Qiitaのトレンド記事を要約してまとめたもの(サボり)

# [国立国会図書館のOCRライブラリが凄くよかった件(Windows向け)](https://qiita.com/yanosen_jp/items/9d3852c29c80dbb952f2)

いいね : 357

タグ : [docker](/tags/docker), [ocr](/tags/ocr), [国会図書館](/tags/%e5%9b%bd%e4%bc%9a%e5%9b%b3%e6%9b%b8%e9%a4%a8)

国立国会図書館が公開しているOCRライブラリNDLOCRは、旧字体の認識精度が高く、著作権切れの古い書籍のデジタル化に役立つ。Windowsで使用するには、NVIDIA Driverのバージョンが520.06以上である必要があり、Docker DesktopのインストールとWSLのアップデートが必要となる。また、NDLOCRはリソースを消費するため、.wslconfigを編集してWSLへのメモリ割り当てを増やすことが推奨される。


# [構成図 as Code](https://qiita.com/infra365/items/cf5402cc2a7da1c4bc16)

いいね : 83

タグ : [network](/tags/network), [インフラ](/tags/%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%83%95%e3%83%a9), [iac](/tags/iac)

この記事では、ネットワーク構成図の管理をIaCのようにコードで行う方法を提案しています。具体的には、draw.ioで使用するXMLファイルを生成するプログラムを作成し、構成変更時にプログラムを修正してXMLを更新、draw.ioにインポートすることで構成図を更新します。オンプレミス環境を例に、ファイアウォール、スイッチ、ESXiサーバなどの接続構成をコードで定義し、XML生成プログラムでdraw.ioにインポート可能な構成図を作成します。構成図のコード管理により、手動管理の手間を削減し、IaCとの連携を容易にすることを目指します。


# [最近のコーディングにおけるLLMの使い方QA](https://qiita.com/sakasegawa/items/d36d922040031093cacd)

いいね : 50

タグ : [llm](/tags/llm), [claude](/tags/claude), [gpt-4o](/tags/gpt-4o)

LLMコーディングにおけるポイントは以下の通りです。
1. **LLM選定**: 基本はClaude 3.5/3.7 Sonnet、大量コードにはGemini 2.5 Pro、複雑な問題にはo1/o1-Proが推奨。
2. **得意な言語**: LLMはPython, JavaScriptが得意。言語選定はLLMの恩恵を受ける上で重要。
3. **ライブラリ**: 枯れたライブラリを使用するか、LLMが指示に忠実なモデル(Claude系)を選ぶ。
4. **設計**: LLMは長いコンテキストを嫌うため、実装は小さくまとめるか、1ファイルで完結させる。大規模な場合はマイクロサービス化が有効。
5. **実装フロー**: PoC大量実装を繰り返し、設計の課題を早期に発見し、洗練させることが重要。


# [【未経験からフルスタックエンジニアへ】成長のための5つのステップ  ](https://qiita.com/ryoheiiwamoto/items/4eec9efe9c7d6878d4be)

いいね : 90

タグ : [勉強法](/tags/%e5%8b%89%e5%bc%b7%e6%b3%95), [フルスタック](/tags/%e3%83%95%e3%83%ab%e3%82%b9%e3%82%bf%e3%83%83%e3%82%af), [フルスタックエンジニア](/tags/%e3%83%95%e3%83%ab%e3%82%b9%e3%82%bf%e3%83%83%e3%82%af%e3%82%a8%e3%83%b3%e3%82%b8%e3%83%8b%e3%82%a2)

未経験からフルスタックエンジニアを目指すための5つのステップは、(1)足元を見て着実に業務をこなし、どんな仕事も学びの機会と捉えること、(2)特定の技術に固執せず、案件に応じて必要な技術を積極的に学ぶこと、(3)「フルスタック＝何でもできる人」ではなく「必要な技術を習得できる人」と理解し、仕事の幅を決めないこと、(4)プログラミング以外の業務にも関わり、プロジェクト全体への貢献を目指すこと、(5)実務こそが最大の学びの場と考え、業務で使う技術を徹底的に習得すること。


