Claude × Nano Banana Pro で料理漫画を自動生成するパイプラインを作った - Qiita
ページ,コマ,コマサイズ,シーン説明,キャラクター,セリフ,漫画部分プロンプト,実写料理プロンプト,備考 1,1,大,ユウタが和食を洋食っぽく盛り付けてしまう,ユウタ,肉じゃが作った！大皿にドーンと盛ったよ！,"被写体：ユウタがダイニングテーブルの前に立ち、大きな白い丸皿を持っている。得意げな笑顔。 構図：テーブルを挟んでユウタの上半身。 場所：1LDKマンションのダイニング、夜。 スタイル：よつばと!風、フルカラー、パステルカラー。","肉じゃがを白い丸皿に山盛り、洋食風の盛り付け、違和感がある",導入 1,2,中,ミナが微妙な反応,ミナ,美味しそうだけど…なんか和食っぽくないかも,"被写体：ミナがテーブルに座り、皿を見ている。首をかしげている。 構図：バストアップ。 スタイル：よつばと!風、フルカラー。",, """ Nano Banana Pro 画像生成（複数画像対応） Usage
ジムの会員管理システムを作った僕に「エニタイムフィットネスみたいなことがしたい」とジムを家族経営するお客さんから相談された。 「えっ！？会員管理を作ったついでにエニタイムフィットネスみたいな仕組みをやりたい！？予算は無い！？不正防止のため、入退室時の写真も撮りたい？！ログもとりたい！？」 さすが筋トレに明け暮れてるオーナーさんの要望はマッチョだと思った。 普通にやれば電子錠の仕組みや工事やらで一店舗あたり数百万から一千万掛かるような仕組みだろう。 そんな予算無いみたいだし、既存の店舗をそんな大々的に工事もできない。そもそも自分にそんな工事の知識もない。 結果Raspberrypiを使い、それを一店舗予算10万円代で実現、会員カードを他店舗と共有した24時間営業にできた。 その詳しい技術的な内訳を共有する。 （なお執筆時点では２０２４年だが、これ自体は５年前、２０１９年の仕事である。） 前提
ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成出来たので感想とコツ - Qiita
今回やりたかったこと 目標：ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成 するにはどうしたらいいのか、ChatGPT のハードルとかコツとかを知りたい。 ※最終的なプロンプトの入力と出力の全文は本ページ下部に貼り付けてます。 作ったもの概要 保険組合のウォーキングイベントの会社内の3チームの歩数進捗の slack への自動投稿 bot を作成しました。 処理は大きく2つに分かれています。 ウォーキングイベントサイトから歩数をスクレイピング＆スプシへアップロード スプシの GAS で投稿文字列作成＆ slack へ自動投稿 今回 ChatGPT でやったのは1の方です。 2は前回半年前開催分のコードをほぼそのまま流用しました。 運良く（？）今回のタイミングでウォーキングイベントのサービスサイトが変わり、 HTML がまるっと変わり1のスクレイピングコードは作り直しが必
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
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
法律のデータ構造と検索
デジタル庁は、法令標準 XML スキーマに準拠した、現行の法令データをe-Gov法令検索というサイト上で公開しています[1]。今回、この法令XMLをパースするPythonライブラリ ja-law-parser をつくり、法令データの全文検索をしてみました。 この記事では、日本の法令とそのデータ構造、法令XMLパーサについて解説し、最後に、それらを使った法令データの全文検索システムを実装する方法をご紹介します。法令検索の実装についても、GitHubリポジトリで公開しています。 この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の16日目の記事です。 法律と法令 法律とは 法律の制定と公布 法律と法令の違い 法律の改正 法令のデータ構造 e-Govの法令データ 法令標準XMLスキーマ 法令番号と法令ID 題名 本則と附則 条・項・号 編・章・節・款・目 法令XMLパーサ：
Python×株式投資｜仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る（中編） - Qiita
素人が生成AI無料期間中に作る！毎日自動で銘柄スクリーニング＆X自動通知Bot これまでの経緯 本記事は、Pythonによる株式スクリーニング自動化・実践の続編です。これまでの背景や検証の流れは、以下の記事をご確認ください。 現在構築中のスクリーニングモデルの全体像と今回やること 生成AI無料期間にスクリーニング結果自動通知botを作り始めた 今回のモデルのスクリーニング速度を100倍向上した方法 yfinance由来の軽量データセット構築 今回のモデルの改善点 今回のスクリーニングモデルの精度 相場状況を簡易的に数値化する 財務スクリーニング *2025年7月7日 リンク修正しました。お知らせいただきありがとうございました。 はじめに 毎日自動で銘柄スクリーニングの結果を知れたら、仕事が終わった後の疲れたの脳でも、めんどくさがらずに、お布団に吸引されることもなく、定期的に投資が続けられる
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
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
日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics
