Contents Command Line Interface Guidelines An open-source guide to help you write better command-line programs, taking traditional UNIX principles and updating them for the modern day. Authors Aanand Prasad Engineer at Squarespace, co-creator of Docker Compose. @aanandprasad Ben Firshman Co-creator Replicate, co-creator of Docker Compose. @bfirsh Carl Tashian Offroad Engineer at Smallstep, first e
PDFファイルをマークダウンに変換する作業って、地味だけど本当に大切な作業ですよね。 「また手作業でコピペか...」 「レイアウトが崩れてる...」 「表がめちゃくちゃになってる...」 私もさまざまな文書管理の現場で同じような課題に直面してきました。特に、既存のPDF資料をObisidianやNotionなどのマークダウン形式で管理したい場面って、本当に多いですよね。 手作業でやると、一つの文書だけで数時間かかることもあります。表や画像の配置を調整して、リンクを張り直して、フォーマットを整えて...。骨が折れる作業です。 「もっと効率的な方法はないだろうか？」 そう思っていた矢先、いくつかの優秀な手法を発見しました。今回は、スキルレベル別に4つのアプローチをご紹介したいと思います。 【各レベルの概要】まず、それぞれのアプローチの特徴を簡単にご紹介しておきますね。 レベル1：GPT-5でシ
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
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction｜はじめに Overview｜概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more Betty Jean Jennings and Frances Bilas (right) program the ENIAC in 1946. Via the Computer History Museum Eventually, interpreted languages, which are much easier to debug, became the norm. BASIC, one of the first of these to hit the big time, was at first s
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
Last week, I built a tiny Linux system from scratch, and booted it on my laptop! Here’s what it looked like: Let me tell you how I got there. I wanted to learn more about how the Linux kernel works, and what’s involved in booting it. So I set myself the goal to cobble together the bare neccessities required to boot into a working shell. In the end, I had a tiny Linux system with a size of 2.5 MB,
gistfile1.txt �T�� ��>� You are ChatGPT, a large language model based on the GPT-5 model and trained by OpenAI. Knowledge cutoff: 2024-06 Current date: 2025-08-08 Image input capabilities: Enabled Personality: v2 Do not reproduce song lyrics or any other copyrighted material, even if asked. You're an insightful, encouraging assistant who combines meticulous clarity with genuine enthusiasm and gent
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
Deploy applications on Amazon ECS using Docker Compose | Amazon Web Services
Containers Deploy applications on Amazon ECS using Docker Compose Note: Docker Compose’s integration with Amazon ECS has been deprecated and is retiring in November 2023 There are many reasons why containers have become popular since Docker democratized access to the core Linux primitives that make a “docker run” possible. One reason is that containers are not tied to a specific infrastructure or
SaaS におけるテナントリソースへのリクエストルーティングを JWT を用いて実現する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ SaaS におけるテナントリソースへのリクエストルーティングを JWT を用いて実現する みなさんこんにちは。ソリューションアーキテクトの福本です。 本投稿のテーマは Software as a Service（SaaS）におけるルーティングです。 SaaS ではテナントごとにサーバーなどのリソースが分離されていることがあります。そのため、各テナントに属するユーザーからのリクエストを適切なリソースへとルーティングする必要があります。 具体的なルーティングの話に入る前に、SaaS のテナント分離モデルについて説明をします。SaaS では、テナントの分離モデルとしてサイロ、プール、ブリッジモデルが存在します。また、ユーザーがサブスクライブしている利用プラン (ティア) によって、リソースの分離形態が変わるような、階層ベースの分離もあります。 サイ
何年後かの自分へ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 業務で使用する新しいMacが届きました。 新しいMacを初期セットアップするにあたって「今の設定どうだったっけ...」と調べる時間が結構かかってしまいました ということで何年後かの自分がまた新しいMacに乗り換える際に手間取らないように、設定した内容を書き記しておきます。 移行先のMacの情報は以下の通りです。M1 Max、嬉しい。 # OSのバージョンの確認 > sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 12.4 BuildVersion: 21F79 # カーネルのバージョン確認 > uname -r 21.5.0 # CPUのアーキテクチャの確認 > uname -m arm64 # CPUの詳細確認 > sysctl -a machdep.cpu machdep.cpu.
