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📎 作ったもの YouTube で切り抜きやショートを簡単に見つけるサービス ClipSearch をリリースしました。🎉 📎 なぜ作ろうと思ったのか 私は Vtuber の配信を見るのが好きですが、追う対象が多すぎて正直全部見切れてないです。切り抜きチャンネルはフォローしていますが、その中でこの動画の切り抜きどれだ？？と探すのが結構手間だったりします。（特にゲーム実況...） そこで、動画 URL を貼ったら関連動画が出てくるものがあると嬉しいなと思い、そのまま Web サービスとして開発しました。 📎 技術スタック フロント技術のみのすごくシンプルな構成です。 Next.js TypeScript MUI Vercel YouTube Data API 📎 YouTube Data API 概要 今回 YouTube の動画を検索するために、YouTube Data API
はじめに先日開催した第2回 Dify Studioハッカソンで、200名近くの参加者の作品を自動評価するシステムを構築しました。今回は、AIが他のAIを評価する「LLM-as-a-Judge」という仕組みをDifyで実装し、ハッカソン運営を効率化した事例を紹介します。 【第2回 Dify Studio ハッカソン 開催御礼】 7月19日に開催した第2回 Dify Studio ハッカソンが大盛況のうちに終了しました！オンライン含め約200名の方にご参加いただき、心より感謝申し上げます。 🏆 今回のハイライト… https://t.co/xsB3RILVPa pic.twitter.com/VjBW5f9Fjc — Dify Studio (@dify_studio) July 20, 2025 第2回Dify Studioハッカソンの概要Dify Studioは、Difyユーザーが集まる
最近、FigmaがいろいろAI関連の新しいツールを出しているということで、ちょっと試しに色々使ってみようとこの週末触っていました。 そもそもの話僕自身、映像を作り始めて20年（この間数えたらほんとうにそうだった）やっているのですが、何度もポートフォリオサイトは作っては「違うな〜」となって辞めて・・・を繰り返していました。一番最初はAppleの「iWeb」、それからはAdobe「Muse」を使ってみたり、「Squarespace」の時期もあったり。notionからサイトが作れる「SUPER」もちょっと面白かったので使っていました。「STUDIO」は残念ながら体に合いませんでした・・・なぜ・・・。 iWeb懐かしすぎてやばい それで、もう全てが面倒くさくなり、この5年くらいはInstagramのみでポートフォリオを載せていました。結論、全然インスタで十分。全く不自由無し。 あと、ポートフォリオ
こんにちは👋 2025年7月15日、AWSからS3 Vectorsと呼ばれる機能がプレビュー公開されました。 Amazon S3 Vectors は、ベクトルの保存とクエリをネイティブにサポートする初のクラウドオブジェクトストアです。Amazon S3 に保存されたコンテンツの AI エージェント、AI 推論、セマンティック検索のために、コストに最適化された専用のベクトルストレージを提供します。 元々AWSでRAGシステムを構築する場合は、KendraやOpenSearch Service、Aurora(pgvector)などの高コストなベクトルDBを用意する必要がありました。OpenSearch Serverlessなどはサーバレス...と謳っているものの、実態は起動時間によるOCU単位での従量課金であり、個人でRAGシステムを構築する際の大きな障壁となっていました。 今回発表されたS
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Full stack, fully typed.A cutting-edge Rust framework for the modern web. Build interactive web applications in Rust.Leptos makes it easy to build applications in the most-loved programming language, combining the best paradigms of modern web development with the power of Rust. Create full-stack apps that start working immediately and are progressively enhanced with client-side interactivity.
