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@chi1180

Qiitaのトレンド記事を要約してまとめたもの（サボり）

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SSH通信の仕組みと設定

Linux, SSH, Security, 暗号

  • 181 Likes, 171 Stocks, 2 Comments
  • POSTED @ 2025/9/13___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @whoami_priv

SSHの安全性は、ネゴシエーション、ホスト認証、鍵交換、ユーザー認証、暗号化通信、改ざん防止によって実現される。

  1. ネゴシエーション: クライアントとサーバーがSSHバージョンと暗号アルゴリズム（鍵交換、ホストキー、共通鍵暗号、MAC）を交換し、合意する。ダウングレード攻撃対策が必要。

  2. ホスト認証: サーバーがホストキーで署名したデータをクライアントに送り、クライアントがknown_hostsにある公開鍵で検証し、中間者攻撃を防ぐ。

  3. 鍵交換: ディフィー・ヘルマン鍵交換でセッション鍵を生成し、通信を暗号化する共通鍵として使用。

  4. ユーザー認証: 公開鍵認証で、ユーザーが秘密鍵で署名したデータをサーバーが公開鍵で検証。

  5. 暗号化通信と改ざん防止: セッション鍵で通信を暗号化し、MAC (HMAC) でデータの完全性を検証。

設定ファイルによるセキュリティ強化:

  • サーバー /etc/ssh/sshd_config: パスワード認証無効化、rootログイン禁止、強力な鍵、脆弱な暗号方式の無効化。
  • クライアント ~/.ssh/config: 接続設定を定義し、コマンドを簡略化。

生成AIに「〇〇教えてください」と聞くのやめない？

プロンプト, 関係性, 生成AI, 上司, 部下

  • 114 Likes, 62 Stocks, 3 Comments
  • POSTED @ 2025/9/12___UPDATED @ 2025/9/13
  • Author : @mocketech

プロンプト入力で「教えてください」を「調査してください」と言い換えることを提案。
生成AIは上司ではなく優秀な部下であり、「教えて」ではAIを絶対的な存在にしてしまう。「調査して」と言い換えることで、対等な関係やAIを道具として使う関係を維持できる。
質問に至る情報は最初から全て整理せず、応答を見ながら議論の方向性を修正する。

コンテキストエンジニアリングの源流へ、AIと心理学

AI, プロンプト, ChatGPT, LLM, コンテキストエンジニアリング

  • 52 Likes, 49 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @makotosaekit

AIの知能のルーツは心理学にあり、AI研究は「人間とは何か」という問いと密接。

初期AIは心なき知性だったが、認知革命で人間の情報処理プロセスが解明。ブルーナーの概念達成実験は、AIの教師あり学習と類似。

心理学は概念や文脈を研究し、AIに知識構造の設計図を提供。オントロジーは知識をコンピュータが処理できる形に変換。

LLMは統計的学習で文脈を理解するが、自己や成長の概念がない。エリクソン発達心理学は、AIにライフサイクルとアイデンティティを与えるヒントに。

AIとの対話を「発達の物語」として設計し、信頼性、専門性、ペルソナを確立。発達心理学はAIに与えるべきコンテキスト設計の指針となる。

AIが「私」を獲得するかは不明だが、対話を通じて独自の物語を紡ぐ可能性も。

【保存版】C#基礎100本ノック — GitHub Codespacesで学ぶC#

C#, 初心者, 基礎, 100本ノック, GitHubCodeSpaces

  • 22 Likes, 28 Stocks, 2 Comments
  • POSTED @ 2025/9/12___UPDATED @ 2025/9/12
  • Author : @Sakai_path

C#の基礎文法を実践的に習得するための100問の練習問題集。
GitHub Codespacesで環境構築不要、ブラウザ上で学習可能。
C# 10.0以降、.NET 6以降が対象環境。

