最近、ふとした気づきがありました。 それは、「同じものを見ていても、過去と現在の自分では見えている世界がまったく違っている」ということです。 みなさんには、このコードからどんな世界が見えますか？ async function getUserName(userId) { const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`); const user = await response.json(); return user.name; } はじめに こんにちは、株式会社ココナラ在籍のKです。 本記事では、冒頭の5行のコードを通して、私たちが学ぶ理由について考えてみたいと思います。 TL;DR 同じコードを見ても、人によって見えるものが違っている 学習を重ねることで、それまで見えなかった世界が見えてくる 学習
ObsidianはMarkdown形式で作成したメモを管理できるアプリです。このアプリと生成AIを組み合わせると、テキストの生成やタグの付与、リンクの作成など幅広い使い方ができることを解説してきました。 それだけでなく、AIを使うことで図表を手軽に作成できます。Mermaidなどテキスト形式で作成できる図の表現方法があり、複雑な図も簡単に生成や編集ができるのです。今回はObsidianのノート内に図表を入れるときに、AIと連携して作成するための具体的なプロンプト例を紹介します。 Mermaid Markdown内にコードブロックとして記述するだけで、フローチャートやシーケンス図、ガントチャートなどを生成できるツールとしてMermaidがあります。Obsidianは標準機能でMermaidをサポートしているため、AIにてMermaidのコードを生成し、そのまま貼り付けるだけで図が完成します。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前書き 技術の進歩は急速であり、ここでお話しする内容はあくまで現時点（2025年4月18日）のものです。 MCPとは何か Model Context Protocol（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）をさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化されたプロトコルです。 LLMに対して独自のツールや機能を提供し、AIアシスタントの能力を大幅に拡張することができます。 詳しい説明は稔さんのスライドをご参照してください、マジでわかりやすいです なぜリモートMCPサーバー 現在、多くのMCPサーバーはユーザーがローカル環境にインス
なぜ自分が MCP を追いかけているのかを雑にだらだらと書いて行こうと思います。 乱文です。 オープンなプロトコル追いかけている理由は Model Context Protocol がオープンなプロトコルにしたことです。これが ChatGPT Plugins とかのクローズドなプロトコルであれば全く追いかけていなかったと思います。 MCP は Anthoropic 以外でも MCP クライアントを実装しさえしていれば、多くの MCP サーバーと接続する事が出来ます。実際 MCP を公開した Anthropic が提供している Claude Desktop や Claude Code だけでなく Cline や Cursor などが MCP クライアントを実装したことにより、MCP サーバーさえ実装してしまえば、様々な環境で利用できる仕組みになっています。 そして VS Code も MCP
tsconfig.json を使うと、型チェックを緩く/強くしたり、また出力する JS の形式を変えたりできる。しかしいくつかの事情から、正しく書くのが難しい。 オプションの数が非常に多い その数なんと 133 個 *1 オプションの意味や役割が理解しにくい 公式ドキュメントは丁寧にかかれているが... JavaScript や TypeScript の仕様、型の知識、歴史的経緯などを知らないと理解しづらい 推奨されるオプションが変わっていく 言語やエコシステムの進化/変化によって変わる 最近だと Node.js の TypeScript サポートで変わった 「オプションの細かい意味とかは一旦いいから、モダンで最小限の tsconfig.json がすぐに欲しい！！！」。そうした声に応えて、id:mizdra がオススメする「4 ステップでモダンな tsconfig.json を作る方法」
OpenAI の gpt-4o-2024-08-06 以降のモデルではパラメータとして JSON Schema を指定することで構造化された出力をサポートしています。Node.js 向けの OpenAI SDK では Zod を使ってスキーマを定義し、構造化された出力を扱うことができます。この記事では実際に Zod を使って OpenAI の構造化された出力を扱う方法を紹介します。 OpenAI といった生成 AI モデルをアプリケーションに組み込む際、出力の構造を明確にすることが重要です。AI の出力を構造化することにより、次のステップの処理をデータを信頼できる形で受け渡すことができます。 例として、AI に今日の夕飯を提案してもらうとしましょう。プロンプトを工夫せずに AI に問い合わせると、以下のような回答を返す可能性があります。 玉ねぎ、にんじん、鶏肉を使った夕飯のおすすめをいくつ
