Qiitaのトレンド記事を要約してまとめたもの（サボり）

Posted at 2025-10-04

【初心者歓迎】C#だけでWebゲームを1時間で作る javascriptやAJAX不要！Blazorの凄さを体験する

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POSTED @ 2025/10/1___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @masayahak

C#でWebゲームを1時間で作るチュートリアル

対象読者: C#経験者でWebフロントエンドが苦手な人、Blazor未経験者

BlazorはMicrosoft製のWebフレームワークで、C#だけでリッチなUIを構築可能

Visual StudioでBlazor Webアプリを作成 (インタラクティブの種類: サーバー)

プロジェクト構成: Pages/Home.razorを編集

HTMLにC#コードを記述可能 (@を使用)

CSSでゲーム盤面を作成 (gridを使用)

盤面を二次元配列で定義し、壁や出口を表現

C#クラス(駒)を定義し、HTMLに描画 (OnInitializedイベントで初期配置)

駒の選択機能を実装 (onclickイベント、selectedクラスで見た目を変更)

Blazor ServerはWebSocketで通信

ドラッグで駒を移動 (onmousedown, onmousemove, onmouseupイベント)

駒の移動制限、ゲームクリア判定などを実装

タイマーとリセットボタンを追加

拡張: スマホ対応、UI強化などはデモ版のソースコードを参考

Blazorは業務アプリ開発にも有効

コマンド不要！GUIだけで構築するDifyセルフホスト環境 on OCI

oracle, Terraform, oci, Dify, AIエージェント

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POSTED @ 2025/10/1___UPDATED @ 2025/10/2
Author : @yushibats

DifyはAIエージェント/RAGアプリ開発をローコードで実現するプラットフォーム。OCI上にGUI操作のみでDifyのセルフホスト環境を構築する方法を紹介。Compute、Autonomous Database、Object StorageなどのOCIリソースとDify本体を自動構築。

参考リポジトリ: engchina/No.1-ADB-SelectAI-Sidecar。OCI Resource Managerで実行するだけでDifyに必要なリソース群とDifyが自動デプロイ。Difyのバージョンも選択可能。

アーキテクチャ: Compute(Dify本体)、ADB(ベクトルDB)、Object Storage(ファイル格納)。

構築手順:

事前準備: VCN作成と顧客秘密キー作成(Access KeyとSecret Keyを控える)。

デプロイ: GitHubリポジトリの「Deploy to Oracle Cloud」をクリック。OCIテナントにログインし、ウィザードに従いコンパートメント、ADB、Compute、Object Storage、OCI Access Key、OCI Secret Key、Dify Branch Tagなどを入力。

デプロイ後、ComputeのパブリックIP:8080でDifyにアクセス可能。

メリット: Terraform/CLI不要、リソース構築からアプリセットアップまで自動化。OCIでのAIアプリ開発を加速。

HULFT10 for Containerが管理情報をAPIで操作できるようになった

AWS, container, ファイル転送, HULFT, HULFT10

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @SoichiroKikuchi

HULFT Container版 10.5.0で管理情報操作APIが利用可能に。
GUIでの手動操作の課題を解決し、大量作成、環境複製、内容チェックをスクリプトで自動化。
対象管理情報は、配信/集信、詳細ホスト、ジョブ起動、転送グループ情報。
操作は、一覧取得、作成・更新、取得、削除。

利用手順:

実行環境IPをHULFT Container側で許可。

ログインAPIで認証情報を取得。

各APIにリクエストを送信 (例: 配信管理情報作成はcurl -X POST ...)。

JSONファイルでリクエストボディを指定可能。

取得/削除はエンドポイントにIDを指定。

一覧取得はクエリパラメータでフィルタリング。

シェルスクリプト例でAPI実行を自動化。

AWS Route53で取得したドメインを他のAWSアカウントに移管する

AWS, route53, ドメイン移管

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POSTED @ 2025/9/27___UPDATED @ 2025/10/1
Author : @ry-harada

この記事は、Amazon Route 53 で取得したドメインを別の AWS アカウントに移管する手順のメモです。

対象は、AWS(Route 53) から AWS(Route 53) へのドメイン移管で、料金は無料です。

移管元と移管先の AWS アカウントの準備と、適切な権限が必要です。

手順は以下の通りです。

移管元 AWS アカウントで、Route 53 コンソールから移管対象のドメインを選択し、移管先の AWS アカウント ID を入力します。移管に必要なパスワードをメモします。

