さくらインターネットで活躍中の id:y_uukiを訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#9] - Hatena Developer Blog
こんにちは、エンジニアリングマネージャーの id:onk です。 Hatena Developer Blogの連載企画「卒業生訪問インタビュー」では、創業からはてなの開発に関わってきた取締役の id:onishi、CTOの id:motemen、エンジニアリングマネージャーの id:onkが、いま会いたい元はてなスタッフを訪問してお話を伺っていきます。 id:onkが担当する第9回のゲストは、さくらインターネット株式会社の組織内研究所であるさくらインターネット研究所の上級研究員で、SRE （Site Reliability Engineering）の研究者としても活躍する id:y_uuki さんこと、坪内佑樹さんです。 2013年にはてなに新卒でWebオペレーションエンジニアとして入社後、サーバー監視サービス「Mackerel」をはじめとするサービス開発やはてなのインフラ開発・運用にSR
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将棋AIで用いている詰将棋ルーチンにdf-pnというアルゴリズムがある。 これは、proof number(証明数)、disproof number(非証明数)を用いて効率的に探索を行い、その局面が詰むか、詰まないかを判定できるとても強力なアルゴリズムである。 将棋ファンなら『脊尾詰』と言う「ミクロコスモス」(1525手詰)を解く詰将棋専用ソフトについて一度ぐらいは聞いたことぐらいあるだろう。これは、脊尾さんが大学時代に作成されたプログラムである。そこに使われていたのが脊尾さんが考案されたdf-pnというアルゴリズムである。 df-pnに関しては、脊尾さん自身の論文(1998年)があるものの、要点しか書かれておらず、いまのようにGitHubにソースコードがあるわけでもなく、その詳細については長らく謎に包まれたままであった。(この脊尾さんの論文では、証明数のみを用いており、非証明数は陽には出
2024.05.28 『データモデリングでドメインを駆動する』読書感想会 https://kichijojipm.connpass.com/event/315276/
アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援
アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援 アトラシアンは、同社製品およびGoogleドライブやGitHubなどサードパーティのサービスを横断してAIが情報を学習し、統合的な検索やチャットによる回答を実現することでユーザーを支援してくれる新しいAIサービス「Atlassian Rovo」を発表しました。 AI breaks down yet another barrier! Today at Team '24 we announced Atlassian Rovo – a new product that unleashes a company’s knowledge so teams can make better decisions faster.
実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
公開日 2024/05/29更新日 2024/05/29オブザーバビリティの最前線 OpenTelemetryで下げる認知負荷~活用事例4選~ 近年マイクロサービスアーキテクチャの普及やクラウドネイティブの普及が進み、システムの複雑性は増す一方です。システムの動作を正確に把握することはますます困難になっており、そのような状況の中で、オブザーバビリティはシステムを安定的に運用するために必要不可欠な要素になってきています。 そして、オブザーバビリティの重要性の認知が高まるにつれて、多くの企業でオブザーバビリティに関するツールの導入も進み始めています。 そのような潮流の中、オブザーバビリティ分野でさらなる大きな可能性を持つプロジェクトがOpenTelemetryになります。 本記事では、OpenTelemetryとは一体どんなものなのか、そして実際にOpenTelemetryの導入・活用に成功し
Next.jsのApp Routerを学ぶ際に、UIライブラリを探していたところ、shadcn/uiが参考になったので紹介します。 shadcn/uiは、フレームワークやライブラリではなく、コピペで利用できるReactコンポーネントのサンプル集という立ち位置になっています。Tailwind CSSでデザインされており、React Server Components(RSC)にも対応しています。 サンプルの実装方法が参考になる点も魅力の一つです。 簡単ですがつらつらと紹介していきたいと思います。 shadcn/uiとは デモを見てるとフレームワークやライブラリなのかなと思いきやそうではなく、コピペで利用できるサンプル集という立ち位置になっています。基本的にはTailwind CSSでデザインされてるようです。 サンプルとはいえ、実装方法で参考になった箇所が結構あったのでそこも気に入ってるポイ
