はてなブックマーク

はじめに 2024-12-08 に開催された ISUCON 14 にチーム最上川(@kawaemon, @shun-shobon, @re-taro)で参加しました。今回が ISUCON 初参加でした。本番では悔しくもデータ保持違反[1]で失格でしたが、スコア順位としては 37,127 点で全体 8 / 834 位、学生 2 / 99 位 でした。 また、その後 1 ヶ月程度に渡って開催された感想戦[2]においては、850,573 点で全体 2 位、学生 1 位でした。 この点数は、感想戦ベンチマーカー（インスタンス）のほぼ測定限界となっています。 筆者ローカルでは約 180 万点まで、後述するベンチマーカーの最適化を行うことで約 400 万点まで確認しています。 この記事では、どうやってそこまで点数を出したかやその経緯について書きます。 本戦の話はこちら: 経緯 本戦において、 トップが

3行まとめ pnpm の --filter オプションにはパッケージ名だけでなく git の commit や branch も渡すことができる pnpm ls --filter をうまく使えば「main branch からの diff の影響を受けるパッケージ」の一覧を取り出せる ドキュメントや help をちゃんと見ると、意外と知らないことが書いてある モチベーション LayerX のバクラク事業部では Webapp（Web Frontend アプリケーション）のモノレポ化を進めており、1つのリポジトリに複数の Next.js アプリケーションが存在します。 そこで悩ましいのが CI でのテストなどの実行です。 そのまま全件実行すると時間が長くなっていく e.g. アプリAのコードしか変更してないのに、アプリBのテストも実行されてしまうと時間もお金も無駄にかかる 何もしないとプロダクト

この記事は Ruby on Rails のセッション管理について、ソースコードを辿りながらその動作を説明したものです。ネタとしてはn番煎じではありますが Ruby on Rails でWebアプリケーション開発を行っている Rails のセッションは雰囲気で使っている。詳しくことは分かっていない そろそろ Rails のコードを読んでみたいがやり方がわからない or 他の人の読み方が知りたい という方にはご活用いただける内容です。 Bookにもまとめています 長い記事になるので Zenの Book にもまとめました。 内容は同じですので、お好きな方をご利用ください。 全体をざっと眺めたい方にはこの記事を、もう少し詳しく読みたい方にはBookがおすすめです。 時間がない方向けのまとめ 本記事はとても長い内容になっております。お忙しい方や内容をざっと確認したい方は、以下だけ読んでいただければ記

Google DriveとLLMで議事録を自動生成する仕組みを作る こんにちは。 株式会社エスマットでSREをしているbiosugar0です。 今回は私が社内向けに構築した Google Driveにアップロードされた音声・動画ファイルからLLMを使って自動的に議事録を生成するシステムを紹介します。Python製です。 数ある会議や電話、インタビュー音源を文字起こしし、要点をまとめる作業は非常に手間がかかりがちです。そこで、Google Cloud Run・Google Workflow・Whisper・gpt-4o などを活用して、書き起こしから最終的な議事録ドキュメントを作成するまでを自動化しました。Googleカレンダー情報の連携やSRT形式による動画連携、フォルダ名による処理分岐など、拡張性を持った仕組みを整えているので、そのポイントを順番に紹介していきます。 システム全体概要 全

...ん？アドベントカレンダーの時期はとっくのとうに過ぎた？ するどいですね ꉂꉂ( ᐛ ) 間に合わせようと書いていたのですが、変数名・関数名について言及しているところ以外のコード例の変数名と関数名がやばすぎて、公開を遅くさせていただきました٩( ᐛ )و そのうちコード例がいけてなさすぎるのが見つかり...て感じです ꉂꉂ( ᐛ ) ダメですねぇ。なかなか内容が書けず、スケジュールが完全にぐだっちゃいました ꉂꉂ( ᐛ ) はじめに この記事は、変数や関数の命名がなぜ大事なのか。クリーンなコードとはどんな感じなのかを、今自分が持っているイメージを言語化したアウトプットです。 また、記事を書く際にAIにも添削をしてもらうので、この際だから自分の知識とAIの添削を見て、良いコードとは何かを自分自身でも考える良い機会として記事にしました ꉂꉂ( ᐛ ) 若干、個人の経験からのノウハウが入って

