プロダクトマネジメントを体系化したクライテリアです。企業がプロダクトを成功に導くために必要な要素を多角的かつ具体的に記載してあります。対象はプロダクトマネージャー個人ではなくプロダクトを取り巻くチームとし、プロダクトマネジメント全体をスコープにしています。
プロダクトマネジメントクライテリア
プロダクトマネジメントを体系化したクライテリアです。企業がプロダクトを成功に導くために必要な要素を多角的かつ具体的に記載してあります。対象はプロダクトマネージャー個人ではなくプロダクトを取り巻くチームとし、プロダクトマネジメント全体をスコープにしています。
自社サービスのバックエンドを Go から TypeScript へ切り替えるための整理
切り替える理由 自社の主力製品で利用している技術(WebRTC / WebTransport)がブラウザベースのため TypeScript を利用する Go を採用したのは sqlc が使いたかったという理由 sqlc-gen-typescript が出てきたのでもう Go を使う理由がなくなった 自社サービスチーム全員が Go にまったく興味が無い sqlc 自体は便利 そもそも自社に Go への興味がある人がいない 自社サービスの規模ではボトルネックになるのはデータベースであって言語ではない もしアプリでスケールが必要なときは Rust や Erlang/OTP に切り替えれば良い コネクションプールは PgBouncer を利用すればいい TypeScript からは 1 コネクション 1 接続で問題無い どうせフロントエンドでは TypeScript を書く 自社では React
エラーが出たら喜べ。エラーをちゃんと出せ。 - Qiita
どうもエラーを出すもしくはエラーが出るのが怖いという人がいるみたい。例えば改修を行うときに既存部分でエラーが出ないことを最優先にして増築を行いいびつな構造を生み出すとか、単純に例外を全然使わないとか。エラーが出ると、「うわ、エラーになった。手間かけさせやがって面倒だなぁ…」みたいな感覚があって、とにかく自分がコードを書くときも一切例外を投げないというスタンスをとりがちなのかもしれない。 私はここで、適切にエラーが出てくれるのはむしろ喜ばしいことであり、自分がコードを書くときも積極的にエラーを出すようにすべきだ、という主張をする。 関数定義のドキュメンテーションの一部 ある関数の中身で一番最初に書くべき処理は何か、それは引数のチェックをして条件を満たさなければエラーを出すことである。例えば文字列は特定の形式になってなければならないとか、数値に最大値最小値があるとか、これらは関数の入力の前提条
<form>の外側に送信ボタンを配置する
Web アプリなどの UI でよくあるのですが、フォームの外側に送信ボタンがあるようなデザインのときに HTML だけで解決する方法があるので紹介します。 form 属性で紐付け <input> 要素の form 属性に <form> 要素の id 属性値を指定することで、フォームと送信ボタンを関連づけられます。 <form id="signin"> <label> メールアドレス <input type="email"> </label> <label> パスワード <input type="password"> </label> </form> <input type="submit" form="signin" value="サインイン">
巷の「ReactとNext.jsの比較」はここがおかしい、というか比較すること自体が微妙 - honey32
(WIP まとまったら Qiita とかに上げるかも) TLDR; 「React と Next.js を比較」という記事で、 Next.js と比較できるのは「フレームワークなしで React を使うという選択肢」であって、「React そのもの」ではない。 ✅️ React を使うのに 「フレームワークあり」 vs 「フレームワークなし」 ❌️「React」 vs 「Next.js」 それはそうと、「create-react-app の機能・特徴」のことを、「React の機能・特徴」であるかのように書いてしまっている記事が多い create-react-app 自体が擬似的なフレームワーク（といえそう） そもそも、create-react-app は今は更新されてないので create-vite-app を使うべき フレームワークあり or フレームワークなし 【フレームワークあり】
ノーコードで、高機能AIチャットbotを作ろう。「Dify」を徹底解説｜ChatGPT研究所
