2024/3/24に開催されたObject-Oriented Conferenceでの登壇資料です。 https://ooc.dev/2024/
オブジェクト指向は必要なのか / Is object-oriented needed?
2024/3/24に開催されたObject-Oriented Conferenceでの登壇資料です。 https://ooc.dev/2024/
プログラミングの終焉と生存戦略｜k1ito
この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains AIがプログラミングを支援してくれるサービスが主要各社から出揃いました。 Publickeyではこれまで各社の発表時点でそれぞれのサービスを紹介してきましたが、ここであらためて主要各社のプログラミング支援AIサービスをまとめます。 本記事では、各AIサービスごとの主な機能などをリストアップしています。ただし、実際にはAIに指示などをすれば品質の差異はあれどおそらく何らかの結果は返ってくるであろうこと、この分野は急速に進化していて各社とも積極的な能力向上と機能追加を行っていくであろうことから、現時点で機能差はあったとしてもそれほど顕著な違いとは言えないでしょう。 そして、おそらくは今後各社のコード生成関連のAIの能力はある程度十分な高さまで急速に到達し
【11万文字越え】プログラミング初心者に贈る即戦力ガイド - Qiita
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 目次 1.はじめに 2.VSCodeの拡張機能紹介 3.コーディングのポイント 4.よく使われる英単語一覧 5.エラーとの向き合い方 6.テストで動作確認 7.検索の極意 8.公式ドキュメントに慣れる 9.リファクタリングでさらに読みやすく 10.資料作成で気をつけること 11.Gitで管理 12.よく使うLinuxコマンド一覧 13.仕事の進め方 14.プログラム以外で意識するところ 15.初心者こそ読んで欲しい本 16.まとめ 1. はじめに プログラミングは現代のデジタル社会において重要なスキルです。 AIがコードを書いてくれる時代ですが、それでも人の手によるプログラ
新時代のコードエディタ、Cursorのメリット・できることを網羅的に解説した
上記のようにコードエディタを開くコマンドを分けるために、既にcodeコマンドをVScodeで使っている方はcursorダウンロードの際にcursorコマンドのみインストールするようにしてください。codeの方もインストールすると、codeコマンドでVScodeとCursorどちらも開いてしまうようです。 Cursor主要機能紹介 cmd + Shift + L or cmd + L でGPTとChat機能 エディタ上で画面右にGPTに質問できるサイドバーが出現する。何も選択してないと無から質問できる状態になっていて、コードを選択した状態で開くとそのコードがあらかじめ引用された状態になっている(別の部分のコードもどんどん追加できる)。 ↑10~21行目をcmd + Lした後に31~33行目を追加でcmd + Lした画像 cmd + K でAI Edit機能 コードを選択した状態でcmd +
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる
もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
namedtupleで美しいpythonを書く！（翻訳） - Qiita
namedtupleの解説記事です。 この記事の想定読者 namedtupleの基本を知りたい人 namedtupleの存在意義がよく分からない人 namedtupleの活用場面を知りたい人 そこそこ多量のデータを上手に管理する方法を探している人 【2019年10月4日追記】 結構な数のいいねをいただいたため、きちんとした記事にしなければと改めて思っております。 見直しますと、typing.NamedTupleの利用方法など、重要な情報が不足していると思いましたので（執筆当時の知識不足によります。申し訳ありません）、本日追記して記述を補いました。 はじめに あまりメジャーではないかもしれませんが、pythonにはnamedtupleというデータ型があります。標準ライブラリのcollectionsモジュールからインポートできます。 私自身はnamedtupleに関しては、 dictionar
文化祭で某チェーン店を再現して失敗した話 - Qiita
要約 Wifiは無いに等しいと考えること。 (来場者1万強/日 なんていう状況下でWifiが動くと想定するのが駄目でした) 進捗管理する第三者を設けること。 ソースコード https://github.com/Na4Yu/EasyEats (RTDBのURLやSquareの個別キーは抜いているのでそのままは使えないです) はじめまして はじめまして、高校2年のNaYuです。 今回は文化祭で派手に失敗した話をさせて頂きます。 血反吐を垂れ流しながら書いていましたが、もし皆さんが文化祭を経て「この人のしたことをしなくて良かった~」なんて言っていただければ幸いです。(人の不幸は蜜の味) お願い 本記事は知見の共有を目的として個人が執筆したものであり、本記事の内容について学校、学校関係者への問い合わせはご遠慮頂けるようお願い申し上げます。 これを読んでいる後輩の方々へ この記事が私からの引き継ぎに
「NativePHP」、PHPでデスクトップアプリを開発できるフレームワークが登場