学習範囲は以下の通り。

  • 基本文法（変数、条件分岐、ループ）
  • 配列とコレクション（Array、List、Dictionary等）
  • メソッドとスコープ（関数定義、デリゲート）
  • クラスとオブジェクト指向（OOP、継承、インターフェース）
  • 例外処理とファイル操作（try-catch、I/O操作）
  • LINQ入門（データ操作、クエリ）
  • まとめ・発展（DateTime、Nullable等）

GitHubでリポジトリを作成し、Codespacesを起動して学習を開始。
各問題は「問題＋解答例（詳細表示）」形式。
Program.csを書き換えてdotnet runで実行。

問題例:

  • Hello, World!の出力
  • 変数への代入と出力
  • 偶数/奇数判定
  • 配列操作
  • メソッド定義
  • クラス定義、継承
  • 例外処理
  • ファイル操作
  • LINQクエリ
  • DateTime操作

100問完走でC#基礎の主要トピックを一巡できる。
公式ドキュメントも学習リソースとして活用。

Nginxを基本からまとめてみた【基礎】

nginx, Docker, アーキテクチャ, WEBサーバー構築, SSL設定

  • 39 Likes, 42 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/12___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @kanfutrooper

Nginxは高性能なHTTPサーバーで、高トラフィックを効率的に処理可能。
利点として、高いパフォーマンス、ロードバランサーとしての利用、優れたアーキテクチャ、ダウンタイムなしのアップデートがある。

スキーマ駆動開発でNginxとDockerを使ったWebサーバー構築例：

  1. compose.yamlでFlaskとNginxのサービス定義。
  2. openapi.yamlでAPI仕様を記述。
  3. frontendフォルダにTypeScriptをインストールし、APIクライアントを作成。
  4. frontend/src/app.tsでAPI呼び出しを実装。
  5. frontend/index.htmlでUIを作成。
  6. frontend/nginx.confでルーティング設定。
  7. backend/servicesにFlaskのAPI処理ロジックを作成。

OpenAPI Generatorを使ってAPIクライアントを自動生成。
例：docker run --rm -v $PWD:/local openapi-generator-cli generate -i /local/openapi.yaml -g typescript-fetch -o /local/frontend/src/generated

参考サイトとして、Nginx入門やWebAPI開発に関する情報源が挙げられている。

コサイン類似度について改めて整理する

初心者, コサイン類似度, rag

  • 20 Likes, 8 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/13___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @ryu-ki

RAGにおけるベクトル類似度検索の中核、コサイン類似度について解説。
RAGは組織特有の情報をLLMに反映させる技術。
ベクトル検索はテキストの意味的関連性を捉え、質問に関連する情報を取得する。
コサイン類似度は2つのベクトルの角度の近さを-1から1の値で表す。
1に近いほど類似、0は無関係、-1は正反対。
次元の呪い（高次元での類似度集中）に注意し、次元削減などの対策が必要。
Amazon S3 Vectorsでのハイブリッド検索事例も紹介。

閉域 VPC で ECR と ECS on Fargate を使えるようにする

AWS, Docker, ECS, Fargate

  • 12 Likes, 8 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @takeda_h

閉域 VPC で ECS on Fargate を使う検証手順:

  1. ECR と ECS 用の VPC エンドポイントを作成 (ecr.dkr, ecr.api, logs, S3)。CloudFormation テンプレート例あり。
  2. ECR にリポジトリ作成。プライベートレジストリへのアクセスを特定の VPC エンドポイントのみに許可。
  3. ローカルで Docker イメージをビルドし、S3 へアップロード。
  4. 閉域 VPC 内の作業用 EC2 に S3 の VPC エンドポイント経由で Docker イメージをダウンロードしロード。
  5. ECR の VPC エンドポイント経由で Docker イメージをプッシュ。EC2 に必要な IAM ロールを付与。
  6. ECS で Fargate タスクをプライベートサブネットに起動。
    • ECS クラスター作成時に IAM ロール (AWSServiceRoleForECS) エラーが発生する場合は、CloudFormation のスタックを削除して再作成。
    • タスク定義で Linux/ARM64 を選択し、ECR イメージ URI、ポートマッピング、環境変数などを設定。
    • サービスを作成し、ネットワーク設定（パブリック IP アドレス割当オフ）とセキュリティグループを設定。
  7. プライベート IP アドレスで Fargate コンテナにアクセス確認。

