右目 @migimegimi おれ「なに読んでるんすか？」 「若者がセックスするヤツと子どもが戦うやつです」 おれ「セーフセックスと……なんだ？？？」

ChatGPTを利用するときに漫然とプロンプトを入力するだけでは、その能力を十分に引き出せない。ChatGPTの達人である深津貴之氏が、プロンプトの極意を伝授する。 第5回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、必要な行動を考えさせてから尋ねる ChatGPTの達人である深津貴之氏にプロンプトの書き方を整理して教えてもらう。今回取り上げるのは「ReAct（Reasoning + Acting）」だ。 2024.09.06 第4回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、段階ごとやアプローチ別に考えさせる ChatGPTの達人である深津貴之氏にプロンプトの書き方を整理して教えてもらう。今回取り上げるのは「Chain of Thought」と「Tree of Thought」だ。 2024.09.05 第3回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、資料そのものをAIに作ってもら

これは YouTube Live で写経の必要性についてディスカッションするために、自分が用意した資料。 急いで書いたので色々雑。 議論が終わったら追記する、かも。 争点 プログラミングの写経に意味があるのか。ないのか。 あるとしたら、その意味は。 ないとしたら、なぜ無意味なのか。 また、少し違った視点として、とくに学校教育の現場で、モチベーションが低い対象を前提として、写経を行わせる意味などもあるかもしれない。 語らない点 個別の言語ごとの写経の向き不向き 特定ツールの良し悪し 個々のライブラリでは云々 一般化できなさそうな N=1 事例 プログラミングの写経の定義 (同意できそうなところ) 完全に思考を停止した状態で、意味を理解せずに上からタイプする作業を写経と呼んではいない。なので、仏教的な意味においての写経・読経や、ヨーロッパの修道院で行われた聖書の写本的な意味合いからは(完全に無

# https://aquasecurity.github.io/tfsec/v1.0.11/getting-started/configuration/github-actions/pr-commenter/ name: Run tfsec PR commenter run-name: tfsec PR commenter on: pull_request: types: [synchronize, opened] jobs: tfsec: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Clone repo uses: actions/checkout@master - name: Terraform security scan uses: tfsec/tfsec-pr-commenter-action@main with: github_token: ${

2024年、人工知能（以下、AI）は市民権を得たと言っても過言ではない。でも「仕事を取られそうでちょっと怖い」「どう使っていいかよくわからない」という声もあるだろう。 そんなイメージに逡巡しているうちに、AIは瞬く間に日常生活に広がっている。私たちは、 AIとの関わりを、どのように捉えたらいいのだろうか。 今回は、AIをテーマにした作品や、AIを使った動画や記事を、独自のユーモアで展開する作家・品田遊さんと、AIについて言語学の観点からわかりやすく紐解く言語学者・川添愛さんをお招きし、AIとどう関わっているのか、聞いてみることにした。 前編はこちら▼ 後編は、品田さんが作成したAI動画のことから、AIの人間らしさについてまで話が及んだ。いまのAIから見えてくる、これからの創造性を考える。 模範的なAIは、つまらない？ 前編では、品田さんとAIが話す動画を拝見しました。改めておふたりはいまの

2024年、人工知能（以下、AI）は市民権を得たと言っても過言ではない。でも「仕事を取られそうでちょっと怖い」「どう使っていいかよくわからない」という声もあるだろう。 そんなイメージに逡巡しているうちに、AIは瞬く間に日常生活に広がっている。私たちは、 AIとの関わりを、どのように捉えたらいいのだろうか。 今回は、AIをテーマにした作品を独自のユーモアで展開する作家・品田遊さんと、AIについて言語の観点から紐解く言語学者・川添愛さんをお招きし、AIをどう認識し、どのように関わっているのか、聞いてみることにした。 実は会うのは初めてだというおふたり。前編は、両者のこれまでのAIとの関わりを紐解きながら、普段の使い方について話を伺う。 川添さんと品田さんの出会い おふたりの関係としては、品田さんの著書『名称未設定ファイル』（キノブックス、2017年）が2022年に文庫化されたときに川添さんが解

