JavaScriptで日付を扱ったことのある方なら、「3月のつもりでnew Date(2026, 3, 15)と書いたら4月になっていた」という経験が一度はあるのではないでしょうか。月だけが0始まりであることはDateクラスの仕様の一例ですが、そのほかにも、日付の計算やフォーマット、タイムゾーンの処理には手間がかかります。そうした扱いづらさを補うために、長らくdate-fnsやDay.jsといったライブラリが利用されてきました。 その状況を変えるのが、Dateクラスを置き換えるために一から設計された新しい標準API「Temporalテンポラル」です。2017年ごろから議論が始まった提案で、仕様はすでに固まり、ECMAScript 2027に採用される予定です。ライブラリの使い方と違って、標準APIの知識は一度覚えれば長く使えます。Dateの課題を振り返ったうえで、Temporalの使い方と

新しいattr()では<color>や<length>などが取得できる attr()という要素の属性の値を受け取ってCSS内で使用できる機能が進化して、<color>や<length>などを受け取れるようになった。 この仕様は、CSS Values and Units Module Level 5のWOrking Draftで策定されている。 新しいattr()の使い方 <div class="legacy" data-color="red" data-size="200"></div> <div class="new" data-color="red" data-size="200"></div> .legacy::after { content: attr(data-color); /* not working */ background-color: attr(data-color)

第1章 はじめに 1.1 検索システムとは 1.2 償却 1.3 他分野とのかかわり 1.4 本書で扱うトピック 1.5 用語の整理 1.6 サポートサイト 第2章 検索システムの概要 2.1 問題設定 2.2 マッチングとランキング 2.3 索引語検索 2.4 ベクトル検索 2.5 生成検索 2.6 代表的な検索システムソフトウェア 第3章 索引語検索 3.1 転置インデックス 3.2 トークン分割と語彙目録の作成 3.3 TF-IDFとBM25 3.4 クエリと文書の拡張 3.5 語彙目録のデータ構造とアルゴリズムの詳細 3.6 転置インデックスのデータ構造とアルゴリズムの詳細 3.7 Pythonプログラム例 第4章 ベクトル検索 4.1 埋め込み 4.2 最近傍探索 4.3 近似最近傍探索 4.4 近似最近傍探索の仕組み 4.5 埋め込みモデルとその訓練 4.6 Pythonプログ

AI 利用の開示：この記事を書くにあたっての調査やブレインストーミング、校正には AI を用いましたが、本文の執筆やコードの実装、および出典の確認はすべて人間が行いました。 AI は好きだが AI 企業は嫌いだ こんにちは。みなさんは AI を使いこなしていますか？　私は正直、あまり乗れていません。もちろん AI は非常に便利な道具だと思うし、使わない日はありません。しかし、その非決定論的な性質を考えると、いささか過大評価されているように感じます。 AI 企業の倫理的な問題も気になります。 Anthropic の CEO であるダリオ・アモディ氏はわざと恐怖心を煽るような宣伝をしていると批判されています[1]。アメリカによるイランへの攻撃には xAI の Grok が使われています[2]。データセンターの建設による環境破壊の懸念もあります。 かれらの煽動に乗せられて「AI を使いこなせるよ

デジタル庁が提供する、デジタル庁デザインシステムのデザインデータや、連携可能な各種リソースです。用途の必要性に応じてあわせてご利用ください。 デザインデータ（Figma） デジタル庁デザインシステム デザインデータ（Figma） デザインシステム本体のデザインデータをv2系統のバージョンで提供しています。デザインデータ（Figma）はFigma Community上にありますので、取得のためにはFigmaの会員登録（無料）が必要です。v1系統のデザインデータは、今後はエラー修正のみの更新となります。 コードスニペット（HTML版/React版） コードスニペット（HTML版）GitHubリポジトリ コードスニペット（HTML版）Storybook コードスニペット（React版）GitHubリポジトリ コードスニペット（React版）Storybook デジタル庁デザインシステムをプレーン

スライドテキスト内容 Mastra AIエージェントを“使う”から“作る”へ。 — TypeScript で。 入門 ──── press → to start 【出版記念！ランチイベント】Mastra による AI エージェント開発運用実践入門

今まで色んな案件で同じようなファイルアップロード処理を見てきたので、共通のコンテナにできたらいいかも、と思ってAIに作ってもらいました。 https://github.com/shibukawa/streamuploaderよくある要件というのは、 フロントからアップロードされたファイルはS3に置く。できれば一度tmpに書いたりせずにストリーミングで処理したいファイルアップロード機能をウェブアプリで提供したいがウィルススキャンを必ずするよくある方の前者はフレームワーク側で一度ローカルのtmpに置くとストレージの小さい(tmpがtmpfsだったりする)コンテナとかLambdaで動かすとちょっと嬉しく無いかもねという感じです。 よくある方の後者はだいたい「ビジネス要件」というよりもセキュリティ要件みたいなIT部門の受け入れ要件になっていますね。おそらく、根拠はOWASP Application

スライド概要 2026-7-14 TypeScriptで開発するAIエージェントの裏側 〜KAG社の実践知から学ぶMastra〜の登壇資料（https://findy.connpass.com/event/396881/）

