• Codestral Mamba

Mistral AIは、新しいアーキテクチャの研究と提供を目的として、Codestral Mambaを公開しました。Codestral Mambaは、Transformerモデルとは異なり、線形時間推論と無限長のシーケンスをモデル化する能力を備えています。そのため、入力の長さに関係なく、迅速な応答でモデルと対話できます。特にコード生成において、SOTAのTransformerベースモデルと同等の性能を発揮するように設計されています。

Codestral Mambaは、最大256,000トークンのインコンテキスト検索機能を備えており、ローカルコードアシスタントとして最適です。Mistral-inference SDKやTensorRT-LLMを用いてデプロイすることができます。また、Hugging Faceから生のウェイトをダウンロードすることも可能です。

Codestral Mambaは、Mistral AIのプラットフォームで、Codestral 22Bと並んで利用できます。Codestral MambaはApache 2.0ライセンスで公開されていますが、Codestral 22Bは商用ライセンスで提供されています。

Codestral Mambaは、72億8,540万3,648のパラメータを持つインストラクトモデルです。

引用元: https://mistral.ai/news/codestral-mamba/

• TDDは「開発者テストのTips集」t-wada氏が改めてひも解く“本質” レバテックラボ（レバテックLAB）

和田卓人氏は、TDDが開発者の間で広く知られるようになった一方で、本来の意味を理解していない人が増えていると指摘します。本記事では、TDDが生まれた背景や、TDDが解決する課題について、和田氏の言葉で解説しています。

TDDは、Kent Beck氏が提唱した開発手法で、テストコードを先に記述し、そのテストが通るようにコードを実装していく方法です。和田氏は、TDDが「動かないかもしれない」という不安から解放してくれたと語り、TDDによってコードが期待通りに動作していることを確認できるため、開発者としての自信や自己効力感が高まると説明しています。

TDDの利点として、ユーザーにとって使いやすい設計ができること、自動テストによってコードの保守性を高められることなどを挙げています。特に、自動テストはコードの変更によって既存のコードが壊れてしまうリスクを軽減し、安心してコードを改善できるようになるため重要です。

和田氏は、開発者テストをスムーズに進めるために、TDDという方法論が生まれたと考えており、TDDは若手エンジニアが仕事の進め方を学ぶサポートになること、短期的な効果と中長期的な効果の両方をバランスよく得られることをTDDの強みとして挙げています。

本記事では、TDDの基本的な考え方、利点、そしてTDDが開発者テストとどのように関連しているのかについて、和田氏の経験に基づいた具体的な説明がなされています。TDDに興味があるエンジニアにとって、参考になる内容です。

引用元: https://levtech.jp/media/article/interview/detail_477/

• 昨日、新しい冷蔵庫が届いたんだけど、朝起きたらキンッキンに凍った野菜の前で妻が呆然と立ち尽くしてた

この投稿は、新しい冷蔵庫が届いたものの、野菜室と冷凍庫の位置が旧機種と逆になっていたために、野菜が凍ってしまったという話です。投稿主は、冷蔵庫の設置時に説明書を読まなかったことを反省しており、他のユーザーからも同様の経験をしたというコメントが寄せられています。冷蔵庫の設置時に、野菜室と冷凍庫の位置を確認することが重要であることがわかります。また、説明書をよく読むことの大切さも改めて認識できます。

引用元: https://togetter.com/li/2402855

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• Dify API と GASのカスタム関数を組み合わせてスプレッドシートからLLMを利用する

この記事では、スプレッドシートに記載された画像URLに写っているものが犬かどうかを、DifyとGoogle Apps Script（GAS）のカスタム関数を使って自動判定する方法を紹介します。

Difyは、LLMアプリケーション開発プラットフォームであり、チャットボットやAPI処理のまとめなどに役立ちます。GASのカスタム関数から直接OpenAIなどのAPIを叩く方法もありますが、Difyを使うことでRAGや複数のGASからの呼び出し、LLMモデルの柔軟な変更などが容易になります。

本記事では、Difyのワークフロー機能を使って、画像URLを入力として受け取り、gpt-4oモデルで画像を解析し、犬かどうかを判定する処理を作成します。さらに、GASカスタム関数でDifyのAPIを呼び出し、スプレッドシートに判定結果を自動表示します。

DifyとGASカスタム関数を組み合わせることで、画像判定などのLLM処理を簡単に自動化できます。Difyは、アナリティクス機能など、運用面で役立つ機能も備えています。ぜひDifyを使って、LLMアプリケーション開発に挑戦してみてください。

引用元: https://zenn.dev/howdy39/articles/d8e241dc8496f8

• GitHubのWiki使うのはやめとけという話 やねうら王 公式サイト

やねうら王の開発者は、GitHubのWikiは☆500を獲得するまでGoogleにインデックスされないため、一般のプロジェクトでは活用しない方が良いとアドバイスしています。
これは、GitHubの仕様で、☆500未満のWikiにはGoogle検索でインデックスされないように設定されているためです。
そのため、Google検索でプロジェクトのドキュメントを公開したい場合は、GitHubのWikiではなく、別の方法を検討する必要があるとのことです。
ただし、☆500を獲得できれば、GitHubという良質なドメインを活用できるため、積極的に活用するのも良いでしょう。

引用元: https://yaneuraou.yaneu.com/2024/07/15/stop-using-github-wiki/

• VHS で楽に Neovim のデモ動画を録る

この記事は、Vim/Neovim のデモ動画作成に役立つコマンドラインツール「VHS」と、キーストロークを可視化する Neovim プラグイン「nvim-keycastr」の連携方法について解説しています。

VHS は、コマンド列を記述した Tape ファイルからターミナルのデモ動画を作成するツールです。Tape ファイルには、ターミナルのレイアウト設定やキー入力、待ち時間などの情報が記述されます。

Neovim のデモ動画を作成する際は、$NVIM_APPNAME 環境変数を設定することで、デモ用の Neovim 設定ファイルを読み込み、デモに適した設定で Neovim を起動できます。

nvim-keycastr は、Neovim で押下されたキーを可視化することで、デモ動画の理解を助けるプラグインです。

VHS と nvim-keycastr を連携させることで、キー入力が見える Neovim のデモ動画を簡単に作成できます。記事では、デモ用 Neovim 設定ファイルの作成方法や、VHS と nvim-keycastr を連携したデモテープの作成方法について詳しく解説しています。

VHS は OSS であり、Neovim ユーザ以外も使用できます。この記事で紹介されたツールと連携方法を活用して、魅力的なデモ動画を作成してみてください。

引用元: https://zenn.dev/vim_jp/articles/2024-07-15-vim-vhs-and-neovim

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