OpenAIのプロンプトジェネレーターで至高のプロンプトを生成する - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 食欲の秋ということでサツマイモやキノコが美味しい季節ですね。 さて今回は、生成AIを使おうと思ってもプロンプトの書き方がよく分からず、生成AIから思ったような回答を得られない...なんて方におススメのOpenAIのプロンプトジェネレーター機能を紹介します。 1. プロンプトジェネレーターとは 使い方 2. ユースケースごとのプロンプトと結果比較 Pythonコードのリファクタリング プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 API設計 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 ブログ作成 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 3. まとめ 1. プロンプトジェネレーターとは プロンプトジェネレーターとは、その名の通り、AIに対する指示文（プロンプト）を自動的に
Flask実践入門 - 基本的なアプリ構成を問い合わせフォームをつくりながら学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
コンフィグ設定 まずはapps/config.pyを作成し以下のコンフィグを追加しましょう。実践的なアプリでは開発環境の他にstaging環境、本番環境、テスト環境などが存在するのでそれぞれ専用のコンフィグ設定を行います。 from pathlib import Path basedir = Path(__file__).parent.parent class BaseConfig: """ BaseConfigクラス """ SECRET_KEY = os.environ["SECRET_KEY"] WTF_CSRF_SECRET_KEY = os.environ["WTF_CSRF_SECRET_KEY"] class LocalConfig(BaseConfig): """ BaseConfigクラスを継承してLocalConfigクラスを作成する """ SQLALCHEMY_DA
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
Rye メモ
$ rye install optuna Collecting optuna Downloading optuna-3.1.1-py3-none-any.whl (365 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 365.7/365.7 kB 1.7 MB/s eta 0:00:00 Collecting alembic>=1.5.0 (from optuna) Downloading alembic-1.11.1-py3-none-any.whl (224 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 224.5/224.5 kB 2.3 MB/s eta 0:00:00 Collecting cmaes>=0.9.1 (from optuna) Downloading cmaes-0.9.1-py3
きっかけ こんにちは、ランサーズでエンジニアをしている岡田です。 当時は開発スピード優先でテストコードなんて二の次。 DIの概念は知りつつも、「DIを意識した開発コードって？」「DIを意識すると何が良いの？」と分からないままでした。 それでも、FastAPI+sqlalchemyの開発では、DBを使う時に大抵エンドポイントの引数にdb: Session = Depends(get_db)が出てきます。 「どうしてエンドポイントの内部ではなく引数で書くのか？」といまいち納得しないまま、FastAPIの書き方に従っておまじないのようにDependsを書いてました。 そして、開発コードも増えて「ずっと手動でテストしてるわけにもいかないし、そろそろテストコードを書いて品質担保しないとな」と重い腰を上げた時、とうとうDIの重要性とDependsの真価を実感することになりました。 そもそもDI（Dep
FastAPI SQLModel 入門 - Qiita
SQLModel はPythonコードから SQL databases と会話するためのライブラリです。ここでは FastAPI での使われ方を見ていきますが、FastAPIとは独立したものとして設計されています。 SQLModelはFastAPI の作者が自ら作成しており、SQLAlchemy と Pydantic の両方との互換性を保っています。Pydantic はデータ検証のためのPythonライブラリです。Pythonのtype hintが使われます。ですからPydanticクラスはAPIの入り口であるパスオペレーション関数で使われることが一般的です。 過去記事「FastAPI と SQL Databases(SQLAlchemy)」でFastAPIで SQLAlchemy を使ってSQL Databaseを扱う方法を述べましたが、SQLAlchemy と Pydantic の2重
SQLAlchemyを何となくで使用していたのでこの機会に入門してみました。 Flask-SQLAlchemy を用いてRDBをORMとして扱い、REST APIを作成します。 ORMとは ORM（Object-Relational Mapping）とは、データベースとオブジェクト指向プログラミング言語とのマッピングを行うことを指します。 ただこれだけ聞くと、イメージしづらいですが、簡単に言うと、SQL文を直接記述せずに、通常のオブジェクトを扱うようにデータベースを扱うことができるということです。 Pythonでは、ORMモジュールの1つに SQLAlchemy があります。 SQLAlchemy SQLAlchemyは、Pythonでポピュラーに使用されているORMライブラリの1つのようです。 SQLite、Postgresql、MySQL、Oracleなどさまざまなエンジンにも対応して
