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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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【2025年度】新卒エンジニアが良いスタートダッシュを切るために伝えたいこと

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タグ : ポエム, 新卒エンジニア, 新人プログラマ応援, プログラミング初心者

新卒エンジニアへのメッセージとして、まず研修を「仕事」と捉え、給料は先輩の努力の結晶であることを意識する。次に、IT分野の学習では最初から全て理解できなくても問題ない。周りも同じような状況なので、積極的に質問し、不安を抱えすぎないようにする。最後に、学習方法として知識の言語化を推奨し、技術の必要性、差分、反例を考えることで理解を深めることが重要である。

Playwright MCP を使って、自然言語で E2E テストを実行してみた

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タグ : e2eテスト, playwright, claude

Playwright MCPを用いて、自然言語によるE2Eテストの実行を試みた記事です。デスクトップ版ClaudeとPlaywright MCPを連携させ、TODO管理サンプルアプリをテスト対象としています。MCPのインストールは公式ドキュメントに沿って行い、サンプル設定を参考にPlaywright連携を設定しています。これにより、自然言語で記述されたテストシナリオをE2Eテストとして実行できるか検証しています。

Rの入門書を作成してみた

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タグ : r

Rの無料入門書を作成し公開。R-tips閉鎖後、日本でRを無料で学ぶのが難しい状況を鑑み、代替となる教材として作成。内容はRの基礎から統計解析、応用まで35章で構成。Quartoを使用しgithubでコードと画像を公開。誤りや改善点があれば、修正して公開することを推奨。

ChatGPT, ImageFXで箱庭を作って3D背景にする

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タグ : 3dcg, ai, chatgpt

記事では、既存のimage to mesh技術が苦手とする空間生成の課題に対し、ChatGPTとImageFXを用いて「箱庭」画像を生成し、それを3Dモデルの背景として利用する方法を提案しています。isometric projectionという投影方法で生成された箱庭画像を、壁や床部分だけを取り出して3Dモデル化することで、アイテム配置の簡易的な背景を作成します。これにより、空間全体を歪みなく表現した3D背景を効率的に作成できます。

生成AIを使ってどこまでサイト制作ができるのか試してみた

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タグ : ai, 生成ai, llm, windsurf, manus

エンジニアが生成AIを活用してサイト制作を試みた事例。NFCカードに紐づける自己紹介サイトを、Claude, Manus, Windsurf等のツールを用いて作成。Claudeでサイトに必要な要素を洗い出し、Manusでコーディング、Windsurfで微調整を行った。生成AIにより、言語化、プロンプト生成、コーディング、修正、ホスティングまで一貫してサイト制作が可能であることを示唆している。

まだ内容を把握できてないことを調査して、勉強会で発表するまでにやってきたこと

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タグ : 勉強会, vue.js, 情報収集, 登壇

Schooのフロントエンドエンジニア@okuto_oyama氏が、Vue.js v-tokyo Meetup #22で登壇・発表した。発表内容は、まだ十分に理解できていないことを調査し、勉強会で発表するまでの過程に関するものと思われる。当日の様子は写真で確認できる。写真はVue.js日本ユーザーグループのkeigo氏が撮影。

[備忘録] Streamlitで作る便利な入力補完機能!

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タグ : python, 入力補完, streamlit, ドロップダウン

StreamlitでWebアプリの入力補完機能を実装する方法を紹介する記事です。ドロップダウンリストからの選択と、リストにない場合の自由入力を可能にするフォームを作成します。実装では、streamlitのselectboxとtext_inputを使用し、入力内容の確認ボタンも設置。候補リストは本来DBから取得可能。これにより、ユーザーは既存の選択肢から選ぶか、新しい値を入力できます。

ライブラリ依存せずyyyy-MM-ddの日付文字列を取得する最短のJavaScriptコード

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タグ : javascript, typescript

この記事は、ライブラリに依存せずにJavaScriptでyyyy-MM-dd形式の日付文字列を取得する方法を紹介しています。toLocaleDateStringメソッドとreplaceAllメソッドを組み合わせることで、簡潔に実現できます。具体的な実装例として、new Date().toLocaleDateString("ja-JP", { year: "numeric", month: "2-digit", day: "2-digit" }).replaceAll('/', '-')というコードが提示されています。このコードは、日付を日本形式でフォーマットし、区切り文字をスラッシュからハイフンに置換することで、目的の形式を実現しています。