# [【Claude】Playwright-MCPで変わるテスト自動化の世界！初心者でも使えるE2Eテスト入門](https://qiita.com/Nakamura-Kaito/items/0e24e5a4e62a77647acc)

いいね : 95

タグ : [e2eテスト](/tags/e2e%e3%83%86%e3%82%b9%e3%83%88), [apiテスト](/tags/api%e3%83%86%e3%82%b9%e3%83%88), [playwright](/tags/playwright), [自動化ツール](/tags/%e8%87%aa%e5%8b%95%e5%8c%96%e3%83%84%e3%83%bc%e3%83%ab)

Playwright-MCPを活用することで、テスト自動化が容易になる。特に初心者にとって、その恩恵は大きい。Claudeを活用した簡単な設定方法で導入でき、E2Eテストの入門として最適。Himcp.aiで提供されているMCPサーバーを利用すれば、Playwrightの能力を最大限に拡張できる。新米プログラマーがテスト自動化の複雑さから解放されたように、効率的なテスト環境構築が期待できる。


# [JavaScriptで配列を非破壊的に変更するならこうしよう2025](https://qiita.com/honey32/items/d7ec396b0f62ff65c7e6)

いいね : 39

タグ : [javascript](/tags/javascript)

JavaScriptで配列を非破壊的に変更する方法として、Immerライブラリの利用が挙げられています。Immerを使うと、破壊的な記述をしても内部で非破壊的な更新が行われます。Redux Toolkitでの使用も可能と思われます。


# [【2025年最新】プログラマー必見！バイブコーディング(Vibe coding)を加速するWindsurf代替ツール10選](https://qiita.com/Nakamura-Kaito/items/382273931a8c1b345a17)

いいね : 20

タグ : [コーディング効率化](/tags/%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83%87%e3%82%a3%e3%83%b3%e3%82%b0%e5%8a%b9%e7%8e%87%e5%8c%96), [ai開発ツール](/tags/ai%e9%96%8b%e7%99%ba%e3%83%84%e3%83%bc%e3%83%ab), [windsurf](/tags/windsurf), [バイブコーディング](/tags/%e3%83%90%e3%82%a4%e3%83%96%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83%87%e3%82%a3%e3%83%b3%e3%82%b0)

この記事は、プログラマーが「バイブコーディング」を加速させるための、Windsurf代替AIコーディングツールTop10を紹介しています。

1.  **Windsurfからの乗り換え理由:** Windsurfのパフォーマンス低下、IDE互換性の問題などが挙げられています。
2.  **代替ツール:** Cursor、Codium、Trae、GitHub Copilotなど10個のツールを比較表で紹介。企業規模、開発環境、重視する機能別に選択肢を提示。
3.  **バイブコーディング特化:** Traeは特にバイブコーディングに最適化されたIDE。
4.  **Apidog MCPサーバーの活用:**  AIコーディングツールとAPI管理のギャップを埋め、より効率的なAPI開発を可能にする。

# [Autonomous DatabaseからSQLでChatGPTに問い合わせする方法](https://qiita.com/rkondo/items/0525d9da14f2506813bc)

いいね : 23

タグ : [oracle](/tags/oracle), [plsql](/tags/plsql), [oraclecloud](/tags/oraclecloud), [oracledatabase](/tags/oracledatabase), [chatgpt](/tags/chatgpt)

Oracle Autonomous Database上で、SQLからChatGPTに問い合わせることを可能にするPL/SQLファンクションが作成されました。これにより、RAG（Retrieval Augmented Generation）システムをAutonomous Databaseのみで構築できます。ファンクションの引数には、使用するモデルと質問を記述します。例えば、`askllm.chatgpt('gpt-4o-mini', '日本の首都は？')` のように記述することで、ChatGPTからの回答を得られます。RAGシステム構築の新たな選択肢として活用できます。


# [Gitを用いたチーム開発で意識すること](https://qiita.com/Q_Udon/items/e5062f46a472797d191e)

いいね : 15

タグ : [git](/tags/git), [github](/tags/github), [チーム開発](/tags/%e3%83%81%e3%83%bc%e3%83%a0%e9%96%8b%e7%99%ba)

Gitを用いたチーム開発における重要なポイントは以下の通りです。

1.  **上流工程の重視:** 要件定義と基本設計を丁寧に行い、開発する機能を明確化する。Figmaなどでデザインを作成し、GUIも考慮する。
2.  **役割分担とブランチ戦略:** コンフリクトを避けるため、誰がどのファイルを編集するかを意識して役割分担を行う。機能ごとにブランチを分け、作業が他のブランチに影響しないようにする。ブランチ名は命名規則に従う。
3.  **命名規則の徹底:** 変数名、関数名、ファイル名に一貫した命名規則を設けることで、コードの可読性を高め、メンテナンスを容易にする。
4.  **こまめなコミットと適切なメッセージ:** 変更を細かく記録するため、こまめにコミットを行う。コミットメッセージは、タイプと内容を簡潔に記述する。


