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最近もっぱら Roo から Claude Code をメインに移しているが、その界隈の進歩は今までの変化とは明らかに質が違うという感覚がある。それを今の時点で言語化しておきたい。 最初にいっておくと、自分はシンギュラリティ論自体には否定派というか、シンギュラリティが来たところで世の中の問題の大多数が解決されるとは思っていない。(特にレイ・カーツワイルは典型的なフェイク野郎だと思っている) 実現したところで、そんなものかになるという程度の話だと思っている。実現したところで、シンギュラリティ万能論者はゴールをずらし続けることで否定するだろう。終末論はいつもそうだ。 という前置きの上で、今確実に転換期を迎えているAI とプログラミングの話をしたい。 特異点があるとしたら、今はその瀬戸際。 tl;dr Claude Code は Claude Code によって 90%が開発されている その改善
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約1分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 はじめに コードを書くのに慣れてくると、いちいちコードを書くのが煩わしくなりませんか？ そんな時 Visual Studio Code（以下、VSCode） のEmmet機能 を使えば、HTML等、特にWEB関連のコードを書くときに補完をしてくれるため、作業効率が格段にUPします。 騙されたと思ってぜひ一度お試しくださいませ！ 設定方法 1.VSCodeを開き、画面左下の「⚙️」 > 「設定」をクリック 2. 「emmet」と検索し、画面中段にある「Emmet: Trigger Expansion On Tab」にチェック 以上になります。 どんな事をしてくれるのか？ あるコマンドを入力後、「Tab」を押す事で良しなに補完をし
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 米Microsoftや香港浸会大学に所属する研究者らが発表した論文「WizardCoder:Empowering Code Large Language Models with Evol-Instruct」は、米Hugging Faceが5月に発表したCode LLM（コーディング専用大規模言語モデル）「StarCoder」を軽量で高精度に強化する手法を提案した研究報告である。リポジトリはこちら。 コード生成に関連する課題に取り組むため、多数のCode LLMが提案されている。これらのCode LLMは、大量のコードデータを使用して事前学
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