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今日もいつものようにシラスでデイリーAIニュースを配信していると、とんでもないものにでくわした。 もうタイトルに書いてあるけど、AIが勝手にブラウザを操作して色々やってくれてしまう、その名もBrowserUseだ。 インストールは超簡単。 macなら以下の二行だけだ。 $ pip install browser-use $ playwright install使うのも超簡単だが、コマンドラインに落ちるのが怖い人々には簡単に見えないかもしれない。環境変数のOPENAI_API_KEYとかにAPIキーを入れておくこと。 $ python >>> from langchain_openai import ChatOpenAI >>> from browser_use import Agent INFO [browser_use] BrowserUse logging setup complete
人間のように自然な受け答えができる高度な性能を備え、世界で急速に利用が広がる対話式AI「ChatGPT」。開発したアメリカのベンチャー企業のCEO・サム・アルトマン氏(37)が来日し、NHKの単独インタビューに応じました。 この中でアルトマン氏は「想像できない方法で、私たちの生活を向上させるものだ」と述べた上で、「リスクを軽減するための規制が必要で、政府と話し合うことが重要だ」という認識を示しました。 「私たちすべての生活の質を向上させる」 アメリカのベンチャー企業「オープンAI」のCEO、サム・アルトマン氏は、「ChatGPT」を去年11月に公開した後の初めての訪問国として日本を訪れ、10日NHKの単独インタビューに応じました。 アルトマン氏は『ChatGPT』が社会に与える影響について、「新しいテクノロジーが登場すると、今日では想像できない方法で、私たちすべての生活の質を向上させること
::: message info これは[フィヨルドブートキャンプ Advent Calendar 2022 Part.1](https://adventar.org/calendars/7760)の25日目の記事です。 昨日の記事は:@shujiwatanabe:shujiwatanabeさんの[質問しながら出来るようにしていく](https://shu91327.hatenablog.com/entry/2022/12/24/091025)と:@saeyama:saeyamaさんの[Rails/Vue 編集時に画像をD&Dで入れ替えした時のActive Storageの保存方法](https://saeyama.hatenablog.com/entry/2022/12/24/000123)でした。 ::: ↓こういうのを職人が丹精込めて一つ一つ手作りする時代は終わりました。 ```sh
目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか?」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機
こんにちは。shirou(@r_rudi) と申します。アーキテクトという名の雑用係をしています。 Alpaca Japanでは、2021年8月に「アルパカ証券」という証券サービスをはじめました。 この一連の文章は、アルパカ証券の裏側のシステムやその開発体制などについて述べたものです。なるべく証券分野に限らず説明していく予定ですので、証券サービスを立ち上げようとしている人たちにはもちろん、それ以外の方にも参考にしていただけるような文章を目指したいと思っています。 アルパカ証券とはアルパカ証券の詳細はホームページをご覧ください。また、第一種金融商品取引業者登録完了時のプレスリリースにも、「アルパカ証券」サービスの特徴が記載されています。 全体設計方針まず最初に、アルパカ証券を構成するシステムの全体設計方針について説明します。 マイクロサービス vs モノリシック設計は2018年中頃ぐらいから
こんにちは、よしこです。 普段の開発にClaude Codeをフル活用する毎日です。 ただ、Claude Codeは検索があまり強くないので、なにか解決できないエラーや込み入った問題は別途ChatGPTアプリでo3に聞き、回答をClaude Codeにコピペする、というのが常でした。 もう二人で勝手に話してくれ〜って思いながら情報運搬職人をやっていました。 しかし!なんと今朝、OpenAI APIのo3 modelがWebSearchに対応したのです!! つまり、MCP経由でClaude Codeが直接o3に聞いて、o3がChatGPTのように検索しまくって推論して整理してClaude Codeに返してくれる時代が来たのでは... というわけでさくっとMCPを作ってみました。 中から検索込みでo3のAPIを呼ぶだけの、1ファイルだけのごく薄いMCPラッパーです。 API Keyと一緒に、推論と
