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
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
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
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
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
仕事する前に知っておくと幸せかもしれないpandasのきほん - read関数にはとりあえずURL渡しておけ - Lean Baseball
お仕事や, （個人的には）趣味のデータ分析・開発などでpandasをよく使う人です. pandasはPythonでデータサイエンスやデータ分析（解析）をやってると必ずと言っていいほどよく使うライブラリだと思います. お仕事で同僚やインターンが書いたnotebookをよく読む（レビューする）のですが, 煩雑なことやってるけどこれ一行で書けるやで 最初からデータを整理するとそんな面倒くさいことしなくても大丈夫やで ...といったコメントを返す機会が増えてきました. これらは当人たちにフィードバックしているのですが, このフィードバックの内容が案外重要な気がしてきたのでブログに書いてみることにしました. 読んだ方の理解・生産性の向上および, 「つまらない仕事が334倍楽になる」ような感じにつながると嬉しいです🙏 TL;DR pandasのread関数にはとりあえずURLを渡しておけ &使うカラ
I use Claude Code. A lot. As a hobbyist, I run it in a VM several times a week on side projects, often with --dangerously-skip-permissions to vibe code whatever idea is on my mind. Professionally, part of my team builds the AI-IDE rules and tooling for our engineering team that consumes several billion tokens per month just for codegen. The CLI agent space is getting crowded and between Claude Cod
This all started with a blog post back in 2020, from a tech curiosity: what's the fastest way to scale containers on AWS? Is ECS faster than EKS? What about Fargate? Is there a difference between ECS on Fargate and EKS on Fargate? I had to know this to build better architectures for my clients. In 2021, containers got even better, and I was lucky enough to get a preview and present just how fast t
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
Skills are custom instructions that extend Claude's capabilities for specific tasks or domains. When you create a skill via a SKILL.md file, you're teaching Claude how to handle specific scenarios more effectively. The power of skills lies in their ability to encode institutional knowledge, standardize outputs, and handle complex multi-step workflows that would otherwise require repeated explanati
Today, we are excited to announce the launch of .NET 10, the most productive, modern, secure, intelligent, and performant release of .NET yet. It’s the result of another year of effort from thousands of developers around the world. This release includes thousands of performance, security, and functional improvements across the entire .NET stack-from languages and developer tools to workloads-enabl
Learn how Replit trains Large Language Models (LLMs) using Databricks, Hugging Face, and MosaicML IntroductionLarge Language Models, like OpenAI's GPT-4 or Google's PaLM, have taken the world of artificial intelligence by storm. Yet most companies don't currently have the ability to train these models, and are completely reliant on only a handful of large tech firms as providers of the technology.
A Guide to Claude Code 2.0 and getting better at using coding agents
Table of Contents Intro Why I wrote this post The Map is not the territory This post will help you keep up in general Lore time - My Love and Hate relationship with Anthropic Timeline My Codex era Anthropic Redemption Arc + Regaining mandate of heaven Why Opus 4.5 feels goooood This post is not sponsored Pointers for the technically-lite The Evolution of Claude Code Quality of life improvements in
Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities April 7, 2026 Nicholas Carlini, Newton Cheng, Keane Lucas, Michael Moore, Milad Nasr, Vinay Prabhushankar, Winnie Xiao Hakeem Angulu, Evyatar Ben Asher, Jackie Bow, Keir Bradwell, Ben Buchanan, David Forsythe, Daniel Freeman, Alex Gaynor, Xinyang Ge, Logan Graham, Kyla Guru, Hasnain Lakhani, Matt McNiece, Mojtaba Mehrara, Renee Nichol, A
2019年に公開されるやいなや「危険すぎる」と話題になったOpenAIの「GPT-2」を、ゼロから作成したレポートが公開されました。作成にかかった時間は、1時間14ドル(約2200円)のクラウドコンピューティングサービスで1時間半だったため、総コストは約20ドル(約3100円)に収まっています。 Reproducing GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 · karpathy/llm.c · Discussion #481 · GitHub https://github.com/karpathy/llm.c/discussions/481 # Reproduce GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 ✨ The GPT-2 (124M) is the smallest model in t
概要 はじめに Qlibの試用 動作条件 使用したrequirements.txt データの取得 予測の実施 出力 図示 ソースコード バックテストでのポートフォリオ分析 リスク分析、分析モデル おわりに 概要 本記事では、Qlibを使用して、機械学習パイプライン環境を構築する第一歩について述べる。 はじめに このブログの趣旨としては、当初は「戦略作成」→「戦略検証」→「戦略稼働」→「成果の評価」→「戦略へフィードバック」といったサイクルを管理できるような自動トレーディングシステムを作ることを考えていた。 最近、すこし株取引から離れていたのだが、最近になってまたやり始めようかなと思い、色々と現在の状況を調べはじめた。 その中で、MicrosoftのリポジトリにQlibというものがあるのを見つけた。これが2020年の8月から作られたもので、現在でもメンテされており、もしかするとこれがやりたい
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
人手のリサーチをデータパイプラインに。dbt Python model × LLM Web Searchで公開情報をSnowflakeに載せるまで - LayerX エンジニアブログ
LayerX BizOps 部データグループのさえない (@saeeeeru) です。最近は娘と『名探偵プリキュア！』にハマっています。「自分で見て、感じて、考えて、"本当"の答えを出す」。AI 時代だからこそ刺さるメッセージです（推理パートをちゃんと解けるようになりたい）。 前回の記事では、dbt Python model から外部 API を呼び出す実装パターンを紹介しました。今回はその応用として、LLM の Web Search 機能を使って公開情報を取得し、それをデータパイプラインに組み込む実践例を書きます。 この記事では、まず LLM の Web Search 機能をどう使うとデータパイプラインに載せやすい形になるのか を説明し、そのうえで Snowflake / dbt にどう載せたのか、そして本番運用の中でどんな品質課題が見えてきたのか、という順に整理します。 Web Sea
Introducing AWS Lambda response streaming | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Introducing AWS Lambda response streaming Today, AWS Lambda is announcing support for response payload streaming. Response streaming is a new invocation pattern that lets functions progressively stream response payloads back to clients. You can use Lambda response payload streaming to send response data to callers as it becomes available. This can improve performance for web and m
データドリフトを簡単検知！Pythonライブ...
本番環境のモデル精度が低下する現象をドリフトと呼びます。特にデータ由来をデータドリフトと呼びます。 機械学習はデータから入力情報と予測対象の関係性を推定する手法です。そのため、前提となる入力情報の性質が変化すると（データドリフト）、予測精度が低下します。 データドリフトの検知は機械学習のサービスを運用する上で非常に重要ですが、ドリフト検知を含まない機械学習プロジェクトも多いのではないでしょうか。 本記事では、ドリフト検知が簡単にできるPythonライブラリのEvidentlyをご紹介します。Evidentlyを使えば、簡単にドリフト検知が可能です。 では、本題に入っていきましょう。 目次 データドリフトとは Evidently データセットとモデルの準備 データドリフトのレポート出力 レポートの内容確認 まとめ データドリフトとは 収集されるデータの性質が変化することをデータドリフトと呼び
Update 1.99.1: The update addresses these security issues. Update 1.99.2: The update addresses these issues. Update 1.99.3: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the March 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highligh
microgpt
This is a brief guide to my new art project microgpt, a single file of 200 lines of pure Python with no dependencies that trains and inferences a GPT. This file contains the full algorithmic content of what is needed: dataset of documents, tokenizer, autograd engine, a GPT-2-like neural network architecture, the Adam optimizer, training loop, and inference loop. Everything else is just efficiency.
