ユニットテスト 基礎講座 Jun. 7, 2025 @JJUG CCC 2025 Spring Takeshi Yonekubo
ユニットテスト基礎講座 | ドクセル
ユニットテスト 基礎講座 Jun. 7, 2025 @JJUG CCC 2025 Spring Takeshi Yonekubo
Claude Code の CLAUDE.mdは設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる
[社内共有版「Claude Code、どこまでも」] はじめに Claude Codeを使い始めて1週間。私の開発スタイルは完全に変わった。 きっかけは3ヶ月前に書いた「生成AIといっしょ: 動作するきれいなコードを生成AIとつくる」という記事だった。当時はAIとの協業について考察していたが、正直なところ、まだ私が「運転席」に座っているつもりでいた。AIはあくまで「副操縦士」だと。 syu-m-5151.hatenablog.com 現実は違った。 実際にClaude Codeを使ってみて最初に感じたのは、自分の開発スタイルとAIの特性のミスマッチだった。私は根っからの「とりあえずコード書いてみよう」タイプ。設計書？計画？そんなものは書きながら考えればいい—それが私の流儀だった。 ところが、AIは違う。指示に対して忠実すぎるのだ。「認証機能を実装して」と曖昧に伝えれば、私の意図とは全く違う
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab
ラズパイとADS-B受信機でミニ飛行機レーダーを作ろう | sozorablog
飛行機の音が聞こえたとき、「この機体はどこへ行くのだろう？」と気になったことはありませんか？ この記事では、Raspberry Piで航空機信号用の受信機を使う方法と「レーダー風表示装置」の作り方を紹介します。リアルタイムで頭上を飛ぶ航空機の位置情報を画面に表示し、自宅で小さな管制塔気分が楽しめます。 ラズパイで飛行機の信号を受信 多くの飛行機は、現在位置・高度・速度・機体番号などの情報を送信しています。そうした通信手段の中でも、旅客機をはじめとする多くの航空機で使われているのが、ADS-B（Automatic Dependent Surveillance–Broadcast） という仕組みです。
【ついにきたか】OpenAI Codex - OpenAIが生み出した天才コーディングエージェント
概要 OpenAIは2025年5月16日、新たなAI搭載のコーディング支援エージェント 「Codex」 を発表しました。これは従来のコード補完モデル（旧Codex API）とは異なり、 クラウド上で動作する自律型のソフトウェア開発エージェント です。Codexは並列に複数のタスクをこなすことができ、コードの新機能実装、コードベースに関する質問への回答、バグ修正、プルリクエストの提案など、様々な作業を代理で実行してくれます。各タスクはクラウド上の独立したサンドボックス環境で実行され、ユーザーのリポジトリがあらかじめ読み込まれた状態で処理が行われます。 Codexの頭脳となっているのは 「codex-1」 と呼ばれる最新モデルで、OpenAIの高度な大規模言語モデル「o3」系列をソフトウェア開発向けに最適化したものです。このモデルは実際のコーディングタスクを用いた強化学習（実環境で試行錯誤させ
初めてのAutoCADプラグインの概要
初めての AutoCAD プラグインの概要 > レッスン 1 > レッスン 2 > レッスン 3 > レッスン 4 > レッスン 5 > レッスン 6 > レッスン 7 >> レッスン 8 「My First Plug-in」は、プログラミングの世界をスムーズに紹介するための自習式のチュートリアルガイドです。これは、オートデスク製品を知っているがプログラミングにはまったく慣れていない、そして挑戦しようと考えているユーザのための「ワンストップショップ」学習パスです。このガイドでは、AutoCAD .NETアプリケーションプログラミングインタフェース(API)とVisual Basic .NETプログラミング言語を使用してプラグインを作成します。プラグインは‘、AutoCADにロードして機能を拡張するモジュールで’す。このチュートリアルを終了すると、.NETプログラミングの基本と、その基本をA
Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI搭載エディタCursorを色々と試しているのですが、これが非常に興味深いです。 普段の開発業務はもちろん、少し工夫することで、要件定義のような上流工程も大幅に効率化できるのではないか？という気づきがありました。 本日はその試みについて、私が行った具体的なプロセスと合わせて共有できればと思います。 概要 不動産テック業界に限らず、SaaS開発などに携わっていると、日々さまざまな要望が寄せられますよね。 「ここにこんな機能を追加したい」「あの画面のここをこう変更してほしい」といった具合です。 そして、それらを適切に実現するためには、まず
AI Coding Agent を使うことで、怒り狂い、視座が上昇する話 - Lambdaカクテル
AI Coding Agentが活況だ。巷ではClineだRoo Codeだと盛り上がり、MCPを実装したことを自慢し、驕れる平家のごとくだが(平家と違ってもう少し長生きするだろうが)、かくいう私もそうである。 とはいえ、テトリスやブロック崩しが一瞬で作れたところで我々が失職するはずもなく、最初から作るものが決まっていて定型的でいくらでもエントロピーを増やして散らかしても良い一回ポッキリのブロック崩しと、イテレーティブな開発を行うことが前提で、非定型であり、エントロピーの無秩序な拡大を抑止しながら開発しなければならない†現実†の開発とでは月とすっぽんであり、今のところAI Coding Agentは月兎にあらず、地面を頑張って跳躍しているふつうの兎だ。 ClineやRoo CodeにはOrchestration modeといって大きなタスクをサブタスクに分割してやっていくという補助機能があ
個人的 Vibe Coding のやりかた
