デザインシステム入門 | Wantedly Engineering Handbook
デザインの構造を正しく捉えることは、UI の実装を専門にしているかどうかを問わず、開発生産性が高く、ユーザにとっても使いやすい実装を実現するための重要なポイントです。 この章では、Wantedly におけるデザインシステムの構成、そして UI を実装する上で基礎となる Wantedly の UI デザインシステムの概念と考え方について解説します。 なお、この記事はノンデザイナーズ・Wantedly デザインシステム完全理解ペーパーを元に書いています。
デザインの構造を正しく捉えることは、UI の実装を専門にしているかどうかを問わず、開発生産性が高く、ユーザにとっても使いやすい実装を実現するための重要なポイントです。 この章では、Wantedly におけるデザインシステムの構成、そして UI を実装する上で基礎となる Wantedly の UI デザインシステムの概念と考え方について解説します。 なお、この記事はノンデザイナーズ・Wantedly デザインシステム完全理解ペーパーを元に書いています。
Kamal Handbook
Kamal Handbook Kamal Handbook is the missing manual for the new Kamal deploy tool which lets you run Docker in production with minimal effort. — Visualize Kamal's concepts and learn things behind-the-scenes. — Understand Kamal's configuration. — Deploy practical life examples with confidence. Includes a foreword by Donal McBreen, Kamal contributor and Lead Programmer at 37signals.
Many of you have been asking me when I will publish an updated version of the Debian Handbook… the last proper release dates back to Debian 8 Jessie ! Yes I entirely skipped Debian 9. I didn’t want this to happen again so I hired two external contributors to update the book for Debian 10 (thank you Daniel Leidert and Jorge Maldonado Ventura). The content has been ready for a while in git but I’m s
front-end-interview-handbook/README.md at master · yangshun/front-end-interview-handbook · GitHub
これは何のリポジトリですか？ フロントエンドの求人面接では典型的なソフトウェアエンジニアの面接とは異なりアルゴリズムの重要性が低く、特定の領域（HTML、CSS、JavaScript など）の入り組んだ知識や専門的な技術についてより多くの質問がなされます。 フロントエンドエンジニアの面接の準備に役立つリソースは既にいくつかありますが、ソフトウェアエンジニアの面接のリソースほど豊富ではありません。既存のリソースの中で最も有益な質問集はおそらく Front-end Developer Interview Questions ですが、残念ながら私はこれらの問題の多くに対して完全かつ満足のいく回答をネット上に見つけることができませんでした。そう、このプロジェクトはそれらの質問に回答する試みなのです。また、このプロジェクトはオープンソースなので、Web の状況が進歩するのにあわせてコミュニティのサポ
はじめに この記事では、API のサービングの観点から EC2,ECS, Lambda を比較します。 EC2 の API サービングについて 料金 リザーブドインスタンスを購入することで料金を下げることができる メンテナンス ECS や Lambda に比べて、より多くの管理とメンテナンスが必要 EC2 では、ユーザがインスタンスを自ら管理し監視する必要があり、適切にプロビジョニングされ、必要なセキュリティ構成を持ち、適切にスケーリングされていることを確認する必要がある 利点 ECS、Lambda と比較して、もっともリソースの制約がなく、カスタマイズ性が高い GPU インスタンスをサポート 欠点 インスタンスの管理が必要であり、複雑になる可能性がある 他のオプションよりも高価になる場合があり、特に効率的に使用されない場合はそうなる可能性がある Docker を使わない限りは
概要 本記事ではWhisperとPyannoteを使った話者分離と音声認識の方法をサンプルコードとともに紹介します。 2022年12月現在、Whisperで話者分離を行うことは難しく、Pyannoteで話者分離した音声に対してWhisperで音声認識を行う手法が主流となっています。本記事ではYoutube動画を上記方法で話者分離と音声認識にかけてみます。なお、本記事は動作環境としてGoogle Colabを想定しています。 音声ファイルの準備 はじめに音声ファイルを準備する必要があります。今回は冒頭で述べたとおり任意のYoutube動画をDownloadしてきて利用します。 from pathlib import Path #@markdown #### **Youtube video** video_url = "https://www.youtube.com/watch?v=V2R
LangFlow とは LangFlow は、LangChain の GUI を提供するパッケージです。 これを用いることで、ドラッグ＆ドロップでコンポーネントを組み立て、チャットボックスでフローの実験とプロトタイプを楽に行うことができます。 LangFlow の使い方 LangFlow の実行 ここでは、LangFlow の使い方を簡単に紹介します。 実行環境への依存度を下げるため、今回は Docker コンテナを用いて実行します。 適当なディレクトリ内に、以下の２つのファイルを作成します。 Dockerfile FROM python:3 USER root RUN apt-get update RUN apt-get -y install locales && \ localedef -f UTF-8 -i ja_JP ja_JP.UTF-8 ENV LANG ja_JP.UT
