この文章はプログラマじゃない人向けに JSON を知ってもらうメリット、とくにAIとの効率的な対話方法を説明し、そしてあわよくばプログラマとも JSON の水準で会話してもらえたら嬉しい...というものです。 あなたは誰 UI を作るのが専門のエンジニアです。 エンジニア以外が使うノーコードのエディタを作ったりしてました プログラマじゃない人が JSON を知る利点 プログラマとして、プログラマじゃない人向けのノーコードなどを作っていたんですが、わかったことがあります。それは、「抽象的なロジックを記述するには訓練が必要だが、眼の前のデータとUIに対応したものは簡単に変更・記述できる」ということです。 自分の考える、もっとも成功したノーコードエディタこと Google Form JSON はよく知られているデータを記述する方法の一つです。特定の言語などとは関係ありません。 で、今現在 JSON
プログラマじゃない人でもAI対話用にJSONを学ぶのが最高効率という提案最近になって Frontend Ops の傭兵として活動を始めました。 Frontend Ops 実践のモデルケースとして、 株式会社GiXo様で Next.js 仕事に取り組ませいただきました。今回、その内容を公開する許可を頂けたので、事例として公開させていただきます。 依頼主 株式会社GiXo様 以下、敬称略 相談内容 フロントエンド関連のリポジトリで、Next.js のビルドが遅くなってしまった。 重いことに起因して Vercel CI で OOM で確率的に落ちるようになった。CIが信用できなくなり、とりあえず再ビルドするクセがついてしまって、生産性が落ちている。 モノレポ内にとくに重いアプリケーションが一つあり、これを調査・解決してほしい。 仮ゴール: VercelCI 上のビルド時間を半分OOM が発生しないようにしたい 調査フェーズ リポジトリの閲覧権を頂き、プロジェクト構成
ジャイアントパンダに注意 - Next.js のビルド改善 (株式会社GiXo様)タイトルのこともできることを検証した。(ORM で文句ない人は ORM として使えばいい) Prisma は TypeScript の優秀な ORM / QueryBuilder だが、Prisma 以外で運用されていると途中から投入するのが(一応可能ではあるが)面倒だったりする。 だが Typed SQL によって、既に存在するDBに対して、副作用なくクエリビルダとしてのみ導入することができるのでは、と思いついて試したところ、できた。 今回はリモートの Supabase の PostgreSQL に対して行ったが、たぶん他の環境にも使える。 d1 とか。 prisma の最小プロジェクトのセットアップ $ mkdir prisma-qb-only $ cd prisma-qb-only ## 初期化 $ pnpm init $ pnpm add prisma @prisma/client
Prisma TypedSQL をクエリビルダとしてのみ運用する自分が思う最強の(かつ貧者の)構成を目指したログ。流行りの技術選定ってやつしたかった。 結論だけ言うと、まだ綺麗ではないが現実的に動く。動かし方を理解してないと事故る、かも。 この記事は自分がたどり着いた結論を順を追って記述するが、自分にとって自明な場所の差分を記録してないので、コードをなぞるより変更意図を追って各々自分で組み立てる、ということを推奨する。 動いてるリポジトリはここ。ただこの記事の説明を読まないと、その意図が伝わらない。 追記 20240829: DATABASE_URL で Connection Pool を有効にするのに ?pgbouncer=true を追加 https://supabase.com/partners/integrations/prisma このスタックの意図 Remix on cloudflare-pages コストとパフォーマンスを両立できる、20
Remix on CloudflarePages + Prisma + Supabase で銀の弾丸を目指す 20240828この記事は、静的解析とビルドサイズ面で興味深いテーマでした。記事として自分の考えを書きます。 注意。あくまでビルドパフォーマンス視点での最適化です。強い意図があって、自分のドメインモデリングの方法論ではこれが最適なんだ、というなら元コードの方法論を止めるつもりはありません。 元記事のコードを minify するとどうなるか 元コードを参考に、それにアクセスするサンプルコードを書いてみます。 const sortingOptions = { priceDesc: { id: "priceDesc", sort: "price", order: "desc", label: "価格が高い順", }, priceAsc: { id: "priceAsc", sort: "price", order: "asc", label: "価格が安い順", }, ratingDesc: { id: "ra
ネストオブジェクトの罠 RE: TypeScriptで「選択肢」の定義をEnum的な定数にまとめるwasi-http によって wasm がホスト言語に頼らずスタンドアロンで web server を立てられるようになった。 最近出た中で wasm のホスティングサービスに, spin と wasmcloud がある。これら2つを比較しながら試す。 spin fermyon が開発している wasm serverless service. spin 自体が提供する spin cloud にホスティングするのと、 SpinKube で k8s にホスティングするパターンがある。 install $ curl -fsSL https://developer.fermyon.com/downloads/install.sh | bash $ cp spin ~/bin use spin_sdk::http::{IntoResponse, Request, Response}; use spi