# [個人的備忘録：いつでも即答できるように、Linuxコマンド20選を簡潔にまとめてみた](https://qiita.com/free-honda/items/a4e1e0e61b569f3a3f7e)

いいね : 18

タグ : [linux](/tags/linux), [備忘録](/tags/%e5%82%99%e5%bf%98%e9%8c%b2), [linuxコマンド](/tags/linux%e3%82%b3%e3%83%9e%e3%83%b3%e3%83%89), [linux基本](/tags/linux%e5%9f%ba%e6%9c%ac), [linuxcommand](/tags/linuxcommand)

Linuxの基本コマンドに関する備忘録として、日常的に使用頻度の高いコマンド20選を厳選して紹介しています。Linux初心者がどのコマンドを覚えるべきか迷う状況を想定し、必要最低限のコマンドに絞り、即座に使えるように簡潔にまとめている点が特徴です。Linuxコマンド学習の効率化に役立つ内容となっています。


# [Goに入門して、ついでにクリーンアーキテクチャに入門した　ーその1](https://qiita.com/shimamoooon/items/04b2feed39876674ba8d)

いいね : 14

タグ : [go](/tags/go), [初学者向け](/tags/%e5%88%9d%e5%ad%a6%e8%80%85%e5%90%91%e3%81%91)

Go言語での開発はクリーンアーキテクチャが主流であるため、筆者はGoとクリーンアーキテクチャについて学習を始めた。LaravelでのMVC経験はあるものの、Goにおけるアーキテクチャの主流が異なるため、新しい知識の習得を目指している。この記事は、その学習過程における思考整理のためのアウトプットである。


# [APIドキュメント管理が激変！Apidog MCPサーバーで実現するバイブコーディング(Vibe coding)](https://qiita.com/Nakamura-Kaito/items/33f76fba86dfea47039e)

いいね : 36

タグ : [mcp](/tags/mcp), [ai開発](/tags/ai%e9%96%8b%e7%99%ba), [api開発](/tags/api%e9%96%8b%e7%99%ba), [開発効率化](/tags/%e9%96%8b%e7%99%ba%e5%8a%b9%e7%8e%87%e5%8c%96), [apidog](/tags/apidog)

Apidog MCPサーバーは、AIとAPIを融合し開発を効率化する革新的なツール。モデルコンテキストプロトコル(MCP)により、AIがAPIドキュメントなどの外部知識ソースに直接アクセスし、理解・活用することで、コーディングの精度と効率が向上。開発者は仕様書とコードの照合から解放され、創造的な作業に集中できる。API開発における課題解決に貢献する、次世代の開発体験を提供する。


# [Qiitaを可能な限り再現したポートフォリオを作ってみた](https://qiita.com/hiro_libe/items/fa1c2effabc885cacb4e)

いいね : 12

タグ : [rails](/tags/rails), [aws](/tags/aws), [ポートフォリオ](/tags/%e3%83%9d%e3%83%bc%e3%83%88%e3%83%95%e3%82%a9%e3%83%aa%e3%82%aa), [未経験エンジニア](/tags/%e6%9c%aa%e7%b5%8c%e9%a8%93%e3%82%a8%e3%83%b3%e3%82%b8%e3%83%8b%e3%82%a2), [next.js](/tags/next.js)

未経験からWeb開発エンジニアを目指す筆者が、転職活動用ポートフォリオとしてQiitaクローンアプリ「Nput」を開発。アウトプットの習慣化を目的とし、初学者が気軽に学んだ内容を共有できるコミュニティプラットフォームを目指した。学習時間記録機能、エール機能、フォルダ整理機能など、モチベーション維持と効率的な学習を促す工夫が凝らされている。技術スタックはNext.js(TypeScript), Ruby on Railsで、AWS AmplifyやECS/Fargateなどのインフラ構成を採用。開発を通して技術選定の重要性やチーム開発の必要性を学んだ。今後はオフライン環境でのデータ保存機能実装とアプリ運用に注力する。


