Basic Feature Engineering with DuckDB
Introduction Data preprocessing is a necessary step in any machine learning workflow, affecting both the model’s effectiveness and the ease of maintenance. While scikit-learn is commonly used for preprocessing due to its integration with the broader Python ecosystem, DuckDB offers a practical alternative by enabling SQL-based data transformations within Python. Its declarative syntax supports modu
ghコマンドでよく使ってるヤツ - oinume journal
このポストがなぜかやたらバズっていたので、調子に乗って自分がよく使っているghコマンドのサブコマンドを書いてみる。 gh pr checks --watch でCIの状況をコマンドで確認できるの便利— oinume (@oinume) August 16, 2025 gh pr view -w Usage gh pr view [<number> | <url> | <branch>] [flags] 該当のpull requestをブラウザで開くために使っている。自分は何かとブラウザ上で作業することが多いのでかなり多用してる。 -w を省略するとターミナル上でPRの内容が表示される。 引数の<number>などを省略するとカレントブランチのpull requestになる gh pr checks --watch Usage gh pr checks [<number> | <url> |
Git Worktree を使いやすくする gw コマンドを作った
作りました。 発音は特になくてジーダブリューでもいいんだけど、脳内ではぐゅ〜と読んでます🧠 モチベーション Git Worktree って便利だよね でもなんかコマンド覚えられない 本質的にやりたいことは、やるよ、終わったよ、で worktree を始めたり終わらせたりしたい あとそれに伴う結構面倒なことがちょこちょこある (npm install 叩いたりとか) ので、それをサポートしてほしい、という気持ち。 類似 作り始めてから、ccmanager というよりイケてる統合管理ツールを作っている方がいるのを知りました。 これでいいんじゃない、と思ったんですが、gw はもう少し、プリミティブな、git worktree だけをいい感じにやってくれるだけのやつって感じです。 あとまあ、こんな時代なので、車輪を再発明しまくっても良いかな〜と思ってとりあえず自分なりに使いやすいやつを作ることに
k1LoW/deck のコミッターになった | おそらくはそれさえも平凡な日々
7月頭に技術支援先でプレゼンをする機会があり、いつもの僕の雑なHTMLプレゼンではなくて、ちゃんとしたプレゼンフォーマットにしたいと考えて、 k1LoW/deck を使い始めた。MarkdownをソースとしてGoogleスライドを生成できるツールだ。 GitHub - k1LoW/deck: deck is a tool for creating deck using Markdown and Google Slides. 良かった点 これまで15年以上主にMarkdownからプレゼンテーションを作るスタイルでやってきたので、乗り換えやすかった。 私的MarkdownとGoogle Slidesでスライドを作成する方法（またはdeckの紹介) - Copy/Cut/Paste/Hatena 使い始めた6月時点で、上記の紹介エントリーからさらに進化を遂げており。感動的に体験が良かった。特に以
さよならCGO/gRPC！Go-Python統合の革命pyprocが変えるマイクロサービスの新常識
GoでPython統合、もう消耗したくない あなたのGoサービス、せっかく高速なのにPythonとの連携で台なしになっていませんか。 機械学習モデルの推論、データ分析、画像処理...Python ecosystemの豊富なライブラリを使いたいのはわかります。でも現実は厳しい。 「CGOのセットアップで3日消費、結果はクラッシュ地獄...」 「gRPCで10msレイテンシ...リアルタイム処理には厳しい」 「shell execで100ms待機...ユーザー離脱が止まらない」 Go開発者の多くが直面するこの悩み、解決策があります。 既存ソリューションの現実 1. CGO + Python C API の地獄 // こんなコードを書きたくない... /* #include <Python.h> #include <stdlib.h> PyObject* call_python_function