移管先 AWS アカウントで、Route 53 コンソールから移管リクエストを承認し、移管元のパスワードを入力してドメインを移管します。

ドメイン移管後、ホストゾーンは自動で移管されないため、別途移行が必要です。

ホストゾーン移管手順:

移管元で NS レコードの TTL を短縮します。

移管先でパブリックホストゾーンを新規作成します。

移管元ホストゾーンから NS レコードと SOA レコード以外のレコードをメモし、移管先ホストゾーンに新規作成します。

登録済みドメインのネームサーバーを、新しいホストゾーンの NS レコードの値に更新します。

48 時間後、移管元のホストゾーンを削除します。

ホストゾーンの手動移管はミスが起こりやすいため、AWS CLI の利用が推奨されます。

機械学習は“内挿に強く外挿に弱い”を図で理解する — LightGBM vs 線形回帰

Python, 機械学習, 初心者向け, 回帰分析, lightgbm

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POSTED @ 2025/10/1___UPDATED @ 2025/10/1
Author : @Seine_A_Shintani

機械学習モデルは学習データの範囲外で挙動が変わる。
LightGBMと線形回帰を比較し、内挿に強く外挿に弱い性質を検証。

実験：20-40℃で学習、0-100℃で検証。
LightGBM：内挿は高精度だが、外挿で飽和しやすい。
線形回帰：外挿できるが、高温側で過小予測。

LightGBMは学習データ外で値が張り付きやすく、外挿が苦手。
対策：ドメイン知識の導入、学習域外テスト、モデルの再検討。

GitHubでコードと図を公開。実験パラメータ変更で外挿の弱さを確認可能。
実務では特徴量設計や評価設計が重要。

AWS環境でのアーキテクチャ設計を整理してみる

AWS, #アーキテクチャ設計

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POSTED @ 2025/10/2___UPDATED @ 2025/10/2
Author : @mob_engineer

AWS環境における開発・ステージング・本番環境のアーキテクチャ設計について、3つのパターンを整理。

パターン1：同一アカウントで全環境を管理。手軽だがコスト管理が難しく、本番環境での誤操作リスクがある。

パターン2：開発/ステージングと本番でアカウントを分離。本番環境の誤操作防止になるが、開発/ステージング内での問題やアカウント管理の煩雑さがある。

パターン3：各環境でアカウントを分離。権限統制やコスト管理がしやすいが、設計難度が高く、パイプライン設計が必要。

要件に応じて使い分けることが重要。

PyCon JP 2025 参加レポ

Python, PyConJP, イベントレポート

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POSTED @ 2025/10/2___UPDATED @ 2025/10/2
Author : @kitamura-yzrh

PyCon JP 2025参加報告: Python業務経験半年で得た学びのまとめ

参加セッション:

イミュータブル設計

フロントエンド→Python

Pythonスレッド(NoGIL)

pipenv→uvモノレポ

ML Workload Speedup

Pythonフロントエンド

自作LLM(RAG)

FastAPI Keynote

D&Iパネル

標準logging

Goodbye GIL

セキュアPython

契約プログラミング

マイクロサービス設計

フロントエンドエンジニア視点:

JS→Pythonでの「無」概念、list内包表記への感動、動的型付けへの対応

Pythonスレッド:

並列処理の基礎、GILの理解、パフォーマンス/安全性への意識向上

FastAPI Keynote:

問題解決中心の開発、ユーザー体験優先、シンプルさの追求

標準logging:

Logger/Handler/Formatter/Filterの理解、柔軟なカスタマイズ

カンファレンス全体:

技術的知見、熱量、刺激。今後の開発に活用。

BedrockにCohere Embed v4が来てたので試してみた

AWS, やってみた, bedrock, StrandsAgents

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @yakumo_09

Cohere Embed v4がAmazon Bedrockで利用可能になったので、StrandsAgentsから試用。
テキスト埋め込みと類似度を評価。
v4は次元数を変更可能で、1536次元での実行結果も記載。
v3モデルとの比較も実施、v4の方が気持ち正確な印象。
マルチモーダル対応も検証、画像埋め込みに苦戦するも、指定リージョンを変更して実行。
画像を用いたクエリで、マルチリンガルかつマルチモーダルな検索を確認。
個人所得に関するクエリで、適切な画像を検索できた。
詳細な技術検証ではないが、参考になれば幸い。

