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
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
技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで 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、ついに Ruby 3.1.0 がリリースされました（Ruby 3.1.0 リリース ）。今年も Ruby 3.1 の NEWS.md ファイルの解説をします。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ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ 本記事は新機能を解説することもさることながら、変更が入った背景や苦労な
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 1 - RAKSUL TechBlog
はじめに この記事を読んで得られること 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 1. 開発環境の構築で使用したツール AWS Lambdaのコンテナサポートを採用 Poetry利用時に開発と本番環境の適切な管理でLambdaデプロイ問題を解決 Poetry利用時に起きた問題 Dockerfileを分けてデプロイできない問題を回避 Mutagen Composeを採用 Dockerの同期遅い問題 Mutagen Composeを利用 2. 開発で活用したPythonライブラリ パッケージ管理 Poetry Ryeも検討したものの採用せず ベースのライブラリ FastAPI Mangum Powertools for AWS Lambda リンター・フォーマッター Ruff Mypy 型アノテーション自動生成ツールの活用 Black テスト Pytest p
gpt-oss の使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Welcome GPT OSS, the new open-source model family from OpenAI! 1. gpt-oss「gpt-oss」は、OpenAIによる待望のオープンウェイトリリースであり、強力なReasoning、エージェントタスク、そして多様な開発者ユースケース向けに設計されています。117Bのパラメータを持つ大規模モデル「gpt-oss-120b」と、21Bのパラメータを持つ小規模モデル「gpt-oss-20b」の2つのモデルで構成されています。どちらも「MoE」(Mixture-of-Experts) であり、MXFP4を使用することで、リソース使用量を抑えながら高速推論を実現します。大規模モデルは単一のH100 GPUに収まり、小規模モデルは16GBのメモリ内で動作し、コンシューマーハードウェア
自分のAWS環境について何でも教えてくれるエージェントが作れそう（Agents for Amazon Bedrock + Knowledge bases for Amazon Bedrock） - Qiita
import logging from multiprocessing import Process, Pipe import re import sys from io import StringIO from typing import Dict, Optional logger = logging.getLogger(__name__) globals: Optional[Dict] = {} locals: Optional[Dict] = {} def sanitize_input(query: str) -> str: """Sanitize input to the python REPL. Remove whitespace, backtick & python (if llm mistakes python console as terminal) Args: query
Generative UI 用に独自言語を利用する「OpenUI」でUIを構築 - Taste of Tech Topics
FIFAワールドカップが終わりましたね。決勝が3連休中だったこともあり、時間を気にせず楽しめた大塚です。 さて今回は、GitHubのスター数が急増中の、OpenUIというGenerative UI用のライブラリを紹介します。 Generative UIは、チャットのなかでLLMにテキストだけでなくUIを生成させる、という考え方です。 Generative UIの分野はまだ黎明期にありますが、以前からある「json-render」や「A2UI」などと比べて、OpenUIにはどのような違いがあるのかを中心に見ていきます。 github.com 1. はじめに 1.1 Generative UIとは 1.2 OpenUIとは 1.3 OpenUIの位置づけ 2. 「Declarative generation」での従来方式の課題 3. OpenUI Langによる解決策 3.1 OpenUI用の
Pythonでゼロから作るコーディングエージェント
はじめに こんにちは。ナウキャストでデータエンジニアをしているTakumiです。 社内(Finatext HD内)の生成AIコンテストでMultiAgentを利用したシステムをスクラッチで構築しました。 具体的には、ユーザーがSlackでメッセージを送信し、コードの記述、レビュー、GitHubでのPR作成までEnd2Endでできるシステムです。 コンテストで構築したシステムの概要図は以下の通りです。 本記事では、複数のエージェントが協調して動作する本格的なコーディングAgent（Coodinator） に絞って、構築した概要を説明します。 この記事でわかること この記事では、LangChainとAzure OpenAIを使用してゼロからコーディングエージェントを構築する方法を詳しく解説します。 具体的には以下の内容を学ぶことができます。 コーディングエージェントの実装方法：Programm
型安全かつシンプルなAgentフレームワーク「PydanticAI」の実装を解剖する - ABEJA Tech Blog
はじめに こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 12日目の記事です。 こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている坂元です。最近はLLMでアプローチしようとしていたことがよくよく検証してみるとLLMでは難しいことが分かり急遽CVのあらゆるモデルとレガシーな画像処理をこれでもかというくらい詰め込んだパイプラインを実装することになった案件を経験して、LLMでは難しそうなことをLLM以外のアプローチでこなせるだけの引き出しとスキルはDSとしてやはり身に付けておくべきだなと思うなどしています（LLMにやらせようとしていることは大抵難しいことなので切り替えはそこそこ大変）。 とはいうものの、Agentの普及によってより複雑かつ高度な推論も出来るようになってきています。弊社の社内外のプロジェクト状況を見ていても最近では単純なRAG案件は減りつつあり、計画からアクションの実行、結果
