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devとDevに関するko-ya-maのブックマーク (5,952)

  • Devinの代替OSS OpenHandsを使ってみた|IORI

    最近Ubieにジョインした新人AIのDevin君が凄すぎて椅子から転げ落ちた😂 例えばテストコードを依頼する例。テスト実例・ルールと共にSlack上から作業を依頼した結果・・・ ・自動でPRを作成 ・CIがパスするまで修正を繰り返す ・PR上・Slack上・Devin上から修正依頼できる… pic.twitter.com/RrXgbwiTsE — 鹿野 壮 Takeshi Kano (@tonkotsuboy_com) December 25, 2024 ↑こういうことしてくれるAIエージェントね 個人で使うには価格が高い。まず使い始めるのに500ドル(7.5万円)払わないといけなくて、この500ドルはデポジットみたいなもんなのね。 この500ドルで250ACU(1ACUは15分の作業で消費)がチャージされるから60時間以上作業すると追加で従量課金しないといけない 1ドル150円として、

    Devinの代替OSS OpenHandsを使ってみた|IORI
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    ko-ya-ma 2025/02/24
  • スケールアウトはもう要らない?DuckDBが描くシステム設計の新時代 🦆 - Qiita

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目的 稿では、DuckDBがもたらす新しいシステム設計の可能性を探ります。特に、2024年時点で主流な「スケールアウト」モデルを前提としたデータ処理システムから、よりシンプルで効率的な「スケールアップ」モデルが将来的に主流となり得る理由を説明します。また、DuckDB技術的特性、注目されている理由、具体的なその用途についても詳しく解説します。 対象読者 ソフトウェアアーキテクト:システム設計や運用コストの最適化を検討している人 データエンジニア:アプリケーションデータやログデータなどの様々なデータセットを効率的に処理したい人 システ

    スケールアウトはもう要らない?DuckDBが描くシステム設計の新時代 🦆 - Qiita
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    ko-ya-ma 2025/02/24
  • SQL道場 - SQLの実践的な学習サイト

    SQL道場は、実践的なSQLの問題を解きながら学べるオンライン学習プラットフォームです。

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    ko-ya-ma 2025/02/17
  • Dockerfileセキュリティ完全ガイド |脆弱性を防ぐ10のベストプラクティス

    はじめに Dockerをよく使う方なら避けては通れない道、Dockerコンテナのセキュリティについてまとめると同時に、Dockerfileのベストプラクティスに焦点を当てていこうと思います! Dockerセキュリティとは Dockerセキュリティとは、Dockerコンテナのビルド、ランタイム、オーケストレーションに関する側面を指します。 これには、Dockerベースイメージのセキュリティ対策、ユーザー権限の管理、Dockerデーモンの設定、コンテナのCPU制御など、ランタイムにおけるセキュリティ対策が含まれます。 さらに、大規模なDockerコンテナのオーケストレーションに関する課題にも対応する必要があります。 では実際にどのように対応していくのか、10項目のベストプラクティスを通して、具体的な対策を学んでいきましょう! Dockerセキュリティに関する10項目のベストプラクティス

    Dockerfileセキュリティ完全ガイド |脆弱性を防ぐ10のベストプラクティス
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    ko-ya-ma 2025/02/16
  • 2025年のReact状態管理、正直どれがいいの? - Zustand, Jotai, Redux, Recoil, Valtio, XState, TanStack Query をざっくり解説 - Qiita

    2025年のReact状態管理、正直どれがいいの? - Zustand, Jotai, Redux, Recoil, Valtio, XState, TanStack Query をざっくり解説ReactreduxjotaizustandTanStackQuery 「Redux使ってるけど、もっと軽いの無いのかな...」 「Recoilって今でも現役なの?」 「ZustandとJotai、どっちがいいんだろう...」 Reactの状態管理ライブラリ、みなさんも選択に悩んだことありませんか?確かに2025年の今、選択肢の多さに頭を抱えてしまいますよね。Redux、Zustand、Jotai、Recoil、Valtio、XState、TanStack Query...それぞれに「これがウリ!」というポイントがあって、どれを選べばいいのか正直迷っちゃいます。 特にReact 18の登場で状況が更