4年間ほぼ毎日、少人数技術書読書会を継続できた理由などをふりかえる

勉強会, ポエム, 読書会

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POSTED @ 2025/10/1___UPDATED @ 2025/10/1
Author : @nittamatama

エンジニア4年目の筆者が、オンライン技術書読書会を4年間継続できた理由を振り返る記事

週5回30分の「おーん会」と週1回2時間の読書会を開催

参加者はお互い別だが、同じプログラミングスクール出身の友人

Gatherを使用、現在はDiscordに移行

読んだ本は技術書やエンジニアリング関連書籍

継続の理由は以下5点

会に期待せず、気軽に休む

相手のレベルを馬鹿にしない

低い目標設定「とりあえず読み切る」

事前準備なし

意見を持ちやすい本を選ぶ

頑張りすぎず、求めすぎず、背伸びせず、仲間と仲良くする意識が重要

Chromeのレコーダー機能でプリザンターの操作を簡易自動化

Chrome, DevTools, Pleasanter

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POSTED @ 2025/9/24___UPDATED @ 2025/10/2
Author : @sasaki-59426

Chromeのレコーダー機能でプリザンターの操作を簡易自動化。

自動化手順：

レコードの記録：DevToolsのレコーダーで操作を記録し保存。

レコードのリプレイ：記録を選択しリプレイ実行。

メリット：手作業削減、テスト自動化、ドキュメント作成補助。
記録はJSON形式で保存可能、AIで手順書作成も。

注意点：ページ遷移が多い画面では再現が難しい場合あり。認証が必要な操作は失敗することも。個人情報等の取り扱いに注意。

【GitHub】学生申請をして無料でGitHub Copilotを使う in 2025

GitHub, 学生, githubcopilot

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POSTED @ 2025/9/29___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @hokutoh

必要なもの：学校のメールアドレス、学生証。

大まかな流れ：GitHub登録、学校メールアドレス追加、二段階認証設定、学生申請、学生クーポン付与。

GitHub登録は必須ではないが、学校メールアドレスの登録推奨。
二段階認証は認証アプリ（Google Authenticator等）を使用し設定。

学生申請：GitHubのEducation benefitsから申請開始。学校名とメールアドレスを入力し、位置情報を共有。学生証の写真をアップロードして申請。
申請が通らない場合は、二段階認証設定、GitHubの情報と学生証の氏名一致、位置情報と学校所在地などを確認。

GitHub CopilotをVS Codeに入れる：GitHub Copilotをインストール後、VS Codeでサインイン。

SOA-C03合格記(2025/10/03投稿)

AWS, AWS認定試験

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/4
Author : @handy-dd18

AWS Certified CloudOps Engineer - Associate (SOA-C03)の受験体験記。

前提: 業務でAWS使用、AWS認定全取得、Azure/GCP認定も多数所持。

SOA-C03はSysOps Administrator - Associate (SOA-C02)の最新版で、クラウドでの導入・運用・保守知識を重視。コンテナ、モダンサービス、マルチアカウント/リージョン、自動化/IaaSが強化点。

試験時間・問題数・料金は他のAssociate試験と同様。C02からの自動変更はなく別試験扱い。認定維持の仕組みは複雑で、SysOpsとDevOps保持者はDevOps更新でSysOpsも更新されるが、CloudOpsは別途取得が必要。

学習は試験ガイド理解と模擬問題。試験ガイドはNotebookLMで学習。AWS Skill Builderの模擬試験は未利用。Claudeに試験ガイドを読み込ませて模擬試験作成。

試験は予想外の形式があり少し時間がかかったが、難易度は高くない。結果は合格。

新しい試験や更新試験が出たら最速受験を目指す。

投資で破産しないための数学：ケリー基準を理解する

Python, トレードシステム

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POSTED @ 2025/10/4___UPDATED @ 2025/10/4
Author : @tikeda123

優秀なトレーダーでも破産するのはポジションサイズが原因。ケリー基準は長期的に効率よく資産を増やす賭け金を数学的に示す。

ケリー基準の公式：f* = (bp - q) / b (f*: 賭けるべき割合, p: 勝率, q: 負率, b: オッズ)。
勝率55%でも最適な賭け率は控えめな10%。