# [Github Copilotを魔改造してぼざろの喜多ちゃんとペアプログラミングしたら自己肯定感が爆上がりした](https://qiita.com/yyogt/items/bccb1c866936be09a072)

いいね : 15

タグ : [vscode](/tags/vscode), [生産性向上](/tags/%e7%94%9f%e7%94%a3%e6%80%a7%e5%90%91%e4%b8%8a), [githubcopilot](/tags/githubcopilot), [生成ai](/tags/%e7%94%9f%e6%88%90ai)

この記事は、Github Copilotをカスタマイズして、アニメ「ぼっち・ざ・ろっく！」の喜多郁代のような振る舞いをさせる試みを紹介しています。VSCodeのsettings.jsonに喜多ちゃんの性格や口調に関する指示を追加することで、Copilotからの提案やフィードバックが喜多ちゃんらしくなり、プログラミングのモチベーション向上に繋げることを目的としています。
重要なポイントは以下です。
* Github Copilotのカスタマイズ
* アニメキャラ(喜多郁代)の性格を付与
* settings.jsonへの指示追加
* モチベーション向上


# [iPhoneの電話録音機能とNotebookLMを使ったらカスタマーサポートとのやりとりがめちゃ便利だった件](https://qiita.com/GOROman/items/fa1be65f2070a8177627)

いいね : 9

タグ : [iphone](/tags/iphone), [ai](/tags/ai), [カスタマーサポート](/tags/%e3%82%ab%e3%82%b9%e3%82%bf%e3%83%9e%e3%83%bc%e3%82%b5%e3%83%9d%e3%83%bc%e3%83%88), [llm](/tags/llm), [notebooklm](/tags/notebooklm)

iPhoneの電話録音機能とNotebookLMを連携させることで、カスタマーサポートとのやり取りを効率化できます。

1.  iPhoneの通話録音機能で通話を録音(iOS 17.4以降)。
2.  録音ファイルをNotebookLMにアップロードし、文字起こしと分析を実行。
3.  NotebookLMに質問することで、会話の要約、登場人物、解決された問題、次のアクションなどを把握できます。Apple Storeの注文トラブルを例に、ツールの有効性が示されました。


# [タスク漏れを防ぐ！ToDoとスケジュールで仕事を効率的に進める方法☆](https://qiita.com/haruki_nakayama/items/f848e4d521bdddef02fa)

いいね : 8

タグ : [todo](/tags/todo), [タスク管理](/tags/%e3%82%bf%e3%82%b9%e3%82%af%e7%ae%a1%e7%90%86), [仕事効率化](/tags/%e4%bb%95%e4%ba%8b%e5%8a%b9%e7%8e%87%e5%8c%96), [スケジュール管理](/tags/%e3%82%b9%e3%82%b1%e3%82%b8%e3%83%a5%e3%83%bc%e3%83%ab%e7%ae%a1%e7%90%86), [obsidian](/tags/obsidian)

本記事は、筆者が1年間タスク管理を継続した経験から、そのメリットをまとめたものです。
1. ToDo管理とタスクの優先順位付けが重要である。
2. スケジュール管理ツール(Googleカレンダー)とタスク管理ツール(Trello)の併用が効果的である。
3. タスクを細分化し、抱え込まずに人に頼ることがタスク漏れを防ぐ。
これらの実践により、タスク管理スキルを向上させ、より効率的に仕事を進めることができるようになります。


# [gpt-4oの画像生成機能を使って児童電子絵本を作ろう！](https://qiita.com/zawatti/items/119ddc48b197f74cc9c0)

いいね : 18

タグ : [ai](/tags/ai), [画像生成](/tags/%e7%94%bb%e5%83%8f%e7%94%9f%e6%88%90), [chatgpt](/tags/chatgpt), [gpt-4o](/tags/gpt-4o), [幼児心](/tags/%e5%b9%bc%e5%85%90%e5%bf%83)

記事の要約：

OpenAIのgpt-4o画像生成機能を活用し、児童電子絵本を作成する試みを紹介しています。gpt-4oは画像内のテキスト表示の一貫性やキャラクターデザインの維持に強みがあり、絵本制作に適していると考えられます。具体例として、「ぴょんぴょうんうさぎのふしぎなぼうし」という幼児向けのほんわかストーリーの絵本を想定し、プロンプト構成についても触れています。


