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
AWS利用料金を毎日Slackに通知する仕組みをCDKで作りたくてやってみた | DevelopersIO
どーも、データアナリティクス事業本部コンサルティングチームのsutoです。 最近仕事が忙しくなると、AWSにて検証で作ったリソースを削除し忘れたことで余計な課金を発生させてしまうことが増えてきました。 自分の個人検証アカウントではAWS Budgetsを使って予算とアラートを設定していましたが、上限近くになってから気づくより毎日通知で気づくほうが良いと思ったので、今回はAWS CDKを使って作ってみました。 ※CDKをTypescriptで書く練習をしたかったという思いもあり、CDKスタックはTypescript、中のLambdaはPythonという個人的趣向に沿った組み合わせとなっています。 作るもの 以下の図のとおりです。 毎日AM9時10分（JST）にAWS料金を特定のSlackチャンネルに通知します。 作業環境は以下となります。（Python、AWS CDKの環境はすでにインストー
ElasticsearchとKibela APIを使ってSlackでのCSお問い合わせ対応業務を改善した話 - BASEプロダクトチームブログ
この記事はBASE Advent Calendar 2020の11日目の記事です。 devblog.thebase.in BASE株式会社 Data Strategy チームの@tawamuraです。 BASEではオーナーの皆様や購入者様のお問い合わせに対して、Customer Supportチームが主となって対応をしています。その中でもいくつかの技術的なお問い合わせに対しては、以下のようにSlackの専用チャンネルを通して開発エンジニアに質問を投げて回答を作成することになっています。 CSチームから調査を依頼されるお問い合わせの例 これらのCS問い合わせ対応は日々いくつも発生しており、CSお問い合わせ対応を当番制にして運用してみた話 でもあるように週ごとに持ち回り制で各部門のエンジニアが対応しているのですが、どうしても調査や対応に時間が取られてしまうという問題が発生していました。 dev
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
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
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
Datadog ErrorTracking を導入して通知アラート数を1/3以下にしました - Nealle Developer's Blog
こんにちは。最近は湿気にやられ気味のSREチームの高 (@nogtk) です。 先日、アプリケーションのエラー監視改善の一環として、Datadog ErrorTracking を導入しました。 厳密には、エラーログをデータソースとして扱う ErrorTracking for Logs を導入しております。長いので、以降本記事では ErrorTracking と呼んでいきます。 実際に導入するまでにやったことをご紹介したいと思います。 ErrorTracking 導入前のアプリケーション監視のやり方 導入前のアプリケーションのエラー監視としては、開発チーム単位で分担しながら以下のように行っていました。 ログレベルが Error あるいは "error" という文言が入っているエラーログが発生した場合にそのエラーログを Slack に通知する 通知されたエラーログを確認し、適宜トリアージする
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
はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
Terraform実行ユーザー用の最小権限の原則を支援するPike触ってみた | フューチャー技術ブログ
はじめにTIG 真野です。Terraform連載2025の2日目です。 Pikeを触ってみた記事です。 PikeとはPike は James Woolfendenさんによって開発されたTerraformのコードを静的解析し、その terraform apply に必要な最小権限の原則に則ったIAMポリシーを生成するツールです。直接 .tf のコードをスキャンするというところが、良さそうと思ったポイントです。 Terraformを用いてインフラ構築する際には、強めの権限（本来は不要であるサービスの作成権限など）を付与して行うことが多いと思います。そのため、万が一のセキュリティ事故や誤操作で思いがけない結果に繋がる懸念がありました。しかし、最小権限の原則を忠実に守ろうとすると難易度・対応コストが高くなるため、ある程度割り切った運用を採用することが多いように思えます（もちろん、開発時は大きめを許
はじめての自然言語処理 Hugging Face Transformers で T5 を使ってみる | オブジェクトの広場
前回が分量的にやたらと重かったので、今回はその反省(反動?)を踏まえて軽い感じでいってみます。第7回で紹介した T5 ですが Hugging Face の Transformers でもサポートされてますので、その使用方法をご紹介したいと思います。 1. はじめに 今回は久しぶりに T5 の話です。T5 に関しては第7回、第8回で一度紹介しているので、未読の方は記事に目を通してから戻ってきて頂けると、より理解がしやすいと思います。 さて、 T5 ですが Google のオリジナルコード(以下 “t5"と記述)1は敷居が高いと感じる方もいらっしゃるのではないでしょうか。 Estimator API ベースのコードや gin による設定など慣れていないと、とっつきにくいのではないかと思います。 そこで今回は Hugging Face の Transformers 2を使って T5 を動かす方法
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
Lambda でバッチ処理を構築する際のエラー通知パターン 5選 - サーバーワークスエンジニアブログ
