※追記などもあり、ページ量も増えてきたので目次を追加しました GitHub Copilot枠を用いてClineが使える？ GitHub Copilot枠を利用してClineを使うことができれば、より気軽にClineが使える？ 現段階ではClineのフォーク版であるReclineを利用するのが良さそう Reclineでは日本語が使えない問題が発生している場合の対応方法 チャット開始後、２回目以降の日本語の返答が抜け落ちている 実際の対応ログ Reclineでフォルダ構造読めない問題の対応方法 GitHub Copilot枠を用いてClineが使える？ ClineというVSCodeのExtensionがあり、これを使うとAIを用いたコーディング（プログラミング）が可能となる。Cline自体、現在かなり注目されているツールであり、既に解説している記事などもたくさん出ているため、ここでは説明は割愛
Reclineの構築手順本記事では、Reclineの構築手順について解説します。Reclineは、CLIおよびエディタ内で動作し、コードの作成、編集、実行を支援します。このプロジェクトはClineをフォークしたものであり、Claude 3.5 Sonnetによって真価が発揮されます。。 これ何がすごいって、VSCodeのLanguageModelAPIとCopilotを使用するため、実質月額10ドル払えば無限にClaudeがClineで使えちゃうんですよね！！！！！！！！！！（ついでにcopilotも使えちゃう） ということで、下記構築手順まとめます。 本記事を作成するにあたり、以下の情報を参考にしました。 Reclineリポジトリ: https://github.com/julesmons/reclineVSCodeダウンロードページ: https://code.visualstudio
GitHubのアカウントを持っている人はAIコード生成エージェントのGitHub Copilotが無料で使えると聞いて試して見た。 VS Codeから使えます。 新規ファイルを作ると「Ctrl」+「I」でCopilotが起動すると出るので、Ctrl+Iを押します。 入力窓が出ます。無料でGPT 4oなんですね。クロードも選べます。 「Pythonでtkinterを使ってボタンを押すとテキストボックスの文字をメッセージボックスで表示するコードを書いて。」 と書いて右三角→を押します。 書いてくれました。 実行してみるとちゃんと動きました。 VS CodeはWin11上のWSL2と接続してLinux上のソースコードをいじってLinux上のPythonで動かしています。
こんにちは。 ファインディ で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 弊社では開発生産性の向上のための投資、検証を継続して行っており、生成AIの活用にも取り組んでいます。 前回の記事で、導入編と題しましてGitHub Copilot in VS Codeのカスタムインストラクションの設定、利用方法を紹介しました。 tech.findy.co.jp 今回は実践編と題しまして、カスタムインストラクションに設定する内容の調整方法について紹介したいと思います。 それでは見ていきましょう！ まず叩き台を用意する Copilotが理解しやすい形に書き換えていく 不要なものは削除する 長い文章よりも、簡潔な階層構造 曖昧な表現はNG 確認用プロンプトでカスタムインストラクションに渡す内容を調整していく まとめ まず叩き台を用意する 兎にも角にも、まず何かしらの叩き台を用意するのが良いです。
VSCodeで「GitHub Copilot Free」プランが利用可能に。使えるモデルはClaude 3.5 SonnetまたはGPT-4o、1月あたり2000回のコード補完と50回のチャットまで GitHubは、生成AIによるコード補完やコードの生成、チャットによる対話などのサービスを提供するGitHub Copilotの無料版である「GitHub Copilot Free」プランを発表し、Viusal Studio Code（以下VSCode）で利用可能になったことを発表しました。 A new free tier of GitHub Copilot in @code. 2,000 code completions per month 50 chat messages per month Models like Claude 3.5 Sonnet or GPT-4o More fun
GitHub Copilotはコードを途中まで記述するとAIが自動で残りの部分を補完してくれるツールです。GitHubがOpenAIと協力して開発し、2022年6月より有料のサブスクリプションサービスとして提供されていましたが、2024年12月18日より無料プランである「GitHub Copilot Free」の提供が開始されました。 Announcing 150M developers and a new free tier for GitHub Copilot in VS Code - The GitHub Blog https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-in-vscode-free/ GitHub Copilot Free is here in Visual Studio - Visual Stud
