本日21:00から書籍『TypeScriptコードレシピ集』出版記念イベント開催です💐 急な開催にもかかわらず、申し込みが200人を超えました。 JS・TSの基礎、推しレシピの解説、裏話、質疑応答をざっくばらんに話します。ぜひご参加ください →

TypeScript 7 RCでは、以前提供されていた「tsgo」がメインの「tsc」に統合された🌻 『TypeScriptコードレシピ集』のサンプルコードには、800を超えるTypeScriptファイルがあるが、TypeScript 7 RCでも動作することを確認済み。 本日12:00からのイベントでも紹介👶 #TS_findy#

TypeScriptを学習するときの最初のハードルは環境構築ですよね？🥲 『TypeScriptコードレシピ集』のイチオシ工夫として、700を超えるサンプルファイルに「クリックだけ実行できるリンク」を仕込みました💐Microsoft純正のTS Playgroundがブラウザで立ち上がり、JavaScriptの実行、TypeScriptの型チェックができます。まずはTypeScriptコードを書く楽しさ、実行する楽しさを感じた後に、じっくり環境構築を学びましょう。 プレイグラウンドリンク、全書籍で流行ってほしい〜🚀 #TypeScriptコードレシピ集#

Ubieの鹿野です。先日出版した『TypeScriptコードレシピ集』の出版記念イベントをFindyで開催します💐 活用方法や推しレシピ、AIエージェント全盛期におけるプログラミング学習の重要性について喋ります。 ぜひご参加ください！ #TS_findy#

このあと12:00からFindy「鹿野さんに聞く！『TypeScriptコードレシピ集』で磨く実践力」が開催されます🚀 書籍の紹介、新しいJS・TSの話、推しレシピ、AI時代の学習について紹介。 各種媒体あわせて申込みが300人を超えたとのことです🌼 #TS_findy#

明日お昼12:00からは、『TypeScriptコードレシピ集』の出版記念イベントです💐 書籍を買おうか迷っている人、すでに買ってくださった人、最新のTypeScriptやJavaScriptを学びたい人は、ぜひご参加ください🚀 TypeScript 7の話もあるよ😍 #TS_findy# #TypeScriptコードレシピ集#

ご清聴ありがとうございました！ 質疑応答が一番楽しかったです。一緒にJavaScript・TypeScriptを楽しく学びましょう🚀 #TypeScriptコードレシピ集#

🧩 「外側は裁量、内側は決定論」。プロンプトだけで手順を守らせると脆い——という課題を、Skillsと埋め込み型インタプリタを統合し、実行可能なコードで解くアプローチです。 タイトル: Building workflows for agents with Skills and Interpreter URL: 📝 概要 本記事は、再利用可能な振る舞いパッケージ「Skills」と、エージェントのハーネスと並んで動く埋め込み型TypeScriptランタイム「Interpreter」を統合したInterpreter Skillsを解説します。SKILL.mdが「いつ使うか」を、index.tsが「どう実行するか」を担い、エージェントは適用判断と入力だけを決め、モジュールが決定論的な実行を担います。 ❓ 解決する課題 エージェントは裁量的な判断は得意でも、決定論的な手順の遂行は苦手です。プロンプトだけの手順遵守は脆く、ステップを飛ばしたり順序を入れ替えたりします。300以上の項目を処理するような複雑な多段ルーチンでは、コンテキストをまたいで一貫性を保たせると「コンテキスト不安」が生じていました。 💡 方法論と提案手法 ・Skillsは段階的開示を用い、コンパクトなスキル一覧を見て関連するものだけ詳細を読み、プロンプトから分離してバージョン管理・共有可能な単位にします ・Interpreterはデフォルトでアクセスが制限され、ファイルシステム・ネットワーク・ツール・サブエージェントは明示的に公開した分だけ使えます ・スキルモジュールはサブエージェントをコードからプログラム的に生成・管理し、モデル介在のステップでなくコードから複雑なタスクグラフを編成します ・パースやフィルタ、グルーピングといったローカル操作はTypeScriptコードで表し、ツール面を絞ってモデルが扱いやすくします 🎯 ユースケース GitHubのIssue・PR・ディスカッションを取得し、項目ごとにサブエージェントで要約を作り、別のサブエージェントで分類・クラスタリングするトリアージなど、状態の多い多段ワークフローに向きます。 📊 評価と意義 ・「概ね指示に従ったか」ではなく「期待した関数を呼んだか」という具体的な問いを立てられ、必要な手順が正しい入力で実行されたかを測定できます ・モデルは一度呼び出すだけで、モジュールがワークフロー全体を決定論的に編成し、コンパクトな構造化オブジェクトを返します ・モデルは戦略的制御を保ちつつ、重要な手順はレビュー可能・テスト可能なコードで実行され、エージェントの作業をバージョン管理・テスト・コードレビューといったソフトウェア工学の実践へ移行させます #AIエージェント# #DevTools#

