shadcn/ui が Base UI をデフォルトに — 公式発表から読み解く移行の背景と実務対応 - Qiita
はじめに 2026年7月、shadcn/ui の公式チェンジログに「Base UI as the Default」という一文が追加されました。新規プロジェクトを作成すると、これまでの Radix UI ではなく Base UI が標準の基盤になる、という内容です。 「shadcn/ui は普段から使っているけど、Radix UI と Base UI の違いまではよく分かっていない」というフロントエンドエンジニアも多いと思います。この記事では、まず前提となる用語を整理したうえで、今回のアップデートの中身と、既存プロジェクトへの実務的な影響を、公式ドキュメントの記述に沿って解説していきます。 対象読者は以下のような方を想定しています。 shadcn/ui を使ってプロダクト開発をしている、または検討している Radix UI と Base UI の違いをきちんと理解したい 今のプロジェクトを
Claude Code、とりあえずこれ読んどけばOKなまとめ（2026年版） - Qiita
はじめに はじめまして、新卒エンジニアのfuyunokiです。 この度、新卒として入社した会社でClaudeを使えるようになったので、自分用に調べたことをまとめてみました。せっかくなので記事として公開します。同じように「会社でClaude Code使えるようになったけど何から手を付ければ…」となっている新卒・若手エンジニアの助けになれば嬉しいです。 正直、最初にドキュメントを眺めた時は機能が多すぎて「結局何を覚えればいいんだ…」となりました。なのでこの記事では、公式ドキュメントに書いてある内容だけでなく、現役エンジニアの方々のブログやAnthropic社内の事例なども漁って、実際の運用でどう使われているかまで含めてまとめています。 対象読者はタイトル通り「これからClaude Codeを触る人」です。逆に、もう使い倒してる人には目新しい情報はないかもしれません 1. まずはインストール 2
【永久0円】人間LLMのすすめ - Qiita
起動するとUI画面とOpenAI API互換サーバーが立ち上がります。 LLMモデルになって、届いたプロンプトに返答しましょう。 Codexを使ってみる さっそくエージェントで使ってみましょう。ここではOpenAI APIが導入しやすいCodexを使っていきます。 まずはモデルの設定を準備します。 model = "human" model_provider = "humanllm" [model_providers.humanllm] name = "Human LLM" # humanllmのAPIサーバー base_url = "http://localhost:3000/v1" # ダミー値 bearer_token_env_var = "HUMANLLM_API_KEY" [projects."/home/syuparn/tmp/hoge"] trust_level = "tru
私の最強のMac開発環境 2026: Nixとmiseで育てる🐱 - Qiita
要約 2026年5月時点で運用している、Mac向けの開発環境をスナップショットとして紹介します 環境の土台はNix、GUIアプリはHomebrew、プロジェクトごとの開発者ツールはmiseで分担しています ツール単体の良さだけでなく、どう組み合わせて日々の開発効率を上げているかまでまとめます はじめに 開発環境は、気が付くと少しずつ育っていくものだと思います。 私もここしばらく、ターミナル、エディタ、ウィンドウ管理、入力補助、パッケージ管理を少しずつ見直してきました。その結果、2026年5月時点で満足度の高いMac開発環境ができてきたので、ひとつのスナップショットとして紹介します。 この記事は、単なるツール一覧ではありません。 どのツールを使っているか なぜその組み合わせにしているか どうやって再現可能な状態で育てているか この3点をまとめて書きます。 特に最近は、「全部Nixでやる」より
果たしてCopilotで営業成績は上がるのか - Qiita
「Copilotを使うことで、営業成績は上がるのか？」 とあるお客様から、こう聞かれました。 Microsoftの公式サイトや各種ホワイトペーパーには、「生産性が●●%向上！」「週に●時間を節約！」といった事例が並んでいます。 ただ、このような事例はどこかキレイすぎて、ピンとこない場合もあると思います。 そこで、営業職である筆者が、できる限りリアルに書くことにしました。 本記事における「Copilot」は、Microsoft 365 Copilotのことです。 Copilotブランドには GitHub Copilot・Copilot Studioなど複数の製品が含まれます。 ただし、本記事ではMicrosoft 365 アプリ（Outlook・Teams・Word・Excel・PowerPoint など）に統合されたものを対象としています。 →Microsoft 365 Copilot:
単一HTMLで作ったサイトを自己解凍形式にする試み - Qiita
214KBから48KBなので、かなり小さくなりました。 単純計算では、約22%程度のサイズまで縮んでいます。 ただし、実際にブラウザで開いたときの体感速度は、ほとんど変わりませんでした。 自己解凍形式とは ここでいう自己解凍形式とは、ざっくり言うと次のような構成です。 元のHTML全体を圧縮する 圧縮済みデータを別のHTML内に埋め込む ブラウザで開いたときにJavaScriptで展開する 展開したHTMLを表示する つまり、HTMLファイル自体は1つのままです。 ただし中身は、元のHTMLをそのまま書くのではなく、圧縮されたデータと、それを復元するためのJavaScriptを持つ形になります。 イメージとしては、以下のような感じです。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>自己解凍HTML</title>
専任情シスがいない20人規模の町工場で、自分たちでランサムウェア対策基盤を組む - Qiita
中小企業や町工場でセキュリティ対策を進めようとすると、よく出てくる悩みがあります。 「大企業みたいなSOCやSIEMは無理だけど、ランサムウェアは怖い」 「NASで共有している図面や受発注データが止まったら、本当に仕事にならない」 「専任の情シスはいない。でも、できるところは自分たちで構築したい」 この記事では、20人規模の町工場を想定して、IPA「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン 第4.0版」の考え方に沿いながら、現実的に運用できる、壊れても戻せるセキュリティ構成を整理します。 前提は「全部を業者任せにしない」ことです。Firewallや回線まわりは機器選定・保守の都合で業者に頼るとしても、NAS、バックアップ、Linux、ログ、台帳、復元試験は自分たちで理解して回せるようにします。 ポイントは高価な製品を並べることではありません。 MFAで入口を固める VLANで横展開を止め
Java (Spring Boot) 開発者が爆速開発可能なRailsと比較してみた - Qiita
概要 Java（Spring Boot）でレイヤードアーキテクチャを採用して開発してきたエンジニアが、 Ruby on Rails と比較したときの アーキテクチャ上の違いを整理した記事です。 Rails の爆速開発の仕組みとSpring Boot(レイヤードアーキテクチャ)の堅実さの違いを、自分用の整理としてまとめています。 あくまで個人の経験に基づく比較であり、プロジェクトや設計方針によって異なる場合があります Spring Bootはレイヤードアーキテクチャだけでなく、クリーンアーキテクチャ、ヘキサゴナルアーキテクチャ（Ports and Adapters）など、他のアーキテクチャも適用可能です。ここでは、レイヤードアーキテクチャに特化して比較してみました Java、Railsどちらも好きな言語であり、ディスるつもりは無いです 対象読者は以下のような人を想定しています： Java /
Claude Codeが私の職場を激変させはじめた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 私は、大企業の精密機器メーカーに勤務するソフトウェアエンジニアですが、私の職場にも生成AIの大波がやってきました。 全社的にClaude Codeを導入し、派遣社員・契約社員の人数を見直す可能性の検討が始まっています。 私も現場のプロジェクトリーダーとして導入を検討していますが、確かにこれはソフトウェア開発の現場を激変させるポテンシャルを持っていると認めざるを得ません。 まだまだ過渡期で今後どうなっていくかはわかりませんが、今までの検討でわかったことと課題を書き留めておこうと思います。 これまでの経緯 私の会社では、以下のよう
