Scraps 最終更新 2026/08/16 22:01

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@Tomoya Kitayama | AlpacaTech /

botterのためのKaggle金融予測コンペの設計史

  • 金融コンペの設計は、Qの定義とtargetの設計によって順位保存確率が決まる
  • Q(m)とδ_regime、ε_sampling、b_feedback、b_protocolの分解と、Spread target、Rank評価、IC Sharpeなどの設計要素
  • 順位保存確率を高めるには、targetの選定と評価指標の金融化が不可欠で、偶然の項を最小限に抑える設計が必要
botterのためのKaggle金融予測コンペの設計史

@Seiji /

RaycastのSlack Extensionでチャンネル移動が快適に。

  • RaycastのSlack拡張機能でチャンネル移動が簡略化される
  • Open ChannelコマンドとQuicklinkで検索手順を短縮、Vimライクなショートカットが利用可能
  • Slackアプリを開かずにチャンネルにアクセスできるため作業効率が向上する。Vimユーザーには方向キーの代替ショートカットが便利。
RaycastのSlack Extensionでチャンネル移動が快適に。

@tomada /

『Claude Code実践入門』を発売日に一気読みしたので感想をつらつらと

  • 『Claude Code実践入門』が発売され、ハンズオン形式で Claude Code の使い方を解説している
  • TaskBoardアプリ作成を通じた基本操作、ヘッドレスモードと/loop・/goalの組み合わせ、GitHub Actionsとの連携が紹介されている
  • 企業での導入時のセキュリティやコスト対策、エンタープライズ環境の事例が具体的に記載されているため、実務で活用する際の参考になる
『Claude Code実践入門』を発売日に一気読みしたので感想をつらつらと - Qiita

@榊原昌彦 /

我々は富豪プログラミングをしていた。Cloudflare Workersで実装はどう変わるか

  • Cloudflare Workersに移行することで、従来のAWS構成での実装が見直された
  • パッケージ選定でSDKの責務を考慮、メモリ使用を通過点として扱い、実行時間の形に注目、コネクションの持ち方を変更、ElastiCacheの読み書きを分解
  • バンドルサイズやメモリ制限、ネットワーク往復回数、KVのアクセス単位など、Cloudflareの課金モデルに合わせた実装が必要になる。
我々は富豪プログラミングをしていた。Cloudflare Workersで実装はどう変わるか

@takeshi-teshima /

概念設計が、その後のコードの命運を左右する

  • 注文と履行を別概念として設計することで、再配送や分割発送の対応が自然になる
  • OrderとFulfillmentの2つの概念を明確に分離し、配送状況を別データで管理する
  • 概念設計の違いが後のコードの複雑さや運用コストに直接影響するため、初期段階で慎重に考えるべきである。
概念設計が、その後のコードの命運を左右する

@tomokusaba /

なぜ、AI時代においてC#は最適な言語の1つなのか?

  • C#はAI生成コードの誤差を早く検出できる言語として優れている
  • 強い型システムと静的型付け、Roslynによるリアルタイムチェック、.editorconfigでのルール自動化
  • AI生成コードの品質をビルド時に検証できるため、実行前のミスを効率的に防げる
なぜ、AI時代においてC#は最適な言語の1つなのか? - Qiita

@tatsuya582 /

エラーレスポンス設計の現在地2026

  • エラーレスポンスはステータスコード・ヘッダー・ボディの3層で設計し、RFC 9110とRFC 9457が正典
  • ステータスコードは400/500番台に分類、WWW-AuthenticateやRetry-Afterがヘッダーで義務、ボディはProblem Details形式でtypeとdetailを区別
  • エラーレスポンスは共通関数で組み立て、プロジェクト固有の判断はハーネスに記録し、型でルールを強制する。
エラーレスポンス設計の現在地2026 - Qiita

@nt_y-maeda112 /

【コピペOK】CSSで作るモダンなUIアニメーション集

  • transitionとtransformを組み合わせてボタンやカードにアニメーションを加える方法が紹介されている
  • transitionで変化を滑らかに、transformで移動・拡大・回転を実現、下線の伸びやカードの浮き上がりなど複数のアニメーション例が含まれる
  • ホバー時に色や位置が変化するアニメーションを実装する際、transitionとtransformの組み合わせが効果的で、コードの見通しが良くなる点に注意が必要である。
【コピペOK】CSSで作るモダンなUIアニメーション集 - Qiita