Modern Emacs Typescript Web (React) Config with lsp-mode, treesitter, tailwind, TSX & more - Ovi Stoica
Table of Contents Introduction Part 1: Treesitter for Typescript & TSX LSP Support Completion setup Linter setup LSP Setup Eslint (Optional) Tailwind LSP Server LSP Performance Emacs LSP Booster Structural editing Formatting buffers with Prettier Other resources Conclusion Introduction I've worked within the JS ecosystem for the past 8 years using editors like Webstorm and VSCode, I started using
LangGraph を用いた LLM エージェント、Plan-and-Execute Agents の実装解説 - Algomatic Tech Blog
はじめに こんにちは。Algomatic LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 Wang+’23 - A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents ChatGPT が発表されてからおよそ 1 年が経ち、AutoGPT, BabyAGI, HuggingGPT, Generative Agents, ChatDev, Mind2Web, Voyager, MetaGPT, Self-Recovery Prompting, OpenCodeInterpreter, AutoAgents などなど、大規模言語モデル (LLM) の抱負な知識および高度な推論能力を活用した LLM エージェント (AIエージェント) が発表されています。 直近ではコード生成からデバッグ、デプロイまで自律的に行う
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Building MCP servers for ChatGPT and API integrations 1. はじめに「MCP」は、AIモデルに追加ツールや知識を拡張するための業界標準となりつつあるオープンプロトコルです。「リモートMCPサーバ」は、インターネット経由でモデルを新しいデータソースや機能に接続するために使用できます。 このガイドでは、プライベートデータソース (ベクターストア) からデータを読み取り、API経由でChatGPTで利用する「リモートMCPサーバ」の構築方法について説明します。 【注意】開発者モードベータ版では、完全なMCPコネクタを構築して使用できます。ProおよびPlusユーザーは、「設定 → コネクタ → 詳細設定 → 開発者モード」を有効化してください。 2. データソースの設定「リモートMCPサーバ
Rubyの型アノテーションの現状についていくつか思うこと（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: A few words on Ruby's type annotations state 原文公開日: 2023/05/05 原著者: zverok 参考: 週刊Railsウォッチ20230531: Rubyの型アノテーションの現状についていくつか思うこと ...を軍の訓練施設で書いているうちに、ついつい5,000ワードになってしまった。 今これをスマホで書いている、それもウクライナ軍の訓練施設にある、200人を越える戦友たちと過ごしている兵舎で。もっぱら訓練と訓練の合間の短い時間（たいてい夜と日曜だが）をこの作業に当てている。 率直に言うと、軍に入隊して以来、まさかRubyについて何か書く時間やインスピレーションを得られるとは思ってもみなかったが、今ここでこうして書いている。 最近、Redditの/r/rubyで興味深い長大な議
Lambda Durable Functions で Human-in-the-Loop なAIエージェントを実装する！ - Taste of Tech Topics
1.はじめに こんにちはデータ分析エンジニアの木介です。 今回は2025年12月にAWSより発表された Lambda Durable Functions を使って Human-in-the-Loop なAgentの構成を紹介します。 Lambda Durable Functions を使うと、複数ステップの処理を 最大1年間 継続できます。 また、承認待ちのように処理を進められない間はLambdaの実行を一度止めた状態で待機でき、その間は実行時間として扱われません。 そのため、Human-in-the-Loop のように「数時間〜数日待つ」ワークフローでも、サーバレスのまま実装しやすくなります。 aws.amazon.com 以下のような人間の承認が必要となるようなAgentを、 Lambda Durable Functions によりサーバレス構成で実現しています。 Human-in-t
Photo by Claudio Schwarz on Unsplash. How to create a Python package? In order to create a Python package, you need to write the code that implements the functionality you want to put in your package, and then you need to publish it to PyPI. That is the bare minimum. Nowadays, you can also set up a variety of other things to make your life easier down the road: continuous testing of your package;
Why DRY is the most over-rated programming principle
