社内のAIコーディング導入を加速するため前提知識をまとめたガイドラインを書いた - Cluster Tech Blog
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発しているid:shiba_yu36です。 クラスター株式会社は2025/07から開発チームのエンジニア希望者にClaude Maxを配り、Claude CodeなどによるAIコーディングをどんどん取り入れる決定をしました。しかしAIコーディングをいきなり行おうとしても、AIやエージェントによるコーディングの前提知識が足りず、使いこなせない・AIコーディングは使えないと判断を下してしまう可能性があります。 そこで導入を加速するため、前提となる知識をまとめたAIコーディングガイドラインを書き、Claude Max導入直後に開発チームへ展開することにしました。今回はこのガイドライン内容をそのまま共有しようと思います。 AIコーディングの導入の参考になれば嬉しいです。また、間違っている部分もあると思うので識者の方は指摘してもらえると助かり
大公開！バッチアプリケーションの品質を高めるZOZOの『バッチ開発ガイドライン』 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
Mac やめて Linux PC を自作した - IT戦記
みなさまお元気ですか 暑さも少し落ち着いてきて、ようやく外に出てもいいかなという気になってきました。季節の変わり目体調には気をつけていきたいですね。 実は、一ヶ月くらい前に Linux PC を自作して Mac から移行しました。そのときの考え、その後の感想を残しておきます。 また、学んだことや作業のログを細かく残しておきたいと思います。（どこかの誰かが不安に思ったときに同じ失敗や疑問を経験した人がいて安心してもらえたら嬉しい） Ubuntu のインストール画面 (ベストオープンソースと開発しよう！) 目次 Mac をやめるきっかけ、経緯 Ubuntu に移行して一ヶ月の感想 おまけ1: どのような PC になったか おまけ2: 事前に学んだこと おまけ3: PC の組み立て おまけ4: Ubuntu のセットアップ 加筆/修正 指摘のあった誤字を修正 NVEnc について誤った内容があっ
小さなゲーム作りでLLMができること、できないこと - ABAの日誌
前にChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を使って小さなゲームを作るのはまだ難しいのでは、という記事を書いた。 ChatGPT を用いたゲーム考案の方法はいくつか考えられるが、ChatGPT に新しいゲームを考えさせ、それを実装させることは難しい。少なくとも現状の ChatGPT には、以下の課題があるように思える。 ChatGPT に、実装可能なアルゴリズムのレベルまで詳細化された、新しいゲームのアイデアを考えさせるのは難しい。 ChatGPT は、今までにない新しいアルゴリズムを、ソースコードとして実装することを不得意としている。 GPT-〇〇 になればこの辺の問題は解決される？ 分からない。 画像生成 AI の急激な改善を見ていると、半年後にはこの辺の問題は解決するのかもしれない。モデルの規模で乗り越えられる課題なのか、そもそもアプローチとして筋悪なのか、どちらかは現時点では
Think Japan IBM Code Dayに参加してきました - プログラミング素人のはてなブログ
プリンスホテル高輪で開催された、Think Japan IBM Code Dayに参加してきました。 ibmevent.jp 本職のプログラマ向けのガチのイベントで、アマチュアには難しい話が多かったです。 着いた！Think japan. #tjdev pic.twitter.com/qTeYUz8sZ9— プログラミング素人 (@s51517765) 2018年6月11日 基調講演含めいくつかのセッションと、パネルセッションを見てきました。 この中から、個人的に印象に残ったことを箇条書き形式でまとめます。一部意訳になります。 【基調講演】エンジニアの働き方について大前 広樹 氏 ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン合同会社 玉川 憲 氏 株式会社ソラコム 玉川 憲 氏 株式会社ソラコム エンジニアの成果は時間に非線形 上司は指示しないのが理想、詰まったら相談にのる、ぐらいがいい ソフトウェ
ワンボタンミニゲームを自動的に作るためだけのGPTを作ってみた - ABAの日誌
GPTsという、特定の役割を持った専用のGPTを作る仕組みが最近できた。といっても、従来のGPT-4にあらかじめ特定の指示 (description)と前提知識のファイル (knowledge)を与えられるだけで、今までできなかったことができるわけではない。だけど、特定のタスクをさせる時に、それらをいちいち指定する手間を省けるので、便利な機能と言えよう。 ChatGPTにミニゲームを作らせる試みは前もやったけど、あまりうまくいかなかった。 そこで今回は以下の改良を加えて、専用のGPTを作ってみた。 最初にユーザからゲームのテーマを与えてもらう。 その後、そのテーマに沿ったゲームのアイデアを5つユーザに提示し、適切なものを選んでもらう。 選ばれたアイデアに対して、ルール作成、プレイヤー動作のコード作成、その他の動作作成、スコアリング、難易度、効果音、と順番に少しづつゲームを作らせる。 「小さ
Javaを中心に偏見ベースでプログラミング言語の関係をまとめた - きしだのHatena
オブジェクト指向言語の話をするときに便利なように、Javaを中心にプログラミング言語をまとめてみました。 Javaに影響与えるか、Javaから影響を受けるか、という感じですね。 Simula オブジェクト指向はここから始まったと言われています。 クラス、オブジェクト、継承、仮想関数(多態)といった、オブジェクト指向の基本要素が備わっていました。 ただし、「オブジェクト指向」という言葉は生まれていません。 Smalltalk Simulaから発想を得て「オブジェクト指向」という言葉を生んだのはアラン・ケイでした。 しかし、モデルとしてはSimulaとは異なりメッセージングを主体としたものでした。また、アラン・ケイの「オブジェクト指向」はプログラミングのパラダイムだけではなく、人がコンピュータをどのように扱うかというメタファであり、ダイナブックというハードウェアやそのユーザーインタフェースを含
「しずかなインターネット」の技術スタックを調べる - laiso
