並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

1 - 40 件 / 277件

新着順 人気順

python post content type application jsonの検索結果1 - 40 件 / 277件

  • Claude Code中心のMac開発環境を整備する - tmux・Ghostty・Discord通知

    Stopイベントには追加で stop_hook_active(無限ループ防止用フラグ)が、Notificationイベントには notification_type と message が含まれます。 settings.jsonの設定 { "env": { "CLAUDE_DISCORD_WEBHOOK_URL": "https://discord.com/api/webhooks/..." }, "hooks": { "Stop": [ { "hooks": [ { "type": "command", "command": "python3 $HOME/.claude/hooks/discord-notify.py", "async": true } ] } ], "Notification": [ { "matcher": "", "hooks": [ { "type": "comma

      Claude Code中心のMac開発環境を整備する - tmux・Ghostty・Discord通知
    • サーバーレスのセキュリティリスク - AWS Lambdaにおける脆弱性攻撃と対策 - GMO Flatt Security Blog

      はじめに こんにちは、株式会社Flatt Security セキュリティエンジニアの森岡(@scgajge12)です。 本稿では、AWS Lambda で起こりうる脆弱性攻撃やリスク、セキュリティ対策を解説し、サーバーレスにおけるセキュリティリスクについて紹介します。 はじめに AWS Lambda について サーバーレスにおけるセキュリティリスク AWS Lambda で起こりうる脆弱性攻撃 Lambda での脆弱性攻撃によるリスク 脆弱性攻撃による更なるリスク OS Command Injection XML External Entity (XXE) Insecure Deserialization Server Side Request Forgery (SSRF) Remote Code Execution (RCE) AWS Lambda におけるセキュリティ対策 セキュリティ

        サーバーレスのセキュリティリスク - AWS Lambdaにおける脆弱性攻撃と対策 - GMO Flatt Security Blog
      • 【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

        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

          【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
        • 話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう! - Qiita

          Difyって何? 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました!いいUX。 「(いち?)から作成」よりワークフローを作ってみまし

            話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう! - Qiita
          • 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)
            • プロンプトインジェクション対策: 様々な攻撃パターンから学ぶセキュリティのリスク - GMO Flatt Security Blog

              はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの石川(@ryusei_ishika)です。 近年、ChatGPT や Gemini などの大規模言語モデル(LLM)をはじめとする生成 AI の活用が急速に進んでいます。その一方で、これらの AI モデルに対する新たな攻撃手法である「プロンプトインジェクション」が注目を集めており、そのセキュリティリスクが問題視されています。 この記事では、プロンプトインジェクションが実際にどのような脅威となり得るのか、具体的な事例を交えながらそのリアルなセキュリティリスクを解説します。さらに、開発者や経営者が取るべき具体的な対策についても、分かりやすくご紹介します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診

                プロンプトインジェクション対策: 様々な攻撃パターンから学ぶセキュリティのリスク - GMO Flatt Security Blog
              • コーディングエージェントの能力を拡張する Serena を試してみた

                LSP を活用してセマンティックなコード検索・編集能力を提供する MCP サーバー Serena の導入・使用方法を紹介。Claude Code でのオンボーディングからリファクタリングまでの実践的な活用例を解説します。 Serena はセマンティックなコード検索・編集能力を追加するオープンソースのツールキットです。MCP(Model Context Protocol) サーバーとして動作しているため、Claude Code や Cursor, VS Code のように MCP に対応しているクライアントであれば利用できます。またエージェントフレームワークとして Agno を使用しているため、特定の LLM モデルに依存せずに動作します。 Serena は LSP(Language Server Protocol)を使用してセマンティックなコードを解析するのが特徴です。LSP はコードの構

                  コーディングエージェントの能力を拡張する Serena を試してみた
                • Announcing AWS Lambda Function URLs: Built-in HTTPS Endpoints for Single-Function Microservices | Amazon Web Services