はじめにTIG DXユニット 1真野です。 RESTfullとかRESTishな方針でWebA PIの横断検索を設計する際にチーム内で方針について議論したやり取りの備忘記事です。 注意としてB2C向けなWeb APIを提供するというよりは、主に企業間または企業内部で使われるようなAPIの設計のバイアスがあります。LSUDs(Large Set of Unknown Developers)かSSKDs(Small Set of Known Developers)で言えば、確実にSSKDs脳で記事が書かれています。 REST API広く使われているため日本語記事も多数です。実践RESTful HTTP - InfoQ や、0からREST APIについて調べてみた など良さそうな記事が沢山でてくるの読むと良いでしょう。一般的な設計方法はやや古いですがWeb API: The Good Parts
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OpenAI の DevDay で発表された、GPTs は、特定のタスクに特化したカスタムモデルを作成できる ChatGPT Plus で利用できる新しい機能です。作った GPTs は、自分だけで使うのはもちろん、友達にシェアしたり。ウェブ上で公開することもできます。 この GPTs の機能である Actions を使うと、OpenAPI Schema を元に、外部 API を ChatGPT エージェントが実行するようになります。 この機能を使って Notion などの様々なサービスと GPTs を繋げてみたので、そのデモと GPTs のつくりかたを解説します。 デモ Notion は、API と呼ばれる開発者が Notion のデータを操作し、外部アプリケーションやサービスと連携するための機能が公開されています。そこで、Notion API の OpenAPI スキーマを書いて検索、デ
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction|はじめに Overview|概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i
以下の記事を元に、「OpenAI API」のファインチューニングの学習データのガイドラインをまとめました。 1. 学習データの書式ファインチューニングするには、単一の入力「プロンプト」とそれに関連する出力 「コンプリーション」 のペアで構成される学習データが必要です。これは、1回のプロンプトで詳細な手順や複数の例を入力するような、ベースモデルの使用方法とは大きく異なります。 「学習データの書式」のガイドラインは、次のとおりです。 ・プロンプトが終了してコンプリーションが開始することをモデルに知らせるため、区切り記号 ("\n\n###\n\n"など) でプロンプトを終了する必要があります。区切り記号は、プロンプトの他の場所で使用されない文字列を指定します。 ・コンプリーションが終了することをモデルに知らせるため、停止記号 ("\n"、"###"など)でコンプリーションを終了する必要がありま
1. ChatGPTプラグインの作成手順「ChatGPTプラグイン」の作成手順は、次のとおりです。 (1) APIの実装 (2) マニフェストファイルの作成 (3) OpenAPIドキュメントの作成 2. マニフェストファイルの作成2-1. マニフェストファイルの基本構成「マニフェストファイル」は、「ChatGPTプラグイン」のメタデータを記述するファイルです。APIのドメインの「/.well-known/ai-plugin.json」でホストします。 「マニフェストファイル」の基本構成は、次のとおりです。 { "schema_version": "v1", "name_for_human": "TODO Plugin", "name_for_model": "todo", "description_for_human": "Plugin for managing a TODO list.
