5. まとめ ― Prompt Engineering は“死”ではなく“吸収合併” Prompt Engineer = 職種 は消滅傾向。 Prompt Engineering = スキル は “AI と協働する全職種の共通知識” へ統合。 今後は「AI を使う力」より「AI に任せて監督する力」がキャリアの差別化要因となる。 感想 前回の記事の締めにも書きましたが、「●●式」のようなoneプロンプトの技であったり、キーワードを駆使する等の技の部分を指す意味での「プロンプトエンジニアリング」は今後不要になっていくと思います。 ただ、生成AIと対話するアプローチに関しては、(エージェントによるサポートの進化はあれど)依然必要かと思います。 以下なども対話アプローチに関するTipsが多いです。 https://qiita.com/hokutoh/items/4a5447833721fe839

「Cursor」「Github Copilot」「Windsurf」「Cline」の料金プランをまとめました。 1. Cursor・https://www.cursor.com/ja/pricing 1-1. Hobby ($0)・Proの2週間トライアル ・2000回の補完 ・50回の低速プレミアムリクエスト 1-2. Pro ($20/月)・無制限の補完 ・月に500回の高速プレミアムリクエスト ・無制限の低速プレミアムリクエスト ※ プレミアムリクエストは、チャットで高性能なAIモデルを使用する時に消費されます。 2. Github Copilot・https://docs.github.com/ja/copilot/about-github-copilot/plans-for-github-copilot 2-1. Copilot Free ($0)・月に2,000 回の補完 ・月

はじめに データアナリストの現場の苦しみ 近年、ビジネスの意思決定にはデータの活用が重要だという認識が広まりつつあります。実際、データアナリストに関する求人やデータ分析の発表が増えているのを実感します。 しかし、現場では、異常かつ不十分なデータをデータアナリストが必死に処理しながら分析を試みている状況です。それによって、本来集中したいデータの分析に充分に取り組めていないのが現状だと思います。あっちこっちのシステムに散らばった中途半端なデータの数々を寄せ集め、微妙なフォーマットの違いに気を配りながら整形し、それぞれのデータの法的な契約状態に注意しながら分析を行うのは、非常に大変な作業です。データアナリストの方々は、データの収集と整形に多くの時間を費やしているのではないでしょうか。 現在、IT系の仕事の中でデータアナリストは高い人気を博している。大手を含めて日本企業の大多数は情報活用が出来てい

本稿はJCB Advent Calendar 2024の12月14日の記事です。 3-Dセキュアにおける認証取引の仕組み解説 JCB デジタルソリューション開発部 アプリチームの村井です。 アプリチームではJCBが提供する様々なサービスの開発・運用をしています。 今回は非対面のクレジットカード決済で導入が進んでいる3-Dセキュア（本人認証サービス）について、 各システムの動きにフォーカスして認証取引の主な仕組みを紹介します。 3-Dセキュアの認証取引の仕組みは、提唱元であるEMVCoのサイトから公式ドキュメントをダウンロードできます。 本記事では公式ドキュメントの内容を噛み砕いて解説します。 そもそも3-Dセキュアって何？という方は過去の記事もご覧ください。 認証取引 認証取引の概要を図示します。 JCBではDSシステムを運用しています。 また、アクワイアラドメインで稼働するシステムが3D

1. はじめにシリーズ「プロンプトアイデア」第7弾へようこそ。これまで6回にわたり、さまざまなプロンプトエンジニアリングの手法を紹介してきました。回を追うごとに多様なテクニックが生まれてきていますが、今回のテーマも「まだ世にほとんど出回っていない、新しいプロンプトテクニック」に焦点を当てます。 多視点の同時展開や自己レビューを強化する流れは、すでに注目されている領域です。しかし、それらをさらに発展させ、かつ直感的で実用的に使える形へとブラッシュアップした――そんな5つの革新的アイデアを厳選してご紹介します。 この第7弾の記事を通じて、新手法を実践する意義や、その背後にある発想を理解していただきたいと思います。 2. 既存プロンプト技法の振り返り多視点プロンプトや逆算思考の手法は、すでにSNSや論文などで広がりを見せています。 しかし、並列思考を促す手法は「早期のアイデア収束」や「視点間の干

コードレビューにずっと苦手意識を持っていた。レビューは時間がかかるし、あまり気が乗らない。 がんばってやっても、うまくできたのかどうか自信が持てない。 もちろん、世にあるコードレビューに関する書籍や記事などはいくつも読んだ。 そこには、コードレビューをするときの観点や、コードレビューで望ましい言葉づかいなど、ためになることがたくさん書かれていた。 それでも、やはりコードレビューが苦手なことに変わりはなかった。 だけど最近ようやく、こうすればレビューをうまくこなせるのではないかという出口が、なんとなく見えはじめてきた。 この記事では、ぼくなりにたどり着いた、プルリクエストのレビューを上手に行うための心構え、つまりいかにしてレビューのつらみを減らすかについて書く。 目次 なぜコードレビューはつまらないのか われわれは、なんのためにコードレビューをするのか レビューのコスト レビューの観点 文化

