーザーたちの間で注目されています。 筆者も実際にSerenaを使ってみたところ、確かにコンテキスト効率の改善(入出力トークンの減少を指します)を実感できました。詳しく調べてみると、このツールは非常にユニークな発想で設計されており、一過性の流行として消費されるには惜しいと感じました。 そこで、本記事では、この機能の背景にある技術的な仕組みを詳しく解説したいと思います。実際の検証も交えながら、Serenaのアーキテクチャとその効果を分析していきます。 現在のコーディングエージェントが抱える課題現在のコーディングエージェントの多くは、コードを単なるテキストファイル

                                                    Serena MCPはClaude Codeを救うのか?
                                                  • 法律のデータ構造と検索

                                                    デジタル庁は、法令標準 XML スキーマに準拠した、現行の法令データをe-Gov法令検索というサイト上で公開しています[1]。今回、この法令XMLをパースするPythonライブラリ ja-law-parser をつくり、法令データの全文検索をしてみました。 この記事では、日本の法令とそのデータ構造、法令XMLパーサについて解説し、最後に、それらを使った法令データの全文検索システムを実装する方法をご紹介します。法令検索の実装についても、GitHubリポジトリで公開しています。 この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の16日目の記事です。 法律と法令 法律とは 法律の制定と公布 法律と法令の違い 法律の改正 法令のデータ構造 e-Govの法令データ 法令標準XMLスキーマ 法令番号と法令ID 題名 本則と附則 条・項・号 編・章・節・款・目 法令XMLパーサ:

                                                      法律のデータ構造と検索
                                                    • サーバーレスの次はなんなんだ

                                                      はじめに この記事は、同人誌サークル「めもおきば」から不定期刊行している技術解説本「めもおきばTecReport」に書いたものを公開用に再編集したものです。 ⇒ めもおきばTecReport 2023.12 この記事のほかにも「私もSecHack365に参加したい!」や、「2023年振り返りと2024年技術予想」としてこんなキーワードを取り上げているので、気になったらぽちっとしてください! メガクラウドと特化型クラウド/ハイパーバイザーのSoC化/ライセンスとクラウドベンダー/イベント駆動型API/LLM時代のAIペアプロ力/生活必需品としてのGPU・NPU/Passkey/ウェブアクセシビリティ/リアルイベントの再開 サーバーレスの次はなんなんだ サーバーレスと呼ばれる技術ムーブメントが盛り上がり始めて8年近くが経ちました。各クラウドベンダーのFaaS(Function-as-a-Ser

                                                        サーバーレスの次はなんなんだ
                                                      • NotebookLMにKindleを取り込むスプリクトをChatGPTで書いてみた(コード全文)|SAGE

                                                        2025/12/12 追記---------- たくさんの「いいね」ありがとうございます。 うれしいです。 本記事、公開してから1年半ほど経過します。 ご存知の通りLLMに関連する技術やサービスの進化の速度は凄まじく、18ヶ月も経つともうすっかり別物になっていたりします。 この記事はもはや古文書。(Cursorはまだ息を潜めていたし、ClaudeCodeもなかったかな...?) 最新の情報ではなく、昔の一事例として読んで頂けると幸いです。 (新しいAIの話もちょくちょく書いていきます) --------- こんにちは。ChatGPTでこんなもの作ってみましたっていう記事です。 できる事 ・Kindleを全ページ自動で画面スクショ ・スクショ画像からOCRで文字起こし ・ドキュメントにしてGoogleDriveに自動アップロード ・ついでにPDFファイルとTXTファイルも作成 ・スクショデー

                                                          NotebookLMにKindleを取り込むスプリクトをChatGPTで書いてみた(コード全文)|SAGE
                                                        • MCPサーバーが切り拓く!自社サービス運用の新次元 - エムスリーテックブログ

                                                          こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループ、コンシューマチームの園田です。本記事では、外部サービスとAIエージェントの連携を可能にするMCPプロトコルについて、技術検証の実装例を交えてお話しします。 1. MCPとは(ざっくり) MCP(Model Context Protocol)とは、Anthropic社によって策定されたAIエージェントが外部サービスから情報を参照したり連携することを目的としたプロトコルです。 「MCPサーバー」は、GitHubやPostgreSQLといったリソースをMCPで喋れるように変換してあげるプロキシのようなサーバーです。 Claude DesktopやCursorなどはMCPクライアントの機能があり、GitHubなどのMCPサーバーを利用してナレッジとして利用したり、プルリクエストの作成なども行えます。 Introduction - Model Cont