はじめに パターン1. 直接Publish パターン メリット デメリット パターン2. DLQパターン メリット デメリット パターン3. 失敗時送信先パターン メリット デメリット パターン4. メトリクスフィルターパターン メリット デメリット パターン5. サブスクリプションフィルターパターン メリット デメリット 各パターン比較表 まとめ はじめに アプリケーションサービス部の宮本です。 お仕事でLambda を使ったバッチ処理を構築することが多いのですが、バッチ処理でエラーが発生した場合、通知が必要なケースが大半です。そこで通知の方法について、幾つかパターンがあるので纏めてみることにしました。 イメージとしては以下の様なバッチ処理です。条件に当てはまらない場合は別のアプローチもご検討ください。 ここでいうバッチ処理のイメージ 実行頻度は1日数回程度以下。 失敗すると何かしらの業
2024-06-11, Version 22.3.0 (Current), @RafaelGSS Notable Changes [5a41bcf9ca] - (SEMVER-MINOR) src: traverse parent folders while running --run (Yagiz Nizipli) #53154 [1d5934524b] - (SEMVER-MINOR) buffer: add .bytes() method to Blob (Matthew Aitken) #53221 [75e5612fae] - (SEMVER-MINOR) src,permission: --allow-wasi & prevent WASI exec (Rafael Gonzaga) #53124 [b5c30e2f5e] - (SEMVER-MINOR) module: pr
前回の記事では、GPUが１枚だけの環境でなるべく高速にローカルでElyzaTasks100の評価を回す方法を示した。 GPUが1枚でもローカルで高速にLLM評価を回したい！ だから次はこれ使って進化的アルゴリズムでモデルを進化させてみたいね！という話だったのだが、そんな時、まさに渡りに船のグッドタイミングでMergekit-Evolveが登場した！ mergekit-evolve登場！https://t.co/Gx4IJjajba の進化モデルのマージ手法論文を元にMergeKitで実装 競走馬のインブリード配合みたいに父方と母方の4代前と3代前に同じ祖先を持つ4×3の「奇跡の血量」みたいな”黄金配合率”が見つかるかもしれない https://t.co/CD3H1WAeG0 — Ryousuke_Wayama (@wayama_ryousuke) April 24, 2024 Sakana
AWS Lambda Powertools TypeScript がbeta releaseされたので触ってみた。 | DevelopersIO
AWS Lambda Powertools TypeScript がbetaリリースされたと古巣のCDOが教えてくれたので触ってみました? AWSの中の人のツイートはこれです。 I am ✨thrilled✨ to announce that the beta release of AWS Lambda Powertools TypeScript is public? It provides a suite of utilities for Node.js Lambda functions to ease the adoption of best practices such as tracing, structured logging, custom metrics ✨https://t.co/6xYpOEY5zM — Sara Gerion (@Sarutule) January 5,
はじめに お疲れ様です。矢儀 @yuki_ink です。 こちらのAWS公式ハンズオンをやってみました。 ECSとFargate/EC2を利用した環境構築から、CI/CDパイプラインを利用したデプロイまで、一通り体験できる素晴らしいハンズオンでした。 次のようなみなさんにおすすめです。 ECSを知識として知ってはいるが、実際に触ったことがない コンテナの何が優れているのか、実感を持っては理解できない CI/CDパイプラインでコンテナをデプロイしてみたい ハンズオンで構築する環境の構成イメージはこちら。 1. VS Code Serverの構築 このハンズオンでは、開発環境として Visual Studio Code Server (VS Code Server) を利用するとのことで、まず、CloudFormationでVS Code Serverを構築していきます。 ハンズオンページの
Amazon SQSを使ってAWS Step Functionsで長時間かかる処理が終わるのを待つ | DevelopersIO
AWS Step Functionsの中に（外部APIの呼び出しなどで）長時間かかることもある処理がある場合に、その処理の結果を待ち、重複を防ぐために処理中は新しい処理のリクエストをしないという仕組みが必要になり、実装してみました。 重複の発生する実装（SQS未使用の実装） 次の手順で1分毎に実行するStep Functionsを定義します。 $ sls create --template aws-python3 --path sample-app $ cd sample-app $ sls plugin install -n serverless-python-requirements $ sls plugin install -n serverless-prune-plugin $ sls plugin install -n serverless-step-functions $ sl
Amazon FSx for NetApp ONTAPファイルシステム上のiSCSI LUNをマウントしてみた | DevelopersIO
Amazon FSx for NetApp ONTAPは単純なファイルサーバーじゃないぞ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはMulti-AZのEBSボリュームを欲しいなと思ったことはありますか? 私はあります。 EBSボリュームはAZ単位なのでAZ障害のことを考えるとちょっと心配です。かと言って自分でブロックレベルのレプリケーションを実装するのも何だか大変です。 そこで、Amazon FSx for NetApp ONTAPの出番です。 Amazon FSx for NetApp ONTAPはファイルサーバーとしての機能だけではなく、ブロックストレージとしての機能も有しています。 Q: Amazon FSx for NetApp ONTAP はどのプロトコルをサポートしていますか? A: Amazon FSx for NetApp ONTAP は、ネットワークファイ
