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
「Amazon Q Developer」正式サービスに。AIがAWSの専門家となり、設計、コーディング、テスト、トラブルシュートなどを支援。Freeプランも
「Amazon Q Developer」正式サービスに。AIがAWSの専門家となり、設計、コーディング、テスト、トラブルシュートなどを支援。Freeプランも Amazon Web Services（AWS）は、AWSにおける設計、コーディング、テスト、トラブルシュートなどの場面でAIが開発者を支援する新サービス「Amazon Q Developer」の正式サービス化を発表しました。 Amazon Qは昨年（2023年）に開催されたイベントAWS re:Invent 2023で発表された、AWSによる生成AIサービスです。 Amazon Qは、マイクロソフトのCopilot対抗と位置づけることができます。 Copilotが、開発者向けのGitHub Copilot、Office向けのCopilot for Microsoft 365などさまざまな分野で展開されているように、Amazon Qも
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
開発生産性が上がるって分かったので GitHub Copilot Business を積極活用しています - Money Forward Developers Blog
エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか？ GitHub Copilot は GitHub と OpenAI が共同で開発した生成 AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここで GitHub Copilot として言及されている Copilot のプランは GitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可
【Rye + uv + Ruff】Docker で VS Code の Dev Container 上に快適な Python 環境を構築する
0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し，MLOps エンジニアをやっている @a5chin です． 本記事では，図 1 の様に VS Code の Dev Container 上に爆速で快適な Python 環境を構築することを目指します． 図 1: Dev Container 上で開発をすると Ruff による自動フォーマット[1]と pre-commit が走る 本記事の内容は全て上記リポジトリで簡単に試すことができるので，ぜひ clone して試して頂けたらと思います↑ Dockerfile 内で，Rye, uv, そして Ruff をインストールする手順を記述することで開発環境を標準化し，異なる環境間での一貫性を担保することができます． 0.1. 事前準備 本記事で作成したリポジトリを動かすためには，Docker Desktop と VS Code のダウンロード，VS
データ品質を重視したデータ基盤プロダクト開発
データ基盤アーキテクチャトレンド 2023 LTとパネルで学ぶ (https://findy.connpass.com/event/278140/) の登壇資料になります。
いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ／開発ツール／有名なOSSや論文の紹介
大規模言語モデル（LLM）の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。 2024年2月現在では、OpenAIのAssistants APIやGPTs、Agents for Amazon BedrockやLangGraphなどがリリースされ、AIエージェントを開発するエコシステムも急速に発展しています。 そんな中、この勉強会では「いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門」と題して、LLMベースのAIエージェントの基本を解説します。 LLMベースのAIエージェントの基本的なしくみ（MRKLやReActなど）や各種開発ツール、有名なOSSや論文で実装されたAIエージ
技術評論社が『ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか？——設計からコーディングまでAIの限界を探る』を刊行｜fabcross
