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
class HOGE{ public string $tel{ set{ if(!ctype_digit($value)){ throw new ValueError("電話番号は数値のみ"); } if(strlen($value) < 10){ throw new ValueError("電話番号は10文字以上"); } $this->tel = $value; } get{ return '電話番号は' . $this->tel; } } } $hoge = new HOGE(); $hoge->tel = '123456789012'; // OK $hoge->tel = 'abcdefghijkl'; // Uncaught ValueError: 電話番号は数値のみ $hoge->tel = '123'; // Uncaught ValueError: 電話番号は10文字以上
tl;dr はじめに DuckDB とは DuckDB では何が読めるのか 使ってみる S3 上のJSON を読んでみる リレーショナルデータベース 他ツールではなく DuckDB を使うメリット しくじりポイント （特にリリースされたばかりの）バージョンには気をつける S3 のオブジェクト数が多い場合不都合がありがち スレッドの調整が必要な場合も Redshift には未対応 終わりに 付録 MySQL のデータを読み込む例の MySQL 側の準備 tl;dr DuckDB 便利だよ。分析以外でも使えるよ 色々な場所のデータを閲覧・結合できるよ。標準SQLも使えるよ ただし、細かい落とし穴は色々あるので気をつけてね はじめに2023年4月にデータエンジニアとして入社したmin（@not_rogue）です。暖かくなるにつれ、YouTube で見た南伊豆ロングトレイル | 松崎町に行く機運が
はじめに 自動化やツール開発において、通常時に上手くいくのは当たり前です。大切なのは失敗を想定することです。自動化したツールがエラーも出さずに実行結果的にも成功してるので動いていると思っていたら、実は問題が発生していて泣いた経験は、多くの人にあるのではないでしょうか。エラーを出力し、適切に失敗させて、ログに記録することで、問題の早期発見と迅速な対応が可能になります。また、エラーが発生する可能性のある箇所を事前に想定し、適切に処理することで、ツールの信頼性と安定性が向上します。 しかし、エラーハンドリングができていても、それだけでは不十分です。優れた自動化ツールは、環境の変化に柔軟に対応できるようにコードが設計されているべきです。 また、自動化ツールの完成度を高めるには、エラーハンドリングだけでなく、保守性、拡張性、ユーザビリティなども考慮する必要があります。 自動化ツールを開発する際は、常
getとfindの使い分け - 日々常々
メソッド名の getXXX と findXXX どっちがいいの？みたいな話になることがある。 この手の話ができるだけでもいい感じだと思います。名前が記号化していないってことなので。 世の中には名前に力を割くのが無駄な文脈もあって、そう言うのに晒されて続けると当然そこに力をかけなくなります。 その文脈では最適解だけど、私は名前が重要だと思っているし、その価値観を土台に他のものを積み上げていきたい。 ということで話を戻す。 「得る」と「探す」のようなものを意図して使い分けるとコードが読みやすくなります。 使い分け方によって読みやすさは変わりはするのですが、「意図して使い分けている」だけでも十分変わります。 その意図に共感できたり汲み取れたりすればさらに読みやすくなりますが、その前段階として意図の有無が重要だと思ってます。 私の基本的な使い分け getHoge(条件): Hoge findHog
Next.jsでSSRF（=Server Side Request Forgery）の脆弱性が発覚したことが社内で話題になったので、まとめておこうと思います。対象の脆弱性は以下です。 脆弱性の概要 SSRF脆弱性は本来到達できないサーバーに対して、公開されてるサーバーを経由してアクセスすることができてしまう脆弱性です。 今回のNext.jsの脆弱性はhttpヘッダーのHostを書き換えることで、self hostingなNext.jsサーバーから任意のhttpリクエストを送信できてしまうというものです。これは、外部には公開してない内部APIに対するリクエストも可能になるため、SSRF攻撃になりえます。 今回の脆弱性の対象は、以下の条件を満たしている必要があります。 Next.jsをself hostingで運用している Next.jsアプリケーションがServer Actionsを利用して
なぜ分割代入をすると Vue は reactive ではなくなるのか - Stockmark Tech Blog
こんにちは。 Anews の開発に携わっている Engineer の 羽柴 と申します。 Anews はフロントエンドを Vue で開発しています。 自分自身の背景として、Stockmarkに入社するまでは React を使って開発していたので Vue の経験は殆どない状態でした。 そこで理解を深めるために chibivue を使った勉強会を社内で進めています。 その時に気づいたことを share したいなと思い、この記事を書きました。 ja.vuejs.org chibivueとは Vue を書き始めた感想 chibivue の勉強会を進めて Proxyについて でもなんで まとめ 余談 最後に chibivueとは ubugeeei.github.io Vue を最少単位で作ってみようという project です。 浅い理解でよければ公式 docs をさらっと読んで実装するのが早いので
