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`uv pip install torch --torch-backend=auto`で互換性の高いPyTorchをインストールする流れ
zenn
@colum2131
2025/08/29
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PyTorch環境構築にuvを利用する
`uv pip install torch --torch-backend=auto`を利用することで、互換性の高いPyTorch環境を構築できる。NVIDIA GPU搭載のLinux環境での構築を想定。
NVIDIA Driverのインストール
PyTorchのCUDA実行には、NVIDIAのCUDA対応GPUとNVIDIA Driverが必須。Ubuntu Server documentationを参考にNVIDIA Driverをインストールする。
uvのインストールとプロジェクト作成
Pythonのプロジェクト管理ツールuvをインストールし、`uv init`でプロジェクトディレクトリを作成する。`pyproject.toml`に必要なライブラリや設定を記述する。
`uv pip install`を用いたtorchのインストール
`uv pip install torch --torch-backend=auto`でtorchをインストール。`--torch-backend=auto`によりCUDA Driverの有無を確認し、互換性の高いPyTorch Indexを使用する。
`pyproject.toml`へのIndex URLの記述
`pyproject.toml`に`[[tool.uv.index]]`と`[tool.uv.sources]`を設定することで、CUDAバージョンに合わせたIndex URLを指定し、環境の再現性を高める。
※これはGeminiによる生成物です
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夏休みの終わりこそ復習しておきたい、ES2016以降のモダンJavaScript再入門
zenn
@xiao
2025/08/28
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globalThisオブジェクトの利用 (ES2020)
globalThisオブジェクトは、ブラウザ、Node.js、Web Workerなど異なる環境でグローバルオブジェクトへのアクセスを統一する方法を提供し、Universal JavaScriptの開発を容易にします。
末尾カンマの利用 (ES1~ES2017)
配列、オブジェクト、関数の引数リストの末尾にカンマを付けてもシンタックスエラーにならないため、項目の追加・削除や並び替え時のGitの差分を簡潔にし、開発効率を向上させます。
Optional Catch Binding (ES2019)
try...catch構文でcatch節の引数（エラーオブジェクト）を省略できるため、エラーオブジェクトを使用しない場合にコードを簡素化できますが、エラーハンドリングには注意が必要です。
Object.hasOwn()の利用 (ES2022)
Object.hasOwn()は、オブジェクトが特定のプロパティを自身で所持しているかを安全に判別するために使用され、hasOwnProperty()のオーバーライドやnull安全性の問題を解決します。
Arrayの非破壊的メソッド(ES2023)
toReversed(), toSorted(), toSpliced(), with()などのメソッドは、元の配列を変更せずに操作できるため、Reactなどのイミュータブルな状態管理が重要なフレームワークでより安全で予測可能なコードを書くのに役立ちます。
※これはGeminiによる生成物です
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リッチテキストエディターはライブラリを活用した方が良い訳
zenn
@かりんとう
2025/08/28
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contenteditable の限界
contenteditable 属性をそのまま使うと、ブラウザごとの挙動の違いやモデル定義の困難さから、開発は非常に複雑になり、地獄を見ることになる。
RTE ライブラリの必要性
RTE ライブラリは、contenteditable の DOM とキャレット表示のみ利用し、モデル定義・状態・編集操作・インターフェースを自前で実装することで、高度なカスタマイズ性と安定性を実現する。
RTE ライブラリの解決策
RTE ライブラリは、ブラウザに依存せず、構造、状態、編集操作を自前で定義する。DOMイベントを編集操作に変換し、モデルへの編集操作をDOMに反映させる。
標準の contenteditable の辛さ
標準の contenteditable はブラウザ毎に実装が異なり、インターフェースのみが提供されるため、モデル定義が困難で、無限にあるパターンを個別に判定する必要がある。
RTE 開発に必要な要素
RTE 開発には、状態（DOM構造、選択範囲）、モデル（構造定義、DOM位置）、編集操作（DOM操作、選択範囲更新）、インターフェース（DOM表示、キャレット表示、入力受付）の考慮が必要。
※これはGeminiによる生成物です
