表記揺れ検出ツール「テキストゆれないくん」 - inzkyk.xyz
その他のサンプル: Wikipedia:良質な記事, Wikipedia:長いページ 紹介 「テキストゆれないくん」は文章に含まれる表記揺れを検出するツールです。「コンピュータ」と「コンピューター」、あるいは「全て」と「すべて」といった同じ単語の別表記が使われていないかどうかをチェックできます。 「テキストゆれないくん」は元々このサイト (https://inzkyk.xyz/) の文章校正用に開発されました。機能が成熟してきたので UI を付けて公開します。 このページから手動で使う限り、「テキストゆれないくん」は商用/非商用を問わず自由に使って構いません。「テキストゆれないくん」は無保証で提供されます。 特徴 ウェブブラウザから使える このページをウェブブラウザで開いているなら、「テキストゆれないくん」は既に動いています。このページの最初にあるのは「テキストゆれないくん」を使うための完
もう人間がクエリを書く時代じゃない！SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal
こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する
Next.jsを初心者向けツールとして捉えている自分が、実践 Next.js を読んでみて
Next.jsを初心者向けツールとして捉えている自分が、実践 Next.js を読んでみて2024-03-28 この記事は 実践 Next.js の書評です。 見本誌を頂いた上での記事です。（PR記事？） tl;dr App Router のメリットを理解しつつも、学習コストに割り合わないと思っている人にオススメ！ドキュメントを読めるようになるし、学習コストが下がる。 はじめに 自分はどちらかというと今の Next.js に対しては否定的な感情の割合の方が高く、仕事で困らない程度の最低限の知識しか持っていない。 しかし、なんだかんだ勉強の必要性に駆られていて、そのキャッチアップとして同書の発売を楽しみにしていた。 そんな折に @takepepe さんから見本誌をいただいたことで、この週末に読んだので書評を書きたい。 俺は今のNext.jsが好きではない 書評を書く前にポエム書かせてくれ！
【2024初頭】新規開発で使ってみたいモダンフロントエンド最前線
TL;DR 弊社で実験的に導入を始めている、2024初頭時点で今後に期待が高まる最新のweb技術についてまとめています。 新規プロダクトの技術選定に迷っている方などにおすすめです。 Turborepo - Monorepo管理 モノレポ構成における懸念点の一つとして、プロダクトが大きくなるにつれてビルド時間が膨大になって来る点です。 TurborepoはRust製、並列化、差分ビルド、Remote Cashingなど、肥大化しがちなmonorepoのビルド時間を短縮するメソッドがたくさん詰まっています。 Bun - Package manager (runtime, test tool) 正確にはBunはランタイムですが、Nextなど厳密にはNode.jsで動かす必要があるため、弊社では（ほぼ）パッケージマネジャーとして活用しています。 pnpmやyarnと比較してnpm installな
『面倒なことはChatGPTにやらせよう』を文系ゴリゴリおじさんが読んでみた。 - Everything you've ever Dreamed
面倒なことはＣｈａｔＧＰＴにやらせよう (ＫＳ情報科学専門書) 作者:カレーちゃん,からあげ 講談社 Amazon 『面倒なことはChatGPTにやらせよう』（カレーちゃん氏、からあげ氏著）を２回通読した。著者のひとり、からあげさんは、僕がキャラクターを認識できる数少ないブロガーだ（お会いしたことはない）。現在、データサイエンス研究者として大活躍している。なお、僕は勝手に彼をターミネーター２に出てくるサイバーダイン社の開発者ダイソンさんをイメージしている。人類の未来のために、凶悪なターミネーターを開発することのないことを祈るばかりである。僕はゴリゴリの文系の営業職の50歳のオッサンで、本書の推薦人である松尾教授とは真逆の人間である。もしかしたら本書のターゲットから外れている人物像かもしれない。そういう人物に本書がどう役に立つの？という視点でレビューになる。 本書を一語にたとえると「ブルドー
【GPT Store神ランキングトップ10】世界で一番使われている最強GPTs10選 | WEEL