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
毎朝、デザイン系の英語記事を10件ほどおすすめしてくれるSlackボットです。このボットは現在も問題なく稼働し続けていますが、毎朝のニュースは文字で読むよりも音声として聞いたほうが負担が少なく続けられそうです。 そこで、このSlackボットを拡張して、毎朝デザインニュースのポッドキャストを自動生成する仕組みを作ることにしました。 成果物はじめに成果物について。完成したポッドキャストは毎朝SpotifyとApple Podcastで配信しています。 おおまかな処理の流れ開発前に想定した処理の流れは以下の通りです。 毎朝ポッドキャストが自動で配信される理想的なフロー自分はコンテンツ制作者ではなく、あくまでリスナーというスタンスを取りたいため、ワークフローに自分が介在しない完全自動化が理想です。 ところが、Sound Cloud APIの利用に必要なアプリケーション登録の受付が現在停止しているこ
みなさんこんにちは、電通総研コーポーレート本部システム推進部の佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸いです。 はじめに 事前の準備 最小限のD
はじめに 皆様こんにちは。イノベーションセンター SkyWay DevOps プロジェクト所属の @sublimer です。 私達のチームは、1月31日に新しいSkyWayをリリースしました。 skyway.ntt.com 新しいSkyWayでは、公式サイトや、アプリケーションを管理するコンソールも全く新しいものとなっています。 今回は、新しいSkyWayの公式サイトやコンソールの死活監視に利用している、Google Cloudの「稼働時間チェック」機能についてご紹介します。 稼働時間チェックとは 稼働時間チェックは、Google CloudのCloud Monitoringが提供している機能の1つです。 予め設定したエンドポイントに対して、HTTP・HTTPS・TCPのいずれかのプロトコルで定期的にリクエストを送り、そのレスポンスがアラート条件を満たした場合に通知してくれるサービスです。
jq（https://stedolan.github.io/jq/）の紹介では、「JSON処理のワンライナー〈一行野郎〉としてめちゃくちゃ便利！」とアピールするのが定番です。もちろんそれは本当で、「めちゃくちゃ便利！」です。が、実は jq は、ワンライナー記述にとどまらない、かなり本格的なプログラミング言語です。 JSON処理のためのDSL〈Domain Specific Language | 領域特化言語〉なので、汎用言語ではありません。しかし、汎用言語が備えている言語機能の一部（関数定義、モジュールシステムなど）を jq も持っています。また jq は、独特で楽しいプログラミング・パラダイム -- “パイプライン指向”に基づいて設計されています。 この記事では、ワンライナーを超えた jq の使い方と、プログラミング言語としての jq の特徴を紹介します。長い記事になってしまったので、一
ANDPAD バックエンド担当の原田(@tomtwinkle)です。 普段はGolangでモリモリコードを書いていますがDevOps関連の記事ばかり書いてます。 お察しの通りなんですが、今回もDevOps関連の記事だったりします。 やり方だけ知りたい人は Motivation の部分は読み飛ばして貰っても問題ないです。 Motivation AWS CodeBuild側の準備 GithubのPrivate Access Tokenを発行する AWS Systems ManagerのParameter StoreにDBとGithubへのアクセス情報を記述 CodeBuildを作成 Github Repository側の用意 Buildspecの記載 動作結果 謝辞 さいごに Motivation 私が担当しているANDPADボードではRDS(MySQL)を利用しています。 そして、DBのsc
「SBOM（Software Bill Of Materials：ソフトウェア部品表）」という概念があります。これはあるソフトウェアを構築する上で利用しているライブラリの一覧をまとめたものです。また、システムにインストールされているソフトウェア一覧を示す場合もあります。今回は手元のUbuntuにインストールされているソフトウェア一覧を簡易的にまとめる方法を紹介しましょう。 SBOMの必要性 昨今のソフトウェアは多種多様なライブラリに依存しながら構築されています。太古のC言語のプログラムなら、シンプルなものならlibcだけ、そこそこ複雑なものでも2、3個のライブラリに依存するだけで済むことが大半でした。それが今風のプログラミング言語になると、特定の便利そうなライブラリに依存するだけで、「だったら俺も僕も私もミーも」といくつものライブラリがバンドルされてしまうのです。 結果的に広く使われてい
