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
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できますか？」というテキストの場合、予約情報を下記のようにJSON形式で抽出が可能です。 発話した日付が2023年11月20日なので、来週の火曜日は、11月28
![[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1411bfc9bab7285dac15be8b3eb226c0b7047813/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fhirai_reservation_1200x630.png)
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 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、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「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、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
mixi2ライセンスページから学ぶ、便利なFlutterパッケージ【120over】 - くらげになりたい。
mixi2がFlutter製だと聞いて、使いはじめてみたけど、 さわり心地とか含めて、いろいろ素敵だなと思い、 ライセンスページの利用ライブラリを見てみたときの備忘録(*´ω｀*) 見てみると、知らないすてきなパッケージがたくさんあったので、 ちょっと整理してみた(2024年12月18日時点) ライセンスページは以下からみれる 設定 > mixi2について > ライセンス 注意事項 ライセンスページに書かれているものをまとめただけなので、 実際には使っていないものや間接的につかっているものも含まれている可能性があります 公式情報ではないので、あくまで参考程度で！ ベース部分 土台部分はこんな感じっぽい。馴染みある構成 状態管理など: riverpod + flutter_hooks + freezed ルーティング: go_router フォント: google_fonts(Noto Se
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
scrapbox.io から派生して、 blog.sushi.money こういうことが可能だとわかった。 はてなブックマークはAtom形式でのエクスポートが可能なので、 はてブにAtomを吐き出させる AtomをJSONに変換する あとは同じ というプロセスで、自分のはてブのコメントを知っている状態のChatGPTのモデルを作ってみた。 コード 一番元々の記事ではPythonで書かれていたコードが、 id:hitode909 のコードではRubyになり、自分のコードだとScala3になっていて面白い。 #!/usr/bin/env -S scala-cli shebang -S 3 // usage: batom2json.scala.sc ~/Downloads/Windymelt.bookmarks.atom > from_bookmark/Windymelt.json // You
written by Ruud van Asseldonk published 11 January 2023 For a data format, yaml is extremely complicated. It aims to be a human-friendly format, but in striving for that it introduces so much complexity, that I would argue it achieves the opposite result. Yaml is full of footguns and its friendliness is deceptive. In this post I want to demonstrate this through an example. This post is a rant, and
Python版の「LangChain」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・langchain 0.1.16 【最新版の情報は以下で紹介】 1. LangChain「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。真の力は、それを他の 計算 や 知識 と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 主な用途は、次の3つになります。 ・文書に関する質問応答 ・チャットボット ・エージェント v0.1 ではlangchainパッケー
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
[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)
KDL is a small, pleasant document language with XML-like node semantics that looks like you're invoking a bunch of CLI commands! It's meant to be used both as a serialization format and a configuration language, much like JSON, YAML, or XML. It looks like this: package { name my-pkg version "1.2.3" dependencies { // Nodes can have standalone values as well as // key/value pairs. lodash "^3.2.1" op
TL;DR 最高でしたね。LTができたのと多くの人と話せたのが特に良かったですが、トークやパーティーなど、これぞRubyKaigiという感覚が非常に強くて感動しました。 はじめに この記事はRubyKaigi 2023の感想記事です。基本的にはRubyKaigiについて知っている人を対象としています。基本的な情報は記載しません。 一言でいうと 最高でした！ いや、なんでしょう、RubyKaigiは2016年から基本毎年参加していて（2018年のみ不参加）、全部楽しかったのですが、今年は自分にとって今までで一番楽しかったです。 この記事の構成について この記事は主に3つのパートで構成されています。 まず最初は私が聞いた各トークの感想です。なお、トークのメモは一切取っていない（忘れたというよりは、気力が持たなかった）ため、うろ覚えでの記述になっていることをご承知おきください。 次のパートは私が
Tips on Adding JSON Output to Your CLI App - Brazil's Blog
A couple of years ago I wrote a somewhat controversial article on the topic of Bringing the Unix Philosophy to the 21st Century by adding a JSON output option to CLI tools. This allows easier parsing in scripts by using JSON parsing tools like jq, jello, jp, etc. without arcane awk, sed, cut, tr, reverse, etc. incantations. It was controversial because there seem to be a lot of folks who don’t thi
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)
--- 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
Python版の「LangChain」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・langchain 0.3.0 1. LangChain「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。真の力は、それを他の 計算 や 知識 と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 3. LangChain のモジュール「LangChain」は、言語モデル アプリケーションの構築に使用できる多くのモジュールを提供します。モジュールを組み合わせて
