Coding

FLUX.1-Kontext-dev: 画像拡張AIモデル

FLUX.1-Kontext-dev: 画像拡張AIモデル

テキスト指示を使って画像を拡張するためのAIモデル

ブラックフォレスト・ラボズは、FLUX.1-Kontext-devという高度な画像から画像へのAIモデルをリリースしました。このモデルは、テキストの指示を使って既存の画像を補強します。

ゼロ知識アーキテクチャ:設計段階からのプライバシー

ゼロ知識アーキテクチャ:設計段階からのプライバシー

ゼロ知識証明を用いたプライバシー保護システム

ゼロ知識アーキテクチャ(https://www.glukhov.org/ja/post/2025/11/zero-knowledge-architecture/ “ゼロ知識アーキテクチャ”)は、プライバシーを保つシステムを設計する方法に革命をもたらすパラダイムシフトを表しています。

Goジェネリクス: 用途とパターン

Goジェネリクス: 用途とパターン

Goジェネリクスによる型安全な再利用可能なコード

Goのジェネリクスは、Go 1.0以降で追加された最も重要な言語機能の一つです。Go 1.18で導入されたジェネリクスにより、パフォーマンスやコードの明確性を犠牲にすることなく、複数の型で動作する型安全で再利用可能なコードを書くことが可能になりました。

「Strapi vs Directus vs Payload: ヘッドレスCMS比較」

「Strapi vs Directus vs Payload: ヘッドレスCMS比較」

ヘッドレスCMSの比較 - 機能、パフォーマンスおよびユースケース

正しい ヘッドレス CMS の選択は、コンテンツ管理戦略を成功させるか、失敗させるかを左右します。 開発者がコンテンツ駆動型アプリケーションを構築する方法に影響を与える3つのオープンソースソリューションを比較してみましょう。

GoでCobraとViperを使用したCLIアプリの構築

GoでCobraとViperを使用したCLIアプリの構築

GoでCobraとViperフレームワークを使用したCLI開発

コマンドラインインターフェース(CLI)アプリケーションは、開発者、システム管理者、DevOpsプロフェッショナルにとって不可欠なツールです。 Go言語でCLIを開発するための2つのライブラリが、CLI開発におけるGoの標準として広く採用されています:コマンド構造にはCobra、設定管理にはViper。

LLMコストの削減:トークン最適化戦略

LLMコストの削減:トークン最適化戦略

LLMのコストを80%削減するスマートなトークン最適化で

トークン最適化は、コスト効率の良いLLMアプリケーションから予算を圧迫する実験を分ける重要なスキルです。

Pythonにおけるユニットテスト:例を交えた完全ガイド

Pythonにおけるユニットテスト:例を交えた完全ガイド

pytest を用いた Python のテスト、TDD、モック、およびカバレッジ

ユニットテストは、Pythonコードが正しく動作し、プロジェクトが進化してもその動作が維持されることを保証します。 この包括的なガイドでは、Pythonでのユニットテストについて知っておくべきすべての内容をカバーしており、基本的な概念から高度な技術まで説明しています。

PythonでMCPサーバーを構築する:ウェブ検索とスクレイピングガイド

PythonでMCPサーバーを構築する:ウェブ検索とスクレイピングガイド

Pythonの例を使ってAIアシスタント用のMCPサーバーを構築する

モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、AIアシスタントが外部データソースやツールとどのように相互作用するかを革命的に変えてきました。本ガイドでは、ウェブ検索およびスクレイピング機能に焦点を当てた例を用いて、MCPサーバーをPythonで構築する方法について説明します。

インディー・ウェブ:デジタル独立の再獲得

インディー・ウェブ:デジタル独立の再獲得

コンテンツを所有し、アイデンティティをコントロールしましょう

ウェブはもともと、誰でも公開し、接続できる分散型ネットワークとして設計されていました。しかし、時間が経つにつれて、企業のプラットフォームが権限を集中させ、ユーザーが製品となり、コンテンツがロックインされるウォールド・ガーデンを作り出しました。Indie Web movementは、ウェブの元々の約束を復活させることを目指しています:個人所有、創造の自由、そして本物のつながり。

VS CodeでのDev Containersのマスター

VS CodeでのDev Containersのマスター

Dev Containersを使用して、一貫性があり、移動可能で、再現可能な開発環境を構築しましょう。

開発者は、依存関係の不一致、ツールのバージョン、またはOSの違いにより、「私のマシンでは動く」というジレンマに直面することがよくあります。 Visual Studio Code (VS Code) での Dev Containers は、この問題をエレガントに解決します — あなたのプロジェクトに特化した コンテナ化された環境 で開発できるようにするからです。