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ChatGPT
speakerdeck.com/kishida
2025-11-14に開催されたYAPC::Fukuoka 2025での登壇資料です
qiita.com/ktdatascience
JavaScriptベースのフレームワークは、TypeScriptで開発することが一般的になってきています。一方、PythonやRubyのフレームワークは、それぞれの言語が持つ型システムを活用します。 2.3 TypeScriptを使うメリット 型安全性によるバグの削減 コンパイル時に型エラーを検出できるため、実行前に多くのバグを防げます。 // TypeScriptの例 interface User { id: number; name: string; email: string; } function getUserName(user: User): string { return user.name; } // 型が合わないとコンパイルエラーになる getUserName({ id: 1, name: "太郎" }); // エラー: emailプロパティが必要 開発体験の向上 I
speakerdeck.com/kwahiro
YAPC::Fukuoka 2025 Day1 TrackB 9:45~
forest.watch.impress.co.jp
codewiki.google
cookbook.openai.com
GPT-5.1, our newest flagship model, is designed to balance intelligence and speed for a variety of agentic and coding tasks, while also introducing a new none reasoning mode for low-latency interactions. Building on the strengths of GPT-5, GPT-5.1 is better calibrated to prompt difficulty, consuming far fewer tokens on easy inputs and more efficiently handling challenging ones. Along with these be
speakerdeck.com/sosukesuzuki
Sosuke Suzuki YAPC::Fukuoka 2025
github.blog
OpenAI’s GPT-5.1, GPT-5.1-Codex and GPT-5.1-Codex-Mini are now in public preview for GitHub Copilot GPT-5.1, GPT-5.1-Codex, and GPT-5.1-Codex-Mini—the full suite of OpenAI’s latest 5.1-series models—are now rolling out in public preview in GitHub Copilot. Availability in GitHub Copilot OpenAI GPT-5.1, GPT-5.1-Codex, and GPT-5.1-Codex-Mini will be available to Copilot Pro, Pro+, Business, and Enter
atmarkit.itmedia.co.jp
「MCP」（Model Context Protocol）は、大規模言語モデル（LLM）などを使ったAIアプリケーションと、外部のツールやデータとの連携を標準化するプロトコルだ。2024年にAnthropicが発表したもので、AIが外部サービスを安全かつ一貫性のある形で利用できるように設計されている。 国土交通省は2025年11月4日、このMCPを活用したアプリケーションとして、APIの知識は不要で、自然言語でデータ検索ができる「MLIT DATA PLATFORM MCP Server」を無償公開した。
speakerdeck.com/mizzy
A method for separating policy definition and behavior control by an intermediate language to achieve optimal server configuration management according to the situation
zenn.dev/turing_motors
はじめに Turing CTO室に所属している東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の藤井です。 本記事は、LLM, VLM開発の裏で行われるリアルなデバッグ作業の様子を紹介します。 LLM, VLMの開発の裏には本記事で紹介するような地道なデバッグ作業が多数あるのですが、なかなかその実態が伝わっていないように思います。できるだけ詳細にデバッグ作業の様子を記しましたので、実際の現場で行われている作業を追体験いただけますと幸いです。 Background まず、デバッグ作業を行う前の背景と経緯について説明します。 学習に使用している依存関係の継続的なupdateのために、学習ライブラリが新しいversionのPyTorch、CUDA Toolkitで動作するかどうか常に検証しています。 本記事では、その作業を行う中で問題に直面し、何が問題なのか突き止めるまでの過
qiita.com/monsoonTropicalBird