VPoE handbook | エンジニア組織のマネジメントに悩んでいた三年前に戻れるなら渡したい。VPoE handbookを書き終えました (目次&サマリ付) （この記事はVPoE handbookの目次＆サマリパートです） 以下で書き始めを宣言してから進捗が悪思わしくなかったhandbookですが、ようやく書き終わりました。 数えるといつの間にか合計30,000字ほどになり、意外とボリュームが増えてしまったので、少しずつ読みやすいように章ごとに記事にしています。 目次はこの記事の目次部分、もしくはこちらのマガジンの一覧からご覧ください。 この記事自体ではその目次と簡単な解説をつけ、ざっくりと全体像を知り、詳しく読みたい気に
ビジネスに活かす LLM：自社データ検索とベクトルデータベースの詳細ガイド はじめに 近年、生成 AI 技術の進化がビジネスの世界で大きな影響を与えています。その中でも、ChatGPT などの台頭により LLM（大規模言語モデル）の活用に注目が集まっています。この能力をビジネスにおいて最大限に活かすには、タスクの目的や領域に応じて LLM を適用させることが重要です。 そのための一つの解決策として、この記事ではベクトルデータベースの活用を紹介します。ベクトルデータベースとは何か、どのような利便性をもたらすのかについて理解を深めるための一助となれば幸いです。 LLM におけるドキュメント検索の方法 LLM（LargeL Language Model/大規模言語モデル）は、大量のテキストデータから学習し、自然言語を理解する能力を持つ AI モデルです。LLM については下記の記事でも解説し
Sexual consent handbook 性的同意ハンドブック 慶應 on Strikingly
Voice Up Japan 慶應支部は、塾内の授業におけるジェンダー観調査を行っています。 ①現状の把握 ②再発防止 ③大学の意識アップデート を実現するためには、１つでも多くの回答が必要です！ より過ごしやすいキャンパスを目指して、ぜひ回答にご協力ください。本当に５分で終わります！
【徹底解説】ChatGPT「Code Interpreter」の活用方法ガイド | Hakky Handbook
※この記事は AI によって書かれた内容をもとに作成したものになります。Hakky では自社の取り組みの一環として、記事作成に AI を導入しています。 2023 年 7 月 7 日、ChatGPTの運営元であるOpenAIは、全 ChatGPT Plus ユーザーを対象に**Code interpreter(コードインタプリタ)**の実装を発表しました。これにより ChatGPT 上でコードを実行したりローカルファイルのデータを扱うことができるようになります。この記事では、ChatGPT と Code Interpreter の概要から、具体的な活用方法、設定方法、トラブルシューティングまでを詳しく解説します。 Code interpreter(コードインタプリタ)とは ChatGPTは、OpenAI が開発した対話型の生成 AI です。この AI は膨大な学習データに基づいて自然な応
概要OpenAI API は使用したトークン数に応じて、お金がかかります。そのため、使用するトークンをできるだけ削減することで、コストを抑えて利用することができます。本記事ではいくつかの使用トークンを減らす方法を紹介します。 消費されるトークン数の確認まず、トークン数を削減する前に「これからどの程度のトークン数を利用することになるのか」を確認することで、余計なコスをかけずに済みます。 例えば、以下の方法を用いることでプロンプトのトークン数を確認することができます。 OpenAIのツールでトークン数を計算tiktokenを使用OpenAIのAPIで使用したトークン数APIの概要 OpenAI APIでは以下のように返答に使用したトークン数が含まれています。 "usage": { "prompt_tokens": 5, "completion_tokens": 7, "total_tok
完全リモートワークのGitLab社を支える「GitLab Handbook」とは何なのか｜翔泳社のビジネスとITの本
ITエンジニアにはお馴染みの、効率的なソフトウェア開発を支援するDevOpsプラットフォームであるGitLab。 GitLabを開発・提供しているGitLab社はオフィスのない世界最大のリモート組織と呼ばれ、世界67カ国2,000人以上のメンバーがリモートワークをしています。プロダクトだけでなく、働き方改革の文脈でも注目されているのです。 一部の企業ではリモートワークからオフィス出勤への揺り戻しが起きつつあります。リモートワーク特有の問題（コミュニケーションや効率性など）から生じた動きですが、GitLabではこうした問題をいかに解決し、またどうやってリモートワークで成果を上げ、成長を遂げているのでしょうか。 その土台となるのが「GitLab Handbook」という、同社の組織運営と仕事のやり方に関するすべてがまとめられたハンドブックです。会社の歴史からコミュニケーション、評価制度などあら
handbook/interview-guide-ja.md at master · quipper/handbook
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本章では、gRPC in Ruby の Quick Start から一歩先、「Wantedly で Ruby を使って gRPC Server/Client の開発をどう行なっているのか」について紹介します。
大規模言語モデル（LLM）の概要 **大規模言語モデル(LLM, Large Language Model)**は、膨大なデータセットを基に学習した言語モデルのことで、2018 年にBERTのモデルが登場して以来、注目を集めています。 LLM は、与えられた入力から適切な出力を生成する能力を持ち、GPTやBLOOM、LLaMAといった多言語対応のモデルが多いことも特徴です。 大規模言語モデル（LLM）の基本的な仕組み 入力文をベクターに変換（形態素解析などで文をトークンに分割） Encoder（トークンから特徴量を抽出） Decoder（特徴量を基に次のトークンを予測） 入力文に続くトークンの確率を出力 上記の手順を繰り返して、文章が生成されます。 尚、これらのモデルは非常に大規模で、メモリー不足のため一般的なマシンでの実行が難しい場合が多いです。 大規模言語モデル（LLM）ができるこ