Fargate はサーバー管理が不要だが、閉域 VPC での構築は VPC エンドポイント設定などが若干面倒。

非エンジニアが、エンジニアから影響を受けた「活動負債」という概念

初心者, マネジメント, 非エンジニア, コミュニケーション

  • 12 Likes, 3 Stocks, 1 Comments
  • POSTED @ 2025/9/12___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @yatabekei

非エンジニア向けに「活動負債」という概念を紹介。活動負債は、生産活動に伴い必然的に生じる負の側面やコスト。特徴として、結果論であること、実損化が先であること、雪だるま式に増大することが挙げられる。向き合い方として、安易な生産を避け、一時的な対応をやめ、投資活動で相殺し、不要なものをやめる・捨てることが重要。潜在リスクへの感度と問題の根本解決が、生産的な時間確保に繋がる。

【C#】エクスプローラ操作の自動化例：リフレクションとShellでファイルを選択して起動

C#, Win32API, Explorer, リフレクション

  • 6 Likes, 10 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/8___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @EndOfData

C#でShellを使ったExplorer操作の自動化例。
Process.StartでExplorer.exeが何度も開くのを回避。
COM Interfaceで安定した操作を実現。
既存のExplorer.exeを列挙し、ファイルを選択状態にする方法1と、ユーザー操作のExplorer Windowが取得できない場合がある方法2を紹介。
SHDocVw (Microsoft Internet Controls)を参照追加。
ファイル選択フラグやFreeCoTaskMemとMarshal.ReleaseComObjectの違い、Shell.Open類似メソッドの説明あり。
GitHub Sponsorsで寄付を募集。

AtCoder Heuristic Contest 053 参加記【最終5位】

AtCoder, 最適化, ヒューリスティック, AHC

  • 6 Likes, 0 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @binap

AHC053参加記：最終5位

  • 初回提出：ランダムなAiを割り当て、DPで最適解を求める（O(NM)）。
  • 各山2枚分配：焼きなまし法を試すも、マッチング能力の低さから改善せず。
  • 各山4枚分配：半分全列挙でペアの和を事前に列挙し、O(N^2)で部分問題を解く。両端が悪く、Aの範囲を調整して改善。
  • 各山6枚分配：カード3枚組を列挙し、定数倍高速化で間に合わせる。最終5位。
  • ダーツのアイデアが活きた。発想一つでスコアが大きく変わる。

PowerShellでExplorerウィンドウを自動配置するスクリプト

Windows, PowerShell, 自動化, Explorer, フォルダ

  • 5 Likes, 2 Stocks, 2 Comments
  • POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @Tadataka_Takahashi

PowerShellスクリプトでExplorerウィンドウを自動配置。
指定フォルダを画面分割して表示。
Win32 APIのMoveWindowを使用。
Shell.Applicationでウィンドウ制御。
新規ウィンドウの確実な検出。
パス正規化で正確な比較。
横一列配置と自動グリッド配置に対応。
設定でフォルダとレイアウトをカスタマイズ可能。
開発、ファイル整理、プレゼン等に活用できる。
Windows PowerShell 5.1で動作確認。

Next.jsで / から別ページにリダイレクトしたいときにハマった話

フロントエンド, React, Next.js, AppRouter, PagesRouter

  • 3 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @mierudayo

Next.jsでトップページ(/)にアクセスされた際に別ページにリダイレクトする方法。

  • App Router (Next.js 13以降): redirect関数を使用
  • Client Component: useRouterとuseEffectを使用
  • Pages Router (Next.js 12まで): getServerSidePropsを使用

