カテゴリー「Python」の記事一覧https://www.newswimmy.com/https://zenn.dev/dely_jp/articles/e8f130cb1b93e9https://zenn.dev/dely_jp/articles/e8f130cb1b93e9OpenAI APIの利用コスト削減に焦点を当てた記事です。 業務でOpenAI APIを利用しており、コスト増加に悩んでいるバックエンドエンジニア向けに、Batch APIの活用によるコスト半減の可能性を解説します。 レシートからの構造化データ抽出処理におけるAPI費用の最適化について具体的に言及しています。Fri, 10 Apr 2026 06:15:25 GMThttps://qiita.com/FukuharaYohei/items/9caec69fe961c7007178https://qiita.com/FukuharaYohei/items/9caec69fe961c7007178・Microsoft Foundry Agent Service, Streamlit, Cosmos DB を利用して、会話履歴を保存できるAIチャットアプリを構築する手順を解説。 ・AIアプリ開発における会話履歴の保存方法の重要性と、その解決策としてCosmos DBを紹介。 ・AI開発者、バックエンドエンジニア、データベースエンジニアなど、AIアプリケーション開発に関心のある層向け。Thu, 09 Apr 2026 10:35:17 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/c54b1ae8c8b293https://zenn.dev/dely_jp/articles/c54b1ae8c8b293・毎朝の定常レポートを、数値とテキストだけのものからチャート付きで可視化できるように改善しました。 ・Claude Code、Python（pandas, matplotlib）、Slack Bot（slack_sdk）を連携させ、1コマンドで実行可能なレポート生成システムを構築しました。 ・Claude Codeがコード生成の大部分を担当し、約1日で完成しました。 このレポートは、日々のKPIレポート作成に課題を感じているバックエンドエンジニアやデータサイエンティスト、または業務効率化に関心のあるエンジニア全般におすすめです。Tue, 07 Apr 2026 07:16:06 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/9962b33ad86bc3https://zenn.dev/dely_jp/articles/9962b33ad86bc3- Claude CodeとSnowflake MCPを活用し、dbtモデルのパフォーマンスチューニングを自動化する手法について解説しています。 - データエンジニアが担う幅広い業務の中から、特にパフォーマンスチューニングの難しさと、その自動化による効率化に焦点を当てています。 - データエンジニア、特にSnowflake環境でのパフォーマンス改善や効率化に関心のあるエンジニア向けの記事です。Thu, 02 Apr 2026 03:00:08 GMThttps://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/03/30/120000https://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/03/30/120000Slackに投稿されるエラーログのうち、既知のパターンに合致するものを検知し、自動で返信するAWS Lambda関数をPythonで作成する方法を紹介しています。 事前に定義したルールに基づいて、特定のエラーメッセージに対して「一時的なエラーです」といった定型文を返信することで、ログ確認の心理的・時間的コストを削減できます。 開発者やインフラ担当者で、Slackでのログ通知運用を効率化したいと考えている人向けの記事です。Mon, 30 Mar 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/compute/training-large-models-on-ironwood-tpus/https://cloud.google.com/blog/ja/products/compute/training-large-models-on-ironwood-tpus/Google Cloudの最新Ironwood TPU（第7世代）は、AIモデルのトレーニングにおける演算リソースの需要増大に対応するため、大規模なチップ構成と高度なハードウェア・ソフトウェア統合を実現しています。 この記事は、Ironwood TPU上でのトレーニング効率とパフォーマンスを最大化するための、JAXおよびMaxTextエコシステムにおける具体的な最適化手法（FP8ネイティブサポート、Tokamaxカーネル、SparseCoreへのオフロード、VMEMメモリパイプラインのファインチューニング、適切なシャーディング戦略の選択）を解説しています。 対象読者は、大規模AIモデルのトレーニングを担当するエンジニア、研究者、およびGoogle Cloudプラットフォームを利用してAIインフラストラクチャの最適化を目指す技術者です。Mon, 30 Mar 2026 02:10:00 GMThttps://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/03/30/100000https://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/03/30/100000AWSのCloudWatchログを、Slack WebhookとLambda関数を連携させてリアルタイムでSlackに転送する設定方法を解説しています。 ERRORやWARNレベルのログをフィルタリングし、Slack上で通知を受け取ることで、迅速な問題検知と対応が可能になります。 AWSでアプリケーションを運用しているインフラエンジニアやバックエンドエンジニア向けの記事です。Mon, 30 Mar 2026 01:00:00 GMThttps://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/03/24/173000https://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/03/24/173000・JavaにCPythonランタイムを直接組み込む「Project Detroit (Python版)」について、JNIではなくFFM API(Project Panama)を活用した実装を解説。 ・jextractによるC言語ヘッダからの自動バインディング生成や、GraalVMとの違い、JEP 472への対応についても触れている。 ・本物のCPythonエコシステムをJavaに組み込む実用主義的なアプローチと、CRubyへの応用可能性について論じている。Tue, 24 Mar 2026 08:30:00 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/aibrowser_use_cli_20chrome_devtools2.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/aibrowser_use_cli_20chrome_devtools2.html- コマンドラインからブラウザ操作を自動化できるPythonライブラリ「Browser Use CLI 2.0」がリリースされた。 - Chrome DevTools Protocolへの対応やセッション保持機能により、操作速度が2倍に向上した。 - 開発者、特に自動化やテストに関わるエンジニア向け。Sun, 22 Mar 2026 15:58:36 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/javajavascriptv8pythoncpythonproject_detroit.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/javajavascriptv8pythoncpythonproject_detroit.html- オラクルがJavaOne 2026で発表した「Project Detroit」は、JavaにJavaScriptエンジンV8とPythonランタイムCPythonを統合するプロジェクトです。 - このプロジェクトにより、Java、JavaScript、Python間の相互運用性が向上し、開発者はこれらの言語をより柔軟に連携させることが可能になります。 - 主に、Java、JavaScript、Python開発者、およびこれらの言語を組み合わせて利用する可能性のあるバックエンドエンジニアやプラットフォームエンジニア向けの発表です。Tue, 17 Mar 2026 16:11:19 GMThttps://knowledge.sakura.ad.jp/50023/https://knowledge.sakura.ad.jp/50023/・さくらのVPSとOpenClaw、さくらのAI Engine、Discordを連携させ、AIエージェントを構築する手順を解説。 ・LLMを活用したAIエージェントの最新トレンドと、その始め方について紹介。 ・VPSでのAIエージェント開発に関心のあるエンジニアや、AI技術の活用を検討している個人開発者向け。Tue, 17 Mar 2026 02:00:00 GMT