                  AWS News Blog Announcing AWS Lambda Function URLs: Built-in HTTPS Endpoints for Single-Function Microservices Organizations are adopting microservices architectures to build resilient and scalable applications using AWS Lambda. These applications are composed of multiple serverless functions that implement the business logic. Each function is mapped to API endpoints, methods, and resources using s

                    Announcing AWS Lambda Function URLs: Built-in HTTPS Endpoints for Single-Function Microservices | Amazon Web Services
                  • みんなのためのLLMアプリケーション開発環境の構築事例

                    はじめに こんにちは。Game Platform DevのDong Hun Ryoo、Takenaka、Zhang Youlu(Michael)、Hyungjung Leeです。私たちの組織は、ゲームパブリッシングに必要なさまざまな機能を開発・運用する役割を担っています。 私たちは最近、組織内の業務効率を高めるためにさまざまなLLM(large language model)アプリケーションを開発し、それと連携してLLMOpsシステムの構築プロジェクトを行いました。プロジェクトの主な目標の一つは、参入障壁が高いLLMアプリケーション開発を、職種に関係なく誰でも簡単に作成できる環境を構築することでした。そのため、さまざまなことを考えながら試行錯誤を経た結果、誰でも簡単にアクセスできる開発・デプロイ環境を整えました。 今回の記事では、LLMアプリケーションの一般的な開発方法と開発プロセスで直面

                      みんなのためのLLMアプリケーション開発環境の構築事例
                    • PythonでDDDやってみた💪 - techtekt

                      はじめに 実行環境 ディレクトリ構造 app migrations/model pyproject.toml ソースコードと簡単な解説 app/core app/core/abstract app/core/decorator app/core/exception app/core/interface app/core/middleware app/core/mixin app/ddd app/ddd/application app/ddd/application/schema app/ddd/application/schema/studnet app/ddd/application/usecase app/ddd/application/usecase/student app/ddd/domain app/ddd/domain/student app/ddd/infra app/ddd

                        PythonでDDDやってみた💪 - techtekt
                      • 防衛省サイバーコンテスト 2025 writeup - st98 の日記帳 - コピー

                        2/2に12時間というちょうどよい競技時間で開催された。21時終了だったけれども、11時45分ぐらいに最速で全完して1位🎉 第1回以来4年ぶりの優勝だ。昨年大会の第4回ではヒントの閲覧数で優勝を逃してしまって悔しい思いをしたので、雪辱を果たすことができ嬉しい。開始直後からずっと1位を独走できており、510名のプレイヤーがいる中で圧勝だったのも嬉しい。 昨年度や一昨年度はバルクが作問を担当していたが、今回はAGESTが担当していた。これまでの問題と比較すると全体的に易化したように思うが、解くにあたって発想の大きな飛躍を必要とするいわゆる「エスパー要素」のある問題はごく一部を除いて存在しておらず*1、よかったと思う。また、昨年度・一昨年度に引き続きwriteupは公開可能というのもよかった。 戦略というほどの戦略は立てていなかったけれども、とりあえずWebを見た後は全カテゴリを上から見ていき

                          防衛省サイバーコンテスト 2025 writeup - st98 の日記帳 - コピー
                        • API シナリオテストツール Postman・Tavern・runn 徹底比較 – 私が runn を選んだ理由 - TechDoctor開発者Blog

                          はじめに はじめまして、テックドクターでバックエンドエンジニアをしている筧と申します。 最近、弊社では API の品質を担保するために「API シナリオテスト」をプロダクトに導入しました。今回は、この API シナリオテストのツールである Postman(+Newman)、Tavern そして runn を比較し、最終的に runn を選んだ理由をご紹介します。 API シナリオテストとは? API シナリオテストとはなんでしょうか? 開発におけるテストといえば、ユニットテストや結合テスト、API テストや E2E テストなどをよく耳にします。しかしAPI シナリオテストという言葉はあまり聞き馴染みがないという方も多いかもしれません。 API シナリオテストは API テストの一種で、複数の API を連鎖的に呼び出して実行するテストです。以下の特徴を持っています。 複数の API を順序

