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  • OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる|shi3z

    凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

      OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる|shi3z
    • 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

        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)
      • 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

          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
        • 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
              • 特定のページが更新されたら通知する仕組みを作ってみた - Qiita

                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

                  特定のページが更新されたら通知する仕組みを作ってみた - Qiita
                • 「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ

                  ※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って? コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは!コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS

                    「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
                  • 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
                    • LLMフレームワークのセキュリティリスク - LangChain, Haystack, LlamaIndex等の脆弱性事例に学ぶ - 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森(@ei01241)です。 近年、大規模言語モデル(LLM)の進化により、チャットボット、データ分析・要約、自律型エージェントなど、多岐にわたるAIアプリケーション開発が進んでいます。LangChainやLlamaIndexのようなLLMフレームワークは、LLM連携や外部データ接続などを抽象化し開発効率を向上させる一方、その利便性の背後には新たなセキュリティリスクも存在します。 本稿では、LLMフレームワークを利用・開発する際に発生しやすい脆弱性を具体的なCVEを交えて解説し、それぞれ脆弱性から教訓を学びます。そして、それらの教訓から開発者が知っておくべき対策案についても紹介します。 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

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                      • Why, after 6 years, I’m over GraphQL

                        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

                        • WebブラウザでPythonが動作する!PyScriptの詳解 | gihyo.jp

                          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

                            WebブラウザでPythonが動作する!PyScriptの詳解 | gihyo.jp
                          • 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
                            • 土日で完成! 趣味のラズパイ ChatGPTで遊ぼう——ラズパイで作ったデジタル時計に天気情報も表示させる|fabcross

                              天気予報をデジタル時計に加えるには、外部の天気予報APIを利用する必要があります。一般的に利用されるのはOpenWeatherMap APIですが、これを使用するにはAPIキーが必要です。APIキーはOpenWeatherMapのウェブサイトで無料で取得できます。 以下の手順では、OpenWeatherMap APIを使用して現在の天気情報を取得し、それをOLEDディスプレイに表示する方法を示します。このコードは前の時計と曜日を表示するコードに基づいています。 ### 必要なライブラリのインストール - 天気情報を取得するために`requests`ライブラリを使用します。このライブラリがまだインストールされていない場合は、インストールしてください。 pip3 install requests ### OpenWeatherMap APIの設定 1. OpenWeatherMapの[公式サイ

                                土日で完成! 趣味のラズパイ ChatGPTで遊ぼう——ラズパイで作ったデジタル時計に天気情報も表示させる|fabcross
                              • 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
                                  • Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS | Amazon Web Services

                                    Artificial Intelligence Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS The seeds of a machine learning (ML) paradigm shift have existed for decades, but with the ready availability of scalable compute capacity, a massive proliferation of data, and the rapid advancement of ML technologies, customers across industries are transforming their businesses. Just recently, generative AI appli

                                      Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS | Amazon Web Services
                                    • モノリシックなアプリケーション開発から小さなアプリケーション開発へ(Software Design連載 2022年3月号:設計方針から変えていく、 モノリシックなアプリの過去と未来) - MonotaRO Tech Blog

                                      この記事の初出は、Software Design2022年3月号「設計方針から変えていく、モノリシックなアプリの過去と未来(最終回)」で、加筆修正されています。過去の連載記事は以下を参照ください。 第1回 Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー&大規模システムをどうリファクタリングするか - MonotaRO Tech Blog 第2回 Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog 第3回 Software Design連載 2021年10月号 スナップショットテストの可能性を追求する - MonotaRO Tech Blog 第4回 Software Design連載 2021年11月号 Robot FrameworkでE2Eテストを自動化する - MonotaRO Te

                                        モノリシックなアプリケーション開発から小さなアプリケーション開発へ(Software Design連載 2022年3月号:設計方針から変えていく、 モノリシックなアプリの過去と未来) - MonotaRO Tech Blog
                                      • 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
                                        • SeleniumによるAPI呼び出しを含むE2Eテスト自動化 - asoview! Tech Blog

