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。 本記事では、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。本記

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI コーディングとは ChatGPT や Claude, Perplexity など の AI にコードを生成してもらうことは既に一般化しているかと思います。各サービスの Web サイトにチャット形式でやり取りしてコードを生成し、それをエディターなどにコピーアンドペーストして実行できて便利です。 しかし、直接 VSCode で AI とやり取りできたらもっと便利ではないでしょうか？ブラウザとエディタを何度も行き来し、コピーアンドペーストを繰り返す必要がなくなり、差分だけ提示されたのをどうマージすればいいのか考える必要もなくなります。

生成AIでコードを書いている非エンジニア向けの、これだけ最低限勉強しておけば死なないリストがあればめちゃ買います。 — ハヤカワ五味 (@hayakawagomi) December 30, 2024 Twitter(X)をながめていたところ、メルカリで生成AI推進担当を務めているハヤカワ五味さんが上記のツイート(投稿)をされていたので、その答えめいたものを私なりにまとめておきます。「これだけ勉強しておけ」という分野とその理由、および学習のための教材を列挙したのが本記事です。 なお、本記事の内容は完全に私見ですので、勢いよくマサカリを投げるのはご勘弁ください。私に投げる代わりに「これ要らん／コレが要るぞ」みたいな話を、各々のnoteやQiitaでまとめてくださると、インターネットに知が放流されてみんなハッピーになります。 ※この記事を書き上げたあとに、以下のツイートを見て「それはそう」とな

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

エンジニアの育成、時間がかかりますよね。つよつよになるには・・・みたいな話は、エンジニアクラスタのSNSで定期的に話題に上がるような気がします。 エンジニアの育成について考えたので、とりあえずアウトプットします。 エンジニア、覚えることが大杉 プログラミングは、基礎文法を覚えるだけなら1ヶ月で一通り学習できますが、仕事にする場合は基礎文法だけでは「全く」足りない。 HTTPなどの通信規約・TCP/IPの仕組み Webサーバ構築などのインフラ・GCP/AWSなどのクラウドサービスへの理解 GitHub Actionsに代表されるCI/CD 認証認可の仕組み(鍵認証/JWT/OAuthなど) Webアプリのセキュリティ対策 HTML/CSS/Reactなどのフロントエンド フレームワークなどのライブラリの理解 SQL/DBなどのデータベースに関する理解 アプリやるならiOS/Androidのビ

最近は欲しいアプリケーションがあると、人工知能（AI）による対話サービス「ChatGPT」につくってもらうことが増えた。自分で調べてつくると半日から1日はかかるようなアプリでも、ChatGPTを使えばあっという間に出来上がる。 AIアプリも簡単に実現できる。先日AIの取材で、オープンソースの物体検出モデルである「YOLO（You Only Look Once）」を使ったデモを見た。これを自分のパソコンでも再現できないかと思い、Pythonによるアプリの作成をChatGPTに依頼してみた。 最初はアプリ内の画面表示がうまくいかなかったものの、数回のやり取りでトラブルは解決した。ChatGPTが生成したPythonコードを実行するとアプリが起動し、パソコンのカメラに写った複数の物体をリアルタイムに認識してそれぞれが何かを表示してくれる。こんなアプリがたった数分で出来上がるのだ。私はコードを1行

https://youtube.com/watch?v=Q_FtGfUV5u0https://youtube.com/watch?v=HVC6RL3TyZIhttps://youtube.com/watch?v=wEX1_NYoPlshttps://youtube.com/watch?v=7utuuiw7v0Uhttps://youtube.com/watch?v=9qN9EF-6IcIhttps://youtube.com/watch?v=K7kRDPmwzVIhttps://youtube.com/watch?v=AOux701nwCUhttps://youtube.com/watch?v=N6PR1n4Oyaohttps://youtube.com/watch?v=i2ZQ1OdfcHI 本当はもっと出したかったけど、URLを10件以上含んだ増田は投稿できないようだ。残念。

こんにちは！関数型まつり 運営チームの池田です。 このたび、ScalaMatsuriが進化し、新しい関数型プログラミングのカンファレンス「関数型まつり」を開催することをお知らせいたします！🎉 関数型まつりとは？ 関数型まつりは、プログラミングにおける「関数型」の思想や技術にフォーカスした新しいテックカンファレンスです。 言語に限定されることなく、あらゆるプログラミング言語の壁を越えて、関数型プログラミングというものについて広く学び共有する場です。たとえば、あなたがHaskellを愛する開発者でも、JavaScriptで関数型っぽく書いているフロントエンドエンジニアでも、あるいは「関数型って興味あるけどよくわからない」という初心者でも、きっとこのイベントで新しい発見があるはずです。 イベント詳細 イベント名 関数型まつり 開催時期 2025年夏頃 開催場所 都内 なぜ「関数型まつり」を今や

Googleは、人間がタスクを与えると自律的に実装計画を立ててコードの生成や変更、バグフィクスなどを実行してくれるAIエージェント「Jules」を発表しました。 同社が発表した最新の生成AIモデルであるGemini 2.0が用いられています。 タスクやイシューを与えると、それを起点に自律的なプログラミングを行う生成AIを用いたサービスは、先日正式サービス化されたDevinや、現在テクニカルプレビュー中のGitHub Copilot Workspaceなど、すでに先行しているサービスが存在します。 参考：GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 GoogleもGemini 2.0によって、同様に自律的なプログラミングが可能なレベルのサービスを開発可能になったということでしょう。 Julesが動作する様子 Google