同書では、チャットAI「ChatGPT」の性能や仕事での活用方法をさまざまな角度から検証する。 全9章構成。第2章「プログラミングでの活用」ではChatGPTを使用した自動コード作成やエラー対策、クラス化、状態遷移表を使用したコードの生成、さらにはデザインパターンやアルゴリズムの提案などについて解説する。 第3章「リファクタリングでの活用」ではリファクタリングに加えてコメントやドキュメンテーション、セキュリティの脆弱性チェックなども解説。第4章「ドキュメントの自動生成」ではパワーポイントやワードファイル、エクセルファイルなどに加え、クラウド図やER図を自動生成する方法についても取り扱う。 後半の章ではプログラミング言語の学習など学習プロセスでの活用方法や、社内データベースへの問い合わせ、長文データの処理などについても解説する。 著者は小野哲氏。B5変形判336ページで、価格は3520円（税
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
Andrew Ng先生＋ChatGPT本家のプロンプト開発講座が無料で公開されています！ - Qiita
はじめに ChatGPTブームで世の中にプロンプトの講座や勉強サイトがあふれていますが、何で学べばいいのか迷ってしまいますよね。そんな皆さんにオススメしたいのがこちらの入門講座です！ いずれも現時点（2023年6月25日）ではDeepLearning.AIが無料で公開中の講座です。 ChatGPT Prompt Engineering for Developers （開発者向けChatGPTプロンプト エンジニアリング） ChatGPTのプロンプト講座です。Pythonを使うためにエンジニア向けとなっていますが、実行しないで動画だけ見ることもできます。また、講座で使うコードはすでに用意されていてブラウザ内で実行できるので、開発環境の準備も不要で非常にお手軽です。 Building Systems with the ChatGPT API （ChatGPT APIを使ったシステム構築） 実際
AWS上で開発環境一式、コードリポジトリからテンプレートコード、IDE、CI/CDパイプラインまでを丸ごと提供する「Amazon CodeCatalyst」が正式サービスに
AWS上で開発環境一式、コードリポジトリからテンプレートコード、IDE、CI/CDパイプラインまでを丸ごと提供する「Amazon CodeCatalyst」が正式サービスに Amazon Web Services（AWS）は、クラウド上でアプリケーションの初期コード、インフラ設定、ソースコードのリポジトリ、コードエディタ、ビルド／テスト／デプロイを実行するCI/CDパイプライなど、アプリケーションの初期設定から開発、デプロイ、そしてチームコラボレーション機能の一式をまとめて提供するサービス「Amazon CodeCatalyst」の正式サービス化を発表しました。 参考：［速報］AWS上で開発環境一式、フレームワーク、初期コード、IDE、ビルド環境、CI/CDなど提供する「Amazon CodeCatalyst」発表。AWS re:Invent 2022 複雑で手間がかかるクラウド開発環境を
『ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷』日本マイクロソフト株式会社 蒲生 弘郷氏（2023年4月21日）
2022年11月にOpenAIという企業がリリースしたChatGPTは、その高度な技術から瞬く間に注目を集め、日本でも話題になり、各企業が次々とGPTの活用を発表しています。 ユーザの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、このムーブメントの渦中にいるMicrosoftの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介します。 ※講演資料はこちら→https://speakerdeck.com/hirosatogamo/0421dsxie-hui-chatgptniyotutemiao-kareruwei-lai-toaikai-fa-nobian-qian ※蒲生氏Twitter：https://twitter.com/hiro_gamo?s=20 ※『ChatGPTによって描かれる未来
ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
ChatGPTプラグイン の概要｜npaka
「OpenAI」の「ChatGPTプラグイン」の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Chat Plugins - OpenAI API ・ウェイトリスト 1. ChatGPTプラグイン「ChatGPTプラグイン」は、「ChatGPT」をサードパーティのアプリケーションに接続するためのプラグインです。「ChatGPT」は、開発者によって定義されたAPIと対話し、機能を強化し、幅広いアクションを実行できるようになります。 次のような機能を追加できます。 ・リアルタイム情報の取得 (スポーツスコア、株価、最新ニュースなど) ・知識ベース情報の取得 (会社のドキュメント、個人的なメモなど) ・ユーザーに代わってアクションを実行 (フライトの予約、食べ物の注文など) プラグイン開発者は、マニフェストファイルとAPIエンドポイントを公開します。これらはプラグインの機能を定義し、「ChatGP
Google、モノリスとマイクロサービスのいいとこ取りをする「Service Weaver」フレームワークをオープンソースで公開
