We need to talk about DevOps. In the beginning, DevOps made sense. It was a logical evolution of healthy engineering practices. But we never should have given it a name. Once we labeled it, it got completely out of hand. Before DevOps, developers would write software and hand it off to an operations team, who then had to figure out how to get it running in production. This didn’t work very well. E
Rustは「安全な言語」として知られています。特にメモリ安全性の面では優れた言語設計が施されていますが、それだけですべての問題が解決するわけではありません。コンパイラは多くのバグを捕捉してくれますが検出できない落とし穴も存在します。 上記の記事にRustで安全なコードを書く際によく遭遇する落とし穴と、それらを避けるためのベストプラクティスが非常によくまとまっていました。いくつか紹介します。 Rustコンパイラが検出できない問題の種類 Rustのコンパイラは優秀ですが、以下のような問題は検出できません： 数値型の変換ミスによるオーバーフロー ロジックのバグ unwrapやexpectの使用による意図しないパニック サードパーティクレートの問題のあるbuild.rsスクリプト 依存ライブラリの不適切なunsafeコード 競合状態 それでは、よくある落とし穴とその対策を見ていきましょう。 1.
はじめに 2025年4月2日、Gensparkより画期的な汎用AIエージェント「Genspark Super Agent」が発表されました。 本記事では、その概要と特徴をまとめ、実際にどのようなタスクを自動化・高速処理できるのかの解説と実際に触ってみた感想をお伝えします。 Genspark Super Agent とは Genspark Super Agentは、日常的なタスクを真に自律的に考え、計画し、実行し、ツールを利用して処理できる、高速かつ信頼性の高い汎用çです。 さまざまなツールを自動的に使用するオールインワンのスーパーエージェントとして設計されており、ユーザーの代わりに複雑なタスクを処理できます。 主なテーマと重要なアイデア 日常タスクの自動化 旅行計画・予約 レストラン予約 動画コンテンツの要約 市場調査とレポート作成 コンテンツ制作（動画、ポスター、ウェブサイト） プログラ
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 Rust がランタイムリフレクション（実行時リフレクション）を導入しない理由については、以下の RFC を参考にできます： 要点をまとめると、次のようになります： DI（依存性注入）は必ずしもリフレクションを使って実現する必要はなく、Rust にはより優れた実装方法がある； 派生マクロと Trait の組み合わせにより、実装をランタイムからコンパイル時に移行できる； 例えば、プロシージャルマクロを用いて、依存性注入などのリフレクション機能をコンパイル時に実現する：https://github.com/dtolnay/reflec
【東大理3合格】ChatGPT o1とDeepSeek R1に2025年度東大受験を解かせた結果と答案分析【採点協力：河合塾】 「ロボットは東大に入れるか」 国立情報学研究所 新井紀子教授を中心としたプロジェクトチームが取り組んだプロジェクトの終了から10年経たず、生成AIの発展により東大合格の夢は現実味を帯びてきました。 そこで、今回は昨年に引き続きChatGPTと、「DeepSeekショック」で話題になったDeepSeekに東大の入試問題を解かせてみました！ ChatGPTは日本最難関である東京大学に合格できるのでしょうか。 河合塾様に答案の採点協力をいただきました。ありがとうございました。 本記事では東大入試を実際に解かせてみた結果と答案分析によって分かったそれぞれのAIの特徴、河合塾の講師の方からのコメントなどを紹介させていただきます！ 本記事はかなりの長文です。下記の目次を参考に
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 【実践解説】Html Css Javascript Projects - Web開発で開発効率を劇的に向上 🔥 なぜ今このツールが注目されているのか X(Twitter)で335いいね・40リツイートを集め、GitHubでも1700スターを獲得した「solygambas/html-css-javascript-projects」が話題になっています。私も実際に3週間使ってみたところ、作業時間が約35%削減され、驚くほどの効果を実感しました！このツールがなぜ開発者コミュニティで急速に広まっているのか、その理由と活用法を徹底解説します。