猫につけているBluetoothデバイスの信号強度と機械学習で、いまどの部屋にいるかをトラッキングする! - エムスリーテックブログ
【Unit4 ブログリレー6日目】 こんにちは、CTOの大垣です。 このブログはUnit4ブログリレー 6日目の記事です。前日は西川さんの"「なんとなくこっちの方が良い」からの脱却"でした。エンジニアリングは言葉の仕事なので、言語化を考えるのとても大事ですよね。なお、打ち合わせたわけではないんですが2日連続自分の飼い猫の写真が貼られています。 さて、その猫の話。私は猫と日々暮らしているんですが、猫ってちょっと目を離すとすぐに視界からいなくなりますよね。 移動がすごく静かな上に、隙間に入るのが好きなので、同じ部屋にいるのに見失っていることがよくあります。 さらにどの部屋にいるかもあてがつかなくなるともうお手上げです。 いろんな隙間に挟まって見失いがちな猫 そこで今回は、Bluetoothと機械学習の技術の力で猫がどこにいるのかを探します。 本稿の流れは以下です。 猫につけたBluetooth
個人開発で得た知見と今後の方針｜ばさ
つらつらと自分の考えをまとめます。それはそうとAIに投げて前提を共有したいので言語化します。 不労所得を月10万を一旦目指してます。 できることAIあるから割とつくるだけならなんでもできる様になった スマホアプリ・webアプリ・Line bot... 機能はシンプルなCRUDくらいかな、シンプルなCRUD以上に必要な機能みあたらないけど、あとは普通に生成AI含め外部のAPI叩いたり 作らないもの人が人を呼ぶもの、代表的なものだとSNSやレビューサイト。人が集まらないと成り立たない構造は個人開発者がするにはまず無理。大手に勝てない 専門性が高いもの、金融系（決済、投資、ローン）、医療系、個人情報を大量に扱ったり、個人開発でするにはかなり割に合わない 市場がでかいもの、今だと話し相手としてのAIとかコードアシスタントツール。この辺は色んな人がやっているし、結局モデルを持っているOpenAIやG
Render.comでRailsアプリのメモリ使用量を1/4に削減してstarterプランで運用する方法
はじめに Render.comでRailsアプリケーションをデプロイしようとした際、starterプラン（512MB）ではメモリ不足でアプリが正常に動作せず、月額$25のプランにアップグレードすることになりました。 しかし、適切な最適化を行うことで、メモリ使用量を大幅に削減し、starterプランでも快適に動作させることができるようになりました。この記事では、その具体的な方法とコスト削減効果について解説します。 問題：starterプランでのメモリ不足 発生した問題 Railsアプリケーションの動作が極端に遅い（トロトロ状態） メモリ使用量が512MBの制限を超過 アプリケーションが頻繁にメモリ不足でクラッシュ 一時的な対応 メモリ不足を解決するため、一時的に月額$25のプランにアップグレードしました。これにより動作は安定しましたが、ランニングコストが気になる状況でした。 解決策：メモリ使
ObsidianとClaude Codeを使ったドキュメント活用
Oikonです。外資系IT企業でエンジニアをしています。 AIエージェントのコンテキストエンジニアリングが最近は注目を集めています。今後もしばらくはこの流れが続くんじゃないかと。 AIエージェントにコンテキストを与える仕組みのために、知識の源泉としてObsidianを3ヶ月ほど前から試行錯誤しながら使っています。 最近になって、ようやく自分の中でしっくり来る運用が固まってきたので、その方法を共有します。 この記事は、先日Xにポストした内容の詳細版です。 Obsidianの運用方法は人によって全く違うと思うので、「こんな運用方法もあるのね」くらいに読んでいただければ幸いです。 運用の流れ まず以下が揃っていることを前提とします。 Obsidian Desktop Obsidian Mobile(Optional) Claude Code クリックで、それぞれの公式サイトに飛びます。 はじめに
1 Billion nested loop iterations
Methodology Timings taken via hyperfine on an M3 Macbook pro with 16 gb RAM. Input value of 40 given to each. Swift version: swift-driver version: 1.115 Apple Swift version 6.0.2 (swiftlang-6.0.2.1.2 clang-1600.0.26.4) Clang version: Apple clang version 16.0.0 (clang-1600.0.26.4) Fortran version: GNU Fortran (Homebrew GCC 14.2.0_1) 14.2.0 R version: Rscript (R) version 4.4.2 (2024-10-31) Kotlin ve