はじめに ZAICOでは、Amazon ECS Fargate上にRuby on Railsのアプリケーションをデプロイして在庫管理システムを提供しています。 開発フローの中で動作確認に関する開発者体験を損なう課題があり、それを解決するためにmirage-ecsを活用して、PRごとに独立したプレビュー環境を自動構築する仕組みを導入しました。 導入から半年ほどたち、今では開発フローに定着しています。本記事では、導入の背景から構成、運用に乗せるまでの工夫、運用しながら改善した点などを共有したいと思います。 プレビュー環境の導入背景 動作確認環境の課題 弊社では、PR依頼前に動作確認を行うための共有環境を1つ運用していました。この環境は本番と同一のインフラ構成で動作していますが、運用上は開発中のコードも含めて利用されており、以下のような課題がありました。 デプロイの遅延・失敗: 後からのデプロイ

「AIを使いすぎると、プロジェクトマネジメント力が落ちる。」 AI漬けの育休生活から現場に戻ってきて、私が実感したことです。 この記事では、なぜAI依存でPM力が落ちるのかを整理していきます。 AI漬けの育休明け、数十人規模の現場に戻って感じた不安私は直近の半年間、育休を取っていました。ただ、この期間もプロジェクトを完全に止めていたわけではなく、自分の事業まわりの小さなプロジェクトは動かしていました。 とはいえ、動かしていたのはこういうサイズ感のプロジェクトです。 関係者が数人程度 気心の知れたメンバーだけ 意思決定を自分ひとりで完結できる このサイズなら、AIと自分の頭だけでほぼ回ります。私は日中ずっとAIに壁打ちしながら、爆速で意思決定して前に進めていました。 その状態で、育休明けに数十人規模のプロジェクトに戻ってきました。そこで感じたのが、 「あれ、自分いま、こんなに人と噛み合わなか

こんにちは。freee請求書エンジニアのshunです。 24卒未経験でfreeeに入社し、freee請求書プロダクトの開発を行っています。 この記事では、先日行ったAPIのスロークエリの改善について紹介します。 APIのエンドポイントで発生していた約5分のスロークエリを、原因調査からMySQLオプティマイザの挙動の読み解きまで行い、20秒まで短縮しました。 「SQL単体では正しそうなのに実行計画が壊れる」「オプティマイザが期待と違うインデックスを選んでしまう」というのは、地味ですがよく遭遇するテーマだと思います。最近はMCP経由でAIエージェントがAPIを叩くようにもなってきており、APIのパフォーマンスはこれまで以上に重要になっています。 なお、以降で登場するテーブル名・カラム名・SQLに出てくる日付や事業所IDなどの値は、記事のわかりやすさを優先して例示用の汎用的なものに置き換えていま

AI Generates Code.Quint Generates Confidence.Executable specifications for reliable systemsSoftware teams are shipping faster than ever. But speed without evidence isn't progress. Quint is the executable spec that turns your system's intended behavior into checkable, verifiable evidence.

Latest update, v1.0.4World-class docs foreverything you ship.Fast, AI-ready, and zero-config. Drop Markdown into a folder and ship a production-grade docs site, no app boilerplate to write or maintain. Free and open source, forever.

入力内容に応じてtextareaの高さを調整する CSS4のfield-sizing()を使うことで、忌々しいtextareaの高さ問題を自動調整できるようになる。 field-sizing: fixed | contentを使うと、入力内容に応じてテキストエリアなどの高さを自動で変更できる。 ※2024-03-14時点では、Chrome123、Edge123でのみ利用可能 <textarea></textarea> <style> textarea { field-sizing: content; /* 入力内容にあわせてフィールドのサイズがかわる */ width: 20ch; /* 幅も入力内容で変わってしまうので固定する */ } </style> デモ JavaScriptやcontenteditable属性などは一切使っていない。

TL;DR Vite PluginとしてVue.jsのReactivity Tracker Graphを作りました。 キッカケ Asakusa.go#8というイベントに参加し、 yu氏の GC可視化のアプローチを考えた話 というLTを見ました。 「GCのような複雑な構造を可視化できるのであればReactivity Systemの依存関係や伝搬も可視化できるのではないか？」と思ったのがキッカケでした。 フロントエンドのフレームワークで大規模アプリケーションを開発する上で結合度に注意を払ったとしてもReactive周りの依存関係が複雑になってしまうことがあります。 「この変更はここに適切に影響しているか？」という点を分かりやすく確認するDevToolsがあったら良いと思っていたこともあり、Visualizerを試してみることにしました。 一応Vue.js自体にもReactive Tracker

ターミナルマルチプレクサを tmux から herdr へ移行しました。AI エージェント対応をネイティブに持つ herdr の導入手順と、実際の設定・連携方法を実装例とともに紹介します。 はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の嶋田です。 今回、ターミナルマルチプレクサを tmux から herdr へ移行しました。 herdr とは、AI コーディングエージェントの実行に特化したターミナルマルチプレクサです。tmux と同じくペイン・タブ・セッションを永続化しつつ、各ペインで動くエージェントの状態（idle / working / blocked / done）をサイドバーへネイティブに表示します。実装は Rust と TUI ライブラリの Ratatui です。公式は「one terminal for the whole herd」を掲げ、Electron 非