Pythonシミュレーションでケリー基準を検証。重要なのは期待対数成長率。
最適値を超えると成長率が急降下し、過剰な賭けは破滅的な損失をもたらす。時間とともに適切な賭け率とそうでない賭け率の差は指数関数的に開く。

実践への応用：勝率の推定が難しい。ハーフケリー戦略で推定誤差に対する保険をかける。複数の投資機会がある場合は制約付き最適化。心理的な側面も考慮し、リスク許容度に応じて調整する。

シミュレーションコードはモンテカルロ法を使用し、破産のペナルティを反映。時系列データを生成し、資産分布の変化を追跡。SVGで可視化。

ケリー基準は情報理論と関連し、エントロピーを最大化することと等価。中心極限定理との関係、リスク調整後リターンの観点も重要。

ケリー基準から学ぶべきこと：優位性があっても過剰な賭けは禁物。時間が最大の武器。理論と実践のバランス。
投資成功の公式：成功 = 優位性 × 適切なポジションサイズ × 時間 × 規律。

GPT-5-Codexモデルを使いこなす！~プロンプトガイドを読んでまとめてみた~

AI, AI駆動開発, gpt-5-codex

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POSTED @ 2025/10/1___UPDATED @ 2025/10/1
Author : @ko-hi-san

GPT-5-Codexはソフトウェアエンジニアリング向けに最適化されたモデルで、エージェント的なコーディングに適しています。特徴は、制御性の向上、適応的な推論レベル、優れたコードレビュー能力です。プロンプト作成の原則は「Less is More」で、過剰なプロンプティングは品質を低下させます。ツールは絞り込み、フロントエンドのフレームワークを使用する場合は簡潔な採用スタックセクションを設けます。アンチパターンとして、プリアンブルの使用、推論レベルの明示的な指示、計画の詳細な指示、過剰なコンテキストや説明が挙げられます。モデルの特性を理解し、合わせたプロンプトを記述することが重要です。

ECS on EC2で導入した自社製品コンテナ（HULFT10）をECSマネージドインスタンスへ移行できるか検証してみた

AWS, ECS, HULFT, HULFT10

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POSTED @ 2025/10/2___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @Akifumi_Nakamura

AWS ECS Managed Instances発表に伴い、HULFT10 for Container Servicesへの影響を検証。
検証内容は、ユーザーデータ入力によるEC2起動の可否と、CloudFormation環境からの移行可否。

検証の結果、ユーザーデータ入力は不可能で、EFSマウントも困難と判断。
CloudFormationからの移行は、launchType変更で可能だが、タスク定義とサービス設定の不整合が発生し、専用テンプレートが必要。

詳細な手順として、キャパシティプロバイダー作成、起動テンプレート確認、タスク定義・サービス更新、起動確認を実施。
現時点ではHULFTの起動タイプとしての対応は見送り、今後のアップデートに期待。

コードの常識、世界の非常識？ C#数値フォーマット「N0」が秘める力

VB.Net, C#, 初心者, データ型

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POSTED @ 2025/9/29___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @futayubi5656

C#で数値を文字列に変換する際、ToString("N0")とToString("#,##0")がある。
国内システムではどちらでも良いが、海外では通貨記号が異なるため、"N0"の使用を推奨。
"N0"は標準数値書式指定子で、カルチャ設定に応じて自動で適切な形式で数値を出力する。
一方"#,##0"はカスタム数値書式指定子で、見た目を固定する。
ドイツなどではカンマとピリオドの役割が逆なので、"N0"を使うことで、各国のユーザーに合わせた表示が可能になる。
グローバルなアプリケーション開発では、"N0"のように意味を伝える書き方が重要。

OSの入った物理ディスクをコピーしてEC2で動かしてみた

AWS, EC2, ebs, 初心者, ami

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @tarekatsu_eng

社会人のタレカツが、自宅OSをAWSへ移行した検証記録。
ローカルディスクをddで仮想化、S3へアップロード後、VM ImportでAMI作成、EC2インスタンスを作成。

手順:

ローカルサーバ(Ubuntu)でddコマンドを使用し、物理ディスクから仮想ディスクイメージを作成。

AWS CLIでS3へアップロード (圧縮して転送が望ましい可能性あり)。

AWS VM ImportでAMI作成 (S3に仮想ディスクをアップロード、必要なサービスロールとIAM policyを設定)。

作成したAMIからEC2インスタンスを作成 (起動イメージで自分のAMIを選択)。

注意点:

物理から仮想化は非推奨。テスト環境でのみ実施を推奨。

ddコマンドのof (出力先) 間違いに注意。

より効率的な移行にはAWS MGNなどのサービスを検討。

環境の違いによる不具合の可能性あり。

【2025年版】雑なpromptでも動く？AI Agent徹底比較！GPT-5 vs Claude Sonnet4.5 vs ローカルLLM

githubcopilot, GPT-5, cline, Qwen3, ClaudeSonnet4.5

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POSTED @ 2025/10/2___UPDATED @ 2025/10/2
Author : @ntaka329

GitHub CopilotのAgentでモデルによる快適度の違いを検証。golang fiberのUnit Test Code作成を題材に、Claude Sonnet 4、GPT-4.1、GPT-5 mini、Claude Sonnet 4.5、GPT-5-Codex、ollama:qwen3-coder:30bを比較。GPT-5 miniがコストと品質のバランスが良い。Claude Sonnet4.5、GPT-5-Codexは品質が良いが、より複雑なタスクでメリットが出る可能性。ローカルLLM(ollama)はメモリ36GBのMacBook Proでは厳しい。

Oracle Database@Azure：Autonomous DatabaseからAzure SQL Databaseに対してプライベート・エンドポイント経由でデータベース・リンクを作成してみた

oracle, AzureSQLDatabase, PrivateEndpoint, AutonomousDatabase, DatabaseLink

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @500InternalServerError

Oracle Database@AzureのAutonomous DatabaseからAzure SQL Databaseへ、プライベート・エンドポイント経由でデータベース・リンクを作成する手順。

OCI側のプライベートDNS設定:

DNSリゾルバでdatabase.windows.netのゾーンを作成。

Azure SQL Databaseのホスト名に対するAレコードを追加し、IPアドレスをAzure SQL Databaseのプライベートエンドポイントに設定。

ネットワークACL設定:

Autonomous DatabaseにSQL*Plusで接続し、DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACEでDNSレコードのFQDNに対するネットワークアクセスを許可。

Azure SQL Databaseへのクレデンシャル作成:

DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIALでAzure SQL Databaseのユーザー名とパスワードを設定。

データベース・リンクの作成:

DBMS_CLOUD_ADMIN.CREATE_DATABASE_LINKでAzure SQL Databaseへのデータベース・リンクを作成。

ホスト名にFQDN、サービス名にAzure SQL Database名、クレデンシャル名に作成したクレデンシャルを指定。

動作確認:

作成したデータベース・リンクを使用してAzure SQL Databaseのテーブルをクエリ。

プライベート・エンドポイント経由でデータベース・リンクが動作することを確認。

【SAML】SAMLとかSSOってよく聞くけどなに？？

SAML, SSO, 初学者向け

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @im_yoneda

SAMLはSSOやID連携に使われる認証規格。SSOは一度のログインで複数システムにアクセスできる仕組み。従来の個別認証の問題点を解決し、セキュリティと利便性を向上。SAMLは認証と認可の両方を処理可能。より深く学ぶには、SAML認証フロー、IdPとSPの役割、SAML AssertionとResponseの構造、実装方法などを調査。

configクレートでSpringBoot→axumへ設定ファイルを移送する方法

Rust, Config, YAML, SpringBoot, axum

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @kazaf91

SpringBootからaxumへ移行する際、設定ファイルを移行する方法。

SpringBootのresourcesフォルダをaxumプロジェクトのルートにコピー。

clap, config, serde クレートを追加。

clapでprofile引数（デフォルト値は"dev"）を定義。

configとserdeでprofileに応じた設定ファイル（application.yaml, application-{profile}.yaml）を読み込む処理を実装。

読み込んだ設定情報をaxumのStateとして設定。

動作確認:profile引数に応じて表示が変われば成功。
configクレートはシンプルで便利。

マイナンバーカードがiPhoneに入るので中身を見てみる

Security, OpenSC, マイナンバーカード

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POSTED @ 2025/10/1___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @todotodo

2025年6月からマイナンバーカードがiPhoneに入る。
ウォレットアプリに追加可能。

できること: 通常のマイナンバーカードと同様の読み取り、行政サービス利用(例: 住民票交付)。
物理カードとスマホカードで内部情報が一部異なる(特に利用者証明用と電子署名用の秘密鍵と証明書)。

