2025-05-05 00:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

publicスキーマがAPIに晒さないように設定することはできる https://supabase.com/docs/guides/database/overview 最近流行りのサーバーレスPostgres。

社内で発表した時の資料です SpeakerDeck Copyright © 2025 Speaker Deck, LLC. All slide content and descriptions are owned by their creators.。

　　A. コードの探索履歴を検索でき、特定の過去の検索経路から再度探索を開始する B. ここまでの探索からレポートを出力させる C. 内容が気に入らなかったら、もう一度LLMに検索させる
　　D. 今LLMに提示したコードの確認 ６：ユーザーがOKだと思ったら終了する このようにしてLLMと一緒にコードを読むことで、目で追うと１時間かかるような関数の探索も10分程度で終わらせることもできます。

https://opennext.js.org/cloudflare (今後も vercel 側の新機能の追従は遅くなると思われます) 先にセットアップした prisma-postgres に対して、 prisma の環境を設定します。

表示された結果を見ると、クエリに関連する記事が返ってきていそうです！ 今回、DuckDB と Readwise API を活用することで、比較的簡単にローカル環境にハイブリッド検索システムを構築することができました。

Google の Gemini アプリなどは、学習された情報やインターネット上の広範な知識を元に様々なタスクに対応する AI である一方、NotebookLM は「ソース（資料）」としてアップロードされた資料を活用することに特化しています。

https://github.com/tsukuboshi/nextjs-mastra-mcp-with-aws/blob/main/web/src/app/page.tsx 上記で作成したNext.js & MastraのAIエージェントを、CDKデプロイ時に以下のDockerfileを用いてイメージとしてビルドし、ECS Fargate上で動作させる流れになります。

https://www.kosaku.co.jp/ 小作 甲府駅前店 055-233-8500 山梨県甲府市丸の内1-7-2 https://tabelog.com/yamanashi/A1901/A190101/19000007/ tt-suzukiit
2025-05-03 20:15

読者になる 東京を中心としたグルメ・ランチ情報を共有します。

なぜかというと、AI駆動開発の方法論が一般化していないこともあり、スケールする際にジョインしてもらう業務委託のメンバーの方にまでAI駆動開発のノウハウをキャッチアップしてもらう時間的な余裕すらなかったからです。

yoko < 確か feedly 使ってましたよね？登録している feed の OPML (feed のリスト)いただくことって可能でしょうか？ CTO(suzuken) < いいよ！ 全社 CTO の秘伝のタレをゲットしました…！
CTO が意思決定の精度を上げるために長年味を整えてきたタレだと思うので、個人的にはお金払えるレベルで価値があると感じています。

今までの面倒だったポイントは、データを出し見てる→仮説の検証→違う仮説を考える→また違う切り口でデータを出してみるというサイクルを回すためにこのクエリどうやって書くんだっけ？というような余計な思考が挟まってスピードが落ちてしまうということがありました。

報告書は当該一文の直後ですら差別的環境の発生を認定しており、むしろ宣言の実効性を再検討すべき事例だと考えます。会場での権力勾配と心理的安全性の欠如を踏まえれば、宣言が掲げる「自由」と「公正」は両立していなかった。トランス女性を女性として認めない立場自体が、性自認を保障する宣言の理念と衝突している。

プロダクトの完成度や機能の充実度も大切ですが、それ以上に、「すぐに形になること」そのものが信頼に直結するのだと実感する場面がLayerXに入社してから多々ありました。 「とりあえず作る」ことは 認識を揃えるための起点であり、見えていなかった課題を引き出すトリガーであり、議論を深め、チームの温度感を上げ、そして信頼を積み上げていける最強の行動です。

先日、新しく事業を始めようとしている知人が、遊びに来た子供用にデジタルサイネージを買おうとしている、という話を聞いたのだけど、すごい金額のわりに、遊べるコンテンツが2種類入ってるだけ、みたいなものらしくて、生成AIと組み合わせると、品質はめちゃくちゃ高いわけではないけど、なにかしらの、何かに反応する何か、みたいなものは作れるようになるんじゃない？と考えている。

実装例: 効果的なケース: 注意点: 実装例: 対応クエリ例: 制約事項: 実装例: 対応関数: 効果測定クエリ: 実装例: ネスト構造対応: 段階的導入: コスト予測: 監視の自動化: これらの詳細設定を活用することで、特定のクエリパターンに特化した最適化が可能になります。

すでにインストール済みであればアップデートしてGitHub上の本家コードに追加されているdemo_gradio_f1.pyというファイルを実行すると、順方向に生成するGradio画面が起動。

今回は、『Inside GigaViewer for Apps』の番外編ということで、NotebookLMを絡めてここまでの連載を紹介してきました！連載はまだまだ続きます！興味を持ってくれた方は、ぜひ次の連載をお楽しみに！ developer.hatenastaff.com kouki_dan
2025-05-02 15:40 もっと技術ブログを読みたいあなたに！ 現場のエンジニアの知見が満載。

技術力に自信がある人にも、まだ不安がある人にも、何かの参考になると嬉しいです！ インターンに参加する前の私は、「とにかく開発が楽しい！ 技術力を磨きたい！」という気持ちが強く、社会における自分の役割や、技術のその先にある価値については深く考えたことがありませんでした。