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
MCP入門
MCP概要説明 この記事はMCP2025-03-26リビジョンを基に作成しました。 Model Context Protocol (MCP) とは何か？ MCP は、AI アシスタント（チャットボットや自動化エージェントなど）が、さまざまな外部データやツールにアクセスするための 共通のルール（プロトコル） です。 従来は、AI にデータベースやウェブサービス、ローカルのファイルを使わせたいとき、それぞれ違う接続方法をいちいち作り込む必要がありました。すると、AI を拡張するたびに「新しいツール用の独自コード」を用意しなくてはなりません。 MCP を使うと、「AI ⇔ データやツール」 の接続方式を 標準化 できるため、同じ仕組みでいろいろなデータソースや外部サービスとやり取りできます。これは、AI の開発者とデータ管理者双方にとって、大きな手間削減や再利用性の向上につながります。 Anth
OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
こういうのが欲しかったんだよ。マジで。 コマンドラインからLLMを呼び出せるgptmeというツールがアツい これは、gptmeコマンドを追加するというもの。 環境変数としてOPENAI_API_KEYとかAnthropicのキーとかを設定しておくと勝手にAPIを呼び出してくれる。もちろん、クラウドに送信するとかけしからんという勢にはローカルLLMでも対応できる。 こいつはコマンドライン版ChatGPTのようなものなので、コマンドラインで動くのだが、その真価は例えばパイプで繋いだ時とかに発揮される。 $ du -d 1|gptme "一番容量を食ってるフォル ダは何Gバイト使ってんの?" Found OpenAI API key, using OpenAI provider [10:13:32] No model specified, using recommended model for
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
はじめに 株式会社iimonでSREエンジニアをしているhogeです。 本記事はiimonアドベントカレンダー9日目の記事となります。 今回の記事は技術的な棚卸しとして、普段大変お世話になっているWebサーバがどういった仕組みで動いているのかを実装しながら深堀りしていこうと思います。 弊社のバックエンドはDjango/FastAPI + Gunicornの構成で動作しているため、Pythonを絡めた説明が多くなるかと思います。サンプルコードもPythonで実装をしています。 途中、システムコールやファイルディスクリプタなどにも踏み込んだ話をするのですが、低レベルなプログラミングをちゃんとやったことがないため、間違えている部分があるかもしれません。今後学習して行く中で気づいたら都度修正していきたいと思います。 環境・使用ツール 言語 Python OS Ubuntu（Linuxのシステムコー
50万文字の日本語長文を書いた。 長文なので、当然ながら全体的につながっている。書きながら、あれはどうだっけというようなことが頻繁に起きてかなり困った。なので脳のリソースを維持するため、色々工夫をしたんだけど、その中で「誤字を気にしない」というのがある。 私は誤字が多い。だからこれを気にすることで脳が浪費される。なんとかするために、『AIを使って校正できるようにした』のだが、この時点ではこまめに校正することで脳の負荷を減らすという方針であった。しかしこまめに校正している時点で脳に負荷が発生しているので、完全に諦めるという手法を採用することとなった。これは良くて、脳のリソースが節約できた。 誤字を放置したまま他人に原稿を渡すと、誤字が大量にある文書の修正を人に押し付けるという道義的な問題が発生するが、こちらは AI に押し付けることでクリアした。原稿を書いている時は、 AI が大量の文書を一
TabFS
Going through the files inside a tab's folder. For example, the url.txt, text.txt, and title.txt files tell me those live properties of this tab (Read more up-to-date documentation for all of TabFS's files here.) This gives you a ton of power, because now you can apply all the existing tools on your computer that already know how to deal with files -- terminal commands, scripting languages, point-
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
ラズパイを使ってやってみたかったことの一つ、センサーを用いた温度湿度の計測。 今回はセンサを用いて部屋の温度室温を計測してみることとしましたが、せっかく計測するなら、ラズパイでできる他の機能も活かして、何か生活に役立てられるようなものができないか、と考え、今回思いついたのが、「赤ちゃん快適室温設定システム」。 今回は、温度湿度センサーと、これまで本ブログで紹介してきたいくつかの簡単な技術、機能を組み合わせて、赤ちゃんが快適に過ごすことができる部屋をつくるためのシステムを構築しました。 こうがくん ラズパイで赤ちゃん快適室温設定システム構築したよ！ 赤ちゃん快適室温設定システムの概要 経緯と目的 ラズパイの特徴と言えば、センサなどいろいろな電子機器を繋げて、計測したり、制御したりできることです。接続できるセンサは、本当にいろんな種類のものがあり、ラズパイを始めた身としては、全種類扱ってみたい