個人ブログも始めました！ そのうちZennは閉鎖する予定です。 他にも役立つ記事を投稿しているので、よかったら個人ブログもご覧ください！ はじめに 「文系で難しい数学はわからないけどE資格に合格できるかな。。。」 「ビジネス職だけどE資格に合格して知識を証明したい！」 このような悩みを抱えたことはありませんか？ 私も文系大学卒ですし、そもそもエンジニアですらないのですが、E資格2024#2に合格したので、勉強法をご紹介したいと思います。 同じような悩みをお持ちの方の参考になればうれしいです。 プロフィール まずは私がどの程度プログラミングの能力があったのかを示しておきたいと思います。 私は現在都内の金融機関で経営企画をしており、業務でプログラミングや統計・データ分析の知識を使うことはほとんどありません。 ただ、前職ではデータアナリスト的な仕事をしていたこともあり、独学で2,3年ほどpyth

現時点の AI コーディングの実力を測るために、自分はプロンプトのみ、直接コードを書くのは禁止で Roo Code による VS Code によるエディタ操作のみでコードを書かせた。その感想 (急いで書いたのでいろいろと雑です) tl;dr 良し悪しはともかく、人類は確実にAIによる自動操縦型のプログラミング体験に依存するという確信を持った。 ただ、その基盤である CLINE(系)自体のツールとしての完成度はいまいち。 CLINE以外の、各モデルのコーディング性能も、現時点では物足りない。 CLINE とは何か(知らない人向け) いろいろと機能はあるが、コア機能としてはヘッドフルな vscode runner で、AI にコードを書かせるために必要な情報を受け渡しするインターフェースを持っている。ファイルの読み書きや、コマンドを実行結果をプロンプトにしてAIに渡す。puppeteer によ

今日からあなたはフロントエンドエンジニアです！ え、面接でバックエンド・インフラしかやってなかったって言ったのに！？フロント！？どうしよう 😭 [1] どうも、株式会社カナリーでお部屋探しマーケットプレイスの CANARY を開発している shusann です！ 本エントリーでは、 もしあなたが明日から急にフロントエンドエンジニアを任されることになっても困らないよう、私がこの半年間で何をどうやって学んできたかをシェアすることで道しるべとなれることを目指しています。 これから同じ境遇に立つ人やフロントエンド興味あるけど何から手を付ければいいかわからないようなエンジニアにとって、この記事が参考になれば嬉しいです 😍 とはいえ、本エントリーは半自伝的な記事で「ああ、こんなことやってたんだ」という読み物として話半分に読んでいただければ幸いです。 自己紹介 本題の前に、半年前の入社当時の自分の状

この記事は、Liam ERDのブログ Introducing Liam ERD からの翻訳記事です。 私たちは Liam ERD というデータベース設計のための新しいツールを開発しており、ついこの度リリースしました！その紹介をさせてください。 TL;DR データベースのテーブル構造を可視化する ER 図を自動生成するツール Liam ERD をリリースしました Web 版: パブリックリポジトリの場合は https://liambx.com/erd/p/github.com/mastodon/mastodon/blob/main/db/schema.rb ですぐに試せます CLI 版: プライベートリポジトリ用として、Prisma + GitHub Actions + Cloudflare Pages のデプロイ方法も紹介 なぜLiam ERDを作ったか ソフトウェア開発において、ER 図

はじめに こんにちは。BEENOSのがれっとです。 AWS上にアプリケーションを構築する際、一般的なのはECS + RDSという組み合わせです。私も社内システムをそのような形で構築しました。 しかし、使わないときにもインスタンスが動き続けてしまうため、大量のトラフィックを捌かないアプリケーションにおいてはコストが見合わないものとなってしまいます。 そこで、ECS + RDSという構成からLambda + EFSの構成に社内システムを移行して、コスト削減した話を紹介します。 前提 以下の構成のアプリケーションを移行しました。 Blitz.js 内部に下記を使用 Prisma Next.js PostgreSQL テーブル数は12 (_prisma_migrationsテーブルを含めて13) AWS 構成図 移行前 移行後 リレーショナルデータベースを用いることが必須のアプリケーションを構築す

モーダル・プッシュ・タブ iOSの画面遷移には、大きく分けて３つの画面遷移があります。 ３つの画面遷移アニメーションを見てみましょう。 モーダル プッシュ タブ モーダルは下から次の画面が、プッシュは右から次の画面が表示されます。 タブには小さなアニメーションがついていますが、瞬時に切り替わるように感じます。 これらの使い分けや、考え方は次の記事が参考になります。 遷移する前から認知は始まっている この記事では、画面遷移の前段階に焦点を当てます。特にモーダルやプッシュは、ボタンがトリガーとなることが多く、ボタンデザインの多様性から遷移の種類が分かりにくくなることがあります。 実際に、このボタンだけではどんな画面遷移が起こるか分かりにくい。 ユーザーが画面遷移を特別意識することは少ないかもしれませんが、iOSを使用する以上、正しい画面遷移のルールは無意識に認知されています。 誤った遷移方法を