こんにちは。iOSの日本語入力アプリである「azooKey」を開発しているMiwaです。 azooKeyは最近macOS版の開発が進んでいます。このazooKey on macOSに、完全にローカルで動作するニューラルかな漢字変換エンジンである「Zenzai」を開発し、搭載します。この記事ではZenzaiの技術を解説します。 Zenzaiを搭載したazooKey on macOSは現在アルファ版としてリリースしています。macOSをご利用の方はぜひ入れて試してみてください！ Zenzaiの概要 日本語入力に欠かせないかな漢字変換ですが、その歴史は長く、50年にも及びます。この間様々なアルゴリズムが提案され利用されてきましたが、近年の技術開発はやや落ち着きつつあります。オープンソースのかな漢字変換ソフトウェアで今でも広く利用されているものは数えるほどしかありません。 クローズドソースのシステ
可能性が未知数だからAI導入は無理、なんてない。ー従業員の71.8%が「生成AI」を業務に活用。LIFULLが描く未来の住まい探しとはー｜LIFULL STORIES
LIFULL全体の最高技術責任者（CTO）である長沢翼は、2022年11月に公開されたOpenAI社の対話型生成AI「ChatGPT」に「人とシステムのインターフェースが変わるかもしれない」と、時代の大きな変化を予感したという。そして長沢は2023年5月に生成AIに特化した専門チーム「ジェネレーティブAIプロダクト開発室」（現在は「ジェネレーティブAIプロダクト開発U」に名称を変更）を設立。以降、社内の業務効率化やLIFULLの事業に生成AIの活用を推進してきた。 LIFULLにとって既に良き仕事のパートナーとも言えるこの生成AIという技術は、どのように取り入れられ、また事業や業務にどのような変革をもたらしたのか。現在「ジェネレーティブAIプロダクト開発U」を統括するイノベーション開発室の室長も務める長沢に、LIFULLにおける生成AIのあり方を聞いた。 対話型生成AI「ChatGPT」は
オープンソースのRAGアプリ「RAGFlow」を試す
かなり新し目のフレームワークRAGプラットフォームアプリ RAGFlowとは？ RAGFlowは、深い文書理解に基づいたオープンソースのRAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジンである。LLM（大規模言語モデル）を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、真実味のある質問応答機能を提供し、あらゆる規模のビジネスに合理化されたRAGワークフローを提供する。
こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 早速ですが、これは弊社のとあるチームの1ヶ月のサイクルタイムです。 最初のコミットからマージされるまで平均3.6時間程度と、開発に着手したらその日のうちにリリースされるのがデフォルトとなっています。 今回はこの開発スピードを継続し、更に速くするために弊社で実践しているテクニックを紹介していきます。 それでは見ていきましょう！ タスク分解 Pull requestの粒度 テスト CI/CD 高速化 自動化 通知 まとめ タスク分解 開発タスクをアサインされた時、まず最初にタスク分解をします。 タスク分解をすることによるメリットとしては、 工数見積もりの精度が上がる 対応方針の認識を他メンバーと合わせやすくなる 対応漏れに気づきやすくなり、手戻りの発生が少なくなる Pull requestの粒度を適切に保つことが
すべての開発者が知っておくべきメモリ管理についての知識
プログラミングにおいてメモリ管理は重要な要素の一つですが、その重要性を見過ごされがちなものです。メモリ管理の高レベルな抽象化について、「すべての開発者が知っておくべき要素」としてプログラマーのザカリー・リー氏が解説しています。 Memory Management Every Developer Should Know https://webdeveloper.beehiiv.com/p/memory-management-every-programmer-know メモリは「スタック」と「ヒープ」という2つの領域に分かれています。 ・スタック スタックは「先入れ後出し」という特徴を持つデータ構造で、プログラムの関数呼び出しを記録するのに非常に適しています。例えば下図のように「test()」と「main()」という2つの関数があり、main()からtest()を呼び出す場合を考えてみます。
「大阪・関西万博の会場建設に黄信号 半導体工場がライバル」では、2025年国際博覧会（大阪・関西万博）に関わるゼネコンの実情などを紹介してきた。今回は、批判も多い、膨れ上がる万博関連予算や経済効果について見ていく。 万博が多くの人から“敬遠”される大きな要因は、人手や資材不足による建設単価の急騰に伴って膨れ上がった予算だ。 「費用の抑制に向け、政府として管理、監督責任を果たす。さらなる増額を認めるつもりはない」。岸田文雄首相は23年11月の衆院予算委員会で、会場建設費の上振れが続いた大阪・関西万博についてこう強調した。 会場建設費2度の修正 会場建設費は誘致時の1250億円から、20年に1850億円、23年秋は最大2350億円に膨らんだ。資材や人件費の高騰が主因だ。会場建設費は国、大阪府・市、経済界が3分の1ずつ負担する。人件費や警備費などを含む運営費も当初想定の809億円から23年末には
