A version of this post originally appeared in Refactoring, a Substack offering advice for software engineers. Most of us have encountered a few software engineers who seem practically magician-like, a class apart from the rest of us in their ability to reason about complex mental models, leap to nonobvious yet elegant solutions, or emit waves of high-quality code at unreal velocity. I have run int
サンプルプロジェクト 構成 イベント駆動と CQRS を意識した、レイヤードアーキテクチャをベースとしたヘキサゴナルアーキテクチャになります。 各層について レイヤードアーキテクチャをベースに、以下の4層に分けています。 プレゼンテーション層: ソフトウェアの入出力を担当 アプリケーション層: ソフトウェアのユースケースを担当 ドメイン層: ドメイン知識を元にしたビジネスのルールや制約、プロセスを担当 インフラストラクチャー層: 技術的関心ごとの全般を担当 ディレクトリ構成 domain/ # ドメイン層 models/ ## ドメインモデルを格納 services/ ## ドメインサービスを格納 application/ # アプリケーション層 use-cases/ ## ユースケースインプットポートを格納 interactors/ ## コマンドにあたるユースケースの実装クラスを格納
Speech and Language Processing (3rd ed. draft) Dan Jurafsky and James H. Martin Here's our August 20, 2024 release! Individual chapters and updated slides are below; Here is a single pdf of Aug 20, 2024 book! Feel free to use the draft chapters and slides in your classes, print it out, whatever, the resulting feedback we get from you makes the book better! Typos and comments are very welcome (just
Zach Goldberg’s CTO Handbook delivers a compelling daily resource for all engineering leaders. Whether it’s practical day-to-day frameworks or insightful perspectives, Goldberg’s book will instantly help you tackle the most complex issues in developing a high-performing engineering team. Michael Lopp, randsinrepose.com Great tips for today’s fledgling engineering leaders! Matt Mochary, Executive C
はじめに 「生成AIをテスト設計で用いた事例が出てきてますが、使う際に注意が必要だと思っています。」という言葉から始めた連続ポストをX上に行った*1のですが、しっかりと記録を残した方が良いと感じたので、本記事を書いています。 ちなみに、一昨年にも生成AIのテスト設計への活用について書いてます。 nihonbuson.hatenadiary.jp 本記事で伝えたいこと 結論は以下の2点です。 生成AIはシレッと嘘を混ぜてくるので、それを見極める力が必要 直交表を用いたテスト設計は苦手？ 目次 はじめに 本記事で伝えたいこと 目次 前提 今回の題材 題材となる記事 言及の対象部分 因子間の組み合わせテスト 直交表の特徴 指摘内容 指摘内容1：水準の組み合わせが適切に作成できていない 指摘内容2：適切に直交表を使いこなせていない 余談 おわりに：専門家でも生成AIの不備を見抜くことが難しくなって
まず、必要なパッケージをインストールします apt updateapt install -y vim less fontconfig git swig curlapt install --no-install-recommends -y build-essential 次に、ビルドするために必要な CMAKE をインストールします 以下は Ubuntu 22 での例です。他のバージョンの場合は jammy の部分を読み替える必要があります (Ubuntu 24 は noble、Ubuntu 20 は focal です) wget -O - https://apt.kitware.com/keys/kitware-archive-latest.asc 2>/dev/null | gpg --dearmor - | tee /usr/share/keyrings/kitware-archive
こんにちは。たかやまです。 いままでいくつものIaCツールをベースにAWS構成図作成する作図ツールがでているかと思います。 ただ、これらは独自ツールでユーザー側で編集できないものだったり、作成された構成図のエクスポート先がPDFやPNGだったりと、後から修正や更新がしにくいという課題があります。 私は普段draw.ioやCacooを使ってAWS構成図を作成しています。 日々新しい生成AIモデルが登場していますが、draw.ioはXML形式で構成図が定義されるため、生成AIでも扱いやすいのではないかと考えました。 実際に試してみたところ、想定以上に高品質なAWS構成図を作成してくれたので今回はそちらをご紹介します。 さきにまとめ CDKやCloudFormation、Terraformのコードから直接構成図を生成できる モデルはClaude 3.5 Sonnet以上がおすすめ Anthrop
いわさです。 先日 Service Screener の使用感を確認する機会があり、少し触ってみたのでこのツールについて紹介したいと思います。 Service Screener は、AWS 環境で自動チェックを実行し、推奨事項を提供するオープンソースツールです。 aws-samples 内のリポジトリとして管理されています。 Service Screener は現在は v2 であり、v1 が存在していました。 v1 と v2 の違いですが、大きくはチェック対象の AWS サービスや、サポートするコンプライアンス/フレームワークが異なっています。 v1 では EC2, RDS, S3, Lambda, EKS, OpenSearch, IAM のみがサポートされていましたが、v2 になって CloudFront, CloudTrail, DynamoDB, EFS, Elasticache,
Rustに入門する上で最初の壁となる概念は「所有権」でしょう。Rustの所有権を中心にしたメモリ管理は非常に強力な機能ですが、プログラマに厳密な所有権の管理を要求するため、初心者がつまづきやすい点でもあります。 この記事では他言語との比較を交えつつ、Rustの所有権の基本的な考え方についてを学んでいきます。 メモリ管理 所有権の細かい話を始める前に、まずはメモリ管理の概要を掴むところから始めましょう。 Rustに限らず、あらゆる言語ではプログラム上で確保された値はメモリのどこかに保持されます。また、メモリ領域には主にスタックとヒープの2種類があり、Rustの場合はデフォルトでは全ての値はスタックに置かれ、Vec<T>やBox<T>など一部の値のみがヒープに置かれます。 多くの言語ではローカル変数の値はスタックに置かれ、スコープを抜けるとメモリが解放されます。以下のコードはRustですが、他
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protocol に関する記事 を参照してください。 MCP は
TLDR: We spent a few months optimizing PostgreSQL and made it to the Top 10 on ClickBench, a benchmark typically dominated by specialized analytics databases. What’s more, all compute is within Postgres, and all tables are managed directly by PostgreSQL—it’s not a simple wrapper. This is the story of pg_mooncake. What Is ClickBench? ClickBench is the definitive benchmark for real-time analytics da
本稿はJCB Advent Calendar 2024の12月19日の記事です。 JCBデジタルソリューション開発部の金築です。 昨今、インターネットにおける認証技術は、ID/パスワードからワンタイムパスワードを用いた多要素認証へと遷移し、今では生体認証やセキュリティキーを用いたFIDO2/WebAuthnといったパスワードレス認証の導入が進んでいます。 FIDO2/WebAuthnを導入することで、認証の利便性が向上し、従来のパスワード管理によるセキュリティリスクやフィッシング攻撃といった攻撃に効果的であります。 一方で、FIDO2/WebAuthnを導入したシステムのテストでは、従来の方式とは異なる課題が発生します。 そこで、本記事ではFIDO2/WebAuthnを導入したシステムにおけるテスト自動化について紹介します。 背景 FIDO2/WebAuthnは、ユーザーが認証器(ハードウ
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