ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています: 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
こんにちは!クライアント開発チームの安野です。 クライアント開発チームでは、クライアントポータルという to B 向けのサービス開発を担当しており、私はそこでフロントエンド・バックエンドの開発に携わっています。 クライアントポータルの内容はこちらからも確認できるので、ご興味があれば是非ご一読いただけますと幸いです! square.visasq.com そんなクライアント開発チームですが、この度、 Dependabot というライブラリの脆弱性管理ツールを導入しました。 今回は導入にあたって調査した Dependabot について共有できればと思います。 はじめに ソフトウェア開発において、外部ライブラリの利用はもはや常態化しています。 豊富な機能や開発効率の向上といったメリットから、多くのプロダクトにライブラリが活用されています。 しかし、外部ライブラリにも脆弱性が含まれる可能性があり、発
OSのインストールというのは面倒なものです。いや、そもそも普通の人はOSのインストールなんて一生に一度あるかないかのビッグイベントですが、今これを読んでいる時点で「OSに関する普通」の道を踏み外していますので、安心して「OSのインストールは面倒」だと思ってください。それは「インストールが簡単」と言われるUbuntuでも同じで、インストール設定を少し凝るようにすればするほど手順は複雑になりますし、さらにインストール後の環境のセットアップも必要です。 今回はそんな面倒さを少しでも和らげられるようUbuntu 24.04 LTSのデスクトップ版で正式に搭載された、「自動インストール機能」について紹介しましょう。 図1 Ubuntu 24.04 LTSで追加された自動インストール機能 サーバー版の自動インストール機能を用いた自動化方法 自動インストール機能そのものは、第810回の「Ubuntu
デザインコラボレーションツールを手掛ける米Figmaは6月26日(現地時間)、サンフランシスコで開催の年次イベント「Config」で、生成AI搭載の一連の新機能「Figma AI」を発表した。β期間中は、ユーザーはFigma AIの機能を無料で利用できる。 AI機能が正式にリリースされる際には「価格に関する明確なガイダンス」を提示するとしている。 Figma AIの主な機能 AIによる検索機能 Visual SearchとAI-enhanced Asset Searchという2つの新しい検索方法を導入する。 Visual Searchは、画像をアップロードしたり、キャンパス上の領域を選択したり、テキストクエリを入力することで、デザインを検索し、再利用できるというもの。 AI-enhanced Asset Searchは、検索クエリの意味とコンテキストをAIが理解し、検索用語が完全に一致しな
はじめに こんにちは!TC3 AIチームの梅本です。 この度GigCometのversion 0.2を公開しました! 今回のアップデートではアイデアをより具体的に扱うことが出来る機能を中心に実装しています。 3月中旬に公開いたしましたGigCometですが、たくさんの方にご利用いただきフィードバックも多くいております。みなさまの開発における生産性向上を目指して、これからもアップデートを続けていくのでよろしくお願いします!(忌憚ないフィードバックもお待ちしております!) リリースノート マルチアクター型LLMによる要件深堀り機能:AI同士がディスカッションをおこない、アイデアを任意のストーリーでブラッシュアップさせる機能 AIタスク分析機能のアップグレード:より正確な価格見積り、分析の高速化を実現 個別タスクの具体化:作成された個々のタスクをより具体化することができます おすすめTopcod
こんにちは! VPoEの青木啓剛です。 現在、QA領域のマネジメントを兼務しておりまして、半年ほど前に コンパウンドスタートアップにおける理想のQAについて考えた という記事を執筆したものです。このときに思い描いた理想のQAへ少しずつ近づくために色々なトライをしているのですが、そのひとつとしてAPIシナリオテストツール「runn」を試してみた中で感じた利点などについて紹介したいと思います。 runnとは? runn(ランエヌ)はオープンソースのシナリオテストツールです。YAMLのフォーマットで宣言的にテストシナリオを記述することができ、定型的なテストの実行に大変便利です。APIのシナリオテストを実行するのに便利な機能もいろいろと組み込まれており、そういった周辺機能も含めてコードでテストを定義することで再利用性の高いテスト整備が可能となります。 github.com 技術検証の背景 検証をは