レビュワーを"憑依"させて Pull Request をセルフレビューする - Konifar's ZATSU
メンバーと1on1をしていると、「うっかりミスが多くて Pull Request で毎回コメントをもらってから気づくのを何とかしたい」という相談を受けることがある。 まず、そういう認識を持てていることが素晴らしい。課題意識があるのであれば、どう補正していくかを一緒に考えることができる。 自分がオススメしているやり方は、レビューを依頼する前に徹底的にセルフレビューすることである。巷でよくやられている方法ではあるが、どういうやり方かを雑に書いておく。 レビューを依頼する前に レビュワーになりきって 自分の Pull Request を自分でレビューしてみる 頭にレビュワーが思い浮かぶのであれば、その人を "憑依" させるイメージ 「この人はここでこういうコメントしそうだな」と思ったら、 先回りして PR上にコメントしておくか、突っ込まれないようにコードやコードコメントを改善する タイトルや説明
生成AI時代のフロントエンド開発術
2022年11月にChatGPTがリリースされて、1年と約半年が経過しました。私はChatGPTが話題になった頃から、継続して利用しています。ChatGPTを使い続けていると、Webアプリケーションのフロントエンド開発に役立つことがありました。 そこで、本記事ではフロントエンド開発でChatGPTを活用して効率よく進める3つのパターンにまとめました。これらのパターンを紹介し、読者の皆さんの開発に役立ててもらえればと思います。 以下は、本記事で紹介するFigma、ソースコード、デプロイ先URLです。 Wireframing photo - Figma silverbirder/figma-photo-sample-app-for-ai - GitHub https://figma-photo-sample-app-for-ai.vercel.app ChatGPTを使う前に ChatGPTに
ドラゴンクエストシリーズのゲームデザイナー・堀井雄二さんは5月27日、自身のXで、「心配をかけているドラクエ12ですが、実はさっきまで、その打ち合わせをしていました」と投稿した。 開発中止が心配されていた「ドラゴンクエストXII 選ばれし運命の炎」（ドラクエ12／スクウェア・エニックス）だが、堀井さんの投稿をみる限り、開発は継続しているようだ。 ドラクエ12は、21年5月に発表された、ドラクエシリーズの最新ナンバリングタイトル。その後、情報がほとんど出ないままだった。 そんな中、スクエニが2024年4月30日、タイトル名を明言しないまま、一部のHD（コンシューマー機向け）ゲーム開発中止に伴う221億円の特別損失計上を発表したことで、「ドラクエ12の開発が中止されたのでは」と憶測が広がった。 5月27日の「ドラクエの日」（初代ドラゴンクエストの発売日）に合わせ、堀井さんはXにファンへの感謝を
東京の明治神宮外苑の再開発について、国連人権理事会の「ビジネスと人権」作業部会は、「人権に悪影響を及ぼす可能性がある」とする報告書を公表しました。これに対し政府は「大きな問題がある」として報告書から文言を削除するよう求めています。 各国の企業活動における人権問題などを調べて対応を促す国連人権理事会の「ビジネスと人権」作業部会は、去年夏に初めて日本で調査を行い、このほど政府などに対する提言などをまとめた報告書を公表しました。 報告書には計画に反対の声も上がっている明治神宮外苑の再開発も含まれていて、「大規模な再開発は環境への影響を検討するプロセスにおいて住民との協議が不十分との報告があり懸念している。その一つとして神宮外苑の再開発があり、人権に悪影響を及ぼす可能性がある」としています。 これに対し、認可を行った都の意見をとりまとめた政府は、事業者が住民説明会を行ったことを踏まえ「事業者から意
CQRS設計パターンをモダナイズする
CQRSとは CQRS（Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離）は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作（コマンド）と読み取り操作（クエリ）を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル（書き込みモデル）：データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル（読み取りモデル）：データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され