                                                            MCPサーバーが切り拓く!自社サービス運用の新次元 - エムスリーテックブログ
                                                          • GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics

                                                            こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する

                                                              GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
                                                            • なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか? ~ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する

                                                              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「利用者は数十億人!? SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた」の続きです。 はじめに 複雑な構造のデータを扱うのであればシェルスクリプトや Unix (POSIX) コマンドでデータ管理を行うのは避けるべきだと思います。解決不可能な問題が多いからです。しかしそれでも何かしらの理由でやろうと考える(やらなければいけない)のであれば SQLite を使うのをおすすめします。シェルスクリプトや Unix コマンドは行単位の単純なテキストデータをシーケンシャルにデータ処理するのが前提となっており、改行や空白が含まれる

                                                                なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか? ~ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する
                                                              • 物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く|shi3z

                                                                物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く 物理学者たちがノーベル物理学賞をホップフィールドとヒントンが受賞すると知った時、まあまあ微妙な気持ちになったことは想像に難くない。 我々コンピュータ科学者にとっては、ノーベル賞は全く無縁なものだった。むしろ「ノーベル賞をコンピュータ科学者が取ることは永久にない」と言い訳することさえできた。コンピュータ科学の世界にはチューリング賞という立派な賞があるし、ノーベル賞よりも賞金が高かった京都賞は、アラン・ケイやアイヴァン・サザーランド、ドナルド・クヌースなど、コンピュータ科学者たちが堂々と受賞している。その割には本来マイクロチップの最初の設計者である嶋正利などが京都賞にノミネートされていなかったり、サザーランドの弟子であるアラン・ケイの

                                                                  物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く|shi3z
                                                                • 関数名、メソッド名、変数名でよく使う英単語のまとめ

                                                                  プログラミングをしていると関数名、メソッド名、変数名をどうするか悩みます。 ロジックより命名に時間を費やすこともざらにあります。翻訳したり、一般的な命名規則なのかいつも検索して大変です。 よく使うサイトの内容をコピってメモしておく 関数名とメソッド名の違いについて よく使う英単語のまえに、いつもごっちゃにして使っているけど、定義はこんな感じ 「関数」と「メソッド」の違い 似ているところ どちらも何か(引数)を入れると処理をして何か(戻り値)を返してくれます。 違うところ やってること自体は大差ありません。概念としては違います。 メソッドはオブジェクト指向で登場する用語で、オブジェクトの動作を定義したものです。 まずオブジェクトありきなのですね。一方の関数は、オブジェクト云々は関係ありません。 個人的な使い分け Java で登場する関数は「メソッド」です。C 言語で登場する関数は「関数」と呼

                                                                    関数名、メソッド名、変数名でよく使う英単語のまとめ
                                                                  • Python×株式投資|仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る(中編) - Qiita

                                                                    素人が生成AI無料期間中に作る!毎日自動で銘柄スクリーニング&X自動通知Bot これまでの経緯 本記事は、Pythonによる株式スクリーニング自動化・実践の続編です。これまでの背景や検証の流れは、以下の記事をご確認ください。 現在構築中のスクリーニングモデルの全体像と今回やること 生成AI無料期間にスクリーニング結果自動通知botを作り始めた 今回のモデルのスクリーニング速度を100倍向上した方法 yfinance由来の軽量データセット構築 今回のモデルの改善点 今回のスクリーニングモデルの精度 相場状況を簡易的に数値化する 財務スクリーニング *2025年7月7日 リンク修正しました。お知らせいただきありがとうございました。 はじめに 毎日自動で銘柄スクリーニングの結果を知れたら、仕事が終わった後の疲れたの脳でも、めんどくさがらずに、お布団に吸引されることもなく、定期的に投資が続けられる

                                                                      Python×株式投資|仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る(中編) - Qiita
                                                                    • 分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO

                                                                      基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏  Twitter:@taroleo / Github:@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.

