Top > ラーニング > 京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」
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ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト徳力基彦氏(以下、徳力):まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。 深津貴之氏(以下、深津):僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1個出すので、これだけ覚えて帰りましょう。 徳力:プロンプトですと、一気にプログラミングっぽい感じになってきました(笑)。これ(スライド)がサンプルですね。 深津:僕がいろいろ試した中で、それなりにいい感じになる汎用プロンプトです。 徳力:最初に聞くのを忘れましたけど、深津さんはChatGPTを何回ぐらい使っているんですか? 感覚として。当然数え
結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様(人間) ↓ 「やれ」 将軍(Claude Code) ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老(Claude Code) ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽(Claude Code × 8) とにかくshogunにぶち
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記:その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
その誕生を地元新聞も経済新聞も記事にしなかった。2年後、『コードの情報を白黒の点の組み合わせに置き換える』と最下段のベタ記事で初めて紹介された時、その形を思い浮かべることができる読者はいなかった。いま、説明の必要すらない。QRコードはなぜ開発され、どう動くのだろうか。 QRコードは、自動車生産ラインの切実な要請と非自動車部門の技術者の「世界標準の発明をしたい」という野心の微妙な混交の下、1990年代前半の日本電装(現デンソー)で開発された。 トヨタグループの生産現場では、部品名と数量の記された物理的なカンバンが発注書、納品書として行き来することで在庫を管理する。そのデータ入力を自動化するバーコード(NDコード)を開発したのがデンソーだ。 バブル全盛の1990年ごろ、空前の生産台数、多様な車種・オプションに応えるため、部品も納入業者も急激に増え、NDコードが限界を迎えていた。63桁の数字しか
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
今、IT関連の技術は様々な企業の競争力の源泉です。一方で、実際に企業が必要とするよりもITエンジニアの数は少ないため、採用競争は激化するばかりです。そこで、元ウェブエンジニアでITエンジニアの採用担当を経験した私の視点で、ITエンジニア採用に関する情報をまとめることにしました。 なお、ここでいうITエンジニアはアプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、QAエンジニアなどIT関連エンジニア全般を指します。 # 更新情報 * 2022/05/17 - 公開 * 2022/05/17 - 中途採用前提であることを Chapter 1 に追記 * 2022/05/18 - 誤字の修正 Chapter 15 「行進」 -> 「更新」 ※はてなブックマークでの指摘ありがとうございます * 2022/05/19 - 活用事例の Chapter を追加 * 2022/05/20
意思決定できる人は進める手順の型みたいなものを持っているように見える。逆に意思決定が遅かったりできなかったりする人は、進めるときに型のうちの何かが欠けているのかもしれない。 体系化された話は書籍で語られつくされているとは思うが、思考整理のために雑にまとめてみる。 最後は決めるだけだという考えを持つ 目的や満たしたいことを明確にする 最終的な決め方や期日を明確にする 選択肢を広げて考える 今は意思決定しない、という意思決定も選択肢に入れる 意思決定の軸を明確にする 軸をもとに定量/定性データを集める 軸をもとに選択肢を評価する 自分はこうしたいという"推し"を決めてたたき台にする ここまでの話をドキュメントにしている ここまでのプロセスに時間をかけない 意見を聞く人を見定めてフィードバックをもらう 最初に明確にした決め方で意思決定する 意思決定できない場合は決め方と期日と意思決定軸を再定義す