Next.js v13でサーバーコンポーネントが導入されて以降、App Routerを用いた開発では、あるコードがサーバー側・クライアント側のどちらで実行されるのかを意識する必要が出てきました。この境界が識別しづらいことは、開発者にとって新たな課題となっていると思います。 実行される環境を見誤ると、クライアント専用のAPIをサーバーコンポーネントで呼び出してしまったり、反対にサーバーコンポーネントのみで行いたい処理をクライアントサイドへ露呈してまいセキュリティーリスクへ繋がったり、またバンドルサイズが気づいたら想定をはるかに上回る大きさへ膨れ上がっているかもしれません。 この記事ではこの課題に対して、各コンポーネントのファイルがサーバーコンポーネント・クライアントコンポーネント・もしくは両方になり得るかをVS CodeのUI上で可視化することにより課題の解消を目指した取り組みを紹介します。
AITuber配信をYouTubeで簡単に行うためのWebアプリ、AITuber OnAirこのたびAITuber配信をYouTubeライブで簡単に行うためのツールである『AITuber OnAir』というツールをリリースしました。 （現在はパブリックベータ版という位置づけとなります） パブリックベータということもあり、現在はすべての人に無料で利用できます。 （ただ利用する音声エンジンやVRMファイルなどのライセンスについては各種規定をお守りください） 正式リリース後もなるべく沢山の人に無料で提供できたらと考えているので個人利用などでは無料で商用利用できる予定です。 それとは別に何らかのサポートプランなどを諸々用意するかもしれませんが、そちらは決まり次第ご報告していきますね！ 目次 ブラウザだけで簡単にAITuber配信の仕組みを利用できる「AITuber OnAir」の特徴は、ブラウザア
GA technologiesでバックエンドエンジニアをしている中坂です。今回は私が実務で実際に使っているClaude Codeの開発環境について紹介します。 はじめに 弊社には多くのプロダクトが存在します。その中でも私が所属しているチームでは各プロダクトを横断的に扱う必要があり、時には複数のリポジトリを往来しながら開発を進める必要があります。 このような環境でClaude Codeを活用する際、単一リポジトリでの開発とは異なる工夫も必要になります。本記事では、このような環境で約1ヶ月間Claude Codeを業務で使用してきた経験をもとに、複数プロダクト環境で開発を効率的に進めるための開発環境の構築方法を紹介します。 全体構成 まず、私が構築した開発環境の全体像を紹介します。 workspace/ ├── proj_a/ # サービスA ├── proj_b/ # サービスB ├── p
２億人分ぐらいのデータを解析して顧客への改善フィードバックを繰り返す業務をしていた時に、もし人類がコンピューターを通してあらゆるデータを学習できるようになれば現実世界にフィードバックするだけでなく、世界そのものを作り出せるようになるだろう、という着想が頭の中にありました。 それから世界を作るために必要なことを考えながら、事業・組織・製品の開発を通して実験を繰り返していました。この文章は自分の中で一区切りつけるための備忘録として残しておくことにします。 「世界を作る」という言葉を使う場合には、主に二つの異なる意味をもっています。 一つは国家や社会やコミュニティのような人間の頭の中にある「生態系」としての世界です。 もう一つが人間が目で見て触れて五感で感じる「空間」としての世界です。「生態系」としての世界と「空間」としての世界の両方を合わせて、私たちが住むこの現実世界が作られています。 この記
はじめに Claude Codeがupdateできていない時の一つの解決策です。 こんな時は見直しが必要そうです。 $ claude -v 1.0.27 (Claude Code) $ claude update Current version: 1.0.27 Checking for updates... New version available: 1.0.29 (current: 1.0.27) Installing update... Using global installation update method... Successfully updated from 1.0.27 to version 1.0.29 // ログを見るとアップデートできているが… $ claude -v 1.0.27 (Claude Code) // versionが変わらない
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ぼくのかいしゃの入退室管理シートのもんだい 私の会社のオフィスには誰が何時にオフィスの鍵を開けたのか、閉めたのかを記入する上のようなシートがあります。 ですが書き忘れが多く、「入退室管理シートの空欄、誰が施錠・解錠した？」といった言葉が頭上を飛び交う日々が続いていました。 そして「多分、おれかな....」と足をブルブルさせながら自信なくシートに”おぼろけに浮かんだ時刻”を記入してしまう事が起きていました。 おぼろけに浮かんできたんです。8:30といった時刻が。 節子！それ形骸化や！！！ 元々誰が何時に鍵開けたか閉めたかを管理し、不明な侵
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