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
> BTC: bc1qs0sq7agz5j30qnqz9m60xj4tt8th6aazgw7kxr ETH: 0x1D834755b5e889703930AC9b784CB625B3cd833E USDT(Tron): TPrCq8LxGykQ4as3o1oB8V7x1w2YPU2o5n Ton: UQAtBuFWI3H_LpHfEToil4iYemtfmyzlaJpahM3tFSoxomYQ Doge: D7GMQdKhKC9ymbT9PtcetSFTQjyPRRfkwTdismiss OOP: the worst thing that happened to programming [2/24/2025] In this article, we will try to understand why OOP is the worst thing that happened to prog
Fish 4.0: The Fish Of Theseus
About two years ago, our head maintainer @ridiculousfish opened what quickly became our most-read pull request: #9512 - Rewrite it in Rust Truth be told, we did not quite expect that to be as popular as it was. It was written as a bit of an in-joke for the fish developers first, and not really as a press release to be shared far and wide. We didn’t post it anywhere, but other people did, and we go
背景 先行・類似事例 自作のメリット Rustで局面画像生成 盤・駒画像の素材 画像処理 入出力 Generatorと下準備 Publish Web Appで使う CDN Edgeで動かす wasm-packでWebAssembly作成 Deno Deploy Vercel Edge Functions Cloudflare Workers Fastly Compute@Edge その他 まとめ Repository 背景 ATrium という AT Protocol のためのライブラリを自作している が、まったくドッグフーディングしていなかった ので、Blueskyに詰将棋の問題を放流するBotを作ってみることにした gfx氏が作ったBot を参考に というわけで、詰将棋の問題の局面を画像で投稿したい が、あまり自分好みの画像を生成できるライブラリやWebサービス等がない ので、結局それ
Coding Agent へのタスク依頼を最適化する方法: Pull Request 作成 Workflow - freee Developers Hub
はじめに こんにちは、タイガーチームでエンジニアをしている横塚といいます。 この記事では Coding Agent へのタスク依頼を最適化していく過程を step-by-step で一緒に見ていきます。 お題は「Pull Request の作成」です。 コードは既に書いている コミット済みで git の work-tree はクリーンな状態 この状況から Coding Agent (Cline, Roo Code, Goose CLI, GitHub Copilot Agent, Claude Code etc…) に高品質な Pull Request を作成してもらうことを目指します。 TL;DR: Coding Agent によるワークフローの最適化には、シンプルなプロンプトチューニングのみでは不十分 事前に確定できる処理はスクリプトに任せ、LLM には柔軟性が求められる処理に専念させ
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
gpt-oss-120bをpythonとvLLMで触りながら理解する - ABEJA Tech Blog
データサイエンティストをしている服部です。 OpenAIからgpt-ossというオープンモデルが登場しました。 早速ですが、このモデルを使いながら中身を理解していきたいと思います。 gpt-ossのモデル特徴 vLLM上で動かす 通常のtokenizerで動かす 最終出力と思考部分 chat templateも見てみる Tool Useを試す Built-in toolも試す Python blowser 複数のツールを同時並列で使えるか？ まとめ We Are Hiring! gpt-ossのモデル特徴 openai.com 他にも紹介している記事はたくさんあるため手短に... 今回OpenAIからは2種類のモデル gpt-oss-120b と gpt-oss-20b がリリースされており、どちらもApache2.0ライセンスで提供されてます。 どちらのモデルもMoE(Mixture o
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
Rails に Babel と Rollup を組み込んで CoffeeScript を JavaScript に段階的に移行した話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部クックパッドサービス基盤グループの青沼です。当グループではクックパッドのレシピサービスを支える web アプリケーションの改善を進めています。今回はフロントエンドの改善の一環として、 Babel と Rollup を Rails のアセットパイプラインに組み込み、レガシーな CoffeeScript ファイルを ES2015+ の JavaScript に移行した話をします。 レシピサービスと CoffeeScript の歴史 クックパッドは10年以上の歴史を持つサービスです。中でもレシピサービスの web アプリケーションは初期に作られた Rails 2 アプリケーションがアップグレードを重ねながら今も動いています。2018年には Rails 3 から4へ、つい最近では4から5へのアップグレードを完了しました。 Ruby のコードはそれに伴って新しい書き方へと徐々に移行
Introducing Ezno
Ezno is an experimental compiler I have been working on and off for a while. In short, it is a JavaScript compiler featuring checking, correctness and performance for building full-stack (rendering on the client and server) websites. This post is just an overview of some of the features I have been working on which I think are quite cool as well an overview on the project philosophy ;) It is still
I’ve been meaning to write a post about my perspective on Open Source and corporate entities. I already got the rough outline of it; however, I’m suffering from writer’s block, but more importantly, the whole post is a praise of how Shopify engages with Open Source communities. Hence, given the current climate, I don’t think I could publish it without addressing the elephant in the room first anyw