色々な言語で作った複数のWASMコンポーネントを連携させる

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タグ : go, rust, webassembly, wasm

この記事は、WASI Preview2のComponent Modelを用いて、異なる言語で作成されたWASMコンポーネントを連携させる試みについて解説しています。重要なポイントは以下の通りです。

  1. 従来のWASMモジュールでは、モジュール間のデータ交換が線形メモリを介して行われ、メモリや型安全性の問題がありました。
  2. Component Modelでは、コンポーネントをWASMモジュールをラップした部品として定義し、WITを用いてデータの型やインターフェースを統一的に記述します。
  3. これにより、メモリ安全性、型安全性、統一性が向上し、異なる言語で作成されたWASMコンポーネント間の連携が容易になります。

AWS Step Functionsで議事録自動化フローを作成しました(途中経過)

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タグ : aws, 初心者, stepfunctions, transcribe, bedrock

AWS Step Functionsを用いて、S3の動画から議事録を自動生成するフローを構築中です。このフローは、Amazon Transcribeによる文字起こし、AWS Lambdaによるテキスト抽出、Amazon Bedrockによる要約という3つの主要ステップで構成されます。Step Functionsの定義では、Transcribeの設定(言語、話者分離など)や、Lambda関数の呼び出し、エラーハンドリングなどが記述されています。最終的に、入力動画からJSON形式の文字起こしとTXT形式の要約が出力されます。

Docusaurusで構築したドキュメントサイトをデータソースにしてRAGってみた(Amazon Bedrock, Cohere, Claude)

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タグ : docusaurus, rag, amazonbedrock, cohere, claude

Docusaurusで構築したドキュメントサイトをデータソースに、RAG(Retrieval Augmented Generation)を構築する試み。ローカルのmdファイルを直接参照し、Markdown→チャンク化→埋め込み生成→類似検索→ Claudeで生成回答という流れで、質問応答システムを構築。Amazon Bedrock、Cohere、Claudeなどのサービスを利用し、RAGの動作を手軽に体験することを目的とする。

エンジニアに役立つチートシート集!

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タグ : プログラミング, web, cloud, チートシート

この記事は、エンジニアに役立つ様々なチートシートへのリンク集です。OS(macOS, Windows, Linux)、VSCode, Vim, Sublime Textなどエディタ、Terminal, git, docker等のコマンド、aws, gcloudなどのクラウドサービス、ipコマンドなどネットワーク系、正規表現やPython, Java等の言語、HTML, CSS, JavaScriptなどのWeb技術、Jinja2, Djangoテンプレートなど、幅広い分野を網羅しています。NotionやSlackなど、開発に役立つツールのショートカットも紹介しています。

アーキテクチャについてなんでそんなに議論するの?という話

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タグ : 勉強会, アーキテクチャ, #lt

この記事は、ソフトウェアアーキテクチャに関する議論の必要性について考察しています。主な内容は以下の通りです。

  1. アーキテクチャに対する個人的な考え方と、「アーキテクチャは重要か?」という問いに対する視点を提供。
  2. 「構造」と「振る舞い」のバランスが重要であり、開発速度とアーキテクチャの価値を両立させる必要性を示唆。
  3. ビジネス的なスピード感を考慮しつつ、未来のプロダクトのためにアーキテクチャを考えることの重要性を強調。

JavaScriptの ||・?? の違い、Rubyの ||を解説

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タグ : ruby, javascript

JavaScriptにおける||??の違いは、falsyな値に対する挙動です。||は左辺がfalsyな場合に右辺を返しますが、??は左辺がnullまたはundefinedの場合にのみ右辺を返します。falsyな値とは、Boolean評価でfalseとなる値(false, 0, "", null, undefined, NaN)のことです。Rubyの||はJavaScriptの||と同様の動作をします。

【コピペでOK】動画プレイヤーをリッチに見せる枠線

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タグ : html, css, youtube, tailwindcss

この記事は、動画プレイヤーにリッチな枠線を加えるためのコードを紹介しています。特に、YouTube埋め込みプレイヤーを使用する際には、YouTubeのガイドラインを遵守する必要があります。ガイドラインでは、プレイヤーの機能を損なったり、UIを隠蔽したりすることが禁止されています。記事では、グラデーションを用いた枠線の実装例が示されており、Tailwind CSSを使用したHTMLコードが提供されています。

あなたはハラスメントしてないですか?

