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
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
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
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
「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
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
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
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
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
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
大規模言語モデルをフルスクラッチする練習 (環境構築ー前処理ー事前学習ーファインチューニングー評価まで)｜Kan Hatakeyama
はじめに以下のオープンなプロジェクトの一環で､大規模言語モデルをフルスクラッチで作る練習をします｡24年3月現在､協力者も募集中です｡ リポジトリ当該プロジェクトの標準コードが公開※されたので､それを走らせてみます｡ ※24/3/5時点で､まだレポジトリ内に､工事中の箇所が多々､あります｡ このリポ上では､事前学習ー事後学習ー評価まで､一気通貫(?)したパイプラインが提供されています※｡ 0. 環境構築プロジェクトの本番環境はクラウドですが､今回は手持ちのubuntuを使います｡ Dockerはお手軽な一方で､スパコン上で使うと､どうやら速度が落ちるらしいとの噂を聞いたので､condaで作ります(とはいえ､pipしか使わないので､pyenvでもいけると思います)｡ 必要なマシン適当なlinux: 例えばUbuntu 22.04.3 LTS GPU: 20 GBくらいは欲しいかも? ディスク
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
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
Cargo.tomlにはデフォルトのメタデータとPyO3の依存関係（バージョン）などが記載されています。また、pyproject.tomlにはビルドツールとしてmaturinが使用されることなどがあらかじめ定義されています。 注目すべきはRustスクリプトを記述するsrc/lib.rsファイルです。以下のようなscaffold（足場）が最初から記載されています。 src/lib.rsにデフォルトで記載されているscaffold 1 use pyo3::prelude::*; 2 3 /// Formats the sum of two numbers as string. 4 #[pyfunction] 5 fn sum_as_string(a: usize, b: usize) -> PyResult<String> { 6 Ok((a + b).to_string()) 7 } 8 9
Agent running... (Press Ctrl-P to pause) /Users/username/.cache/uv/archive-v0/8UNE-QZmsj_fwI7VgPxJz/lib/python3.12/site-packages/pydantic/main.py:463: UserWarning: Pydantic serializer warnings: PydanticSerializationUnexpectedValue(Expected 9 fields but got 5: Expected `Message` - serialized value may not be as expected [input_value=Message(content='Excellen...thinking_blocks': None}), input_type=M
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
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
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
Claude Code×Obsidianで作るナレッジベース開発環境 - YOUTRUST Tech Blog
この記事で得られること ✅ 30分の会議を5分で議事録化する自動化フロー ✅ 開発量を2.5倍に増やした具体的な環境構築方法 ✅ 情報検索を30秒以内に短縮するナレッジ管理術 ✅ PRレビューを10点満点で自動評価する設定 ✅ すぐに使えるCLAUDE.md設定テンプレートとスクリプト TL;DR Claude CodeとObsidianを組み合わせることで、議事録作成時間を66%削減、開発コントリビューションを2.5倍に増加させました。Tactiq→Google Drive→Obsidianの自動化フローと、AIに最適化されたナレッジベース構築により、マネジメント業務をこなしながらも効率的な開発を実現。本記事では実際の設定ファイルとワークフローを公開します。 こんにちは、YOUTRUSTでエンジニアリングマネージャーをしている須藤（YOUTRUST/X）です。AI爆速普及委員会の委員長と
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
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
Googleマップのタイムラインから「日記」を作ってみた✍️🗺️｜朝日新聞社 メディア研究開発センター
はじめにメディア研究開発センターの山崎です。 毎日いろいろ移動しているけれど、気づくと忘れてしまいがち。自分の行動を記録しておきたいと思い、Googleマップのタイムラインを活用した日記自動生成に挑戦してみました。Googleマップのタイムライン（Location History）には細かなログが残っているので、これを材料に生成AIで日記っぽくまとめる仕組みをPythonで作ってみました。 Googleタイムラインデータの取得使用するデータはGoogleマップアプリに記録されているGoogleタイムラインデータです。端末内に保存する仕様になっており、どうやらPCからはダウンロードできなくなりました。スマホのGoogleマップアプリの「設定」からダウンロードして、PCへ転送できます。 ダウンロード手順とデータについては以下にて解説されています。 Googleタイムラインデータの内容ダウンロー
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
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
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
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