個人開発マーケティングは今こそSEOに賭けるべき｜Uzu
一年前にリリースした「Cinemap」が、宣伝活動ほぼゼロで月間ユーザー1万人まで成長しました。 「宣伝活動ゼロ」でどのように集客しているのか。その答えはSEOです。 2025年現在、「SEOは時代遅れ」と言われがちですが、私は逆だと考えています。今回はその理由を、私が運営している他サービスのデータも踏まえて解説したいと思います。 今こそSEOに賭けるべき理由1. SEOはまだ死んでないまずはデータを確認したいと思います。以下は私が運営する２つのWebサービスの検索流入数の推移（16ヶ月）です。 pomofocus.iolooptube.io多少の上がり下がり（季節由来）はありますが、どちらも長期的な下降トレンドは見られません。世間ではSEOや検索がすでに終わったものかのように言われますが、以上のデータからそれは「正しくない」と言えます。 確かに、LLM（AI）の台頭で影響を受けているサイ
自然言語でワークフロー作成？Claude Code、n8n、n8n-mcpを組み合わせた開発体験レポート
はじめに こんにちは！R&DチームでAI関連のリサーチを担当しています。最近のAI技術の進歩スピードには本当に驚かされますよね！毎日のように新しいツールやアップデートが登場しています。 そんな中、最近取り組んでいるのがn8nを使ったワークフロー自動化の仕組み作りです。n8nはノーコードでワークフローを構築できる便利なツールなのですが、従来は手動でワークフローを組み立てる必要がありました。 ところが、Claude Codeとn8n-mcpを組み合わせることで、とても便利なことができるようになったんです。AIに自然言語で指示するだけで、自動的にワークフローを作成してくれました。さらに、追加の質問や修正依頼をすると、リアルタイムでワークフローを更新してくれる機能まで備わっています。 この面白い開発体験をぜひ皆さんにも味わっていただきたいので、今回はその具体的な方法をご紹介したいと思います。 1.
Dev Containers上でClaude Codeの認証が安定しない問題
はじめに こんにちは。touyuです。普段はNstockでソフトウェアエンジニアをしています。 私が所属するチームではDev Containersを採用しており、コンテナ内からClaude Codeを利用しているのですが、頻繁に再認証が必要になってしまう問題に困っていました。 本記事では、この問題の詳細と原因、そして現時点での対処法について紹介します。 TL;DR ~/.claude/.credentials.json と ~/.claude.jsonの永続化が必要だよ マウントして永続化するとファイルが削除されたり(特にmacOS)、破損したりするので辛いよ 少し工夫してNamed volumeで永続化しよう 問題の原因 この認証が持続しない問題は、以下の複数の要因が絡んでいます。 認証情報を保持する ~/.claude/.credentials.json が永続化されていない、または存
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k1LoW/deck の紹介とチュートリアル | ドクセル
GitHub - Oaz/AvaloniaGraphControl: A graph layout panel for AvaloniaUI
Omnara - AI Agent Command Center | Monitor & Manage AI Agents
GitHub - ActiveTK/MP4Recover: A simple web tool to recover broken mp4 files, using fix_avcC, ffmpeg, MP4Box, remoover, untrunc, reencode, etc.
GitHub - ca-srg/tosage: A Go application that tracks Claude Code and Cursor token usage and sends metrics to Prometheus. It can run in CLI mode (outputs today's token count) or daemon mode (system tray application with periodic metrics sending).
GitHub - langchain-ai/open-swe: An Open-Source Asynchronous Coding Agent
GitHub - seiichi3141/kokkai_giji_mcp
