遺産であるCOBOLを現代化し、その正確性を自ら証明するAIを開発した話
予想してみてください。CUSTはCustomer（顧客）でしょう。IDはそのままID。ですが、末尾のXは何を指すのか、さっぱりわかりません。 次に、一般的なAI移行ツールによって「現代化」された後のコードを見てみましょう。 名前はそのまま、スネークケース（snake_case）になっただけ。相変わらず意味不明です。業界ではこれを 「Py-BOL」 と呼びます。モダンな環境で動作し、中身はCOBOLの思考回路のままのPythonコードのことです。コンパイルも通るし実行もできます。しかし、保守性は絶望的です。 私はこの問題を解決するシステムを構築しました。 誰も語らない「3兆ドル」の問題 1959年に設計されたCOBOL（Common Business-Oriented Language）は、現在も1日あたり推定3兆ドルの金融取引を処理しています。ATM取引の約95%、クレジットカード決済の8
Claude Code の流出したソースコードを GitHub に公開した人が著作権違反を回避した方法がヤバすぎ - Qiita
3月31日、AnthropicのAIコーディングツール「Claude Code」の全ソースコードが突如としてネット上に流出しました。 原因はなんと、npmパッケージに含まれた .map（sourcemap）ファイル 。 Bunでビルドしたときにデフォルトで生成されるsourcemapに、元々のTypeScriptソースが丸ごと埋め込まれていたのです。 これによりソースマップ経由でソースコードが流出しました。しかし、ヤバいのはここからです。 流出→即バックアップ→DMCA連発 最初に流出を報告したのは Fried_rice 氏。 公開されたZIP（src.zip）には、Claude Codeの全アーキテクチャ、システムプロンプト、ツール群、未公開機能フラグ（KAIROS、BUDDY、ULTRAPLANなど）、Undercover Modeまで完璧に含まれていました。 すぐに realsigr
AIがオープンソースの「鍵」を壊す日――chardet騒動の本質｜情報の灯台
月間1億3,000万ダウンロードを超えるPythonライブラリが、AIで丸ごと書き換えられた。ライセンスごと。オープンソースの根幹を揺るがす問いが、いま目の前にある。 5日間で書き換えられた12年Pythonの文字エンコーディング検出ライブラリchardetに、激震が走っている。 メンテナーのダン・ブランチャードが3月4日（現地時間）、バージョン7.0をリリースした。これだけなら日常的なアップデートだ。だが中身は、日常とはほど遠かった。AnthropicのClaude Codeを使い、コードベースを一から書き直したうえで、ライセンスをLGPL（準コピーレフト）からMIT（寛容型）に変更したのだ。 chardetはPythonエコシステムの「インフラ」と呼べる存在だ。requestsをはじめとする無数のプロジェクトが依存し、PyPIでの月間ダウンロード数は約1億3,800万回に達する。その根
Claude CodeのSkillsを作成例から徹底理解する
はじめに：AIエージェントの「できること」を拡張する Claude Codeは、ターミナル上で動くAIエージェントです。コードの読み書きだけでなく、PowerShellやPython、OSコマンドの実行もできます。しかし、プロジェクト固有の業務手順やツール連携をClaudeが最初から知っているわけではありません。 ここで登場するのが Skills です。 Skillsとは、Claude Codeに「特定の業務をどう実行するか」を教えるための仕組みです。SKILL.md というファイルに手順を書いておくだけで、Claudeはそのスキルを自律的に選択し、PowerShellスクリプトやPythonプログラムを実行して業務を遂行します。 新人に業務マニュアルを渡すのに似ています。マニュアル（SKILL.md）とツール（スクリプト）をセットで渡せば、新人はそれを読んで自分で判断し、作業を進めてくれ
これが無料は凄すぎる｜筑波大学教授のPython講義資料が本気で役に立つ - Smart Watch Life｜スマートウォッチとガジェットのデジタル活用専門メディア
Pythonを学びたいと思って情報を探していると、動画講座や有料スクール、個人ブログなどが数多く見つかります。しかしその一方で、「どれが信頼できるのか分からない」「基礎を体系的に学べる教材が意外と少ない」と感じたことがある方も多いのではないでしょうか。 今回紹介するのは、筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域教授・三谷純氏が公開しているPython学習用の教材スライドです。無料公開されているにもかかわらず、内容の密度が高く、独学者にとっても非常に価値の高い教材となっています。 昨年5月に公開した Python の教材スライドを大幅に更新しました。全309ページ。 ダウンロード自由にできますので、どうぞ。https://t.co/GgPMdugie2 pic.twitter.com/NP8LJtgG78 — 三谷 純 Jun MITANI (@jmitani) February 8, 2
「FastAPI + htmxが最強説」- AIエンジニアがモック作るならReactは不要、Streamlitも捨てよう