このブログはこんな方におすすめ 緊急対応の初動を早めたい リモートワーク中心になり、緊急対応中の作業分担や進捗確認が難しい Google Apps Script で緊急対応時の Slack 操作を自動化してみた の Python 版がほしい 2021年6月11日に以下のセッションに登壇しました。本ブログでは登壇中に紹介するとお伝えした関数をご紹介します。また背景についても改めて少し記載しています。 業界特化事例紹介セッション SIer編 | Slack はじめに クラスメソッドでは Slack API を活用することで、いくつかある緊急対応の初動が約30分早くなりました。 では、どのように活用して初動対応を迅速化したのでしょうか。 本ブログでは、クラスメソッドの緊急対応の一つである、AWS 不正利用対応を例に紹介します。 AWS 不正利用とは、AWS アクセスキーの漏洩などが原因で発生しま
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
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
yt-dlp オプション一覧及びそのメモ - †MASAYOSHI†のオンラインメモ帳
youtube-dlの開発が止まっておりfork版のyt-dlpに移る事にした。yt-dlpはyoutube-dlのforkであるyoutube-dlcのそのまたforkになる。オリジナルであるyoutube-dlのオプション解説はyoutube-dl オプション一覧及びそのメモ。 2022/06/19更新 2022/09/06更新 OPTIONS -h, --helpヘルプを表示する。 --versionプログラムのVerを表示する。 -U, --update --no-update (default)プログラムのupdateを実行するかどうか。 -i, --ignore-errorsダウンロードエラーを無視する。プレイリストごとダウンロードするような時に使う。エラーで失敗してもダウンロードは成功したとみなされる。 --no-abort-on-error (default) --abor
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
【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第2/5章 スクレイピングによる公共データベース（PDB)からの機械学習データを収集~ - LabCode
AI創薬とは？AI創薬は、人工知能（AI）技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが期待されています。AI創薬は、薬物開発の新しいパラダイムとして注目を集め、製薬企業や研究機関で積極的に研究、導入が進められています。また、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、ディープラーニングなどの技術が組み合わされ、薬物開発のプロセスを革新しています。さらに、AI創薬は個人化医療の推進にも寄与し、患者にとって最適な治療法を提供する可能性を秘めています。 今回はAI創薬の中でも、in silico screeenin
The dev container CLI
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. May 18, 2022 by Brigit Murtaugh, @BrigitMurtaugh TL;DR A consistent environment anywhere with the dev container CLI The development container teams at Microsoft and GitHub are excited to release an open source command-line interface (CLI) as part of the new Development Containers Specification. We'd love your
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。
copilot-explorer
Copilot Internals | thakkarparth007.github.io Github Copilot has been incredibly useful to me. It can often magically read my mind and make useful suggestions. The thing that surprised me the most was its ability to correctly “guess” functions/variables from surrounding code – including from other files. This can only happen, if the copilot extension sends valuable information from surrounding cod
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
the peculiar case of japanese web design a project that should not have taken 8 weeks how is japanese web design different? in this 2013 Randomwire blog post, the author (David) highlighted an intriguing discrepancy in Japanese design. While the nation is known abroad for minimalist lifestyles, their websites are oddly maximalist. The pages feature a variety of bright colours (breaking the 3 colou
AWS Lambda（Python）でAmazon Bedrockの出力をレスポンスストリーミング対応してみた - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 今年の夏は、特に猛暑日が続いていたので、例年にも増して素麺を食べてました。 さて今回は、AWS Lambda（Python）でLambda Web Adapterを用いてレスポンスストリーミングする方法を試してみたので紹介します。 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ 1.2 Lambda Web Adapterとは？ 2. アプリ作成 2.1 実行環境 2.2 ディレクトリ構成 2.3 FastAPIの実装 2.4 Streamlitの実装 3. アプリを動かして見る 3.1 チャットアプリをデプロイ 3.2 Streamlitを起動する 3.3 チャットを試してみる 4. まとめ 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ レスポンスストリーミングとは、HTTPリクエストに対してサーバーがレスポンスを一度にまとめて送るのではなく、データを
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