The year was 2012 and operating a critical service at Netflix was laborious. Deployments felt like walking through wet sand. Canarying was devolving into verifying endurance (“nothing broke after one week of canarying, let’s push it”) rather than correct functionality. Researching issues felt like bouncing a rubber ball between teams, hard to catch the root cause and harder yet to stop from bounci

Goのエラーハンドリングが採ったスタイル 多値返し 直積（関数の返値とエラーを両方返す） try-finallyをdeferという機構でカバー panicはプロセスを落とすためのもの Goはこの戦略でエラーハンドリングを行うとしましたので、「多値はなぜタプルじゃないんだ？」、「直和（返値orエラー）で十分じゃ？」「panic-recoverでtry-catchできそう？」などいう様な他の処理系の風習を持ち込むことは意味がありません。そしてそれらの提案の多くはすでに検討されリジェクトされてきた経緯があります。 「try組み込み関数」プロポーザルなんかも検討されマージ直前くらいまで進んだこともありますが、「Goのエラーハンドリング」にとって一長一短がありました。その欠点課題は解決できずに最終的にリジェクトされました。 「多値返し」は実にCPUフレンドリーな機構で、C言語の関数呼び出し規約にちょ

twitter.github.io TwitterによるScala学習ページScala Schoolを勉強してみました。 Twitterでは元々はRubyで開発していましたが、2011年頃からScalaを採用したようです。 www.publickey1.jp Ruby On Railsでは限界を感じ、並行処理が出来るScala言語を採用した、と。 TwitteとScalaで印象的な話としては下記の記事です。 blog.btrax.com それまではプログラミング言語としてRubyを利用していたが、ユーザー数の増加と今後のスケールを念頭に、ある日突然エンジニアリングトップよりScalaに切り替えることが決定された。これでTwitterのエンジニアは問答無用で翌日からScalaを利用しなければならない。さもなければ会社に残れないからだ。 Rubyのエンジニアたちは、Rubyに対する想いは強いで

ほとんどの最新の Web アプリケーションでは、クライアントがアプリケーションと対話する際に使用できる API を公開しています。 適切に設計された Web API には、次をサポートする目的があります。 プラットフォームの独立。 API の内部的な実装方法に関係なく、すべてのクライアントが API を呼び出すことができる必要があります。 そのためには、標準プロトコルを使用し、クライアントと Web サービスが交換するデータの形式に同意できるメカニズムを備えている必要があります。 サービスの進化。 Web API はクライアント アプリケーションから独立して進化し、機能を追加できる必要があります。 API の進化に伴い、既存のクライアント アプリケーションが変更なしに引き続き機能する必要があります。 クライアント アプリケーションが機能を十分に使用できるように、すべての機能が検出可能である

JavaScriptNext.jsNuxtTypeScriptzodtech 最新版はこちらをご覧ください ご清聴ありがとうございました。 Discussion

一休のSaaSサービス「RESZAIKO」開発チームは、フロントエンド開発における時系列に基づく状態遷移、宣言的プログラミングをバックエンド開発に採用。開発時のアーキテクチャやコンテキストのギャップを軽減するチャレンジに挑んだ。その取り組みやアーキテクチャについて、CTO伊藤直也氏が語った。 きっかけは、フロントエンドとバックエンドの技術的関心事のギャップ 株式会社 一休　執行役員 CTO 伊藤 直也氏 今回のイベントで、「RESZAIKO」のバックエンドチームでチャレンジした開発手法について語ってくれたのは、株式会社一休のCTOを務める伊藤直也氏だ。伊藤氏はまず、今回のTypeScriptでのGraphQLバックエンドを開発するに至った背景を、「フロントエンドとバックエンドの技術的関心事と開発スタイルのギャップ」だと切り出す。 例えば、フロントエンドがReactで開発した場合、React

Everything you need to know about monorepos, and the tools to build them.- Made with love by Nrwl (the company behind Nx) Understanding Monorepos Monorepos are hot right now, especially among Web developers. We created this resource to help developers understand what monorepos are, what benefitsthey can bring, and the tools available to make monorepo development delightful. There are many great mo

組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ

機械学習によるコードレビューツールを開発するMetabob,Incは、生成AIツールで書かれたコードにも対応するVisual Studio Code(VSCode)拡張機能「Metabob」v1.07をリリースした。 独自のニューラルネットワークを使いPythonコードを分析しプロジェクトのすべてのファイルからバグや複雑な論理的および文脈的問題を自動的に検出するツールで、修正やリファクタリングに対するコード推奨事項の生成、検出に関する質問を選択したLLMで行うこともできる。AIなどで生成した数百万件のコード修正を学習させており、広がりを見せるGitHub CopilotやChatGPTなど生成AIツールで書かれたコードにおける検出や修正に対応している。 同社はNEC Xの創出プログラムVenture Studio ProgramおよびAlchemist Accelerator Progra

2023/05/17(水) Qiita Conference 2023

この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「グローバルのクラウドインフラ市場シェア、AWSとAzureの差が9ポイントにまで縮まる。2023年第1四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果」（2023年5月8日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 調査会社の米Synergy Research GroupとシンガポールCanalysは、2023年第1四半期時点のグローバルにおけるクラウドインフラのシェアをそれぞれ発表しました（Synergy Research Group、Canalys）。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたもの。 両社の調査結果ではいずれも過去1年のクラウドインフラ市場の成長率を20％前後としており、これまで30％前後という高い成長率で推移してきた

