Scraps 最終更新 2026/10/02 07:40

記事一覧 新着順

@Josh Nobus /

golang：環境構築のあと、モック・リバプロ・SPAを作って遊ぶ

  • Goでモックサーバーとリバースプロキシを実装し、フロントエンドを追加する手順が説明されている
  • Scalerをモックサーバーとして使用し、httputil.ReverseProxyでリバースプロキシを構築、Ginでフロントエンドのハンドラを実装
  • リバースプロキシのカスタマイズでリクエスト/レスポンスのログ出力やルーティングの振り分けが可能で、SPAの配信には静的ファイルサーバーを組み合わせる
golang：環境構築のあと、モック・リバプロ・SPAを作って遊ぶ

@yasu1109 /

攻撃者の視点でセキュリティを理解したいエンジニアへ。bashで学ぶ侵入技術の実践書

  • bashで攻撃者の手順を学ぶ本が公開された
  • bashスクリプトでポートスキャン結果の処理やサービス特定の手順が解説されている、AIエージェントを使った侵入テストの付録が追加されている
  • 守る側の知識だけでは実感が得られず、自システムの脆弱性を把握するための偵察手順をローカル環境で試すことが推奨されている
攻撃者の視点でセキュリティを理解したいエンジニアへ。bashで学ぶ侵入技術の実践書 - Qiita

@ビジハックマスター｜会社員の「壁」攻略本 /

【無料】WordでChatGPTが使えるようになった。もう「Word→ChatGPT→Word」のコピペ往復をしなくていい。普通の会社員こそ知ってほしい新機能。

  • ChatGPTがMicrosoft Wordに統合され、文章作成や編集が可能になった
  • メモから文章作成、長文要約、選択部分の書き直し、見出し整理、用語統一確認が可能
  • 出力内容の正確性確認と社内ルールの遵守が必要
【無料】WordでChatGPTが使えるようになった。もう「Word→ChatGPT→Word」のコピペ往復をしなくていい。普通の会社員こそ知ってほしい新機能。｜ビジハックマスター｜会社員の「壁」攻略本

@Yutaka Kashiwabara /

Strands harnessのcontext管理を実測 — 既定のauto＋cachingでinput換算トークン46%削減

  • Strands harnessのcontext管理でinput換算トークンを46%削減できることが実測で確認された
  • offloadによるツール結果の退避と切り詰め、cachingによる固定入力トークンの圧縮が効果的だった
  • ツール結果が6,000文字を超えるワークロードで効果が顕著で、要約は今回のタスクでは発火しなかった
Strands harnessのcontext管理を実測 — 既定のauto＋cachingでinput換算トークン46%削減

@neruneruo /

【初心者向け】Amazon BedrockとStrands Agentsを使ってJevのState, Questionsを最適化する

  • JevのNoul判定結果を最適化するためのState/QuestionsをLLMに生成させる手法が紹介されている
  • StateとQuestionsの構造を変更し、Noul質問にai_writtenを含め、APIリファレンスをプロンプトに組み込む
  • Jevに送るStateとQuestionsには目標確率を記載しないこと、文書本文を直接埋め込まないこと、評価基準を中立に保つことが必須条件
【初心者向け】Amazon BedrockとStrands Agentsを使ってJevのState, Questionsを最適化する - Qiita

@kemuniku /

PyPyのListStrategyまとめ

  • PyPyではリストの内部構造を戦略に応じて変更して最適化している
  • ObjectListStrategy、IntegerListStrategy、FloatListStrategy、AsciiListStrategy、BytesListStrategy、EmptyListStrategy、SizeListStrategyの7種類の戦略が存在する
  • リストの要素の種類や操作によって戦略が変化し、特に整数や浮動小数点数の範囲によって戦略が切り替わる
PyPyのListStrategyまとめ - Qiita

@Aine LLC. /

TypeSafe AI の jev を Python で一通り試した (使い方と 10 の実験)

  • TypeSafe AIのjevモデルをPythonで試した際の使い方と実験結果を公開
  • Choice・Score・Noulの3つの質問タイプを用いて、stateの内容を評価する。選択肢の順番や質問の言い回しの違いが結果に与える影響を検証
  • 選択肢の順番変更や否定形の質問で結果が変化するため、質問の設計に注意が必要
TypeSafe AI の jev を Python で一通り試した (使い方と 10 の実験)

@mylifewithviolin /

日本語プログラミング言語あおい（Aoi）最小セットの検証フェーズ（ステップ５）～線形探索法、二分探索法のC#コード生成～

  • 日本語プログラミング言語あおい（Aoi）で線形探索法と二分探索法のC#コード生成が完了した
  • Lexerの演算子対応、Parserの式構文対応、SemanticResolverの名前解決、CSharpCodeGeneratorの制御構造出力が実装された
  • C#コンパイラでビルド確認を行い、コンソール出力の型変換エラーが1件残るが構文は正しい
日本語プログラミング言語あおい（Aoi）最小セットの検証フェーズ（ステップ５）～線形探索法、二分探索法のC#コード生成～ - Qiita

@miruky /

AI駆動系の◯◯エンジニアリングが多いので、ここらで一旦整理しましょう。プロンプト、コンテキスト、ハーネス、ループ、グラフエンジニアリングについて。

  • プロンプト、コンテキスト、ハーネス、ループ、グラフエンジニアリングの違いが説明されている
  • プロンプトエンジニアリングは指示文の工夫、コンテキストエンジニアリングは情報の選別、ハーネスエンジニアリングは作業環境の整備、ループエンジニアリングは作業の再実行、グラフエンジニアリングはワークフローの設計
  • コンテキストエンジニアリングでは無関係な資料を避け、必要な情報のみを渡すことが重要で、ハーネスエンジニアリングでは作業環境と制限を設定する
AI駆動系の◯◯エンジニアリングが多いので、ここらで一旦整理しましょう。プロンプト、コンテキスト、ハーネス、ループ、グラフエンジニアリングについて。 - Qiita

@Kohei Saito, or 廣円 (Kohen) /

分離できていない？並列開発で感じた VS Code と Cursor の違い

  • VS Code ではエージェントと人間の作業が干渉しやすく、Cursor は並列開発に適している
  • コンテキストの分離不足とイベントの干渉、チャットの参照処理の違い
  • VS Code ではエージェントの作業中に別のファイルを編集するのが怖く、Cursor は安心して任せられる
分離できていない？並列開発で感じた VS Code と Cursor の違い