ホーダチ-Hodatsu | LLM Researcher × AI Engineer @hokazuya わかったわ。Grokの使い方。 「Xの投稿」をベースにXXXX年からのPostを調べて、という形でリサーチをさせて、時系列でトレンドをまとめて、という言い方をすると、「いつそれについてPost」されたか、というのを比較的に正確に調べてくれる。 これは、OpenAIのDeep Researchにはできない、 「X固有の情報」≒ 「超生の声」を拾ってくれそう。 （ノイジーではあるが、それはほかのネットも同じ） 2025-02-23 09:47:25

では、それぞれ見ていきましょう。 arXiv AI/ML関連における一次情報源として欠かせないのがarXivです。 しかし、最近はプレプリントの投稿数が爆発的に増加しており、そのままarXivを見に行くとノイズが多すぎて、本当に価値のある論文を見つけるのが難しくなっています。 学会のトップ論文をチェックするという手もありますが、査読プロセスを経るため情報がどうしても遅くなりがちです。 そこで役立つのが、新鮮な論文を適度にキュレーションしてくれるサービスです。ここでは特におすすめの3つを紹介します。 Hugging Face - Daily Papers AI界隈で有名なAKさんをはじめとするHugging Faceのメンバーが、arXivから毎日厳選した論文リストを公開してくれているサービスです。 土日はお休みしていますが、平日は結構な量（多い日だと40本程度）の論文が選定されています。こ

JSConf.jp おかわり Node学園46時限目 - https://nodejs.connpass.com/event/344588/ X - https://twitter.com/sajikix

TypeScript19Python11React11Next.js10PHP7TailwindCSS5Laravel5C#4JavaScript4Game Development4Expo4React Native4Tailwind4Vite4Supabase4Rust3Web Development3Flutter3API3Meta-Prompt3SvelteKit3SwiftUI3Swift3WordPress3Angular2Blockchain2html2Unity2FastAPI2GraphQL2Alpine.js2Accessibility2ionic2cordova2angular2Java2Vue.js2Zod2Zustand2NestJs2Node2NuxtJS2Vue2Function2Svelte2Terraform2Vivado2FPGA2Node.js2AL1B

第173回 PHP勉強会＠東京でのメイン発表枠の資料です https://phpstudy.connpass.com/event/344583/

2025.3.1 JAWS DAYS 2025で発表した資料です。 AIエージェント時代のエンジニアになろう：�Agentic Workflows から�環境に溶けこむAmbient Agents まで�基礎と実践を50分で身につける

AI に自分のスタイルでコードを書かせたい。 自分のコーディングスタイルを端的にまとめると、たぶんこう。 TDD でミニマルにはじめるのが好き でも DDD で段階的にドメインモデリングもしたい 実装は関数型ドメインモデリングに寄せる これをAIに叩き込みたい。資料を読ませてプロンプトを作って、それにそって実装させる。 エヴァンスのDDDと軽量DDDの2つでやらせてみる。 コードはここ 自分のコーディングスタイルに合わせたプロンプトを作成する MCPエージェントで検索とURL展開を使える状態で次のように指示をした。(自作ディープサーチみたいなもの) インターネットでDDDについて調べさせる インターネットで関数型ドメインモデリングについて調べさせる インターネットでTDDについて調べさせる プロンプトとして使えるように要点を圧縮しろ 端的に圧縮しろ もっと圧縮しろ で、でてきたのがこれ。こ

基本的なCursorの使い方については無数に紹介記事があるが、例えば下記の記事を参照されたい。 Cursorで良いなと思ったところ ちなみに、執筆時点でのCursorのバージョンは0.45.14。YOLOモードは暴走が怖いのでオフにして、Composer（agent）モードを使用している。 提案されたコマンドを編集してから実行できる これはかなり便利だと感じた。なぜなら、このコマンドを打ったらエラーが出るとわかってるコマンドを打ってほしくないから。この例の他にも、pythonの仮想環境でuvを使いたいときなど、少し編集して実行できると嬉しい。 Acceptする前に動作チェックができる Clineでは、Acceptするまで動作検証ができなかったはず。CursorではAcceptする前に動作検証ができるので、その結果を見てからAcceptするかどうかを判断できるのが使いやすいと感じた。 Cla