執筆 山内 直 有限会社 WINGSプロジェクトが運営する、テクニカル執筆コミュニティ（代表 山田祥寛）に所属するテクニカルライター。出版社を経てフリーランスとして独立。ライター、エディター、デベロッパー、講師業に従事。屋号は「たまデジ。」。著書に『Bootstrap 5 フロントエンド開発の教科書』、『作って学べるHTML＋JavaScriptの基本』など。 監修 山田 祥寛 静岡県榛原町生まれ。一橋大学経済学部卒業後、NECにてシステム企画業務に携わるが、2003年4月に念願かなってフリーライターに転身。Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies。執筆コミュニティ「WINGSプロジェクト」代表。 主な著書に「独習」シリーズ、「これからはじめるReact実践入門」、「改訂3版 JavaScript本格入門」他、
『Lean と DevOps の科学』って教養ないと理解できないじゃん！っていう話 - Qiita
今や生産性の可視化・評価指標といえば本書籍で紹介された『FourKeys』ですね。ちまたでは、絶対視されている様な表現・評価がされている記述をたまに見かけます。ですが、本当にそうでしょうか？ある方が調べたところ、FourKeys を使用している人のうち『Lean と DevOps の科学』を読んだことがない人は9割近くもいたそうです。 本記事では、FourKeys を有効に活用するために知っておくべき・理解しておくべき事柄を幅広い分野でまとめました。生産性を向上し、仕事の成果の質を上げたいと努力するエンジニアの方々が、次の日から使える情報を書けたのではないかと思います。FourKeys だけを見て生産性を上げるという行動は手段の目的化につながりかねません。Fourkeys の背景にある思想を知ることで、FourKeys を真に活用するきっかけになればと思います。 目次 初めに GW中に読も
以前、シフトレフトのために静的テスト、動的テストの2つのアプローチからどんなアクションを取れるかを記事にしました。 上記記事で書いたように、以前までのwith QAチームではテスト設計以降の作業を重視せざるをえず、上流工程でのテスト活動を明文化できていませんでした。しかし、メンバーの増強とユニット制への体制移行により、より上流工程から積極的にQAが関わっていけるようになりました。 その中でQAとして何ができるとよいのかを考えた結果、より積極的にテスト活動が行えるようテストプロセスを詳細化することにしました。具体的にはwith QAチームでは新たにレビューとテスト分析をテストプロセスとして明示することになりました。1 今回は、このレビューとテスト分析を中心に、実際に何が変わったのかを書いていきます。 前提の確認 本題に入る前に、レビューとテスト分析とは何かという確認から行います。 「レビュー
Domain Event
目次 概要 この記事の内容 対象読者 注意事項 前提知識 定義 用途 モデリング 不変性 独立性 汎用情報 個別の情報 Versioning 実装 前提 フレームワーク Domain Eventの処理 型定義 interface DomainEventEnvelope Enum Domain Eventの内部通知 staticなEvent Publisherを用意してAggregateがPublisherを呼び出す 実装例 AggregateのCommandの返り値としてDomain Eventを返す 実装例 Aggregateで保持してGetterで取り出す 実装例 永続化と外部通知 要件 永続化 外部通知 まとめ 参考文献 概要 この記事の内容 Domain Eventは非常にシンプルな概念かつ強力なモデリングパターンです。 モデリングにおいては直感的に扱うことが可能ですが、実装をする
継続性視点での開発生産性マネジメント / Managing Engineering Organization in a Strategic Way
2024年5月28日に開催された「ビジネス成長を止めてしまうペインはどこにある？投資した開発品質との向き合い方」（主催：ファインディ株式会社）における技術責任者 @sunaot の発表資料です。 https://developer-productivity-engineering.connpass.com/event/316486/
Software Design 2024年5月号 連載「レガシーシステム攻略のプロセス」第1回 ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計 - ZOZO TECH BLOG
はじめに 技術評論社様より発刊されているSoftware Designの2024年5月号より「レガシーシステム攻略のプロセス」と題した全8回の連載が始まりました。 本連載では、ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトについて紹介します。2017年に始まったリプレイスプロジェクトにおいて、ZOZO がどのような意図で、どのように取り組んできたのか、読者のみなさんに有益な情報をお伝えしていければと思いますので、ご期待ください。第1回目のテーマは、「ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計」です。 目次 はじめに 目次 ZOZOTOWNリプレイスの背景、目的 背景 目的 柔軟なシステム 開発生産性 技術のモダン化 採用強化 ZOZOTOWNリプレイスの歴史とアーキテクチャの変遷 アーキテクチャの変遷 2004年〜2017年：オンプレミス（リプレイス前） 2017年〜20