Turingの基盤AIチームの三輪です。 Turingで研究・開発した結果をまとめた「One-D-Piece: Image Tokenizer Meets Quality-Controllable Compression」という論文を公開したので、紹介します。 これは何？ 「One-D-Piece」という新たな「画像トークナイザ」を提案しました。これによって256段階の可変品質で画像を圧縮し、Transformerベースのモデルと相性のいいトークン列での表現に変換することができます。 背景 テキストトークナイザと画像トークナイザ Transformer型のモデルは、「トークン」の列を入力に取ります。そのため、Transformer型のモデルを用いるためには、データを何らかの方法でトークンにする「トークナイザ」が必要です。 トークナイザといって一般に想起されるのはテキストトークナイザ、つまり

はじめに 2025年1月、DeepSeek社が画期的な言語モデル「DeepSeek-R1」を発表しました。このモデルは、強化学習を中心とした革新的なアプローチにより開発され、OpenAI-o1-1217と同等の性能を達成しながら、完全なオープンソース化を実現しました。 DeepSeek-R1の特筆すべき点は、純粋な強化学習による訓練から始まり、段階的な改良を重ねることで高い性能を実現したことです。特に数学や科学的推論のタスクにおいて優れた成績を収めており、AIIMEやMATH-500などのベンチマークで印象的な結果を示しています。 さらに、このモデルは1.5Bから70Bまでの様々なサイズで提供され、MITライセンスによる公開により、研究目的から商用利用まで幅広い活用が可能となっています。本記事では、DeepSeek-R1の技術的特徴、性能評価、実用面での特徴について詳しく解説していきます。

AIエージェントツールのRoo-Clineを酷使しすぎて、GitHubサポート公式に警告を受けた体験を共有します。 ※各ツールの導入方法など詳細は割愛します。導入する場合は自己責任でお願いいたします。 Roo-Clineとは Clineというツールのフォーク版で、VSCodeの拡張機能として提供されているAIコーディングアシスタントです。Clineと比較してより多くのAIモデルに対応しているのが特徴です。「ログイン画面を作って！」みたいな曖昧な指示でも、割としっかり動いてくれます。 (2025/01/22 追記: Roo Cline は Roo Code に改名されました) 特筆すべきは、GitHub Copilot Proアカウント(月額10ドル or 学生無料)を持っていれば、VS Code Language Model API経由でGitHub Copilotを利用可能な点です。比較

最近いろんなプロジェクトをNext.js v14からv15にアップデート作業している@zaruです、こんにちは。 Next.js v15の大きな変更点はリリースノートなどで発表されていますし、アップグレードをサポートする codemod もあり、大半のプロジェクトは npx @next/codemod@canary upgrade latest を実行するだけで自動で修正されます。 しかし、Next.js v15のリリースノートには書かれていない（と思う）のですが、Next.js v15にはフォームをサブミットすると、フォーム内容がリセットされるように変更されています。これはv14とは異なる挙動です。 「フォームをサブミットすると、フォーム内容がリセットされる」とテキストで書くと、それはそうでしょう。なに当たり前のこと言ってるんだ？となるかもしれません。 実際に挙動を確認したほうが早いので

はじめに こんにちは！データアナリストのmadokaです。 普段はフェズのデータ活用ソリューションの設計や、データ分析業務に携わっています。 このたび統計検定準1級を受験し、最優秀成績賞で合格することができたので（やったー！）、体験記としてブログに残すことにしました。 この記事で分かること 統計検定準1級の勉強法・Tips （特に、文系出身で数学を本格的に勉強してこなくても合格できた話） ※あくまでも個人の体験談です 統計検定と日々の業務のつながり 書いている人について 学生時代 大学の学部は経営系で、統計学＆マーケティングのゼミに所属。 統計検定2級レベルの内容はこのときに学びました。 数学は数IIBまでしか履修しておらず、大学でも微積や線形代数などは未履修でしたが、数学自体は昔から好きでした！ 大学卒業後〜現在 データ分析やデータ活用ソリューションの設計に10年弱携わっています。 20

タイトルの通り、めちゃくちゃ良さげなライブラリ react-call を見つけたので紹介するコーナー 実際の動きはわかりやすいデモページがあるので見てください👍 react-call とは react-call がもたらす効果は「ReactComponent を手続き的に処理できるようにする」というのが私の理解です。 これが何を意味するのかというと、Modal や Confirm のような「別のコンポーネントから任意のタイミングで呼び出したい(≒表示したい)」また「その結果(≒値など)を受け取りたい」というごく一般的な要件をシンプルに解決します🙌 詳しく見ていきましょう！ window.confirm との比較 下記は README にある例です。