wasm のプラットフォームに spin と wasmCloud を試してみるTypeScript は本質的に自分に型が付与されていると思っているだけの JavaScript です。 いくら型を付与しようが、それが実行時に影響を与えることはありません。 コードレビューをしているとここを誤解している人が本当に多いです。何度も解説しているのですが、なかなか浸透しないので、TypeScript におけるバリデーションという視点で記事を書くことにしました。 あと TS でバリデータ使って色々作ろうとしている友人と、プログラミング始めたてで zod と openapi を使っいる友人がいたので、彼らが想定読者です。 型と値の名前空間 TypeScript 上での名前空間(スコープ)は2つに分類できます。 値: 実行時にランタイム上のメモリに存在するもの 型: 静的解析時にのみ参照可能なもの。コンパイル時に完全に消滅する。 TypeScript は基本的に JavaScript
TypeScriptの型と値とバリデーションプログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習 エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
プログラマ視点での生成AIとの付き合い方LangChain なんか使わなくてもシュッと作れたので記事にしておく。 RAG とは 生成AIに検索能力をもたせるやつ。 要は検索機能をこちらで提供してやって、AIにそれを読ませる。 AnthropicAI Tool OpenAI でいう Function Calling JSONSchema で関数シグネチャを与えると、それを使うDSLを生成する。実際の関数は自分で実装して、AI が生成した引数(JSONSchema に従う)を渡す。 TypeScript の Mapped Types でツールの実装部分に型をつける簡単なラッパーを書いた。 RAG の CLI を作る Google検索をするAPIを実装 Google Custom Engine API を使った 本文要約をするAPIを実装 Mozilla の実装を使った 与えられた URL を fetch して、その本文部分を抽出する
AnthropicAI Tool で Retrieval-Augmented Generation を実装してみたI will write an English version later to give back to the moonbit community. Addition: https://gist.github.com/mizchi/aef3fa9977c8832148b00145a1d20f4b この記事はリバースエンジニアリングを含んでいる。公式の Discord サーバーで質問して得られた内容を含むが、ここに書かれたものは自分の理解であって、公式の見解ではない。 前の紹介記事では煽り気味だったので、実際に調べながら書いてみてどう感じているかという実践的な話をする。 作者と開発組織 開発母体は深センの研究組織 IDEA 元 Meta で BuckleScript | ReScript を開発していた Hongbo Zhang 氏がチーフアーキテクト。 ReScript を知らない人の
自分が Moonbit 言語について知っていること色々あって WebAssembly の component model を調べていたら、未来が見えた気がしたのでここに書いておきます。 「今の WebAssembly」 とは何か WebAssembly の Web の部分は忘れてください。これは単に JVM version 20xx です。ポータブルなバイナリ仕様です。 実行にあたっては今はホスト言語として JS が使われていますが、実際にはホストがJSである必要すらなく、なんならホストが不要なスタンドアロン環境すらあります。(wasmtime/wasmer) じゃあ WebAssembly は何かというと、サンドボックスで実行される VM の仕様です。比較的高水準なバイナリで、 V8 や Spider Monkey に付属する WebAssembly Runtime や、 Wasmtime や Wasmer といった WebAssemb
WebAssembly は次世代のコンテナ技術になれるか?去年末ぐらいから Deno を使う割合がグッと増えてきた。最近のJS関連は7割ぐらい deno 環境の VSCode でコードを書いている気がする。 今回はいくつかの実例を示しながら、実際に Deno 使えるじゃんというイメージを持ってもらうためのユースケースを紹介していく。 というか、 deno が普及してくれないと、自分が作ったツールの紹介を全部 deno のインストールから書かないといけなくなる。みんなインストールしといて。 最初に: なぜ Deno を使いたいか 一番の問題点、Node は新しいプロジェクトを一式整えるための手間が非常に重い。 とくに ts で書いたものを他の環境に渡すための方法が未だにしんどい。ある環境で動いたコードをそのままコピーしても、プロジェクト設定の非互換を踏む可能性が非常に高い。 deno にそういう側面がないとは言わないが、非常に少ない。とくに TS
Deno first でやっていく最近 moonbit という言語を知ったのですが、これが調べれば調べるほど好きになる言語だったので、紹介させてください。 文法的には GC 付きの Rust で、 WebAssembly にコンパイルされます。とくに CDN Edge Worker 上での実行を想定しているようです。もう好き。 注意: まだ若い言語なので、これから言語仕様がガンガン変わっていくと思われます。あくまで現時点での情報です。 tl;dr Pros だいたい GC あり Rust と捉えていい 文法面のキャッチアップが容易 ライフタイムの難しさを考えなくていい すでに vscode 拡張やパッケージマネージャ等のエコシステムが整っている Cons まだ安定していない / しばらくはソースコードが公開されない 現時点では学習リソースやパッケージ数が足りず、書き手の腕力が求められる はじめに: JS/TS/Rust へ
MoonBit が WebAssembly 時代の理想(の原型)だったTypeScript の Extract について調べていたら、自分がユニオン型の分配法則について何も理解していなかったことに気づいたので、記事にまとめておく。 Extract の基本的な使い方 // https://typescriptbook.jp/reference/type-reuse/utility-types/extract type Grade = "A" | "B" | "C" | "D" | "E"; type FailGrade = Extract<Grade, "D" | "E">; //=> "D" | "E" これは単に ("A" | "B" | "C" | "D" | "E") & ("D" | "E") のインターセクションを取ってるだけなのでは? と今まで考えていたが、全然違った。 Extract 型の TypeScript 上の定義はこうなっている。