                                                                        分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
                                                                      • Browser Useを用いたブラウザ操作の自動化AIエージェント | DevelopersIO

                                                                        python 01agent.py INFO [browser_use] BrowserUse logging setup complete with level info INFO [root] Anonymized telemetry enabled. See https://github.com/gregpr07/browser-use for more information. INFO [agent] 🚀 Starting task: 今日の運勢について教えて INFO [agent] 📍 Step 1 INFO [agent] 🤷 Eval: Unknown - No prior goal was set. INFO [agent] 🧠 Memory: No actions have been taken yet. Current task is to find tod

                                                                          Browser Useを用いたブラウザ操作の自動化AIエージェント | DevelopersIO
                                                                        • 「Postgres で試した?」と聞き返せるようになるまでもしくはなぜ私は雰囲気で技術を語るのか? — Just use Postgres 読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる

                                                                          はじめに 「Just use Postgres」という言葉を初めて聞いたのは、いつだったか覚えていません。Twitter か Hacker News か、あるいは社内の Slack か。どこで聞いたにせよ、私の反応は決まっていました。「また極端なことを言う人がいる」と。 「それ、〇〇でもできますよ」——この手のフレーズはもう100回は聞いてきました。そして大抵の場合、その〇〇は専用ツールに置き換えられていきます。技術が専門分化していくのは自然な流れです。 全文検索なら Elasticsearch。時系列データなら InfluxDB。メッセージキューなら RabbitMQ。それぞれの分野に専門家がいて、専用のソリューションがあって、ベストプラクティスがあります。「とりあえず Postgres で」なんて、それは思考停止ではないか、と。でも、心のどこかで気になっていたんです。 www.mann

                                                                            「Postgres で試した?」と聞き返せるようになるまでもしくはなぜ私は雰囲気で技術を語るのか? — Just use Postgres 読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
                                                                          • Pythonで省メモリに大量の文字列を扱う工夫 - MNTSQ Techブログ

                                                                            たくさんの文字列(や離散的な符号列)をメモリに載せないといけないんだけど、いろんな制約があって通常のList[str]では載らない…ということありませんか?(まぁあんまりなさそうですね) たまたまそういうことがあったので、その際に検討した内容をまとめておきます TL;DR メモリをもっと増やしましょう 富豪的に解決できるならいつでもそれが最高です しかし、世の中それでなんとかならんこともたくさんあります 用途があうのであれば専用のデータ構造を採用する 例えばもし共通のprefixやsuffixが存在し、順序に興味がなければtrie treeなどが使えます 例えば、弊社であれば、法人名をメモリに持ちたいなんてときもあります。そういうときに法人名の辞書をtrieで持ったりすることがあります 「株式会社」「一般財団法人」や「銀行」といった共通語がたくさんでてくるのでtrie treeでごりごり削

                                                                              Pythonで省メモリに大量の文字列を扱う工夫 - MNTSQ Techブログ
                                                                            • 日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics

                                                                              最近は朝型にシフトしてウォーキングを始めました。菅野です。 皆さんは日々の業務でどれぐらいExcelを用いているでしょうか? 表計算ソフトであるExcelですが、計算のみならず、グラフ描画や、文章を表形式でまとめたり、マニアックな使い方ではアニメーションの作成までできてしまいます。 エンジニア以外の方も業務で使用することが多いのではないでしょうか? しかしながら、業務上でExcelを用いると、日々の煩雑な作業が多くなりやすい印象です。 エンジニアであればVBA等を調べてマクロを作るといったことも可能ですが、一般の人にはハードルが高くなってしまいがちです。 今回はそんなExcelを用いた業務をChatGPTにPythonスクリプトを作ってもらうことで効率化してみましょう。 今回のテーマではGPT-4のモデルを使用します。 また、CodeInterpreterで対象のExcelファイルを読み込

                                                                                日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics
                                                                              • Anthropic、ワンクリックでローカルMCPサーバーをインストールできる「Desktop Extensions」をリリース | gihyo.jp

                                                                                Anthropic⁠⁠、ワンクリックでローカルMCPサーバーをインストールできる「Desktop Extensions」をリリース Anthropicは2025年6月25日、Claude Desktop上でボタンをクリックするだけでローカルMCP(Model Context Protocol)サーバーをインストールできるパッケージツール「Desktop Extensions」をリリースした。 Desktop Extensions: One-click MCP server installation for Claude Desktop | Anthropic Local MCP servers can now be installed with one click on Claude Desktop. Desktop Extensions (.dxt files) package your

                                                                                  Anthropic、ワンクリックでローカルMCPサーバーをインストールできる「Desktop Extensions」をリリース | gihyo.jp
                                                                                • FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ|ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ(AMBI)

                                                                                  FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名

                                                                                    FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ|ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ(AMBI)