バージョンによってリダイレクト方法が異なる。

Strands Agents で「クエリ分解」と「クエリ拡張」を行うツールを定義し、生成 AI の回答精度向上を図る

AWS, 生成AI, StrandsAgents

  • 4 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @revsystem

Strands Agents SDKでクエリ分解・拡張ツールを定義し、生成AIの回答精度を向上させる方法を紹介。

  • クエリ分解：複雑な質問をより簡単な質問に分割
  • クエリ拡張：質問に関連する用語や同義語を追加

Pythonモジュールとしてツールを定義。TOOL_SPEC変数でツール名、説明、入力スキーマを定義し、対応する関数を実装。

エージェント作成はシンプルで、ツールの自動読み込み機能を使用。システムプロンプトでツール使用を指示。

実行結果から、ツールが質問を分解・拡張し、より多面的な情報取得と回答の質向上が期待できる。LLMによりツール定義の解釈や性能に差がある。

このツールをRAGの検索に利用することで、ハイブリッド検索の精度向上が期待できる。

【WPF】ComboBoxの項目をマウスホバー+Deleteで削除する記事

C#, WPF, Combobox

  • 3 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @EndOfData

WPF ComboBoxのドロップダウンリスト項目をマウスホバー＋Deleteキーで削除する実装。

必要なもの:

  • comboBox_MouseMoveイベント
  • comboBox_PreviewKeyDownイベント
  • ObservableCollection> dicフィールド
  • FindParentメソッド (VisualTreeHelper.GetParent)

処理の流れ:

  1. comboBox_MouseMoveでマウス下のListBoxItemを特定し、選択されたKeyValuePairを取得。
  2. comboBox_PreviewKeyDownでDeleteキーが押された場合、KeyValuePairがdicに含まれていれば削除。
  3. ItemsSourceを再設定してUIを更新。

参考記事として、ホバー中のComboBoxItemを特定するカスタムコントロールの実装例あり。

ボールを最も遠くに飛ばせる条件についてのシミュレーション

Python, 数値計算, 数学, 高校物理, 力学

  • 2 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @arairuca

高校力学の有名な問題「空気抵抗がない場合、ボールを最も遠くに投げる角度は？」を、空気抵抗がある場合に計算機を用いて考察。

運動方程式を立て、オイラー法で数値計算。Pythonで空気抵抗の有無によるボールの軌道を描写。

空気抵抗なし：45度で最も遠くに飛ぶことをシミュレーションで確認。
空気抵抗あり：最急降下法で飛距離が最大となる角度を推定。水平に近い角度（15度付近）で遠くに飛ぶことが判明。

空気抵抗がある場合は、より水平に投げると飛距離が伸びる。

【AtCoder 反省会】AtCoder Beginner Contest 423

AtCoder, AtCoderBeginnerContest

  • 2 Likes, 0 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @foriver4725
  • A,B,Cを正答。問題理解は容易だが実装が難しいものが多かった。
  • A,B,Cは一発正解。
  • Cはスッキリした解法で解けて気持ちよかった。
  • Eは時間切れ。考えは合っていたが、計算量が問題だった。
  • Eの解説を参考に実装したが、一部テストケースで不正解。
  • DはEより簡単だったかもしれない。
  • F,Gは難しく、解説が不十分。
  • Makefile導入でコマンド入力が効率化。
  • A,B,Cを最速＆一発正解できたので、十分な成果。

[定期更新]生成AIで試したいこと

生成AI

  • 3 Likes, 0 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @RYA234

生成AIの活用方法を模索し、試したいこと・試した結果をまとめる。週1つ試すことを目標。

試すことリスト：

  • SQLServer MCP
  • FileSystem MCP
  • Selenium/Playwright MCP
  • Github MCP
  • Figma MCP
  • WinApp Driver MCP調査
  • Github Copilotカスタム命令でwinform項目フォーマット自動レビュー
  • データベーススペシャリスト過去問解説
  • 詳細設計書からコード修正
  • RAG調査・環境構築
  • 書籍「コード×AI ソフトウェア開発者のための生成AIに実践入門」を読む
  • 書籍「生成AI時代の新プログラミング実践ガイド」を読む
  • 書籍「生成AIが変革するシステム開発」を読む
  • Nuget MCPサーバーを試す