  • RAGでも「深い検索」を実現する手法「DeepRAG」

    記事では、RAGの性能を高めるための「DeepRAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 OpenAIがリリースした「Deep Research」[1]という機能が話題です。 この記事は、RAGでも「Deepな検索」ができるようにする手法「DeepRAG」の論文[2]について、日語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは?」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 題 ざっくりサマリー DeepRAGは、RAGの新しい手法です。DeepRAGを使うことで、データベースを深く・網羅的に検索した上で回答するRAGを、構築することができます。中国科学院ソフトウェア研究所とWeChat AIの研究者らによって2025年2月に提案

    RAGでも「深い検索」を実現する手法「DeepRAG」
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    ko-ya-ma 2025/02/12
  • DevinとCursorを比較してみてわかった、マルチタスクエンジニアにはDevinこそが救世主である理由

    DevinとCursorを比較してみてわかった、マルチタスクエンジニアにはDevinこそが救世主である理由 はじめに こんにちは。Ubieでプロダクト開発エンジニア兼社内入稿システムのPOをしている、えんぴつと申します。 「完全自律型AIソフトウェアエンジニア」Devinと、次世代AIコードエディタCursor。どちらも大きく注目されていますが、「実際どう使い分けるの?」「スクラムや日常業務に組み込むには?」と悩む方も多いのではないでしょうか。 私自身の業務内容としては、 プロダクトの実装 Epicの立案やPBIの起票 レビュー対応・ドキュメント整備 採用関連やチーム外のステークホルダーとのアライン という感じで開発以外のタスクもなにかと抱えています。 まとまった時間を取りづらいため、Devinのようにスキマ時間を使って開発タスクを進められる仕組みは当にありがたいです。一方、Cursor

    DevinとCursorを比較してみてわかった、マルチタスクエンジニアにはDevinこそが救世主である理由
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    ko-ya-ma 2025/02/08
  • JavaScriptツール群「UnJS」を5分で一気に駆け巡る!

    BuriKaigi 2025 https://fortee.jp/burikaigi-2025/proposal/b0bb7bb3-c9b5-44a7-8124-a66e96ba3305

    JavaScriptツール群「UnJS」を5分で一気に駆け巡る!
  • DeepSeekがやっていると噂の蒸留というやつを、ローカルLLMで今すぐやってみる 前編

    前提 この記事では、「Symbolic Knowledge Distillation: from General Language Models to Commonsense Models」という論文で提案されている 記号知識蒸留 を、ローカルLLMで日語で実験する。 詳細 知識蒸留 (Knowledge Distillation) とは、大きなモデル (教師) から小さなモデル (生徒) に知識を転送する手法である 具体的には、LLMの蒸留と言えば、大きなモデルが出力する確率分布(ソフトターゲット)を利用して、小さいモデルを学習させる手法が用いられていた しかし、論文では、「象徴的」な知識蒸留として、単に数値的な蒸留ではなく、 テキスト (symbolic knowledge) の形で知識を抽出し転送すること を提案している 必要な知識と開発環境 ollamaとPythonとLang

    DeepSeekがやっていると噂の蒸留というやつを、ローカルLLMで今すぐやってみる 前編
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    ko-ya-ma 2025/02/03
  • RAGで「AIエージェント」を使う手法まとめ

    記事では、RAGの性能を高めるための「Agentic RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、「AIエージェント」をRAGに取り入れた手法である「Agentic RAG」のサーベイ論文[1]について、日語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは?」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 題 ざっくりサマリー Agentic RAG は、RAGの新しい手法です。この論文では、「RAGにAIエージェントを使っている」とはどういう状態なのか、どんなパターンがあるのかまとめられています。クリーブランド・ステート大学の研究者らによって、2025年1月に発表された論文です。 最近、「AIエージェント」が注目されてい

