【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
PlantUML備忘録(画面遷移図) - Qiita
画面遷移図で役立った構文 業務で画面遷移図(状態遷移図)を描きながら開発しているシステムの理解、未解決のバグを理解するタスクに取り組んだ時に助けられた構文を備忘録として残しておこうと思います。 合成状態 タブ遷移などを描くときに便利な構文として合成状態が有ります。 @startuml left to right direction title Example State Transition Diagram1 [*] -down-> メニュー1 メニュー1 -down-> メニュー2 state メニュー2 { [*] -down-> 概要 概要 -down-> 詳細 : 詳細 詳細 -down-> 概要 : 概要 } @enduml
ようこそ | ja 🇯🇵 | docs
GitHub Copilot パターン&エクササイズ のドキュメンテーションへようこそ！ 👋 このコミュニティ駆動のオープンソースガイドは、GitHub Copilot のベストプラクティスを提供することに専念しています。 あなたのプロジェクトにこれらの慣行を理解し、評価し、統合するのを簡単にすることが私たちの目的です。 🚀 `�抌U このドキュメントは、開発者がGitHub Copilotや他のAI駆動のツールをより良く使用するのを助けるために、GitHubのカスタマーサクセスアーキテクト @yuhattor によって提供されています。 GitHubの公式ドキュメントではなく、個人やコミュニティの意見が反映されたコミュニティドキュメントとしての特性を持ちます。 ぜひコントリビューションをして、あなたの意見もこの本に反映させてください。 これらのパターンの一部は個々の環境で効果が実証さ
ChatGPTを使った社内ドキュメントを読み込んで回答できるアシスタントBotを作りました！｜howdy39
※2023.04.25 予想以上に見られているので追記 ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。 入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。 この記事は STORES PX Advent Calendar 2023 Spring 16日目の記事です こんにちは！STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている@howdy39です。 先日、社内向けにChatGPTを使ったアシスタントBot（Slack Bot）を開発しリリースしたのでそのご紹介記事になります。 リリースアナウンスのSlackメッセージどんなBOT？STORES
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与
手元で動く軽量の大規模言語モデルを日本語でファインチューニングしてみました(Alpaca-LoRA)｜masa_kazama
イントロ最近、ChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデル(LLM)が急速に注目を集めています。要約タスクや質疑応答タスクなど様々なタスクで高い性能を発揮しています。これらのモデルはビジネス分野での応用が非常に期待されており、GoogleやMicrosoftが自社サービスとの連携を進めているという報道も相次いでいます。 今回は、手元で動作する軽量な大規模言語モデル「Alpaca-LoRA」を日本語にファインチューニングしてみました。この記事では、そのファインチューニングのプロセスや応用例について簡単に解説していきます。ChatGPTやGPT-4は、モデルがブラックボックスでありAPI経由でしか入力を与えて出力を得ることができません。さらに、現時点（2023年3月20日）では、独自のデータを用いてファインチューニングを行うこともできません。 しかし、Alpaca-LoRAというモデルを用
ITサービスマネジメントエッセンス集（ITシステム運用）｜うめめ
こんにちは。ITサービスマネジメントに関するエッセンスをご紹介したいと思います。範囲としてはとても広いため、ピックアップした部分だけをご紹介します。 筆者はITサービスマネジメントを約8年経験しました。立場はSIerのシステム運用サービス提供者として、役割は主に監視運用、システム管理、標準化、自動化でした。時には夜間コールを受けたり、週末に障害対応で駆けつけたりと泥臭いこともありました。直接関連する資格はITIL Foundation v3、ITIL Intermediate RCV、OSAを保有しています。 すべてを網羅する情報ではありませんが、あくまで経験をもとにしたナレッジをお伝えできればと思います。 ITサービスマネジメントの位置付けまずは一般的なITサービスマネジメントとはの話です。経験のある方は飛ばしていいかと思います。 まず、ITサービスマネジメントとはですが以下のように定義