                                          アソビュー! Advent Calendar 2022の2日目(裏面)の記事です。 アソビューでQAをしている渡辺です。 前職ではエンジニア、およびQAをしておりましたが、10月よりアソビューにQAとして入社しました。 今回は、API呼び出しを含むE2Eテストの自動化を、他社ウェブサイトに仕様記載の無料公開APIで試してみた話となります。 アソビューのQAでは、開発スピードと品質向上の両立を図ることを重視しています。 そのためにも、シフトレフトやテスト自動化推進の取り組みは重要です。 現在QAとして参画中のプロジェクトでAPIの外部公開があり、E2EテストとしてAPIを含むテストの自動化はこれまでしていないので、APIを含むテストについて、Seleniumで簡単に自動化できないか試してみました。 なぜSeleniumか? なぜPythonか? 試してみるテストケース 天気予報APIの仕様

                                            SeleniumによるAPI呼び出しを含むE2Eテスト自動化 - asoview! Tech Blog
                                          • Llama 3.2 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。 ・Llama can now see and run on your device - welcome Llama 3.2 1. Llama 3.2 Vision 11B・90B1-1. Llama 3.2 Vision 11B・90B「Llama 3.2 Vision 11B・90B」は、Metaがリリースした最も強力なオープンマルチモーダルモデルです。画像+テキストのプロンプトでは英語のみ、テキストのみのプロンプトでは英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語をサポートしています。 コンテキスト長は128kトークンで、画像を含む可能性のある複数ターンの会話が可能です。ただし、モデルは単一の画像に注目する場合に最適に機能するため、transformers実装では入力で提供された最後の画像のみに注

                                              Llama 3.2 の使い方|npaka
                                            • OpenAI の GPT-4-vision-preview (VLM) を利用した商品画像のタグ付け - DROBEプロダクト開発ブログ

                                              はじめに DROBE の課題と GPT-4-Vision-Preview を試すモチベーション ケーススタディ 入力するデータ 推論周辺部分のコード プロンプト 実験結果 おわりに 参考文献 はじめに OpenAIが Dev Day で発表したGPT-4-Vision-Previewは、画像処理と自然言語処理を組み合わせた最先端の技術です。 このモデルは、画像を理解し、その内容に基づいてテキスト情報を生成する能力を持っています。例えば、写真やイラストから物体を識別し、それに関連する説明や情報をテキストとして提供できます。この技術は、画像とテキストの間のギャップを橋渡しするものであり、多様な応用が可能です。 DROBEは、多様なファッション商品を取り扱うECサイトを運営しています。我々の挑戦の一つは、膨大な数の商品画像と説明文から、正確で有用なタグを抽出し、整理して保存しておく事です。このプ

                                                OpenAI の GPT-4-vision-preview (VLM) を利用した商品画像のタグ付け - DROBEプロダクト開発ブログ
                                              • Don't write clean code, write CRISP code — Bitfield Consulting

                                                I’m sure we’re all in favour of “clean code”, but it’s one of those motherhood-and-apple-pie things that no one can reasonably disagree with. Who wants to write dirty code, unless maybe it’s for a porn site? The problem, of course, is that few of us can agree on what “clean code” means, and how to get there. A rule like “methods should only do one thing”, looks great on a T-shirt, but it’s not so

                                                  Don't write clean code, write CRISP code — Bitfield Consulting
                                                • The Prompt Engineering Playbook for Programmers

                                                  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

                                                    The Prompt Engineering Playbook for Programmers
                                                  • LM Studio を使ってローカルでLLMを実行する方法 - Insight Edge Tech Blog

