今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での

ロボット企業のFigureが、ヒューマノイド(人型ロボット)の制御・知覚・言語理解を統合した汎用(はんよう)型のVision-Language-Action(VLA)モデル「Helix」を発表しました。Helixはわずか500時間の学習データでロボットの上半身全体を精密に制御できる点が特徴的で、家庭用ロボットの実用化に向けた重要な進展として注目されています。 Helix: A Vision-Language-Action Model for Generalist Humanoid Control https://www.figure.ai/news/helix 実際にHelixで2体のヒューマノイドが動作するところが以下のムービー。人間が買い物を渡して食料品を冷蔵庫やカゴに収納するように指示し、ロボットがその通りに作業を行います。 人型ロボットを家庭で動かすのに特化したAI言語モデル「He

SOLID原則というのがあるのだけど、原則といつつ やりすぎに注意なみたいなことを言われ、自分で塩梅を探らないといけないなら全然原則じゃないやんということであまり好きではないのだけど、その中でもここではOにあてはまる開放閉鎖原則って意味ないよねって話を。 開放閉鎖原則の原典はメイヤーの「オブジェクト指向入門」で、第2版には次のような記述があります。(初版も書いてることはだいたい同じで、2版のほうが整理されて記述も多くなってます) モジュールは開いていると同時に閉じているべきである ただ、このメイヤーの文脈でいうようなモジュールの拡張ってやらないよねと。 ここでメイヤーの文脈での拡張というのは、モジュール自体に手をいれずに、機能の追加や変更ができるというものです。継承使っていい感じに機能追加ができる設計が「拡張に開かれている」ということです。 でもまあ、そんなライブラリの拡張をやらないですよ

ChatGPT にこんな要求をしました。 Rust自体は難しい言語ではなく、むしろ単純な機能の組み合わせで豊かな表現力を提供しています。なのに、他言語の複雑な機能をRustで再現しようとして混乱する人が跡を絶たず、いつの間にかRustは難しいという誤解が定着してしまいました。そこで、他言語の考え方をRustに持ち込んで失敗した例をいくつか挙げ、改善案を教えて下さい。 本記事は ChatGPT の出力をまとめたものです。 GPT-4o 色々試したのですが、まず2025年2月18日時点のGPT-4oから。 確かに、Rustの設計はシンプルな概念の組み合わせですが、他言語の習慣を持ち込むことで混乱が生じることが多いですね。いくつか典型的な失敗例を挙げ、それぞれの改善案を考えてみましょう。 よろしくお願いします。 クラスベースのオブジェクト指向をそのままRustに適用しようとする 失敗例: C++

スマートフォンやPCには電卓アプリが搭載されており、簡単な計算であれば瞬時に答えを求めることができます。しかし、正確な答えを表示できるような電卓を開発するのは非常に難しく、その一例としてAndroidに搭載されている「電卓」アプリはどのような工夫で開発されたのかについて、エンジニアのチャド・ナウセアム氏が解説しています。 calculator-app - Chad Nauseam Home https://chadnauseam.com/coding/random/calculator-app iOSの「計算機」で、「(10100)＋1－(10100)」を計算したところが以下。本来であれば、10100が打ち消されるので答えは「1」になるはず。しかし、計算機による計算結果は「0」となっており、間違いを示しています。 Androidの「電卓」で同じ計算を行ったところ、答えは正解の「1」を示しま

俺は生まれる時代を完全にミスった もし90年代後半や2000年代前半にエンジニアとして活躍できていたら、夢があった インターネットが爆発的に普及し、新しいサービスが次々に生まれた時代 ちょっとしたアイデアを形にするだけで、世の中に大きなインパクトを与えられた 2007年にiPhoneが登場してスマートフォン革命が起きた頃、エンジニアは世界を変える存在だった 小さなチームでもアプリを作れば一攫千金のチャンスがあり、成功すれば名を馳せることができた 逆に、もうちょっと遅く生まれていれば、AIを活用する側に回れた 技術はより洗練され、単純なコーディングなんてAIに任せて、より戦略的でクリエイティブな仕事に集中できる エンジニアとしての価値は「コードを書けること」ではなく、AIを使いこなすことにシフトしていたはずだ でも俺は違う 一番どうしようもない時代に生まれてしまった 技術は中途半端に発展し、

エンジニアのマルタ @MALTA_engineer 性格がそこまで悪い人と仕事した記憶はないけど、じゃあ仕事してきたガチでコード書けるエンジニアで性格が良い人がいたかと言われると疑問符が付くので、多分その通りなのかもｗ x.com/IU1633/status/… 2025-02-09 17:29:06

ChatGPT O1やDeep Researchなどがすごいパフォーマンスを出してきていますね。もう仕組み上も単にLLMではなくAIとしか言えなくなってきています。 そんなAIが進化して、プログラミングをAIがやってくれるようになると、そのプログラムの確認をどうするんだって話があります。業務システムの開発では、プログラム読めない人がプログラムの生成に携わったりするようになって、できてきたプログラムが読めないってなる。 問題では？と思ったのだけど、そもそも業務システムが不要になりますね。 小さい食堂で、伝票とかも取らずにちゃんとまわす人とかいますね。記憶力のいい人だと、昼のラッシュでもちゃんと覚えてまわせそうです。 ファミレスでバイトしてたとき、調子がいいときだと割と全部の注文を覚えれてたりしたので、それなりにまわせる人が多そうです。 そして、AIであればもっと記憶力よく考えてまわせるので、