Python命名規則の基本
はじめに Pythonの命名規則は、コードの可読性を高めるために非常に重要です。 実はPeP8というPythonのスタイルガイドには、命名規則に関する詳細なガイドラインが記載されています。 本記事では、Pythonの命名規則について、PeP8に基づいてまとめたいと思います。 なぜ命名規則が重要なのか 命名規則(Naming Convention)は、コードの可読性を高めるために非常に重要です。 最も重要なのは一貫性(Consistency)で、コードが一貫性のある命名規則に従っていると、変数や関数の目的が明確になり、コードの理解が容易になります。 また、命名規則に従っていると、他の開発者がコードを読んだり、メンテナンスしたりする際にも、迷うことなく作業を進られるため、作業効率UPにもつながります。 Pythonの命名規則のタイプ Pythonの命名規則には、大きく分けて以下の4つのタイプが
[アップデート] Amazon SES に新機能 Mail Manager が追加されました | DevelopersIO
いわさです。 先日 Amazon SES を眺めていたら何やら見たことのない機能が追加されていました。 なんか新しいの登場したな。Mail Manager pic.twitter.com/6wIyviNuiB — いわさ (@Tak1wa) May 22, 2024 そして、つい先程アップデートのアナウンスと公式ブログも公開されました。 どうやら受信メールゲートウェイを担う機能のようです。 今までも Amazon SES ではシンプルにメールを受信して SNS への通知や Lambda の実行などは出来ていましたが、公式ブログによると受信メール機能が強化されたようなイメージでしょうか。 Amazon SES currently offers a way to receive incoming emails from the internet using its SMTP interface
![[アップデート] Amazon SES に新機能 Mail Manager が追加されました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dc7b169c31f578b497e4c85d122a88c24b6c46ba/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-ses.png)
こんにちは、DevRelブロックのikkouです。2024年5月15日から17日の3日間にわたり沖縄県は那覇市で「RubyKaigi 2024」が開催されました。ZOZOは例年同様プラチナスポンサーとして協賛し、スポンサーブースを出展しました。 technote.zozo.com ZOZOとWEARとRubyKaigi エンジニアによるセッション紹介 Generating a custom SDK for your web service or Rails API Namespace, What and Why YJIT Makes Rails 1.7x Faster Using Ruby in the browser is wonderful. An adventure of Happy Eyeballs Embedding it into Ruby code Unlocking Pot
どうも、オリィ研究所の ryo_grid こと神林です。 こんにちは。 時系列データに対するディープラーニング適用の一例として、深層強化学習（DQN）させたトレードエージェント（まともなパフォーマンスを発揮する）のモデルを作成し、FX自動トレード（のシミュレーション）をするということにトライしてきました。 深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【続】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【成功】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【LSTM導入版】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita このテーマに
GitHub Actions入門
GitHub Actionsとは？ GitHub Actionsは、GitHubが提供する「スクリプトを動かしてあげるよ～」なサービスです。 具体的に言うと、リポジトリに以下のようなディレクトリを作って、その中に「こういうときにこれを実行してね」なYAMLファイルを設置しておくだけで、GitHubが「お！これを実行したらええんやな！」と認識してくれます。 料金（2024年05月現在） publicリポジトリだと無料で使い放題です。すごい。 privateリポジトリでも無料枠が2,000分/月もあります。 その前に：YAMLの書き方を予習する 先にYAMLの予習をしておくのがオススメです。 というのも、先にYAMLの書き方が分かっていないと「これはGitHub Actionsの機能なの？YAMLの機能なの？」と迷うからです。 学習としてオススメなのが、JSONでいろいろなデータを表現してみた