どうも GitHub Actions 上で Docker ビルドを行うと時間がかかるなぁと感じていました。 かなり軽量の Go の Web アプリケーションを Docker イメージにしてプッシュするプロセスなのですが、全体で 3 分ほどかかっています。 今回はその速度改善を行ったので、得た知見を記事にしたいと思います。 最終的に、ケース次第では以下のような結果を出すことができました。 ※ケース = go のソースコードのほんの一部を変更してワークフローを実行する。 go.mod など依存関係に変化はない。 go build: 60秒 → 1秒 docker/build-push-action ステップ: 2分30秒 → 30秒 ワークフロー: 3分 → 1分 前提 go build は Dockerfile のステップで行っており、イメージとして以下のような内容になっています。 FROM
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話 - Algomatic Tech Blog
最近はAIエンジニアを名乗ってるerukitiです。フロントエンドもバックエンドも、LLMを触るあれこれもやってるので、「AIエンジニア」くらいを名乗るとちょうどよさそうだなと思ってます。いずれLLM自体の開発なんかもやってるかもしれません。 LLMプロダクトを開発していると、構造化データを作りたいのに、Anthropic ClaudeのAPIにはJSONモードが無いことや、なんならJSONモードやfunction callingを使っても、データが正しい形式に従ってることは保証しがたい、みたいな自体に遭遇することがあります。 JSONが出力できたとしても、構造化データをうまく吐き出させるのは難しいものです。文字列を出力させたいけど、複数あるときは、配列なのか、それともカンマ区切りなのか？項目がオプショナルの場合はどうするか？項目が存在しない、空文字や 0 や undefined や nu
本記事は 【プルリクウィーク】 4日目の記事です。 💻 3日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 5日目 📚 こんにちは越川です。 GitHubはアプリケーションの開発に携わる人がメインで使う、という印象が強かったのですが現在、クラウドエンジニアの私もほぼ毎日GitHubを触っています。 私の場合、業務上、IaCを使うのでプログラミングをする機会が多く、その分プルリクエスト（以降PR）を見ることも出すことも多くあります。今回は自分自身がPRを見る時、または出す時にどんなことを意識しているのかを書いてみようと思います。 ※PRとは新規開発や改修などの内容を関係者に通知する仕組みです。このPRをトリガーに関係者はコードのレビューを実施し、問題なければマージを行います。 ※IaCとはInfrastructure as Codeの略称で、サーバーやネットワークなどあらゆるインフラリソースをコード化し、構築を
2045年頃にシンギュラリティが起きると言われている。技術の進歩が予想以上に速いことから、これが早まる可能性があると考える研究者も多い。 私はシンギュラリティはもう来てるんじゃないかと思っている。今回はその根拠について少し書く。 岡谷貴之さんの『深層学習』(第二版)には「student gradient descent」という言葉が出てくる。ちなみに、この本は第一版から大量にページが追加されて、第一版とは全く別の内容となっているので、第一版を買った人も是非第二版を手にとって欲しい。 さて、このように大学院生がランダムな思いつきを端から試すことで得られた深層学習のアイデアやテクニックやらがたくさんあるのが現在のこの界隈の状況である。 彼らは決してIQ 500のような超知能を持つわけではないが、彼らが試行錯誤することにより技術的な前進が得られているわけである。 つまり、シンギュラリティに必要な
キリンホールディングスは5月20日、電気の力で減塩食品の塩味やうま味を増強するという食器型デバイス「エレキソルト スプーン」を発表した。減塩食品の塩味を約1.5倍に強める独自の電流波形の技術を搭載した。 同社のヘルスサイエンス領域の新規事業。まず200台をオンラインストアで抽選販売し、6月から雑貨チェーン「ハンズ」の一部店舗でも数量限定で販売する。1万9800円。 食品を介して微弱な電流を舌周辺に流すスプーン型デバイス。持ち手部分の電源ボタンを押すと、スプーン先端から微弱な電流が食品に流れ、約0.5秒かけて塩味やうま味を増強。食品を介して約2秒間、微弱な電流が流れる。じっくり味わうことで塩味が強まるという。 食事の際、塩味の基となるナトリウムイオン（Na+）は口内で分散しており、舌で味として知覚されないものもあるが、電流によりナトリウムイオンを舌の方に引き寄せることで塩味が強くなった錯覚を
夢展望[3185]：不正アクセスによる当社子会社公式ホームページのドメイン盗難についてのご報告 2024年6月3日(適時開示) ：日経会社情報DIGITAL：日本経済新聞
