理系学生日記

おまえはいつまで学生気分なのか

Context7 MCPサーバで“未学習”のフレームワークの使い方を生成AIに伝える

生成AIを使った生産性向上というのは猫も杓子も取り組む領域なわけですが、特に「生成AIにコードを書かせる」場面では、AIが学習していないライブラリやフレームワークを使うときに大きな壁が立ちはだかる。AIは学習データに含まれていない情報には弱くて、…

VS Codeに載った`githubRepo`を使うことで未学習ライブラリを用いたVibe Codingを加速できるのではないか

VS Code v1.100で登場したgithubRepo機能、試しましたか? いや全然知らなかったんだわこれ。 You can now use the #githubRepo tool to search for code snippets in any GitHub repository that you have access to. This tool takes a user/repo as extra…

わたしの知らないGitHub CopilotのInstructions/Promptsの世界

Claude Codeなどさまざまなコーディングエージェントが隆盛を誇る中で、GitHub Copilotも着実に進化を続けています。特にエンタープライズ開発における信頼感を考えると、GitHubやMicrosoftがバックに控える GitHub Copilotの安心感は捨てがたい。 特に最近…

Claude CodeをBedrock連携させた時のネットワーク疎通要件検証

Claude Code、便利ですよね。課金した。コードの自動生成やリファクタリング、ちょっとした調査まで、開発現場での「もう一人の自分」として頼りになる存在です。でも、企業や組織の“境界型ネットワーク”、つまり外部との通信を厳しく制限している環境で使う…

Claude Code GitHub Actionsから考える生成AI駆動開発とドキュメント管理の妄想

はじめに もし、すべての開発ドキュメントや成果物が「リポジトリ」という一つの場所に集約され、AIや自動化ツールがそれらを自在に読み書きできたら――。そんな“Single Source of Truth(SSoT)”な世界を想像しても、結局のところ要件定義や設計ドキュメント…

SARIMAXのメモリ消費問題とsimple_differencingによる解決

はじめに:遭遇したメモリエラー なぜSARIMAXでメモリエラーが起きるのか? simple_differencing=True でなぜ解決するのか? 実装例 メリット デメリット・注意点 まとめ はじめに:遭遇したメモリエラー 時系列解析でSARIMAモデルのハイパーパラメータ探索…

Zettelkastenと生成AIを活用した能動的読書法

業務で使えるようになったことや、生成AIと一緒に使う楽しさもあって、最近はObsidianを使う人がどんどん増えてきました。 僕自身もいろんなObsidianの記事を読んでいるうちに、「Zettelkasten(ツェッテルカステン)」というノート術に出会いました。これに…

SARIMAモデルによる時系列データの予測を行い異常検知適用への準備をする

業務でAIばかり考えることになっているのですが、データからモデルを学習し、そのモデルを使って未知のデータに対して推論を行う技術群をAIと呼ぶとすると、いわゆる統計モデルでの機械学習も当然その中には含まれます。従って、統計モデルを用いた異常検知…

「Pythonではじめる異常検知入門」を読んだ

ひょんなことから異常検知という分野に関わることになり、実務で使えそうな知識を得ようと、いくつかの入門書をAmazonで購入しました。異常検知は機械学習の一分野に位置づけられ、多くの数式や背景知識を必要とするため、初心者にとってはその全体像や実践…

「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門」を読んだ

はじめに Amazon Bedrockと生成AI関連のAWSサービスの全体像を俯瞰できる 実務に役立つ知見とハンズオン 想定読者とおすすめポイント まとめ はじめに 「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門」は、Bedrockを中心とした生成AIアプリケーション開発の全体像を…