Last week, I built a tiny Linux system from scratch, and booted it on my laptop! Here’s what it looked like: Let me tell you how I got there. I wanted to learn more about how the Linux kernel works, and what’s involved in booting it. So I set myself the goal to cobble together the bare neccessities required to boot into a working shell. In the end, I had a tiny Linux system with a size of 2.5 MB,
門脇@satoru_kadowakiです。今月のPython Monthly Topicsでは、Rust製の高速データフレームライブラリ Polars について紹介します。 Polarsとは Pythonでデータ分析に使用される主なライブラリに pandas があります。Polarsはpandasと同様にデータフレームというデータ構造オブジェクトを提供するサードパーティライブラリです。特にpandasを意識して作られており、メインページに「Lightning-fast DataFrame library for Rust and Python」とあるように、Rustによる高速処理を謳っています。 Polarsのリポジトリや関連ドキュメントは以下を参照してください。 Github: https://github.com/pola-rs/polars ユーザーガイド: https://pola
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 1 - RAKSUL TechBlog
はじめに この記事を読んで得られること 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 1. 開発環境の構築で使用したツール AWS Lambdaのコンテナサポートを採用 Poetry利用時に開発と本番環境の適切な管理でLambdaデプロイ問題を解決 Poetry利用時に起きた問題 Dockerfileを分けてデプロイできない問題を回避 Mutagen Composeを採用 Dockerの同期遅い問題 Mutagen Composeを利用 2. 開発で活用したPythonライブラリ パッケージ管理 Poetry Ryeも検討したものの採用せず ベースのライブラリ FastAPI Mangum Powertools for AWS Lambda リンター・フォーマッター Ruff Mypy 型アノテーション自動生成ツールの活用 Black テスト Pytest p
PythonでApache beam 入門
2020-12-26 TensorFlowの勉強をしていたら、Apache beam を前処理に採用していたケースがあり、興味を持ったので深堀りしてみます。 興味が湧いたモチベーションとしては、 データ量が増加しても前処理部分を難なくスケールできそう(前処理部分をスケールさせて高速に実験を回したい、並列化などはすべて良い感じにbeamに任せれそうバッチとストリーミングの両者に対応可能なので、柔軟な機械学習の推論サービスが提供できるのでは? (GCPの参考資料 Data preprocessing for machine learning: options and recommendations)Apache beam を触りつつ分散データ処理を学びたいhttps://github.com/jhuangtw/xg2xg#services を見てみるとGoogle 内部のFlume という並列
次世代のワークフロー管理ツールPrefectでMLワークフローを構築する CyberAgent Developers Blog | サイバーエージェント デベロッパーズブログ
※ DynalystではAWSを全面的に採用しているため、AirflowもManaged版を調査しています。 導入後の状態 Prefect導入後は、以下の構成となりました。 ポイントは以下の点です。 ワークフローをDocker Image化することで、開発・本番環境の差を軽減 staging・productionはECS Taskとしてワークフローを実行、開発ではローカルPC上でコンテナ実行 ML基盤のGitHubレポジトリへのマージで、最新ワークフローが管理画面であるPrefect Cloudへデプロイ 従来のyamlベースのdigdagから、DSに馴染み深いPythonベースのPrefectに移行したことで、コード量が減り開発負荷が軽減しました。 Prefect 入門 ~ 基礎 ~ 注意: 本記事ではPrefect 1系を扱います。Prefect 2系が2022年7月にリリースされてい
コンテナの仕組みを勉強したかったため、Goでコンテナランタイムを自作した。雑実装だし未実装の機能もたくさんあるが、ある程度形になってきたため現状をまとめる。 リポジトリ github.com kombu/dashi - 自作コンテナランタイム kombu/nimono - eBPFを利用したシステムコールロガー kombu/yaminabe - dashiとnimonoを利用したマルウェアサンドボックス プロジェクト名から和の雰囲気を感じるが、これはリポジトリ名をkombu（昆布）にしたかったため、せっかくなら今回は和風で固めようと思ったから。趣があっていいんじゃないでしょうか。 dashiが自作コンテナランタイムだが、nimonoとyaminabeは実験的な要素で、セキュキャン2023でコンテナを使ったマルウェアサンドボックスを実装した経験があり、今回はその再実装を自作コンテナランタイム
Performance comparison: counting words in Python, Go, C++, C, AWK, Forth, and Rust
Performance comparison: counting words in Python, Go, C++, C, AWK, Forth, and Rust March 2021 Summary: I describe a simple interview problem (counting frequencies of unique words), solve it in various languages, and compare performance across them. For each language, I’ve included a simple, idiomatic solution as well as a more optimized approach via profiling. Go to: Constraints | Python Go C++ C