VS Code の GitHub Copilot が MCP クライアントとして動作する仕組みが追加されたので、Copilot から気軽に自社製品の質問ができたら、快適ではないだろうか?考えた。 そこで、ハルシネーションをできるだけ少なくし、かつ安価で自社製品ドキュメントへの質問ができる仕組みを作ってみることにした。ちなみに LLM 系の知識はほぼ無い。 できあがった Sora Document MCP (Local) 0:00 /0:57 ×ばつ GitHub Copilot + Sora Document MCP デモ まぁまぁの速度で、質の高い回答を箇条書きで返してくれるようにはなった。 仕組みについて自社製品のドキュメントは Sphinx というフレームワークをを利用しており、reStucturedText (以降 rst) というマニアックなもので書かれている。この rst を L
Developers can now integrate ChatGPT and Whisper models into their apps and products through our API. ChatGPT and Whisper models are now available on our API, giving developers access to cutting-edge language (not just chat!) and speech-to-text capabilities. Through a series of system-wide optimizations, we’ve achieved 90% cost reduction for ChatGPT since December; we’re now passing through those
1. OpenAI APIのモデル「OpenAI API」は、用途に応じて「GPT-3.5」をはじめとする様々なモデル を提供しています。 ・GPT-3.5 : 自然言語とコードを理解および生成する最新モデル。 ・DALL-E : 自然言語から画像を生成・編集するモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換するモデル ・Embeddings : 埋め込み (ベクトル表現) を生成するモデル ・Codex : コードを理解および生成するモデル ・Moderation : センシティブおよび 安全でない文章を検出するモデル ・GPT-3 : 自然言語を理解および生成する旧モデル 2. GPT-3.5「GPT-3.5」は、自然言語とコードを理解および生成する最新モデルです。最も高性能で費用対効果の高いモデルは、チャット用に最適化されていますが、既存タスクにも適している「gpt-3.5-tu
この記事は 「個人開発Advent Calendar 2022」 8日目の記事です。 はじめに 先日リリースされた、SplarateというWebサービスの開発をお手伝いしています。そこで導入したtRPCが驚くほど便利だったので、実際の体験を交えてその使いやすさを紹介します。 tRPCとは? tRPC allows you to easily build & consume fully typesafe APIs without schemas or code generation. https://trpc.io/docs/ tRPCは、スキーマやコード生成なしで型安全なAPIを簡単に構築し、呼び出すことのできるライブラリです。 tRPC is for full-stack TypeScript developers. と謳われているように、TypeScriptに特化して作られており、Ty
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
はじめにこんにちは、Finatext で保険事業のプロダクト開発をしている @toshipon です。今回は以前の Fin-JAWS のイベントで少し紹介させていただいた、我々の現場で取り組んでいる、大規模API開発における Swagger を用いたAPI仕様のドキュメント運用方法について紹介いたします。 概要我々の現場では、API ベースのWeb Application を開発する際に、Swagger を用いて API 設計をしたり、BFFサーバー開発者やフロントエンド開発者とのコミュニケーション手段として活用しています。 ただし、Web Application の規模が大きくなってくると、Swagger の 定義ファイルは肥大化してしまい、メンテナンスが困難になってきます。 今回は、Web Application の規模が大きくなっても耐えうる Swagger 定義ファイルの運用方法を