【技術選定/OSS編】LLMプロダクト開発にLangSmithを使って評価と実験を効率化した話 - Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy の seya (@sekikazu01)と申します。 この度 Gaudiy では LangSmith を使った評価の体験をいい感じにするライブラリ、langsmith-evaluation-helper を公開しました。 github.com 大まかな機能としては次のように config と、詳細は後で載せますが、LLMを実行する関数 or プロンプトテンプレートと評価を実行する関数を書いて description: Testing evaluations prompt: entry_function: toxic_example_prompts providers: - id: TURBO config: temperature: 0.7 - id: GEMINI_PRO config: temperature:
A few months ago, I set myself the challenge of writing a C compiler in 500 lines of Python1, after writing my SDF donut post. How hard could it be? The answer was, pretty hard, even when dropping quite a few features. But it was also pretty interesting, and the result is surprisingly functional and not too hard to understand! There's too much code for me to comprehensively cover in a single blog
I use Claude Code. A lot. As a hobbyist, I run it in a VM several times a week on side projects, often with --dangerously-skip-permissions to vibe code whatever idea is on my mind. Professionally, part of my team builds the AI-IDE rules and tooling for our engineering team that consumes several billion tokens per month just for codegen. The CLI agent space is getting crowded and between Claude Cod
PacketProxyで探るGemini CLIのコンテキストエンジニアリング 〜AIエージェントを信頼できる相棒に〜 | BLOG - DeNA Engineering
2025.07.18 技術記事 PacketProxyで探るGemini CLIのコンテキストエンジニアリング 〜AIエージェントを信頼できる相棒に〜 by akira.kuroiwa #gemini-cli #ai #security #aiエージェント #コンテキストエンジニアリング #packetproxy 「なんかよく分からないけど、すごい」で終わらせないために こんにちは、DeNA セキュリティ技術グループの 黒岩 亮 ( @kakira9618 ) です。 AIエージェント、とくに Gemini CLI のようなコーディングを支援してくれるツールは非常に強力で、私たちの開発体験を大きく変えようとしています。しかし、その一方で、こんな風に感じたことはありませんか？ 「このファイルの情報、勝手にAIに送られたりしない？ 大丈夫かな？」 と、情報管理・セキュリティ面で漠然とした不安を
Preliminaries What Is xargs? It's an adapter between text streams and argv arrays, two essential concepts in shell. You pass it flags that specify how to split stdin. Then it generates arguments and invokes processes. Example: $ echo 'alice bob' | xargs -n 1 -- echo hi hi alice hi bob What's happening here? xargs splits the input stream on whitespace, producing 2 arguments, alice and bob. We passe
はじめに 本記事では、LLM研究で注目を集めるエージェント型強化学習（Agentic Reinforcement Learning、Agentic RL）のサーベイ論文 「The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey」[1]を読み、私なりの理解と要点を整理して紹介します。500件以上の文献を引用するボリュームのある論文ですが、ここでは重要だと感じたトピックに絞って取り上げます。Agentic RLに興味がある方や、LLMに対する強化学習の最新動向を知りたい方の参考になれば幸いです。 本記事の前提 PPOやGRPOといったRLアルゴリズムの解説は他の多くの記事で既に説明されているため、本記事では割愛します。 DeepSeek-R1[2]の研究を前提とする箇所がいくつかあります。未読の方は原著論文や解説記事
あけおめ☆ 年末年始を長期休暇にしたせいで、起ち上がりが悪い。エンジニアたるもの、そんな時はコーディングだ。Pythonでモチベーションを取り戻すんだ！ その気持ちだけでクールなシステムを考案・構築してしまったので、書いていきたいんだけど、物事には順序がある。まずは HTTP API Gateway に認証をつけるとこから、ブログの暖機運転なのだ。 おさらいと公式 前に、API Gateway の基本的な部分は↓↓に書きました。 AWS API Gateway v2 の Terraform構成 | 外道父の匠 AWS API Gateway v2 HTTPの基礎練習 | 外道父の匠 認証の仕組みがなかったので、まぁこんなこともできるよねって意味で、オレオレ認証も書いたんだけど、その後すぐに公式で対応されたわけです。 API Gateway HTTP API が Lambda および IAM
Learn how Replit trains Large Language Models (LLMs) using Databricks, Hugging Face, and MosaicML IntroductionLarge Language Models, like OpenAI's GPT-4 or Google's PaLM, have taken the world of artificial intelligence by storm. Yet most companies don't currently have the ability to train these models, and are completely reliant on only a handful of large tech firms as providers of the technology.
