「伝わる文章」とはどのようなものか 私はWEB媒体の編集者／ライターをかれこれ17年ほどやっている。日本語で情報を伝えるのが仕事だ。 ジャンルとしては長文の体験レポートを中心に扱ってきた。ライトな読み物で、書くのも簡単そうだと思われるかもしれない。いやいや、そうでもないのだ。それぞれのバックグラウンドを持ち観察力に優れた書き手が、五感をフルに使い数時間かけて体験取材をすると、情報量がとんでもないことになる。それを限られた字数で読者にわかりやすく伝えるのは、実は技術のいる作業なのだ。 また、私は特に編集部の中でも新人ライターを多く担当しており、書き慣れない人が書いた文章を一緒に直し、読み手に伝わる書き方をアドバイスする経験をずっと積んできた。 そんな私が、小学生の子供の中学受験によってあらためて「伝わる文章の書き方」を見つめ直すことになった。本稿ではその経験について少し語らせてほしい。

先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference https://findy.connpass.com/event/313119/

人類の皆さん、小説書いてますか？ この記事について この記事に書いてあること この一ヶ月ほど、遅ればせながらLLMによる小説執筆の支援という試みを実地でやってみたので、その中で結構良かったなと思ったプロンプトを紹介する。 使用したモデルはClaude 3 Opus。 この記事で書かないこと 生成AI「で」小説を書くことについての記事であり、生成AI「に」小説を書かせることについての記事ではない。 具体的に言うと、LLMに小説の本文を出力させる話ではない。本当のところを言うとちょっとは試したけど、ちょっと試したくらいでは全然使い物にならなかった。色々と工夫すれば違うかもしれないが、自分の場合、色々と工夫するほど興味を抱かなかった（だって、小説書くのが趣味なのに、そこは渡したくないだろ）。 一般的な注意事項 小説ないしはその原型となるアウトラインをテキストファイルにしてまるごとClaudeに読

IntroductionInspired by the cross-functional cooperation promised by DevOps, platform engineering has begun to emerge in enterprises as an explicit form of that cooperation. Platforms curate and present foundational capabilities, frameworks and experiences to facilitate and accelerate the work of internal customers such as application developers, data scientists and information workers. Particular

はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、

Raspberry Pi を新しくしてからメトリクスの可視化を行っていなかったので Grafana Cloud で見れるようにセットアップしようと Grafana のサイトを見ていたら Alloy というものの存在を知ったので試してみる。 https://grafana.com/docs/alloy/latest/https://github.com/grafana/alloyGrafana Alloy is a vendor-neutral distribution of the OpenTelemetry (OTel) Collector. Alloy uniquely combines the very best OSS observability signals in the community. Alloy はベーダーニュートラルな OpenTelemetry Collector

こんにちは、メルカリの生成AIチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事[1]では商品レコメンド改善のお話をさせていただきましたが、今回は、大規模言語モデル (LLM) やその周辺技術を活用して30億を超える商品のカテゴリ分類を行なった事例を紹介します。 ChatGPTの登場によりLLMブームに火がついたということもあり、LLMは会話を通じて利用するものだと認識されている方が多いと思いますが、LLMが有する高い思考能力はさまざまなタスクを解決するためのツールとしても非常に有用です。他方、その処理速度の遅さや費用は大規模なプロジェクトでの活用にあたっての障壁となり得ます。 本記事では、こうしたLLMの課題を克服するためにさまざまな工夫を施し、LLM及びその周辺技術のポテンシャルを最大限に引き出して大規模商品データのカテゴリ分類問題を解決した取り組みについ

2024/04/10に行われたOCHaCafe Season 8-3「シン・Kafka」で使用したスライドです

PHPカンファレンス小田原(以下 ぺちこん小田原)に行ってきた。 このブログはその熱量の高さを思い出しながら、小田原駅前のスタバで書いてる。 カンファレンスで話をしたこと 懇親会キーノートで内省を勝ち取る、そのためには具象と抽象を往復して具象化の引き出しと抽象化の概念の理解を深めようという話をした。 そのために日報や週報からふりかえりし、能力を獲得していく。という話。 でもこれ、カンファレンスに参加すること自体が具象と抽象のスキルを強く獲得するチャンスだなって思ったので、感想と合わせて書く。 ちなみに文章中に出てくる経験学習モデルの話はスライドで説明している。 speakerdeck.com 経験という具象を疑似体験として聴く カンファレンスに行くと色んなセッションを聴くことができる。 もちろんぺちこん小田原でも最高だった。 至極のセッションの中で自分の中のベストトークを選ぶとしたらたつき

