日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話（バイブコーディング）
いきなりですが。 海外旅行したり働き始めたりすると、日本の良さが身に染みたと感じた人は多いんじゃないでしょうか？ なんかとりあえず外で働いてみたいと思っていましたが、今はいつ戻るかと考える日々です。（とにかく温泉に入りたい） また色々と各国を回る中で、日本企業ってアジア圏や他の国にもかなり進出してるんだなぁと実感しました。（そりゃそう） そんなこんなで日本株に興味を持ち 昨年にわが投資術を購入して実践し始めました。（まだ初めて一年目なので成績はわかりません。。。が、マイナスは無し） 自分でバフェットコードや Claude mcp-yfinance などを利用しながらスクリーニングしてみましたが、毎回決算が出るたびに手動とチャット相手にあるのも何かなぁ。と思いまして。 じゃあ自動収集とスクリーニング用のアプリ作ってみよう(vibe coding) そんなノリから、日本株全銘柄を自動収集・簡易
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
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
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
Another year passes. I was hoping to write more articles instead of just these end-of-the-year screeds, but I almost died in the spring semester, and it sucked up my time. Nevertheless, I will go through what I think are the major trends and happenings in databases over the last year. There were many exciting and unprecedented developments in the world of databases. Vibe coding entered the vernacu
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
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
900行のコードをノーミスで出力するClaude 3.5 Sonnet (New) やるなお主｜平岡憲人（ノーリー）
こんにちは！ ノーリーです。ClaudeやChatGPT、Gemini使ってますか？ 今朝リリースされた、Claude 3.5 Sonnet (New)のコード生成能力を味う記事です。 では、まったり参りましょう！ １．公式情報Claude 3.5 Sonnetは、コーディング能力において大きな進化を遂げたAIモデルだそうです。このモデルの新機能と改善点は以下の通りです。 強化されたコーディング支援: Claude 3.5 Sonnetは、JavaScriptやPythonなどの様々なプログラミング言語でコード生成する能力に優れています。簡単なコード補完から複雑な問題解決シナリオまで対応可能で、開発プロセスを大幅に効率化できます。 問題解決能力の向上: HumanEvalベンチマークで64%の問題を解決する能力を示し、前バージョンのClaude 3 Opusの38%から大幅に向上しました。
こんにちはChoimirai Companyのサンミンです。 0 はじめにDifyがLangChainと決別し、独自の「Model Runtime」を採用したのが2024年の1月。 LangFlowやFlowiseなど複合AIシステムではLangChainに依存した設計が多い。DifyもLangChainベースの設計だったけど今年の1月に独自の「Model Runtime」を発表👏↓。当時は難しい判断だったと思う。が、変化のスピードとDifyが描いてる世界観を考えると正解だった。Difyを勧めるもう一つの理由、です。 https://t.co/AybwXRXkJ9 pic.twitter.com/n7d9aae76N — sangmin.eth | Dify Ambassador (@gijigae) April 24, 2024 LangChainの導入を慎重に考えるべきだとする声は
こんにちは、NTTドコモR&D戦略部の門間です。 この記事では、vLLMのコードを追いつつその中身の動きに迫りたいと思います。 最近、業務やプライベートでLLM関連のいろいろを触っていますが、 OSSのコードリーディングを通じてLLMの推論処理への理解を深めたいというモチベーションです。 🤖 vLLMって? 📚 前提知識 Attention Is All You Need Paged Attention Continuous Batching 📦 vLLMの開発用インストール (Pythonコード開発のみ) Wheelのインストール リポジトリのクローン 起動確認 Pythonコードの改変 デバッガを使ったOSSのコードリーディングのススメ 🧩 vLLMのソフトウェアアーキテクチャ オンライン推論 : FastAPIサーバの立ち上げとEngineClientの生成 1. Engin
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
【Pythonでスクレイピング】Mattermost BOT投稿機能 作り方 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに はじめまして。aqli_kuk120と申します。 ラクスの片隅でひっそりとインフラエンジニアをしています。 「エンジニアは常日頃の情報収集が肝要」とよく聞きますが、中々実践できない自分がいました。 技術系のニュースアプリをスマホに入れてみるも、三日坊主でついつい他の興味あることをネットサーフィンする日々…。 これではいかんと思い、対策を考えた結果、 「人気記事のリンクをスクレイピングして社内のチャットツール(Mattermost)にBOT投稿するようにしたら、昼休みにご飯食べながらみれるんじゃない？」と思い至りました。 ということで、インフラエンジニアと名乗ったものの、今回はPythonを使ったスクレイピングとMattermostへのBOT投稿についてブログを書いていきたいと思います。 はじめに スクレイピングとは Mattermostとは Pythonで今回作るもの 開発環境構
GitHub Actions で Amazon Inspector を利用した脆弱性スキャンを行う - 電通総研 テックブログ
こんにちは。コーポレート本部 サイバーセキュリティ推進部の耿です。 2024/6に Amazon Inspector が GitHub Actions でのコンテナイメージスキャンをサポートしたとのアナウンスがありました。コンテナイメージの脆弱性スキャンに既にTrivyを利用している方も多いと思いますが、別の選択肢として Inspector によるスキャンを試してみました。 また、実はコンテナイメージのスキャンだけではなく、言語パッケージのバージョンファイルやDockerfileを静的解析することも可能のため、それもやってみました。 仕組み アクションを紐解く リポジトリ内のファイルをスキャンする場合 試してみた サマリページの結果 CSV形式の検出結果 JSON形式の検出結果 Markdown形式の検出結果 脆弱性が検出されなかった場合 コンテナイメージをスキャンする場合 サマリページの