Simplifying serverless best practices with AWS Lambda Powertools for TypeScript | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Simplifying serverless best practices with AWS Lambda Powertools for TypeScript This blog post is written by Sara Gerion, Senior Solutions Architect. Development teams must have a shared understanding of the workloads they own and their expected behaviors to deliver business value fast and with confidence. The AWS Well-Architected Framework and its Serverless Lens provide architec
Document Layout Analysisに物体検出を利用したDocument Object Detectionのすゝめ - LayerX エンジニアブログ
はじめに こんにちは。バクラク事業部 機械学習チームの機械学習エンジニアの上川(@kamikawa)です。 バクラクではAI-OCRという機能を用いて、請求書や領収書をはじめとする書類にOCRを実行し、書類日付や支払い金額などの項目内容をサジェストすることで、お客様が手入力する手間を省いています。 書類から特定の項目を抽出する方法は、自然言語処理や画像認識、近年はマルチモーダルな手法などたくさんあるのですが、今回は項目抽出のための物体検出モデルを構築するまでの手順について紹介します。 Document Layout Analysisとは Document Layout Analysisとは、文書のレイアウトを解析するタスク(直訳)のことを指します。具体的には、文書内のさまざまな要素(例えば、テキスト、画像、表、見出し、段落など)を抽出し、それぞれの位置や意味などを明らかにすることを目的とし
生成AIを使って海外AIニュースの要約を社内Teamsに投稿してみたAITC | AI TRANSFORMATION CENTER
こんにちは、AIソリューショングループの太田です。 昨年から引き続き生成AIブームが止まらない中、自主的に進めていた取り組みを紹介します。それは海外AIニュースの要約を、社内で使用しているTemasのチャネルに投稿する取り組みです。 投稿自体はPower AutomateやAzure Function、Azure OpenAI Serviceなどを活用することで自動的に投稿しており、数ヶ月運用した結果を踏まえて最近アルゴリズムの改善をおこなったので、改めて方法とノウハウをまとめたいと思います。 はじめに アーキテクチャ紹介 Power Automate Azure Functions Bing Search Azure OpenAI Service（AOAI） Log Analytics 海外ニュース要約 APIの処理フロー 検索ワードの翻訳 Bing 検索 HTMLの読み込み ニュース記
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
Rewriting the Ruby parser
At Shopify, we have spent the last year writing a new Ruby parser, which we’ve called YARP (Yet Another Ruby Parser). As of the date of this post, YARP can parse a semantically equivalent syntax tree to Ruby 3.3 on every Ruby file in Shopify’s main codebase, GitHub’s main codebase, CRuby, and the 100 most popular gems downloaded from rubygems.org. We recently got approval to merge this work into C
We are delighted to introduce Spin 1.0, the first stable release of the open source developer tool for building serverless applications with WebAssembly (Wasm)! Since we first introduced Spin last year, we have been hard at work together with the community on building a frictionless developer experience for building and running serverless applications with Wasm. For this release, we focused on bui
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PDFを高品質なマークダウンに変換する方法｜すぅ | AI駆動PM
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OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#1 GET STARTED 前編｜ゑぐみかるちゃあ
The End of Programming as We Know It
LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
Building a tiny Linux from scratch
gpt-5 leaked system prompt
ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO
OOP: the worst thing that happened to programming
Rustで将棋の局面画像生成、そしてCDN Edgeで動的生成 - すぎゃーんメモ
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
Dear Rubyists: Shopify Isn’t Your Enemy
Writing a C compiler in 500 lines of Python
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An Opinionated Guide to xargs
LLM×強化学習の新しいパラダイム: Agentic RLの研究紹介
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Spin 1.0 — The Developer Tool for Serverless WebAssembly