PyPI上の悪意あるPythonパッケージが3.9万回ダウンロード – WooCommerceを標的とするカーディング攻撃ツールを発見 Last Updated on 2025-04-06 07:42 by admin 2025年4月、サイバーセキュリティ研究者らがPython Package Index（PyPI）リポジトリ内で悪意のあるライブラリを発見した。ReversingLabsによると、「bitcoinlibdbfix」と「bitcoinlib-dev」という2つのパッケージが正規のPythonモジュール「bitcoinlib」の修正を装っていた。また、Socket社が発見した3つ目のパッケージ「disgrasya」はWooCommerceストアを標的とする完全自動化されたカーディングスクリプトを含んでいた。 これらのパッケージは削除される前に多数回ダウンロードされており、pep
Llama 4: Metaがもたらす新時代のマルチモーダルAI革命 はじめに 2025年4月5日、Meta AIは待望の新しいAIモデルファミリー「Llama 4」を正式に発表しました。このLlama 4は、Metaにとって初めてのネイティブマルチモーダルモデルであり、また初めてMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用したモデルでもあります。 現代のAI開発において、オープンソースモデルの重要性はますます高まっています。特に、日常生活でAIを活用する人々が増える中、先進的なモデルとシステムが広く公開されることで、誰もがパーソナライズされたAI体験の未来を構築できるようになります。 この記事では、Llama 4の革新的な特徴、その技術的背景、競合他社のモデルとの比較、そして将来の展望について詳しく解説します。AI技術者として、この新たなモデルがもたらす可能性と影響を
従来のようにCSSファイルでスタイルを定義するのではなく、HTMLに直接スタイルを付けられるため、デザイン作業のスピードアップが期待できます。 書こうと思ったきっかけ ITスクールの制作課題で「短期間で見栄えのするUIを作りたい」と思ったことがきっかけです。 CSSの記述量を減らしながらデザインの自由度を保てるTailwind CSSを知り、その仕組みを自分用にまとめておくことにしました。 Tailwind CSSとは？ Tailwind CSSは、ユーティリティファーストなCSSフレームワークで、HTMLに直接クラス名を記述することでスタイルを適用していくのが特徴です。 一般的なCSSのようにクラスを定義してから使うのではなく、既に用意された小さなスタイル単位（ユーティリティクラス）を組み合わせてUIを構築します。 参考文献 特徴 ユーティリティファースト：細かいスタイルごとにクラスが存
OpenAI「4o Image Generator」で生成した画像。画像生成AIサービス「Midjourney」で作成した2枚の画像を参考にアップにして二人を一緒に描くようにと指示したもの（筆者作成） OpenAIが3月25日、ChatGPT（GPT-4o）用の新しい画像生成機能「4o Image Generator」をリリースしました。“ジブリ風”の画像が作れるとアピールされたのがわかりやすかったこともあり、世界的に大騒ぎになりました。日本でも大手メディアの読売新聞、日経新聞、NHKなどが著作権上の懸念があるのではないかと大々的に報じていました。実際に試してみたところ、今までの画像生成AIの常識をひっくり返すような使い方を実現していました。OpenAIは詳細を明らかにしていませんが、これまでの画像生成AIでは一般的だった「拡散モデル」ではなく、近年、研究が進んでいた「自己回帰モデル」を応
概要 Visual Studio Code（バージョン1.99）で、Agent mode機能がリリースされました！ これまで VSCode Insiders のプレビュー機能として利用されていた Agent mode が、正式に Visual Studio Code 上でも利用可能になりました。 本記事では Agent modeの概要、VSCodeでAgent modeを有効化する方法とAgent modeの活用ヒントをご紹介します。 この記事で分かること Agent modeとは何か VSCode上でAgent modeを有効化する方法 Agent modeの活用Tips Agent modeの概要 Agent modeでは、GitHub Copilotが自律的に動作し、ユーザーの要求に対して必要な作業を計画し、関連ファイルやコンテキストを自動的に特定します。 コードベースに編集を加える
4月5日、GitHubがコードレビューのAIによる自動化機能「Copilot code review」を一般公開した。 Copilot code reviewは、手間のかかるコードレビューの一部をCopilotエージェントに委任し、バグや潜在的な性能問題を検出し、修正案まで提示する仕組みだ。これにより開発者は人間によるレビューを待つ間にもコードの反復改善を進められ、リポジトリの保守性と品質を高められる。 公開プレビューからわずか1か月余りで、すでに100万を超える開発者がCopilot code reviewを利用しており、大きな反響を呼んでいる。 レビュー依頼の二つの方法 リポジトリルールによる自動レビュー リポジトリ（または組織）設定で新規ブランチルールを作成し、「Request pull request review from Copilot」を有効化すると、 プルリクエストが“Op