RubyKaigi 2024 に Ruby Sponsor として協賛しました！ | MEDLEY Developer Portal
2024-05-24RubyKaigi 2024 に Ruby Sponsor として協賛しました！こんにちは。人材プラットフォーム本部プロダクト開発室 第五開発グループ所属の寺内です。 新卒からメドレーに入社して今年で 4 年目のエンジニアで、老人ホーム・介護施設の検索サイトである 介護のほんねの開発を担当しています。 メドレーは 5 月 15 日から 17 日に 沖縄県那覇市の那覇文化芸術劇場なはーと にて開催された RubyKaigi 2024に Ruby Sponsor として協賛しました！ RubyKaigi 2024 は Ruby をテーマとした国際的なカンファレンスで、世界中から様々な Ruby エンジニアが集う大規模なイベントです。 エンジニアとエンジニア採用担当の計 12 名が現地参加し、たくさんの方々と交流させて頂きました。また、スポンサー LT もさせていただきました
RubyKaigi 2024のファインディブースで出したRuby Code Quiz解説 - Findy Tech Blog
こんにちは、あるいはこんばんは。 @gessy0129です。 沖縄、行ってきました！ 観光、しませんでした！ とても楽しかったです！ 今回、ファインディブースでは、Ruby歴×Ruby関連のカンファレンス参加回数は？というアンケートと日替わりでRuby Code Quizを実施しました！ 全体的なブースの話はDevRelのまっきーがまとめているのでそちらをご覧ください！ note.com 本記事では、エンジニアなら気になるであろうFindy Ruby Code Quizの解説をしていきたいと思います！では、早速見ていきましょう！ 一日目 - Rubyバージョンの組み合わせ 問題 下記、実行結果のRubyバージョンの組み合わせを答えてください。 なお、ひとつのバージョンはひとつの選択肢にのみ回答できます。 Ruby versions: 3.3.0 or 3.2.0 or 3.1.0 or 3
シェーダー最適化入門 第1回目「条件分岐を使いこなせ」 - CORETECH ENGINEER BLOG
はじめに こんにちは、サイバーエージェントゲームエンターテイメント事業部、SGEコア技術本部（コアテク）のグラフィックスチームに所属している清原です。 コアテクのグラフィックスチームは、各子会社で利用されるグラフィックス関係の基盤の開発や、開発されているタイトルの描画系の不具合の調査や、パフォーマンスチューニングを日々行っています。 この記事では、シェーダー最適化入門として、基盤の開発や実際に開発されているスマートフォンアプリのパフォーマンスチューニングから得た知見を紹介していきます。 第一回目の連載記事として、何かと話題に上がるシェーダーでの条件分岐について取り上げます。「使ってはダメ」や「今のGPUなら使っても問題ない」など、様々な意見があるかと思いますが、この記事ではGPUの並列処理の仕組みを踏まえて、条件分岐の問題点とその対策についてお話ししていきます。 また、最後にはコアテクのグ
Fluentdのプラグインを作ってBigQueryにログを挿入するコストを1/3にした話 - pixiv inside
こんにちは。 機械学習チームにてレコメンドの改善を行っているgumigumi4fです。 この記事では、Fluentdにて収集したログをBigQueryに挿入する際に使用しているプラグインを置き換えることによって、高スループットかつ低コストを実現した話について紹介します。 背景 pixivではアクセスログやアプリケーションログ等をBigQueryに収集し、分析できるような仕組みを構築しています。 BigQueryへアクセスログを挿入する際はFluentdとそのプラグインであるfluent-plugin-bigqueryを用いて直接BigQueryへ書き込むようになっていたのですが、その際にログ欠損が起こることが問題となっていました。 ログの欠損はピークタイムで発生しており、そのピークタイムのログの流量は概ね毎秒30000logとかなり多く、実際Fluentdのworkerプロセスが1work
OTel Collectorでrunnによるシナリオテストの結果を投稿できるrunnreceiverを作りました - Diary of a Perpetual Student
blog.arthur1.dev の続編です。今回はrunnによるシナリオテストの結果を投稿するツールをOpenTelemetry CollectorのReceiver (Scraper)として作ってみました。 リポジトリ 以下のリポジトリで id:arthur-1 によるOpenTelemetry Collectorの自作Component群を公開しています。 github.com 使い方 ビルド ocb (builder)によってOpenTelemetry Collectorをカスタムビルドする必要があります。カスタムビルドの方法は公式のドキュメントBuilding a custom collector | OpenTelemetryを参照してください。 runnreceivcerをビルドに含める場合には、ocbのconfig YAMLのreceivers部分に、以下のように行を追加し