中身を見るツール: NFCカードリーダー(例: USB-NFC4)、OpenSC。

中身の比較:

利用者証明用秘密鍵: 異なる

利用者証明用公開鍵: 異なる

利用者証明用証明書: 異なる

利用者証明用 CA証明書: 同一

利用者証明の流れ:

サービス提供者が乱数を送信。

利用者が秘密鍵で署名。

署名と証明書を送信。

サービス提供者が公開鍵で検証 (秘密鍵の所有を確認)。

サービス提供者が証明書の署名を検証 (改ざんされていないか確認)。

サービス提供者が認証局に証明書が有効であることを確認。

物理カードとスマホカードで秘密鍵が異なっても、証明書内の情報とログインIDの対応関係が管理されていれば利用者証明は機能する。

結論: iPhoneマイナンバーカードは物理カードと秘密鍵が異なり証明書も新規発行だが、サービス提供者側で対応関係があれば本人確認可能。

React Hook Form入門：useStateを書かずにhandleSubmitでフォーム送信する方法

React, 初心者エンジニア, ReactHookForm

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/3
Author : @kazutorahattori

Reactでフォーム作成時、useStateとonChangeによる入力値管理が冗長になる問題を、React Hook Form(RHF)で解決。RHFのregisterがstate管理を自動化し、useStateとonChangeが不要に。handleSubmit(onSubmit)で入力値をonSubmitにまとめて渡し、送信処理を簡潔に記述できる。

【アクセシビリティ】主要OSのアクセシビリティ機能まとめ（見ることに困難がある人向け）

初心者, 初心者向け, アクセシビリティ, a11y, スクリーンリーダー

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POSTED @ 2025/10/2___UPDATED @ 2025/10/4
Author : @ogawa_slj

各OSには、スクリーンリーダー、拡大鏡、表示調整、音声アシスタントなど、見えにくい人向けのアクセシビリティ機能が標準搭載。

機能比較表：Windows(ナレーター、拡大鏡)、macOS(VoiceOver、ズーム)、ChromeOS(ChromeVox、拡大鏡)、iOS/iPadOS(VoiceOver、ズーム)、Android(TalkBack、拡大)。

設定方法：各機能の設定場所をOS別に記載。

ショートカットキー：Windows、macOS、ChromeOS、iOS/iPadOS、Androidの主要機能のショートカットキーを紹介。

利用シーン例：会議中のVoiceOver(iOS)、教育現場でのChromeOS活用、開発者のアプリ検証(Windows)。

詳細設定：iOS/iPadOSのローター機能、Androidの高コントラストテキストなど。

チートシート：主要機能のショートカット一覧。

まとめ：全OSに主要機能があり、Windows/macOSは調整向き、iOS/Androidは直感的、ChromeOSは教育向け。

Vue.js Composableの本質は「再利用性」ではなく「責任分離」にある

Vue.js, 再利用性, SOLID原則, 単一責任の原則, Vue3

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POSTED @ 2025/10/2___UPDATED @ 2025/10/2
Author : @sho_fcafe

Composableは「状態を持つロジックをカプセル化して再利用する関数」。
「再利用」という言葉から、複数箇所で使用するかどうかが判断基準になりがちだが、それは誤解。
「再利用しない」という判断は、責任分離が不十分な可能性を示唆する。
責任過多なロジックは、特定の場面に最適化されすぎ、複数の関心事が混在し、暗黙の依存関係を持つ。
責任分離されたロジックは、自然と再利用可能な形になる。
例として、ユーザー情報取得、加工、通知をComposableで実装する際、それぞれの責務を分離することで、再利用性、テスト容易性、保守性、理解しやすさが向上する。
Composable作成の判断基準は「複数箇所で使うかどうか」ではなく「適切に責任分離されているか」。
単一責任の原則に従い、ロジックを分離することが重要。

【動画生成AI Sora 2】を使えるようになりました。そこでPromptGeneratorを作りました。

ChatGPT, プロンプトエンジニアリング, GPT-5, Sora2

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POSTED @ 2025/10/2___UPDATED @ 2025/10/2
Author : @kabumira