米Microsoft傘下のGitHubは12月18日（現地時間）、Visual Studio Code上で「GitHub Copilot」を無料で利用できるようにしたと発表した。これにより、ユーザーは「Visual Studio Code」（VS Code）内でGitHubアカウントにログインするだけで、追加料金なしにCopilotによるコード補完や提案を得られるようになる。 現時点ではVS Code向けのGitHub Copilotが無料提供の対象だ。従来は、メンテナーなど一部の認証されたユーザー以外は月額10ドルからの有料だった。なお、JetBrains IDEやNeovimなど、VS Code以外の環境でCopilotを利用する場合は、引き続き有料プランへの加入が必要だ。 また、無料版にはいくつかの制限がある。例えば、アクセスできるコード補完は1カ月当たり2000件までで、Copil
VSCodeの新機能「Copilot Edits」、GitHub Copilotが複数ファイルにわたるコード変更や生成に対応。「ダークモードとライトモードのテーマに対応して」など複雑な指示も可能に マイクロソフトはVisual Studio Codeの2024年10月のアップデート版（version 1.95）を公開しました。 本バージョンでは、Copilot Chatセカンダリサイドバー、GitHubアカウントのマルチアカウント対応、Copilotコードレビューなどの新機能が追加されていますが、もっとも大きな新機能はCopilotがプロンプトの指示によって複数ファイルにわたるコードの変更や生成に対応する「Copilot Edits」でしょう。 Version 1.95 of @code is out now with Copilot Edits (in preview), docstri
Radhika Rajkumar （ZDNET.com） 翻訳校正： 緒方亮 吉武稔夫 （ガリレオ） 2024-10-31 10:06 開発者に朗報だ。まもなくGitHubのコーディングアシスタント「GitHub Copilot」で、いくつかの大規模言語モデル（LLM）を新たに使えるようになる。 Microsoft傘下のGitHubは米国時間10月29日、年次カンファレンス「GitHub Universe」において、Copilotが新たに4つのLLM（「Claude 3.5 Sonnet」「Gemini 1.5 Pro」、OpenAIの「o1-preview」「o1-mini」）をサポートすると発表した。現在、OpenAIの両モデルが「GitHub Copilot Chat」で利用できるようになっており、その後間もなくClaude 3.5 Sonnetが、さらに「向こう数週間」でGemin
10月2日、OpenAIは公式の.NET向けライブラリの安定版をリリースした。このリリースにより、.NETアプリケーションでOpenAIおよびAzure OpenAIサービスとのスムーズで信頼性の高い統合が可能になった。この安定版リリースは、2024年6月にベータ版として初めて公開されたOpenAIライブラリ for .NETの正式版である。このライブラリは、開発者がOpenAIの最先端AIモデルを.NETアプリケーションに簡単に組み込むための強力なツールを提供する。主な機能この公式ライブラリは、開発者がOpenAIの高度なモデルを活用するための多くの機能を備えている。以下はその主要な特徴だ。 10月2日、OpenAIは公式の.NET向けライブラリの安定版をリリースした。このリリースにより、.NETアプリケーションでOpenAIおよびAzure OpenAIサービスとのスムーズで信頼性の高
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます GitHubは米国時間9月19日、「Microsoft Azure」上でホストされている「OpenAI o1-preview/o1-mini」を「GitHub Copilot」と「GitHub Models」でテストする機会を提供するプレビューを開始した。 OpenAI o1は、OpenAIが9月12日に発表した新しいAIモデルシリーズ。高度な推論能力を備え、内部思考プロセスを使用して複雑なタスクを考えるように訓練されている。 プレビュー期間中、「Visual Studio Code」の「GitHub Copilot Chat」では、現在のデフォルトモデルである「ChatGPT-4o」の代わりにOpenAI o1-preview/o1-
参照論文情報 タイトル：The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers 著者：Kevin Zheyuan Cui, Mert Demirer, Sonia Jaffe, Leon Musolff, Sida Peng, Tobias Salz 所属：Princeton, MIT, Microsoft, The Wharton School of the University of Pennsylvania 背景 LLMが経済に大きな影響を与えると考えられています。中でも技術的な仕事において、LLMが人間の仕事を多く担えるようになると言われています。例えば高度な技術知識を使う仕事の効率に対しては、良い影響を期待する