    RAGで「AIエージェント」を使う手法まとめ
    ko-ya-ma
    ko-ya-ma 2025/01/31
  • Sakana AI

    新手法「TAID」によって学習された小規模日語言語モデル「TinySwallow-1.5B」は、同規模のモデルの中で最高性能を達成しています。さらに、小規模のため、APIなどを介さずお手元のスマートフォンやPCで完結してチャットが可能です。ウェブアプリまたは、GitHubにてお試しいただけます。 稿は、経済産業省とNEDOが推進するGENIACによって支援されたSakana AIの研究成果を紹介するブログシリーズの第3回目です。 概要 日常的な対話はもとより、数学やコーティングといった複雑なタスクまでも人間と遜色ないレベルでこなせるようになった大規模言語モデル(LLM)は、今後ますます多くの場面での利活用が期待されています。こうした大きな期待の一方で、LLMの開発・活用の現場では、莫大な計算資源の必要性が大きな壁として立ちはだかってます。まずLLMの開発現場では、「大規模データと巨大計

    Sakana AI
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    ko-ya-ma 2025/01/31
    > 新手法「TAID」を用いた小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」の公開
  • DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit の概要|npaka

    以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Run DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit - Unsloth 1. DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit「DeepSeek-R1」は、オープンでありながら、「OpenAI」のo1に匹敵することで話題になっています。「Unsloth」では、より多くのローカルユーザーがこれを実行できるようにする方法を検討し、「DeepSeek-R1 671B」を「131GB」のサイズに量子化することに成功しました。これは、非常に機能的でありながら、元の720GBから80%のサイズ削減です。 「DeepSeek R1」のアーキテクチャを研究することで、特定のレイヤーを高bit (4bitなど) で選択的に量子化し、残り多くの MoEレイヤーを 1.5bitのままにすることに成功しました。すべてのレイヤーを単純に量子化

    DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit の概要|npaka
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    ko-ya-ma 2025/01/31
  • Devinがすごすぎてガチ恋Devin沼ハマりしました|コクヨ内製開発エンジニア

    はじめまして! Devinを導入して昨日から社内で試験的に利用し始めたのですが、すごすぎて1日中Devinと会話し続けてガチ恋沼ハマりしてしまった、コクヨ開発エンジニアの伊藤と申します。 このすごさを少しでもみなさんに共有したく、記事を書くことにしました! 自立型ソフトウェアエンジニアリングAIのDevinの紹介の記事になります! Devinって?Devin(デビン)とは、AIスタートアップCognition社が開発した完全自律型のソフトウェアエンジニアリングAIです。 従来のテキスト対話型の生成AIとは異なり、指示をもとに自律的に一連のソフトウェア開発作業をこなしてくれるAIエージェントです。 Devinの推しポイント語らせてください!1日中触れ合って感じたDevinのすごさを事例を交えていくつか紹介します! 判断が必要なときに指示を仰いでくれる!「detektのバージョンアップを行う」

    Devinがすごすぎてガチ恋Devin沼ハマりしました|コクヨ内製開発エンジニア
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    ko-ya-ma 2025/01/13
  • 思いつきで作ったAIツールが5000スターを獲得した話

    とにかくケチりたい、そんな気持ちで作ったツールの話です。 元々開発にCline(Claude Dev)やAiderなどの開発ツールを駆使していました。 ただ、APIの料金が常に心配で、できる限り安く済ませたい気持ちもあり、Claude Proを契約してWeb版にファイルを1つ1つアップロードする日々を過ごしていました。 ある日それが面倒になってきて「全部1ファイルにしたらいい感じに読み込んでくれるのでは?」と思い、作ってみたら思いのほかうまくいったので公開しました。 百聞は一見にしかずということで、 こちらのデモにお気に入りのGitHubリポジトリ(例: honojs/hono)を入力してみてください。 Claudeが得意とするXMLっぽいフォーマットで出力し、そのままClaudeにアップロードすることができます。 完全にAIバブルの波に乗ったとも言えるのですが、多くの競合がいる中でスター

    思いつきで作ったAIツールが5000スターを獲得した話
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    ko-ya-ma 2025/01/11
  • ClineとAIコーディングツールの現状 - laiso

    はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。

    ClineとAIコーディングツールの現状 - laiso
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    ko-ya-ma 2025/01/07
  • browser-useによるブラウザ操作自動化のサンプル集

    はじめに browser-use を使う上で詳しいドキュメントがなかったので、自分で使ってみたことをまとめてみました。 browser-use の基礎的なところは以下にまとめてあります。 ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行したい BrowserConfigのheadlessをTrueにすることで、ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行することができます。 from browser_use.browser.browser import Browser, BrowserConfig browser = Browser( config=BrowserConfig( headless=True, ) ) async def main(): model = ChatOpenAI(model='gpt-4o') agent = Agent( task='東京の天気をGoogleで調べて

    browser-useによるブラウザ操作自動化のサンプル集
  • browser-use やばいです - Qiita

    はじめに 語彙力なくてすみません、 browser-use は、「AI エージェントがウェブブラウザを操作できるようにする」ためのライブラリです。 プロンプトで与えられた指示どおりに動き、ほかの技術と比較しても精度が抜群に高いです。 早速試してみます。 実践 複数のECサイトから特定の商品価格を取得することを目標とする。 Python は 3.11 以上が必要です。

  • コーディングAI課金するならCodyが断トツ良い話

    概要 開発者向けの AI ツールは数多くありますが、その中で「Cody」は 無名ながらも知る人ぞ知る優れたプロダクトです。私が普段いるAI技術者コミュニティでは密かに絶大な支持を集めていますが、SNSなどでの一般的な知名度はほとんどないため、ここで紹介します。 Cody は無料プランが圧倒的に強い他、課金プランも、GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT と比較して機能性で大きく抜きん出ています。私はすでに半年課金愛用していて、おそらく来年も愛用するでしょう。 Cody とはなんぞや Cody くんは、VSCode や、JetBrains IDEs、Neovim、Eclipseなどのコードエディタの拡張機能として使えるコーディング補助 AI ツールです。 他の生成 AI コードツールと同様に、AI コード補完とAIチャットがあります。 なぜ Cody がおススメなのか C

    コーディングAI課金するならCodyが断トツ良い話
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    ko-ya-ma 2024/12/29
  • vLLMを利用したLLM推論高速化テクニック - Taste of Tech Topics

    皆さんこんにちは Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」のチームリーダ、@tereka114です。 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 大規模言語モデル(通称:LLM)は近年、非常に注目される技術となりました。 ただ、7Bや13Bといった巨大モデルのパラメータは推論時間も長時間で計算時間の面からも運用が非常に難しいです。 しかし、vLLMを使えば、高速化できます。記事では、推論をどこまで高速化できるのかを検討したいと思います。 ※記事はLLM・LLM活用のAdvent Calendar 24日目の記事です。 qiita.com vLLMとは? vLLMによる高速化実践 vLLMを利用しない場合 vLLMを利用する vLLMに加えてAWQを利用して量子化する Auto Prefix Caching

    vLLMを利用したLLM推論高速化テクニック - Taste of Tech Topics
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    ko-ya-ma 2024/12/24
  • Ruff はなぜ速いのか? | Wantedly Engineer Blog

    こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストとして働いている市村(@chimuichimu1)です。この記事は Wantedly Advent Calendar 2024 の22日目の記事です。 私は普段業務で推薦システムの開発に携わっており、プロダクトを継続的かつ効率的に改善していくため、コードの内部品質が重要だと感じています。内部品質が保たれていないコードベースでは、機能追加や改善のスピードが落ちるだけでなく、バグの温床にもなります。 こうした内部品質を担保する1つの手段として、静的解析ツールの利用が考えられます。この記事では近年注目されている Python の静的解析ツールの Ruff について紹介したうえで、特にその高速性に焦点を当て、それがどう実現されているかについて深堀りしたいと思います。 目次Ruff とは Ruff が高速に動作する理由 並列性 冗長性の排除 整数値

    Ruff はなぜ速いのか? | Wantedly Engineer Blog
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    ko-ya-ma 2024/12/23