【速報＆朗報】GPT Storeが遂に公開 待ちに待ったGPT Storeが遂に公開されました！🔥 公式発表によると、GPT公開からのたった2ヶ月で300万以上のGPTsが作成されているとのこと。 注目ポイント👀 ・毎週Open AIからの注目GPTsが特集される… pic.twitter.com/94WCTnwDiJ — 木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 (@shota7180) January 10, 2024 ChatGPTには「GPTs」という機能があり、ユーザーがChatGPTを自由にカスタムできます。さらにGPT StoreではGPTsが公開され、将来的には収益化も可能になる予定です。 AIを使って稼げる時代が、目の前まで来ていますね。今回は、そんなGPT Storeの中で最も人気のあるGPTsトップ10をご紹介します。 ビジネスや情報整理など、様々
本当は教えたくない、VScode拡張の最強プログラミングアシスタントAI Phind(導入・使い方) - Qiita
みなさんプログラムは書いていますでしょうか。この一年でChatGPTができ、CopilotにCopilot Chatなど色々なAIツールが出ていますが今回お勧めするのはPhindというAIアシスタントです。 Phindとは Phind(Phind.com)とは端的にいえばGPT-4を超えるコーディング能力に特化した言語AIです 参考リンク：大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る リンク内で言われているように、WebからChatGPTやGoogleのように簡単に使うことができますが、Phindの真髄はここでは味わえません。 Phindの真の実力 Phindの本当の実力はVScode拡張を使うことによって体感することができます。 PhindのベースモデルはPhind-CodeLlamaというものを使っています。これはMeta社が作ったCodellamaというプロ
【Cursor】AI搭載の最強コードエディタ！日本語の使い方や料金体系、できることを解説 | WEEL
Cursorの機能を軽く試す程度であれば、Basicプランでも全く問題ないかと思います。しかし、Cursorを本格的に業務に導入したい方や、より多くの機能を活用したい方はPro・Businessプランに加入するのがおすすめです。 CousorでAPIキーを利用する方法 Cursorはそのままでも十分便利なツールですが、OpenAIのAPIキーを活用することによってその利用価値はさらに上がります。APIキーによる拡張利用をすることで、無料のBasicプランでもほとんどの機能を利用することが可能になります。 具体的な手順は以下のとおりです。 Cursorの画面で「Command＋Shift＋P」を押す コマンドパレットから「Cursor：Open Settings」と入力 APIキー入力画面でOpenAIのAPIキーを入力 APIキーを使えば、最新のGPT-4 Turboも利用可能です。API
【GPTs×業務活用】職場で神扱いされるGPTsを使った業務効率化・自動化事例10選 | WEEL
メディア事業部AIライターの大竹です。 2023年11月に登場したChatGPTのGPTs機能の導入は、ChatGPTアップデートの中でも特に大きな印象をユーザーに与え話題となりました GPTsとは、自分好みに調整したChatGPTを作成できる機能。以前までは、毎回プロンプトを入力して出力の方向性を指示していましたが、GPTsを活用すればそうした手間がなくなります。作成したGPTsは他人と共有が可能。公開されているGPTsを活用することで業務効率を大幅に高められます。 今回は業務活用に役立つGPTsを紹介します。仕事の負担が大幅に軽減されるので、ぜひ最後までお読みください。 なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる GPTsの活用事例【業務活用編】 ChatGPTは世界中に膨大な利用者数がいるため、作成
ヘルプデスク業務を楽にするためにSlackとGitHub Projectを同期するヘルプデスクツールを自作した - MNTSQ Techブログ
こんにちは。MNTSQの下村です。 コーポレートエンジニアとして、MNTSQ従業員の生産系向上施策等を実施していたりします。 ( Twitterもやっている のでフォローしてもらえると嬉しいです！ ) 本日は社員からの問い合わせ業務 いわゆる ヘルプデスク業務について効率化するためのツールを自作した 話を書いてみます。 この記事の要約 一人目コーポレートエンジニアとして参画したがヘルプデスク業務が非効率だったので効率化した。 質問に対して特定のemojiを押すとGitHub ProjectsのItemを作成するようにした。 SlackスレッドのコメントとGitHub ProjectsのItemを双方向同期するようにした。 Azure OpenAIも利用して効率化した。 きっかけ 2023年5月からMNTSQの一人目コーポレートエンジニアとして参画しています。 情報システムを色々と整備してい