個人ブログを開設する機運が高まっていたところに、HonoXという試したい技術が出てきたので勉強がてら個人ブログを作ってみました。 今回ブログを構築する過程で調べたこと等をまとめていきます。 HonoXでSSGを始める HonoXとは @yusukebeさんが作っているHonoとViteを組み合わせたフルスタックのWebフレームワークです。 SSRが高速だったりCloudflareとの相性が抜群だったり何かとイケているフレームワークだったので時代の波に乗って使ってみました。 手順 に沿って始めればすぐに動きます。 GitHub - honojs/honox: HonoX - Hono based meta frameworkHonoX - Hono based meta framework. Contribute to honojs/honox development by creating
Google ドライブにある Excel ファイルをシュッと BigQuery にロードしたときの備忘録 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。機械学習・データ部の @irotoris です。 どこからかダウンロードしてきた Excel ファイルのデータを BigQuery に入れてほしいという話があり、Python と pandas で Excel を読み込んでシュッと BigQuery にロードしたときの作業備忘録です。 TL;DR Google Colaboratory に Google ドライブをシュッとマウントできて便利 pandas の ExcelFile() で Excel ファイルがシュッと読めて便利 備忘録 まずは人に聞いたりファイルをいくつか眺めてデータの仕様を把握します。どうやら以下のようなファイルのようです。 ファイル数は200以上、合計 5GiB 程度 Excel 内のシート数は 3つ Excel のシート名は「データの内容を表す文字列_ランダム文字列のサフィックス」※ 例: シート1: tr
※ 最小の意思決定にしては粒度が粗めですがイメージはつくかなと思います 開発プロセスも同様で、目的に対して複数のステップを踏むことがほとんどですよね。リファクタリングであれば単体テストをあてる ⇒ メソッドの内部実装変える ⇒ テストのリファクタリングする、みたいな。 こうした１つ１つの小さな意思決定という単位で履歴（意図）を残すことは、開発者の責任です。なぜなら、変更の差分はPRを見ればわかりますが、「なんでその意思決定（コードの変更）をしたのか？」はコミットメッセージを見ないと分からないからです。そういう意味で、開発者の Why? を把握するために、最終的なPRの差分がどのようにして出来上がったのかを知るために、最小単位の意思決定の履歴はレビュワーが欲しいと思う重要な情報なのです。 コミットメッセージが簡潔で分かりやすい コミットが意思決定の最小単位になっている と関連しますが、意思決
Node.jsの組み込みテストランナーとは 英語圏ではNode.js built-in test runnerとか呼ばれている存在で、Node.jsの組み込みテストランナーのこと。恐らくDenoのテストランナーに対抗して生まれた気配がする（Node.jsはDenoに機能追加があると真似する傾向があるため Node.jsの組み込みテストランナーは機能が二分されており、テストランナーとアサートに分かれている Jestみたいにエコシステムが発達しておらず、標準ではdescribeなどはimportする必要がある。TypeScriptをテストする場合は間にレジスター[^1]を嚙ます必要があるが、本項では扱わない Jest関数との対応リスト describe, it, beforeAll, afterAll, beforeEach, afterEach辺りは違和感がなかったが、それ以外は軒並み互換性
はじめに SREグループ・ヒロチカです。GO株式会社では、サービスのクラウドインフラの設計から構築・運用までを担当しています。 今回、高トラフィックが予想されるアプリケーションに対して負荷試験を実施するにあたり、軽量に負荷をかけられるツールを試してみた中で、Golangベースでかつお手軽に負荷をかけられるツール「vegeta」が便利だったため、こちらの記事で紹介したいと思います。 負荷試験ツール vegeta 今回利用した「vegeta」は、Golangで書かれているCLIで実行可能なシンプルな負荷試験ツールです。 公式リポジトリ: vegeta 説明文を読むとHTTPサービスに対して一定のリクエストレートで負荷リクエストを投げることを目的として開発され、CLIでの利用だけでなくライブラリとしても利用できるとのことでした。 他にも数多ある負荷試験ツールの中で、自分がvegetaを採用したの
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【PHP8.4】ついにPHPにプロパティフックが導入される - Qiita
DuckDBでお手軽！データフェデレーション - Techtouch Developers Blog
自動化するならちゃんとエラーを出せ。想定しろ。不安になれ。 - じゃあ、おうちで学べる
Next.jsのSSRF脆弱性 CVE-2024-34351
RubyKaigi 2024 参加レポート - ZOZO TECH BLOG
深層強化学習（DQN）で学習するFXトレードエージェントを作ってみた - Qiita
HonoXのSSGで個人ブログを構築しました - mooriii's blog
コミット履歴が " きれい " なPRはすごく助かる。ありがたい。好き。 - Qiita
Node.js組み込みテストランナーとJest比較メモ
負荷試験ツールvegetaを使ってみた - GO Tech Blog