Rails に Babel と Rollup を組み込んで CoffeeScript を JavaScript に段階的に移行した話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部クックパッドサービス基盤グループの青沼です。当グループではクックパッドのレシピサービスを支える web アプリケーションの改善を進めています。今回はフロントエンドの改善の一環として、 Babel と Rollup を Rails のアセットパイプラインに組み込み、レガシーな CoffeeScript ファイルを ES2015+ の JavaScript に移行した話をします。 レシピサービスと CoffeeScript の歴史 クックパッドは10年以上の歴史を持つサービスです。中でもレシピサービスの web アプリケーションは初期に作られた Rails 2 アプリケーションがアップグレードを重ねながら今も動いています。2018年には Rails 3 から4へ、つい最近では4から5へのアップグレードを完了しました。 Ruby のコードはそれに伴って新しい書き方へと徐々に移行
通常、MCPサーバーを利用するにはそのクライアントアプリ（Claude Desktop、Cursor、Mastraなど）が必要です。 先ほどAnthropicから発表された MCP connector を使用すれば、AnthropicのメッセージAPIから直接MCPサーバーに接続できます。 使い方 早速試してみましょう。 今回はサンプルコードとしてPythonを利用します。 まずは必要なパッケージをインストールします。 import os import anthropic import sys def main(): # 環境変数からキーを取得 api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") if not api_key: raise ValueError("ANTHROPIC_API_KEY環境変数を設定してください。") # Client を初期化 c
A few months ago, I set myself the challenge of writing a C compiler in 500 lines of Python1, after writing my SDF donut post. How hard could it be? The answer was, pretty hard, even when dropping quite a few features. But it was also pretty interesting, and the result is surprisingly functional and not too hard to understand! There's too much code for me to comprehensively cover in a single blog
Modern Emacs Typescript Web (React) Config with lsp-mode, treesitter, tailwind, TSX & more - Ovi Stoica
Table of Contents Introduction Part 1: Treesitter for Typescript & TSX LSP Support Completion setup Linter setup LSP Setup Eslint (Optional) Tailwind LSP Server LSP Performance Emacs LSP Booster Structural editing Formatting buffers with Prettier Other resources Conclusion Introduction I've worked within the JS ecosystem for the past 8 years using editors like Webstorm and VSCode, I started using
エンジニアリンググループ ゼネラルマネージャーの横本(@yokomotod)です。 このブログはSREチームブログリレー4日目の記事です。 昨日は山本さんによるSRE作業もGemini CLIで効率化する記事でした。 www.m3tech.blog 続けて今日もAIコーディング関連、Claude CodeのSDKが気になって触ってみた知見を紹介します。 言わずもがなClaude Codeは強力なツールで、最近はHooksなども登場し、拡張性もどんどん強化されています。 しかし、まだまだもっと自由に機能強化して「オレの最強のClaude Code」を作ってみたいですよね。 というわけで、Claude Code SDKを使えばそういうことも出来るのかな？ と思って遊んでみました。 ソースコードはこちらでも公開しています。 github.com Claude Code SDK コマンドライン T
Sublime Text 4
The first stable release of Sublime Text 4 has finally arrived! We've worked hard on providing improvements without losing focus on what makes Sublime Text great. There are some new major features that we hope will significantly improve your workflow and a countless number of minor improvements across the board. A huge thanks goes out to all the beta testers on discord and all the contributors to
Joining CSV and JSON data with an in-memory SQLite database
