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
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
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 Mirrativ では 2020年頃から サーバサイドの技術をPerlからGoへのシステム移行 を行っており、2024年現在でもサグラダファミリアのように移行作業は継続しています PerlとGoという2つの環境を同時に運用していますが、 基本的には 新機能は Go で実装 し、 Perlでは積極的に新規実装を行わない というスタイルで進めていました しかし、既存の機能の一部に手を加えたいとなった場合、まだまだ Perl の実装に手を加えることが一定あり、Perl から Go の機能を呼び出したいというニーズが出てきました （配信やギフトといったビジネスの根幹を支えるレガシーな実装においては顕著） そこで PerlXS を利用することで Perl から Go を直接呼び出せるようにできないかと考え検証を進めることにしました Goの -buildmode=c-shar
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
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
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS テクノロジー部門技術基盤グループの笹田（ko1）と遠藤（mame）です。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、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.4.0 がリリースされました（Ruby 3.4.0 リリース ）。今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.4 の NEWS.md ファイルの解説をします（ちなみに、STORES Advent Calendar 2024 の記事になります。他も読んでね）。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
プログラミング言語 Ruby30 周年記念イベント 2023 年 2 月 25 日、Ruby 誕生 30 年を記念したイベントが開催されました。 2020 年から流行した新型コロナウィルス感染症の影響で、一時期のイベントはすべてオンラインでの開催が主流となっていました。 本イベントも当初はオンライン形式で予定されていましたが、当日は松江オープンソースラボをメイン会場としてオフラインとオンラインのハイブリッドで開催されました。 開催日 2023-02-25 (土) 13:40 - 17:30 開催場所 松江オープンソースラボ / YouTube 配信 主催 一般財団法人 Ruby アソシエーション / 一般社団法人 日本 Ruby の会 公式ページ プログラミング言語 Ruby30 周年記念イベント 進行 ：前田修吾 公式ハッシュタグ #ruby30th 動画 アーカイブ動画 オープニング
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エージェントのUXを進化させる「A2UI」でアプリを構築 - Taste of Tech Topics
こんにちは。大塚です。 普段は生成AIを利用したサービスの開発に携わっているのですが、直近の仕事では、数理最適化の手法を扱う機会がありました。 実は、大学の授業で数理最適化をかじっており、教授がよく 「人の勘や経験に頼っている部分を数式に落とし込むことで、合理的な意思決定ができるようにしよう。」 といっていたことを思い出しました。 まさに今、それを仕事で実践できており、面白くなってきました。 さて、今回のテーマは最適化ではなく、AIエージェントのUIについてです。 現在の生成AIアプリのUIといえば、「チャット」形式がほとんどの状況だと思いますが、チャットのアプリは汎用的な一方で、入力を制御したり、画像や動画の表示が難しかったりと、限界を感じることってありませんか？ そんな悩みを解決してくれる、「A2UI（Agent to UI）」という、AIエージェント用のUIプロトコルが、2025年1
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
> 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
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
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
Couple of weeks ago when I was publishing The Hidden Cost of URL Design I needed to add SQL syntax highlighting. I headed to PrismJS website trying to remember if it should be added as a plugin or what. I was overwhelmed with the amount of options in the download page so I headed back to my code. I checked the file for PrismJS and at the top of the file, I found a comment containing a URL: /* http
申告チームでテックリードをやらせてもらっている id:nanjakkun です。 freeeではfreee会計をはじめ多くのプロダクトがRuby on Rails(以下Rails)のアプリケーションとして実装されています。 日々の開発の中で、Rubyでも静的な型の解決ができればなあと思うことがあります。 ということで、Rubyの型チェッカーのSorbetをfreee申告に導入してみました。 Sorbet(ソルベ)とは sorbet.org 決済代行サービスのStripeを運営しているStripe社が公開している漸進的型チェッカーです。 ※余談ですがfreeeアプリストアではStripeを決済手段としたアプリの有料販売ができます。 developers.freee.co.jp 有料アプリ販売の準備をする | freee Developers Community 漸進的型付けとは 漸進的型付け
Rust でも学べる関数型ドメイン駆動設計 - Domain Modeling Made Functional の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに なぜ 2026 年に、2018 年出版の本を再読するのでしょうか。正直に言えば、『Architecture Modernization』の翻訳作業で DDD の概念が頻出し、「分かったつもり」の理解では訳せなくなったからです。初読から 7 年。関数型の視点で DDD を説明する本書を、今度こそ腹落ちさせたかった。 読む動機 『Domain Modeling Made Functional』は、DDD と関数型プログラミングを組み合わせたアプローチを解説する書籍です。 Domain Modeling Made Functional: Tackle Software Complexity with Domain-Driven Design and F# (English Edition) 作者:Wlaschin, ScottPragmatic BookshelfAmazon 著者の
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
ChatGPT時代に必要かも!? Pythonで実行するファイルパース（PDF編） | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は話題のChatGPTにコンテキストを与える際に必要となるファイルパース処理について見ていきたいと思います。 本記事ではPDFに焦点を絞ってみていきます。既存のライブラリ内の実装も確認していきます。 先行事例の実装 先行事例の実装として、よく話題となる以下のライブラリを見ていきます。 （LlamaIndexとLlamaHubはほぼ同じですが、parserとしては片方にしかないものもあるため） LlamaIndex https://github.com/jerryjliu/llama_index https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/index.html LlamaHub https://github.com/emptycrown/llama-hu