ユーザーインターフェース(UI)テストなどの自動化ツールを提供するAutifyは2024年6月20日、テストケースの自動生成ツール「Autify Genesis」のベータ版の提供を同日付で始めたと発表した。テストの自動化ツールに生成AI(人工知能)技術を取り込むことで、自動化の潮流をこれまで対象としていたテストの実施工程にとどまらず、上流工程にも「遡上」させたい考えだ。 仕様書や設計書からAIがテストケースを生成 「何をテストすればよいか、自動化すればよいか分かっていれば、Autify(の既存ツール)ですぐに自動化できる。だが、実際には何をテストしたらよいか、それをどう自動化すればよいか分からないなど、上流工程に根本の問題があるケースも多い。生成AIによる仕様書の解析でそこを解決しようというのが当社のアプローチだ」――。 Autifyの近澤良代表取締役CEO(最高経営責任者)はこう語る。A
Knitfabは、MLOpsにおけるデータやモデルのバージョン管理が非常に重要かつ困難な作業になるという課題を解決すべく、機械学習やAIの研究者・エンジニアがより生産的に仕事ができるようにしたい、との思いから企画された独自のデータ/モデルバージョン管理自動化ソフトウェア。 Knitfab上で機械学習の処理を実行すると、自動的にそこで使うデータセットやモデルがもれなく保存され、履歴管理が行われる。Knitfab上のワークロードは、Docker化可能な実行ファイルならどんな言語やフレームワークを組み合わせたものでも対応し、任意の技術で作った機械学習やデータ解析ソフトウェアもすべて使用できる。 Knitfabの導入にあたって、既存の機械学習スクリプトやデータ処理プログラムに対して、特定のフレームワークを要求することはなく、登録されたデータ処理をすべて自動監視して、履歴を自動的に記録する。 Kni
こんにちは。スタディサプリのQAチームです。 今回のBlogではスタディサプリで実施している自動化テストの一部の取り組みについて紹介させていただきます。 なお、スタディサプリQAチームの特性を活かし、本記事については日英中3言語で記載します。より多くのオーディエンスに読んで頂ければ嬉しいです。 自動化する動機 まず、なぜ自動化テストを導入するのでしょうか。 1. 新規機能が追加される度に、既存機能への影響を確認するための回帰テストをしなければなりません。 2. 繰り返し同じテストを手動実行することにより、テストコストが増加します。 3. 人間が実施すると、人為的ミスによる不具合の検出漏れが発生してしまう可能性が否定できません。 そのため、品質を担保した上でより早くリリースすることを目的とし自動化を導入しました。 現在の開発およびテストフロー QAが回帰テストの自動化テストスクリプトをGit
このニュースのポイント ベルシステム24がユーザー企業参画型プログラム「生成AI Co-Creation Lab.」を始動 参画企業のAI技術や専門知見を活かし、労働人材不足の課題解決を目指す ユーザー企業とベンダー企業を繋ぎ、コンタクトセンターにおける生成AIの導入課題に向き合う 国内外でBPO事業を展開する株式会社ベルシステム24は、「生成AI」と「ヒト」のハイブリッド型コンタクトセンターの構築を目指し、参画企業間での事例共有などを行うユーザー企業参画型プログラム「生成AI Co-Creation Lab.」を始動します。 ベルシステム24は、国内において深刻化する労働人材不足を解決するため、コンタクトセンター業務の実証実験を進めていますが、技術や環境面の課題、成功事例の少なさなどといった障壁がありました。 そこで今回、コンタクトセンターにおける生成AIの先進事例を創出するため、ユーザ
日本IBMが生成AI(人工知能)によるシステム構築の効率化を進めている。システムライフサイクルにおける生成AIの使いどころは、コード生成やテスト自動化などの開発段階にとどまらない。今回は、システム運用の業務支援や自動化、プロジェクト管理における生成AIの活用を見ていく。 米IBMが2024年5月21日に発表した「IBM Concert」は、IT運用ツールを一括管理し、生成AIで運用状況を分析できるサービスだ。生成AIにはIBMの「IBM watsonx」の機能を使う。IT運用ツールを一括管理する必要性について日本IBMの上野亜紀子理事テクノロジー事業本部IBM Automation事業部長は、「IT現場でAI活用が進み切っていない理由の1つがツールのサイロ化だ」と話す。 IBM ConcertはITインフラの監視や構成管理、コスト最適化など複数のツールと接続し、システムの運用に関するデータ
ヤマハは欧州で、次世代シフトテクノロジー「Y-AMT(ヤマハ オートメイテッド マニュアルトランスミッション」を発表した。クラッチレバーとシフトペダルは省略され、手元スイッチでAT/MTの切り替え、そして指の操作でギヤチェンジが可能になる。 完全なオートマチックとして走ることができ、マニュアル操作も可能ヤマハは欧州で次世代シフトテクノロジー「Y-AMT(ヤマハ オートメイテッド マニュアルトランスミッション」を発表。最大の特徴はクラッチレバーとシフトペダルを排除していることで、完全オートマチックで走らせることと、手元の操作でギヤチェンジを行うことができる。 これまでにもヤマハは、約20年前にスポーツツアラー「FJR1300」向けにYCC-S(ヤマハ チップ コントロール シフト)を開発しており、それは油圧クラッチを自動制御しつつ、ライダーは左足のシフトペダルまたは手元のコンパクトなレバース
