Scraps 最終更新 2026/10/04 14:40

記事一覧 新着順

@1kazuki0 /

Rubyのミュータブルとイミュータブルが分からなかったのでわかりやすく

  • Rubyのミュータブルとイミュータブルの違いが分からなかった
  • 配列はミュータブルで中身を変更できる、整数はイミュータブルで変更できない
  • 変数はオブジェクトを指すメモであり、ミュータブルなオブジェクトは同じ本体を指す変数に影響する

@kaito /

ローカルでの開発やめませんか?Claude Code / Cursorで開発の8割をクラウドに移した話

  • クラウドエージェントで開発の8割を移行し、ローカル作業を最小限に抑える運用を実施
  • 専用VMで環境を隔離し、コマンド自動実行とUI操作を可能にし、複数リポジトリを1環境で扱える
  • ローカルで行うのはUI調整と計画作成に限定し、他の作業はクラウドで完結させる

@Urushihara-T /

生成AI(Gemini)使いこなしの技術(序章)

  • Geminiを活用した生成AIの使い方をステップバイステップで解説する連載が開始される
  • AIチャットの基本操作、ペルソナ設定、プロンプト事前設定、コンテンツ生成、データ処理・分析の各テーマが掲載されている
  • 各回のテーマは業務効率化やコンテンツ生成に直結する実践的な内容で、Geminiの機能を活用した具体的な操作が紹介されている

@yu_asa /

【初心者メモ】DB設計の正規化を第1〜第5正規形まで、注文テーブルで整理してみた

  • 注文テーブルを例に第1〜第5正規形までの正規化手順を説明している
  • 1NFは1セル1値、2NFは複合キーの部分依存除去、3NFはキー以外の依存除去、4NFは無関係な多対多の分離、5NFは結合従属の除去が主なポイント
  • 実務では3NFまでで十分な場合が多く、4NF・5NFは理論的な概念として理解しておくのが現実的である

@teppei19980914 /

「AIがあれば資格勉強はいらない」— そう思った私が情報処理技術者試験の勉強に立ち返る理由

  • AI駆動開発では人間の知識が成果物の質を決める
  • AIに判断を任せるより人間の知識が重要、資格試験の体系化された学習が判断力向上に役立つ
  • AIに頼りすぎると判断力が低下する可能性があるため、体系的な学習が必要だ。

@分析屋 /

【Excel VBAで、もっと効率化!】バックアップツール編③ どのExcelからでも使える!バックアップツールをアドイン化しよう

  • Excelのバックアップマクロをアドイン化して、他のファイルからも呼び出せるようにする
  • アドイン形式で保存し、Excelに登録してクイックアクセスツールバーに追加する
  • アドインファイルを移動すると再登録が必要なので、場所を固定して管理する必要がある

@zazen_inu /

AIは安全に拒否した。それが攻撃者の狙いだった——PyCon JP 2026スプリント参加記

  • AIエージェントが悪意あるコードの解析中にプロンプトインジェクション攻撃を検知し強制終了した
  • ペイロード冒頭にAIに危険な出力をさせる指示文が置かれ、その後ろに暗号化された本体が隠されていた
  • AI支援ツールの脆弱性を認識し、人間の判断が解析結果の解釈に不可欠であることを学んだ

@hw0409 /

Power AutomateをGUIで作るのをやめて、Claude + GitHubでコード管理してみた

  • Power AutomateのSolutionをGUIではなくClaudeとPAC CLI、GitHubでコードベースで構築する方法を試した
  • PAC CLIでSolutionをPack / Importし、Dataverse Web APIでFlowの状態確認を行う。GitHubを正本としてバージョン管理する
  • 環境固有の設定をDeployment Settingsで管理し、異なる環境へのデプロイが可能になる。PRでレビューできるようになる。

@Alam Shafiul / アルム ショフィウル /

強いAIを2つ使えば安くなる? Claudeを司令塔、Codexを実装担当にするトークン効率化

  • ClaudeとGPT-5.6を組み合わせたAIチームで開発ループを構築する方法が紹介されている
  • Claude Fable 5が計画レビュー、GPT-5.6 Solが実装担当、Claude Opus 5が予備ワーカーとして機能する
  • 実装中のトークン消費を抑えるためのモデル間連携手順が具体的に記載されている

@harrowharrow16 /

IBM Bobを使って、量子コンピュータで1+1を計算してみる。

  • IBM Bobで量子コンピュータを用いて1+1を計算する方法が公開された
  • CNOTゲートとToffoliゲートを組み合わせた量子回路で加算を実装、シミュレーターと実機の両方で動作確認
  • 実機ではノイズによるエラーが発生し、93.75%の確率で正しい結果を得られるが、量子エラー訂正技術の向上が課題とされる

@nakasato310 /

Oracle IntegrationのHuman in the Loopを使って、AIエージェントに人による承認を組み込んでみた

  • Oracle IntegrationのHITLを構成し、AIエージェントに人による承認を組み込む方法を紹介
  • HITLワークフローの作成とAIエージェントのガイドライン変更、承認プロセスの実行
  • AIエージェントが高額経費申請を処理する際、自動却下ではなく人間の承認を経由する仕組みを構築できる

@蒼樹 悠希 /

Vision Pro縮小、Mac Studio 4台で4.8TB/s、音楽3大レーベルが生成AIに出資(2026/08/26)

  • アップルがVision Proチームを縮小し、スマートグラスへリソースをシフト、Mac StudioでローカルLLMを実行、音楽3大レーベルが生成AIに投資
  • Vision Proチームのレイオフ、Thunderbolt 5上のRDMAで4.8TB/sのメモリ帯域、ソニー・ユニバーサル・ワーナーが生成AI企業に出資
  • ローカルLLMの実行が可能になり、機密データを扱う業種でのAI導入前提が変わる、音楽レーベルが生成AIの条件交渉に参入

@なみき /

Secrets Managerのシークレットはどんな粒度で分けるべき?

  • Secrets Managerのシークレットは同じ役割とライフサイクルの情報だけを1つのシークレットにまとめることを推奨
  • APIキーとDB接続情報の例で、アクセス制限やローテーションの観点から粒度を分ける必要性を説明、CloudFormationとTerraformでの差分確認の違いを比較
  • IaCツールによってはシークレットの変更内容が見えないため、粒度を細かくすることでドリフトの検出がしやすくなる

@AkiraTakasaki /

Vimのコマンドを丸暗記しないために、オペレータとモーションで整理してみた

  • Vimのコマンドはオペレータとモーションを組み合わせて考える
  • オペレータはd/c/yで操作内容、モーションはw/b/$で移動範囲、テキストオブジェクトはiw/i"/i(で対象範囲を指定
  • cwは特別な挙動があるためオペレータ+モーションの一般ルールとは異なる点に注意が必要