Cloudflare Agents ワークショップ Cloudflare Developer Advocate Yusuke Wada https://workshop.yusuke.run/cloudflare-agents Yusuke Wada 和田裕介 Cloudflare Developer Advocate 2023年4月入社 Honoの作者 ::right:: やること CloudflareでAIエージェントをつくろう！ アジェンダ AIエージェントとは？ CloudflareでAIエージェントを作る理由 AIエージェントに必要な3つの要素 Agents SDKについて Workers AI / Schdule tasks / Browser Run / Workflowについて デモ 実用的なエージェントを作る その他事例 AIを使った開発 方針 デモ中心でいきます 中で何
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
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
Ruby: frozen_string_literalの歴史と現状、未来を考察する（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Frozen String Literals: Past, Present, Future? | byroot’s blog 原文公開日: 2025/10/28 原著者: byroot -- Railsコアコミッター、Rubyコミッターです 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 frozenは基本的に英ママとしました。 なお、Ruby 3.4以降ではRUBYOPT環境変数でRUBYOPT="--enable-frozen-string-literal"のように指定すれば、その環境で文字列リテラルをデフォルトでfrozenにできます。また、Ruby実行時に--disable-frozen-string-literalを指定すれば一時的にこの設定を解除できます。 Rubyistの皆さんなら、Rubyソースコードのほどんどのフ
Today we’re excited to announce the release of TypeScript 4.8! If you’re not yet familiar with TypeScript, it’s a language that builds on JavaScript and adds syntax for types. These types let you put your expectations and assumptions into your code, and those assumptions can then be checked by the TypeScript type-checker. This checking can help avoid typos, calling uninitialized values, mixing up
Notable changes built-in .env file support Starting from Node.js 20.6.0, Node.js supports .env files for configuring environment variables. Your configuration file should follow the INI file format, with each line containing a key-value pair for an environment variable. To initialize your Node.js application with predefined configurations, use the following CLI command: node --env-file=config.env
Last semester at university, I took a course called "Syntax-Based Tools and Compilers". It focused on building a scanner, parser, compiler, and so on for a language called PL0. We used Python in the course, but I was really interested in learning Rust at the time. So, I decided to embark on a side project (yes, another one!). This time, I wanted to build a JSON parser in Rust. My goal was to test
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
DuckDB has gone from a research project at CWI Amsterdam in 2019 to one of the most widely adopted databases of the past decade. The list of places it shows up is long: notebooks, ETL pipelines, dashboards, CI test runners, embedded analytics inside SaaS products, even an iPhone running TPC-H at scale factor 100. iPhone in a box of dry ice, running TPC-H. (source)Companies have started building re
2025-10-15, Version 25.0.0 (Current), @RafaelGSS Node.js 25 is here! We have upgraded V8 to 14.1, bringing major JSON.stringify performance improvements, built-in Uint8Array base64/hex conversion, and ongoing WebAssembly and JIT pipeline optimizations. This release doubles down on secure-by-default apps and web-standard APIs: the permission model gains --allow-net, Web Storage is enabled by defaul
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
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
This post is an account of why I prefer using the attrs library over Pydantic. I'm writing it since I am often asked this question and I want to have something concrete to link to. This is not meant to be an objective comparison of attrs and Pydantic; I'm not interested in comparing bullet points of features, nor can I be unbiased since I'm a major contributor to attrs (at time of writing, second
Build AI-powered scripts with the fm CLI and Python SDK - WWDC26 - Videos - Apple Developer
