投稿者「krote」のアーカイブ

妻も私も、ようやく症状は落ち着きつつあり、私はたんが絡んだような咳が出てしまうくらい。
ただ、この咳というのがやっかいで、むせるような咳になってしまうので周りからしたら不安を感じてしまうのですよね。
本人としては、確かに咳は辛く、夜寝るときもなかなか眠りにつくことが出来ない苦しさはあるもの、それ以外は至って普通。
ランニングも普通にこなしているような状態であります。

気がつけば今年も残り10日。
最後がこんな病気がちな終わり方をしてしまうのはなんとも悲しいので、なんとかして復活して家族一同年をこすことができればいいな、と思います。

健康って大事ですね

Software Design1月号

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Software Design 1月号が届いた

ソフトウェアデザイン 2025年1月号

1月号の特集は認証技術と、Web APIテスト。

パスキーかー。
最初に話を聞いてから随分と立つ気がするけれど、いつまで立っても最前線と言われ続けているけれどどこまで実装されているんでしょう。
私がB2Bが多いのでB2Cであれば、見ている風景は随分と違うのかもしれません。

今号から新連載となるものもいくつかあってちょっと面白いなと思ったのは「一歩踏み出すための技術広報戦略の立て方」という連載でした。
著者はハイヤールーの玉田さん（https://www.wantedly.com/id/tamaclaw_hireroo）。

本連載で書かれている、会社が抱えるProblem

リファラルや自己応募の比率が低い
シニアなエンジニアにリーチできない
エンジニアに選ばれない

これはまさにその通り。
昨今は特に売り手市場が続いていて、中途採用が非常に厳しい感じがします。
（足元では変わりつつあるようにも感じますが）

エンジニアに選ばれるためには、当たり前ですが選ばれる会社でなければいけないし、選ばれる会社であることを紹介しないといけないんですよね。

エンジニアによる発信というのもわかるにはわかるんだけど、そのあたりのインセンティブ設計。コントロールなどなど、難しいところ。

そもそもの話として、自社にスーパーエンジニアがいるわけでもなく、すでに情報発信している会社と比較するとどうしても見劣りする技術力。
それらを考えたときに、モチベーションを保ちつつ選ばれる会社になるための発信を続けるのって現実的なんだっけ？と考えると、ぐぬぬって感じになってしまいます。

とはいえ、Problemで上げたものはまごうことなき問題であって、この連載がこの先どういうことを教えてくれるのか、非常に楽しみです。

Copilot が使えるようになっていた！

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朝、メールを見ると。。。

おぉおぉ？
どゆこと？

メールにも書かれているけれど、いくつか制限があるようです

2,000 code suggestions a month: Get context-aware suggestions tailored to your VS Code workspace and GitHub projects.
50 Copilot Chat messages a month: Use Copilot Chat in VS Code and on GitHub to ask questions and refactor, debug, document, and explain code.
Choose your AI model: You can select between Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet or OpenAI’s GPT 4o.
Render edits across multiple files: Use Copilot Edits to make changes to multiple files you’re working with.
Access the Copilot Extensions ecosystem: Use third-party agents to conduct web searches via Perplexity, access information from Stack Overflow, and more.

制限として大きいのは2000コード提案と50チャットの部分。
なんかあっという間に制限に引っかかりそうな気がしますね・・・。
それも利用仕方の問題なのかな

最近、WebでCaludeのほうを使う機会のほうが多くなっている気もしますが、まだまだ生成AIを使ったスタイルに馴染みがないので手を動かせるようにしていきたいものです。

Watch Face を作ってみたい

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Garmin の Watch face はConnectIQアプリで入手することができるのですが、有料のものが多いのと、ちょっとごちゃごちゃしすぎる感じがします。

かといって、文字盤を自作することができるとして用意されているFaceItは項目数的にしょぼい。

であれば、自作することが出来ないだろうか？と思って調べてみるとVSCodeで開発環境を作ることができるということだったので、まずは開発環境を整えてみた

前提

VSCodeインストール済み
Javaインストール済み

公式の環境作成に関するページはこちら
https://developer.garmin.com/connect-iq/connect-iq-basics/getting-started/

SDKインストール

SDK取得のページからSDK Managerをダウンロード。起動する。
基本的にポチポチと進めていくことでSDKをインストールすることが出来た。
バージョンに関しては、執筆時点では 7.4.3が最新のようなのでこちらをCurrentとする