                            API シナリオテストツール Postman・Tavern・runn 徹底比較 – 私が runn を選んだ理由 - TechDoctor開発者Blog
                          • 【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog

                            はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding

                              【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
                            • オススメのRust製無料プロキシツール「Caido」の紹介 - blog of morioka12

                              1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、最近注目を浴びているオススメの Rust 製の無料プロキシツール「Caido」について紹介します。 本稿で触れるプロキシツールは、Web アプリやスマホアプリの通信を傍受して、リクエストの内容を確認したり書き換えたりするツールを指します。 1. 始めに 想定読者 2. Caido の概要 アドバイザー 主な特徴 ディスクトップアプリと CLI HTTPQL DNS の書き換え ブラウザでレスポンスの表示 SDK・Plugin Caido と Burp Suite の違い Caido の使い始め方 3. Caido の主な機能 Sitemap Intercept HTTP History Match & Replace Replay Automate Workflows Search Findings その他 Built-in

                                オススメのRust製無料プロキシツール「Caido」の紹介 - blog of morioka12
                              • OpenAI API ドキュメント 日本語訳|#2 GET STARTED 後編|Nobue Otsu|地方で老舗パン屋を第三者承継

                                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Libraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 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。 前回のおさらいはこちら Python library|Python ライブラリWe provide a Python library, w

                                  OpenAI API ドキュメント 日本語訳|#2 GET STARTED 後編|Nobue Otsu|地方で老舗パン屋を第三者承継
                                • プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ

                                  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

                                    プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ
                                  • OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics

                                    はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri

                                      OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
                                    • 10秒で6,000万円稼いだ「NFT高速MINT bot」 - Qiita

                                      この記事では約6,000万円(2,800 SOL)の利益をあげた、「NFT高速MINT bot」のソースコードを公開します。 NFTをmintした当時、実際に使用したソースコードです。 また、当時私がどんなことをして利益を上げたのかが分かる内容にもなっています。 botter志望でソースコードを見たいという人だけではなく、NFTの波に乗って利益を上げてみたいけど何をすればいいのかわからない人にもヒントになる...かもしれないので、何らかの形でこの記事を役立ててもらえたら嬉しいです。 注意 筆者はプログラミング歴1年未満の初心者です。 ソースコードには重大な欠陥等が存在する可能性があります。 この記事に掲載された内容によって生じた損害等について、筆者は一切責任を負いません。 何をするbotなのか このbotは、「Aurory」というゲームプロジェクトがNFTを販売開始するタイミングに合わせて

                                        10秒で6,000万円稼いだ「NFT高速MINT bot」 - Qiita
                                      • バグバウンティ入門(始め方) - blog of morioka12

                                        1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、バグバウンティの入門として、主に Web アプリケーションを対象にした脆弱性の発見・報告・報酬金の取得について紹介します。 [更新 2026/02/02] お知らせ zenn.dev 1. 始めに [更新 2026/02/02] お知らせ 免責事項 想定読者 筆者のバックグラウンド Start Bug Bounty Bug Bounty JP Podcast [Blog] Intigriti Q1 2024 の成績 インタビュー記事 2. バグバウンティとは バグバウンティプラットフォーム Program Type Private Programs VDP (Vulnerability Disclosure Program) Asset Type 3. プログラムの選び方 Scope OoS (Out of Scope) 4.

                                          バグバウンティ入門(始め方) - blog of morioka12
                                        • Email for agents - Cloudflare Email Service now in public beta

                                          Cloudflare Email Service: now in public beta. Ready for your agents2026-04-16 Email is the most accessible interface in the world. It is ubiquitous. There’s no need for a custom chat application, no custom SDK for each channel. Everyone already has an email address, which means everyone can already interact with your application or agent. And your agent can interact with anyone. If you are buildin

                                            Email for agents - Cloudflare Email Service now in public beta
                                          • 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

                                              REST API Design Best Practices Handbook – How to Build a REST API with JavaScript, Node.js, and Express.js
                                            • 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