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タグ : 初心者, マネジメント, ビジネス, コミュニケーション, crane&i

この記事では、ハラスメントの種類とデメリットについて解説しています。ハラスメントは相手のパフォーマンス低下や休職・退職につながるだけでなく、加害者自身も降格や懲戒処分のリスクがあります。主なハラスメントとして、パワーハラスメント、セクシュアルハラスメント、マタニティハラスメント、テクノロジーハラスメントを紹介。コミュニケーションを通じて相手を理解し、ハラスメントを未然に防ぐことで、より良い職場環境を作ることが重要であると述べています。

そのController、太ってませんか?Fat Controllerとは何かと解決法

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タグ : php, mvc, 設計, cleanarchitecture

「Fat Controller」とは、MVCモデルにおいてControllerが肥大化し、本来の役割を超えて多くの処理を担当している状態を指します。理想ではControllerはリクエストの受付、Modelへの処理委譲、Viewへの結果渡しを行うべきですが、現実の開発では様々な処理がControllerに集中しがちです。これにより、保守性、再利用性、テストのしやすさといった面で問題が生じます。記事では、PHPのコード例を交えながら、Fat Controllerの問題点と解決策を解説しています。

FluentBitのfluent-bit.confについて

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タグ : 基礎, fluentbit

FluentBitは、軽量なログ収集・転送ソフトウェアであり、Fluentdの軽量版として設計されています。主な構成要素は、Input(ログ収集)、Filter(ログ加工・変換)、Output(ログ転送)の3つです。設定はfluent-bit.confファイルで行い、例えばWindowsログを収集する場合はwinlogやwinevtlogプラグインを使用します。

【ウマ娘】エイプリルフール2025特設サイトの構造を調べる【BoC'z we\n】

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タグ : html, css, javascript, astro, ウマ娘

ウマ娘のエイプリルフール2025特設サイトはAstroで構築されている。Astroのスコープ付きスタイルやImageToolsが活用され、画像アセットの最適化やコンポーネントごとのスタイル適用を実現。サイトはおよそ5つのブロックで構成され、ページローディング、音声選択、アニメーションなどの状態遷移を管理。各コンポーネント(attention, intro, loading, sound-select)が特定の役割を担い、CSSアニメーションや画面サイズに応じた表示制御が行われている。

Python の async/await を徹底解説!コルーチンの仕組み

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タグ : python, django, flask, fastapi

Pythonの非同期プログラミングには、コルーチン、マルチスレッディング、マルチプロセッシングなど複数の方法がある。この記事では、主にコルーチンに焦点を当てる。asyncで宣言された関数はコルーチンと呼ばれ、awaitを使って実行を一時停止し、他のタスクに処理を譲ることができる。コルーチンは非同期処理を効率的に行うための重要な機能である。

AWS MCPを使って公式ドキュメントからClaudeに回答してもらう

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タグ : aws, mcp, claude

awslabs/mcpのAWS Documentation MCP Serverを使用し、LLMがAWS公式ドキュメントを検索して回答する仕組みを試した記事。MCPはAWSのドキュメント検索、コンテンツ推薦、Markdown変換機能を提供する。セットアップにはPythonとパッケージマネージャーuvが必要。Claude DesktopなどのMCPクライアントから利用可能。詳細は公式ドキュメント参照。

Javaデザインパターン勉強におすすめGitHub

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タグ : java, github, デザインパターン

Javaのデザインパターン学習に役立つGitHubリポジトリ「java-design-patterns」を紹介。このリポジトリは、豊富なデザインパターンをプロジェクト単位で整理し、各パターンの解説をREADMEに記載。例えば、Abstract Factoryパターンは王国を例に解説し、拡張性も考慮。関連パターンへのリンクも充実しており、効率的な学習をサポートする。

Rubyコーディングテストでよく使う便利メソッドまとめ

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タグ : ruby, プログラミング, コーディング, コーディングテスト