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Excel関数の数式エンジンをTypeScriptで実装したらプログラミング言語の実装みたいで面白かったので解説してみる
zenn
@sukechannnn
2025/08/28
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Excel数式エンジンの実装概要
Excelの数式エンジンをTypeScriptで実装し、高速化を図った。構文解析、RPN変換、スタックマシンでの実行という3つの主要なステップで構成されている。
ANTLRによる構文解析
ANTLRを使用して数式文字列を構文解析木に変換。KANNAレポートで既に使用していたANTLRの文法定義を流用し、字句解析器と構文解析器を生成した。
逆ポーランド記法（RPN）への変換
構文解析木を逆ポーランド記法に変換。RPNはスタックマシンで効率的に計算できるため、計算処理の高速化に貢献する。IF関数のような制御構造もRPNに変換される。
スタックマシンによる実行
RPNトークンをスタックマシンで評価。プログラムカウンタ(PC)を利用して、IF関数の条件分岐におけるジャンプ命令を実現し、不要な計算をスキップして処理を高速化する。
AIコーディングの活用
理論が確立された機能の開発において、AIコーディングツールがコード生成を大幅に加速。ただし、エッジケース対応や独自仕様の実装には人間の手が必要であり、AIが生成したコードの理解と修正は依然として重要である。
※これはGeminiによる生成物です
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生成AIマスターになるための便利サービス50選
qiita
@keiichileograph
2025/08/28
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リサーチ・文章生成AIの活用
Perplexity AIなどのツールは、AI検索と要約を組み合わせ、技術調査や競合リサーチ、仕様書作成などを高速化します。
コード支援AIの活用
GitHub CopilotやCodeiumは、IDEに統合され、コード補完、テスト生成、リファクタリング提案など、開発者のコーディングを強力に支援します。
画像生成・デザインAIの活用
MidjourneyやAdobe Fireflyなどのツールは、高品質な画像生成や編集を支援し、キービジュアルの試作、写真加工、テキスト効果バナー作成などに役立ちます。
動画生成・編集AIの活用
RunwayやSynthesiaなどのツールは、テキストから動画生成、アバター動画作成、多言語対応など、映像制作プロセスを効率化します。
音声・音楽生成AIの活用
ElevenLabsやSunoなどのツールは、高品質な音声合成や音楽生成を支援し、製品デモのナレーション、BGM作成、多言語対応などに活用できます。
※これはGeminiによる生成物です
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Figma MCPを攻略して最高のコード生成を実現する
zenn
@akt_111
2025/08/27
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Figma MCPのセットアップと基本
FigmaデスクトップアプリでDev Mode MCP Serverを有効にし、Claude CodeにMCPサーバーを登録して、Figmaデザインリンクからコード生成を試す基本手順を理解する。
Auto Layoutとデザイントークンの重要性
Figmaデザインでは、Auto Layoutを徹底的に活用し、カラーパレット、スペーシング、タイポグラフィなどのデザイントークンをVariablesで定義することで、生成されるコードの品質が向上する。
効果的なプロンプトの作成
コード生成のプロンプトには、使用するフレームワーク、ライブラリ、品質基準（レスポンシブ対応、アクセシビリティ）を具体的に記述し、MCPツールの指定やFigmaリンクの正確な貼り付けを行うことで、生成されるコードの精度が向上する。
Playwright MCPによる視覚的検証
Playwright MCPを使用して、生成されたUIコンポーネントがFigmaデザインと視覚的に一致しているかを自動検証することで、デザインの再現精度を高め、修正コストを削減できる。
AIに理解しやすい命名規則
Figmaのレイヤーやコンポーネントに「HeaderNavigation」「HeroSection」「CTAButton」のような、AIが理解しやすい明確な名前を付けることで、より正確なコード生成が可能になる。
※これはGeminiによる生成物です
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2025年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ89冊+Next5冊=104冊
qiita
@aokikenichi
2025/08/27
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ITエンジニア向けデータ分析本の紹介
IT系の技術者がデータ分析関連の仕事をする上で役立つ書籍を紹介。実務経験に基づいて厳選された書籍リスト。
必須の10冊で基礎を固める
データサイエンティスト協会が提唱する「ビジネス」「データサイエンス」「データエンジニアリング」の3要素を網羅した10冊を紹介。これらの書籍で「なんもわからん」状態を脱却し、各分野への接続を容易にする。