                                                gpt-oss の使い方|npaka
                                              • 【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

                                                こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの?」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ

                                                  【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
                                                • Ollama で structured outputs (構造化出力)を試す|ぬこぬこ

                                                  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

                                                    Ollama で structured outputs (構造化出力)を試す|ぬこぬこ
                                                  • Amazon Bedrockを活用した生成AIアプリケーションにおけるセキュリティリスクと対策 - GMO Flatt Security Blog

                                                    始めに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの森岡(@scgajge12)です。 最近、AWS Community Builders (Security) の更新審査を通過して2年目に突入したため、早速 AWS に関するブログを執筆しました。 本稿では、Amazon Bedrock を活用して生成 AI アプリケーションを開発する際に気をつけるべきセキュリティリスクや対策について紹介します。 また、GMO Flatt Security は LLM を活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストや日本初のセキュリティ診断 AI エージェント「Takumi」を提供しています。ご興味のある方はリンクよりサービス詳細をご覧ください。 目次 始めに 免責事項 Amazon Bedrock とは 生成 AI アプリケーションにおけるセキ

                                                      Amazon Bedrockを活用した生成AIアプリケーションにおけるセキュリティリスクと対策 - GMO Flatt Security Blog
                                                    • 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. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte

                                                        GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
                                                      • S3 + API gateway + Lambda (+ Aurora) による Serverless 申請フォームの構築 - BASEプロダクトチームブログ

                                                        はじめに はじめまして、CSE (Corporate Solution Engineering1)の上野です。 今回は BASE Partners という事業で使用していた Google フォームを S3 + API gateway + Lambda (+ Aurora) を使用した Serverless 構成のフォームに移行するというプロジェクトについてお話します。 変更前の構成図と構築した構成図としては以下のようになります。 変更前 変更後 BASE Partners について BASE では新規のショップオーナー様を紹介・支援いただくオフィシャルパートナーを募集するパートナープログラムを運営しています。 それらの申請には初期的には Move fast に行うため、Google フォームと Google スプレッドシートが使用されていましたが、ありがたいことにパートナー様やご紹介いただ

                                                          S3 + API gateway + Lambda (+ Aurora) による Serverless 申請フォームの構築 - BASEプロダクトチームブログ
                                                        • Auth0からCognitoへのユーザー移行 - ROBOT PAYMENT TECH-BLOG

                                                          こんにちは。ROBOT PAYMENT (以下、ロボペイ)でエンジニアをしているtakamoriです。 私が所属しているチームでは、請求先マイページ機能を開発しており、その中でユーザー認証基盤をAuth0からCognitoへと移行させました。そこで今回は、Auth0からCognitoへのユーザー移行手順を書いていきたいと思います。 ※ 本記事ではAuth0やCognitoの環境構築は対象外で、それぞれの環境が構築済み前提となります。 移行手順 Auth0からユーザーをエクスポート Auth0ユーザー情報をCognitoユーザー情報へマッピング Cognitoへユーザーをインポート Auth0からユーザーをエクスポート Auth0からのユーザーをエクスポートするには、ExportUsersJob APIを利用します。GetUsers APIを利用して取得することも可能ですが1,000件の取得

                                                            Auth0からCognitoへのユーザー移行 - ROBOT PAYMENT TECH-BLOG
                                                          • 【2025年最新版】X Bot を作りながら学ぶ AWS ドリル - #1 X API の初期設定 & AWS Lambda を使って Hello World ポストする - log4ketancho

                                                            こんにちは、@ketancho です。 3年ほど前に AWS 公式 Web マガジン builders.flash にて、『作りながら学ぶ AWS ドリル』という連載を、1年間やらせていただきました。 aws.amazon.com このような手を動かしながら学ぶことは個人的にとても好きな学習形式で、楽しく(時には締め切りに涙しながら)連載させていただきました。実は、X(旧 Twitter)の API を利用することがプライベートで稀によくあるので、私自身、今でも頻繁にこの記事を参照しています。 しかしながら、3年も経ってしまうとやはり差分が出てきてしまっており、AWS のマネージメントコンソールもそうですし、Twitter 側の UI にも変更があり、なんなら2023年には Twitter から X にサービス名称も変わってしまいました。そのままご活用いただける部分はあるものの、初見の方だ