UnJS にどんなツールがあるのか、上位30件すべて紹介してみた
タイトル通り、JavaScriptツール群「UnJS」にどんなライブラリが存在するのかをひたすら見てみよう！ という記事です。 本当は全て紹介しようと思ったのですが、全75個あり、1つの記事に入れるとあまりにも多すぎるので、この記事では2023年11月4日時点のStar数の順に沿って上位30個を紹介していきます。 UnJS とは UnJSは、Nuxt 開発チームが中心となって開発・メンテナンスされている、あらゆるJavaScriptフレームワーク上で統一的に動作するユーティリティーツール・ライブラリ群です。 UnJSというプロジェクトが何であるかについては、2022年11月に公開された講演映像「UnJS: Nuxt 3 behind the scenes by Pooya Parsa」を観て頂くのが最もわかりやすいと思います。Nuxt 3 正式リリース直後ということもあって、かなり詳細な背
発達障害者向けAIサポートツールgoblin.toolsを紹介｜ﾊﾟﾄﾙ | AI x Biz
こんにちは、パトルです。 今回は、米国で話題になったgoblin.toolsを紹介します。 goblin.toolsは、主にニューロダイバーシティ（神経多様性）のある人々が苦労するタスクを手助けするためにデザインされたツールです。フリーランスのソフトウェアエンジニアであるBram De Buyserによって作成・管理されています。 ツール自体は英語ですが、日本語入力すれば日本語でも対応できます。シンプルなツールなので英語が読めなくても使うことはできます。 goblin.toolsの概要goblin.toolsには、6種類のツールがあります。簡単に概要を記載します。 マジックTODO・・・やりたいことを細かいタスクに分割してくれる フォーマライザー・・・伝えたいことを適切な表現に変えてくれる ザ・ジャッジ・・・文章に含まれる感情を説明してくれる エスティメーター・・・タスクにかかる時間を算出
ChatGPTでHARファイルを解析してWebアクセスの問題点を検出する - Taste of Tech Topics
9月になりましたが、まだまだ暑い日が続きますね、昼間に出歩く際にはネックリングが手放せない菅野です。 Webアプリケーションで問題があった際には、よくブラウザの開発者ツール等を確認してエラーや、遅延の原因を探ったりしますよね。 今回は上記のようなエラー解析、問題解析をChatGPTで簡単に実施できないか検証していきます。 とはいえ、ブラウザの開発者ツールをそのままChatGPTに渡すことはできないため、開発者ツールから生成したHARファイルをChatGPTのAdvanced Data Analysisで解析してもらいます。 「Advanced Data Analysis」というのは、少し前まで「Code Interpreter」と呼ばれていたChatGPTの機能のことです。 名称変更されただけで挙動は変わっていないようです。 個人的には「Code Interpreter」の方が好きだったの
オウンドメディア担当者が知っておきたい GA4 × BigQuery 前編（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 今回は、全2回で Google アナリティクス4（以下「GA4」) × BigQuery に関して紹介をしていきます。 第1回は、BigQueryについての基本的なご説明と、GA4連携におけるメリットなどについてご紹介していきます。 GA4 × BigQuery を活用することで、オウンドメディアの分析や効果の可視化に大きく役立つと思いますので、ぜひ参考にしてみてください。 BigQueryとは？ 注目される３つの理由とBigQueryの料金体系 GA4と連携するメリット・デメリット 主なメリット GA4のデータを集計前の状態で恒久的に保存することができる GA4の画面だけでは出しにくい（出せないあるいは出すのに手間がかかる）データを簡単に出せる GA4のデータを他のサービスと連携することが可能になる 上記に伴い
GoogleのBIツール、LookerとLooker Studioを比較してみた - G-gen Tech Blog