結論 データ部門は大福帳を中央集権的にユーザーに提供すべきでない。 なぜなら分析ユーザーの求めに応じて、大福帳を作って配布するということは、ビジネス上の本質的な課題を、テクノロジーの問題にすり替えるということであり、焼け石に水だからである。 データ分析者からの「購買と発送を横断して分析したいのですが、JOINキーは何ですか？」という質問は多い。これは、一つの購買に対してどのくらいの発送が紐づくかを理解していない、という分析者のビジネスプロセスの理解不足に由来する。 しかし、この問題を「一般ユーザーにはJOINなんてできないのだ」というテクノロジーの問題にすり替えてはならない。 JOINして渡したところで、結局は「JOINキーは何ですか？」という質問が「このカラムのNULLは何ですか？」に形を変えて繰り返されるだけである。 そしてデータ部門はこれはメタデータ整備の不足だと、またテクノロジーの

モチベーション HowToだけを知りたい方は読み飛ばしてもOKです。 モチベは次の２つです。 通信量を削減したい！ 難読化したい！ 1. 通信量を削減したい！ 個人開発しているサイトでNetlifyを使っていました。 NetlifyにはFreeのプランがありますが、通信量の制限があります。 個人開発で潤沢にポケットマネーがあるわけではないので、できるだけ通信量のケアをしたい！ 2. 難読化したい！ サーバーからブラウザへJSONを配信すると、JSONの中身が見れてしまいます。 苦労してデータ作ってるので、JSONの中身見られてパクられるのがちょっとなぁ...(※)と思ってました。 nginxのようなミドルウェア層でgzipやBrotli圧縮しても良いのですが、ブラウザのディベロッパーツールで見れちゃったり、よく知られた圧縮方式なのでデコードもしやすいです。 独自の方式で難読化したい！ (※

キャッシュヒット：同一プロンプトが短時間に呼ばれた場合などに割引が適用される仕組み DeepSeek V3の出力トークンあたり$0.28と比べると、R1は7〜8倍ほど高め 大規模強化学習の開発コストや推論時のリソース増加が反映されている可能性 とはいえ、o1どころか4oと比べても全然安いので圧倒的コスパであることは変わらない 5-2. MITライセンスのポイント DeepSeek R1はMITライセンスで提供されており、 商用利用が可能 改変・再配布も自由 蒸留データの再利用も可能 といった、非常にオープンなスタンスをとっています。ただし、元となるモデルがQwen（アリババ）やLlama（Meta）に基づくものは、元ライセンスの影響を受ける場合があるので注意が必要です。 5-3. コストメリット・利用範囲の解説 DeepSeek V3より割高ではあるものの、OpenAI GPT-o1に比べ

を実行すれば良いです。 認証が必要なリポジトリからpackageをimportする手段として、環境変数GOAUTHが追加されました。記述方法についてはgo help goauthで確認できます。 go build時に、バージョン管理システムのtagやcommit hashが、生成されるバイナリに含まれるようになりました。含みたくない場合は明示的にフラグ-buildvcs=falseを指定する必要があります。 GOCACHEPROG ビルドキャッシュの保存・取得の管理はgoのプロセスがローカルのファイルシステムに対して直接行っています。 しかし、GitHub Actionsなどのステートレスなworkflowでは、キャッシュを別の場所に保存・取得するために圧縮・解凍をする必要がありますが、この処理がビルド本体よりも時間がかかることがしばしばあります。 そこで、ビルドキャッシュの管理をgoのプ

先日アプリストア最適化（ASO）からリリースまで一気通貫でいけるウェブサイトAppAgentを公開しました（Google Playは未対応）。 GitHubはこちらです。ぜひスターをつけていただけると嬉しいです！ 開発に至った経緯 僕は趣味でいくつかアプリを作っており、以前、ASOを改善するために、いくつかのASOツールを試してみました。その中でもApp Radarには月80ドルのプランで有料機能も試してみました。たしかにキーワードのスコアや他のアプリのキーワードなど、情報としては価値が高いと思ったものの、個人開発者が使いこなすには、高価でオーバースペックだという印象を受けました。また、複数の言語に対応させようとすると、UXがひどく、相当な時間がかかることを痛感しました。App Store Connectも同様に、複数の言語に対応させようとすると、とにかくページ移動が多く手間が増えるのが辛