概要 この記事を読む対象者 生成系AI（ChatGPTなど）の連携に興味があるWordpressを使う人。 この記事の内容 WordPressの独自データを活用し、RAGを使った簡易チャット機能を構築する手順。 この記事を読んで分かること CSV+BIN形式で記事要約を埋め込み検索し、WordPress REST API経由でChatGPTに回答させる実装方法。 序説 みなさん、WordPressでのサイト運営は楽しんでいますか？ 中にはフルスクラッチで構築する方もいらっしゃいますが、簡単に導入・管理ができるCMS[1]を使う方も多いのではないでしょうか。 本記事では、そんなWordPressを使いながら RAG[2] を用いた検索機能の構築を紹介します。 成果物 以下の画像のように、WordPress上に用意したチャット画面でユーザが質問を入力すると、 1. 生成AI（ChatGPT）に
GitHub - langroid/langroid: Harness LLMs with Multi-Agent Programming
This is just a teaser; there's much more, like function-calling/tools, Multi-Agent Collaboration, Structured Information Extraction, DocChatAgent (RAG), SQLChatAgent, non-OpenAI local/remote LLMs, etc. Scroll down or see docs for more. See the Langroid Quick-Start Colab that builds up to a 2-agent information-extraction example using the OpenAI ChatCompletion API. See also this version that uses t
Introduction: These Aren’t the JSONs You’re Looking For JSON (JavaScript Object Notation) was designed as a simple, lightweight, and human-readable data interchange format, often positioned as a more accessible alternative to XML. It has become the de facto standard for web APIs and system integration. However, while the specification itself is straightforward, different programming languages and
From XML to JSON to CBOR - The CBOR, dCBOR, and Gordian Envelope Book
Press ← or → to navigate between chapters Press S or / to search in the book Press ? to show this help Press Esc to hide this help From XML to JSON to CBOR A Lingua Franca for Data? In modern computing, data exchange is foundational to everything from web browsing to microservices and IoT devices. The ability for different systems to represent, share, and interpret structured information drives ou
Sketch of a Post-ORM
I’ve been writing a lot of database access code as of late. It’s frustrating that in 2023, my choices are still to either write all of the boilerplate by hand, or hand all database access over to some inscrutable “agile” ORM that will become a crippling liability in the 2-3y timescale. This post is about how I want to use databases, from the perspective of an application server developer—not a DBA
Release date: September 11, 2025 Update 1.104.1: The update addresses these issues. Update 1.104.2: The update addresses these issues. Update 1.104.3: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll li
CudaText - Home
CudaText is a cross-platform text editor, written in Object Pascal. It is open source project and can be used free of charge, even for business. It starts quite fast: ~0.3 sec with ~30 plugins, on Linux on CPU Intel Core i3 3GHz. It is extensible by Python add-ons: plugins, linters, code tree parsers, external tools. Syntax parser is feature-rich, from EControl engine. Features Syntax highlight fo
Parsing in GoLet’s examine how Go parses JSON, XML, and YAML. Go’s standard library provides JSON and XML parsers but not a YAML parser, for which there are several third-party alternatives. For our analysis, we’ll focus on: encoding/json version go1.24.1encoding/xml version go1.24.1yaml.v3 version 3.0.1 (the most popular third-party Go YAML library)We’ll use JSON in our following examples, but al
【n8n完全攻略ロードマップ】たった1日でn8nを丸ごと完全理解する！｜そう｜n8nでAIエージェント構築
どうも、こんにちは。「そう｜n8nで始めるAI自動化」です。 今回は「 【n8n完全攻略ロードマップ】たった1日でn8nを丸ごと完全理解する！ 」をご覧頂き、誠にありがとうございます。 本noteは、n8nの初心者でも、今までよくわからなかった「n8n」を使えるようにする完全攻略ロードマップです。 約２万文字超 レベル、画像枚数70枚超 、学習用無料JSONファイル3本収録の超大作となっています。 元々、9,800円にて販売予定だった有料教材でしたが、 n8nの簡単さ、その凄さがより多くの人に広がって欲しい。 そんな思いから、なんと、 特別に完全無料で公開することを決めました。 本無料教材の特典 ・約２万文字超 でのn8n徹底解説 ・画像枚数70枚超 でわかりやすく徹底解説 ・学習用無料JSONファイル3本収録 の豪華特典付きで、完全無料で公開します。 本note「 n8n完全攻略ロードマ
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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
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LangChain v0.1 クイックスタートガイド - Python版｜npaka
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August 2025 (version 1.104)
Unexpected security footguns in Go's parsers