Google Cloud、AIによるアプリの自動生成ツール「Firebase Studio」公開。プロンプトで作りたいアプリを説明するだけ、無料で利用可能
Google Cloudは、自然言語で作りたいアプリケーションの内容を説明すると生成AIが自動的にフルスタックのWebアプリケーションを生成してくれる開発ツール「Firebase Studio」を公開しました。 Firebase StudioはWebブラウザから利用できる開発ツールです。 その中味は、Visual Studio CodeをベースとしてGoogleが開発しているWebIDEの「Project IDX」、アプリケーションのバックエンドサービスを提供する「Firebase」、アプリケーションに生成AIを組み込めるフレームワークの「Genkit」、そしてプロンプトを基にアプリケーションの実装計画やコード、テストなどを生成する「Gemini in Firebase」を統合したものとなっています。 デフォルトではNext.jsを用いたWebアプリケーションを生成しますが、GitHub、
Figmaで作ったデザインが自動的に生成AIでWebアプリに。「Bolt.new」がFigmaインポートに対応
Figmaで作ったデザインが自動的に生成AIでWebアプリに。「Bolt.new」がFigmaインポートに対応 AIにフルスタックアプリの生成を指示できるサービス「Bolt.new」を提供するStackBlitzは、Bolt.newの新機能としてFigmaで作ったデザインのインポートに対応したと発表しました。 Introducing Figma to Bolt Go from Figma to pixel-perfect full stack app — just put bolt․new in front of the URL & start prompting! pic.twitter.com/r78vjraVms — bolt.new (@boltdotnew) March 13, 2025 Figmaで作成した画面デザインをBolt.newへインポート可能に これまでBolt.ne
Devindabot: Devinで実現するライブラリの脆弱性自動対応システム - freee Developers Hub
freee PSIRT( Product Security Incident Response Team ) のhikaeです。freeeでも自律型AI AgentのDevin*1を雇用しています。 今回はPSIRTの業務の一つである Dependabot対応におけるDevinの活用事例（Devindabot）… ライブラリの脆弱性対策にAIを活用して、開発ライフサイクル全体にいい影響が出た話 をご紹介します。 Dependabot対応 ... ライブラリの脆弱性対策 ライブラリアップデートの辛さ フローを見直し負担を下げる ===DependabotがPull Requestを作る流れ 1. GitHub Advisory Database · GitHub に脆弱性情報が追加される 2. Dependabotがリポジトリごとの依存グラフを定期的に更新する。もし脆弱性による影響がある場合
生成AI/LLMを使ったウェブサイト開発 - laiso
週末にちょっとしたウェブサイトというかリンク集（？）を作った。 今回は生成AIツールをフル活用していつもより効率よく作業ができた。 生成AIツールについては日々、新しいものがヤバイすごいと宣伝されているけど、実際にどう使っているのかという情報が少ないと感じている。 なので具体的な使い方を書いてみることにした。 作ったもの 開発の概要 最終的なアーキテクチャ UI開発に生成AIツールを使う 初期デザインの参考元 デザインツールの選定と比較 Next.jsの利用 Cursorを活用した開発 データ整形にLLMを使う スクレイピング Amazonの商品データ取得 LLMの選定 動的なコードと静的なコードの使い分け TypeScriptを使わない範囲を定めた 静的サイト生成（SSG）の採用 柔軟なデータベース設計 まとめ 作ったもの 『最も重要な「最も重要なマンガ10選」10選』は「最も重要なマン
新時代のAIツール | Open Interpreterとその25の活用法｜ChatGPT研究所
9月6日に公開された Open Interpreterは、現在世界で最も注目を集めるGitHubのリポジトリです。 公開から2日でデスクトップアプリの早期アクセスウェイトリストには5000人、さらにDiscordでのコミュニティ参加者は500人を超え、レポジトリには9月15日現在で、レポジトリには20K以上のスターが付いています。 このツールは、自然言語の指示でさまざまなコードを書き、実行することができ、日常の作業を劇的に効率化します。 この記事では、Open Interpreterという新時代のAIの力で、あなたの仕事もプライベートも次のステージへと進化させるための「活用事例25選」をご紹介していきます。 Open Interpreter の基本的な機能・情報はこちらの記事に分かりやすくまとめてくださっていますので、こちらもぜひご覧ください!! 👉
生成AIに“視覚”与える学習ライブラリ、自動運転EVベンチャー公開 最大700億パラメータの学習済みモデルも
Heronは、各モジュールを追加学習するための学習コードと日本語を含むデータセット、学習済みのモデル群で構成。画像認識モデルと大規模言語モデル（LLM）をつなぎ、画像を入力に使えるようになる。例えば、Heronで学習したAIモデルは、画像に何が写っているかを正確に把握しつつ、前の質問を含む文脈を理解しながら画像について回答することができる。 Heronの学習ライブラリでは、学習するLLMを自由に変換可能。「既存の言語モデルの性能を生かしつつ、今後開発・公開される新たなLLMに対しても容易に対応できる柔軟性がある」（同社）という。 公開中の学習済みのモデル群は「Llama 2-chat」（700億パラメータ）「ELYZA-Llama 2」（70億パラメータ）「Japanese StableLM」（70億パラメータ）などをベースにHeronで追加学習し、マルチモーダル化させたもの。これらのモデ
頻出単語表示、わずか9KBのAI日本語単語分割ライブラリ「TinySegmenter」をESモジュール化
自由入力された文章をデータ化する形態素解析ですが、巨大な辞書が必要になったり次々登場する単語に対応することなどなかなか大変そうなイメージでしたが、機械学習を使った、単語分割するコンパクトな実装「TinySegmenter」を発見。ブラウザやDenoでいい感じに使えるESモジュール版にしてみました。 「頻出単語表示 by TinySegmenter」 文章を入れると、頻出単語順に並び替えて表示する、サンプルアプリ。このアプリでは、3文字以上を単語としています。一日一創ブログをコピペしてみるといい感じに！ プログラムで組み込む方法は簡単、ブラウザやDenoで下記コードを入れるだけ。 import { TinySegmenter } from "https://code4fukui.github.io/TinySegmenter/TinySegmenter.js"; const segs = T
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