はじめに 自分は実務でReac×ばつTypeScriptを利用したフロント周りとNode.js(Nest)やRailsを用いたバックエンド(API)の開発をしています。 本記事では、OpenAPIを用いたAPI設計の書き方及び、Swaggerの説明と使い方についてまとめていきます。 この記事の対象者 プログラミング初心者から中級者 APIの基礎を理解している人 OpenAPIを用いてサクッとモックサーバーを試したい人 この記事の目標 モックサーバーの環境構築を学ぶ Swaggerの使い方を理解する OpenAPIを用いてAPI設計の具体的な書き方を学ぶ この記事でやらないこと 本記事ではOpenAPIの「書き方」をメインで解説するため、API設計についての細かい解説は省きます。 なおAPI設計については下記の記事でまとめているので、ぜひ参考にしてみてください。 用語解説 OpenAPI 公式
フロントエンドエンジニアの @rry です。 自分は BASE の Sales Promotion というチームで主に新規機能開発を行っています。このチームでは主にオーナーさんの使う管理画面に新しく機能追加をしています。 そこで、管理画面で使っている API Client と型を、OpenAPI Generator を使って自動生成するようにしてみたのでそのお話を書きたいと思います。 そもそも OpenAPI とは? https://www.openapis.org/ OpenAPI とは、RESTful Web サービスを記述、生成、使用、および視覚化するための仕様です。 ※(注記) 以前は OpenAPI ではなく仕様自体も Swagger と呼ばれていましたが、現在は仕様自体については OpneAPI と呼ばれており、Swagger というのは OpenAPI を使ったツール群のことをさすよ
4 万行超の openapi.yaml のツラミ ファイルが大きすぎて編集しづらい OpenAPI が肥大化していくにつれて開発体験の低下を招いていました。 GitHub Copilot や Cursor の Tab 機能で随分楽になりましたが、それでも 4 万行もあるファイルを手作業で入力するのは純粋に辛いです。 AI Agent のコンテキストを大きく圧迫する Cursor 等の AI Agent のコンテキストを大きく圧迫することが直近の開発で大きな課題となりました。 具体的には次のような問題が発生したため、ファイルを分割することが急務となりました。 コンテキストが溢れて Cursor Agent が停止する Longer Context を有効化すると処理できるようになるが、トークンを余分に消費してしまう TypeSpec とは TypeSpec は、API を記述するための Mi
Software Design別冊 Web API開発実践ガイド ――REST/gRPC/GraphQLからテスト、セキュリティまで 著者 杉本和也,津郷晶也,太田佳敬,武田大輝,宮崎将太,福岡秀一郎,武上将樹,渋川よしき,真野隼記,小谷優空,和田祐汰,浦優太,金井祐樹,内山高広,上原拓也,sumiren,川崎庸市,こたうちさんさん,石川朝久,徳丸浩,松本隆則,川村修平 著 定価 2,420円(本体2,200円+税10%) 発売日 2025年8月18日 判型 B5 頁数 192ページ ISBN 978-4-297-15062-4 978-4-297-15063-1 概要 『Software Design』特集記事のうち、大好評を博したWeb API特集記事を1冊に収めました。 もはやWebにとって、Web APIこそが要です。Web APIを適切かつ効率的に開発できるかどうかが、Webサー
はじめに こんにちは、retail HUBで Software Engineer をしているほんだです。 今回は私が現在着手している事業譲渡されたアプリを社内で持続的なプロダクト開発を行える状態にするリプレイスプロジェクトをどのように行っているか紹介しようと思います。 この記事ではリプレイスを行うにあたってどのようなことを課題に感じてその課題に対してどのような解決策をとったか主にサーバーの実装について説明しています。 ネットスーパーアプリとは 現在弊社ではネットスーパーアプリとして Web アプリとスマホアプリの二つのシステムを提供しています。 Web アプリは販促コンテンツの設定や売り上げの管理・集計を行うことが可能な管理システムと受け取り方法に応じた価格変更や送料変更にも対応し、消費者の柔軟な買い物を実現するお客様向けアプリを 17 の小売り様に、スマホアプリでは Web アプリのお客
Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view REST API 型安全を目指して 〜スキーマ駆動開発を支える技術〜 すばる / su8ru 2024年11月29日 | 北大合同勉強会 2025 冬 https://slides.su8.run/241129-sdd 自己紹介 すばる / su8ru 北海道大学工学部 情報エレクトロニクス学科 2 年 HUIT / 3D 研 / JagaJaga (Hupass) Twitter: @su8ru_n <- New!! GitHub: @su8ru すきなもの:TypeScript / 初音ミク / 鏑木ろこ / ヰ世界情緒 お仕事でフロントエンドを、趣味でバックエンドを書いています 北大生による、北大生のための時間割アプリ サーバー実装のフルリプレース (および iNA