19th June 2021 The new sqlite-utils memory command can import CSV and JSON data directly into an in-memory SQLite database, combine and query it using SQL and output the results as CSV, JSON or various other formats of plain text tables. sqlite-utils memory The new feature is part of sqlite-utils 3.10, which I released this morning. You can install it using brew install sqlite-utils or pip install
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: So You Want To Remove The GVL? | byroot’s blog 原文公開日: 2025/01/29 原著者: byroot -- Railsコアコミッター、Rubyコミッターであり、ShopifyのRuby/Railsインフラチームのシニアスタッフエンジニアです 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 GVLは「グローバルVMロック」の略ですが、「ジャイアントVMロック」とされることもあります。 参考: Rubyの（グローバル）VMロックをトレースする（翻訳） 参考: スレッド (Ruby 3.4 リファレンスマニュアル) 私がやりたいのは、Pitchforkに関する記事を書いて、これがどんな理由でできたのか、なぜ現在のような形になったのか、そして今後どうなるのかについて説明することです。しかし
缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに ——あるいは、「知っている」と「理解している」の間 Rustのことは、知っていた。学習もしていた。実務でも使っていた。 でも、それは知っているつもりだった。 知ってるつもり 無知の科学 (ハヤカワ文庫NF) 作者:スティーブン スローマン,フィリップ ファーンバック早川書房Amazon 日々Rustで開発し、BoxとRcとArcを使い分け、tokio::spawnでタスクを生成し、?演算子を当たり前のように書いている。FFI？PyO3使えばいいでしょ。WebAssembly？wasm-bindgenがあるじゃない。技術的には、確かに「使える」レベルにはあった。 でも、心のどこかで感じていた違和感があった。 オートバイのエンジンを分解できる人と、エンジンが動く原理を理解している人は違う。コードが動くことと、なぜそう書くべきかを理解することも違う。私は前者だった。メカニックではあった
しくじり先生のように学ぶ「NFS+sqliteで苦労した話から学ぶ、問題解決の考え方」という勉強会をやってみました | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 インフラLinux勉強会SQLiteNFS こんにちは、羽山です。 今回は社内で実施した勉強会をほぼそのままブログ記事にしています。 ITエンジニアたるものドキュメントを残したり勉強会を実施したり分かりやすい設計にリファクタリングしたりなど、日々 知見の伝達 を意識していると思います。主要な知見はたいていそれらの方法で満たせるのですが、しかし残念ながら中には画一的な方法では伝えにくいものもあったりします。 ところで伝統芸能や工芸の世界では技術の継承において 背中を見て学ぶ という方法が用いられることがあるようです。 これと似た手法はITエンジニアの世界にもあって、先輩エンジニアとペアプログラミングをすることで文書では伝わりにくい技術や考え方・テクニックを学ぶ
![しくじり先生のように学ぶ「NFS+sqliteで苦労した話から学ぶ、問題解決の考え方」という勉強会をやってみました | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9477296f61e752f8b6816cb517cdb9166a028f2c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F10%2Fscience_hakase_shippai_s.png)
Recently I’ve been thinking about how everything that happens in the terminal is some combination of: Your operating system’s job Your shell’s job Your terminal emulator’s job The job of whatever program you happen to be running (like top or vim or cat) The first three (your operating system, shell, and terminal emulator) are all kind of known quantities – if you’re using bash in GNOME Terminal on
I thought it would be fun to go outside of my comfort zone of web development topics and write about something completely different and new, something I have never written about before. So today, I'm going to show you how to implement a programming language! The project will parse and execute programs written in a simple language I called my (I know it's a lame name, but hey, it is "my" language).