今、自分が所属している会社では、いわゆるフルサイクルなアプリケーションエンジニアがほとんどで、SRE のような、システムを運用改善することを専門にするメンバーは居ません。一方でそれなりにプロダクトの数は多く、各種ミドルウェアの運用で困っているのを見かけることがあります。 色々な人が似た問題に悩むのはもったいないので、「MySQL を運用したことがある人からすると、こういう考え方をする」という風な目線で勉強会を行いました。せっかくなので社内の情報を抜いたうえで公開します（同じようなことを色々な場所で言っていて、その都度作り直しているから……というのもあります）。 speakerdeck.com ちなみに DB のどこで悩むかはだいぶ業界ドメインに左右されると思っています（それはそう）。ゲーム業界なんかは、激しくスパイクするワークロードな上にミスったときの機会損失が激しいので、シャーディングを

アメリカでは、Z世代の女性たちが｢ブッククラブ（読書会）｣を復活させた。 ブッククラブの組織を支援するBookclubsのデータは、自分たちのブッククラブを立ち上げる若い女性が増えていることを示している。 ただ、このトレンドの背景には、人とのつながりに対する根強い憧れがある。 ここ数カ月だけでも、Z世代の女性たちはありそうでなかったものを自分たちのイメージで再構築している。 オルタナティヴ・メタルバンドのKORNは｢ガーリーポップ｣と呼ばれるようになり、歴史的に男性優位のスポーツだったF1は正式に女子のためのアドレナリン全開の趣味となった。そして今、ブッククラブが脚光を浴びている。 モデルのカイア・ガーバーからケンダル・ジェンナーまで、今をときめく女性有名人は皆、自分のブッククラブを持っている。TikTokには｢イケてる女子のためのお薦め本｣があふれ、若い女性たちはブッククラブを立ち上げた

小夜 @jBt247GRkxQVvcT 社会人なりたての娘は帰ってくるとその日にあったことなどを私に話す。私はうんうんと聞いてる。そこにたまたま夫が帰宅して私たちの会話が聞こえると要らないアドバイスをしてくる。娘は嫌な顔をしていなくなる。話を聞いて欲しいだけだって娘が中学のころから何回も言ってるのに。アドバイスとか求めてないのよ。求めてる時はそう言うから。夫が会話に入ってくると空気が悪くなる。 2024-04-13 08:38:07

功利主義に向き合う いきなりだが、どうもおれは功利主義者らしい。反出生主義などの持論を述べていたら、そう指摘された。 なるほど、反出生主義論者のベネターの考え方は功利主義的かもしれない。 とはいえ、おれは功利主義をよく知らない。「最大多数の最大幸福？」くらいのものだ。なので、おれは本を読んでみることにした。 功利主義 (岩波文庫) たとえば、有名なJ.S.ミルなどはなんといっているのだろう。『功利主義』の冒頭はこんな文章で始まる。 正と不正の判断基準をめぐる論争は、解決に向けた進展が少しも見られない。人間の知識の現状を作り上げている環境要因のうちで、これほど期待はずれなものはほとんどない。 最も重要なテーマに関する思索でありながら、長いあいだ立ち後れたままであり、期待はずれという点でここまで際立っている環境要因はほとんどない。 哲学が誕生して以来、最高善に関する話題、あるいは同じことになる

出版界隈の端っこにいる人間だけどさ。 もともと売れている本が、さらに売れるだけの糞賞。書店員なんか一部を除いてベストセラーしか読んでないので、ベストセラーにさらにブーストがかかって他の本との格差がえらいことになるだけの糞賞。売れていないけど良作を書いている作家の、モチベーションと売上を低下させている糞賞。本屋大賞のノミネーション10作品が長期間本屋のいい場所を占拠し続けるので、選に漏れた良作が埋もれるだけの糞賞。書店員の多数決という糞システムを採用しているので、同じような作家ばかりがノミネートされる糞賞。本屋大賞が影響力を持ちすぎたせいで、出版社も書店相手にゲラを読ませて帯コメントを取るなどの糞行為をはじめ、書評家・評論家の立場が低下し業界の批評機能を麻痺させている糞賞。 早く終われこんなもの。出版界の癌やろ。 参考: https://anond.hatelabo.jp/201404131