","chat_template":[{"name":"default","template":"{{ bos_token }}{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set loop_messages = messages[1:] %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% elif false == true %}{% set loop_messages = messages %}{% set system_message = 'You are Command-R, a brilliant, sophisticated, AI-assistant trained to assist human users by providing thorough responses. You
Vjeux » Birth of Prettier
React Conf is around the corner and it's been almost 10 years since Prettier was released. I figured it would be a good time to recount the journey from its early days to now. This is the story of how the "Space vs Tabs Holy War" ended, not through one side winning over the other but instead a technological invention making it the underlying source of tensions no longer being a thing. Back Story S
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
[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでの発話内容をAmazon Transcribeで文字起こしし、音声出力するフローを構築しましたので、手順をまとめました。コンタクトセンターの無人対応を想定しています。 文字起こし内容を音声出力するまでの流れは次の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Amazon Kinesis Video Streams（以降、KVS）への音声のストリーミングを開始します。 発話します。 発話後、「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングが終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、以下の処理を行います。 LambdaでKVSからメディアデータを取得します。 メディアデータから音声データを抽出し、WAV形式に変換し、S3バケットに音声ファイルを保存します。 Amaz
![[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/680ff5baa4ad956a15cc332a4793f6aa3d675a49/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-transcribe.png)
LangChainについて解説。大規模言語モデル(LLM)を効率よく実装するためのフレームワーク - G-gen Tech Blog
LangChain とは、大規模言語モデル (LLM) を効率よく実装するために使用するフレームワークです。 当記事では LangChain を用いて、Google Cloud (旧称 : GCP) の LLM である PaLM 2 を操作する基本的な方法をご紹介します。 はじめに Vertex AI PaLM API LLM 開発の課題 学習コスト 入力トークン制限 事実と異なる回答 最新情報に対応していない 準備 環境構築 ライブラリの準備 ユーティリティ関数を定義 各 AI モデルを初期化 LangChain とは 概要 Models 概要 LLMs Chat model Text Embedding Model Memory 概要 ConversationBufferMemory Prompts 概要 Prompt Template Output Parser Example Se
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
Update 1.86.2: The update addresses these issues. Update 1.86.1: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the January 2024 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Per-window zoom levels - Adjust the zoom leve
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
PowerShell: the object-oriented shell you didn’t know you needed | Chris Warrick
PowerShell is an interactive shell and scripting language from Microsoft. It’s object-oriented — and that’s not just a buzzword, that’s a big difference to how the standard Unix shells work. And it is actually usable as an interactive shell. Getting Started PowerShell is so nice, Microsoft made it twice. Specifically, there concurrently exist two products named PowerShell: Windows PowerShell (5.1)
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
GitHub Pull Requests Version 0.100.0 of the GitHub Pull Requests extension adds Copilot integration: Use the @githubpr chat participant in the Chat view to search for issues, summarize issues/prs, and suggest fixes for issues. @githubpr uses a number of Language Model tools to accomplish this. There's also a new Notifications view that shows GitHub notifications, with an action to prioritize them
Monitoring is a Pain
And we're all doing it wrong (including me) I have a confession. Despite having been hired multiple times in part due to my experience with monitoring platforms, I have come to hate monitoring. Monitoring and observability tools commit the cardinal sin of tricking people into thinking this is an easy problem. It is very simple to monitor a small application or service. Almost none of those approac