@Nori /

同じ Sonnet 5 でも Claude Code と GitHub Copilot では使い方が違った(オトナの自由研究 #35)

  • Claude Code × Sonnet 5 × xhigh が最も品質とコストのバランスが良い
  • Claude Code は effort level を上げると1リクエストの長さが2.5倍に、Copilot CLI は1リクエストの長さが1.7倍に伸びる
  • Copilot CLI の low と medium では品質ゲート通過率が低く、xhigh でも品質安定性に差があることを確認した。
同じ Sonnet 5 でも Claude Code と GitHub Copilot では使い方が違った(オトナの自由研究 #35)

@Dev JP /

お金がないけどAIコーディングしたい

  • 無料でAIコーディングを長時間行う方法が紹介されている
  • NvidiaやMistralのモデルAPIを使い、OpenCode Goとスキルを組み合わせた開発フローが提案されている
  • モデル切り替え時のコンテキスト管理やコード品質チェックの難しさが実務上の注意点として挙げられている。
お金がないけどAIコーディングしたい

@jksoft /

エラーを 3 秒で AI に丸投げする若手を見て、AI から答えを取り上げることにした

  • AIにエラーを丸投げする若手エンジニアの姿を見て、AIから答えを奪うプロダクトを開発した
  • SocraMetryはエラーを投げると「答え」ではなく「問い」を返す、LLMを2段構成で利用する仕組み
  • LLMを役割別に使い分け、答えを知らせる代わりに問いを生成することで学習効果を高める設計が重要
エラーを 3 秒で AI に丸投げする若手を見て、AI から答えを取り上げることにした - Qiita

@mhamadajp /

シャドーAIは「禁止」ではなく運用設計で向き合う

  • シャドーAIは禁止ではなく運用設計で対応すべき
  • 全社AI・部門AI・個人AIに分類し、データ・権限・実行・業務影響でリスク評価、4段階判定
  • リスク評価はデータ・権限・実行・業務影響で行い、4段階の判定で利用を制限する必要がある。
シャドーAIは「禁止」ではなく運用設計で向き合う - Qiita

@zumax /

Obsidianを試してみた

  • Obsidianはローカルに保存されるプレーンMarkdownベースのナレッジ管理ツール
  • [[Wikilink]]でノート間接続、グラフビューでの知識可視化、Git管理可能
  • セキュリティ設定でクラウド同期を無効にし、外部データ送信を防ぐ必要がある。
Obsidianを試してみた - Qiita

@sh-fukaya /

整えるな。とにかくたくさん吐き出せ。~AIとの「1ターン」を大きく前進させる仮説~

  • AIとのやり取りで成果物を速く作る鍵は、整えずに大量に吐き出すこと
  • 音声入力で速く大量に吐き出し、AIが整形・統合・生成するプロセスを活用
  • 一度の入力で量を増やし、その後のターン数を減らすことでリードタイムを短縮可能。ただし頭の負荷が増えることに注意が必要。
整えるな。とにかくたくさん吐き出せ。~AIとの「1ターン」を大きく前進させる仮説~ - Qiita

@yama3133 /

(ずんだもん通知くん)Claude Codeにずんだもんの声をつけた話

  • Claude Codeにずんだもんの声をつけて通知機能を実装した
  • フックイベントにPythonスクリプトを挟み、VOICEVOXで音声合成し、ウィンドウ表示を4パターン対応
  • 英単語や数字の処理でカスタム対応表を作成し、読み間違いを修正する仕組みが必要だった。
(ずんだもん通知くん)Claude Codeにずんだもんの声をつけた話 - Qiita

@k1t /

メール確認コードを不要にする Email Verification Protocol (EVP)