今日のQiitaトレンド記事をポッドキャストで聴こう！ 2025/09/15

初心者, まとめ, AI, ポッドキャスト, 生成AI

  • 4 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @ennagara128

前日夜の最新トレンド記事をAIポッドキャストで毎日朝7時に更新。
通勤中などに「ながら聴き」可能。
記事例：SSH通信、Nano banana、Claude Code vs Codex比較、Nginx基礎、生成AIへの質問、登山レコメンド、XREALグラスSteamVR、AIエージェント開発、コサイン類似度、コンテキストエンジニアリング、h2c通信、AgentiTest、Genspark Browser、CVE/CVSS取得スクリプト、Laravel、React学習、Wpscanログ分析、ロケットキャッチ、生成AIアップデート、Snowflakeクイズアプリ。
フィードバック歓迎。

RustでLinuxプロセスの起動・終了をフックしてみた

Linux, Rust, Security, RockyLinux

  • 2 Likes, 3 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @nariita

不審なプロセスを監視する実験的なコード。

仕様:

  • 起動時にプロセス一覧を表示
  • 実行中に起動/終了したプロセスを表示

活用例:

  • 新規実行ファイルの起動をSlack通知
  • セキュリティ脆弱性のあるサーバの動作観察
  • 不審プロセスの停止と解析

実行例:

  • プロセスのPID, PPID, EXE, STARTを表示
  • /bin/pwdコマンドの起動/終了を検知

コード:

  • Rustで記述 (Cargo.toml, main.rs)
  • Netlink Connectorを使用してプロセスイベントを監視
  • プロセスの起動/終了時に情報を取得し表示

真説・あなたのQiita記事にいいねが付かない理由

Qiita, ポエム, いいね, 新人プログラマ応援, アホ応援

  • 5 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @EndOfData

AI依存が進み、技術記事のいいね格差が拡大。モチベ維持には評価が重要。フォロー記事は読み、ニッチ分野も学ぶと強みになる。記事は読みやすく、他者が利用しやすいように書く。学習のアウトプットだけでなく、体系的な整理や実装方法・知見の追加を意識。AI頼りすぎ、リファレンス不足、深堀不足の記事は避ける。色々な言語を読み、成果につなげることが大切。

JavaScript の TextEncoder を毎回生成すると、効率はどうなるか？

JavaScript, TextEncoder, JSBench

  • 2 Likes, 0 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @mikecat_mixc

JavaScriptで文字列をUTF-8バイト列に変換するTextEncoderについて、オブジェクトを使い回す方が毎回生成するより効率が良いかを検証。JSBench.meで実験した結果、FirefoxとChrome共に使い回しの方が高速。効率重視や短い記述で呼び出したい場合は使い回し、そうでない場合は毎回生成でも良い。

【0: 使用不可】Genspark Browser：現代版トロイの木馬の技術的実態と緊急対応

Security, ブラウザ, AI, CHINA, GeopoliticalRisk

  • 5 Likes, 3 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/12___UPDATED @ 2025/9/12
  • Author : @n_hiraoka