こんにちは、よしこです。 最近、個人的に欲しいツールをVibe Codingで作ることが増えてきたので、私の中で定着してきた進め方をまとめてみようかなと思いました。 ちなみに "Vibe Coding"（雰囲気コーディング）というのは、「人間が音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くコーディングスタイル」を指すワードです。 私もこのやりかたをするときはほとんどコード書いてません。 要件定義 まずは「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「どんな機能が必要か」「画面構成はどうするか」などを決めます。好きなAIとチャットベースで喋りながらまとめていきます。 こっちが全然考えきってなくても、「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」から会話を始めれば必要な情報は向こうがヒアリングしてくれます。 ここはChatGPT 4oを使うことが多いです。トーンやノリが個人的な好みと合っ
MCPサーバーを安全に動かすための工夫
現在普及しているStdioServerTransport型MCPサーバーの使用方法は設定ファイルにnpxやuvxコマンドを記述する。これはその場でダウンロードしたスクリプトファイルを実行することを意味する。 https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-serversしかしこの実行方式は開発者には悪名高いソフトウェアのインストール手順「curlしてbash（URLでダウンロードしてきたシェルスクリプトをパイプしてノールック実行）」を思い出させる。「curlしてbash」なら単一の信頼した配布元を基準に判断できるがnpxやuvx方式は依存するライブラリも芋づる式に参照してくる。つまり任意のコードをどこかの経路（MCPサーバー本体でなくその内部の別の依存ライブラリかもしれない）を通じて実行される可能性は残る。 curl | bash
Cursorエージェント講座 超入門＋実践編 | ドクセル
スライド概要 プロンプトやRuleなどのコピペが上の資料だとできづらいかと思うので、こちらのフォルダから別途ドキュメント形式のPDF資料（テキストがコピペできるPDF）を用意しました。こちらもあわせてどうぞ。 https://drive.google.com/drive/folders/18gKJn-Mrx_ij80IS4QrB5DXATynKW_Db?usp=drive_link --- 2025年3月30日(日) 13:00開始〜15:30終了 本講座は下記の人気記事をベースに、執筆者自身が口頭で解説する形式となります * [あなたの仕事に"AI秘書"を。ノンエンジニアでもOKなCursorエージェント超入門](https://note.com/miyatad/n/nae304a0024af) * [プロジェクト管理もストレスもAIがサポート！ ノンエンジニアでもOKなCursorエー
DeepSeekがGPUの制限を突破するのに使われたPTX。その制約が突破の原動力になった - 中華IT最新事情
DeepSeekはトレーニングコストが従来の1/10。それには冗長計算の８割をカットするという努力が必要だった。米国政府は中国に対してGPUの制限をかけ、それをDeepSeekチームは突破をしたと量子位が報じた。 冗長計算を８割カットしたDeepSeek DeepSeekがなぜ1/10のトレーニングコストでGPTと肩を並べる大規模言語モデル（LLM）を開発できたのか。その答えはひとつではない。その技術詳細を開設した「DeepSeek-V3 Technical Report」（https://arxiv.org/abs/2412.19437）は、最適化技術のカタログのようになっている。開発チームはありとあらゆる最適化を試みて、最終的に冗長計算の80％を削減することに成功したと主張している。 GPUをハックしたDeepSeek その中でもハイライトとも言えるのが、CUDAから下りてPTXによる
Introduction - Model Context Protocol
MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools. Why MCP? MCP helps you build agents and complex workflows on top of
Automate the Boring Stuff with Python
By Al Sweigart. Over 500,000 copies sold. Free to read under a CC license. "The best part of programming is the triumph of seeing the machine do something useful. Automate the Boring Stuff with Python frames all of programming as these small triumphs; it makes the boring fun." - Hilary Mason, Data Scientist and Founder of Fast Forward Labs "I'm having a lot of fun breaking things and then putting
Gemma 3やQwQなどでローカルLLMがそろそろ使い物になってきた - きしだのHatena
GoogleからGemma 3が出たり、AlibabaがQwQを出したりで、27Bや32BでDeepSeek V3の671Bに匹敵すると言っていて、小さいサイズや2bit量子化でも実際結構賢いので、普通の人がもってるPCでもローカルLLMが実用的に使える感じになってきています。 Gemma 3 Gemma 3は単一GPUで動くLLMで最高と言ってます。 https://blog.google/technology/developers/gemma-3/ 1B、4B、12B、27Bがあって、最高なのは27Bだけど、今回はLM Studioで12Bの4bit量子化版を使います。 LM Studioはここ。モデルのダウンロード含め、わかりやすいです。 https://lmstudio.ai/ とりあえず知識確認でJavaのバージョン履歴を。だいたいあってる！ JDK13のリリース年だけ違うけど、
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技術選定の審美眼（2025年版） / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
先日、AI使用禁止されてる某大手企業の若手プログラマが、「AI使いたいんで辞めます」って事例が出てきたって話→取り残されてる感がある
AIコーディングの理想と現実
Amazon.co.jp: ドメイン駆動設計入門 ボトムアップでわかる！ドメイン駆動設計の基本: 成瀬允宣: Digital Ebook Purchas