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 久しぶりにコードエディタを開く つい先日、AIは凄いよね、プログラマはもうあかん みたいな記事を書いたわけですが、ちょうどそういう記事を書きながら、パヒュームのレシピをログしていけるアプリを作りたいと思い立ち、久々にVSコードを開いたのですが、なぜいきなり香水のレシピなのかというと、普段気に入って使っている Terre d'Hermes というパヒュームが切れてしまい、買おうと思ったのですが、高い。 有名な型番なので、安いコピー商品もたくさん出てるけど、やっぱり本物とは違うんですよね。 以前にパラワン島というところで、リゾートの運営をし
gigazine.net
1984年にApple Computerから発売されたMacintosh 128Kには、Mac OSの最初期バージョンであるSystem 1.0が搭載されていました。このSystem 1.0には、デスクトップ上で使用できる「計算機」アプリが搭載されていたのですが、この計算機をデザインしたのはAppleの共同創業者であるスティーブ・ジョブズ氏だといわれています。 Folklore.org: Calculator Construction Set https://www.folklore.org/Calculator_Construction_Set.html Original Mac calculator design came from letting Steve Jobs play with menus for 10 minutes - Ars Technica https://arst
www.publickey1.jp
Google、AIでファイルの種類を高速正確に判別するオープンソース「Magika 1.0」公開。Rustで再構築し、より高速かつ対象を200種類に拡大へ Magikaは、あるファイルの中味が何なのか、記述されたプログラミング言語の種類、動画や画像、音声などのフォーマットの種類、ExcelやWord、PDFなどのオフィス系ソフトウェアの種類、OSの実行形式バイナリなどの種類を瞬時に判別してくれます。 最初のバージョンが昨年（2024年）2月にオープンソースとして公開されており、Googleはその時点でGmailやGoogle Driveなどの何百万ものファイル処理にすでに活用していると説明していました。 特に拡張子を偽ってユーザーにファイルを開かせようとするマルウェアに対処するため、ファイルの内容から種類を適切に判断し、ファイルの種類に合わせて用意されたスキャナーによる安全性評価を行うため
zenn.dev/explaza
こんにちは、@_mkazutaka です。 今回は、Claude Codeのスキル機能を使って、過去に書いたコードをスキル化し、再利用する方法について紹介したいと思います。 背景 コードを書く際に、プロジェクトの規則、もしくはある一定のパターンに従って、コードを書くことがあると思います。例えば、弊社の場合、データストアへのアクセスのためにRepositoryパターンが使われているのですが、エンティティごとにだいたい似たような実装になることが多いです。 具体的には以下の6個の関数を定義し、テストを加えた形が多いです。 create: 作成 update: 更新 save: 更新 もしくは 作成 find: 単一のレコードを検索 list: 複数のレコードを検索 delete: 削除 これらを手動で書くには量が多く時間もかかってしまいます。なので、テンプレート化して楽に書きたくなってきます。
Rubyの父 まつもとゆきひろさんが示す、AI時代の若いエンジニアに必要な“4つのスキル”：AIは間違えるんですよ（1/3 ページ） 「インデントはスペース2つ」と指定したのに、4スペースで書き出す。バグを指摘しても全く関係ない所をいじり始める。思い込みで間違った場所を修正し続ける。場合によっては大事な編集まで巻き戻そうとする……。だからこそ、AIには人間が必要なんだ。
zenn.dev/appbrew
これって書くべき？ チームでCLAUDE.mdや.cursor/rulesを育てる はじめに Claude CodeやCursorと一緒に開発しているときに、 「あ、またAIが標準的な実装をしてきた。プロジェクトのルールに合わせて修正しないと...」 「これ、CLAUDE.mdや.cursor/rulesに書いた方がいいのかな？」 「でも、書くべきかどうかわからない...」 という迷いを抱えたことはありませんか？ 迷っているうちに実装に集中してしまい、結局ルールを書かずに、次のメンバーも同じ苦労を繰り返す... そんなとき、「書くべき判断」が明確になれば迷わず追記でき、チーム全体の知識が自然と蓄積されていきます。 本記事では、CLAUDE.md、.cursor/rules（旧.cursorrules）、AGENTS.mdに書くべきかどうかの判断を属人化させず、AIが会話履歴を分析して客観的
qiita.com/rana_kualu
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] ↓ [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8] ] // chunking [ [1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6], [5, 6, 7], [6, 7, 8] ] // sliding TC39でIterator Chunkingという提案がなされていました。 ステージは2.7であり、仕様はおおむね固まっていて検証段階というところです。 Iterator Chunking TC39の提案。 イテレータを重複する、もしくは重複しないサブシーケンスに分割します。 presentations to committee 過去のプレゼン ・September 2025 ・July 2025 ・May 2025 ・October 2024 ・January 2024 motivatio