こんにちは。 メディアサービス開発部バックエンド開発グループのフサギコ(髙﨑)です。 Ruby on Railsによるバックエンドの実装運用と、AWSによるサービスインフラの設計構築を中心とした、いわゆるテックリードのような立ち位置で働いています。 本記事では株式会社一迅社さまの公式漫画連載サイトであり、ブックウォーカーが開発保守運用を担当している一迅プラスのサービスインフラの概要についてご紹介したいと思います。 もしよければ、前記事のニコニコ漫画のインフラ構成についてならびに読書メーターのインフラ構成についてもご覧ください。 一迅プラスについて 一迅プラスは株式会社一迅社さまが運営する公式漫画連載サービスです。 冒頭試し読みから連載まで、2022/06/10現在で150を超える作品が掲載されています。 一迅プラスのトップページ この一迅プラスにおいてブックウォーカーは開発保守運用を担当し
こんにちは。先日発売された『プロを目指す人のためのTypeScript入門』は、発売日の最新バージョンであるTypeScript 4.6に対応しています。 そこで、この記事では読者に向けたアフターサポートとして、本の発売時から現在までに増えた機能や変わったところをご紹介します。 現在のTypeScript最新版は4.9です。 TypeScript 4.7での更新 公式アナウンス: https://devblogs.microsoft.com/typescript/announcing-typescript-4-7/ Node.js向けES Modulesサポートの追加 TypeScript 4.7最大の話題はこちらです。本書の第1章では、tsconfig.jsonの設定項目について次のように説明しました。 現在のところnode16とnodenextには違いがありません。将来のNode.js
その他 OS の方は GitHub のrelease ページから DL することができます。 使い方 tv はミニマムな CLI として作ったのでテーブル表示の機能とそれに付随したオプションのみを提供しています。 配列になっている JSON をテーブル表示する キーを指定することでそのキーを使ってソートできる いくつかのスタイルでテーブルを表示できる 以上が主の機能です。 Table 表示 ユースケースとして JSON が帰ってくる API を想定します。 API の例として jsonplaceholder を利用します。 今回は https://jsonplaceholder.typicode.com/users を使います。 この API は以下のようなデータが返ってきます。 $ curl -s https://jsonplaceholder.typicode.com/users [
TL;DR VS Code 前提になってしまいますが、VS Code Remote Containers 拡張最強です、という話。実際にどういう風に作れば良いかは参考リポジトリ作ったので見て下さい。 はじめに 背景ぼかしのような推論結果を使ってカメラ画像にフィルタを入れる処理を書くとき、今だと選択肢は大きく分けて 2 つあります。 tfjs を使う Wasm 経由で tflite やその他ライブラリを使う この記事では後者の Wasm を使う方に注目して、その開発環境について記載します。 先行例 w-okadaさんのリポジトリには複数の Wasm を使った事例が紹介されています。 例を挙げるとTFLite Wasm for Google Meet SegmentationやTFLite Wasm for ESPCNなどが Wasm です。 これらのビルド環境はどうなっているかというと、Do
この記事は Mackerel Advent Calendar 2020 2日目の記事です。 はじめに 皆さんはmackerel-plugin-jsonを使っていますか？ 個人的にはかなり好きなプラグインなのですが、2017年に書かれたMackerel プラグインアドベントカレンダー以外ではあまり解説されていませんでした。 soudai.hatenablog.com この記事よりも後に追加された機能を紹介している記事も見当たらなかったので、今回はそれらに絞って紹介していきます。 前回実行したときの結果との差分を投稿する-diffオプション -diff オプションの後に正規表現を書くと、その正規表現にマッチしたメトリックに対して前回の実行時からの差分をMackerelに投稿することができます。 アプリケーション内に単調増加するカウンターとその値をJSONで返すエンドポイントを実装しておくことで
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