GitHub - microsoft/TypeScript-New-Handbook: Incubation repository for the new TypeScript handbook 🐣
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GitLab Handbook Usage
Flow structure A (process) problem comes up, frequently in an issue or chat. A proposal is made in a merge request to the handbook. Once merged, the change is announced by linking to the diff in the MR or commit. Major ones are posted in the #whats-happening-at-gitlab slack channel. Medium ones are posted in the #handbook channel for visibility, with a one line summary of the change. If there was
※この記事は AI によって書かれた内容をもとに作成したものになります。Hakky では自社の取り組みの一環として、記事作成に AI を導入しています。 AI 技術の進化に伴い、ビジネスシーンでの ChatGPT の活用が広がってきています。この記事では、ChatGPT に代表される大規模言語モデル（LLM）を活用するプロンプトのアプローチの一つで、LangChain にも実装されている ReAct について、ビジネスパーソン向けに解説いたします。 LLM と プロンプトエンジニアLLM を効果的に活用するための考え方のひとつに「プロンプトエンジニアリング」というものがあります。プロンプトは、LLM に与える命令等のことで、目的のタスクと併せてヒントや関連する情報などを与えることでより目的にあった回答を引き出すことができるようになります。プロンプトエンジニアリングとは何かについてはこちら
Previously published as a PDF Code Review Handbook: Code Review Basics How do you do a code review? Typically, I get an email from bitbucket or Github saying “Adam added you as a reviewer on ‘SMB-1182-larger-buttons’”. This is probably the 10th PR of the day, it is a constant stream. Often there is a 20 file PR that I just do not want to get started on. This is the industry standard PR environmen
Wantedly のエンジニアには、課題発見からリリース、そして結果分析までの一連の改善ステップを、オーナーシップを持って進めることが期待されます。その中のフロントエンドの実装において、プロダクトデザイナーと上手くコミュニケーションをとって協働することは、改善スピードを上げるためにも、またプロダクトの品質を上げるためにも重要なスキルになります。 本章では、Wantedly のエンジニアとして、プロダクトデザイナーとのコミュニケーションのあり方や、プロダクトをスムーズに開発するために気をつけることを説明します。前半では、一般的にデザイナーと協働するために心得ておくと良いことを、後半では、スムーズに仕事を進めるための心得について、リリースまでの全体像を説明した後、各ステップごとに気をつけるべきことを説明します。 デザイナーと上手く協働するテクニックは色々とあると思います。また、一緒に働く人によ
この章では、モバイルのアーキテクチャについてまとめています。 Wantedlyでのモバイルの歴史から、現在の状態、そして将来の展望について記述しています。 この章は、継続的にメンテナンスされ、モバイルエンジニアのオンボーディングの一助になることを期待します。 モバイルアプリにおいて、アーキテクチャにバージョンが生まれるのは必然です。 既存のアーキテクチャの課題感への解決策として新しいバージョンのアーキテクチャが生まれたり、パラダイムシフトが起きるとアーキテクチャが変わっていきます。 アーキテクチャは、バージョンが新しくなるたびに改善していきます。 しかし、古くなったアーキテクチャをすべて一度にリニューアルするのは、膨大なコストが掛かるため非現実的であり、徐々に古いものを新しくしていくのが現実的です。 そのため、常に古いバージョンのアーキテクチャと向き合う必要があります。 この章は、古いアー
Jasper is a tool that allows you to view GitHub issues and pull requests with flexible criteria. For example, you can browse issues and receive update notifications for issues with conditions such as "pull requests you create" or "issues with a nodejs/node bug label". We call this functionality "Stream" in Jasper, and we can set up a Stream with the following query to view an issue with the condit
Registration – Block Editor Handbook | Developer.WordPress.org
You can use the functions documented on this page to register a block with JavaScript only on the client, but the recommended method is to register new block types also with PHP on the server using the `block.json` metadata file. See metadata documentation for complete information Learn how to create your first block for the WordPress block editor. From setting up your development environment, too