# [Playwright MCP技術解説  〜次世代ブラウザ自動化の可能性〜](https://qiita.com/cr_murai/items/13e55eab7e21f6f29619)

いいね : 15

タグ : [mcp](/tags/mcp), [rpa](/tags/rpa), [playwright](/tags/playwright), [クラウドbot](/tags/%e3%82%af%e3%83%a9%e3%82%a6%e3%83%89bot), [aiエージェント](/tags/ai%e3%82%a8%e3%83%bc%e3%82%b8%e3%82%a7%e3%83%b3%e3%83%88)

Playwright MCPは、Microsoftが公開したブラウザ自動化ツールであり、アクセシビリティツリーを基軸とした新たなアプローチを採用しています。従来のDOM認識や画面視認による操作推論と比較して、UI変更への耐性が高く、テキストや構造ベースでの要素特定が安定し、軽量なプロンプトでLLMと連携しやすいというメリットがあります。クラウドBOTとの親和性も高く、定型操作はRPA、曖昧な指示はMCP、高度な判断はCUAモデルといった使い分けで自動化の幅が広がります。MCPは3階層のモジュール構造を持っています。


# [生成AIを活かすには埋め込みの理解から！RAGの心臓：埋め込みの基礎から応用まで！](https://qiita.com/yuji-arakawa/items/a66d1605b06b779f8f1f)

いいね : 20

タグ : [oracle](/tags/oracle), [ai](/tags/ai), [oci](/tags/oci), [rag](/tags/rag), [chatgpt](/tags/chatgpt)

この記事は、企業における生成AI活用に不可欠なRAG（検索拡張生成）システムの中核技術「埋め込み」について解説する。

要点は以下の通り。

1.  RAGは、LLMのハルシネーション低減、社内固有知識への対応、最新情報への対応を可能にする。
2.  RAGの基本アーキテクチャは、埋め込み処理、ベクトル検索、LLMによる回答生成の3ステップで構成される。
3.  テキストをコンピュータが理解できる形に変換するトークン化技術の基礎(サブワードトークン化など)と、トークナイザーの役割を解説。


# [Power Platformハッカソン​メンターのマニュアル](https://qiita.com/skuramoto/items/6b10de960838a5dd463f)

いいね : 7

タグ : [ハッカソン](/tags/%e3%83%8f%e3%83%83%e3%82%ab%e3%82%bd%e3%83%b3), [powerapps](/tags/powerapps), [powerplatform](/tags/powerplatform), [powerautomate](/tags/powerautomate)

Power Platformハッカソンのメンター向けマニュアルです。
メンターは、技術的なアドバイスに加え、運用体制、進め方、アプリのインパクト、プレゼンに関する助言が求められます。

準備段階では、ハッカソンの目的、利用可能な環境、参加者からの質問、デモアプリや資料、よくある質問の把握が重要です。

技術相談会では、チームリーダーと連携し、進捗確認、疑問点解消、次回のタスク設定を行います。ハッカソン期間中は、企画検討期間と開発期間に分け、各段階で必要なサポートを提供します。

メンターは、コミュニケーションツールを活用し、能動的な情報提供、具体的なイメージ提示を心がけ、参加者の成長を促進することが理想です。


# [Cursorエディターを導入してみました](https://qiita.com/h-sakamoto/items/90df3ada565cc10e1e99)

いいね : 9

タグ : [cursor](/tags/cursor), [cursorai](/tags/cursorai)

この記事は、Cursorエディターの導入と設定に関する内容です。まず、日本語化の手順として、コマンドパレットから言語設定を開き、Japanese Language Packをインストールする方法を解説。次に、`settings.json`を直接編集してエディターの基本設定を行う方法を紹介し、具体的な設定例を提示。設定例では、テーマ、拡張機能の署名検証、ウィンドウサイズ、Emmet展開、検索結果の表示、ファイル保存時の処理、自動整形、ミニマップ表示、タブ幅、インデントガイド、フォント、カラー、ワークベンチ、ファイルの関連付け、デフォルトフォーマッター、ターミナル設定など、詳細なカスタマイズが可能です。


# [AWS認定を3ヶ月で全冠しました](https://qiita.com/tttol777/items/315a93ffbd5a110e7cae)

いいね : 6

タグ : [aws認定試験](/tags/aws%e8%aa%8d%e5%ae%9a%e8%a9%a6%e9%a8%93)