はじめに Rehab for JAPANでCTOを務めている@rkyuragiです！ 最近話題のAIエージェントの『Devin AI』。 月額$500という個人で使うには少しハードルが高い価格設定ですが、好奇心には勝てず、思い切って個人で契約し使ってみました。 まだ使い始めて間もないですが、実際に使ってみた感想や、Devin AIについて理解したことを荒く共有し、興味ある方の参考になれば幸いです！ 本記事のターゲット Devin AIが気になっているが試すことに踏み切れないエンジニア Devin AIにどのようなタスクを依頼すればいいのかわからないエンジニア どのような効果があるのか知りたいエンジニア Devin AIとは Devin AIは、Cognition AI社が開発した自律型AIソフトウェアエンジニアです。SlackやGitHubと連携した上で自然言語での指示に基づき、コードの計
Tursoとは？ 公式ページによると，Tursoはスピードとスケーラビリティを兼ね備えたSQLite互換のデータベースです． あまり使ったことはないですが，Cloudflare D1に似てますね． 料金 Tursoの大きな特徴はコストの低さです．無料プランには以下の機能が含まれています． 9 GBのストレージ基本容量、追加GBごとに$0.75 最大500データベース、最大3箇所のロケーション 月1億行の読み取り無料、超過分は10億行ごとに$1 月2500万行の書き込み無料、超過分は100万行ごとに$1 無制限の組み込みレプリカ オーバーユース対応 24時間以内のPITR データベースブランチング 無料枠でも機能の縛りが少なく魅力的です．より高機能な有料プランも月$8.25から始められます．この値段でクラウドDBが使えるのはありがたいです． Turso CLI Tursoにはデータベースを管
はじめに こんにちは、山本です。APIを実装するとき、個人的には認証が一番難しいと思っています。しかし、FastAPIでは簡単に認証が実装ができるような仕組みがあります。本記事では、私が公式ドキュメントを読んで学んだ認証の方法を実装を動かしながら紹介します。 認証とは 認証はAPIを特定のユーザしか利用できないようにする技術です。APIはエンドポイント(URL)を知っていれば基本的に誰でもアクセスでき、個人情報などの流出につながる恐れがあります。そこで、アクセスするユーザが誰なのかを認証(authentication)し、そのユーザがどの情報(resource)にアクセスできるかを認可(authorization)します。 はてなブログでのGoogleによるソーシャルログインを例として説明します。Googleのメアドとパスワードの入力が認証にあたり、はてなブログがGoogleのアカウントの
AWS App Runner × FastAPI で作る REST API パターン 3 選 - サーバーワークスエンジニアブログ
こんにちは。アプリケーションサービス部の河野です。 アプリケーションサービス部では、週に一回、技術発表会という形で、発表者が興味がある技術について自由にプレゼンテーションしています。 その中で「App Runner で REST API 開発するの良いぞ」っていう話をしたので、本ブログでも紹介したいと思います。 導入 コールドスタート問題 デプロイ容量問題 serverless.yaml 書くのツラい問題 ローカルのテストしづらい問題 App Runner とは？ FastAPI とは？ 環境 パターン①: データストアなし パターン①: 実践 ローカルで動作確認 ECR を作成 イメージをビルド&プッシュ App Runner デプロイ 上手くいかない場合は？ パターン②: DynamoDB パターン②: 実践 ローカルで動作確認 fastapi コンテナ localstack コンテナ
Azureにコンテナで作ったWebアプリを公開する
この記事中の金額は、執筆時のものです。実際に使われる方は、公式をご確認ください。 Azure側の価格改定や価格レートの変動により、金額が実際と乖離している可能性があります。 はじめに Azureで比較的モダンなアーキテクチャでWebアプリを公開します。 下記のマインドで書きます。 Azureは世の中の情報が少なすぎるので、少しでも情報を残したい。 VMを立ち上げて自力でサーバー構築とか今どきのクラウドでやることではないので、モダンな方法でアプリを構築したい。 しかし、Azureでサーバレスはあり得ないレベルで難易度が高いので死ねる。 なので、間を取って(?)コンテナで開発する。 シリーズもの第１回になる予定です。 この記事でやること コンテナで作ったWebアプリをAzureで公開します。 最終的に目指すもの 下記の思想で設計しています。 それなりの柔軟性を持たせつつ、それなりのセキュリティ
はじめに こんにちは。Acompanyの田中(@tkrk_p)です。本記事はAcompany5周年アドベントカレンダー19日目の記事となります。 1日前の記事はこちら↓ 本記事では、先日ベータリリースされたデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2を紹介します。 Pydanticとは Samuel Colvin氏によって2017年に開発されたPythonのデータパース・変換ライブラリです。Pythonの型アノテーションを使用してデータモデルを定義し、入力データの検証や型変換、データのシリアライズ（シリアル化）およびデシリアライズ（逆シリアル化）などの便利な機能を提供しています。 2023年6月現在で月間 7,000 万件以上ダウンロードされていることから、ここ数年で非常に注目されていることがわかります。（ちなみにDjangoのダウンロード数は月間約950万件） PyPIでのDjango
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FastAPIのテストコードを書いてDIの重要性を知った話
Flask SQLAlchemy で REST API を作ってみた | DevelopersIO
自律型AIソフトウェアエンジニア『Devin AI』を試してみた：実践レビューとリアルな所感
SQLite互換サーバーレスDB Turso & FastAPI
FastAPIでの認証の実装が簡単すぎた！【コード有】 - HapInS Developers Blog
FastAPIを支えるデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2がベータリリースされたので使ってみた