#ミス・ターゲット💘# ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 第𝟒・𝟓話ゲスト解禁☘🎀 莉子 役 / #北原もも# 沙羅 役 / #田代すみれ# 『和月堂』でアルバイト中の すみれ(#松本まりか#)と遭遇する 女子高生を演じます🍡💕 ドラマ初出演のお二人の登場シーンにも注目です🔍 第𝟒話 明日よる𝟏𝟎時放送✨ #ocha_norma#

「CI/CDのYAML、もう手で書きたくない」——その願いを叶えにきた研究です⚙️ 自然言語の説明から、リポジトリに合ったパイプラインを自動生成します。 タイトル: AutoPipelineAI: Context-Aware CI/CD Pipeline Generation from Natural Language URL: ⚙️ 概要 本研究は、自然言語の説明からCI/CDパイプライン構成を自動生成するシステム「AutoPipelineAI」を提案しています。LLMを活用し、リポジトリの構造を解析したうえで、GitHub ActionsやGitLab CI/CD向けのプラットフォーム固有スクリプトを生成し、検証とフィードバックで品質を担保します。 ❓ 解決する課題 現代の開発では、テストやデプロイを自動化するCI/CDパイプラインが欠かせませんが、その設定は難しく時間のかかる作業です。 ・GitHub ActionsやGitLab CI/CDなど、プラットフォームごとに異なる構文を理解する必要があります ・その複雑さが設定ミスや生産性の低下を招きます ・特にDevOps経験の浅い開発者にとっては、大きな参入障壁になっていました 💡 方法論と提案手法 AutoPipelineAIは、3つの主要コンポーネントで構成されます。 ・リポジトリ認識型の解析：プロジェクト構造を分析し、どんな言語・依存・構成かという文脈を理解します ・LLMによる変換：開発者の自然言語による意図を、対象プラットフォーム固有の構成へ翻訳します ・自動検証とフィードバック：生成したパイプラインの正確さと使いやすさを確認し、必要に応じて修正します 単に文章をYAMLに変換するのではなく、リポジトリの文脈を取り込んでターゲット環境に合った構成を作る点が「Context-Aware（文脈認識）」たる所以です。 🌍 ユースケース / 実験結果 評価は、実務に直結する観点で行われました。 ・precision（精度）指標 ・構成の妥当性（configuration validity） ・手作業に対する労力削減（effort reduction） これらを通じて、「リポジトリ認識・自然言語駆動のCI/CD生成が、実用的で有望なパラダイムである」という初期的な証拠が示されました。DevOps専任がいない小規模チームのオンボーディングコストを下げる効果が期待されます。 #CICD# #DevOps#

【ミス群馬】安藤美姫にそっくり説、5chで「隠し子か？」→「どこがやねん」「似てない」と即否定…「2枚目は似てる」「髪型似てる」の声も　

ミスサー2025のりまちゃんと会えた🌟 班は違うけど #ピッパラの樹# 出演しているんです♡ 私のA班は今日14時から！ぜひ来て下さると嬉しいです！推し花のご検討もよろしくお願いいたします！ 🎫 💐

ミスSFC候補・白鳥桃夏さん 夢はアナウンサー 学生生活で大切にしていることは？ ✍🏼インタビュー @MISCOLLE @misssfc2026_01