最近は朝型にシフトしてウォーキングを始めました。菅野です。 皆さんは日々の業務でどれぐらいExcelを用いているでしょうか？ 表計算ソフトであるExcelですが、計算のみならず、グラフ描画や、文章を表形式でまとめたり、マニアックな使い方ではアニメーションの作成までできてしまいます。 エンジニア以外の方も業務で使用することが多いのではないでしょうか？ しかしながら、業務上でExcelを用いると、日々の煩雑な作業が多くなりやすい印象です。 エンジニアであればVBA等を調べてマクロを作るといったことも可能ですが、一般の人にはハードルが高くなってしまいがちです。 今回はそんなExcelを用いた業務をChatGPTにPythonスクリプトを作ってもらうことで効率化してみましょう。 今回のテーマではGPT-4のモデルを使用します。 また、CodeInterpreterで対象のExcelファイルを読み込
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
ついにBitNet Llama8Bが登場! CPUのみで爆速推論するLLM,BitNet.cpp｜shi3z
科学の世界では、それまでの常識が覆ることを俗に「パラダイムシフト」と呼ぶ。 しかし、もしもAIの世界にパラダイムシフトという言葉があるとしたら、今週の人類は一体何度のパラダイムシフトを経験しただろうか。 そのトドメの一撃とも言えるのが、BitNetのLlama8B版だ。 Lllama-8B構造で学習された最初のBitNetであり、全てを変えてしまうゲームチェンジャーでもある。CPUのみで秒間5-20トークンを出力する。超強力なLLM推論エンジンの出現だ。 BitNetとは、そもそも1.58ビットに相当する情報量で、本来は4ビット以上必要な大規模言語モデルの計算を劇的に高速化する技術である。 LLMの推論には通常は巨大な浮動小数点数(8ビットから16ビット)の、大量の乗算(掛け算)が必要なため、GPUなどの特殊な半導体を必要としていた。特にNVIDIAのGPUがこの目的にマッチしていたので今
GitHub Actionsで実現する高度なイシュー管理: 安野たかひろ都知事選マニフェストリポジトリの自動化ワークフロー解説 - Sun wood AI labs.2
ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています： 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
eBPFに3日で入門した話 - CADDi Tech Blog
はじめに eBPF とはなにか ざっくり概要 「Packet Filter」なのに「Virtual Machine」? eBPFでなにができるか? カーネルイベントのフック ユーザーランドアプリケーションとのやりとり eBPFの主な用途 eBPFが注目される背景 eBPFの仕組み アーキテクチャと処理フロー カーネルモジュールとeBPFの違い eBPFプログラムの作り方 eBPFプログラムを作ってみる 環境の準備 Hello world もう少し複雑なサンプル その他のサンプル HTTPリクエストのダンプ TCP接続先の調査 tcplife dirtop filetop oomkill まとめ eBPFはなにに使えるか 参考サイト はじめに こんにちは、Platformチームの小森です。 eBPF (extended Berkley Packet Filter) について、2022年8月2
敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できますか？」というテキストの場合、予約情報を下記のようにJSON形式で抽出が可能です。 発話した日付が2023年11月20日なので、来週の火曜日は、11月28
![[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1411bfc9bab7285dac15be8b3eb226c0b7047813/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fhirai_reservation_1200x630.png)
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
はじめに RSS対応のサイトだと、更新情報追いやすいけど、RSS非対応のページも追いたいよね。って人向けの記事です。 RSS対応しているサイトなら、RSSリーダーを使った方が早いです また、Discordのチャンネルにも通知がしたかったので、メールとDiscord両方に通知を行っています。 Discord側にWebhook用のURLが必要ですが、本記事では紹介しません 参考サイトのZennの記事が細かく書かれていますので、そちらをご覧ください なお、この仕組みは更新を検知したいサイトに確認リクエストを送ります。 高頻度で設定してしまうと、サーバーに負荷がかかる為、 高頻度での設定はしないようにお願いします 参考サイト 構成図 コードについて(Lambda) コードについては、基本的に、クラスメソッドさんの記事を参考にしています Discordの通知部分については、AmazonBedrock
こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ Claude Code v2.1.80で待ちに待ったステータスライン用のrate_limitsフィールドが追加されました。これがないために本当にみんな頑張ってきたのです。本当につらい世界でした。 何が変わったのか 2026年3月19日リリースのv2.1.80で、ステータスラインに渡されるJSONにrate_limitsフィールドが追加されました。 changelogの記載はこうです。 Added rate_limits field to statusline scripts for displaying Claude.ai rate limit usage (5-hour and 7-day windows with used_percentage and resets_at) これにより、Claude Codeのサブスクリプションの使用量
TypeScriptでどこまで「関数型プログラミング」するか ─ 「手続き Haskell」から考察する - 一休.com Developers Blog