Rubyのコーディングテストで役立つメソッドを紹介。

  1. range.to_a: 範囲オブジェクトを配列に変換。..は終点を含む範囲、...は含まない範囲を指定。
  2. 文字列や配列の基本的な操作を効率的に行うためのメソッドが紹介されていることが予想される。
  3. テスト対策として、これらのメソッドを習得することで、コードを簡潔に記述できる。

【イベントレポート】JAWS-UG山梨 【第5回】勉強会 #jawsug_yamanashi

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タグ : aws, 初心者向け, jaws-ug, イベントレポート

JAWS-UG山梨 第5回勉強会のイベントレポート。
・2025年4月4日に開催。
・初学者にも分かりやすい平易な表現で記述。
・リアルタイム執筆のため、誤字脱字の可能性あり。

#ZENRIN Maps API と GoogleMapAPI をPHPで最適巡回ルート検索を実装してみた

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タグ : php, googlemapapi, ルート検索, zenrinmapsapi

本記事では、ZENRIN Maps APIを用いた最適巡回ルート検索の実装をPHPで行う方法を紹介しています。ZENRIN Maps APIのdrive_tspエンドポイントを利用することで、複雑なアルゴリズムを実装せずに、複数の経由地を最適な順序で巡るルートを簡単に取得できます。具体的なPHPコード例では、新宿駅から東京タワーまでのルートを、3つの経由地を経由して描画し、距離と所要時間を表示する方法を示しています。また、JavaScript SDKによる地図表示の実装も容易であることが示されています。

ネイピア数の定義とテイラー展開

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タグ : python, 数値計算, 数学, 受験数学, 大学数学

ネイピア数は反比例の積分で現れる数で、極限やテイラー展開で表現可能。本記事では、定義(極限式)とテイラー展開が本質的に等価であることを示す。また、定義とテイラー展開を用いて計算機で近似値を算出する。記事内の画像はネイピア数の近似値算出に関するものと思われる。

【ハンズオン】入門チュートリアルをもとにVPC ルート サーバーを触ってみよう!!

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タグ : aws, 初心者向け, vpc, ハンズオン

AWSネットワークで話題のVPCルートサーバーについて、ハンズオン形式で解説する記事。AWSの入門チュートリアルを基に、VPCルートサーバーを実際に触りながら学べる。平易な表現で記述されているため、初心者でも理解しやすい。詳細はAWSの公式ドキュメントを参照。

ゼロから始める React Hook Form

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タグ : react, react-hooks, react-hook-form

React Hook Formは、Reactでフォームを扱うためのライブラリであり、useForm()というカスタムフックが中核。useStateで各入力欄を管理する手間を省き、簡潔なコードでフォームの状態管理、バリデーション、エラー表示、送信処理などを実現。Reactの設計に沿っているため、シンプルに記述可能。初期化にはuseFormを使用し、registerhandleSubmitformStateなどのAPIを利用する。

【資格】AWS SAPに1発合格しました!!!

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タグ : aws, 資格, sap-c02

AWS SAPに一発合格した筆者の体験談。AWS SAPはAWSの設計・実装知識を問う最上位資格。合格のために、所属会社でのインフラ設計・構築、資格対策本での座学、Udemyでの模擬試験を実施。実務経験に加え、対策本とUdemyの模擬試験が有効であり、特にUdemyの模擬試験は実際の試験と似た問題が多く、合格に特化するならそれだけでも良いかもしれないとのこと。

PydanticAIの代替フレームワーク:型安全なAIエージェント開発のための選択肢

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タグ : python, ai, コーディング, エージェント, aiエージェントの知見を共有しよう!

PydanticAIの代替として、構造化データ出力ライブラリのInstructorを紹介。Pydanticを利用し、LLMの出力を構造化・検証できる。特徴は、シンプルなAPI設計、透明性と制御性、幅広いモデルとプロバイダー対応(OpenAI等)、多様な言語サポート、再試行メカニズム、効率的なデータ処理。サンプルコードでは、OpenAIクライアントをパッチ適用し、自然言語から名前と年齢を抽出する例を示している。



4/5/2025, 7:19:32 AM 時点の情報です。

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