dbt入門 | Hakky Handbook
dbt 入門 dbt とは dbt とは、data build tool の略で、ELT の T を担当するソフトウェアです。つまり、データウェアハウスにあるデータを加工してデータウェアハウスに書き戻すツールになります。ELT の EL の部分は Meltano など他のツールに任せます。 特徴 dbt には主に以下の機能や特徴があります。 SQL の SELECT 文だけで開発可能 スキーマや依存関係に関するドキュメントの自動生成機能 NULL、参照整合性などの自動テスト機能 Jinjaによる処理のモジュール化 Git、CI / CD などソフトウェア開発の手法が活用可能 dbt の利用方法 dbt は、SaaS としての「dbt Cloud」と OSS の「dbt CLI」を利用することができます。それぞれの機能の違いは以下の記事をご参照ください。 dbt Cloud と dbt
※この記事は AI によって書かれた内容をもとに作成したものになります。Hakky では自社の取り組みの一環として、記事作成に AI を導入しています。 プロンプトの役割 プロンプトは、ChatGPT や他の AI 言語モデルに対して、指示や質問を与えるための入力文です。プロンプトを受け取った AI モデルは、それに基づいて適切な文章を生成したり、回答を提供します。 例えば、「東京のおすすめ観光地は？」といったプロンプトを入力すると、AI モデルは東京の人気スポットに関する情報を提供することができます。また、「怒りを表現する文章を教えてください」というプロンプトに対しては、感情を含んだ文章が生成されるでしょう。 プロンプトは、AI モデルとの対話の鍵となる要素であり、適切なプロンプトを与えることで、求める情報や文章を効果的に取得することが可能です。ただし、プロンプトの内容や表現によっては
OpenAI API を Python で使うOpenAI API を Python で使うには以下の手順に従います。 OpenAI PythonライブラリをインストールするAPIキーを設定するAPIを使用してテキスト生成する以下でこれらの手順を説明します。 1. OpenAI Pythonライブラリをインストールするopenai Pythonライブラリをインストールしてください
概要 このページでは、LangChain のエージェントの使用例を紹介します。 エージェントの概要や基本的な使用例を確認したい方は、先に、「エージェントについて」や 「LangChain を Python で使う」 などをご覧ください。 このページでは、エージェントの使用例として、以下に挙げるものを取り扱います。 Conversation Agent "conversational-react-description" エージェントを用いてチャットボットを作成します MRKL "MRKL Systems" という論文で提案されたアーキテクチャを模倣するエージェントを構築します 使用するエージェントタイプは "zero-shot-react-description" です ツールとしてデータベースや検索 API などの外部のツールを呼び出せるようなエージェントを構築します ReAct "r
This section dives deep into practical tips for specific topics of algorithms and data structures which appear frequently in coding questions. Many algorithm questions involve techniques that can be applied to questions of similar nature. The more techniques you have in your arsenal, the higher the chances of passing the interview. They may lead you to discover corner cases you might have missed o
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Debian Handbook for Debian 10 Buster, now live !
EC2 vs ECS vs Lambda：APIのサービングの観点から | Hakky Handbook
WhisperとPyannoteを用いた話者分離と音声認識 | Hakky Handbook
LangFlow とは | Hakky Handbook
VPoE handbook｜Takayuki Shimizu｜note
ビジネスに活かすLLM：自社データ検索とベクトルデータベースの詳細ガイド | Hakky Handbook
OpenAI API の利用トークン数を減らす方法 | Hakky Handbook
実践: gRPC in Ruby | Wantedly Engineering Handbook
大規模言語モデル（LLM）の概要について | Hakky Handbook
R for applied epidemiology and public health | The Epidemiologist R Handbook
LLMに考えて行動させるLLM の ReActの概要 | Hakky Handbook
Code Review Handbook – Sledgeworx Software
プロダクトデザイナーと上手に協働するための心得 | Wantedly Engineering Handbook
モバイルアプリのアーキテクチャ | Wantedly Engineering Handbook
What is Jasper | English | Jasper Handbook
SNSで話題のChatGPTプロンプトインジェクション攻撃とは | Hakky Handbook
OpenAI API を Python で使う | Hakky Handbook
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Introduction | Tech Interview Handbook