                                                    こんにちは、Insight Edgeでリードデータサイエンティストを務めているヒメネス(Jiménez)です!前回の投稿から丸1年経ちましたが、改めて皆さんと知識共有できればと思います。今回は、話題のOpen Source LLM(Llama, Mistral, DeepSeek等)をローカルで実行する方法を紹介します。 目次 LM Studioの紹介 LLMをローカルで実行 準備 Pythonプログラムから実行 単体実行 OpenAIを通した実行 活用例:討論する哲学者 哲学者の定義 討論内容の定義 討論の実施 討論の要約 まとめ LM Studioの紹介 LM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル(LLM)を簡単に実行できるプラットフォームです。GUIベースで操作できるため、エンジニアだけでなく、非エンジニアでも手軽に試すことができます。 【特徴】 直感的なUI:モデルの管理

                                                      LM Studio を使ってローカルでLLMを実行する方法 - Insight Edge Tech Blog
                                                    • 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
                                                      • 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
                                                        • 雑にJSONデータを分析させてみる-ローカルLLMの底力 | IIJ Engineers Blog

                                                          2024/08/22修正: はてなブックマークのコメントから、「それってデシリアライズって言わないよ」というご指摘を頂戴しました。 恥ずかしながら浅学であったがゆえに用語を取り違えたまんま長らく覚えてまして、これを整形表示(Pretty Print)と修正させていただきました。最初の用語登場箇所のみ修正した内容として取り消し線付きで記述しておりまして、それ以降は置換させてもらっています。 ご指摘誠にありがとうございました<(_ _)> これとは別に、後半で記述してるコードの一部に使わないライブラリのinport文がありましたのでこれを削除しています。 割とこの辺り、勢いで作ったり書いたりしながら技術の基礎的なところを探索して回ってるところも多いため、色々誤植もほかにあろうかと思います。何卒ご了承くださいませ<(_ _)> こうも暑いと頭が回らず・・ 今年も見事に予想通りの酷暑となりました。

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                                                          • uv の使い方|npaka

                                                            「uv」の使い方をまとめました。 1. uv「uv」は、高速なPythonパッケージ管理ツールです。 従来のpipに代わるツールとして、高速性と効率性を重視して設計されています。 特徴は、次のとおりです。 ・pip、poetry、pyenvなどを置き換える。 ・pipよりも10~100倍高速。 ・任意のバージョンのPythonのインストール・管理。 ・Pythonアプリケーションの実行・インストール。 ・インライン依存関係メタデータをサポートしたスクリプト実行。 ・ユニバーサルロックファイルで包括的なプロジェクト管理。 ・pip互換インターフェース。 ・Cargo-styleのワークスペース。 ・依存関係の重複排除のためのグローバルキャッシュ。 ・Rust・Pythonなしにcurlまたはpipを介してインストール可能。 ・macOS、Linux、Windowsをサポート。 2. インスト

                                                              uv の使い方|npaka
                                                            • AWS Documentation MCP Server でAWSのFAQアシスタントを作成する - Taste of Tech Topics

                                                              はじめに データ分析エンジニアの木介です。 AWSの公式ドキュメントで欲しい情報を探そうとしても、なかなか目的のページが見つからなかったりすることってありませんか? AWSから「AWS Documentation MCP Server」が公開されたため、本記事では、それを利用して、最新のAWSドキュメントに基づき、質問に回答してくれるFAQアシスタントの作成方法について紹介したいと思います。 MCP Serverの呼び出しには、Claude Desktop および dolphin-mcp を利用します。 github.com はじめに 概要 1. MCPとは MCPのしくみ 2. AWS Documentation MCP Serverとは Claude Desktop経由でAWS ドキュメントのFAQアシスタントを作成する dolphin-mcpでAWS ドキュメントのFAQアシスタント

                                                                AWS Documentation MCP Server でAWSのFAQアシスタントを作成する - Taste of Tech Topics
                                                              • 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
                                                                • 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

                                                                    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
                                                                  • AI時代の異常系テストについて考える - じゃあ、おうちで学べる