なぜ日本人は生成AIのプロンプト作成に苦労するのか: 日本語の特性と文化的要因 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. 序論 1.1 本書の目的と背景 近年、生成AI技術は急速に普及し、日常生活やビジネスの現場で大きな影響力を持つようになりました。その活用の鍵を握るのが、「プロンプト作成」というスキルです。生成AIがどれだけ優れた回答を提供できるかは、プロンプトの質に大きく依存しています。そのため、適切なプロンプトを作成するスキルは、生成AIを最大限活用するうえで欠かせません。 プロンプト作成には、さまざまな手法があります。たとえば、zero-shot promptingやfew-shot promptingといった基本的なアプローチから、回答の精
今すぐできる、エンジニアのモチベが上がるもの一覧（※随時更新、ストック推奨） - Qiita
はじめに エンジニアとして働いたり、学習していると、 やりたいことはたくさんあるのに手がつかない… 今日はなんだか体が重い… モチベーションが上がらずダラダラしてしまう… そんな日もありますよね。 この記事では、そんなときに試してほしいモチベーションアップの方法を、「コンテンツ」「環境」「アクション」 の3つのカテゴリに分けて紹介します。 今すぐモチベを上げたい方向けです！今すぐできる！まだ間に合う！ 1. モチベを上げる「コンテンツ」 映画・ドラマ・アニメ・漫画 インプットに時間はかかりますが、影響が大きく長期的なモチベーションアップにつながるものを紹介します。 📌 スタートアップ：夢の扉（Netflixドラマ） エンジニアの第一歩を踏み出したい人におすすめ！ ハッカソンに出場したり、新規事業を立ち上げたりエンジニアのキャリアが見える作品。私は就活時にこれを観てすぐにハッカソンに参加し
(Cline) お前とペアプロをする前に 言っておきたいことがある - Qiita
# レポートについて これからやろうとしていること、やったことなど、あなたの発言は日本語でしてほしい。 # 開発の進め方 君と僕は一緒に開発を進めていくことになる。 そこで、足並みを揃えて、お互いにコードの方針を理解しながらプログラミングをしたいと思っている。 具体的には、ある程度小さい単位で私にコードレビューを依頼してほしい。 君は頭が良いが、ややコードが複雑になりすぎるので、私がそうならないように補助したい。 例えば、１ファイル変更が終わった時点で私にコードレビューを依頼してほしい。 その時点では、プログラムがエラーで停止したりしていても問題ない。 私はその内容をレビューして次の指示を出すからね。 ただ、１ファイル内で修正できる警告や、エラーは修正してほしい。 # 注意すべき点 君がコードを読む際に、大きめのコストがかかる。 これは、君に問題があるのではなく、ファイル読み込みの仕組みに
会社の資料を今すぐDifyで要約しよう！ - Qiita
はじめに 最近、Qiitaに投稿される記事を見ていると、「Dify」という単語をよく目にするようになりました。記事の内容から、自分のPC上でChatGPTのような「チャットボット」を簡単に作成できるツールのようだと感じたため、今回はDifyの構築方法や操作感について確認してみることにしました。 Difyのインストール Difyのインストールと環境設定は、公式サイトの以下のページを参考に進めました。 今回はWindows OSでgitコマンドを実行できるように事前にインストールしておく必要があります。また、Docker Desktopもあらかじめインストールされていることが前提条件です。これらの手順については、多くのサイトで詳しく解説されているので、そちらを参考にしてください。 事前に必要なこと： 項目 説明
技術書の電子書籍を PDF/EPUB で配信しているサイトまとめ - Qiita
とはいえ品揃えは文句のつけようもないし、Amazonで技術書を買うこともあるにはあるんですが、Amazon で電子書籍を買うと前述の点で困るので、最近はなるべく PDF や EPUB といった汎用的なファイル形式での配信に対応しているサイトで技術書を買うようになった、というわけでした。 ということで前置きが長くなりましたが、表題のとおり PDF/EPUB による電子書籍を購入可能なサイトたちを紹介していきたいと思います。 おことわり 本記事に載ってないけどPDFやEPUB形式で技術書が買えるサイトは他にもたくさんあると思いますが、今回は自分が使ったことのあるサイトのみ載せていますので予めご容赦ください ではいってみましょう。 1. Gihyo Digital Publishing WEB+DB PRESS や Software Design でおなじみ、技術評論社 の電子書籍サイトです。
データベースに接続するテストの仕組みを整備した話 - Qiita