テスト自動化ツール「Autify」を手掛けるオーティファイは6月18日、シリーズBラウンドで総額20億円の資金調達を実施したと発表した。AIと人の力をかけ合わせソフトウェアテストを次のレベルへ引き上げる。 今回の資金調達は、既存投資家であるWiL、Salesforce Ventures、Archetype Ventures、Uncorrelated Venturesに加え、本ラウンドより国内最大規模を誇る独立系のハンズオン型ベンチャーキャピタルであるGlobis Capital Partnersと、AIとバイオ、バッテリー、モビリティ領域などでもグローバルで優れた投資実績を有するLG Technology Ventures(LGグループ)を共同リード投資家として実施するもの。エクイティ調達となり、累計資金調達額は約45億円(3000万米ドル)になる。 オーティファイは、2017年に設立。米
注意 現在X(旧Twitter)でのソーシャルログインができない事象を確認しています。事前にX(旧Twitter)側で再ログインした上でconnpassのソーシャルログインを行うか、 「ユーザー名(またはメールアドレス)」と「パスワード」の組み合わせでのログインをお試しください。合わせてFAQもご確認ください。 お知らせ 2024年9月1日よりconnpassサービスサイトへのスクレイピングを禁止とし、利用規約に禁止事項として明記します。 9月1日以降のconnpassの情報取得につきましては イベントサーチAPI の利用をご検討ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用
『非エンジニアでも作成できる問い合わせシステム~Google Workspaceで実現~』イベント実況ツイート&参加者の呟きをまとめています。 株式会社G-gen クラウドソリューション部 カスタマーサクセス課 の荒井 雄基( https://twitter.com/arapote_tweet )さんにご紹介いただきました! 株式会社G-gen▶ https://g-gen.co.jp/ 当イベントは「楽しく学ぶ」を目的としておりますので、ご参加いただいたみなさまには振り返りの機会、そしてご参加できなかったみなさまにはイベントの内容を届けるために情報を整理してtogetterにまとめております。 続きを読む
テストケース要約機能は、MagicPodを使ってテストを作成する際に、そのテストがどのような内容なのか要約を自動で生成する。 「テストケース要約機能」の使用イメージ これまで、ある担当者が作ったテストの内容を別の担当者が理解するには、テストの内容を読み込んだり、作成者に聞いたりする必要があったため、理解に時間がかかったり全体像の把握が困難だったりといった問題があった。 テストケース要約機能によってテストの要約が自動で作成されるため、テストを作った人以外でも要約を読むだけでテストの内容が簡単に短時間で理解できるようになり、情報の共有が容易になる。さらに、テストの内容が更新されると要約も自動で更新されるので、要約を人間が更新する手間もかからず、要約の内容がテストと比較して古くなって陳腐化するリスクもない。 テスト変更内容要約機能は、テストケースを変更し保存する際に変更内容を要約した変更メッセー
はじめに 現場でterraformソースコードのGitlab → GitHub移行にあたって、Github Actionsワークフローを組む機会がありました。 そこで、運用しやすそうなCIを組めたので、共有させていただきます。 前提/方針 GoogleCloud(以下GCP)インフラをterraform管理している。 環境はstg・prodの2つで、別々のGCPプロジェクトに構築されている。 プルリク作成時・更新時にterraform planを実行したい。 plan結果はtfcmtというツールを利用し、プルリク上に自動でコメントしてもらう。 各環境用で別々のGithub Secretsを登録している。 また、ディレクトリ構成は以下のような感じ。 src/commonはstg・prodの共通リソースです。 src/ ├ common/ │ ├ moduleA/ │ ├ moduleB/
UiPathは2024年7月2日、ホワイトペーパー「RPA(Robotic Process Automation)と業務自動化の最新動向~新技術が切り開くオートメーションの戦略とビジョン~」を公開した。これはUiPathの委託を受けたアイ・ティ・アール(ITR)がRPAの活用状況や自動化の進捗(しんちょく)について調査、分析した結果をまとめたもの。 全社レベルで導入している企業は約1割 調査結果によると、従業員1000人以上の大企業のうち、「全社業務レベル」での業務自動化を実現していると回答した企業の割合は13%。36%の企業は、自動化の初期段階である「タスクレベル」の自動化にとどまっていた。 関連記事 ターゲットは「生成AI導入が停滞している企業」 アップデートから読み解くMicrosoftのAI戦略 TechTargetは「AI開発者向けのMicrosoftの製品アップデート」に関する