FastAPI + htmxが最強説 - Pythonエンジニアがモック作るならReactは不要、Streamlitも捨てよう この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の12日目の記事です。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。 本題 どうも、LivetoonCTOのだいちです。 今回はスタートアップでプロトタイプ開発する時の技術選定について書きます。結論から言うと、FastAPI + htmxという組み合わせがモック開発において最も効率的で効果があると思います。 モックごときでReactを
Jupyterよりも marimoが使いやすい理由
みなさん、marimoってご存じですか？ 最近marimoを触ってみたんですが、これが思った以上に便利でびっくりしました。 このツールだけで完結できる場面が多くて、しかもUIがリアルタイムに反応してくれるので、作っていてすごく楽しいんです🎶 驚くほど簡単で直感的に使えますし、「試してみたい！」と気持ちがどんどん湧いてきました。 というわけで、この記事ではそんなmarimoの魅力や、基本的な使い方について紹介していきたいと思います。 ちょっとでも「面白そう」と思ってもらえたら嬉しいです。 はじめに Pythonでデータ分析や機械学習をするとき、まず思い浮かぶのが Jupyter Notebook という人も多いんじゃないでしょうか。 定番ツールとして長く使われてきたJupyterですが、実際に使ってみると「セルの実行順がバラバラになって混乱する」「どこで何が定義されてるか分かりづらい」「G
投資で破産しないための数学：ケリー基準を理解する - Qiita
投資で破産しないための数学：ケリー基準を理解する はじめに：なぜ優秀なトレーダーも破産するのか 投資の世界には不思議な現象があります。勝率が55%もある、つまり負けるより勝つ方が多いトレーダーが、なぜか破産してしまうのです。一方で、同じ勝率でも着実に資産を増やし続ける投資家もいます。この違いは何でしょうか。 答えは「ポジションサイズ」にあります。どんなに優れた投資戦略を持っていても、一度に賭ける金額を間違えれば、最終的には資産を失ってしまいます。逆に、勝率がそこそこでも、適切な資金管理をすれば長期的に成功できるのです。 この記事では、1956年にベル研究所のジョン・L・ケリー・ジュニアが発見した「ケリー基準（Kelly Criterion）」について、Pythonシミュレーションを交えながら解説します。この数学的手法は、長期的に最も効率よく資産を増やすための賭け金を教えてくれます。 ケリー
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース | gihyo.jp
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace
Python 入門100本ノック - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Python 入門100本ノック まえがき 背景 私は新入社員の研修課題として Python の練習問題を探していました。 しかし、ちょうど良い課題はなかなか見つかりません。 というのも、教育担当の立場からしても新人研修は難しいのです。 そもそも新人教育に使うことのできる時間が限られている。 新入社員が自力で進められるように、練習問題だけでなく説明も充実させる必要がある。 新入社員の力量に応じて研修内容を調整したい。 ということで、一般公開可能な Python 練習問題を作成しました。 新人教育に限らず、これから Python を学ぶ方
ドット絵を作るGPTsを作ったら反応が良かった件（GPTs配布あり）｜けいすけ
こんにちは。けいすけです。 この記事の最後にGPTs配布をしていますので、記事は良いから取りあえずGPTsがほしい！という方は最後までぐいーーーーんとスクロールプリーズ！ 最近こんなポストをしました。 ChatGPTだけでキレイなドット絵が描けるようになりました。 ドット絵って簡単そうですが、AIで作ろうとすると結構難しいんですよね。 たとえば、これを見てください。 DALL-E3でドット絵を描いて！とお願いして出てきたものです。 まあ、ドット絵っぽいといえばっぽいのですが、拡大してみると違いが分かります。 こんな感じで、ピクセルの端がにじんでいたり、ピクセルの境目が直線になっていなかったりします。 で、これをどうしたかというと、pythonで加工することでちゃんとしたドット絵になるわけです。 詳しい仕組みは省きますが、ニアレストネイバー法というもので、64×64に縮小すると、割りとキレイ
［速報］マイクロソフト、「Copilot in Excel with Python」プレビュー公開。Excel上でCopilotがPythonコードを生成、実行し、複雑なデータ分析など可能に
マイクロソフトは本日（日本時間9月17日）0時からオンラインイベント「Microsoft 365 Copilot: Wave 2」を開催し、Microsoft 365 Copilotの複数の新機能などを発表しました。 With Copilot in Excel, you can create advanced visualizations, generate forecasts, and save time sorting through data with Python. Take a look: https://t.co/uqE1VyQ5WU #AI #Microsoft365 pic.twitter.com/e7Eph9q4Oc — Microsoft Excel (@msexcel) September 21, 2023 Pythonコードにより高度なデータ分析などを実現 Copi
はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント
X-Translator: Yoshinari Takaoka <reversethis -> gro tod umumum ta umumum> はじめに¶ この文書は Python の標準ライブラリに含まれているPythonコードのコーディング規約です。CPython に含まれるC言語のコードについては、対応するC言語のスタイルガイドを記した PEP を参照してください。 この文書と PEP 257 (Docstring 規約) は、Guido が書いたオリジナルのPythonスタイルガイドのエッセイと、 Barry のスタイルガイドに少し追記したものをまとめたものです。 [2] このスタイルガイドは、追加の規約が必要だとわかったり、Pythonの言語自体が変更されることで過去の規約が時代遅れになった時に徐々に改訂されてゆきます。 多くのプロジェクトには、自分たちのコーディングスタイル
pdfからtextを抜き出す試行錯誤のメモ｜Kan Hatakeyama
これは二段構えの構成を持っています。この二段構えを正確に検出し、テキストを理解することが望ましいです。 Unstructuredを使うPythonのライブラリであるUnstructuredを試してみましょう。 参考記事 導入は非常に簡単です。 pip install 'unstructured[pdf]' 実装も簡単です。 解析コード： from unstructured.partition.pdf import partition_pdf pdf_elements = partition_pdf("pdf/7_71_5.pdf") 表示コード： for structure in pdf_elements: print(structure) 結果： 残念ながら、2段組のカラムを正確に検出することはできませんでした。 Grobidを使うGrobidは、peS2oというオープンアクセス論文のコ
Mojo 🔥
先日プログラミング言語 Mojo と呼ばれるもののアナウンスメントがあった。この言語のデザインが私のスイートスポットに刺さる感じだったので、今のうちから注目している。使いたいなというか、将来使うことになりそうな言語なので簡単に何ができそうかを調査してまとめておきたい。 ウリとしては「C 並のパフォーマンスが出る Python」といったところだろうか。 k0kubun さんからコメントを裏でもらって、これって要するに並列化とか SIMD 化とか入れたら35,000倍のパフォーマンスが出るようだけど、これは Python の部分とは呼べなくて、素の Python 動かして本当にそういえるかは怪しくない？とのことで、判断保留します 🙇🏻♀️ k0kubun さんありがとう 言語のデザインとしては、AI 開発に向けたプログラミングを提供できるよう設計されていると感じる。表側は Python
新入社員のみんな、「ChatGPT×Python」で鬼にならないか？｜ピーナッツ
ChatGPTが本当にヤバい。 断言する。新卒がこれを使いこなせば、今職場で「優秀」とされている5-6年目くらいの先輩なら余裕で出し抜ける。鬼になれる。 筆者はメーカー社員なので、メーカーの新入社員がChatGPTを使って鬼になる方法を1つ提案したい。 「ChatGPT×Python」である。 Pythonとは、ご存知のとおり物理シュミレーションからデータサイエンス、機械学習までカバーする汎用性をそなえたプログラミング言語だ。何でもできるわりには書ける人がなぜか少なく、いまだにスキルとして重宝されている。 そんなPythonにChatGPTを使おう。 ChatGPTを使えば、上司から求められるアウトプットを一瞬で出すことができる。それに対してフィードバックをもらい、それも一瞬で打ち返すことができる。 「あいつ"Python書ける"だけじゃないんだよな。こっちが言ったこと正確に理解するし、そ
お前らのpandasの使い方は間違っている - Qiita
この記事は株式会社Nuco Advent Calendar 2022の9日目の記事です。 はじめに いきなりお馴染みの「キャッチーでウィットでセンセーショナルな」タイトルで失礼します。 私自身、業務の中でpandasに大変お世話になっており、自戒も込めてpandasの「アンチパターン」をまとめてみました。 この記事を読んで、より快適なpandasライフを送っていただけると嬉しいです。 対象読者 Pythonを使ったデータ分析や機械学習に携わる方 この記事はpandasの基本的な使い方を解説するものではないので注意してください。 表形式ファイルを加工する必要がある方 pandasの強みはリレーショナルなデータ全般です。必ずしもデータ分析や機械学習だけが守備範囲ではありません。 pandasとは pandasの公式ドキュメントの概要には、以下のように記載してあります。 pandas is a
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【初心者必見】Python中級者になるためのテクニック29選 - Qiita
「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - Qiita
はじめに — 機械学習帳