I figured I'd kick off my new blog with the most click baity thing I could think of. I suspect any developer reading this is aware of the DRY principle because it is just so ubiquitous. If not though, you just need to know that it stands for "Don't Repeat Yourself" and is generally invoked when advising people to not copy and paste snippets of code all over the place and instead consolidate logic
はじめに ドワンゴ教育事業でデータサイエンティストとして働いている中井です。 この記事では、PythonのパイプラインパッケージであるLuigiで構築したパイプラインにおいて、それを構成するタスク間の依存関係・タスクのグループ間（task_namespace で分けられる）の依存関係を良い感じに出力する方法についてお話しします。想定する読者はある程度Luigiを使ったことのある方としています。 Luigiではタスク全体の依存関係を出力できますが、大規模なタスクだともう少し荒い粒度であったり、全体のうちの一部だけ見たいといったこともあると思います。この記事を読むことでそのような荒い粒度の可視化やパイプラインの一部分に注目した可視化ができるようになります。この記事ではまずLuigiを使っていて課題に感じている部分について説明した後に、可視化対象のサンプルパイプラインについて少し触れて、そのパイ
Examples Roc is a young language. It doesn't even have a numbered release yet, just nightly builds! However, it can already be used for several things if you're up for being an early adopter— with all the bugs and missing features which come with that territory. Here are some examples of how it can be used today. Command-Line Interfaces main! = |args| Stdout.line!("Hello!") You can use Roc to crea
Golang Mini Reference 2022: A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY)
Golang Mini Reference 2022 A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY) Harry Yoon Version 0.9.0, 2022-08-24 REVIEW COPY This is review copy, not to be shared or distributed to others. Please forward any feedback or comments to the author. • feedback@codingbookspress.com The book is tentatively scheduled to be published on September 14th, 2022. We hope that when the release da
","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
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
Azure OpenAI Service の Assistants API でデータ分析 - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 最近は気温の上下が大きいので、服装選びが大変ですね。 今回は、Azure OpenAI Servce Assistants APIを使ってみました。 Azure OpenAI Servce Assistants APIに横浜市の人口データを投入して、人口の増減がどう推移しているのか自動で分析させてみました。 Azure OpenAI Servce Assistants API Azure OpenAI Servce Assistants APIとは Azure OpenAI Servce Assistants APIは、2024年4月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 learn.microsoft.com Azure OpenAI Servce Assistants API（以降、Assistantsと表記します）により、Azure OpenAI
Agent Skills対応Agentを作ろう｜はち
1. はじめに2025年末にAnthropicがAgent Skillsという機能をオープンスタンダード化し、Xなどでもよく話題になっていると思います。MCP然りでAnthropicはこういったスタンダード化をするのが上手いなと感心させられます。 色々議論されていると思いますが、Agentの開発を行っている私的にAgent Skillsのメリットは以下の2点だと考えています。 再利用性：1度作ったSkillを別エージェントでも使いやすい。 段階的開示(progressive disclosure)：そのSkillが必要になったときだけその詳細やスクリプトについてAgentが読み込むことができる。（プロンプトの圧縮につながる。） AnthropicとしてはあくまでClaude CodeやClaude APIでできることを増やしたいがためのオープンスタンダード化ということなのか、自作Agent
Agentic GraphRAG for Commercial Contracts | Towards Data Science
In every business, legal contracts are foundational documents that define the relationships, obligations, and responsibilities between parties. Whether it’s a partnership agreement, an NDA, or a supplier contract, these documents often contain critical information that drives decision-making, risk management, and compliance. However, navigating and extracting insights from these contracts can be a