こんにちは、G-genの開原です。当記事では Google Cloud が提供する Looker と Looker Studio (旧称データポータル) という2つのデータ可視化サービスの特徴についてご紹介した上で、選定のポイントを解説します。 Looker とは？ Looker Studio とは？ データ分析における課題 Looker の特徴 データのアップロード不要 LookML によるデータの一元管理 豊富な業務連携 Looker Studio の特徴 無料で魅力的なダッシュボード 簡単・すぐに始められる手軽さ 多様なデータソース 機能比較と選定基準 機能比較 選定基準 追加情報 Looker Studio Pro Looker Modeler ハンズオンセミナー Looker とは？ Looker は Google Cloud が提供する次世代型の「データプラットフォーム製品」で
スマキャンが新データ分析基盤のBIツールにLookerを選んだ理由 - SMARTCAMP Engineer Blog
こんにちは！スマートキャンプエンジニアの井上（エース）です！ 皆さんは自社プロダクトに対してどのようにデータ分析をされていますか？ データ分析基盤は構築されているものの、少なからず課題を抱えている企業も多いかと思います。 今回は弊社のBOXIL SaaSに新しいデータ分析基盤を導入することになったので、その背景や導入にあたって課題だったこと、その対策などを書いていこうと思います。同じようにデータ分析基盤を導入しようとしている方の参考になれば幸いです。 元の基盤の課題 クエリの乱立とデータ定義のバラつき クエリ作成依頼についてのエンジニアの対応コストが高い データ分析ツールの統一 パフォーマンス 新しいデータ分析（BI）ツールに求められたもの Lookerの選定理由 LookMLによる統一的な管理 ドキュメントの充実度 プルリクベースでの開発 実際のアーキテクチャの紹介 導入にあたって課題だ
SQLは口ほどにものを言うーRedashによるクエリ共有、監視、データ連携によるチーム効率化ー - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。DX事業部の花村(@naomasabit)です。先日の投稿でユーザーの利用状況確認のためにAWSのQuickSightを利用していると書きましたが、並行して分析ツールのRedashも利用しています。Redashの良い点としてクエリベースでの分析、監視アクション、スプレッドシートとのデータ連携が存在します。 SaaSチームの運営において、これらを活用したユースケースについて伝えていきます。 アドホックな分析クエリの共有によるコミュニケーション効率化 監視アクション設定によりデータ不整合にすぐ気づける体制整備 複数チームからのデータソース連携によるヘルススコアダッシュボード作成 最後に - Redashと他の分析ダッシュボードツールの併用について アドホックな分析クエリの共有によるコミュニケーション効率化 Redashでは、まずクエリベースでアドホックな分析クエリの共有が可能です。
SVG Artista - SVG Drawing Animation Generator
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【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
音源分離ツールSpleeterと音源MIDI変換ツールBasic-PitchをM1 MacBook Air上のDockerで動作させる
はじめに 楽曲をアナライズしたいとき、ボーカルの旋律とか、伴奏の最低•最高音は聴音しやすいものです。 ですが、、たとえばテンションを含む密集した和音のボイシングまで分解するのは、途方もなくしんどいです。もちろん訓練された能力と、それなりの時間も必要になります。 手元に楽器がない環境の人にとっては、なおさら難しいことです。 そこで補助的に機械学習ライブラリの力を借りて、能力や時間がない人でも、より良い音楽学習ができるようにすることは、音楽の文化に良い影響があると思います。 SpleeterとBasic-Pitchという二つの最高なライブラリが提供するコマンドラインツールを使うことで、音源をパート別に分離して、それぞれのパートをMIDIノートとして出力することができます。 それによって、リファレンス楽曲の分析自体に時間をかけることなく、本当の目的である解析、そして解析した後にどう昇華させるか考
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