1. 要件定義プログラミング：自然言語による要件記述から直接実行可能なコードを生成 2. 自動要件定義生成：顧客の要望やビジョンを入力するだけで、Babelが詳細な要件定義を自動的に作成 3. 自律的システム構築：生成された要件定義に基づき、Babelが独自にシステムの設計、開発 4. グラフ型空間コンピューティングによる視覚的な開発体験：2D、3D空間内でシステム構造を可視化し、直感的な操作が可能 5. 並列実行マルチAIエージェント：複数のAIエージェントが並列で作業を行い、効率的にシステムを構築 6. 高い柔軟性と拡張性：様々な業界や規模の企業に対応可能 7. 開発期間の大幅短縮：一人月規模の開発、150ファイル近くの生成を2,3分で完了 要件定義プログラミングの革新性 Babelの中核技術の一つである要件定義プログラミングは、ソフトウェア開発のプロセスを根本的に変革します。 自然言

都内のメンズ系美容院で働いてるんだけど、ネットでやたらに清潔感について盛んに議論されてるせいか、最近20〜30代の男客からそういうリクエストをされることがすごく多くなった。 ただ、そういった新規のお客を見てきて、髪を整えるだけでは、その人が望んでいるであろう清潔感が手に入ることはほぼないんだろうなと思ってしまった。 髪型や服装みたいな、分かりやすい何か一つを整えることで一発逆転を求めている人が多い印象だけど、それは正直ちょっと難しい。 男の清潔感を異性が求めることの良し悪しはそれぞれ意見があるので、自分の考えを尊重すれば良いとは思うんだが、自分で選んで「清潔感が欲しい」と願った人がまず何をすればいいのか、そのファーストステップを書き置こうと思う。 ※顔の美醜について触れると軸がブレそうなので、ここでは特に肌や髪を手入れをしたことがなく、服装にこだわりのない人のことを全て初期アバターと呼ぶ。

ITエンジニアがLLMベースの生成AIを使いこなせるようになることを目指した本です。 まずはLLMの仕組みの理解してメンタルモデルを構築し、次に代表的なプロンプトエンジニアリング手法を学ぶことで基礎を固めます。 最後に、ITエンジニアならではのプロンプトテクニックを紹介しますので、応用力を身につけましょう。

Bidirectional Quadratic Voting Leveraging Issue-Based Matching

こんにちは。AWS Container Hero の新井です。 Amazon ECS の登場から間もなく 10 年が経ちますが、その間、ECS ⾃体の進化に加えて、さまざまな AWS マネージドサービスとの連携が可能になりました。 現在では、コンテナベースのワークロードを活⽤することで実現できないことを探す⽅が難しいほど、柔軟なアーキテクチャが構築できるようになっています。 しかし、⾃由度が⾼い分、要件に合ったアーキテクチャを模索する際には、迷うことも多いでしょう。 AWS上でシステムを適切に構築するためには、あらかじめサービス間のつなぎ⽅やパターン、その特徴を把握しておくことが重要です。 これにより、フィージビリティを迅速に確認でき、その後のトライアンドエラーのサイクルを加速させることができます。 今回は、最新の AWS サービスアップデートを踏まえつつ、Amazon ECS / AWS

昔は個人サイトっていうのがあって、同じ趣味や気になる話題の個人サイトを見つけて、そこの掲示板に書き込むだけで交流ができた。 書き込みを重ねていけば他の住民からも認識される存在になれたし、チャットルームがあれば夜にみんなで集まってワイワイしたりしたもんだった。 そして自分も個人サイトやったりして、交流場の主催者になったりとかさ。 別にメールやIMで直にやり取りするほどではない、ゆるい友達を作るのは簡単だった。 でも個人サイトが廃れて、SNSが発展してからはそういうゆるい友達を作るのって難しくなったなぁって思う。 今最も主流な匿名ベースのSNSであるTwitterでは、交流するにはリプライを送らなければならない。いきなり1体1のやり取り。敷居が高い。 そんなもんだから交流目的ではほとんどTwitterは使っておらず、フォロワーは幽霊の20人ぐらい。通知も全く鳴らない。 昔はよく掲示板に書き込ん