Over the course of my Spring 2020 semester at Harvey Mudd College, I developed a self-hosting compiler entirely from scratch. This article walks through many interesting parts of the project. It’s laid out so you can just read from beginning to end, but if you’re more interested in a particular topic, feel free to jump there. Or, take a look at the project on GitHub. Table of contents What the pro
Ruby言語の進化を追いかけて意外な構文機能を発見した話（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Vignettes on language evolution: discovering an old syntax feature history 原文公開日: 2024/07/01 原著者: zverok 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 私がこれまでまったく気づいていなかった、ある構文機能がRubyに存在します。 Rubyの進化をテーマにした前回記事を書きつつ（かつ今後出版する書籍の形式を構想しつつ）、私はRuby言語の歴史をどこまでも深く掘り下げ始めています。同時に他の言語についても調べ、あるソリューションが業界で広まったのがいつだったのか、逆にある手法が流行らなくなったのはいつだったのかを理解しようとしています。 Rubyについては、NEWSやChangelogファイルに目を通したり、変更された時期を独自に構
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
Blog
Hachi: An (Image) Search engine Only the dead have seen the end of war .. George Santayana For quite some time now, i have been working on and off on a fully self-hosted search engine, in hope to make it easier to search across Personal data in an end to end manner. Even as individuals, we are hoarding and generating more and more data with no end in sight. Such "personal" data is being stored fro
I did this in 2020 and then again in 2021, but I’m in the mood to look around again. Let’s look through Are We GUI Yet? and see what’s up these days. The task today is to have a text label and an input field that can change the text in the label. In React, for example, this is basically free: const Demo = () => { let [state, setState] = useState("Hello, world!"); return ( <div> <p>{state}</p> <inp
Vertex AI Pipelinesを用いて爆速ML開発の仕組みを構築する #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerXのバクラク事業部で機械学習エンジニアをしている@shimacosです。 最近、体重が増える一方で危機感を感じ始めたので、ダイエットを始めました。 ダイエットを始めて早3ヶ月ほどですが、一向に痩せません。何故でしょう？ この記事はLayerXアドベントカレンダー11日目の記事です。 昨日は@upamuneが「Slack × Zapier × MiroでKPTでの振り返りをラクにする」という記事を書いてくれました。 明日は@itkqが、楽しい話を書いてくれる予定です。 はじめに バクラクの機械学習チームでは、AI-OCRという請求書や領収書などの帳票から、仕訳などの経理業務や電子帳簿保存法の要件を満たすための項目を抽出する機能を構築しています。 AI-OCR機能については、以下の資料などで詳しく述べられています。 バクラクでは、ありがたい事に導入社数が順調に伸びており、
はじめての自然言語処理 Sentence Transformer による文章ベクトル化の検証 | オブジェクトの広場
今回は文章のベクトル化を扱います。文章のベクトル化は 第9回 で扱っていますが、当時に比べてデータセット、事前学習モデル、ライブラリ等でいろいろと状況が好転しているので、改めて扱ってみることにしました。最近は大規模データセットを用いた事前学習が公開されているので、作り比べてみます。 1. はじめに 今回は sentence-transformers1 で文章のベクトル化にチャレンジしてみます。文章をベクトル（埋め込み表現）化することで、文章間の意味合い的な比較が可能になり、類似文章検索やクラスタリングなどが可能になります。 このライブラリは 第9回 で紹介済みですが、当時のバージョンは 0.2.5.1 であり、その後に損失関数が追加されていたり、サンプルコードが充実したりとかなりの更新が入って執筆時点で 2.1.0 になっています。ついでに言うと 第9回 は結構アクセス数があるみたいなので
TLDR: We are introducing a new tool_calls attribute on AIMessage. More and more LLM providers are exposing API’s for reliable tool calling. The goal with the new attribute is to provide a standard interface for interacting with tool invocations. This is fully backwards compatible and is supported on all models that have native tool-calling support. In order to access these latest features you will