はじめに かれこれ１年以上前のことになりますが、今の開発組織でデータベースに接続するJunitを使ったIntegrationTest1 を開発者のPCとCIで実行できる仕組みを作りました。 トライしたきっかけと想い 仕組みの設計・導入をする時に気を付けたこと 具体的な実現方法 トライしてみて感じたこと を記載します。 トライしたきっかけと想い 私が保守開発を担当しているプロダクトは20年近く運用されているWebアプリケーションです。(サーバーサイドはJava) 単体テストの仕組みと文化が無いまま長期間運用されており、大半のコードがレガシーコードという状態でした。 一部テストが書かれている箇所もありましたが、CIでの実行の仕組みはなく腐ってしまっているものも多い状態でした。 そこに @autotaker1984 さんがCIでの単体テスト実行の仕組みを作ってくれて、単体テストを書くべきというマ
米国政府「POSIX準拠がシステムの導入要件」が撤回されたのは2000年だという話 - Qiita
Windows は 1999年12月（ほぼ2000年なので上記では2000年としています）に発売された Windows 2000 まで POSIX サブシステムを搭載していました。2001年8月に発売した Windows XP では POSIX サブシステムを搭載するのをやめましたが、そのときにはもう米国政府の導入要件ではなくなっていました。POSIX が米国政府の導入要件ではないため POSIX サブシステムをやめたのかもしれません。だからといって Windows が POSIX システムとの互換性を諦めたわけではなく、Microsoft Windows Services for UNIX (SFU) という形で POSIX システムというより UNIX との互換性を実現していました。POSIX だけでは足りないからです。後に SFU は Subsystem for UNIX-based
最良の学習方法「人に教える」にChatGPTを活用する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 学習におけるChatGPTの活用方法といえば、「ChatGPTから教えてもらう」ということが多いと思います。 実際、私もそうです。 本記事は逆に 「ChatGPTに教える」 という使い方もありではないかという内容になります。 目次 何でChatGPTに教えるの？ 「人に教える」ことで記憶への定着率が高くなると感じた経験 実際にChatGPTに教えてみる さいごに 何でChatGPTに教えるの？ 「学習にはアウトプットが重要」 ということを耳にしたことがある人は多いかと思います。 主なアウトプットには、次のような手法があります。
n8n（IFTTT,Zappierの代替）をセルフホストして自動化を快適にする - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。 みなさんZappierやIFTTTを使ったノーコード自動化は好きですか？ 僕は業務の効率化や自動化が好きなので、こういったツールは今まで興味を持っていましたが、料金的なところで二の足を踏んでいました。。。 最近のSaasサービスの値上げラッシュ。特に海外のツールはどんどん月額設定が高くなりますし、為替の影響で高くなります。 ですので、結局、自動化したいことはコードを書いたりエンジニアの知識をフル活用して自動化しちゃいます。笑 今回は、そんなエンジニアのみなさんに向けて、n8nというローコード自動化ツールをご紹介し
AWSで障害に強いシステムを構築する方法 - Qiita
はじめに 2011年の東日本大震災、これから来ると言われる南海トラフ地震などの大規模な災害や事故に備えるために、災害復旧(DR)が可能なシステムと、その実現手段としてAWSを始めとしたクラウドが長年注目されています。 このDRに関連して、近年「レジリエンス」という言葉が注目を集めるようになりました。 レジリエンスとは、回復力、復元力、弾力などの意味を持つ英単語。IT分野では、情報システムがシステム障害や災害、サイバー攻撃などの問題に直面したとき、迅速に被害からの回復を図り正常な状態に復旧・復元する能力（の大きさ）をこのように呼ぶ。 https://e-words.jp/w/%E3%83%AC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9.html AWSでは、2019年8月に大規模障害が発生したことがあり、この時もAZ障害が起きた時に取り得る対策
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Python 内包表記の限界: 複雑な処理と実行速度の関係 - Qiita