GenOps: learning from the world of microservices and traditional DevOps Who is supposed to manage generative AI applications? While AI-related ownership often lands with data teams, we're seeing requirements specific to generative AI applications that have distinct differences from those of a data and AI team, and at times more similarities with a DevOps team. This blog post explores these similar

anond.hatelabo.jp 「こんな生活で、生きている意味、あるのかなあ……」と僕もずっと思いながら、40代を過ごし、もう50歳も過ぎてしまいました。 なんというか、ずっと、異世界転生できなかった「なろう小説」の主人公みたいな感じです。 若い頃の自分が、こんな未来を知ったら、きっと絶望したと思う。 振り返ってみると、僕は若い頃からずっと絶望し続けていて、その都度、テレビゲームやマイコンに出会ったり、ネットでものを書いたり、家族ができたりして、なんとかここまで続けてきただけなのかもしれません。 能動的に「生きる意味」を感じていたというよりは、生きていればときどき良いこともあったので、積極的に死を選ぶほどの衝動が起きなかった。 正直、30代くらいまでは、目の前の仕事や「やらなければならないこと」をやり過ごすのに精一杯で、「生きる意味」とか、あまり考えたこともなかったのです。生きる意味よ

あなたのパフォーマンスを倍にする Frontend Ops はいかがですか.md あなたのプロジェクトに Frontend Ops を。 [経営者の方へ] ウェブサイトが遅くなっていませんか?機能追加が遅くなっていませんか？ 私 @mizchi は Node.js とフロントエンドのエキスパートです。もし私を知らなければ、御社のフロントエンド担当に mizchi とは誰か聞いてみてください。それが一番早いと思います。 Frontend Ops の専門家として御社のプロダクトの改善にご協力します。 Frontend Ops は、ウェブサイトのロード時間を改善したり、開発者の基盤に手を入れることで一日に何度機能を追加できるかという指標に貢献するロールです。その結果としてUXを改善し、ビジネスを前進させます。 成果報酬で、費用はざっくり 100万円*達成率 となります。(詳細は後述) 弁護士作成

技術選定の成功 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL 技術選定に失敗はない 技術選定に失敗はありません。 仮説を立て、検証し、結果の分析からNext Actionを考える。検証の結果がどうであれ、それは過程に過ぎません。 机上の空論だけで全てを理解できるほど、我々人間は賢くないのです。（注意: これは人類全体を誹謗中傷する意味ではありません。） この記事では、この２年間で行った技術選定の成功例をその理由と共に紹介していこうと思います。 申し訳遅れましたが、私、YadaYadaKonnanYadaといいます。私は今回初めて記事を書いたので、どうぞお手柔らかに。 Twitterエンジニア垢作りました。エンジニアのお友達がいません。 @uncode_jp 前提 技術選定に結論はありません。組織毎に前提が違うのだから当然のことです。みんな違っ

メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、MySQ

ハードとソフトの世界をつなぐ OSの根幹となる仕組みを理解しよう OSにおいて、カーネルとはその名のとおり「核となるコンポーネント」であり、記憶領域やファイルシステムの管理、プロセス制御、スケジューリング、ネットワーキングなど、ハードウェア制御に関わる幅広い機能を担っています。 Webやエンタープライズ、組み込みに至るまで、世界中のあらゆるところで、Linuxを基本OSとするシステムが稼働しています。Linuxはオープンソースソフトウェアであり、誰でも広くアクセスできることがその発展を支える特徴の1つといえるでしょう。しかし、その土台となるカーネルに限ってみても、ソースコードを読み込んで理解するにはあまりにも大規模かつ複雑な存在です。そのため、Linuxカーネルの役割や仕組みを理解している人が少ないのもまた事実なのです。 ソフトウェアの開発・利用において、カーネルのような根幹部分について理

一年前のGoCon Kyotoの発表資料をどこにも載せていなかったので、書いておきます。 Golangを使ったDB用負荷テストツールの開発 by @winebarrel github.com

同じ言葉を使っていても、思い浮かべているものが同じだとは限りません。 たとえば、「スクラム」「スプリントレビュー」といったスクラム用語、「コードレビュー」のような開発に関係する言葉、「提案」「ヒアリング」のような一般的な用語も、チームの中で認識がずれていることが良くあります。 このLTでは、…