2024年6月3日 夢展望[3185]の開示資料「不正アクセスによる当社子会社公式ホームページのドメイン盗難についてのご報告」 が閲覧できます。資料はPDFでダウンロードできます
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設計書などドキュメント類は一切作りません！でもその代わりシステムの出来上がりは超速で価格も激安です。っていうベンダーの存在を知った
てとらα SI @TETRA_IT 設計書などドキュメント類は一切作りません！テスト結果もありません！でもその代わりシステムの出来上がりは超速で価格も激安です。っていう恐ろしい地方ベンダーの存在を知った。とにかく安く早くを求める地方企業や支社などの要望とマッチして管理不能なシステムが量産されてる 2024-05-28 09:25:50
実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
はじめに こんにちは。スペースマーケットでWebエンジニアしてます、新卒のdumbled0reです。 4月に入社してから早2ヶ月経って、入社式が昨日のように感じています。時の流れは早い。 日頃、ブラウザ操作する時はPythonのライブラリであるSeleniumを使用していましたが、vscodeにあるPlaywrightの拡張機能を使用すれば非エンジニアの方でも簡単にブラウザ操作用のコードを書けたので紹介します。 Playwrightとは PlaywrightとはMicrosoftが開発したオープンソースのE2Eテスト自動化フレームワークです。 Chromium、Firefox、WebKitなどの主要なブラウザで対応しており、1つのコードで複数のブラウザ上で動作確認も行えます。 環境 node 20.9.0 playwright 1.44.0 拡張機能のインストール 今回使用するVScode
![[Playwright]VScodeの拡張機能でらくらくブラウザ操作](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/aeab1ee552bc8ea8fc414d63e3cd992eb142f720/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--V4XD7bFE--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BPlaywright%25255DVScode%2525E3%252581%2525AE%2525E6%25258B%2525A1%2525E5%2525BC%2525B5%2525E6%2525A9%25259F%2525E8%252583%2525BD%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252582%252589%2525E3%252581%25258F%2525E3%252582%252589%2525E3%252581%25258F%2525E3%252583%252596%2525E3%252583%2525A9%2525E3%252582%2525A6%2525E3%252582%2525B6%2525E6%252593%25258D%2525E4%2525BD%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3Adumbled0re%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzc1NTA1NzM5OGYuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3A%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252583%25259A%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252583%25259E%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525B1%2525E3%252583%252583%2525E3%252583%252588%252520Engineer%252520Blog%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzQ1MTY4OGExZGEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
米Blueskyは5月5日（現地時間）、起業家でTwitter（現X）の共同創業者、ジャック・ドーシー氏が取締役を退いたことを公式投稿で明らかにした。ドーシー氏はBlueskyの立ち上げに関わり、資金を提供してきた。 ドーシー氏は前日、X上で「まだBlueskyの取締役を務めていますか？」と問われて、「No」と答えた。 本稿執筆現在、Blueskyの公式サイト上では、まだドーシー氏が取締役となっているが、Blueskyは「ジャックの退任に伴い、Blueskyの新しい取締役を探している」としている。 ドーシー氏は2019年、ソーシャルメディア向けのオープンで分散型の標準を開発するために、独立組織「BlueSky」に出資していると発表し、2021年には現在のCEO、ジェイ・グレイバー氏を“初代リーダー”に任命した。2023年ごろには主に分散型ソーシャルサービスNostrを支援するようになり、現