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: How we automated displaying error pages based on API responses - BigBinary Blog 原文公開日: 2024/05/28 原著者: Farhan CK エラー処理は、ソフトウェアを構築するうえで重要な側面のひとつです。弊社では、エラーページの表示を可能な限り自動化して、対処方法を統一できるようにしています。この作業を自動化することで、弊社のプロダクトエンジニアは本来の業務である高品質なソフトウェアのリリースに専念できるようになりました。 本記事では、私たちのneetoアプリケーションで用いているエラーページの処理や表示を自動化する方法について解説します。 本題に入る前に、私たちが大きく依存している2つのnpmパッケージであるAxiosとZustandについ
GeekSalonライターのたかぱんです! この記事をお読みの方は 「Python始めたばかり初心者におすすめなプロダクトが知りたい」 「Pythonでなにか作ってみたいけれど何が作れるかわからない」 といったような悩みをお持ちではありませんか? この記事では、Pythonでどのような物が作れるか、その中でも初心者におすすめなプロダクトについて解説していきます。 Pythonってどんな言語? Pythonの特徴 Pythonは汎用性の高いプログラミング言語として人気な言語です。Pythonは、書きやすくて読みやすい構文であるということが特徴となっています。 日経クロステック プログラミング言語利用実態調査2021より 日経クロステックのプログラミング言語利用実態調査でのアンケートでは、現在使っているプログラミング言語を3つまで挙げており回答数は、455となっています。 その結果、利用言語の
企業におけるチームリーダーたちの多くは、近年の経済状況における組織運営の鍵が「バランスの取れた長期的な成長」であることをよく理解しています。しかし、その実現は決して簡単ではないこともまた同時に理解しています。そうした多くのリーダーは今、「効率の最大化」「付加価値の高い仕事をしてくれる優秀なチームの確保」「顧客の期待を裏切らない洗練された優れたデジタル体験」を実現する方法を模索しています。 これらを実現する解決する近道となるのが、「業務を自動化できないだろうか?」「本当にその領域の専門家 (SME: Subject Matter Expert) が必要だろうか?」と自らに問い続けることかもしれません。業務を自動化できれば、その時間やコストを戦略的な取り組みに費やせるためです。自動化できる対象や要素が多々ある中でも、高いROIを期待できるのが「インシデント対応の自動化」です。インシデント対応の
📆 2024/06/19 6:28:00📰 pc_watch⏱ Reading Time:15 sec. here2 min. at publisher📊 Quality Score:News: 9%Publisher: 63% 日本 最新ニュース,日本 見出しどんなツールを使う場合であっても、そのツールの特徴を知っておくことは大切です。Power Automateはさまざまな業務を自動化できますが万能ではありません。まずは、何ができるのか、その特徴はどこにあるのかを知っておきましょう。 【2024新開発音質重視モデル ・中高低音バランスが良く】イヤホン bluetooth ワイヤレスイヤホン ブルートゥース イヤフォン Bluetooth5.4 LEDディスプレイ ダブル マイク ENC CVC8.0通話 ノイズキャンセリング Hi-Fi音質 ハンズフリー通話 ぶるーとぅーす カル
Pythonでできることは多岐にわたりますが、代表的なものでは以下の7点が考えられます。 機械学習/人工知能の開発 データ分析 webサイト/webアプリの開発 ゲーム開発 単純作業の自動化 画像処理 データベース操作 それぞれ解説していきます。 機械学習/人工知能の開発 機械学習/人工知能に関する開発は発展の一途を辿り、市場規模も大きな分野になっていくと言われています。Pythonには機械学習/人工知能の開発を支えるライブラリやドキュメントが多数用意されており、機械学習に関する基礎知識がなくても人工知能の開発を実感することができるでしょう。 機械学習/人工知能の初心者向け入門用記事 機械学習/人工知能に関する、初心者向けの記事をピックアップします。 真似して色々作ってみてみましょう。 機械学習の超初心者が、みんなが良いと言う記事を読んでまとめてみた – Qiita やってみたら簡単!ディ
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