TypeScript の条件型と分配法則、あるいはユニオン型の写像なぜ cloudflare-workers: 運用が楽 なぜ claude3: GPT-4 より体感性能がいい 動いてるもの /claude <prompt> で claude 3 が答えてくれるチャットボットで、 cloudflare-workers 上で動く。 ただし、AI は自分のことを FF7 のクラウドだと思い込んでいるミッドガル在住の中年男性という設定になっており、時折魔晄中毒で幻覚を見始める。 (アイコンは bing で生成させた) (最近 FF7リバースをクリアしたので...) 自分の課金で claude3 の APIキーを使って動かしてるので、一般公開はしない。代わりにソースコードは公開している。 claude3 を動かす 以下の記事を参考にした。 とりあえず課金してAPIキーを手に入れる。この課金登録フローが少々面倒だったが、調べれば出てくるのでこの記事では割愛。 トー
cloudflare-workers で動く claude3 の discord-bot を作ってみた自分はフロントエンドのロジックを考えるのは得意なんですが、CSS は苦手です。 なので 自分は AI にコード変更を依頼して実行結果を目視でプレビューしつつ、その生成結果を受けいれるかどうかの判断だけすればよくね?と考えて、それを CLIとして実装してみました。 ボタンの色を書き換えるという簡単な例ですが、こんな感じで動きます。 主に React Component の修正をターゲットにしていますが、class(Name) を書き換えることを優先するプロンプトを与えているので、ロジックを保ちつつ、見た目を綺麗にするためのツールになっています。 実装した背景 vscode ターミナル上で画像を表示できる OpenAI API はgpt-4-vision-preview のモデルで画像をアップロードして認識させることができる これらを使って、vscode terminal で実行することを前提
previs: 面倒なマークアップは AI にやらせる// in const longLongVar = 1; console.log(longLongVar); // out const o = 1;console.log(o); 主に terser や esbuild のポストプロセスとして行われる。 この記事では mangle のベストプラクティスについてまとめる。本当は jsconf.jp で話したかったが、時間がなかった。 例えば vscode(本体)では外にexportされないプライベートメンバを mangle することで大幅なコード量の削減に成功している。 Shrinking VS Code with name mangling ライブラリ作者やサードパーティスクリプト作者に必要な技術だが、一般的なコードにも適用できる話でもある。何度か自分の発表資料に書いてきたが、単体記事になってないのでここでまとめておく。 極限環境で最終ビル
TS環境のmangle最適化ベストプラクティスプロトタイピング向けにペライチで最低限のフロントエンドスタックを動かす方法について。 注意: 本番で使わないでください。tailwind は CDN モードで動かしているし、 esm.sh はスクリプトを動的にビルドするのでパフォーマンスは良くないです。 前提 jsconf.jp で色々なツールを使えばそれっぽいバンドルレス実現できる(けどパフォーマンスに難)という話を書きました。 具体的には NativeESM + importmaps + esm.sh 等の組み合わせます。 <script type="importmap"> - HTML: ハイパーテキストマークアップ言語 | MDN ESM>CDN これに、 esm.sh の v135 の新機能を使って tsx をバンドルするのを組み合わせる話です。 esm.sh/run 使い方は簡単。 <!-- esm.sh からランナーをロード
インストール不要。ペライチHTMLでReact+TSX+Tailwind のフロントエンド一式を動かす// props を持たないファイル名と同名のコンポーネント export default function Sub(props: {name: string}) { return <h1 className="flex"> <button className="bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded"> Click {props.name} </button> </h1> } // ここが render される export const __PREVIEW__ = () => { return <Sub name="dummy" /> } 他にも .svelte や .html にも対応してる。対応パターンは以下。 注意点として、 dynamic import が絡むとプレビューに失敗する。
VScode 上で今開いているファイルを Vite でプレビューする拡張を作ったら便利chat.openai.com 上でマークアップを試行錯誤するための Chrome 拡張を試作してみた。 例えば html+preview のコードブロックを見つけるとその隣に HTML として挿入する。後述するが React Component もプレビューできる。 📎 をクリックすると展開したHTMLを画像としてクリップボードに入れることができる。 いい感じにコードを生成してくれるプロンプトのサンプル集はここに置いてる なぜ作ったか GPT-4 はそこそこ賢いコードを生成できるのだが、細かい修正は行うにはやはりプレビューしながら対話的に行う必要がある。 また、人間がその結果を言語化するより、生成されたHTMLを画像入力として修正プロンプトに使うのが精度がでる。 (備考: まだChatGPT Plus の一部ユーザーに開放されてない機能) react-component の生成: ts
ChatGPT にHTMLをプレビューさせるChrome拡張を作ってみたリリース、障害情報などのサービスのお知らせ
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