この記事で書きたいことは、大筋以下のようなことです。 ・昔、新卒研修を受けていた頃、「試行錯誤」についての根本的な意識の違いを感じたことがあります ・「まず試して、失敗したら違う方法を考える」というやり方は非常に効率的な一方、精神的な必要コストがそこそこ高いです ・色んな人と仕事をする内に、世の中には「試行錯誤なんて可能な限りしたくない」「そもそも自分なりの試行錯誤のやり方を知らない」という人の方がだいぶ多いのでは？と思うようになりました ・ただ、試行錯誤が出来る出来ないでは大違いで、「試行錯誤のやり方」を身につけておくことは、仕事をする上でとても大事です ・ところで私は試行錯誤のやり方をジョイメカファイトで学びました ・「試行錯誤が苦にならない、むしろ好き」という人は、自分がとても大きなアドバンテージを持っているということを自覚していいと思います 以上です。よろしくお願いします。 さて、
一休.comレストランのエンジニアのkymmtです。 2023年度の下半期、一休.comレストランの開発チームでは開発プロセス改善に取り組みました。改善は小さい単位で徐々に進め、バックログの作りかたやカンバンの運用方法を改善することで、フロー効率の向上、開発ペースの把握、チーム内外からの進捗の見える化ができるようになりました。 この記事では、このようなインクリメンタルな開発プロセス改善の取り組みについて紹介します。 従来の開発プロセス 主に2023年度前半の開発プロセスは次のような形でした1。 プロダクトのリリースに必要なタスクが長いバックログとして存在し、ひたすらタスクを消化 その状況に課題を感じ、区切りを入れるために2週間のスプリントを導入 この時点では、スプリントは2週間ごとに状況を確認するためのもので、目標に対するふりかえりや、次のスプリントの計画を作るためのものとしては活用してい
こんにちは。調和技研 研究開発部の高松です。この記事では、大規模言語モデル(LLM)によるソースコード生成の能力とその進化について説明します。特に、GitHub Copilotの機能とその進化形であるGitHub Copilot Xを説明し、その効果、制限事項、及び今後の展望について考察します。 LLMとそのソースコード生成の能力ChatGPTをはじめとするLLMの利用は非常に広範囲に渡りますが、その活用事例の一つとしてソフトウェア開発における利用があります。この記事では、まずはソースコード生成にどのように活用されているのかについて解説します。特に、GPTモデルがどのようにソースコードを学習し、それを生成する能力を持つのかについて説明します。 現在、登場している多くのLLMの学習データ（コーパス）にはプログラムのソースコードが含まれていることが多いです。ChatGPTの前身のモデルであり、
3月8日にX(旧Twitter)でお知らせしましたが、EU Digital Identity Wallet の Reference Implementation が公開されました。 EUDI Wallet Reference Implementation が出たようです。自分でコンパイルしないと使ってみることできなさそうですが。Open Wallet FoundationのメーリスではUX悪すぎと話題w https://t.co/KsFQPsUQ3y — Nat Sakimura/崎村夏彦 (@_nat) March 8, 2024 GitHubのアドレスは、こちらです。曰く： EUDIウォレットリファレンス実装は、アーキテクチャリファレンスフレームワーク(ARF)に基づいて構築され、欧州連合全体の共通規格に基づくデジタル識別、認証、電子署名のための堅牢で相互運用可能なプラットフォームを紹
Amazon Web Service（AWS）は、ゲームを通じてAWSを学べる「AWS Cloud Quest」シリーズのソリューションアーキテクト編となる「AWS Cloud Quest: Solutions Architect」日本語版が登場したと発表しました。 AWS Cloud Questは、オリジナルの英語版では以下の7つのロールに合わせた学習カテゴリのゲームが提供されています。 クラウドプラクティショナー ソリューションアーキテクト サーバーレスデベロッパー 機械学習 セキュリティ データ分析 ネットワーク この7つのうち、日本語版としては一番目のクラウドプラクティショナー（クラウドを実践する人）編となる「AWS Cloud Quest：Cloud Practitioner」のみ提供されていました。 今回新たに二番目の「AWS Cloud Quest: Solutions Ar
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