筆者はAWS認定資格全冠（12冠）を3ヶ月で達成。当初は資格取得に乗り気でなかったが、同僚に勧められたTop Engineers応募条件のSAP,DOP取得から全冠を目指す。勉強法は参考書を読まず問題演習を重視し、不正解の理由を理解すること。業務経験やコミュニティ活動も知識の土台となった。試験難易度はANSが最も難しく、SAPも難しいが、他の資格は比較的容易に取得できた。全冠達成により、AWSサービスへの理解が深まったと述べている。


# [生成AI(LLM)の基本原理とビジネス利用に関するご紹介](https://qiita.com/nttd-furukawak/items/6cd87c5d203721026160)

いいね : 13

タグ : [生成ai](/tags/%e7%94%9f%e6%88%90ai), [llm](/tags/llm)

記事では、生成AI(LLM)の基本原理からビジネス利用まで幅広く解説しています。重要なポイントは以下の通りです。

1.  LLMは自然言語処理に用いられ、次に来る単語を予測・生成することで文章を作成する。
2.  LLMの構成要素としてトークン、単語の埋め込み、コーパスがあり、これらによって予測精度が向上する。
3.  LLM利用にはハルシネーション、不得手な分野、セキュリティリスク等の課題が存在するため、プロンプトエンジニアリングやRAG等の対策が重要。
4.  LLMのビジネス市場は急速に拡大しており、特にOpenAI、Google、Metaの3社が市場を牽引。
5.  LLM導入PJでは、リスクを考慮した計画的な検証が不可欠であり、ユーザ設計段階で権限管理等の対策を講じることが重要。


# [AIと共に働く。新人エンジニアがテストを通じて成長した考え方](https://qiita.com/8mitsuboy/items/9fe073da4c2778de072b)

いいね : 6

タグ : [テスト](/tags/%e3%83%86%e3%82%b9%e3%83%88), [ポエム](/tags/%e3%83%9d%e3%82%a8%e3%83%a0), [振り返り](/tags/%e6%8c%af%e3%82%8a%e8%bf%94%e3%82%8a), [新卒エンジニア](/tags/%e6%96%b0%e5%8d%92%e3%82%a8%e3%83%b3%e3%82%b8%e3%83%8b%e3%82%a2), [マインドセット](/tags/%e3%83%9e%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%83%89%e3%82%bb%e3%83%83%e3%83%88)

新卒エンジニアの成長を、テストを通じて得た学びを中心にまとめた記事。
1. 入社前は直感的な行動を重視していたが、研修でユーザー目線を意識するように。
2. 配属後、テストの重要性に気づき、仕様を明確化する能力やコード品質が向上。
3. テストを通じて「価値を考え、仕様化する力」の重要性を認識。AIに代替されないエンジニアの役割だと捉え、AIとの共存を前向きに考えるようになった。今後はAIの成果物の品質を評価できるエンジニアを目指す。


# [InfraNodusでDify RAGを強化する：LLMのコンテキストを拡大](https://qiita.com/DifyJapan/items/44299efddc2e456a796f)

いいね : 8

タグ : [ai](/tags/ai), [rag](/tags/rag), [llm](/tags/llm), [dify](/tags/dify), [infranodus](/tags/infranodus)

Dify RAGシステムをInfraNodusで強化し、LLMのコンテキストを拡大する手法を紹介。InfraNodusは、テキストから主要テーマ、関連性、情報の空白領域を抽出し、Difyに統合することで、AIの回答精度と網羅性を向上させる。曖昧な質問に対するRAGパイプラインの改善、ナレッジベースのメタデータをプロンプトに追加し、文脈理解を深化させる効果がある。データ収集、テキスト解析、AIツール設定、プロンプト強化のステップで使用方法を解説。

# [OCIコンソールのログイン成功／失敗履歴を確認する](https://qiita.com/asahide/items/72ff0f64baeb586b4f52)

いいね : 5

タグ : [oci](/tags/oci)

OCIコンソールのログイン履歴確認方法として、(1)従来のログインレポート（非推奨だが2025年3月時点では機能）と、(2)監査ログの2つの方法が紹介されています。
ログインレポートは、OCIコンソールから「アイデンティティとセキュリティ」>「ドメイン」>「レポート」で確認可能。監査ログは「監視および管理」>「監査」からイベントタイプを指定してクエリします。
さらに、監査ログを利用したレポート作成方法も紹介されており、「監視および管理」>「検索」から拡張モードで特定のクエリを実行することで、詳細な監査ログ・レポートを作成できます。