ProseMirrorで作るちょっとだけリッチなテキストエディタ | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)
はじめに Backlogは昨年（2021年）メンション機能を導入しました。本文中に他のユーザーの名前を書くと、相手に通知が送られるというものです。それにともないこのメンション機能が使える箇所で使うテキスト編集コンポーネント（以下、エディタ）を作り直しました。 編集中のテキストに含まれるメンションを、見た目的にもデータ的にも通常のテキストとは異なるものとして扱えるようにするためです。 Backlogの以前のエディタはtextarea要素で実装されていました。textarea要素はプレーンなテキストしか扱えず、テキストの一部を太字にするとか背景色をつけるといった機能はありません。 ブラウザ上でテキストエディタを実装する手段には、textareaのほかにcontenteditable属性をtrueにした要素を使う選択肢もあります。この場合はHTMLの表現力が使えるのでメンションの表示をいい感じに
もし「リーダブルコード」を弁護士が読んだら？ - MNTSQ Techブログ
こんにちは。「リーダブルコード」を先月読破して、感銘を受けた弁護士の人です。 なにに感銘を受けたかというと、「エンジニアが高級言語を効率的にコーディングするための工夫」は、契約という言語をコーディングするために援用できることがとても多いということです。 例えば、リーダブルコードは「関数には空虚な名前（tmpとかretvalとか）でなく、エンティティの実体に即した名前をつけよう！」と提案しています。 これめっちゃわかります！！！なぜなら、契約言語では当事者というクラスの表現のために「甲」「乙」という定義を未だに使います。そして、甲と乙を逆に書いてしまったままReviewを通過することが実際によくあります。オライリーさんには激怒されるでしょう。 しかし、よく考えると高級言語と契約言語が似ているのは当然だと思うようになりました。それは、どちらも「一定のインプットを入れると、必ず一定のアウトプット
ちょうぜつ設計とは - Qiita
ちょうぜつ設計概要 ちょうぜつ設計とは、自分の手でプログラムを書かない人たちの思い込みに反して、一見不思議に見えるけれど、普通の現役エンジニアが当たり前に備えている、暗黙的なソフトウェア設計センスの常識のことである。クリーンアーキテクチャとアーキテクチャ実体のメタ関係と構造的に同じになる。 なぜ変更しやすく作るのか ちょうぜつ設計の目的は変更容易性である。変更が容易なソフトウェアでなければ、反復的な開発に耐えることはできない。 使い捨ての簡単なソフトウェアはウォーターフォールで作ることができる。ウォーターフォールに変更容易性を求めるのは、技術者の自己満足にしかならない。反復的な開発において、以前開発した箇所を調整する、あるいは、運用を続けているサービスを壊さずに機能拡張する、といった目的がなければ、変更容易性は不要である。現代のソフトウェアの主流は当然後者である。 変更容易性は、結果得られ
第1章 ゼロからデプロイまで - Railsチュートリアル
第1章ゼロからデプロイまで はじめに 1.1 前提知識 1.2 さっそく動かす 1.2.1 開発環境 1.2.2 Railsをインストールする 1.3 最初のアプリケーション 1.3.1 Bundler 1.3.2 rails server 1.3.3 Model-View-Controller（MVC） 1.3.4 Hello, world! 1.4 Gitによるバージョン管理 1.4.1 Gitのセットアップ 1.4.2 Gitのメリット 1.4.3 GitHub 1.4.4 ブランチ、編集、コミット、マージ 1.5 デプロイする 1.6 最後に 1.6.1 本章のまとめ 1.7 本チュートリアルで用いている表記の慣習 第2章Toyアプリケーション はじめに 2.1 アプリケーションの計画 2.1.1 ユーザーのモデル設計 2.1.2 マイクロポストのモデル設計 2.2 Usersリソ
テクノロジーマップ、技術カタログの在り方について - テクノロジーベースの規制改革推進委員会（第１回）
2022年10月3日(月) 登 大 遊 * Daiyuu Nobori, Ph.D. テクノロジーベースの規制改革推進委員会（第１回） 提出資料 テクノロジーマップ、技術カタログ の在り方について * 所属: 独立行政法人 情報処理推進機構 (IPA) 等 技術情報を日本組織に向けて発信し、組織内で技術が実際に仕事に使われるまでには 1 登 大遊 提出資料 1. たとえ良い技術であっても、外部から組織に技術情報を注入し、業務利用を促すことは、とても難 しい。なぜならば、組織には、従前の動きをひたすら繰り返す性質があり、変化を避けたがり、堅い外 殻により、外からの異物を排除するためである (これはもちろん、セキュリティ上必要な防衛機構である)。そこで、 良い技術の情報を単純に発信しても、跳ね返される。 外 内 ↑強固なファイアウォール (FW) 組織 従来手法 従来手法 従来手法 従来手法