--- name: skill-creator description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # Skill Creator This skill provides guidance for creating effective skills. ## About Skills S
Introduction Some part of me has always been fascinated with coercing code to run in weird places. I scratch this itch a lot with my security research projects. These often lead me to writing shellcode to run in kernels or embedded hardware, sometimes with the only way being through an existing bug. For those not familiar, shellcode is honestly hard to describe. I don’t know if there’s a very form
Update 1.60.1: The update addresses these issues. Update 1.60.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2021 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you will like, some of the key highlights include: Automatic language detection - Programming l
Update 1.87.1: The update addresses these issues. Update 1.87.2: The update addresses this security issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the February 2024 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Voice dictation in editor - Use your
はじめての自然言語処理 ELYZA 日本語 Llama 2 指示応答モデルのファインチューニングと vLLM での推論 | オブジェクトの広場
今回は Elyza さんの日本語 Llama 2 指示応答モデルをファインチューニングし、vLLM にデプロイして高速に推論してみます。70 億パラメータモデルならギリギリ Tesla T4 x 1 の構成でも float16 で動かせるかと思ったのですが、どうだったでしょうか。vLLM には OpenAI 互換の API インタフェースも備えているので、ついでに LangChain からも接続してみたり。 1. はじめに 今回は Elyza さんが公開されている大規模指示応答言語モデルである、ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct1 をファインチューニングして vLLM で推論してみます。 そんな訳で今回あまり書くことがなく、動かし方だけサラっと書いて「動きましたー。では良いお年を～。」で締めることにします。 しかし、時代感覚無視の隔月連載でネタを
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
Deconstructing prompt-based meta-tool architecture and context injection patterns for AI engineering - Claude’s Agent Skills system represents a sophisticated prompt-based meta-tool architecture that extends LLM capabilities through specialized instruction injection. Unlike traditional function calling or code execution, skills operate through prompt expansion and context modification to modify ho
For almost a complete decade—starting with discovering Haskell in about 2009 and right up until switching to a job where I used primarily Ruby and C++ in about 2019—I would have called myself first and foremost a Haskell programmer. Not necessarily a dogmatic Haskeller! I was—and still am—proudly a polyglot who bounces between languages depending on the needs of the project. However, Haskell was m
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LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ
ChatGPT および API統合 のためのMCPサーバ構築｜npaka
How to create a Python package in 2022
機械学習パイプラインLuigiのタスク同士の関係を良い感じに可視化する方法 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
The Roc Programming Language
CohereLabs/c4ai-command-r-plus · Hugging Face
Kalyn: a self-hosting compiler for x86-64
0.10.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
A 2025 Survey of Rust GUI Libraries
Tool Calling with LangChain
prompts.chat - AI Prompts Community
Rust on MIPS64 Windows NT 4.0
August 2021 (version 1.60)
February 2024 (version 1.87)
What's New in Emacs 28.1?
Claude Agent Skills: A First Principles Deep Dive
Leaving Haskell behind