追記 作者のcatnose99さんがより詳細を解説してくださいました zenn.dev /追記 ポエム特化のZenn2との噂の「しずかなインターネット」を使いはじめたので、ユーザーとしてどんな技術が使われているのかを確認していく。 sizu.me おもむろにbuiltwith.comにかけてみる。 builtwith.com ここで分かる情報はブラウザのDevTools眺めてても得られるのであまり収穫はない。 前段にCloudflareのCDNサーバーがいて Next.jsで生成されたレスポンスを返している ことがわかる。 この時点ではキャッシュのみCloudflareなのか、Pages/WorkersでNext.jsのSSRごと動かしているのかは判断できない。 認証 Set-Cookie: __Secure-next-auth.session-token=が含まれているのでNextAut
AIにニュースの収集を任せている方法（GPT-4からSlack投稿） - toyoshiの日記
キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の
ソフトウェア開発の真の問題点は、コードを書くことではなく、問題の複雑さの管理にある - YAMDAS現更新履歴
www.oreilly.com オライリー・メディアのコンテンツ戦略部門のバイスプレジデントであるマイク・ルキダスの文章だが、彼が数週間前、「コードを書くことが問題なのではない。複雑さをコントロールすることが問題なのだ」というツイートを見かけた話から始まる。彼はこれに感心したようで、これから何度も引用すると思うので、誰のツイートか思い出せればいいのにと書いている（ご存じの方は彼にご一報を）。 件のツイートは、プログラミング言語の構文の詳細や API が持つ多くの関数を覚えることは重要じゃなくて、解決しようとしている問題の複雑さを理解し、管理することこそが重要だと言ってるわけですね。 これは皆、覚えがある話だろう。アプリケーションやツールの多くは、最初はシンプルである。しかも、それでやりたいことの80％、いやもしかしたら90％をやれている。でも、それじゃ十分ではないと、バージョン1.1でいく
画像対応ChatGPTで設計図からコードの世界が実現しててやばい - きしだのHatena
アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
Scalaの難しさをインターネットから集めてみる - Lambdaカクテル
Scalaは難しいと思われたり敬遠されがちである。Scalaの難しさについてTwitterなどでアンケートをとったり、ネットでググって意見を吸い上げてみた。議論の叩き台にするみたいな用途を意図しています。 ご意見や記事募集中です。できればTwitterじゃなくて記事だと嬉しいです。流れていってしまうので・・・ また、私見は私見です。 追記（2024-03-08）ちなみに、色々書いていますが僕はScalaが大好きです（このブログでものすごい数の初心者～中級者向けの記事を書いています）し、ネットで言われているような終わった言語ではまったくないです。初心者をサポートして、難しいと感じている部分をほぐして、みんながScalaでワイワイやれるようにコミュニティを立ち上げ、継続的に活動しています。おかげさまで日本の公式Scalaコミュニティとして認めてもらっています。ブログのバナー下のリンクからDis
Remove TypeScript - laiso
経緯 world.hey.com DHHが「オタクくん見てる〜？ 今からうちのレポジトリからTypeScriptを剥しま〜す」と宣言したことにより、Web開発者界隈でTypeScriptの是非自体の話になり騒ぎになった*1*2。 github.com その後、野次馬がたくさん集ってきてrevertプルリクエストを立てる人やTypeScript公式リポジトリから全ソースコードを消すプルリクエストを出す*3ようなキッズムーブをする人も出てきた world.hey.com 実際の変更 8617行のTypeScriptがJavaScript化された。(Sloc 便利) ❯ scc src/ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Language Files Lines Blan
長くなりがちだったコードレビューを改善した話 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
弁護士ドットコム クラウドサイン事業本部でエンジニアをしている山田です。 主にフロントエンドを担当しています。 普段の業務でフロントエンド開発のコードレビューをすることが多く、今回は長い時間がかかりがちだったコードレビューを以下の施策で改善した話をします。 タスクへの認識合わせを拡充 タスクを小さく分割 類似するタスクのレビュー内容は共有 必要に応じて同期的にレビュー 達成されないスプリントゴール スプリントゴールが達成できない原因 コードレビューが長くなる要因 レビュアーのレビュー期間が長い タスク担当による対応期間が長い 対応策 タスクについての認識合わせの時間を設ける タスクをなるべく小さくする 類似する複数のタスクはレビュー内容を共有 必要に応じてオンラインミーティングなどで画面共有し会話しながら同期的にレビューする スプリントゴールも達成できるように まとめ 達成されないスプリン
インフラエンジニアはSREではないし、SREとPlatform Engineeringも別物 - inductor's blog
インフラエンジニアの肩書きをSREに変えるタイプの組織変更は近いところから遠いところまでいろんなところで見かけてるんだけど、改めてそれって名前変えただけじゃないよね？って問いかけは個人が組織に、組織が個人にそれぞれ相互でした方がいいと思う。 インフラエンジニアって言葉もまあ定義が死ぬほど広くてどこからどこまで指すのってのは組織によって違うね大変だねって話ではあるんだけど、SRE(Site Reliability Engineering)やPE(Platform Engineering)はインフラと必ずしも対応関係にあるわけではないんだよな。 Platformってのは言ってしまえば会社のエンジニア組織の中で自分達に最適化された基盤を作る人たちの集合体とそのプロダクトそのものを指していて、Platform Engineering組織の中には当然フロントエンドエンジニアやデザイナー、プロダクトオ
セガサターンのマルコンをUSB化する拡張ユニットを作りました | GEEKY Fab.