Create rule を押します。 作成したあとは inactive 状態なので、Set as active を押します Set as active を押します。 メールを SES に送信 ここまでの設定で、送信したメールが無事に S3 に保存されるか確認します。Gmail で適当にメールを送信します。 S3 上にファイルが保存されています。この中にメール本文や添付ファイルが含まれています。 Lambda 関数作成 S3 に保存されるメールデータの中から、メールの本文と添付ファイルを抜き出す処理を行います。S3 にメールデータが置かれたことをイベント通知で検知して、Lambda 関数を起動します。次の Python コードで、Lambda 関数を適当に作成します。 行っている内容は、ざっくり以下の通りです。 S3 イベント通知をトリガーに Lambda 関数を起動する Lambda 関数
This is my solution which is highly based on a great AWS employee (Alfredo J). Most likely if you are reading this article, you might know this is not something possible to do without a workaround in AWS. You might think of using a scheduled task or complex solutions but after a while, Alfredo from Mexico supported me to bring this solution to all of you. First, create a Policy using the JSON opti
AWS Lambda Powertools for TypeScriptがGAされたので試してみた | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。 このたび、AWS Lambda Powertools for TypeScriptがついにGAされました。 AWS Lambda Powertools for TypeScript is now generally available AWS Lambda Powertoolsは、Lambda Functionに対してサーバーレスのベストプラクティスを適用できるユーティリティで、AWS LabsからOSSとして提供されています。 awslabs/aws-lambda-powertools-typescript: A suite of utilities for AWS Lambda Functions that makes structured logging, creating custom metrics asynchronously
AWS Lambdaがコンテナイメージをサポートしたので、Detectron2 を使って画像認識(Object Detection)を行うAPI を作る - Qiita
この記事はFusic Advent Calenderの5日目の記事です。 昨日は @ayasamind さんの PHP8+ Laravel8 + laravel-generatorで簡単CRUD作成からユニットテストまで書く でした。 @ayasamind さんといえば、先日大いにバズった Geeks Bar Tenjin を企画した偉大なお方です。 月イチで開催されるらしいので、福岡にお立ち寄りの際は、ぜひ開催日を確認してみてください！ やったこと AWS Lambda 上でDetectron2 を実行し、画像にバウンディングボックスを付けます。 はじめに 現在絶賛開催中の、AWS Re:Invent にて、AWS Lambda がコンテナイメージをサポートする という発表がありました。今までは様々な制約があり、AWS Lambda では動かせない処理がありましたが、今回の発表により実質
Understanding GPU Memory 1: Visualizing All Allocations over Time – PyTorch
Blog Understanding GPU Memory 1: Visualizing All Allocations over Time During your time with PyTorch on GPUs, you may be familiar with this common error message: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 512.00 MiB. GPU 0 has a total capacity of 79.32 GiB of which 401.56 MiB is free. In this series, we show how to use memory tooling, including the Memory Snapshot, the Memo
GitHub - langroid/langroid: Harness LLMs with Multi-Agent Programming
Click to expand Aug 2025: 0.59.0 Complete Pydantic V2 Migration - 5-50x faster validation, modern Python patterns, 100% backward compatible. Jul 2025: 0.58.0 Crawl4AI integration - browser-based web crawling with Playwright for JavaScript-heavy sites, no API key required (thank you @abab-dev!). 0.57.0 HTML Logger for interactive task visualization - self-contained HTML logs with collapsible entrie
イベント ドリブン関数の再試行を有効にする | Cloud Run functions Documentation | Google Cloud
イベント ドリブン関数の再試行を有効にする このドキュメントでは、イベント ドリブン関数の再試行を有効にする方法について説明します。自動再試行は HTTP 関数では使用できません。 イベント ドリブン関数が完了しない理由 まれに、内部エラーのため関数が早期に終了することがあります。関数は、デフォルトで自動的に再試行される場合もあれば、再試行されない場合もあります。 よくあるのは、関数コード内でエラーがスローされるためにイベント ドリブン関数が正常に完了できないケースです。これには、次のような理由が考えられます。 関数にバグがあるため、ランタイムから例外がスローされる。 関数がサービス エンドポイントに到達できないか、エンドポイントに到達しようとしている間にタイムアウトする。 関数から意図的に例外がスローされる（たとえば、パラメータの検証で不合格だった場合）。 Node.js 関数は、拒否さ