4月5日、GitHubが「GitHub MCP Serverのパブリックプレビューを公開した」。 GitHubはAnthropicと協力し、既存のリファレンスサーバをGoで全面的に書き直した。新サーバは旧サーバの機能を100%踏襲しつつ、ツール記述のカスタマイズ機能、コードスキャンのサポート、そして自然言語UXを向上させるget_me関数を追加している。これにより、LLMに「自分のプライベートリポジトリを表示せよ」と指示するだけで、対象リポジトリを即座に取得できるようになった。 導入手順はリポジトリのREADMEにまとめられている。 VS Codeからネイティブにサポートされる ため、ローカル環境で迅速に試せる。 Model Context Protocol（MCP）とは何か Model Context Protocol（MCP）は、LLMと外部システムを結び付けるオープンなツール呼び出し
6万国アノニマスさん 間取り図さえあれば凄く役立つね 絶対に使われなさそうor存在すら知られてなさそうなトイレとか小さな問題点もあるが
GitHubは、生成AIがプログラミングなどを支援してくれる「GitHub Copilot」の新機能として、「GitHub Copilotコードレビュー」が正式版になったことを発表しました。 コードレビューは開発に欠かせないが時間がかかる コードレビューは、新しくコードを書いたときや変更するときなどさまざまな場面で、そのコードにバグなどの問題がないか、目的に沿った内容や表現になっているか、などのチェックや評価を行う作業です。 チームでシステム開発を行ううえでコードレビューは欠かせませんが、コードレビューは基本的にレビューを行うプログラマ（レビュワー）がコードを目視で読み取り、チェックしていくことになるため、レビュワーにとって負荷の高い時間のかかる作業となっています。 最低限のコードレビュー作業を生成AIが代行 GitHub Copilotコードレビューは、GitHub Copilotに作業
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紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、アイデアを自然言語で入力するだけでブラウザ上でゲームやWebサイトを生成できる完全無料でオープンソースなヴァイブコーディングAI「DeepSite」を取り上げます。 ▲DeepSiteで生成したPong Game ヴァイブコーディング（Vibe Coding）とは、手作業で一行ずつ打ち込むこれまでのコーディングとは異なり、AIを活用して会話形式の自然言語による指示でコードを生成するアプローチです。これにより、プログラミングの知識がない人でもアイデアをもとにゲームなど
「Devin 2.0」登場。Web版VSCodeの統合、アーキテクチャ図を含むドキュメントの生成など新機能、20ドルから利用可能に Cognitionは自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」の新バージョン「Devin 2.0」の正式リリースを発表しました。 Devin 2.0では同社が「Agent Native IDE」と呼ぶ新機能として、Web版のVisual Studio Codeとの統合が行われています。 これはWebブラウザで立ち上げたDevinの環境の中で、Devinが操作しているコードをWeb版Visual Studio Codeでそのまま参照し、必要に応じてユーザーが介入してコードを編集できる、というものです。 これにより、Devinでの開発体験がよりよいものになることが期待されます。 対話的な実装計画モード 新しく搭載された「Interactive Planning
Claude 3.7 Sonnetに代表される現在の主力なコーディングモデルやソフトウェア開発タスクの自動化に利用されるLLMは、知識のカットオフにより2024年後半頃までにネット上に存在する情報をもとにしたソースコードしか書くことができない。例えばAnthropicのAPIを直接利用して確認すると、「React Routerの最新バージョンはv6です」と返答が来る。しかし、最新版はv7だ。v7.0.0はちょうどこの時期にリリースされたため境界にあり、つまりv7の実践的な知識はない。これに限らず、LLMの世界ではNext.jsはv14、Flaskはv2、Railsはv7と一世代遅れたバージョンを認識していることになっている。 これらのアップデートによって入った変更は、既存のソースコードに記述していればLLMが空気を読んで従う。加えて、ユーザーがカスタムルールとしてエディタ側で追加情報を設定
注目MCPニュース 昨今LLM界隈を賑わせているMCP（Model Context Protocol）ですが、個人的には最近のビッグニュースとして以下の２つが挙げられます。 Azure FunctionsトリガーがMCPに対応! Azure Functionsは「トリガー」と呼ばれる仕組みを使ってイベントドリブンなアプリケーションを構築することができます（たとえばタイマートリガーで定期実行、HTTPトリガーでWeb APIを作る、など）。 2025年4月5日にAzure FunctionsのMCPトリガーがプレビュー版として公開されたことがMicrosoftの公式ブログで発表されました。本記事執筆時点での対応言語はC#、Python、Nodeの3つです。 VS Code Stable 1.99でMCPが正式サポート! GitHub CopilotにAgent modeが追加され、それと同時
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