Improving the Developer Experience with the Ruby LSP - Shopify
Improving the Developer Experience with the Ruby LSPThe Ruby LSP is a new language server built at Shopify that makes coding in Ruby even better by providing extra Ruby features for any editor that has a client layer for the LSP. In this article, we’ll cover how we built the Ruby LSP, the features included within it, and how you can install it. Ruby has an explicit goal to make developers happy. H
Update 1.80.1: The update addresses these issues. Update 1.80.2: The update addresses this security issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the June 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Accessibility improvements - Accessible V
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
There are many different ways to build with LLMs, including training models from scratch, fine-tuning open-source models, or using hosted APIs. The stack we’re showing here is based on in-context learning, which is the design pattern we’ve seen the majority of developers start with (and is only possible now with foundation models). The next section gives a brief explanation of this pattern; experi
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.70.1: The update addresses these issues. Update 1.70.2: The update addresses these issues. Update 1.70.3: This update is only available for Windows 7 users and is the last release supporting Windows 7. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welc
LLM音声対話システムの応答を高速化してみた | CyberAgent Developers Blog
はじめまして、CyberAgent AI Lab Intaractive Agentチームの技術研究員の大平といいます。 この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 1日目の記事です。 ChatGPTの登場以降、自然なチャット対話はAPI呼び出しだけで簡単に実装できるようになりました。 更に人間のようなインタラクションを実現しようとすれば、音声対話に発展させたいと思う方も多いかと思われます。 しかし実際にLLMを使って音声対話システムを構築してみると、そのレスポンスの遅さに不満を感じることになります。 この記事ではよくあるシンプルなLLMを用いた音声対話に対していくつかの工夫を施し、その応答速度をできるだけ早めてみようという試みになります。 よくある構成として、以下を用います。 音声認識 Google STT LLM ChatGPT 3
2021年7月1日に、EUでCOVID-19ワクチン接種のデジタル証明書（EU Digital COVID Certificate：EUDCC）の運用が正式にスタートした。このEUDCC、技術的に面白いところがあって、例えば、Base45という新たなエンコード方式を導入していたり（ビットコインのBase58を彷彿させますよね）、フォーマットとしてCWT（CBOR Web Token）を採用していたりする。CWTは、JWTのバイナリ版と言ってよいもので、比較的新しく故にマイナーな規格である。最近、個人的にCWTと戯れていることもあって、このEUDCCの規格まわりの調査と、テストデータを使った検証コードの実装を行ってみたので備忘録としてまとめておく。 なお、こうした新しい技術を取り入れた規格をこのCOVID騒動のさなか1年足らずで出せるのすごいなーということで、付録として規格化と実装の経緯も軽
Office Agent – “Taste driven” multi-agent system for Microsoft 365 Copilot | Microsoft Community Hub
Office Agent – “Taste driven” multi-agent system for Microsoft 365 Copilot Today we’re introducing Office Agent, a multi-agent system that builds upon an open-source stack, Anthropic's Claude model, and a new taste-driven development (TDD) paradigm to deliver polished PowerPoint presentations, ready-to-use Word documents, and soon Excel spreadsheets. The system orchestrates specialized agents that
Phylum Discovers Dozens More PyPI Packages Attempting to Deliver W4SP Stealer in Ongoing Supply-Chain Attack
Phylum Discovers Dozens More PyPI Packages Attempting to Deliver W4SP Stealer in Ongoing Supply-Chain Attack Last week, our automated risk detection platform alerted us to some suspicious activity in dozens of newly published PyPI packages. It appears that these packages are a more sophisticated attempt to deliver the W4SP Stealer on to Python developer’s machines by hiding a malicious __import__
Update 1.82.1: The update addresses this security issue. Update 1.82.2: The update addresses these issues. Update 1.82.3: The update addresses this security issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key hi
When we launched Cloudflare Sandboxes last June, the premise was simple: AI agents need to develop and run code, and they need to do it somewhere safe. If an agent is acting like a developer, this means cloning repositories, building code in many languages, running development servers, etc. To do these things effectively, they will often need a full computer (and if they don’t, they can reach for
Real-world gen AI use cases from the world's leading organizations | Google Cloud Blog
AI is here, AI is everywhere: Top companies, governments, researchers, and startups are already enhancing their work with Google's AI solutions. Published April 12, 2024; last updated October 9, 2025. Automotive & Logistics Business & Professional Services Financial Services Healthcare & Life Sciences Hospitality & Travel Manufacturing, Industrial & Electronics Media, Marketing & Gaming Public Sec