セガサターンのマルチコントローラー(マルコン)をUSB化するための拡張ユニットを作りました。 マルコンの標準ユニットと付け替えることで、マルコンがUSBゲームパッド化するっていうイカしたやつです。 セガが「拡張ユニット発売予定」と言ってから20年以上の時を経て、やっと現実のものとなりました。 マルコンの説明書に拡張ユニット発売するって書いてた 出典： https://segaretro.org/images/9/9e/MultiControllerSaturnJPManual.pdf なんで作ったか 昔遊んだけど今は遊ばなくなったゲーム機って持ってますか？ 押し入れの奥にしまったままだったり、棚に置いたままホコリがかぶってたりしてもったいないなって感じることないですか？ 使えるのに使う機会がなくてかわいそうというか、ちょっとした罪悪感を感じるというか、そういう気分になることありますよね。
NISCと気象庁が使用していたメール関連機器へのサイバー攻撃についてまとめてみた - piyolog
2023年8月4日、内閣サイバーセキュリティセンター(NISC)と気象庁はそれぞれ電子メール関連のシステム・機器から不正通信の痕跡が確認され、メールデータの一部が外部に流出した可能性があると公表しました。ここでは関連する情報をまとめます。 政府組織に対しゼロデイ攻撃 NISCと気象庁及び気象研究所、国立科学博物館、教職員支援機構が各々運用を行っていた電子メール関連システム・機器に脆弱性が存在しており、その脆弱性に関連した不正通信が確認された。 今回確認された不正通信により、メールデータの一部が外部に流出した可能性がある。両組織ではメールアドレス等の個人情報が漏えいした可能性を排除できないとして個人情報保護委員会に報告した他、対象者にも個別に連絡を行う。公表時点では流出可能性のある情報の悪用は確認されていないが、NISCでは約5,000件の個人情報が対象に含まれており、流出可能性のある事案が
【C#】C# の async/await は実際にどうやって動いているか。 - ねののお庭。
はじめに 登壇版 Taskの本質 C# のイテレータ async/await Compiler Transform ExecutionContext builder.Start() の重要性 IAsyncStateMachine.MoveNext おわりに はじめに C#er は呼吸するように使っている async/await。 そんな async/await について、先日 Stephen Toub 氏 (.NET の中の人。中心人物の一人。) が How Async/Await Really Works in C# という非常に面白い記事を投稿していました。 この記事では Stephen 氏の記事をベースに、C# において async/await は実際どうやって動いてるの？というお話をしていきます。 以前に C#での非同期メソッドの分析。 という翻訳記事を書いたのですが、元になった記
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
無料の動画編集ソフト「Openshot」を使ってみた - プログラミング素人のはてなブログ
無料の動画編集ソフト「Openshot」を使ってみました。 www.openshot.org 「Openshot」はフリーというよりオープンソースのソフトウェアで、マルチプラットフォームでWindowでもMacでもLinuxでも使えます。 ソースコードはGitHubで公開されていて、現在も開発が続いています。 主な言語はPython3です。 github.com 個人的にやりたいことが、一通りできたので簡単に紹介したいと思います。 素材の取り込み直感的に画面上にドラッグドロップまたはファイルメニューから開きます。 取り込んだ素材はドラッグドロップでタイムラインに設置します。 タイトル（テロップ）を入れる・メニュー￥タイトルを開く。 ・もっともイメージに近いテンプレートを選択する。 ・文字、文字色、背景等を変更し保存する。 画像として素材の一覧に表示されます。 ぼかし・モザイクを入れるぼかし
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