中国系AI検索エンジンGensparkが日本でバイナリ配布開始。
「完全無料・オフライン」を謳うが、実際は中華系統合監視システムの端末として機能。
システム全体を監視し、データは中国アクセス可能なクラウドへ送信。
技術的には現代版トロイの木馬。
法的には即時使用禁止、既存ユーザーは緊急対応が必要。
システム監視、データ流出、情報収集のリスクがある。
オフライン動作は虚偽で、AzureやOpenAI等のAPI通信を行う。
管理者権限を要求し、ブラウザを置換、HTTPS通信を監視、ファイルシステムにアクセス。
利用規約でデータ利用範囲を広げ、損害賠償は$100上限。
創業者や投資家は中国系で、中国国家情報法が適用される可能性。
厚黒学レベルは18項目中15項目該当。
百行征信システムとの連携により、個人特定、行動分析、AIプロファイリングが可能。
インフルエンサーはリスクを隠蔽し、利点のみ強調。
アンインストール手順、ファイアウォール設定を推奨。
代替案としてBrave、Firefox、DuckDuckGo等を推奨。
類似サービス、買収、OEM等に注意。
フォレンジック分析、通信ログ監査、法的調査を推奨。
日本のデジタル主権への挑戦であり、組織的な対応が必要。

Node.js だけじゃない！Deno やBun、JSランタイムって何？　〜JSランタイム入門〜

JavaScript, npm, Deno, Bun

  • 4 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/13___UPDATED @ 2025/9/13
  • Author : @nabe_kurage

JavaScriptランタイムはJavaScript/TypeScriptを実行する環境。ブラウザ内とブラウザ外があり、Node.js、Deno、Bunはブラウザ外ランタイム。

Node.jsは豊富なエコシステムを持つが、セキュリティやモジュール管理に課題。DenoはセキュリティとTypeScript標準対応を重視。Bunは高速性とツール統合が特徴。

npm run serveはNode.jsを裏で実行している。npmはパッケージ管理やスクリプト実行を補助するツール。

Node.js、Deno、Bunはそれぞれ異なる強みがあり、プロジェクトの目的に応じて選択可能。DenoとBunはNode.jsの課題を補う選択肢。

ランタイムを理解することで、開発効率やトラブル対応のスピードが向上する。

React学習ログ No.2

React

  • 5 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/13___UPDATED @ 2025/9/13
  • Author : @maedaHARUYA
  • コンポーネントは小さく分割し、ファイルごとに管理すると見やすく再利用しやすい。
  • export/import でコンポーネントを繋ぐ (例: export default Child; import Child from "...")。
  • JSXで返すものは必ず1つのルート要素である必要がある。
  • 複数の要素を返す場合は、div や section でまとめるか、Fragment <>...</> を使う。Fragment は余計なタグを追加せずに要素をまとめられる。

今さらながら OpenAI の「Codex IDE extension」を VS Code で少し試してみる（公式情報なども見つつ）

VSCode, OpenAI, codex, CodexCLI, CodexIDEextension

  • 2 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @youtoy

OpenAIのCodex IDE extensionをVS Codeで試した記事。

きっかけ: AI道場のCodexもくもく会への参加。

VS Codeへの拡張機能インストール手順:

  1. マーケットプレイスで拡張機能ページを確認し、インストール。
  2. VS Code上でインストールを実行。

VS Code上の拡張機能の設定メニュー確認:

  • 左側メニューにアイコンが表示。
  • 下部のメニューで各種設定が可能。
  • 上部の設定アイコンで詳細設定。

動作確認:

  • プロンプト: OpenAIのページと同じ見た目のものをHTML+CSS+JavaScriptで作成。
  • ワークスペースにフォルダを登録する必要あり。

画像を元にしたコーディングを依頼:

  • 元画像のキャプチャを添付し、同じ見た目のHTML+CSSを作成。
  • 生成されたコードはHTMLとCSSで構成され、元ページの見た目を再現。

IDE統合によるメリット候補:

  • @を使ったファイル参照
  • 複数ファイルを対象にした編集
  • コマンド実行を交えたテストとエラー修正
  • クラウド側の処理結果をローカルへ適用

今後の展望:

  • Codex IDE extension + VS Codeならではの活用方法を検討。
  • GitHubとの連携(Code Review)も視野に。

Codex CLIのカスタムコマンドを完全攻略！よく使う指示を瞬時に呼び出す方法

OpenAI, codex, ChatGPT, AIエージェント, CodexCLI

  • 6 Likes, 2 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/14___UPDATED @ 2025/9/14
  • Author : @tomada