コードレビューする時、自分がどんなことに気を付けているか (本当は気をつけたいか)みたいなポイントをまとめてみた。 コードレビューの目的 プロダクトの品質を担保するため 人は基本的にミスをするもの 1人で考えたものより、2人、3人集まって考えたものの方が良いことが多い 知識をチーム内でシェアするため チームでコードに関する知識を常に共有し続けることで、「この機能はAさんしか知らない」といった属人化問題を防ぐ Aさんが有休取った時に限って障害が起きたりするんですよね。分かります 他の人が書いたコードを読み、さらに分からないことは質問できる、素晴らしい学びの場だと捉える 責任をチーム内でシェアするため 何か問題が起きた時に関連するコードを書いた人間だけが責められるようなことは決してあってはならない レビュー時 (又はそのコードがデプロイされるまで)に問題に気づけなかったチーム全体の責任なので、

STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル

Practice RustLearn Rust by practicing, choose from a variety of coding exercises and challenges to help you improve your Rust programming skills

「生成AI×ビジュアルプログラミング」が進まない理由は？中山心太氏に聞く、高級言語との本質的な違い 2024年9月18日 株式会社NextInt代表 中山心太 データ分析、コンサル、ゲームディレクター、技術顧問、企業での研修・講演など多方面で活躍。著書に『ChatGPT攻略』、『仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」』。共著に『仕事ではじめる機械学習』『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編』など。 X 株式会社NextInt 現在プログラミングの現場では、生成AIの活用が進んでいます。今やテキストプログラミングにおいて生成AIの活用は珍しいことではなくなりました。一方でビジュアルプログラミングにおいては、テキストプログラミングほど生成AIの活用が進んでいないのが現状です。 「ビジュアルプログラミングとは、結局どんなものなのか」「なぜ広くプロユースされていないのか」「なぜビジュアルプロ

ひろゆきさんが今話したいエンジニア（あるいはプロダクトの作り手）に聞いてみたかったことを聞いていく本連載。話題のプロダクトを、ひろゆきさんはどうみるのか？ 「僕ならこうつくる」というひろゆき案も飛び出すかも！？ 「世の中をあっと言わせるプロダクトが作りたい」エンジニアのみなさんにヒントを届けます。 ひろゆきさんが「今、話したい人」と対談する本連載。今回のゲストは、先の東京都知事選に出馬したAIエンジニアの安野たかひろさんです。 日本のAI研究をリードする松尾豊教授の研究室出身で、AIスタートアップ2社の経営者としての顔も持つ安野さんに対する一つ目の質問は

2024年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

RAGの精度改善するために何があるかを学びました。基本系のNaive RAGを知っている人向けの記事です。 方法が多すぎるので、Youtubeの「RAG From Scratch」を中心に少し整理してみました。LangChainをよく使っているので、LangChain出典が多いです。 全体像 まずは、RAGの全体像。Indexingが同じ流れにあるのが少しわかりにくいのですが、実行タイミングとしてはRAGの前準備としてやっておきます。 画像出典: RAG from scratch: Overview もう少し粒度を細かくした図です。 画像出典: RAG from scratch: Overview 表形式で分類します。Generationだけ少し特殊です。 大分類 中分類 内容

世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」（大規模公開オンライン講座）サイトまとめ。2024年版 インターネット上にはコンピュータ関連の情報があふれていますが、その情報の正確さや網羅性は玉石混淆で、いざそれらから学ぼうとしても取捨選択の段階で立ち止まってしまうこともあるはずです。 そうしたときに頼りになるもののひとつが大学のような専門の教育機関による講座であり、それらの講座を有料もしくは無料で提供する「MOOC」（Massive Open Online Courses：大規模公開オンライン講座）のWebサイトはここ数年で広く知られるようになってきました。 そこで本記事では、世界中の大学の講座などを提供している主要なMOOCサイトから、日本語で学べるコンピュータ関連の講座で、しかも無料で学べるものをピックアップしてみました。 もちろん、MOOCサイト

Rustで作るプログラミング言語という書籍が先日発売されました。簡単なプログラミング言語を作ってバイトコードに変換して実行したりネイティブコードに変換して実行してみよう、という本で、大変面白く読みました。最終的にまあまあ本格的な言語になるので、これを元にするとわりとちゃんとした言語を作れそうです。 この書籍で最終的に作られる言語はこちら: GitHub - msakuta/ruscal: Programming language implementation learning project ちょうど私も、以前から構想していた言語があったので、ちょっと作ってみました。というのも、TypeScriptを設定記述言語としてさまざまなプログラミング言語から使えると便利ではないかとずっと思っていたのです。 この設定言語で複雑なことができる必要はなく、最終的にはJSONに準ずるデータ構造になればよい

はじめに 皆さんはプログラミング言語を作ったことがあるでしょうか？ おそらく大抵の方は「ない」というのが正直なところなのではないかと思います。背景には、おそらく「プログラミング言語を作るって難しそう」という先入観があるのではと筆者は踏んでいます。 プログラミング言語とは、コンピューターに指示を与えるための特別な言語です。私たちが日常で使う言語と同じように、プログラミング言語にも文法やルールがあります。そして、この言語を理解し実行するのが「処理系」と呼ばれるプログラムです。 しかし、実はプログラミング言語の処理系（インタプリタ）を作ることは非常に簡単なことです。小さなOSを作ることに比べても、ちゃんと動くWebサービスを作ることに比べても本当に簡単です。 というわけで、この記事では「プログラミング言語」を作るための導入として「数式言語」のインタプリタを作ってみます。数式言語とは、数学の式を扱