Google、モノリスとマイクロサービスのいいとこ取りをする「Service Weaver」フレームワークをオープンソースで公開 Googleは分散アプリケーションの開発とデプロイを容易にするフレームワーク「Service Weaver」をオープンソースで公開しました。 Introducing Service Weaver! Service Weaver is an open source framework for building and deploying distributed applications. It allows you to write your application as a modular monolith and deploy as a set of microservices. Learn more → https://t.co/XmnVALYXNC pic
AI駆動開発と現状とのギャップを示す - ブロッコリーのブログ
はじめに 〜記事執筆のきっかけ〜 先日、以下の記事についてのツイートが流れてきました。 zenn.dev この記事の内容については、ChatGPTをはじめとするAIによるテストの可能性を示した素晴らしい内容だと思います。 ですが、果たして"今時点（元記事の執筆時点）の"出力結果*1が実用に耐えうるものになっているのか検討し、提示する必要もあると感じました*2。 そこで本記事では、テストエンジニアである私の回答例と"今時点の"AIの出力結果を比較しギャップを示すことを目的とします*3。 決して、AIによるテスト自動生成の進化自体を否定している訳ではないことを念頭にお読みいただければと思います。 結論 本記事では、"今時点の"AIの出力結果に対して、以下の結論を導き出しています。 状態遷移図のテスト設計の題材では、根幹となる機能に関する不具合が含まれていた デシジョンテーブルのテスト設計の題材
仕様書とテストを用いた「AI駆動開発」
数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい
【まとめ】エンジニア向けデザイン参考サイト - Qiita
本記事は、身の回りの困りごとを楽しく解決！ by Works Human Intelligence Advent Calendar 2022の13日目の記事です。 はじめに エンジニアの私「個人開発したアプリのデザインがイマイチで世に出す勇気がなくて困っとる」 デザイナーの知人「どれどれ。あー確かに。いい意味でエンジニアらしさ出てますな♪」 私「『いい意味で』を先頭に付ければ何いっても許される説！！」 知人「デザイン作るときは既存にあるアプリやサービスのUIを参考にするといいですよ」 私「具体的には何を参考にすればエンジニアでもいい感じにデザイン作れそうですか？」 知人「それでは自分が参考にしているデザイン系のサイトをいくつか紹介していきます」 てことで、今回はエンジニア向けの個人開発やアイディア探しで役立つサイトをまとめていきます。 「ポートフォリオのアイディアが思いつかない」「開発した
「ベタープログラマ」を読んだ - Magnolia Tech
原著が出てたときから割と気になっていた「ベタープログラマ」を読んだ。 全体的な感想 第Ⅰ部はコードスタイルや、不要なコードの存在、テストコードを書く話など、非常に実践的な内容が多かった。 第Ⅱ部は割と考え方というか、思想的な話になっていって、第Ⅰ部をきちんと読んで危機感を持って行動を変えられる人であれば自然とそこに到達するのでは？と思った。 まずは第Ⅰ部をしっかり読んで、自分の置かれた環境との差異や、これから行動することを書き出す、みたいな読み方をすると良い。 第Ⅲ部以降は、もう完全に生き方というか、エンジニアとしての振るまいや、哲学の話になってくるので、一気に通読する、というより少し間を置いて拾い読みしながら読み進めて行くと良いかも。 流し読みしても全然役に立たないタイプの内容なので、読書メモは必ず書いた方がいいと思うし、書かれていることが万人にとって正解、といった類いのものでもないので
Cognitive Complexityを400以上減らすまでに何をしたか 〜 コード品質改善の具体的なプラクティス
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告 ディスプレイ広告エンジニアの安田です。私たちの開発チームでは広告配信の起点となるJavaScript（TypeScript）ライブラリを提供しています。今回はこのライブラリのデプロイ失敗率を改善できた、コード品質改善の取り組みについてご紹介します。 コード品質を定量的に測る指標の1つにCognitive Complexityがあります。Cognitive Complexityは人間視点での複雑性を評価する指標で、例えばネストが深くなるほど複雑と判断される特徴があります。複雑なコードは変更に多くの時間を要し、テストが難しくなるので要改善なシグナルといえるでしょう。私たちが今回実施した品質改善の取り組みで
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