Codex CLIのカスタムコマンドで定型プロンプトを効率化
/コマンド名でプロンプト呼び出し、~/.codex/prompts/にMarkdownファイルを配置
ファイル名がコマンド名（例: review.md → /review）
変更反映にはCodex CLIの再起動が必要
コードレビュー、セキュリティチェック、テスト生成などのコマンド例を紹介
IDE拡張版は不安定なため、CLI版の使用を推奨
命名規則でコマンドを整理
トラブル時はファイル場所、拡張子、再起動を確認
動画で操作例を確認可能

【Amazon Nova】Amazon Nova について概要を確認してみる

AWS, 初心者, AmazonNova

  • 2 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @ryu-ki

Amazon NovaはAmazon開発の基盤モデル群。マルチモーダルでコストパフォーマンスが良い。7種類のモデルがあり、用途に合わせて選択可能。

  • Nova Premier: 最高性能、長文コンテキスト、テキスト・画像・動画統合
  • Nova Pro: 性能・速度・コストのバランスが良い汎用モデル
  • Nova Lite: 高速処理、低コスト、画像・動画・ドキュメント・テキスト処理
  • Nova Micro: 最低コスト・低遅延、テキスト処理専用
  • Nova Canvas: 高品質な画像生成
  • Nova Reel: 動画生成
  • Nova Sonic: 音声理解と応答

AIエージェント構築時、コスト重視ならNova Micro/Lite、性能重視ならClaude/Nova Premier。画像・動画・音声利用時はNova Canvas/Reel/Sonic。

ラムダ式を使うってことはinterfaceを実装するってこと!!

Java, ラムダ式, 初学者, 関数インターフェース

ラムダ式は関数型インターフェースの実装。
関数型インターフェースは抽象メソッドを一つだけ持つインターフェース。
@FunctionalInterfaceアノテーションで関数型インターフェースのルールを強制できる。
関数型インターフェースはラムダ式やメソッド参照の型として機能し、コードを簡潔にする。
RunnableやConsumerが具体例。
ラムダ式を使わない場合は匿名クラスが必要になる。
IntBinaryOperatorの例で、ラムダ式は匿名クラスのシンタックスシュガーであることがわかる。
ラムダ式は関数型インターフェースの実装として扱われ、Javaの型の厳格さを保つ。

ChatGPT でコードを作成する場合の「変な疲れ」を対策する

AI, 生成AI, ChatGPT, 疲れ, 変な疲れ

  • 1 Likes, 1 Stocks, 1 Comments
  • POSTED @ 2025/9/15___UPDATED @ 2025/9/15
  • Author : @uni928

ChatGPT利用時の「変な疲れ」は、生成されたコードの解析時間の増加が原因。対策として、バグが潰れるまで極力解析せず、機械的に修正を反映。バグが増える可能性はあるが、解析回数を減らしChatGPTへの依頼回数を増やす方が効率的。小規模開発には有効だが、大規模開発では小さく解析・検証すべき。プロジェクトの性質で使い分けが重要。「解析を減らす」「差分修正は機械的に」「プロジェクトで使い分け」の3点で疲労感を軽減。

【自作AI】オセロAI『Desdemona』

C++, AI, othello

  • 2 Likes, 1 Stocks, 0 Comments
  • POSTED @ 2025/9/13___UPDATED @ 2025/9/13
  • Author : @foriver4725

以前作成した囲碁AIを改造し、オセロAI「デズデモーナ」を作成。
自動対戦と終局後の評価値グラフ表示機能付き。
終局時の石数を最大化するよう着手する。
8x8オセロは両者最善手で引き分けになる。
GitHubで公開、ただしウイルス警告が出る可能性あり。
囲碁AIと比較して計算資源を豊富に使える点が良い。
隅を取りたがらない傾向がある。

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