GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
データベースの在庫の持ち方をビットで管理してる話 - 一休.com Developers Blog
こんにちは、一休.comスパ(以下、「スパ」)の開発を担当しているshibataiと申します🙏 今回はスパのデータベースの在庫の持ち方で試行錯誤した話をさせていただきます。 背景 2024-03-29追記: 一休.comスパにおける在庫の特徴について 一休.comスパが扱う「在庫」は、「ある日付の特定の時間に対する空き枠」です。以降の説明では、スパ施設ごと、日付ごと、また時間ごとに増えていく「在庫」をいかに効率よく扱うかについて説明しています。 詳細については次のスレッドも参照してください！ https://t.co/Y0SPmDE4yZ この記事のコメントみてると、少し我々のシステムの要件が伝わってないというかそこの説明が記事に不足しているように思った。ので以下その補足— naoya (@naoya_ito) March 29, 2024 現在の実装 スパは予約を受け付けるために在庫の
ログ調査基盤を構築してみた
こんにちは。 株式会社ココナラのインフラ・SREチーム所属の かず です。 システム運用において、有事の際に迅速かつ適切なシステム稼働状況の確認は欠かせません。 その手段の1つとして、ログの調査や分析の効率化は切っても切れない関係です。 システムが成長するにあわせ、ログの種類や量が多くなり、結果としてログの調査や分析が難しくなるのはよくある話かと思います。 弊社でもサービスのグロースに伴って、ログの種類や量が多くなり、結果としてログの調査や分析で課題を抱えていました。具体的には以下の2点です。 ログから原因調査を行うには、複数ログを横断・突き合わせが必要 ログの追跡に必要な情報がログに出力されない場合がある そこで、課題への対応としてログ調査基盤の構築を行いました。 本記事では背景や苦労したこと、効果についてご紹介します。 複数ログの横断調査実現に向けて ログ調査基盤の構築 苦労したこと
JavaScript Visualized - Promise Execution
Promises in JavaScript can seem a bit daunting at first, but understanding what's happening under the hood can make them much more approachable. In this blog post, we'll dive deep into some of the inner workings of promises and explore how they enable non-blocking asynchronous tasks in JavaScript. I'm still working on making this blog better on mobile devices, mobile browsers don't always render t
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