1.はじめに エンジニアの私がデザインを本気で勉強した結果、デザイナーとエンジニアはそもそも思考が大きく違っているということがわかりました。 今回は「それ」をデザインに苦手意識のあるエンジニア方にも理解してもらえたらと思い、わかりやすくまとめてみました。 2.アプリの画面デザインを考えてみよう まず、こんなアプリを考えてみてください。 フィットネストレーナーが使うアプリ トレーニングルームでお客様とお話しながら使う 端末はタブレット そして 会員の個人情報確認 前回までのトレーニング状況の確認 次回の予約受付 といったことをします。 使える情報としては、こんな感じです。 あなたならどう画面デザインをするか、もしお時間があったら考えてみてください。 本記事では、 SEのAさん デザイナーのBさん の二人が画面デザインをする過程を比べながら、その思考の違いを整理してみます。 3.SEのAさんの
こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTでマインドマップを作る方法をご紹介します。 この方法を使えば、長くて難しくて読みたくない文章も、情報が小分けされた状態で視覚的に分かりやすくなります。 プロンプト例太宰治の走れメロスのストーリーについてマインドマップにまとめて、PlantUMLで出力してください。出力結果 @startmindmap !define AWESOME mindmapBackgroundColor White * 走れメロス ** 主要登場人物 *** メロス **** 無実の罪で逮捕 **** 王に誓いを立てる **** 結婚式へ向かう **** 友人セリヌンティウスに会う **** 王に戻る *** セリヌンティウス **** メロスに協力 **** 王のもとで身代わりに *** 王 **** 独裁者 **** メロスを逮捕 *
この記事で書きたいことは、大筋下記のようなことです。 ・「これは問題だ」「だから改善したい」と、自分ごととして真剣に考えてくれる人というのは極めて希少です ・ただ「便利になる」というだけでは誰も動かないし、どんなにいいものを作っても使ってもらえません ・当事者意識を「持ってもらう」ということは基本的に出来ません ・当事者意識を持っている人を別に探し出すことで、なんとか状況を打開出来る場合もあります ・だから、「この人は当事者意識を持ってくれている/くれていない」を嗅ぎ分ける能力はとても重要です よろしくお願いします。 さて、書きたいことは最初に全部書いてしまったので、後はざっくばらんにいきましょう。 以前にも書いたことがありますが、私はかつて、システム開発の会社に勤めていました。 社員数は4桁に届かないくらいで、SI案件とSES案件が大体半々くらい、自社業務と客先常駐も大体半々くらいという
大滝昇平@デイトラ代表 | 累計受講生数30,000人突破 @showheyohtaki プログラミング学習中の方へ👨💻 これ面白い!!セガがjavascriptでぷよぷよを作るプログラミング講座を出してくれてます😊 動作ごとに細かくコメントも入ってるので、ちゃんとソースコードを読んでから写経していったらめちゃくちゃいいプログラミングの勉強になると思う! puyo.sega.jp/program_2020/ pic.twitter.com/Xr5hmPzZXI 2022-01-08 18:03:38 大滝昇平@デイトラ代表 | 累計受講生数30,000人突破 @showheyohtaki このぷよ開発に使う『Monaca』は、本来iOS用はswift・Android用はJavaと、別々に開発が必要なアプリを、HTML・jsなどのWeb標準言語でまとめて開発できるという開発プラットフ
一応、StableDiffusionとははっきりまず言います…とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと… クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい? 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。( = その場合無料) いや、こ
みずほ関係者の方でしょうか。連日のように繰り返されるシステム障害とその批判を目の当たりにして疲弊しているのだろうとお察しします。ただ、仰っている内容はどれも妥当性に乏しいので、公言されるとますます批判の声が強まってしまうことが危惧されます。ご自身の反論が有効かどうかを検証する有力な方法は「他の2メガバンクではこのロジックは通用するか?」という考え方です。以下、すべてこのアプローチでご説明します。 まず「銀行リテールの利益は250億円しかなく赤字のこともあるのだから莫大な設備投資をすることは株主にとって妥当ではない」というのは論理が全く逆で、莫大な設備投資をしたのですからもっと稼がなければならないのに稼げていないことが問題なのです。MUFGやSMFGをご覧頂ければ銀行リテールだけでも1,000億円単位で儲けていることがわかるでしょう。しかもシステム統合に要した費用はMUFGで3,300億円、