Python Monthly Topics Python 3.11の新機能：型チェッカーでロジックの間違いを検出できるtyping.assert_never関数とtyping.Never型 筒井@ryu22eです。2023年5月の「Python Monthly Topics」のテーマは、Python 3.11からtypingモジュールに追加された「assert_never関数、Never型」です。 みなさんは「この行には仕様上絶対に到達しないはず」というコードを書いたことはありますか？ そして、バグが原因で到達しないはずの行に到達してしまった経験はありませんか？ assert_never関数、Never型にはこのようなミスを型チェッカー（Mypy、Pyrightなど）で検出してくれる便利な機能があります。 本記事では、サンプルコードを交えて実際にassert_never関数、Never型が

ChatGPTを文字通りWebフレームワークにしてみました。 何を言っているかわからないと思うので、次のコードを見てください。 import { initChatGptGenerator } from "gpt-as-api"; import { Hono } from "hono"; import { cache } from "hono/cache"; const gpt = initChatGptGenerator( "これからTODOアプリとしてふるまってください。\n今からリクエストを行うので、そのアプリレスポンスを次の指示に従って返却してください。\n\n{{Domain}}" ); const app = new Hono(); app.get("/", gpt("TODOの管理ができるページをHTMLで適切に返してください。", "html")); app.all("/ap

転売って完全に合法で取り締まる根拠がないからみんな困ってるんだろ なのになぜか古物商などを持ち出して違法だと言いたがる奴を大量に見かける(転売に古物商は不要) 好き嫌い/善悪/合法違法って全く別の話なんだが転売の話になるとごっちゃにしてるやつ多すぎないか？ 追記 ブコメを見ると善悪と合法違法の区別がついてないやつが現れてうんざりする

パナソニックのB2Bソリューション子会社パナソニックコネクトが、国内1万2500人の全従業員にChatGPT相当の機能を備えた、独自の社内AI｢ConnectGPT｣を提供すると公表したことが産業界で注目を集めている。 国内大手では｢使用禁止｣を通達する企業もあるなかで、ChatGPT導入事例として先進的だ。さらに、実際に社内への浸透も進んでいるというのが興味深い。 日本企業はいかにChatGPTを｢業務｣で使い、生産性を高められるのか。 導入から1カ月あまり経った時点のデータをもとに、パナソニックコネクトに可能性を取材した。

03/20/2024 v0.9 released, highlighting a full feature admin UI. 12/23/2023 Seamlessly deploy Tabby on any cloud with SkyServe 🛫 from SkyPilot. Archived 12/15/2023 v0.7.0 released with team management and secured access! 10/15/2023 RAG-based code completion is enabled by detail in v0.3.0🎉! Check out the blogpost explaining how Tabby utilizes repo-level context to get even smarter! 11/27/2023 v0.6

ChatGPT の勢いがすごいですね。きっと我々の仕事はなくなるのでしょう。 そんな中、空気を読まずに経路探索のアルゴリズムについて語ります。 この記事は swarm-rs というゲーム実装のノートの一部 (こちら) を翻訳し、少し肉付けしたものです。 まず前提ですが、経路探索するのは二次元の占有グリッド(Occupancy grid)の中です。 地形情報がバイナリイメージとして与えられていると考えても良いです。 経路探索のアルゴリズムとしては、ダイクストラ法とA*が有名ですが、これらについては良い教材が腐るほどあるので触れません。 ただ、どちらも探索空間をグラフとして表現することを前提とします。 占有グリッドをそのまま探索空間とすると、ゴールに至るまでのピクセルのほとんどを評価する必要があるので、探索計算が非常に長くなる傾向があります。 ここでは、バイナリイメージで与えられた探索空間をい

皆さんこんにちは。これは、筆者が最近公開したnitrogqlを宣伝する記事です。nitrogqlの概要や、開発にあたっての裏話などを紹介します。 nitrogqlとは nitrogqlは、TypeScriptコードからGraphQLを使用するためのツールです。有体にいえば、graphql-code-generatorを置き換えることを目指して開発しています。具体的には、.graphqlファイルからTypeScriptの型定義を生成する機能を備えています。 例えば、次のようなクエリがあったとします。 query ($unfinishedOnly: Boolean) { todos(filter: { unfinishedOnly: $unfinishedOnly }) { id body createdAt finishedAt tags { id label color } } } imp

結論　skeb欲がなくなった 自分は2021年ごろからskebで絵描きさんに依頼をしていた人間だ。 毎月のskeb予算を決め、毎月1～3本、ボーナスが出る月は自分へのご褒美で5～10本程度のリクエストをしていた。 skebで依頼をしていた理由は、単純にファンの絵描きさんの絵が欲しいから。あと、好きなキャラの絵が自分専用に描かれるというのがワクワクしたからだった。 依頼をしても断られたり放置されたり、時にはリクエストを受けて貰えたのに締め切りを過ぎて返金されるなんて事も多々あったけど、そんなもんだと思ってた。 で、去年の秋ごろ。NovelAIが話題になり、AIの絵がガンガン出てきてpixivやらDLサイトが汚染されるとTLでさんざん騒がれたあたり。 Twitterアカウントの表側ではAI否定派、絵描きさんの手描きにこそ価値がある論者をしていたんだけど、実はAI絵に興味があってこっそりAI絵を