PHP言語を用いてデスクトップアプリケーションを開発可能にするフレームワーク「NativePHP」が登場しました。現在アルファ版として公開されています。 PHPランタイムとElectron/Tauriをバンドル NativePHPはHTML、CSS、JavascriptそしてPHPを用いてWindows、Mac、Linuxのクロスプラットフォームに対応したデスクトップアプリケーションを開発可能にするフレームワークです。 PHPランタイムと、アプリケーションからホストOSへアクセスするためのクラス群、Web技術でデスクトップアプリケーションを開発可能にするフレームワークであるElectronもしくはTauriをバンドルし、アプリケーションとしてビルドする機能を備えています。 現時点ではPHPのフレームワークとしてLaravelをベースにしていますが、特定のフレームワーク依存をなくしていく方向
『ソフトウェア設計のトレードオフと誤り』を読んで、”日付や時刻”を扱うことの難しさについて考えた - Magnolia Tech
ソフトウェア設計のトレードオフと誤り ―プログラミングの際により良い選択をするには 作者:Tomasz Lelek,Jon SkeetオライリージャパンAmazon ソフトウェア開発経験の最初の段階で「一つの機能には複数の選択肢が有って、メリット・デメリットがそれぞれ有り、それらはトレードオフの関係に有り、容易には決めることができない」という事実を教えてもらえる機会に遭遇できていれば、その人はとても幸運だと思う。 先輩や上司が一方的に、「一つの確かな方法」をただ伝える、みたいな場面（それが必ずしも一般的にはそうとは言えない方法であったとしても）も多いのではないでしょうか。 どんなに設計上の意思決定ができている人でも、その頭の中では「色々な選択肢の中で悩んで、ベストではないかもしれないけど、前の前の課題に対してよりベターな方法」を選んでいる。でもその思考の過程を見せてくれる人はとても少ない。
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
「そうだ、数理最適化、やろう。」ってなった時にめっちゃ参考になったリンク集＆参考書｜CO-WRITE
数理最適化案件とAI/機械学習案件とのアナロジー 「やってみなければわからない」中で僕たちDSはどうするか本記事では表題に関して、脳筋系ゆるふわVTuberこと入社2年目DSの岡部がお送りいたします。（DS=データサイエンティスト） 発... ◆【理論・実践】（2021年時点で）オススメの参考書 最大のアップデートはこちらの2冊です。参考書は時代の流れに合わせていいものが出てくるものですね。もちろん過去の参考書にもいいものはたくさんありますが、日進月歩の分野である以上、新しいものに軍配が上がりやすい構図はあると思います。 しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで Pythonではじめる数理最適化： ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう 以下それぞれの所感です 【理論】「最適化分野全般を知るための『最適解』」とも言われている教科書 僕が最適化にハマっていた当時は様々な本
プログラミングスクールを卒業してもエンジニアになれない問題2023 - Qiita
誰に向けたどういう記事なのか 対象 駆け出しエンジニア(未経験から転職を狙う組) 内容 プログラミングスクールの理想と現実 勉強をサボってSESに行ってしまう話 今、私が未経験から転職を目指すならどうするか はじめに キャリアに悩んでいる日本人はとても多いです。景気が悪く、インフレがひどく、税金はひたすら上がっていきます。インボイス制度によって、フリーランスの益税も厳しくなります。日本では過去数十年ずっと賃金が上がっていません。ですがIT業界は違います。激しいダウントレンドの中、天を穿つ昇龍拳を打てる数少ないジョブ、それがWeb系エンジニアです。そういう情勢が過去7年前くらいから続き、未だなお、Web系エンジニアは大人気の職種になっています。ですが、多くの未経験の人はプログラミング・エンジニアに対する見積もりが甘いです。 特にプログラミングスクールを卒業すればエンジニアになれる、簡単に独立
【Linuxカーネルを読む】ChatGPTで爆速コードリーディング - Qiita
はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか？ 私は、「普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…」と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか？という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン（個人調べ）の「Linuxカーネル」を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。
PythonでC／C++に匹敵する実行速度を実現 米MITなどコンパイラ「Codon」開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
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複雑さに立ち向かうためのコードリーディング入門
ChatGPTの「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】
【プログラミングを学ぶ全ての人に知ってほしい】タッチタイピングの練習方法(と重要性)