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの坂井 (@manabusakai) です。 カミナシのプロダクトは、管理者の方が使う Web アプリに React、現場の方が使う iPad / iPhone アプリに React Native を採用しています。 どちらもフロントエンドの技術スタックを採用していることもあり、先日までは Monorepo と Yarn Workspaces の構成で運用されていました。 最近では Monorepo 化を進めている事例もよく見かけるようになってきました。 engineering.mercari.com devblog.thebase.in ですが、カミナシでは Monorepo をやめてリポジトリ分割をする意思決定を行いました。 具体的には、harami_client という Monorepo を harami_web と harami_mobile とい
TSKaigi Kansai 2024 https://kansai.tskaigi.org/talks/euxn23
TVerバックエンドチームの id:takanamito , 小林 ( @k0bya4 ) です。 この記事では、TVerにおけるAPIリアーキテクチャについて紹介します。 ここでいうリアーキテクチャはAPIサーバーのソフトウェア的なアーキテクチャを変更する作業のことを指します。一部インフラにも変更点はありますが、今回の記事ではソフトウェアのリアーキテクチャにフォーカスして書いていきます。 今回の記事では、なぜリアーキテクチャをするのか、どのような課題を解決しようとしているのかを整理して解説します。 リアーキテクチャをする理由 新アーキテクチャの設計方針 オニオンアーキテクチャの採用 プロセスの分割 新アーキテクチャの具体的な取り組み アーキテクチャ構造と分割の意図 コードジェネレートの積極的な採用 OpenAPI ORM APIのマイグレーション計画について やらなかったこと できていな
こんにちは。 スキーマから何かを生成するのが大好きな seya と申します。 追記 今後は基本お手製スクリプトは書かないで ChatGPT にお願いした方がいいと思います。 ------------- 追記 終わり ------------ 今の会社では REST API のスキーマを OpenAPI で記述しているのですが、それを活用して何かしらを生成するスクリプトをよく書いています。 そんなネタがそれなりに溜まってきたので一挙大放出しようというのがこの記事です。 具体的には次のようなものを作りました。 TypeScript の型と API の生成 by aspida テストのための Factory 関数の生成 msw handlers の生成 API スキーマから生成のデメリット まず初めに、"生成"というのはとても生産的に感じますが、デメリットも存在するので触れておきます。 一番大き
こんにちは。READYFOR でフロントエンドエンジニアとして働いている菅原(@kotarella1110)です! 嬉しいことに、READYFOR のプロダクト開発組織は急拡大中で、正社員の人数は 2019年7月時点では8名でしたが2021年4月現在は29名になりました 🎉 その反面、組織が大きくなってくると「我々はどこに向かってるんだっけ?」「あの人、最近はどんなことに取り組んでいるんだろう?」といった「見えないこと」が増えてきます🤔 この「見えないこと」を減らすために、READYFOR では毎月「プロダクト開発本部会」を開催しています。 プロダクト開発本部会では、必要な全体周知(組織やプロダクトの方針等)や月替わりプレゼンテーションを行っています。 本記事はこのプロダクト開発本部会の月替わりプレゼンテーションで発表した内容になります。 はじめに 以前 READYFOR で初主催とな
A few years ago most API designers, developers, and technical writers would have had very little reason to bump into JSONPath, but its starting to get more and more relevant as more tools and standards start relying on it. So what is JSONPath, what is it used for, and how can you get up to speed with using it? JSONPath is a query language that can be used to extract data from JSON documents, which