この記事は 一休.comのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita 10日目の記事です。 昨今は Web アプリケーション開発の世界でも、関数型プログラミングのエッセンスを取り入れるような機会が増えてきました。 とはいえ、一つのアプリケーションを 1 から 10 までがっちり関数型プログラミングで構成するというわけではなく、そのように書くこともあればそうでない従来からの手続き的スタイルで書くところもあるというのが現状で、どこまで関数型プログラミング的な手法を取り入れるかその塩梅もまちまちだと思います。まだ今はその過渡期という印象も受けます。 本稿ではこの辺りを少々考察してみたいと思います。 先日、Qiita Conference 2023 Autumn で以下のテーマで発表を行いました。 この発表では「関数型プログラミング最強!」という話をしたわけではなく、
こんにちは。ダイの大冒険エンジョイ勢のbun913と申します。私はSDET(Software Development Engineer in Test)として、QAチームにいる何でも屋さんとして、私より優秀なみなさんが本質的なことに時間を使えるように日夜改善を考えています。 私は弊QAチームでのMCP活用として以下のような記事を書いておりました。 今回は最近話題の Agent Skills とあらかじめ作っておいたCLIツールを組み合わせて、QAチームが本質的ではない作業にかける時間とトークン消費量を大幅に削減する試みを紹介します。 内容自体はQAチームの取り組みですが、考え方やツールの使い方は他のことに流用できるのではないかと考えています。 先に背景とやったことをざっくり説明 背景: 前回までの取り組み 弊チームでは自動テストに力をいれつつも、手動テストの威力も大事にしています。実際探索
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
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
前回の記事から約4年3ヶ月ぶりの投稿です... 定期的に文章を書かないと書けなくなってしまうので何か書かなければ...と思っていたら、ちょうどタイミングよくアドベントカレンダーの季節だったので 防災アプリ Advent Calendar 2022の7日目として参加させていただきます。 現在、日本からオーストラリアにかけての上空に「みちびき（初号機〜4号機、初号機後継機）」と命名された準天頂衛星(quasi-zenith satellites)が4機（待機運用中の初号機も合わせると5機）飛んでいます。 この衛星を利用した準天頂衛星システムみちびき(QZSS)は既存のGPSやGLONASSといった衛星測位システムを補完し、常時1機は日本から高仰角で見通せる位置に滞空するように設計されています。 高層ビルの多い都市部や山間部において低仰角を飛んでいるGPSをうまく捕捉できない場合でも高仰角を飛ぶ
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
鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Webブラウザ上でPythonが動作するPyScriptについて、内部構造なども含めて詳しく解説したいと思います。 PyScript公式サイト（https://pyscript.net/） Warning：PyScriptは現在非常に活発に開発が進んでいるプロダクトのため、将来的にこの記事のサンプルコードが動かなくなる可能性があります。記事執筆時点では最新バージョンであるPyScript 2023.03.1で動作確認しています。うまく動かない場合はPyScriptの公式ドキュメントなどを参照してみてください。 PyScript - PyScript documentation PyScriptとは？ PyScriptは公式サイトに「Run Python in Your HTML」と書いてあると
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
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
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
Dev Containerを使ってステップバイステップで作るPythonアプリケーション開発環境 - 電通総研 テックブログ
みなさんこんにちは、電通総研コーポーレート本部システム推進部の佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸いです。 はじめに 事前の準備 最小限のD
Python版の「LangChain」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・LangChain v0.0.329 (2023/11/3) 【最新版の情報は以下で紹介】 1. LangChain「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。真の力は、それを他の 計算 や 知識 と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 主な用途は、次の3つになります。 ・文書に関する質問応答 ・チャットボット ・エージェント 2. Lan
寺田 学です。9月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.5で導入され、多くの場面で活用されている型ヒント（Type Hints）について、より良い型ヒントの書き方を紹介します。 Pythonの型ヒントとは Pythonは動的型付け言語です。型を指定せずに変数宣言できますし、関数の引数や戻り値に型を宣言する必要はありません。 Python 3.5（2015年9月リリース）で型ヒントの仕組みが入りました。型の指定が不要なPythonですが、型ヒントを付けることで、「コードの可読性向上」、「IDEコード補完の充実」、「静的型チェックの実行」といった静的型付け言語のようなメリットを得ることができます。 Pythonの型ヒントは以下のように記述します。 name: str = "氏名" # 変数nameをstr型と宣言 def f(arg: int) -