ウナギを全く使わずに、かば焼きを忠実に再現したかまぼこ「ほぼうなぎ」の予約を、魚肉練り製品の食品会社「カネテツデリカフーズ」（神戸市東灘区）が6月6日からオンラインストアで受け付ける。今年は客からの指摘をもとに、さらなる進化を遂げたという。 世界的に絶滅が危惧されていたウナギを守ろうと2018年に開発。原材料に魚肉のすり身を使い、静岡県のウナギのかば焼き工場で本物のたれを使って3回にわたり焼き上げている。 ウナギのかば焼きの食感や見た目、味、香りを再現しているだけでなく、元気の源という亜鉛をウナギよりも多く入れ、滋養強壮に良いとされる山芋も加えている。 毎年夏限定で販売し、完売する人気商品。ただ同社によると、昨年は客から「味が淡泊」「本物よりも軟らかい」という感想が寄せられた。 そのため、昨年よりも身を厚くしてふっくらとした食感にしたり、甘みのあるたれに変えたりして「さらに本物のウナギのか
Svelte は記述量が少なくシンプルなコードで書けることが特徴の 1 つでした。しかし、アプリケーションの規模が大きくなるにつれて学習コストや認知負荷が増加していくという課題が浮上してきました。Svelte v5 で導入される Rune は今までの Svelte のコンセプトを覆し、よりシンプルになることを目指しています。このトークでは Svelte v5 の新機能を通じて Svelte の書き方がどのように変わるのかについて話します。
MySQL 8.4 LTS登場！！
記事を書くのが遅くなってしまったが、先日MySQL 8.4シリーズが登場したので紹介をしておこうと思う。新機能の解説については機会を改めて書くとして、今回は主にアップグレードにまつわる重要なポイントを書き記しておく。 LTS = Long Term Support 以前の記事でも紹介した通り、MySQL 8.4はLTS = Long Term Supportのバージョンとなっている。長期間サポートするために互換性を最大限保証するバージョンである。前のメジャーバージョンであるMySQL 8.0シリーズのように、シリーズの途中で互換性が破壊されるような変更が入ることは基本的に無い。「バグ修正のためにどうしても仕様を変えなければならない」というような事態が生じる可能性はゼロではない。なので絶対に互換性が保たれるとは言い切れないところであるが、基本的には仕様変更はない方向で今後リリースされていくこ
本記事は 【プルリクウィーク】 2日目の記事です。 💻 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 📚 はじめに Git と インフラ屋 と IaC そもそもインフラ屋が管理するコードとは？ IaC インフラ関連の設定ファイル CI/CD周りの設定ファイル PRレビューで難しいと思うこと 何を持ってOKとするか そもそも検証が難しい 網羅性が判断つかない PRレビューで意識していること 静的チェックの導入 コメントには意向を示す略語を付ける コメントがFixすればリアクションしてクローズする 対面レビューの時間を設ける リリースとの親和性が高い さいごに はじめに こんにちは、加藤です。 普段、私はインフラエンジニア（以下インフラ屋）としてシステム運用に携わっています。 最近はIaCの普及もあり、インフラチームでもプルリクエスト(以下PR)レビューを実施しているチームが多いのではないでしょうか
STORESでフルタイムRubyコミッタをやっている遠藤（@mametter）です。 最近Rubyインタプリタのとある問題の修正に成功した（と思う）ので紹介します。といっても格好良い話ではなく、とても泥臭い話です。 問題 RubyのCIで不定期に次のようなエラーが発生していました。いわゆるflaky test。 1) Failure: TestSymbol#test_inspect_under_gc_compact_stress [.../ruby/test/ruby/test_symbol.rb:126]: ":testing" expected but was ":\"\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\"". 発生確率が絶妙で、しばしば起きるのですが、デバッグのために狙って再現しようとしても起きないという代物でした。 問題の分析 エラーが起きていた
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[Playwright]VScodeの拡張機能でらくらくブラウザ操作
Bluesky、ジャック・ドーシー氏が取締役から外れたことを認める
今度こそ「ほぼうなぎ」 ウナギ不使用、客からの感想踏まえ試行錯誤：朝日新聞デジタル
よりシンプルになる Svelte の世界
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