無事にインストールが済んだら、続いてVSCodeに拡張を追加していく

VCSCodeへのインストールと設定

VSCodeのExtensionとして「Monkey C」を検索、インストールする。
その後、VSCodeを再起動してコマンドパレット（Ctrl+Shift+P）から「Generating a developer Key」を選択。適当なフォルダを選択してKeyを出力する。

その後、Monkey C : New Projectを選択します

プロジェクト名を適当に入力。
WatchFaceなので安直にface1とかにしてみました

続いて、なんのプロジェクトかを選択します。
ここではWatch Faceですが、その他の選択肢が若干気になりますね。。。

テンプレートとしては、Settingもできたほうがいいと考えて「Simple with Settings」を選択します。

対応するAPIレベルを選択します。
APIレベルに関しては、どの機種がどのレベルを対応しているかの一覧が公式にあるので、必要に応じて選ぶことになります。

得に今回は複数の機種での用途を考えないので自分が持っている265が5.0.0だったのでそれを選択してみました

どの製品を対象とするのかを選択します。
このあたりはシミュレーターやストアへの公開時設定に影響を及ぼしそうです

無事、プロジェクトを作ることが出来ました。

Run and Debugをそのまま押下すると。。

無事にシミュレータも起動させることが出来ました！

ちょっと遊んでみたいと思います！

開発環境の構築は開発よりも難しい

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購読しているSoftware Designの12月号。

連載のLLMが前号に引き続きのHIL（Human In the Loop）をお題にしたもので、読んでいて面白そうだったので試してみることに。

リポジトリはこちらです
https://github.com/mahm/softwaredesign-llm-application/tree/main/14

やってみる

ReadMeにしたがって、ポチポチしていきます。
poetryというのは初めて使います。正直言って、業務でPythonを使っているわけじゃない身としては、試しに触るたびに新しいパッケージマネージャーを使わされている気がします。
なんでPython使いはパッケージマネージャーをどんどん作るのでしょう。
どれだけパッケージ使いづらいんでしょうかね。。。
それとも、「俺が作る最強のパッケージマネージャーを見せてやる」ってイキってる人が多いということなのかもしれません。

さて、最終的に実行を行ってみるのですが。。。

ModuleNotFoundError: No module named 'pydantic_core._pydantic_core'
Traceback:
File "C:\Dev\llm\softwaredesigne\softwaredesign-llm-application\14\.venv\Lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\exec_code.py", line 88, in exec_func_with_error_handling
    result = func()
             ^^^^^^
File "C:\Dev\llm\softwaredesigne\softwaredesign-llm-application\14\.venv\Lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 590, in code_to_exec
    exec(code, module.__dict__)
File "C:\Dev\llm\softwaredesigne\softwaredesign-llm-application\14\app.py", line 5, in <module>
    from agent import HumanInTheLoopAgent
...

知ってる。チュートリアルってエラーになるんだぜ。

この “pydantic_core.pydantic_core”が見つからないってのはOpenAI関連のLambdaレイヤーを構築する際に起こるエラーとググったら出てくる。
Lambdaレイヤーなんて作っちゃいないんだけど、どうやらWindows環境では確実にこうなるようだ。
Software Designにそんな環境依存の話書いてあっただろうか？と思わずひとりごちた。
ちくしょう。

正直、なぜLambdaレイヤーと言われているのかは定かではないけれど、対応にはFastAPIの0.99.0を入れるとある

Lambda Layers で No module named ‘pydantic_core._pydantic_core’
https://qiita.com/ganessa/items/bb67517a095f2c510926

試して見る

C:\Dev\llm\softwaredesigne\softwaredesign-llm-application\14> pip install fastapi==0.99.0
...
Using cached starlette-0.27.0-py3-none-any.whl (66 kB)
Installing collected packages: pydantic, starlette, fastapi
  Attempting uninstall: pydantic
    Found existing installation: pydantic 2.9.2
    Uninstalling pydantic-2.9.2:
      Successfully uninstalled pydantic-2.9.2
  Attempting uninstall: starlette
    Found existing installation: starlette 0.41.2
    Uninstalling starlette-0.41.2:
      Successfully uninstalled starlette-0.41.2
  Attempting uninstall: fastapi
    Found existing installation: fastapi 0.115.4
    Uninstalling fastapi-0.115.4:
      Successfully uninstalled fastapi-0.115.4
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
composio-core 0.5.40 requires pydantic<3,>=2.6.4, but you have pydantic 1.10.19 which is incompatible.
Successfully installed fastapi-0.99.0 pydantic-1.10.19 starlette-0.27.0

なんかERRORは出るものの、最終的にはpydantic-1.10.19がインストールされた。
さて試してみる