                                                              【2025年最新版】X Bot を作りながら学ぶ AWS ドリル - #1 X API の初期設定 & AWS Lambda を使って Hello World ポストする - log4ketancho
                                                            • バクラクMLチームの技術スタックの変遷 - LayerX エンジニアブログ

                                                              機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr

                                                                バクラクMLチームの技術スタックの変遷 - LayerX エンジニアブログ
                                                              • Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | Amazon Web Services

                                                                AWS News Blog Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models Update October 10, 2023 — Amazon Bedrock is now available in 3 regions globally: US East (N. Virginia), US West (Oregon), and Asia Pacific (Tokyo). This April, we announced Amazon Bedrock as part of a set of new tools for building with generative AI on AWS. Amazon Bedrock is

                                                                  Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | Amazon Web Services
                                                                • GPT-5 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。 ・Using GPT-5 1. 概要「GPT-5」は、これまでで最もインテリジェントなモデルであり、特に以下の分野で優れています。 ・コード生成、バグ修正、リファクタリング ・指示追跡 ・ロングコンテキストとツール呼び出し このモデルと同時にリリースされる「GPT-5」のAPIの新機能には、「Reasoning Effort の minimal」「verbosity」「カスタムツール」「allowed_tools」などがあります。 2. モデルについて「GPT-5」シリーズには3つのモデルがあります。一般的に、「GPT-5」は、広範な世界知識を必要とする最も複雑なタスクに最適です。miniモデルとnanoモデルは、一般的な世界知識をある程度犠牲にすることで、コストとレイテンシを低減しています。miniモデルは、より明確に定義されたタスクにお

                                                                    GPT-5 の使い方|npaka
                                                                  • Go + クリーンアーキテクチャで AI エージェント基盤を再設計した話【前編】

                                                                    AIエージェントの開発を一気に行っていたのでそのまとめとなる記事を書いてみようと思います。 エージェント開発のSDKやノーコードツールは充実してきていますが、MVPとしてバックエンドとして使ってる Go でライブラリなどをあまり使わず開発を進めた結果、ほぼ自前で実装することになったので一からのAIエージェント開発ということで参考になるかと思います。 1. はじめに:なぜ Go で AI エージェント基盤を作るのか AI エージェントの実装といえば、一般には Python が選ばれます。 LangChain / LangGraph や LlamaIndex など、強力なエージェントフレームワークのサポートが充実しているからです。 ではなぜ筆者は、Go で、しかも(ほぼ)自前の AI エージェント基盤を一から構築したのか? その理由は以下の 3 点に集約されます。 既存のバックエンドが Go

                                                                      Go + クリーンアーキテクチャで AI エージェント基盤を再設計した話【前編】
                                                                    • SMS 本文設計ガイド:文字数節約やアクセス分析の実装 - SORACOM公式ブログ

                                                                      こんにちは、ソラコムのテクノロジー・エバンジェリスト 松下(ニックネーム: Max)です。 SMS(ショートメッセージサービス) は、電話番号だけでメッセージの送受信ができるサービスです。そのシンプルさから、荷物のお届け予定やメンテナンス告知といった情報から、マーケティングやプロモーション、そして IoT においては機器との通信手段と、幅広く利用されています。 一方で SMS は文字数や表現に制限があるため、長文や複雑な説明には不向きです。そのため、受信者が安心してスムーズに行動できるよう、本文を設計することでユーザー体験(UX)の向上が期待できます。 本記事では文字数削減の考え方や、UX を損なわない SMS 本文設計についてご紹介します。 SMSの文字数と絵文字の有無 SMSの本文は、装飾などを施さずにシンプルに文字のみにして、1通の文字数を制御することが良いでしょう。この背景には「文