Explicit Resource Management: Exploring JavaScript's and TypeScript's new feature | iliazeus
One of my favorite new features of JavaScript and TypeScript is explicit resource management. It brings new syntax, using foobar = ..., that enables RAII, reducing boilerplate when managing the lifecycle of various resources. In this article, I will explore this feature as implemented in TypeScript 5.2.0 with the disposablestack polyfill. I will mention both sync and async resources, DisposableSta
Release date: November 12, 2025 Update 1.106.1: The update addresses these issues Update 1.106.2: The update addresses these issues Update 1.106.3: The update addresses these issues Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the October 2025 release of Visual Studio Code. This release brings significant updates across three key areas:
--- name: skill-creator description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # Skill Creator This skill provides guidance for creating effective skills. ## About Skills S
Update 1.60.1: The update addresses these issues. Update 1.60.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2021 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you will like, some of the key highlights include: Automatic language detection - Programming l
はじめての自然言語処理 ELYZA 日本語 Llama 2 指示応答モデルのファインチューニングと vLLM での推論 | オブジェクトの広場
今回は Elyza さんの日本語 Llama 2 指示応答モデルをファインチューニングし、vLLM にデプロイして高速に推論してみます。70 億パラメータモデルならギリギリ Tesla T4 x 1 の構成でも float16 で動かせるかと思ったのですが、どうだったでしょうか。vLLM には OpenAI 互換の API インタフェースも備えているので、ついでに LangChain からも接続してみたり。 1. はじめに 今回は Elyza さんが公開されている大規模指示応答言語モデルである、ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct1 をファインチューニングして vLLM で推論してみます。 そんな訳で今回あまり書くことがなく、動かし方だけサラっと書いて「動きましたー。では良いお年を～。」で締めることにします。 しかし、時代感覚無視の隔月連載でネタを
Node.js
Notable Changes crypto update root certificates (Richard Lau) #40280 deps upgrade npm to 8.0.0 (npm team) #40369 update nghttp2 to v1.45.1 (thunder-coding) #40206 update V8 to 9.4.146.19 (Michaël Zasso) #40285 tools update certdata.txt (Richard Lau) #40280 Commits [34f3021ca3] - benchmark: add util.toUSVString()'s benchmark (Khaidi Chu) #40203 [f83b9bcb6f] - build: support Python 3.10.0 (FrankQiu)
Awesome Terraform | Curated list of awesome lists | Project-Awesome.org
A curated list of resources on HashiCorp's Terraform. Your contributions are welcome! Terraform enables you to safely and predictably create, change, and improve production infrastructure. It is an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. Contents Legend Official Resources Com
概要 Azureの請求アカウントIDから請求データを取得するPythonプログラムです。このプログラムの応用編です。 請求月指定でデータを取得します 1000件以上のデータ取得に対応しました 取得データはCSVでローカルに保存します 実行環境 macOS Ventura 13.0 python 3.8.12 事前準備 この記事 の「事前準備」を完了していること 実行プログラム import json import os import sys import requests import argparse from datetime import * from dateutil.relativedelta import relativedelta import time import logging import pandas as pd import numpy as np # 請求管理者
一番手早く自社サービスの賢いサポートボットを作る方法(openai.Embedding+pinecone+SlashGPT)
一番手早く自社サービスの賢いサポートボットを作る方法(openai.Embedding+pinecone+SlashGPT) 自社サービスの最新情報にもとづくサポートボットを作りたいというのはよくある話だとおもいます。これを openai.embedding+pinecone+SlashGPTでサクッと実現する方法を紹介します。 準備 SlashGPT repo のclone https://github.com/snakajima/SlashGPT OpenAI API KEY open ai でアカウントを作成後下記でAPI-Keyを発行します https://platform.openai.com/account/api-keys 無料枠は5$までです https://openai.com/pricing pinecone API KEY vector DB SaaS をつかうととて