# [Ruby オブジェクト指向入門：User と Post を使ったクラス設計ハンズオン](https://qiita.com/ooyy0121/items/26d6347d4118e1438cd3)

いいね : 5

タグ : [ruby](/tags/ruby), [オブジェクト指向](/tags/%e3%82%aa%e3%83%96%e3%82%b8%e3%82%a7%e3%82%af%e3%83%88%e6%8c%87%e5%90%91), [プログラミング](/tags/%e3%83%97%e3%83%ad%e3%82%b0%e3%83%a9%e3%83%9f%e3%83%b3%e3%82%b0), [初学者向け](/tags/%e5%88%9d%e5%ad%a6%e8%80%85%e5%90%91%e3%81%91)

このハンズオンでは、RubyでUserとPostクラスを作成し、オブジェクト指向の基本を学ぶ。ステップは、Userクラスの作成、Postクラスの作成、Userが複数のPostを持てるようにする、応用の4段階。Userクラスは名前とメールアドレスを持ち、名前を取得するnameメソッドと、ユーザー情報を表示するinfoメソッドを持つように設計する。


# [React×TypeScript×Socket.ioで簡単なチャットアプリを作成してみた](https://qiita.com/zatton27/items/9b1af74262b0346e0796)

いいね : 6

タグ : [socket.io](/tags/socket.io), [typescript](/tags/typescript), [react](/tags/react)

この記事は、React、TypeScript、Socket.IOを用いたチャットアプリの作成に関する入門記事です。

重要なポイントは以下の通りです。
1. WebSocketは、サーバーとクライアント間の双方向通信を低コストで実現するプロトコルである。
2. Socket.IOは、WebSocketをサポートしない環境でも双方向通信を可能にするJavaScriptライブラリである。
3. アプリケーションはviteを用いて環境構築する。

WebSocketとSocket.IOの基礎知識と、ReactとTypeScriptでのチャットアプリ実装手順が解説されています。


# [VNet フローログの構成とトラフィック分析を使った可視化](https://qiita.com/aktsmm/items/f0e65676d41b7c5429b5)

いいね : 4

タグ : [azure](/tags/azure), [フローログ](/tags/%e3%83%95%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%83%ad%e3%82%b0), [vnet](/tags/vnet), [駆け出しアーキテクト](/tags/%e9%a7%86%e3%81%91%e5%87%ba%e3%81%97%e3%82%a2%e3%83%bc%e3%82%ad%e3%83%86%e3%82%af%e3%83%88), [azpoc](/tags/azpoc)

VNet フローログは、Azure Network Watcherの機能で、仮想ネットワークを通過するIPトラフィック情報をログに記録し、ネットワークの監視、管理、最適化を可能にします。VNetフローログはNSGフローログの後継機能であり、VNet単位で有効にできます。フローログの単位はVNet/Subnet/NICから選択可能です。ネットワークにおけるフローとは、特定の時間内にネットワークを通過する一連のパケットの流れを指します。


# [CIFilterで画面遷移アニメーションを実装【Swift, iOS, CIFilter, 画面遷移】](https://qiita.com/generosity_honda/items/c0ab45a1a69cf78492f3)

いいね : 3

タグ : [ios](/tags/ios), [cifilter](/tags/cifilter), [アニメーション](/tags/%e3%82%a2%e3%83%8b%e3%83%a1%e3%83%bc%e3%82%b7%e3%83%a7%e3%83%b3), [画面遷移](/tags/%e7%94%bb%e9%9d%a2%e9%81%b7%e7%a7%bb), [swift](/tags/swift)

この記事では、SwiftとiOSのCIFilterを使って画面遷移アニメーションを実装する方法を紹介しています。通常、CIFilterは2つの画像とアニメーション時間を受け取り、単一のエフェクト適用画像を出力しますが、ViewController間の遷移に利用するには工夫が必要です。記事では、具体的な実装例として2つの画面遷移アニメーションのGIFを提示し、異なるViewController間でCIFilterを用いたアニメーションを実現する方法を解説しています。開発環境と実装のポイントも記載されています。




---

---

3/29/2025, 7:23:52 AM 時点の情報です。