                                                                        SMS 本文設計ガイド:文字数節約やアクセス分析の実装 - SORACOM公式ブログ
                                                                      • Raspberry PiとAWSを利用して子どもたちのゲーム時間を可視化してみた | DevelopersIO

                                                                        DynamoDBの作成 さっそくテーブルをCDKで構築してみます。 from aws_cdk import ( Stack, RemovalPolicy, aws_dynamodb as dynamodb, # DynamoDBのライブラリをimport ) from constructs import Construct class GameCounterStack(Stack): def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, **kwargs) -> None: super().__init__(scope, construct_id, **kwargs) # The code that defines your stack goes here # ここから下に追記していきます。 # DynamoDB ログデータ格納用

                                                                          Raspberry PiとAWSを利用して子どもたちのゲーム時間を可視化してみた | DevelopersIO
                                                                        • AWS Security Hub の通知を Amazon Bedrock を使ってアクショナブルにしてみた - カミナシ エンジニアブログ

                                                                          どうもセキュリティエンジニアの西川です。これがきっと私にとっての今年最後のブログです。今年の AWS re:Invent は自身の登壇があったのでほとんど楽しめませんでした。悔しいのでこうしてブログを帰ってきてからいくつか書いています。カミナシのメンバーの中で私と CTO だけは自腹で AWS re:Invent へ参加していますが、来年の飛行機もすでにとっていたりします。来年ラスベガスでお会いしましょう。 AWS re:Invent の中でもたくさんの Generative AI のセッションがありました。私自身はほとんど参加していなかったのですが、Generative AI の GameDay に出たことをきっかけに Generative AI 意外と難しくないなと思い、Security Hub の通知をアクショナブルに変えてエンジニアの誰しもが対応できるようにしてみようと思ったのが本

                                                                            AWS Security Hub の通知を Amazon Bedrock を使ってアクショナブルにしてみた - カミナシ エンジニアブログ
                                                                          • Web APIのテストデータを自動生成してくれるツール「Schemathesis」の紹介 | gihyo.jp

                                                                            筒井(@ryu22e)です。今月の「Python Monthly Topics」は、Web APIのテストデータを自動生成してくれるツール「Schemathesis(スキーマセシス)」を紹介します。 Schemathesisとは何か Schemathesisは、OpenAPIまたはGraphQLで書かれたAPI仕様を元にテストデータを自動生成し、実際にそれらのテストデータを使ってAPIを呼び出すことで、仕様通りの挙動になっているか検証できるツールです。 Schemathesisを使う利点は以下のとおりです。 人間が書いたテストコードでは気付けないエッジケースを見つけられる 仕様書と実装の乖離に気づくことができる Schemathesisの使い方 では、実際にSchemathesisを使ってみましょう。Schemathesisの使い方には、主に以下の2つがあります。 pytestと組み合わせ

                                                                              Web APIのテストデータを自動生成してくれるツール「Schemathesis」の紹介 | gihyo.jp
                                                                            • 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-agent #context-engineering #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

                                                                                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
                                                                              • 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

                                                                                  Flutterアプリの定期リリースを支える自動化 - Fast DOCTOR Technologies TECH BLOG
                                                                                • Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた - Qiita

                                                                                  Supershipの名畑です。週刊少年ジャンプ34号に掲載された小園江ナツキ先生の読切漫画「殺陣ロール」好きです。 はじめに 7月27日についにStable Diffusionの新モデルSDXLの1.0がリリースされました。当初の予定よりは遅れたものの、0.9がリリースされた6月23日から1月程度での高速リリースです。 SDXL 0.9の際に「Stable Diffusionの最新モデルSDXL 0.9と過去モデルで生成画像を比較してみた」という記事でStable Diffusionにおける生成画像の変遷をまとめましたが、今回もSDXL 1.0でどのように変わったのかを記録に残します。 画像の生成はPythonでstability.aiのAPIを呼び出すことで行なっています。 参考:ASCII.jp:最新の画像生成AI「Stable Diffusion XL(SDXL)1.0」ついに公開 

                                                                                    Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた - Qiita