手を動かして学べるAWSの日本語講座まとめ AWS日本法人が公開 165コンテンツを一覧に
JP Contents Hub自体の閲覧・利用は無料。ただしハンズオンはいずれもAWSのサービスを活用するものなので、利用に応じた料金が発生する。AWSジャパンは今後、新たにハンズオンを作成した場合には、順次JP Contents Hubに追加するという。 関連記事 AWS初心者向けの教材まとめ、AWS日本法人が公開 AWSジャパンが、AWSの初心者向け教材などをまとめたWebページを公開した。初学者やクラウド人材の育成を受け持つ人向けで、自社の教材などを全6段階の理解度別に紹介している。 AWS、オンラインゲームを遊んでソリューション構築を学ぶ「AWS Cloud Quest」公開 実際にプレイしてみた 米Amazon Web Servicesが、AWSでのソリューション構築を学べるオンラインRPG「AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner」を無料公開」。W
「のどが渇いた」というユーザーに何を出す？ ユーザーの「欲しい」に惑わされない、本当のインサイトを見つけるUXデザイン・UXリサーチ
2022年9月13日 株式会社メンバーズ ポップインサイトカンパニーでのウェビナーのスライドです。「ユーザーが欲しいと言った機能をつけたのに使われない！」という経験はありませんか。プロダクトをつくるとき「ユーザーの心理を理解しよう」とよく言われます。しかし、ユーザーに言われたままやることと、ユーザーが本当に望んでいることは異なります。「UXデザイン・UXリサーチ」は、ユーザーを理解するための専門技術です。ユーザーインタビューやユーザビリティテストを用いてファクトを集めることで、ユーザーの表面的な言葉に惑わされない、本当のインサイトにたどりつくことができます。かんたんなワークも交えながら、体系的に解説いたします。Read less
僕が考えた最強の作業手順書 - Qiita
某所で見かけたシステム運用作業手順書の記事に、「作業直前に作業手順書の変更はしない」「手順書に無い作業をしない」といった事が書かれていました。 いや、それはあくまで心掛けの話であって、それも大事だけど、そもそも作業手順書はどうあるべきかという話が抜けおちているのではないか？それは世間ではあまり明文化されていないのではないか？と思いました。 不遜ながら、私が思う作業手順書のあり方を書いてみます。 1. 存在している まさか、本番作業を勘とノリでやっちゃうなんて。まさかね… 2. 保存されている Githubでも、Google Driveでも、Notionでも、Wikiでもいいですが、作業手順書は保管されていますね？えっ？保存していなかったら、同じような作業をもう１回することになったらどうなるんですか？障害が起きて、デプロイ手順に問題がないか調査したい時にどうするんですか？ なお、保存するなら
技術文書の書き方
howto-tech-docs.md 技術文書の書き方 このメモは、私（@ymmt2005）が長年にわたってソフトウェアプロダクト開発に関わってきて 2022年現在こうしたほうが良いと考えているベストプラクティスです。 科学的な分析等に基づくわけではない経験則であるため、今後も随時見直すことがありますし、 ここに書いてあることが常に正しいわけでもあらゆるソフトウェア開発に適するわけでもありません。 しかしながら、実務経験が豊富で、モダンな技術スタックに明るいエンジニアの経験則は一定の 役に立つのではないかと考えて記します。 技術文書とは ここでは、ソフトウェア開発で技術者が書くべき文書ということにします。 ソフトウェアエンジニアにも役割がいろいろあり、アーキテクトと independent contributor では書く文書が違うということはあるでしょうけれど、ここではごっちゃにします。
M1 MacBook ProでStable Diffusionを動かすまでのメモ
画像生成AIのStable Diffusionがオープンソースとして公開されましたね。さっそく動かしてみたいなと思って触ってみることにしましたが、手元にあるのはMacBookだけなので、なかなか大変でした。 ありがたいことに、先人がたくさんいるので参考にして環境構築ができました！ たぶんそれなりにすぐにすんなり動かせるようになると思いますけど、今すぐやってみたくてトラブってる人の参考になればと、わりとなぐり書きで恐縮ですが書いておきます。 動作速度とか ちなみに気になる実行速度ですが、自分が使っているのはMacBookPro 14インチモデルの一番スペックが低いやつでして 8コアCPU、14コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M1 Pro メモリ32GB です。 画像生成中は15〜20GBほどメモリを消費し、5分ほどで画像が6枚生成できます。 学習モデルを取得する
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