import "@typespec/http"; using TypeSpec.Http; model User { id: string; name: string; birthday?: utcDateTime; address: Address; } model Address { street: string; city: string; state: string; zip: string; } @route("/users") interface Users { list(@query limit: int32, @query skip: int32): User[]; create(@body user: User): User; get(@path id: string): User; } 上記のコードをコンパイルすると、以下のような OpenAPI のスキーマが出力されま
「実践!フロントエンド分離戦略」はREADYFOR 株式会社主催のエンジニア向けLT勉強会です。ここで、菅原氏が「OpenAPI GeneratorとTypeScriptによる型安全なスキーマ駆動開発」のタイトルで登壇。スキーマ駆動開発とそのメリット、活用しているツールについて話します。 READYFORのフロントエンジニア菅原弘太郎氏(以下、菅原):それでは「OpenAPI GeneratorとTypeScriptによる型安全なスキーマ駆動開発」と題して、発表します。自己紹介します。2020年11月に、フロントエンドエンジニアとしてREADYFORに入社しました。岩手県在住で、フルリモートで勤務しています。ReactとTypeScriptが好きで、React Hook Formのメンバーなので、もしフォローしてくれる方がいれば、フォローしてください。 フロントエンドとバックエンドの分離ま
Bill One Entry*1グループの秋山です。 本題に入る前にお知らせです。9/12 (火) にTypeScriptを活用した型安全なチーム開発をテーマとしたイベントを開催します。 ぜひ、お気軽にご参加ください! sansan.connpass.com 1. はじめに 1-1. スキーマ駆動開発とは 1-2. Testing Trophyとの関係性 2. 構成 2-1. 最初の構成と課題 2-2. 最終的な構成 3. バックエンド 3-1. スキーマから型ファイルを作る 3-2. APIハンドラに型を与える 3-3. バリデーターを追加する 3-4. huskyでスキーマ変更を検知する 4. フロントエンド 4-1. スキーマからAPIクライアントを作る 5. パターンマッチングを持ち込む 6. まとめ 1. はじめに 1-1. スキーマ駆動開発とは 詳しい解説は他の記事に譲り、一言
先日登壇したイベントにて、仕事で協業したモバイルエンジニアから「Web APIのドキュメントに使われ方の想定が添えられていてありがたかった」とフィードバックをもらった。 具体的にはX post (以下、tweet) に添付した画像のような感じで、Web API (以下、API) が呼び出される画面・タイミングの想定、レスポンスの使われ方の想定などをUIのスクショとともに記述する、というもの。 API設計時にこういう使われ方の想定を添えると認識揃えやすくてありがたい、とモバイルエンジニアに喜ばれました#B43_techtalk pic.twitter.com/XLB3g6fCLZ— ohbarye (@ohbarye) 2023年8月3日 他にもこんなのとか。 APIレスポンスの使われ方の想定を書いているようす このことについて思ったよりもイベント内外で反響があったので書く。 ドキュメントの
GithHubは、今後はAPI仕様を記述する業界標準であるOpenAPIに対応した生成ツールで生成したAPIクライアントをSDKとして提供することを明らかにしました。 現在まで同社は「Octokit」と呼ばれるSDKを提供しています。これはGitHubの開発者が、外部のアプリケーション開発者のために、さまざまな言語でGitHub APIを呼び出しやすいように開発したライブラリと言えます。 それに対して今後は、GitHubのAPIがどのような仕様であるかを業界標準であるOpenAPIに従って記述したドキュメントを基に、そこからAPIクライアントを生成するツール「Microsoft Kiota」によって生成したAPIクライアントをSDKとして提供することになると説明されています。 GitHubはこれを同社にとって大きな転換点だと、ブログ「Our move to generated SDKs」(
技術本部 データ戦略部 Newsグループの木田です。 最近、初めて自作キーボードに挑戦しました。ちょうど2枚目のモニターも買ったので、モニター2台と自作キーボードで快適に記事を書いています。 予めお断りしておきますが、この記事は元々、社内向けに設計方針や規約・ツールなどについて共有するために書いたものでした。最近、他チームの参考資料として役立ったこともあり、社外向けに手を加えて公開する運びとなりました。 はじめに 機構改革・人事異動情報(β) とは ⚛️ Atomic Design に従う ⚛️ Atomic Design とは ⚛️ Molecules と Organisms の分け方 ⚛️ コンポーネントの設計方法 📝 規約 📝 Component と Container を分ける 📝 データの繋ぎ込みは Organisms 以上で行う 💡 Tips 💡 Atoms はタグ本
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