OpenInterpreter をMetalを使ったローカルのCode Llamaで使ってみた｜alexweberk
OpenInterpreter はデフォルトだと GPT-4 が使われるが、ローカルの Code Llama を使うこともできるということで、 試しに設定して使ってみました。 設定をする上で何点かつまづいたので、解決に繋がったものをメモします。 今回使ったハードウェア環境は、M1 Macbook Pro 16GB です。 ローカルの Code Llama を使うにはOpenInterpreter は、ローカルの Code Llama を使うことができます。 ローカルの Code Llama を使うには、以下のようにします。 interpreter --local使いたいモデルのパラーメータを聞かれるので、今回は「7B」「Medium」「GPU あり」を選択しました。 Open Interpreter will use Code Llama for local execution. Use
Python's "Type Hints" are a bit of a disappointment to me
blog - git - desktop - images - contact Python's "Type Hints" are a bit of a disappointment to me 2022-04-21 Preface You are reading version 2.0 of this blog post. I've incorporated some feedback I got into this revised version. Introduction Over the course of several Python 3.x versions, "type hints" were introduced. You can now annotate functions: def greeting(name: str) -> str: return 'Hello '
AWS Lambdaで「rm -rf /*」を実行してみました。最大メモリサイズ & 最大タイムアウト値でもrm -rf /*は完了しないという悲しい結果に終わってしまいました。 AWS CloudShellで試したら次は こんにちは、OS破壊おじさんの のんピ(@non____97)です。 皆さんはOSを破壊したことはありますか? 以下記事の通り、私はあります。 AWS CloudShellで試したのであれば、次はAWS Lambdaですよね? ということで、AWS Lambdaで「rm -rf /*」を実行してみます。 いきなりまとめ Lambda関数でもrm -rf /*は実行できる ただし、Lambda関数から実行できるコマンドにsudoやsuコマンドがないため、rootユーザーでrm -rf /*は実行できない 以下の構成でも15分以内にrm -rf /*は完了しなかった ランタ
python_modules.pdf
Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / gmpy2 / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / curses / tqdm / JupyterLab / json / psutil / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2025, Katsunori Nakamura 2025 8 19 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python p
"MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools." ― Anthropic TL;DR I would like for this to turn out to be a skill
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
#cohackpp ぱ陣営LT: Perlでエモい記念写真を撮ろうチャレンジ2024 (ディレクターズカットエディション) - polamjaggy
connpass.com "LTガチバトル 新郎新婦＋3本勝負" 枠において、ワンオブ3本枠として発表した内容のディレクターズカット版です。スライドだけ公開してもなんのこっちゃとなりそうなので、時間があったらこういう内容を喋っていた…という内容を書いてみよう、という趣旨でやっていきます。 (ここで完成物を使ったデモとして記念写真を撮影した) 近年、オールドデジカメを使うとエモい写真が取れる、という流行というか風潮がありますね。 Digital cameras back in fashion after online revival オールドコンデジが若者の間で流行しているらしいので自室から発掘してきた：荻窪圭のデジカメレビュープラス（1/9 ページ） - ITmedia NEWS いま、スマホではなく｢オールドデジカメ｣で撮る理由 | ギズモード・ジャパン 「平成レトロな写真が撮れる」コダ
Lean for JavaScript DevelopersSeptember 2, 2025 This is my opinionated syntax primer for the Lean programming language. It is far from complete and may contain inaccuracies (I’m still learning Lean myself) but this is how I wish I was introduced to it, and what I wish was clarified. Why Lean? This post assumes you’re already eager to learn a bit of Lean. For motivation, I humbly submit to you two
Python の import 部分って色々なスクリプトで使い回すこと多いですよね。 VScodeではよく使うパターン文をユーザースニペットというjsonファイル(Pythonならpython.json)にあらかじめ定義しておくことで、いちいち該当箇所をコピー&ペーストせずに使えて便利！ なのですが、、そもそもそのjson形式に整形するところ（文字列への"" や区切りの , を追加する）にちょっと煩わしさを感じていました。 そこで、登録したいパターン文を貼り付けるだけでVS Codeのユーザースニペットのjson形式に変換してくれるシェルスクリプトを作成しました（実際には ChatGPT に作ってもらいました笑）。 #!/bin/bash # prefix and description can be changed as you like prefix="my_snippet" desc
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可愛すぎかよ! ハッカーの新しい相棒 コマンドラインからLLMを使えるgptme｜shi3z
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