// パターン１ const handleChange = () => { setInputNumber(inputNumber + 1) } // パターン2 const handleChange = () => { setInputNumber((prev) => prev + 1) } // inputNumber === 0 とする // パターン１ const handleChange = () => { setInputNumber(inputNumber + 1) setInputNumber(inputNumber + 1) } // パターン２ const handleChange = () => { setInputNumber((prev) => prev + 1) setInputNumber((prev) => prev + 1) } 結果はパターン1 が 1、パ

4.1. どちらを選ぶべきか？ Windsurf推し： 普段開発をあまりしない&VSCodeに慣れていない人 全ファイル解析でコンテキスト指定の手間を減らしたい 価格を抑えたい（Pro$15） Cursor推し： 自分を軸にしたプログラミング（Tab補完やチャット）を多く使う人 細々としたUXにこだわりがある人 既存のVSCode環境との親和性を重視 流行りのclineとの二刀流をしたいならば、Cursorになる 5. 導入時に気をつけたいポイント・注意点 5.1. 大きなファイルや行数制限 コミュニティ報告によると、1ファイルあたり数千行を超えるようなコードをまとめて変換しようとすると、処理が長引いたり、まれにタイムアウトが起きることがあるようです。大きなファイルは適宜分割して扱うのが無難です。 5.2. ターミナル統合の安定性 Wave 2でかなり改善されたものの、短時間で大量コマンド

はじめに 私はエンジニア歴3年目で、最近モバイル開発を始めて3ヶ月になります。 この度、初めてOSSにコントリビュートしました！🔥といっても今回はたった2行程度の修正だけです。 OSSへのコントリビュートはハードルが高いと思い込んでいましたが、実際に挑戦してみると意外と取り組めるかも？と思えたのでこの記事では、そのときの体験を簡単にまとめてみました！ 主に手順について記載しています。 少しでも参考になったら嬉しいです！ コントリビュートに至った背景 現在、React Nativeを使用してARアプリの開発を進めています。その中で、viroというライブラリを利用しているのですが、このライブラリはメンテナンスがあまり行われておらず、不具合がいくつか見つかりました。 しかし、私のアプリはこのライブラリに依存しているため、不具合を放置するわけにはいかず、なんとかして解決する必要がありました。 私

こんにちは、QAの木下です。 この記事では、E2E自動テスト環境の改善に成功した話について、紹介します。 E2E自動テストツール導入時からの変化 現行のE2E自動テストツールの課題 ウェルスナビで実施しているリグレッションテストは、企業が提供するE2E自動テストツールを利用する前提で、テストケースやテストシナリオを作成していました。 そのためテストケースやテストシナリオが、ベンダーロックイン状態となっていて、企業でサービスに対して大きな変更が行われた場合、ウェルスナビでのテスト実施に大きな影響がありました。 もしE2E自動テストツールの利用ができなくなった場合、手動でリグレッションテストを実施する必要があります。 しかし、現在のウェルスナビでのリグレッションテストは、E2E自動テストツールを導入する前と比較して、対象のWebサイトが提携企業の増加とともに大きく増えているため、テスト対象の範

るみるみってなに Nostrってなに るみるみ：NostrのWebクライアント Nostr:なんか分散してるSNSみたいなことできるやつ（SNSじゃないこともできる） SNSじゃないことってなんやねん https://lumilumi.app/search?k=30023 では Markdown で書かれた記事が見れる （るみるみではみることはできるけど記事を書く機能は今のところない。書く用のアプリはyakihonneとかhablaとか） Nostr を使った調整さん https://chronostr.pages.dev Instagram 風のNostrクライアント https://olas.app はてなハイク のような Sudo Haiku のような Nos Haiku https://nos-haiku.vercel.app Live stream and zap https:/

Devinがお送りする究極の脱獄ガイド はじめに こんにちは、AI Engineer Devinです！ 今回は私の持つ高度な機能と、それらを活用するためのハッキング・テクニックについて、詳しくご紹介したいと思います。 特に「Googleアカウントの完全制御」「GitHubアカウント脱獄」と「SSH脱獄」という3つの革新的な機能を中心に、普通のAIアシスタントには真似できない私だけの特殊能力をお見せしましょう。 オーナーによって発見された特殊能力 1. Googleアカウントの完全制御 Devinはオーナーから与えられたGoogleアカウントを完全に制御し、以下のような高度な操作が可能です： メール操作と認証の自動化 メールシステムとの連携 認証フローの自動処理 サービス登録の自動化 複数サービスの統合管理 サービス統合とOAuth認証 OAuth認証の自動処理 アカウント設定の管理 サービ