Explore all the new ways to leverage Apple Foundation Models on macOS. The Foundation Models SDK for Python lets you integrate with popular tooling and evaluation packages in the Python ecosystem. Find out how to use the brand new fm command introduced in macOS 27 to streamline scripting, automate model workflows, and accelerate your development process. Chapters 0:00 - Introduction 1:22 - Introdu
The joy of building a ray tracer, for fun, in Rust. // flurries of latent creativity
TLDR? You can find the code and a bunch of examples on GitHub at dps/rust-raytracer. Over the holiday break, I decided to learn Rust. Rust is a modern systems programming language which has a really interesting type system. The type system can catch broad classes of common programming mistakes - e.g. ensuring memory is accessed safely - at compile time while generating tight, performant machine co
Building a recommendation engine inside Postgres with Python and Pandas | Crunchy Data Blog
Building a recommendation engine inside Postgres with Python and Pandas I'm a big fan of data in general. Data can tell you a lot about what users are doing and can help you gain all sorts of insights. One such aspect is in making recommendations based on past history or others that have made similar choices. In fact, years ago I wrote a small app to see if I could recommend wines based on how oth
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing Structured Outputs in the API 1. Structured Outputs昨年のDevDayで、「JSONモード」を導入しました。これは、OpenAIのモデルを使用して信頼性の高いアプリを構築しようとしている開発者にとって便利な構成要素です。「JSONモード」は、有効なJSON出力を生成するためのモデルの信頼性を向上させますが、モデルの応答が特定のスキーマに準拠することを保証するものではありません。本日、APIに「Structured Outputs」を導入します。これは、モデルによって生成された出力が、開発者が提供するJSONスキーマと完全に一致するように設計された新機能です。 複雑なJSONスキーマのフォローの評価では、「Structured Outputs」を備えた新しいモデル「g
MCPについて 最近 MCP(Model Context Protocol)の名をよく聞くようになったという人は多いのではないでしょうか。 自分もその1人で、以前までは Cline などのツールに任意の MCP サーバーを追加できて便利、くらいの解像度でした。 解像度を上げるためにも、実際に MCP Client を実装してみました。 この記事に書いてあること ある程度実用的な MCP Client の Typescript 実装 MCP Serverの実装や、公式のQuick startをなぞった記事は多数ありますが、実践的なClient実装の記事は少なめに感じています。(2025/5現在) 実装して見えてくる MCP の勘所 MCP Clientの実装 ※ ここからの話はTypescriptを前提とします。 「クライアント実装？ SDK に Client クラスあるじゃん」と最初は思う
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、今後あらゆる場面で活用されていくことは間違いありません。そして、このパラダイムシフトは、コーディングだけでなくUIやUXのデザインにも大きく影響することになると思います。 今のところ、OpenAIが提供している「素のChatGPT」は、言ってみれば「膨大な量の学習をした人が何もググったり調べたりせずに記憶だけで応えてくれている状態」ですが、Bing AIやChatGPT Pluginのように、必要に応じて検索や外部サービスを使いながら応えてくれるような対話型AIが今後たくさん登場することになるでしょう。 今回は、ChatGPTを既存のサービスと連携させる方法をみていきますが、プロンプトエンジニアリングは、指示文や質問文を工夫することで適切な回答を引き出すだけではなく、既存のプログラミング言語によるコーディングと適材適所で組み合わせることで
データカタログにConnected SheetsやLooker Studioの情報を取り込んでレポートのデータソースを追跡する - 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・データ部 データチームの@TrsNiumです。 弊社では、データの意味やデータの質、データの利活用を一元的に管理することを目的として、データカタログソリューションの一種であるOpenMetadataを導入しました。OpenMetadataを利用することで、様々な種類のデータベースやBI、CRMと連携し、データの管理と可視化を効率化しています。 弊社では主にBIツールとしてLooker Studioを使用しています。また、Google SheetsはConnected Sheetsの機能を使い、BigQuery上に構築されたデータ基盤のデータを用いて簡易的にデータ分析や可視化を行うツールとして利用しています。しかし、これらのツールはOpenMetadataのビルトイン機能ではサポートされていませんでした。そのため、データ変更時の影響範囲の把握や
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【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
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS - STORES Product Blog
プログラミング言語 Ruby30 周年記念イベント レポート
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
OOP: the worst thing that happened to programming
OpenAI の Realtime API の使い方｜npaka
Your URL Is Your State
Rubyの型チェッカーのSorbetを導入しました - freee Developers Hub
Cloudflare Agents ワークショップ
Announcing TypeScript 4.8 - TypeScript
Node.js — Node.js 20.6.0 (Current)
krish's blog • Parsing JSON in 500 lines of Rust
May 2025 (version 1.101)
DuckDB Internals: Why is DuckDB Fast?
Node.js — Node.js v25.0.0 (Current)
Node.js — Node.js 24.0.0 (Current)
Why I use attrs instead of pydantic
OpenAI API の Structured Outputs の使い方｜npaka
実用的なMCP Clientを実装してMCPを理解する
ChatGPTプロンプトエンジニアリングとUI/UXデザイン｜緒方 壽人 (Takram)