概要 Anthropic 社の生成 AI サービスである Claude から Projects という機能が新しく公開されました。今回は、この Projects に特定のライブラリのリファレンスをコンテキストとして入れ、そのリファレンスをもとにこちらの質問に回答できるのかを試してみます。 モチベーション 多くの IT エンジニアがコーディング作業で ChatGPT や Claude , Gemini などの生成 AI を活用しているかと思いますが、 新しくリリースされたライブラリやリポジトリを利用する場合、生成 AI に質問をしても適切に回答してくれないことが多いです。また、活発に開発が行われているライブラリの場合、生成 AI に質問をしても回答内容が最新のものではないということも多々起こります。 このような場合に、新機能である Projects にライブラリのリファレンスの情報を与え、質
Date: June 23, 2023 | Estimated Reading Time: 31 min | Author: Lilian Weng Building agents with LLM (large language model) as its core controller is a cool concept. Several proof-of-concepts demos, such as AutoGPT, GPT-Engineer and BabyAGI, serve as inspiring examples. The potentiality of LLM extends beyond generating well-written copies, stories, essays and programs; it can be framed as a powerfu
[Revised] You Don’t Need to Spend $100/mo on Claude Code: Your Guide to Local Coding Models
[Edit 1] This article has been edited after initial release for clarity. Both the tl;dr and the end section have added information. [Edit 2] This hypothesis was actually wrong and thank you to everyone who commented! Here’s a full explanation of where I went wrong. I want to address this mistake as I realize it might have a meaningful impact on someone's financial position. I’m not editing the act
![[Revised] You Don’t Need to Spend $100/mo on Claude Code: Your Guide to Local Coding Models](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cb5a0a1bad79efe630f681954cb77f2ea1dc7dec/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsubstackcdn.com%2Fimage%2Ffetch%2F%24s_%21fARn%21%2Cw_1200%2Ch_600%2Cc_fill%2Cf_jpg%2Cq_auto%3Agood%2Cfl_progressive%3Asteep%2Cg_auto%2Fhttps%253A%252F%252Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%252Fpublic%252Fimages%252Fb194c53f-7b2b-4f74-942b-5cf1c59b32aa_1920x1080.jpeg)
The Architecture of a Modern Startup | by Dmitry Kruglov | Nov, 2022 | Better Programming
workflow — all images by authorThe Tech side of startups can sometimes be very fluid and contain a lot of unknowns. What tech stack to use? Which components might be overkill for now but worth keeping an eye on in the future? How to balance the pace of business features development while keeping the quality bar high enough to have a maintainable codebase? Here I want to share our experience buildi
How is AI changing the way we work? Our previous research on AI’s economic impacts looked at the labor market as a whole, covering a variety of different jobs. But what if we studied some of the earliest adopters of AI technology in more detail—namely, us? Turning the lens inward, in August 2025 we surveyed 132 Anthropic engineers and researchers, conducted 53 in-depth qualitative interviews, and
How to turn Claude Code into a domain specific coding agent
Authored by: Aliyan Ishfaq Coding agents are great at writing code that uses popular libraries on which LLMs have been heavily trained on. But point them to a custom library, a new version of a library, an internal API, or a niche framework – and they’re not so great. That’s a problem for teams working with domain specific libraries or enterprise code. As developers of libraries (LangGraph, LangCh
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WebブラウザでPythonが動作する！PyScriptの詳解 | gihyo.jp
How I Use Every Claude Code Feature
Scaling containers on AWS in 2022
How to create Skills for Claude: steps and examples | Claude
Announcing .NET 10 - .NET Blog
Replit — How to train your own Large Language Models
Claude Mythos Preview \ red.anthropic.com
OpenAIの共同設立者が「GPT-2」をわずか90分の時間と3100円の費用で再現するレポートを公開
Qlibを使った機械学習パイプライン環境の構築 投資の取引戦略最適化と機械学習モデル作成の省力化を目指して - 株のシステムトレードをしよう - 1から始める株自動取引システムの作り方
March 2025 (version 1.99)
June 2023 (version 1.80)
Kalyn: a self-hosting compiler for x86-64
Emerging Architectures for LLM Applications | Andreessen Horowitz
July 2022 (version 1.70)
EUのCOVID-19ワクチン接種証明書はCWTを使っている
August 2023 (version 1.82)
Agents have their own computers with Sandboxes GA
Claude の Projects にライブラリのリファレンスを丸ごと入れてみる - Qiita
LLM Powered Autonomous Agents
How AI Is Transforming Work at Anthropic