今年の本屋大賞が決定しました。ググって見るのもめんどくさい人がいると思うんで以下ラインナップ。 1 『村上海賊の娘』和田竜 2 『昨夜のカレー、明日のパン』木皿泉 3 『島はぼくらと』辻村深月 4 『さようなら、オレンジ』岩城けい 5 『とっぴんぱらりの風太郎』万城目学 6 『教場』長岡弘樹 7 『ランチのアッコちゃん』袖木麻子 8 『想像ラジオ』いとうせいこう 9 『聖なる怠け者の冒険』森見登美彦 10 『去年の冬、君と別れ』中村文則 で何が言いたいかって、書店員か、もしくはある程度書店に行く人が見ればわかるんだけど、これもう売れてるんですよ。 出版社がわざわざ「○万部突破！！」の絶賛ポスター持参で来るくらい売れてるんです。 本部からPOPもバンバン来てるわけです。これこれこう平積みにどうこう。で売れるわけです。ランキング棚にも乗るわけです。もっと売れます。 どれもこれも書店員も常連客も

3/30 に X で Terraform がトレンド入りしていて何事かと思ったら Terraform が公式ドキュメントとしてスタイルガイドを出したようです。 Terraform Style Guide いままで Terraform のスタイルに関して信頼できるドキュメントといえば Google Cloud の Terraform を使用するためのベスト プラクティス ぐらいしか知らなかったのですが、 Terraform 公式がようやく出してくれてありがたい限りです。 これでわざわざ社内の Terraform 規約を設けずとも「公式ドキュメントに従いましょう。」の一言で済みます。 ということで一通り読んだのでまとめました。 原文だと構文の簡単な使い方なども書いてありますが以下の要約ではだいたい省略しています。 詳細は原文を読んで確認してください。 要約 スタイルガイドについて コードのスタ

The flexibility of Terraform's configuration language gives you many options to choose from as you write your code, structure your directories, and test your configuration. While some design decisions depend on your organization's needs or preferences, there are some common patterns that we suggest you adopt. Adopting and adhering to a style guide keeps your Terraform code legible, scalable, and m

生成AI以前と以後で、会社のあり方は決定的に変化していくのだと思う。 たとえば、昨日はとある会議で、「この(AI)サービスの原価はいくらか」という議論が沸き起こった。 AIサービスなのだから、AIの利用料くらいしかかからないかというとそうでもない。実際、AIを動かすためにはAIそのものにかかるお金以外の人件費がかかる。誰かに売る人の人件費や、システム開発のための人件費や、サポートのための人件費だ。ただ、AIサービスの場合、人件費を極限まで最小化することができる、という点が決定的に違う。 また「AIの利用料」も、「APIの利用料」なのか、ベアメタルサーバーの月額利用料なのか、それとも自社に持っているGPUマシンの電気代なのか、という議論のポイントがある。 あまり多くの人は語らないことだが、実は起業には再現性がある。 つまり、一度でも事業をうまく立ち上げたことがある経験を持つ人は、次も事業をう

言葉の定義 モバファクの 1on1 の目的 1on1 で自分が大事にしていること 1on1 はメンティーの時間である 1on1 はメンターの時間でもある 1on1 初回 今使っている 1on1 のフォーマット 体調 半期目標の進捗振り返り ネクストアクションの振り返り うまくいかなかったこと・もっとよくなりそうなところ・うまくいったこと・その他に話したいこと ネクストアクション 1on1 の中でのやりとり お休みの取り方がわからない 最近見積もりの精度が高くなっている 朝会の議事録をとるようにしたい 最近チームの動きがぎこちないと感じている 1on1 定期的な振り返り まとめ こんにちは。駅メモエンジニアの id:dorapon2000 です。 今回は自分自身がメンター側として実施している 1on1 について、どのように実施しているのかご紹介しようと思います。 1on1 のやり方はメンター