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
Claude Code / CursorのHooksで実装した AIエージェントの3層プロンプトインジェクション対策 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
Claude Code / Cursor の Hooks で実装した AI エージェントの 3 層プロンプトインジェクション対策 こんにちは、クラウドサインで CRE をしている藤谷です。 CRE は「Customer Reliability Engineering」の略で、お客様やビジネス部門で発生した課題をエンジニアリングで解決する役割を担います。 私たちのチームでは顧客理解を加速させるため、AI エージェントを業務に積極的に活用しています。 2026 年 1 月の Cursor 2.4 で Skills 機能が追加されたのをきっかけに、Hooks（以下フック）を使ったプロンプトインジェクション対策を設計・実装しました。 LLM に「気をつけて」と指示するのではなく、LLM の外側にある実行境界で止める。この考えのもと、Python でフックスクリプトを実装しました。 この記事では、全
「OpenAI Agents SDK」の概要についてまとめました。 ・OpenAI Agents SDK 1. Agents SDK「Agents SDK」は、Agentシステムを構築するための軽量パッケージです。これは、以前の実験プロジェクト「Swarm」の本番環境対応版となります。 「Agents SDK」は、以下な最小限のプリミティブで構成されています。 ・Agent : 指示とToolを備えたLLM ・Handoff : 特定のタスクを他のAgentに委任できる機能 ・Guardrail : Agentへの入力を検証するしくみ これらのプリミティブを Python と組み合わせることで、ToolとAgentの間の複雑な関係を表現し、学習コストなしに実用的なアプリケーションを構築できます。 さらに、SDK には トレース機能（Agentの動作を可視化・デバッグできる機能）が組み込まれ
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
YAML完全活用マニュアル──AIエージェント開発とプロンプト工学の次世代標準｜hirokaji
はじめに：いま、YAMLを再評価する理由2025年、生成AIとプロンプトエンジニアリングの発展は新たな開発様式をもたらしました。 ChatGPT、Claude、Geminiといったモデルの急速な進化により、LLM（大規模言語モデル）との対話は単なる質問応答を超え、構造化された命令、複雑な推論、そしてマルチエージェント間の協調へと展開しています。 こうした「AIが行動する時代」において、従来のコードやスクリプトだけではカバーしきれない、構成・設定・意味づけのインターフェースとして脚光を浴びているのが YAML です。 YAMLはもともと構成ファイルとして使われてきた言語ですが、 自然な階層構造 可読性の高さ コメントによる意図の明示 データとしての再利用性 JSON互換性 といった特徴により、人間とAI、開発者とエージェントの共通言語としての地位を獲得しつつあります。 特に近年はX（旧Twi
【前編】PowerPointの中身は「入れ子の箱」だった ── python-pptxでスライド構造を丸裸にする
1. PPTXファイルの正体 ── ZIP の中の XML 群 PowerPointファイルは、見た目はひとつの塊だが、実態は XMLファイルの集合体をZIPで圧縮したもの だ。 スライド本体（slide*.xml）とは別に、デザインを司る「マスター」「レイアウト」「テーマ」が独立したファイルとして存在している。この分離が、後述するテンプレートの概念に直結する。 python-pptx は、このZIP内のXML群を Python の Presentation オブジェクトに変換してくれる。開発者は XML を意識せずに、Python のオブジェクト操作だけでスライドを読み書きできる。 2. PPTXの5層構造 ── コードで辿る入れ子の箱 PPTXの中身は、マトリョーシカのような入れ子構造を持っている。python-pptx はこれを忠実にオブジェクトモデルとして表現する。 文字の装飾（太
大河ドラマ「豊臣兄弟！」を楽しむ 【グラフDB×グラフRAG×マップアニメーション】｜朝日新聞社 メディア研究開発センター
はじめにこんにちは、ニュースメディア開発部の杉野です。4月にメディア研究開発センター（M研）から異動となり、新しい環境で奮闘しているところです。 最近、NHK大河ドラマ「豊臣兄弟！」にハマっています。毎週、豊臣秀吉と弟の秀長が知恵と義理で戦国の世を渡っていく様子をワクワクしながら見ています。 しかしいかんせん日本史の知識が乏しく、歴史上の有名人が登場するたびに「この人は何者？」「この人は敵？味方？」「この後どれだけの城を攻略するの？」と史実が気になってきました。 そこでふと考えたのが 「この複雑な人間関係、グラフデータベース（DB）で整理したら理解しやすそう」 「天下統一の道のりを日本地図でアニメーションにしたら、物語の流れも追いやすそう」 ということです。 というわけで本記事では、Wikipediaから取得したオープンな歴史テキストを題材に「グラフDB構築 → 可視化 → グラフRAG
複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした要約結果をClaude3 Sonnet
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