仕事をしていると、だんだんと抽象度の高いことを任されるようになる。 たとえば、方針も明確な小さな修正タスク => 修正方法がいくつか考えられるタスク => そもそも何をやるかから明確にしないといけないタスク といった感じで次第にふわっとした依頼になってくる。いわゆるグレード制を採用している会社において、"どれだけ抽象度の高い仕事を任せられるか" がグレードの違いの要素のひとつと言ってもいい。 抽象度の高い仕事を安心して任せられる人は何が違うのか自分もよくわからないので、自分のまわりの人がどういう動きをしているかを雑にまとめてみる。 1. なぜやるかを明確にしている わからないときはドキュメントやチャットのやりとりを探し、直接聞いたほうがよい人には自分でコミュニケーションを取っている やる理由がないと判断したら依頼者に話をして、実際にやらないこともある あとで「自分はこう言われただけなので」
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
最近増田でホットなAndroidとiPhoneの罵り合い。楽しいですね。 なんとなくこの業界に関わってきたので、どうして日本でこんなにiPhoneが支持されるようになったのか、ちょっと書いてみたいと思う。ちなみに俺は今は亡きS社(今は完全に消滅して、かつての本社は市役所になっている)でPHS(みんな覚えてる?)の開発に携わったのが最初。その後は出向で三浦半島の先の方で怒りのデスロードみたいな経験をしたり転職して某関西のメーカーでAndroidやったり。当時一緒にやってた人たちの一部は京セラに行ったけど、大体はどこに行ったか知らない。とにかく日本の一大産業であった携帯電話や基地局の生産や開発に一通り関わってきて、その衰退とともに生きてきました。 で、よく知られているように日本の携帯電話は1999年のiモードの導入から劇的に進歩し、ネットが見れるだけでなく、カメラも付きラジオも聞け非接触決済も
はじめに ちょっとつぶやいたら思いのほか需要がありそうだったので、簡単にまとめておきます。 おことわり これを書いておけば、すべての不幸を避けられるというものではありません 提出先との関係性次第では、書かないほうがいいこともあるかも 私自身が普段提案している内容が、すべて記載されているわけでもありません(うろ覚えで書いてたり、大人の事情) これを流用しておこったすべての事項について、何らかの責任をとることはできません 本稿では請負による開発を想定しています でも共有することで、この業界の不幸が減ればいいなということでつらつら書いてみます。 他にもあるようなら、Twitterなりコメントなりで提案してもらえると嬉しいです。 前提条件を書く目的 見積・提案書通りに、実施するために必要な条件を明確にする 条件を逸脱したときに、どうなるのかハッキリさせる 上記は概ねつぎのとおり 実現が不可能になる
「のどが渇いた」というユーザーに何を出す? ユーザーの「欲しい」に惑わされない、本当のインサイトを見つけるUXデザイン・UXリサーチ 2022年9月13日 株式会社メンバーズ ポップインサイトカンパニーでのウェビナーのスライドです。「ユーザーが欲しいと言った機能をつけたのに使われない!」という経験はありませんか。プロダクトをつくるとき「ユーザーの心理を理解しよう」とよく言われます。しかし、ユーザーに言われたままやることと、ユーザーが本当に望んでいることは異なります。「UXデザイン・UXリサーチ」は、ユーザーを理解するための専門技術です。ユーザーインタビューやユーザビリティテストを用いてファクトを集めることで、ユーザーの表面的な言葉に惑わされない、本当のインサイトにたどりつくことができます。かんたんなワークも交えながら、体系的に解説いたします。
わりと複数の企業のお悩みが、「そもそも生成AIでやるべきでない問い」にチャレンジして疲弊してる。ので説明メモ。 大企業が生成AIを導入してうまくいかないケースの多くは、ツールの性能不足というより、業務設計がズレている印象があります。 もう少し正確に言うと、「AIが苦手な問い」をそのまま投げている。で、当然苦戦しています。 ポイントは大きく2つあります。 完璧性を要求する仕事を、やってはいけない ステップが長く連鎖する仕事も、やらせないほうがいい 順番に解説すると… そもそも完璧性を要求する仕事を、やってはいけない生成AIは確率分布で、未来を予測したり、答えを予測するマシーンです。つまり、「確率的に間違えが発生する」ことは仕様の一部です。 なので、以下のような「そもそも100%の正しさを前提とする業務は苦手」です。 正解が一意で厳密:数式の厳密計算、機械語や厳密仕様のコード生成(1文字違いで