                                                                    はじめに 深夜2時、本番環境のアラートが鳴り響きます。外部APIがタイムアウトを返し始め、リトライが暴発し、システム全体が連鎖的に停止しました。原因を調べると、外部サービスの一時的な遅延でした。たった数秒の遅延が、なぜシステム全体を止めたのか。答えは単純です。「外部APIが遅延したらどうなるか」を、誰もテストしていなかったからです。 私自身、このような障害を何度か経験してきました。コードをマージした翌朝にSlackが炎上していたこともあります。「なぜこのケースを考えなかったのか」と自分を責めながら、ホットフィックスを書いた夜もあります。そのたびに思います。あのとき、たった1つのテストを書いていれば。 これは「異常系テスト」の不足が引き起こした障害です。正常系のテストは比較的書きやすいです。入力があり、期待する出力があり、それを検証します。しかし、プロダクション環境で本当に問題になるのは異常

                                                                      AI時代の異常系テストについて考える - じゃあ、おうちで学べる
                                                                    • awesome-scalability

                                                                      The Patterns of Scalable, Reliable, and Performant Large-Scale Systems View the Project on GitHub View On GitHub An updated and organized reading list for illustrating the patterns of scalable, reliable, and performant large-scale systems. Concepts are explained in the articles of prominent engineers and credible references. Case studies are taken from battle-tested systems that serve millions to

                                                                      • DMARCレポートの可視化ダッシュボードを作りました - LIVESENSE ENGINEER BLOG

                                                                        はじめに そもそもDMARCって何? Googleの発表によってDMARC対応が必要に SaaSの検討 OSSの検討・選定 構成 動作 GmailからGoogle Driveへ格納する XMLをパースしてOpenSearchに格納する Google Driveからコンテナ内にダウンロードする パースと格納 可視化 苦労した点 Gmailの仕様とparsedmarcの相性が悪い OpenSearch突然データが全部消えた 作ってみてよかったこと 今後の運用 はじめに インフラGの鈴木です。ガールズケイリンアニメことリンカイ!の放映が近くなってきましたね。 最近小倉にギャンブル旅行にいったのですが、北九州競輪には等身大パネルがありました。本気(マジ)度が伝わってきます。アニメの放映日が楽しみです。 ところで、今回はDMARCの可視化基盤を作った話をします。なかなか大変1でしたので、共有したいと

                                                                          DMARCレポートの可視化ダッシュボードを作りました - LIVESENSE ENGINEER BLOG
                                                                        • Sustainability with Rust | Amazon Web Services

                                                                          AWS Open Source Blog Sustainability with Rust Rust is a programming language implemented as a set of open source projects. It combines the performance and resource efficiency of systems programming languages like C with the memory safety of languages like Java. Rust started in 2006 as a personal project of Graydon Hoare before becoming a research project at Mozilla in 2010. Rust 1.0 launched in 20

                                                                            Sustainability with Rust | 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
                                                                            • Python FastAPIで構築する実用的データ統合パイプライン: 天気・交通APIを例にしたジェネレータ活用術 - Qiita

                                                                              はじめに こんにちは、皆さん。今回は、FastAPIを使用して天気予報APIと交通情報APIを作成し、それらから取得したデータを効率的に統合する方法について、Pythonのジェネレータを使用したアプローチを紹介します。この例を通じて、複数のデータソースを組み合わせることで、日常生活の計画をより効率的に立てる方法を学びましょう。 目次 はじめに 環境準備 FastAPIを使用した天気・交通APIの作成 ジェネレータを使用したデータ統合 動作確認と日常生活への応用 パフォーマンスと拡張性 まとめ はじめに 日々の生活において、天気予報や交通情報は私たちの行動計画に大きな影響を与えます。本記事では、これらの情報を提供する2つのAPIを作成し、それらからのデータを効率的に統合して活用する方法を紹介します。 環境準備 まず、必要なライブラリをインストールします: from fastapi impor

                                                                                Python FastAPIで構築する実用的データ統合パイプライン: 天気・交通APIを例にしたジェネレータ活用術 - Qiita
                                                                              • 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