8月19日、海外の技術情報メディアTheRegisterが「自分で作ればGitHub Copilotは不要」と題した記事を公開した。この記事では、オープンソースのAIコードアシスタント「Continue」を中心に、どのようにしてLLM（大規模言語モデル）をローカル環境で実行し、IDEに統合するかについて解説している。 Continueをインストールする前提条件 Continueをインストールし、動作させるには、以下の前提条件を満たす必要がある。 マシン要件: 動作に必要なマシン: 近年のプロセッサを搭載したシステムであれば動作するが、最適なパフォーマンスを得るためにはNvidia、AMD、またはIntelのGPU（6GB以上のvRAMを推奨）が望ましい。Apple Silicon搭載のMacでも動作するが、16GB以上のメモリを推奨する。 Ollamaモデルランナー: Ollamaモデルラ
DenoでLLMを操作してフロントエンドのコードを生成する試みと、その中で作成したマークアップ自動化ツール、previsについて紹介します。 本記事は、TechFeed Experts Night#31 〜 フロントエンドアーキテクチャの現状と未来のセッション書き起こし記事になります。 イベントページのタイムテーブルから、その他のセッションに関する記事もお読み頂けますので、一度アクセスしてみてください。 本セッションの登壇者 セッション動画 「LLMによるフロントエンド生成自動化」というテーマで発表させていただきます、mizchiです。 皆さん、LLMは当然のように使っていると思います。会社の都合で使えない方もいるかもしれませんが、ChatGPTやCopilotなどがインフラになりつつあると感じます。ただ、エンジニアとしてはWeb UIではなくCLIで自動化したい、日々のタスクの一環として
GitHubが提供しているプログラミング支援AIの「GitHub Copilot」が、GitHub上のコードを違法にコピーしているとして、開発者から訴訟を提起されました。しかし、担当判事は22件の申し立てのうち、20件を棄却しています。 Judge dismisses DMCA copyright claim in GitHub Copilot suit • The Register https://www.theregister.com/2024/07/08/github_copilot_dmca/ GitHub Copilotは2021年にGitHubが発表したソースコードの続きをAIが自動補完してくれるという機能です。GitHub CopilotはGitHub上のコードでトレーニングされているため、リリース後まもなく一部の開発者から「自分が書いたコードを出力している」という声が挙がり
この研究は、OpenAIのChatGPTが生成するコードを人間のプログラマが書くコードと比較し、その機能性、複雑性、およびセキュリティ面を評価したものである。研究結果は、タスクの難易度や使用するプログラミング言語、その他の要因に応じて、生成されるコードの成功率が0.66%から89%まで大きく異なることを示している。 特に、以下の点が注目された： 成功率：ChatGPTは、2021年以前のLeetCodeの問題に対しては、簡単な問題で89%、中程度の問題で71%、難しい問題で40%の成功率を示した。しかし、2021年以降の問題に対しては成功率が著しく低下し、簡単な問題で52%、難しい問題では0.66%にまで落ち込んだ。 エラー修正能力：ChatGPTは、コンパイルエラーの修正には優れているが、自身の誤りを修正する能力には限界がある。特に、アルゴリズム問題の意味を理解しないため、簡単なエラーフ
この記事は、<strong><a href="https://techfeed.io/events/techfeed-experts-night-31">TechFeed Experts Night#31 〜 フロントエンドアーキテクチャの現状と未来</a></strong>の開催に際し、TechFeedのデータを元に日本語記事ランキングを紹介していくものです。 本記事は、TechFeed Experts Night#31 〜 フロントエンドアーキテクチャの現状と未来のセッション書き起こし記事になります。 イベントページのタイムテーブルから、その他のセッションに関する記事もお読み頂けますので、一度アクセスしてみてください。 本セッションの登壇者 こんにちは、TechFeed CEOの白石です。 この記事は、TechFeed Experts Night#31 〜 フロントエンドアーキテクチャ
GitHubは米国時間5月21日、「GitHub Copilot Extensions」を発表した。開発者が統合開発環境（IDE）やGitHub.comを離れることなく、自然言語を用いながら好みのツールやサービスを使ってビルドし、クラウドにデプロイすることがパートナーエコシステムを通じて可能になる。 例えば、開発者がデータベース関連のエラーに対応する必要がある場合、GitHubのイシューや「DataStax」の監査ログといったさまざまなツールから問題の状態を得ようとするとGitHubは説明する。十分な情報が得られれば、原因を探るためのトラブルシューティングを開始し、「Sentry」のようなエラー監視ツールで詳細を調べる。そして、解決策を考え、修正を適用し、「Microsoft Azure」でデプロイするが、このシナリオでは、ツール間の切り替えが数多く発生すると同社は指摘する。 Copilo
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