2024年8月、日経文庫は創刊70周年を迎えました。その長い歴史の中で、日経文庫は数々のロングセラーや専門分野の名著を生み出しています。そこで、日経文庫の平井修一編集長に、さまざまなテーマでおすすめの日経文庫を解説してもらいました。今回は、20年、60年…と何十年も売れ続けているロングセラー11冊について。聞き手は、日経BOOKプラス編集・副編集長の小谷雅俊。 日経BOOKプラス編集・副編集長・小谷雅俊(以下、小谷) 今年、日経文庫は創刊70周年を迎えます。70年前というと1954年。日本史年表を見ると吉田茂内閣最後の年で、ゴジラ映画の第1作が公開された年です。これから高度成長期が始まるという時期ですね。改めて、その長い歴史を感じます。 平井修一編集長(以下、平井) 本当ですね。最初に出たのは『手形の常識』という本でした。実務的な内容の本が多いという傾向は、現代にも引き継がれていますね。こ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに ソフトウェア開発のチームに、新しいメンバーが入ってくることはよくあります。 以前に新卒社員がチーム入ってきた場合の育成方法を紹介しました(こちら)。 今回は、新卒社員ではなく、他の会社から中途入社か同じ会社の部署異動で来る新メンバーの話です。 (エンジニアが数百人などで規模が大きい会社の場合、部署が違うと仕事のやり方が全く変わる場合があるので、今回は中途入社と他の部署からの異動を同じように「新メンバー」として扱います) 会社や部署が変わると仕事のやり方が大きく変わるため、仕事のやり方に戸惑うことが多いと思います。 本稿で
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと
こんにちは! Webフロントエンドエンジニアの眞野 隼輔です。 毎年大きな反響を頂いている、エンジニアコースの新人研修の内容を紹介させていただきます。 研修の概要 リクルートでは、エンジニアコースでスペシャリスト採用された新卒のエンジニアを対象に、現場で培われた「本当に必要な生きた知識・技術」を取り入れた新人研修を開催しています。 前半は研修では各分野に長けた社員による講義形式の技術研修を行い、後半は仮配属という形でそれぞれ別の部署に配属されて実際の業務を経験するOJTとなっています。 この技術研修はそのほとんどが内製されており、ベテラン社員による経験を元にした講義を通して生きた知識・技術を獲得できます。また、実際に手を動かす演習型の講義ではベテラン社員からのレビューやフィードバックを得られるため、知識の定着や更なる成長へと繋がります。 本年度の技術研修も、昨年度に引き続きフルリモートでの
撞球者 最近、一部でサボり方ガイドが話題になっている。作成したのは第二次世界大戦時のCIA(米中央情報局)で、敵国内のスパイが組織の生産性を落とすためにどのようにサボればよいかを記した秘密資料である。(正確には、CIAの前身組織であるOffice of Strategic Servicesが作成。2008年に公開された) スパイ活動には相手組織を破壊することも任務の一つであり、そのサボタージュ任務のシンプルなマニュアルが「Simple Sabotage Field Manual」である。日付を見ると1944年1月17日となっており、まさに第二次世界大戦の真っ只中に作成されたものと分かる。 その方法とは、主に以下の11項目にまとめられるという。 「注意深さを促す」。スピーディーに物事を進めると先々問題が発生するので賢明な判断をすべき、と「道理をわきまえた人」の振りをする可能な限り案件は委員会
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
Googleが2025年8月に公開した画像生成AI「Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana)」は、入力した画像の特徴を維持しながら編集することが得意で、無料ユーザーでも1日100枚まで画像を生成することが可能です。そんなNano Bananaで使えるプロンプトとその実例をまとめたGitHubのページが有志によって公開されていたので、いくつかピックアップしてみました。 Awesome-Nano-Banana-images/README_en.md at main · PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images · GitHub https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md ・目次 ◆1:イラストをフィギュア化 ◆2:異なる時代
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