How I Automated My Job Application Process. (Part 1) Look, I'll be honest - job hunting sucks. It's this soul-crushing cycle of copying and pasting the same information over and over again, tweaking your resume for the 100th time, and writing cover letters that make you sound desperate without actually sounding desperate. But here's the thing: repetitive tasks + structured process = perfect automa
21st October 2024 I’m a huge fan of Claude’s Artifacts feature, which lets you prompt Claude to create an interactive Single Page App (using HTML, CSS and JavaScript) and then view the result directly in the Claude interface, iterating on it further with the bot and then, if you like, copying out the resulting code. I was digging around in my Claude activity export (I built a claude-to-sqlite tool
ChatGPTのNoteableプラグインが驚異的な効果を発揮！Pythonプログラム作成と実行の一体感を体験しよう｜hantani
ChatGPTのNoteableプラグインが驚異的な効果を発揮！Pythonプログラム作成と実行の一体感を体験しよう Nateableプラグインを使ってみました。 インストール時にアカウントの紐づけがいります。私はgoogleアカウントを使いました。 まずChatGPTに使い方を聞いてみます。 Q.noteableプラグインは何が出来ますか A.Noteableプラグインは、Pythonノートブックの作成、管理、実行を支援するためのツールです。以下に具体的な機能をいくつか示します： ノートブックの作成と管理: ユーザーは新しいノートブックを作成したり、既存のノートブックを取得したり、プロジェクト内のファイルをリストアップしたりすることができます。 セルの操作: ノートブック内の各セルのソースコードを更新したり、新しいセルを作成したり、セルのタイプを変更したりすることができます。セルのタイプ
How we built a VS Code extension with Rust, WebAssembly, and TypeScript
How we built a VS Code extension with Rust, WebAssembly, and TypeScript We build Oso, a batteries-included framework for building authorization in your application. At the core of Oso is Polar, a declarative language for writing authorization policies. While someday we’ll release a feature that lets a fully-sentient Oso write your authorization policy for you, in the interim we thought it would be
はじめに ニコ生のタイムシフトをダウンロードしたかったんです。高画質のために深夜に見るのも辛いし。でも探しても全然ダウンローダーが無い。 なのでGoogleChromeのDevToolとか見ながら夜業して作りました。websocketとかの勉強になったかな？ 悪用厳禁。ニコニコ動画でダウンロード可能な動画は投稿者により明示的に許可されたものに限ります。 早くコードを見せろという方用にGithubのリンクを貼っときます。 https://github.com/kairi003/nicolive-dl 参考文献 いきなり参考文献というのもどうかと思うのですが、@mueruさんの「ニコ生の配信を分析し、動画として保存するために頑張った話」を大変参考にさせていただきました。 今回私が書いたのはこれの発展ですね。GoogleChrome+Seleniumなしで動くように頑張りました。 あとは@tor
An AI-native software engineer is one who deeply integrates AI into their daily workflow, treating it as a partner to amplify their abilities. This requires a fundamental mindset shift. Instead of thinking “AI might replace me” an AI-native engineer asks for every task: “Could AI help me do this faster, better, or differently?”. The mindset is optimistic and proactive - you see AI as a multiplier
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【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
Databases in 2025: A Year in Review
Octomind社がLangChainをやめた理由｜Sangmin Ahn
📖 vLLMのコードを読んでみよう - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
CohereLabs/c4ai-command-r-plus · Hugging Face
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)
January 2024 (version 1.86)
0.10.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
October 2024 (version 1.95)
October 2025 (version 1.106)
prompts.chat - AI Prompts Community
August 2021 (version 1.60)
Azureの請求情報分析のためのデータを Python で取得してみました - Qiita
How I Automated My Job Application Process. (Part 1)
Everything I built with Claude Artifacts this week
ニコ生(タイムシフト)ダウンローダーを書く - Qiita
The AI-Native Software Engineer