動画生成AI Sora 2が使えるようになったため、PromptGeneratorを作成。

Sora 2は招待コードが必要だが、X-TwitterやQiitaのコメント欄で入手可能。

Sora TurboからSora 2への切り替えは、招待コードを入力。

Promptは日本語でもOK。

ChatGPT用のPromptGeneratorを公開。テンプレートの要素を埋めてSora 2に入力することで、期待通りの動画が生成される可能性が高い。

PromptGeneratorの例とサンプル動画も紹介。

PowerQueryを自在に操る：Excelブックのクエリ定義を一括エクスポート＆インポートするPowerShellスクリプト

PowerShell, PowerQuery

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/4
Author : @madilloar

PowerQuery定義をエクスポート/インポートするPowerShellスクリプト「pqman.ps1」

主な機能:

Excelからクエリ定義を抽出し、ファイルに保存 (export)

クエリ定義ファイルをExcelブックに追加 (import)

インポート時のバックアップ

複数ブックの一括処理

エラー出力

exportモード:

<FolderPath>\<ブック名>\<クエリ名>.pq 形式で保存

importモード:

フォルダ構造からクエリ定義を読み込み、Excelブックに追加

-Backup でバックアップ作成

実行例:

エクスポート: pqman.ps1 -Mode export -ExcelPath "c:\input" -FolderPath "c:\PQ"

インポート: pqman.ps1 -Mode import -ExcelPath "c:\output" -FolderPath "c:\PQ" -Backup

クエリの再利用、標準化、バージョン管理に役立つ。

ゼロから始めるマイコン①

C, 組込み, attiny402, ゼロから始めるマイコン

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POSTED @ 2025/10/1___UPDATED @ 2025/10/4
Author : @FOURTEC-LABO

組み込み研修講師のFourtec.Laboです。
生成AI時代でもハードウェアの理解が重要と考え、ハードウェアを絡めたプログラミング学習を支援します。
まずは環境設定から始め、組み込み前提のプログラミング記事を投稿し、ゆくゆくは回路設計やはんだ付けにも触れていきます。
最終的にはGIFの画像のようなものを作りたい。

ゼロから始めるマイコン②

C, 初心者向け, 組込み, attiny402, ゼロから始めるマイコン

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POSTED @ 2025/10/2___UPDATED @ 2025/10/2
Author : @FOURTEC-LABO

組込み開発にはC言語が基本。C言語は古いが多くの言語の参考になっており、学習コストを下げられる。

C言語の歴史：
1940年代：ENIAC(世界初の汎用電子式コンピュータ)発明、EDVAC開発(メモリ格納の概念)
1950-60年代：トランジスタ発明、FORTRAN(科学技術計算)、COBOL(事務処理)登場
1960年代後半：Multicsプロジェクト(OS開発)失敗、Unix誕生
1970年代初頭：B言語からC言語誕生、Unix再実装にC言語が使われ普及。

C言語は多くの言語の基礎。

Unityにおけるベストな設計アーキテクチャを考えてみた SAMA (Store-And-Messaging Adaptive Architecture)

Unity, デザインパターン, アーキテクチャ

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/4
Author : @v08jbdp9

万能な設計方針は存在しない

アーキテクチャは保守管理を楽にするためのもの

開発規模に応じて適切なアーキテクチャを選択

クリーンアーキテクチャは学習コストとロジック分離の課題がある

クリーンアーキテクチャは反復開発に向くが、インターフェースが大量になる問題も

UnityのDIは本質的なDIとは異なり、おまけとして捉える

SOLID原則は重要だが、効率性とのバランスも考慮

Unityはコンポーネントパターンを基本とする

シングルトンは必ずしも悪ではない

DDDはビジネスロジックとUIなどを分離する考え方

MVP、MVVMなどのパターンもUIに関連する

Fluxパターンは単一フローとグローバルステートが特徴

ActiveRecordパターンはドメインとDBを密結合、Repositoryパターンは疎結合

過剰な抽象化は避ける

データドリブンはデータが主導権を握る

SAMA (Store-And-Messaging Adaptive Architecture) を提唱

Unityに近い部分は密結合、C#レベルでクリーンアーキテクチャを実装

重要なデータにはActionを定義し、アクセス元と変更データを明確化

自分やプロジェクトに合ったレベルまでパターンを落とす

クリーンアーキテクチャは変更容易性とテスト容易性を求めるもの

オレオレパターンを作ってオリジナルのアーキテクチャを作るのが正解

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