ビジネス視点の重要性
データ分析をビジネスに適用するための書籍を紹介。データ分析は手段であり、ビジネスの課題解決にどう貢献するかを重視した書籍を選択。
データサイエンス分野の書籍
統計学、機械学習、前処理、特徴量エンジニアリング、データ可視化など、データサイエンス分野を網羅的に学ぶための書籍を紹介。理論と実践の両面からスキルアップを目指す。
Next技術の展望
進化的アルゴリズム、Human in the Loop、連合学習、記号創発システム論、Data-centric AIなど、機械学習の未来を担う可能性のあるNext技術に関する書籍を紹介。
※これはGeminiによる生成物です
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2025年版 生成AI・大規模言語モデルを学ぶための30冊（必須5冊+定番15冊+差をつける10冊）
qiita
@aokikenichi
2025/08/27
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生成AI学習の書籍リスト
2025年版として、生成AI・大規模言語モデルを学ぶための30冊を厳選。必須5冊、定番15冊、差をつける10冊をカテゴリ別に紹介しています。
ユーザ系書籍のポイント
生成AIをまず使ってみたい人向けに、プロンプトの基本から応用までを学べる書籍を紹介。タスク実行、テキスト生成、考え方の土台作りなど目的に応じた書籍を選べます。
社内導入系書籍のポイント
企業で生成AIを導入する際のノウハウや注意点、組織作り、倫理・セキュリティに関する情報を提供する書籍を紹介。機能紹介だけでなく、実践的な視点での導入をサポートします。
理論・開発系書籍のポイント
エンジニア向けに、生成AIの理論と実装を深めるための書籍を紹介。深層学習、自然言語処理、画像生成など、各分野の基礎から応用まで網羅的に学べます。
構築系書籍のポイント
生成AIを活用したアプリケーション構築に関心がある人向けに、DifyやLangChainなどのプラットフォーム、RAGやAIエージェントの構築に関する書籍を紹介。実践的な知識とスキルを習得できます。
※これはGeminiによる生成物です
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n8nを敬遠している老害エンジニアにさらに追い打ちをかける...！
qiita
@hikarun_videoai
2025/08/27
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n8nを無料で使う方法
n8nは通常有料だが、ローカル環境でセットアップすることで無料で利用可能。クラウド版では利用できない一部ノードもローカルでは利用できる。
n8nの利用方法
n8nの利用方法は、npm、Docker、Cloudの3つの方法がある。npmとDockerはローカル環境で利用でき、Cloud版は月額費用が発生する。
npmを使ったn8nセットアップ
npmを使ってn8nをローカルにインストールし、AIワークフローを構築する。ffmpegを利用して動画を作成する場合、PCにffmpegをインストールする必要がある。
Dockerを使ったn8nセットアップ
Dockerを使ってn8nをローカルに構築する方法。Dockerfileを作成し、Docker Composeで永続化する。ffmpegやフォントをDockerfileにあらかじめ入れておく。
npm方式とDocker方式
n8nローカルセットアップにはnpmとDockerの2つの方式がある。Dockerは公式推奨の方法。今回はffmpegを使った動画レンダリングを題材にセットアップを解説。
※これはGeminiによる生成物です
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Claude Codeを「第二の自分」にする、Obsidianを脳として。
qiita
@zazen_inu
2025/08/26
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AIエージェント活用の鍵：連続性と自律性
AIエージェントを人間の代替に留めず、思考や判断プロセスを移植することで独自の価値を生み出すためには、継続的なコンテキスト理解と自律的な判断・実行能力が不可欠です。
ルールベースによるAIエージェントの自律性
AIエージェントに厳密なルールを課すことで、柔軟な判断が難しい現状でも、コンテキストに沿った自律性を実現できる可能性があります。プロセスの各段階で従うべきルールを定義し、人間の判断をシミュレートします。
Obsidianをコンテキスト倉庫として活用
Obsidianをコンテキスト倉庫とすることで、AIエージェントは必要な情報を自律的に検索・参照できます。これにより、過去の議事録や分析結果を活用し、一貫性のあるアウトプットを生成可能です。
調査依頼書によるDeep Researchの効率化
AIエージェントに調査依頼書を生成させることで、Deep Researchの精度と効率が向上します。エージェントが論点を整理し、調査すべき項目をプロンプトとして生成することで、より質の高いリサーチが可能です。
AIエージェントと人間の協働
AIエージェントをルールに基づいて制御し、人間が要所で承認と方向修正を行うことで、高度なリサーチ業務やレポート作成を半自動化できます。AIエージェントの能力を最大限に引き出し、人間の活動を飛躍させることが可能です。
※これはGeminiによる生成物です