Should you use OCaml for web projects? Web development trends are a hotly debated topic in the computer programming world and the familiar faces of languages and frameworks are unlikely to change: hypertext markup language or HTML, CSS, and JavaScript are the core technologies (with server-side technologies such as PHP, Python, etc.), and React, Vue, Svelte, and Angular are proving to be as popula
創る、学べるの 株式会社カサレアル 公式ブログ。 エンジニア、研修講師、採用担当、マーケチームから、技術情報や会社情報をお届けします。 Home 技術情報 AWS SAM CLI と localstack を利用して Lambda をローカル実行してみよう AWS SAM CLI と localstack を利用して Lambda をローカル実行してみようはじめにLambda 開発する中で、動作確認をローカルで実行できないかと思ったことはありませんか？ そんな疑問も、AWSが提供している SAM CLI を活用することで、ローカル実行することができます。さらに、dockerを使ったlocalstack も使用することで、S3 や SecretsManager などのAWSリソースを、ローカル環境でエミュレートすることも可能です。 それでは、ローカル環境でLambdaの実行ができるように環境
Welcome to Lesson 5 of 12 in our free course series, LLM Twin: Building Your Production-Ready AI Replica. You’ll learn how to use LLMs, vector DVs, and LLMOps best practices to design, train, and deploy a production ready “LLM twin” of yourself. This AI character will write like you, incorporating your style, personality, and voice into an LLM. For a full overview of course objectives and prerequi
Automated Hydroponic System Build – Projects | Kyle Gabriel
Last Updated: August 28, 2022 Hydroponic farming is a method of growing crops without soil, with the main benefits of environmental and nutrient control, water conservation, and reduction of labor. This technique relies on a number of technologies that the principles of automation can be applied in order to improve yield and consistency. In this article and accompanying video, I’ll show you how to
pytestについて Pythonを使ってテストコードを書くことができるオープンソースのテストフレームワークです。シンプルな単体テストから複雑な機能テストまで、様々なテストを書くことができます。 pytest には次のような特徴があります。 unittest テストケースの実行をサポート 組み込みの assert 文をサポート。特別なアサーション・メソッド(self.assert*())は不要 テストケースのフィルタリングをサポート 最後に失敗したテストから再実行する機能 並行でのテスト実行をサポート 機能を拡張するための何百ものプラグインからなるエコシステム オープンソース pytest は Python 標準の unittest モジュールに代わるボイラープレート不要のモジュールで、unittest テストケースをそのまま実行することができます。pytest はフル機能を備えた拡張可能
Bedrock, OpenSearch Serverless, App Runner, Slack Bolt, LangChainを利用してRAGを実行できるSlackチャットボットを作成しました。 こんにちは。たにもんです。 生成AIを活用したアプリケーションの代表例としてRAG (Retrieval-Augmented Generation; 検索拡張生成) があります。 LLMが生成する文章にはもっともらしい嘘（ハルシネーション）が含まれることがありますが、RAGを用いることでハルシネーションを抑える効果が期待できます。 ハルシネーションはLLMが学習していない知識に関する文章を生成する際に発生する可能性が高まりますが、RAGではユーザーの入力に関連する情報を外部から検索してLLMの知識を補ってあげることで精度向上を目指します。 今回はRAGを実行できるSlackチャットボットを作っ
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Node.js — Node.js v22.3.0 (Current)
Mergekit-Evolve登場！進化的アルゴリズムで手元のLLMを最強進化させよう！
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SES でメール受信を行い、Lambda 関数でメール本文、添付ファイルを抜き出す - Qiita
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