  • メール確認コードを不要にするEmailVerificationProtocol(EVP)が提案されている
  • ブラウザがメールプロバイダーから署名済みトークンを取得しサイトに提示することでメールアドレスの所有を証明、IETFとW3Cの2つの仕様があり
  • フォールバックを必須としているため、対応ブラウザやプロバイダーが揃ったときだけ成立するため注意が必要
メール確認コードを不要にする Email Verification Protocol (EVP)

@hez2010 /

.NET 11 でジェネリック仮想メソッドを高速化してみた

  • .NET 11でジェネリック仮想メソッドの脱仮想化が実装され、JITが直接呼び出しに変換できるようになった
  • ジェネリック仮想メソッド呼び出しを直接呼び出しに変換し、ボックス化や間接ディスパッチを削除。値型と参照型のインスタンス化でコードが最適化される
  • ジェネリック仮想メソッドの呼び出しでボックス化や間接ディスパッチが発生しなくなり、パフォーマンスとメモリ使用量が改善される。特に値型での処理が高速化される。
.NET 11 でジェネリック仮想メソッドを高速化してみた - Qiita

@nabettu /

続・貧者のアークテクチャ:Next.js + Cloudflare Workers + Turso 本番運用で踏んだ罠ぜんぶ

  • Next.js + Cloudflare Workers + Tursoで本番運用する際の7つの罠と対処法が記載されている
  • next/imageとnext/linkの制限、TursoとのHTTP往復遅延、RSCのクエリパフォーマンス、タイムゾーンの問題、unstable_cacheのJSONシリアライズ、初期JSの最適化、Durable Objectsの再起動対応
  • Tursoとの通信はHTTP往復が必須で77msのレイテンシを前提に設計する必要がある、RSCのクエリはメモリ上で処理してN+1を防ぐ、タイムゾーンは明示的に指定する
続・貧者のアークテクチャ:Next.js + Cloudflare Workers + Turso 本番運用で踏んだ罠ぜんぶ

@yamarin /

同じRust製のBiomeとOxlintで、なぜ速度差が大きいのか

  • BiomeとOxlintは同じRust製でも速度差が生じる理由が解析された
  • 解析範囲の違い(スキャナ・CSS対応)、アリーナASTとロスレスCSTのメモリ戦略、ルール実行モデルの違い
  • スキャナやCSS解析をオフにするとBiomeは0.74秒、Oxlintは0.16秒で、通常の差は解析範囲だけでは説明できないことが判明した。
同じRust製のBiomeとOxlintで、なぜ速度差が大きいのか

@M_Ozu /

AIに同じ質問をしたら、部署ごとに違う数字が返ってきた ― いま「オントロジー」と呼ばれているもの ―

  • 同じ質問に対して部署ごとに異なる数字が返ってくるのは、AIの精度ではなく意味が明確に定義されていないため
  • オントロジーによる意味の層の構築、URIによる一意な識別、RDFS/OWLによる制約の定義
  • 意味の定義は業務側が責任を持って行い、誰が維持するかが重要で、製品導入だけでは解決しない。
AIに同じ質問をしたら、部署ごとに違う数字が返ってきた ― いま「オントロジー」と呼ばれているもの ― - Qiita

@IwatsukaYura /

なぜAI時代にGoが最適な言語なのか

  • AI時代にGoが最適な言語とされる理由は、標準ツールチェーンと読みやすさによる検証・修正のしやすさ
  • 標準ツールチェーンの統一と読みやすさ、静的型システムとテストフレームワークの組み合わせ
  • コードレビューの負荷軽減と長期的な保守性が実務に直結する。Goの後方互換性が保守性を保証する。
なぜAI時代にGoが最適な言語なのか

@Kaito Sugimoto /

Claude がテキストに電子透かしを入れ始めたので、LLM ウォーターマーキングの仕組みを調べた

  • ClaudeがLLM生成テキストに電子透かしを埋め込む仕組みを採用した
  • Gumbel-MaxトリックとTournament samplingを組み合わせた手法で、分布を変更せずに透かしを検出可能
  • 透かしはAI生成の証明ではなく、Claudeが関与したかの1ビット情報を示すにとどまり、言い換えで消える可能性がある。
Claude がテキストに電子透かしを入れ始めたので、LLM ウォーターマーキングの仕組みを調べた