今回は、最近話題の「Dify」というオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームを使って、簡単にAIアプリを作る方法をご紹介します。 Difyとは何か？Difyは、生成AIツールの開発プラットフォームです。 単一のモデルを使うのではなく、複数のAIモデルやツールを組み合わせることで、特定のタスクに特化した高性能なAIアプリケーションを簡単に作ることができます。 その最大の特徴は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジンを搭載していることです。RAGとは、関連する情報を検索・取得し、それを基に高品質な回答を生成する技術です。Difyではこの強力なRAGエンジンにより、幅広い分野でのAI活用が可能となっています。 圧倒的に使いやすいインターフェースDifyのもう一つの大きな魅力は、その使いやすさです。プログラミングの知識がなくても、直感的なGUIでドラ
ひとり社長の経理の基本｜Tetsuya Morimoto
2019年12月に自分の会社を設立した。 なんの考えもなく意味なく3月決算にしてしまい、4ヶ月弱で決算を迎え、2ヶ月以内に法人税を納める必要があるので5月に入ってから法人決算を行った。そのときに役立った本の紹介と実際に法人決算をやってみた経験談 (失敗談) を書いておく。 (2024-05-05 追記) 本稿の続編として時間が経ってからわかったことなどをまとめました。 法人設立のきっかけ仕事を辞めようと思ったとき、次にやりたいことはとくになかったし、40歳を超えて年齢的にも雇ってくれる会社をみつけるのは難しいだろうということは容易に予測できた。少し転職活動をしてみたものの、自分自身にやりたいことがないのもあり、あまり手応えを感じなかったので消去法のような流れで起業することにした。 私の場合、会社設立 freee を使って法人設立のための手続きをした。必要な手続きや書類作成など、法人登記まで
余らせたラズパイの使い道 - Qiita
about みんなだいすきRaspberry Pi(以下ラズパイ)、せっかく買ったのに、仮想化基盤を家に用意して不要になったり、電子工作に飽きてもう使わなくなりがち… 買ったときは数千円〜1万円以上出したのにね… そんな可哀想なラズパイ、家に転がってませんか？もったいなくないですか？ 僕も ラズパイ初代 ラズパイB+ ×2(マジでいらない…) ラズパイ4B(2GB) ラズパイ4B(4GB) が家に転がってます。 そこで、使い道を考えてみました。というか実際に運用しているものもあります。 使い道 Magic Mirror2 Magic Mirror2をご存知でしょうか？ なんかいい感じに、「鏡よ鏡、世界で一番美しいのは誰？」的なのをすることができます。 実際にどういった使い方を想定しているかは、「スマートミラー」を検索してみればいいかな〜と。(適当でごめんなさい) 直近の自分のタスクとかをい
【書評】『頭がいい人のChatGPT&CoPpilotの使い方』 の『プロンプト』事例集が秀逸！（神田敏晶） - エキスパート - Yahoo!ニュース
KNNポール神田です。 『頭がいい人のChatGPT＆CoPilotの使い方』橋本大也 著を読んだ。 これは、ChatGPTの使い方がよくわからなかった人への再入門するのにピッタリな書籍だと思う。 この書のとてもユニークな点を述べるとするならば、著者の橋本大也氏の、『ChatGPT』や『Copilot』に対する、使い勝手の良い方法が、具体的な『プロンプト』として数多くの事例を散りばめられている点に尽きる。 そして、それらが、事例を元に、仕事で必要な調べ物を『調査』させ、『考え』させ、『要約』させ、『分類・整理』させ、『シミュレーション』させることができることをステップバイステップで進めている。最終的に多岐にわたるプレゼンの場での『グラフ』や『ダイアグラム』『映像』による表現にまで網羅している。 ■この本の『プロンプト』を『写経』するだけで、ビジネスパーソンのAIニーズに対応なによりも、ビジ
ピアノコンクール合格者の特徴とは？ 参加者のMIDIデータと審査員の合否基準を解析 東大とピティナなどが発表
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）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 東京大学大学院、ピティナ音楽研究所、高知工科大学、京都大学大学院に所属する研究者らが発表した論文「MIDIピアノを用いたピアノコンクールの合格者と不合格者の演奏における拍間隔変化の比較」は、ピアノコンクールにおける参加者のピアノ演奏をMIDIデータとして取得し、複数の審査員による合否基準とどのような結び付きがあるかを分析した研究報告である。 これまでの演奏研究では、主に波形データが使われてきたが、これには演奏時の打鍵・離鍵のタイミングを正確に捉えることができないという限界があった。 特に、演奏の個性や速度変化を詳細に分析する上で、波形データ
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PC向けGPUの売れ行きが好調。特にIntelが健闘