近年のAI分野の発展により、一部のソフトウェア開発者らはAIを使ってコードを生成するようになったほか、AIを使ってプログラミングをサポートするツールも登場しています。プログラマーのデヴィッド・クローショー氏が、プログラミングに生成AIを使用した個人的な感想を自身のブログで振り返っています。 crawshaw - How I program with LLMs - 2025-01-06 https://crawshaw.io/blog/programming-with-llms There are particular conversational structures that work better than others when I "chat" with LLMs. And a weirdly large amount of repeated mundane work, copyi

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

組込みRustや自作OSなどにおいて、従来言語より高い安全性があるとされているRustは注目される一方、Rustでも低レイヤー分野で頻発するメモリアクセスやインラインアセンブラなどでunsafeブロックが存在が多くなりがちです。 このunsafeブロックが多くなるので、結局Rustでこのような低レイヤー分野を触っても意味がないのでは？安全ではないのでは？という疑問が投げかけられることがしばしばあります。 筆者はTwitterや過去のブログで、組込みRustにおいてのunsafeとの付き合い方について触れていきましたが、内容としては分散していたので今一度この疑問に対するアンサーをまとめることにし、この論争に終止符を打とうと思います。 Rustにおけるunsafeとは そもそもunsafeとは何かというのはThe Rust Programming Languageのドキュメントにも詳しく書かれ

はじめに エンジニアとして働いていると、時として「これは一体なぜ？」と首を傾げたくなるような不思議な現象に遭遇します。 絶対にみんなも一度は経験あるかもしれない…そんな「ITの摩訶不思議」な現象をピックアップし、その裏に潜む技術的な真相を勝手にまとめてみました。 1. 幻のバグ「シュレーディンガーのバグ」 現象 本番環境でのみ発生し、デバッグを仕掛けた途端に消えてしまう謎のバグ。まるで量子力学の世界のように、観測した瞬間に状態が変化してしまいます。 真相 オブザーバー効果：ログ出力やデバッガの処理による微妙なタイミングの変化 競合状態（Race Condition）：複数のプロセスやスレッド間のタイミング依存の問題 環境の違い：本番環境特有の負荷やデータパターン 対策 # 再現性の高いログ収集の例 import logging import threading logging.basicC

C/C++ の「ポインタ」は、難しいとか、実は簡単だとか、色々言われます。 ポインタについては規格に書かれています。この記事は、ポインタをより正確にイメージするため、規格に私の解釈を追加したものです。区別のため、C++23 草案 (N4950) の内容には節番号を付け、私の解釈は 斜体 で書きます。 私の解釈は以下の記事の影響を受けています。 ポインタとは、IDとオフセットの組 まず、ヌル以外のポインタは、以下の ID とオフセットの組 です。 ID：新しいオブジェクトが作られるたびに振られる、ユニークな値。 オフセット：オブジェクト先頭からのバイト数。 詳しく話していきます。 ID の割り振り 変数を定義するとオブジェクトが作られ (6.7.2)、各オブジェクトに固有の ID が割り振られます。たとえば、 と書くと整数 x と配列 arr が作られるので、x と arr にそれぞれ ID

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

TL;DR Q: HPCプログラマの書くコードってなんで古臭いの？ A: そうしないと性能が出なかったから はじめに スパコンを使ってそれなりに長いこと研究をしています。初めてスパコンを使ったのは今から25年くらい前です。発展の早い世界ですので、昔と今ではだいぶ違ってきています。この前、スパコンを使う時の「常識」がすでに現在では常識ではなくなっているっぽいことを知り、私も「そっち側」になったのか、と感慨深くなりました。以下は、HPC業界の語り部に片足を突っ込んだおっさんの戯言です。 なお、以下では主に「京」の話をするため、富士通のC++コンパイラに文句を言う形になりますが、富士通が悪いのではなく、昔のスパコンに搭載されていたC++コンパイラはどれもかなり酷かったということはあらかじめ言っておきたい気がします。IBMのコンパイラとかも酷かったし、なんならIntelのコンパイラもバグだらけだっ

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

アカマル @akamaru1134342 @mimifuwa_uec バズったので宣伝します 私は電気通信大学U.E.C.wingsというサークルで鳥人間コンテストを目指して人力飛行機を製作しています bing.com/ck/a?!&&p=dbea… 2025年度の大会に向けて活動していますので応援していただけると幸いでございます @bird_uecwings @uecwings2024 2024-12-24 16:35:48

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

📒ペアプロ・モブプロアンケート実施中 🖊️ あなたのご意見をお聞かせください。(2025/1/3 23:59まで） 回答結果は2025/1/6(月)にQiitaで公開いたします。 アンケートはこちらから（1分ほどで終わります） はじめに 巷ではペアプロ、モブプロがホットワードになっており、あたかも開発生産性を向上する特効薬のように取り上げられている印象を受けます。一方、この記事では、ペアプロ、モブプロ開発のネガティブな部分を考え、私の経験から感じたペアプロ、モブプロのアンチパターンとその改善策をご紹介します。 どんなアンチパターンを踏んでいたのか？ 勤務時間は100%ペアプロを実施（ソロプロ禁止） ソロプロは悪、ペアプロが最高というチームの雰囲気 フロー効率を過度に重視する姿勢 どうなったか？ ＋) 開発生産性およびデプロイ頻度は上がった ＋) 4keysなどの数値上の指標はすべてプラ