zenn.dev/hokuto_tech
2025年9月に、HOKUTOの開発メンバー(エンジニア・QAエンジニア・デザイナー)で開発合宿を行ってきました。 HOKUTOではフルリモートでの働き方となっており、メンバーでオフラインで集まって何かを行うというのは実は珍しかったりします。 開発合宿では毎年テーマを決めて取り組む形にしています。今年は 「生成AIを活用して普段の開発・作業を楽にしてくれるかもしれないツールを作る」というテーマ のもと、いわゆる「AIハッカソン」を行いました。 今回の開発合宿は以下の目的のもと開催しました: 最新のAI技術トレンドと応用事例についての知識を深める 参加者同士の情報共有を促進し、生成AI関連ツールの理解度を高める 普段の開発のボトルネックを見つめ直し、それを解消するツールをチームで作ることで、AI活用の具体的なノウハウを習得する これらの目的とテーマの元、1日ハッカソンを行った結果、組織として
speakerdeck.com/gotalab555
Claudeが発表したAgent SkillsはコンテキストエンジニアリングにおいてツールやMCP単体ではなく、タスク全体のコンテキスト管理を一箇所でできる側面から今後注目されています。しかしAgent SkillsはClaudeでしか使えません。今回はCodexでもClaude Skillsを使ってみ…
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syu-m-5151.hatenablog.com
はじめに 「言語化」という言葉を聞くたびに、私は少しだけ居心地が悪くなる。この感覚に初めて気づいたのは、数年前の、ある夏の午後だった。後輩エンジニアとの1on1で、私は彼にコードレビューのコツを教えようとしていた。モニターに映るコードを指差しながら、「このコードの何が良くないか、分かる？」と聞いた。彼は首を横に振った。私は言葉を探した。「ここの設計が、将来の拡張性を損なっている」「この命名は意図が伝わりにくい」「ここのロジックは複雑すぎる」。彼は真面目にメモを取った。頷いた。理解したような表情をした。でも、次のレビューでも、同じ問題が繰り返された。その次も。さらにその次も。私は、教え方が下手なのだと思った。説明が足りないのだと思った。もっと丁寧に、もっと具体的に、もっと分かりやすく。そう思って、さらに言葉を重ねた。 三ヶ月が過ぎた。ある日、彼は変わっていた。私が指摘していたような問題を、自
engineers.ntt.com
はじめに こんにちは！NTTドコモビジネスの2025年夏の現場受け入れ型インターンシップに参加させていただきました、インターン生の竹田です。私は現在高専の専攻科1年生で、普段は船舶におけるサイバーセキュリティに関する研究活動を行っています。 この記事では、私が今回のインターンシップで取り組んだ業務体験内容について紹介します。 はじめに 参加のきっかけ インターンシップ概要 OTセキュリティとOsecTの概要把握 テーマ選定 検討1: 船舶での使用プロトコル調査 NMEA 0183 IEC61162-450 検討2: 現状の船内ネットワーク調査 検討3: 船舶pcapに対する現状のIDS製品の出力検証 Talker IDから資産を出力するZeek・Spicyパーサー作成・検証 Zeek・Spicyとは パーサー検証 まとめ イベントへの参加 SOC見学 ドコモとのコラボ企画 イノベーションセ
www.megamouth.info
AIのせいか年をとったせいか、おそらくその両方で、ビジネスのやり方が変わって、ふんわりした話にばかり関わっている。 「生成AIを使って暗黙知化したプロセスを形式知化して、御社のサプライチェーンをオプティマイズして、セールスをグロースさせます」とか「エンジニア間のスキルギャップをスクラムによってファシリテリテーションして御社のデベロップメント課題をイシュー化します」とか、なんだかそういった感じの話に関わっているのだ。 こういうふんわりした案件は、会議で何を発言しても面映ゆくなるというか、口に出せば出すほど脳が痒くなってくるような感覚があって、結局お前達の求めているものは売り上げと人員整理によるコストカットであって、もっと言えば人間の求めるものは不老と美食とセックスなんだから、そうはっきりと言え、と会議室の真ん中で叫びたくなってくるのを必死でこらえているのだった。 以前は、私の仕事はこんなでは
kmhr.hatenablog.com
立命館大学上平研究室では、株式会社はてなとの産学連携として、AIを活用したインタビュー分析SaaS「toitta」を用いた質的調査の方法論、言語処理精度向上のためのプロジェクトを開始しました。 以前のエントリでもお伝えしてきましたように、いよいよ来年度2026年度の春には私の所属する立命館大学デザイン・アート学部／大学院デザイン・アート学研究科がスタートします。上平は大学院の演習科目として「質的デザイン評価法演習」を担当する予定で、修士研究においてリサーチを行う場合の知識といくつかの質的調査の手法に取り組む予定です。質的調査は長年取り組んできた蓄積もあるので、当初はこれまでの知識の延長で運営できるかな、と考えていたのですが、どうやらそんなに悠長にかまえている場合でもないと気づきました。この生成AIによる激動の時代、リサーチの方法も影響を受けないわけがないのです。 夏に京都でデザイン関連のカ
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