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、クラウド&ネットワークサービス部の福岡です。 SDPF(Smart Data Platform) クラウドの IaaS である、ベアメタルサーバー・ハイパーバイザーサービス開発のソフトウェアエンジニアとして働いています。 本記事では、リリースプロセスの改善を目指して QA チームが実施している試験の一部を自動化したことで、チームの底力が爆上がりした事例について紹介します。 SDPF ベアメタルサーバーサービスのミッション 機能リリースまでの流れと課題 課題1: 価値提供までのリードタイムが長くなる 課題2: QA チームの稼働がひっ迫する QA 削減に向けた取り組み 〜自動テストによる代替〜 思いがけない困難 どうやってこの困難に立ち向かったのか 1. 締切のあるタスクと締切のないタスクをセットにして取り組む 2. チームでサービス説明書の読み合わせ会を実施 取り組みの成果 1
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
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
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
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
builders.flash 読者の皆さん、こんにちは!みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社の松尾です。 当社では、AWS Cloud Deployment Kit (AWS CDK) と AWS Service Catalog を活用して AWS の社内向けプラットフォームを構築しています。前回の記事 では「AWS Service Catalog を使ったセルフサービス型機能の提供」について、紹介しました。 本記事では、当社が実装したセルフサービス型のアカウント発行方法について、検討の経緯を追いながらご紹介します。本稿では前回の記事を前提としていますので、未読の方はそちらも是非ご覧ください。 本プラットフォームでは、AWS Control Tower ランディングゾーンを採用しています。AWS Control Tower ランディングゾーンでは AWS IAM Identity Cen
Edgeでクラウドサービスへログインするアカウント情報を 自動入力させる/させない方法 Gmailなどのメールサービス、FacebookなどのSNS、LINE WORKSなどのチャットサービス、ChatGPTなどの生成AIなど、プライベートやビジネスで利用するクラウドサービスは増える一方だ。最近はGoogleやFacebookなどのアカウントなどでソーシャルログインできるサービスも増えているが、それでも自分で管理しなければならないアカウント情報はたくさんある。 そこで悩ましいのがパスワードの管理だ。シンプルな文字列にすると不正アクセスされてしまうし、複雑な文字列でも複数サービスで使いまわせばこれも不正アクセスの原因になる。クラウドサービスごとにしっかりとしたパスワードを付ける場合、今度はログインする際にコピー&ペーストの手間がかかる。 Edgeを利用しているなら、パスワードのオートフィル機
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
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く