🦢 コード補完で終わらない、ローカル実行の汎用AIエージェント。Rust製でデスクトップ・CLI・APIから使え、GitHubスター48.9kのGooseがLinux Foundation傘下になりました。 タイトル: aaif-goose/goose URL: 📦 概要 Gooseは、任意のLLMでインストール・実行・編集・テストまで行う汎用AIエージェントです。Rustで書かれ、macOS/Linux/Windowsでローカルに動作し、デスクトップGUI・CLI・組み込みAPIの3つの入り口を持ちます。 ❓ 解決する課題 従来のコーディングアシスタントは「コードの提案」に閉じがちでした。Gooseはこれを越え、調査・執筆・自動化・データ分析・日常の生産性まで、エージェントが実際に環境を操作して幅広いタスクをこなします。 🛠 機能の説明 ・15以上のLLMプロバイダ（Anthropic、OpenAI、Google、Ollama、OpenRouter、Azure、Bedrockなど）に対応します ・API キーに加え、既存サブスクリプション（ACP経由）でも認証できます ・オープン標準のMCP（Model Context Protocol）で70以上の外部ツールと接続します ・コードベースの64.4%がRustで、UIはTypeScript中心です 🎯 ユースケース IDEやコード提案に縛られず、ターミナル・デスクトップ・API埋め込みのどこからでもエージェントを呼べます。自動化やデータ分析など、日常ワークフローへAIエージェントを組み込みたい場面に向きます。 📊 実績 ・GitHubスター48.9k、フォーク5.2kという強い採用 ・もともとblock組織のプロジェクトでしたが、Linux FoundationのAgentic AI Foundation（AAIF）へ移管されました ベンダー中立なオープンエージェント基盤としての位置づけが強まっています。 #AIエージェント# #OpenSource#

# Palantir Foundryを学ぶ 🚀 ノーコードでは届かない複雑なロジックを、ソフトウェア工学の品質管理ごとデータ基盤に持ち込む。それがCode Repositoriesです。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Code Repositories(Pythonトランスフォーム) URL: 📝 概要 Code Repositoriesは、Foundry内で本番品質のコードを作成・協働するためのWebベースの統合開発環境(IDE)です。基盤にあるGitリポジトリをブラウザのUIから操作でき、コマンドライン無しでチーム開発を進められます。プラットフォーム固有の機能を備え、データエンジニアリングにソフトウェア開発の作法をそのまま適用できます。 🔧 機能の説明 バージョン管理とコラボレーションが中核です。 ・ブランチ作成・コミット・リリースタグ付けといったGit操作をWeb UIから実行できます ・プルリクエスト(PR)でコードレビューを行い、権限は「高度に設定可能」でレビュー必須化などの品質保証を支えます ・IntelliSense、リンティング、エラーチェック、文脈に応じたヘルプダイアログがすべてのリポジトリ種別で利用できます ・Transformsリポジトリでは、Python・Java・SQLでのデータ変換ロジックを記述し、プレビューとデバッグが可能です ・FunctionsリポジトリはオントロジーをネイティブにサポートしTypeScript/Pythonで低レイテンシのビジネスロジックを実装できます 🛠 実践的な使い方 ・PySparkを用いて、数十億行規模の名寄せや複雑な業務ルールをコードで実装します ・PRレビューを必須に設定し、マージ前に第三者の確認とCIチェックを通すことを強制します ・ユニットテストを組み込み、変換ロジックの回帰を防ぎます ・Functionsリポジトリでは、オントロジーのデータ型に基づくオートコンプリートを活かして安全にロジックを記述します ・モデル開発リポジトリで機械学習ワークフローもプラットフォーム内に取り込みます 🎯 ユースケース ・Pipeline Builderでは表現しきれない複雑な名寄せ・業務ルールをPySparkで実装 ・「本番直編集によるデグレ」を、レビュー必須化とブランチ運用で構造的に排除 ・派生KPIや検証ロジックをFunctionsとして実装し、各アプリから再利用 ・MLモデルの学習・推論コードをガバナンス下で管理 ⚠️ 注意点 ・ドキュメントの日本語訳は機械生成で未検証である旨が記載されており、ローカライズ内容には精度上の限界がある可能性があります ・リポジトリ種別(Transforms/Functions/Model)ごとに対応言語や用途が異なるため、目的に合った種別を選ぶ必要があります ・プロコード環境ゆえ、レビュー・CI・テストの運用ルールを組織として整備しないと品質管理の効果が出ません #PalantirFoundry# #DataEngineering#