Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、GitHub Copilotの新機能「GitHub Copilot extensions」を発表しました。 GitHub Copilot extensionsは専門知識を持つCopilot GitHub Copilotは、プログラマはVisual Studio Codeなどのコードエディタ上やチャット欄でAIと対話し、プログラミングに関する質問への回答やコードの生成などをAIが行ってくれる機能です。 GitHub Copilot extensionsは、このCopilotの能力をサードパーティなどがそれぞれのソフトウェアやサービスの専門家へと拡張できるようにし、プラグインとしてCopilotに組み込み可能にしたものです。 拡張されたCopilotの例として、マイクロソフトが提供する「
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue(課題)を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke(トーマス・ドムケ)氏は、Copilot
Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、最新のAIによるコーディング支援サービス「Gemini Code Assist」を発表しました。 Gemini Code Assistは、GitHub CopilotやAWS CodeWhispererなどと競合するサービスと位置づけられます。 Gemini Code Assistは最新AIモデル「Gemini」採用 Google Cloudは昨年(2023年)12月にAIによるコード補完やコード生成などを実現する「Duet AI for Developers」を正式リリースしています。今回発表されたGemini Code Assistは、同社の最新AIモデルである「Gemini」を採用したDuet AI for Developersの進化版だと説明されています。 参考:
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Agent」(以下、Coding-Agent)α版のリリースを発表しました。 The Codiumate-Agent is the first step towards tandem development with your coding agent. It effortlessly slots into your development workflow, helps you be smart about
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト(文脈)に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub/AWS/Google/GitLab/JetBrains AIがプログラミングを支援してくれるサービスが主要各社から出揃いました。 Publickeyではこれまで各社の発表時点でそれぞれのサービスを紹介してきましたが、ここであらためて主要各社のプログラミング支援AIサービスをまとめます。 本記事では、各AIサービスごとの主な機能などをリストアップしています。ただし、実際にはAIに指示などをすれば品質の差異はあれどおそらく何らかの結果は返ってくるであろうこと、この分野は急速に進化していて各社とも積極的な能力向上と機能追加を行っていくであろうことから、現時点で機能差はあったとしてもそれほど顕著な違いとは言えないでしょう。 そして、おそらくは今後各社のコード生成関連のAIの能力はある程度十分な高さまで急速に到達し
[速報]古いJavaや.NETのコードを最新のJavaにAIが自動変換する「Amazon Q Code Transformation」、AWSが発表。AWS re:Invent 2023 Amazon Web Services(AWS)は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、生成AIを用いて多様なAIサービスを提供する「Amazon Q」を発表。Amazon Qの機能の一部として、古いJavaや.NETのコードを最新のJavaや.NET対応に自動変換する「Amazon Q Code Transformation」を合わせて発表しました。 参考:[速報]AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023 Amazon Q Code
こんにちは。くるしばです。 元々コンサルタントの仕事をしていましたが、独学でプログラミングを学習し、Webサービスを作って起業しました。 その後個人で開発したサービスを売却したり、また別のIT系の会社を創業、経営したりしています。 去年の8月から下記のTwitterにてプログラミング学習に関して発信し始め、ありがたいことに13000人以上の方々にフォローして頂きました。 プログラミング初心者に絶対覚えてほしい、ググる時の効率が10倍上がるコツ pic.twitter.com/hK1ZhNavwh — くるしば | 読めば10倍効率が上がるプログラミング学習の教科書 (@shiba_program) September 13, 2022 最近は下記のように、Udemyでプログラミング講座も出しています。 ありがたいことに公開から3ヶ月で800人以上の方に受講いただき、Reactジャンルの講座
AI活用を模索するとあるユーザーが10月31日、『Angry Birds(アングリーバード)』に酷似したゲーム『Angry Pumpkins』を制作したと報告。同作はグラフィックもゲームコードもすべてAIで構築したとして、大きな反響を呼んでいる。 『アングリーバード』は、Rovio Entertainmentが手がけるパズルゲームシリーズだ。同作はAndroid/iOS向けゲームとして大人気に。続編『Angry Birds 2』やPC向け展開もされた。ゲームプレイとしては、スリングショット(パチンコ)で鳥を発射。物理演算や障害物との衝突も計算に入れつつ、フィールド上の敵を倒していくのが目的となる。シンプルなルールで多くのユーザーに親しまれる作品だ。 同作に類似したゲームを「AIのみで構築した」と報告する者があらわれた。AIの活用法を模索するユーザーのJavi López氏だ。同氏は、ルーム
こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました! 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran
みずほフィナンシャルグループ(FG)は2023年6月、富士通と共同でシステム開発・保守における生成AI(人工知能)の利用を目指した実証実験を始めると発表した。システム開発および保守に関わる品質や、障害が発生した際の迅速な復旧(レジリエンス)力の向上を狙う。 「IT人材の不足が叫ばれる中、5~10年先に現在のようなシステム安定稼働の体制を維持できるのか」。みずほ銀行の山口和哉ITシステムグループ副CIO(最高情報責任者)は、危機感をにじませる。将来にわたる課題に対応するため、いち早くノウハウを吸収するべく手を打ったのが生成AIの活用だ。 具体的にはシステム開発段階において、設計書のレビュー業務を生成AIで支援する。過去のレビュー表やレビュー観点のノウハウを基に、生成AIが設計書の記載間違いや漏れを自動検出し、開発品質の向上を目指す。 「MINORI」の一部システムが対象 第1段階では、みずほ
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日(現地時間)、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70%、数十万規模の大量のデータなら約1.7%速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
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 *
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