サーバーレス従事者に求められるスキルと責任：実証調査に基づく考察
サーバーレスコンピューティングの普及に伴い、開発者や組織は、この新しいパラダイムの利点を最大限に活用するために必要な特定の役割、責任、スキルを理解することが不可欠です。
PyGen：オープンソース大規模言語モデルを用いたPythonパッケージ自動生成システムの紹介と評価
PyGenは、ユーザーの要求に基づいてPythonパッケージを自動生成するシステムであり、オープンソースの大規模言語モデルとプロンプトエンジニアリングを活用することで、パッケージの構造、コード、ドキュメント、テストを自動的に生成する。
素晴らしいiOS設定ページの構造をマスターする：なぜそれが重要なのか、そしてどのように構築するのか
すべてのアプリに設定ページがあるにもかかわらず、その設計に関するリソースは驚くほど少ない。設定ページは、アプリが「本格的な」アプリであると感じさせるために不可欠な要素である。
オープンソースの新潮流： ライセンス再定義、フォーク、そしてコミュニティへの影響 - 組織的な力学の分析
ベンダー主導のオープンソースプロジェクトにおける、収益性向上のためのライセンス変更と、それが引き起こすフォークは、プロジェクトの組織構造を大きく変え、ユーザーやコントリビューターに混乱をもたらす。
R*-圏：ヒルベルト空間の理論の代数的側面を抽象化した概念
ヒルベルト空間の圏の代数的な側面を抽象化したR*-圏は、加法性や準アーベル性など、アーベル圏と類似した特徴を持つ。
高度言語モデルはソフトウェアエンジニアリングにおけるプロンプトエンジニアリングの必要性をなくすのか？： 最新LLMの費用対効果と課題に関する実証的研究
高度言語モデル（LLM）はソフトウェアエンジニアリング（SE）タスクを大幅に進歩させましたが、特に推論モデルにおいて、その利点と費用対効果のバランスを慎重に評価する必要があります。
エージェントによるエージェント評価：エージェントを用いたエージェントシステムの評価手法
従来のエージェントシステム評価手法は、最終結果のみに焦点を当てて中間過程を無視したり、人手に頼りすぎる傾向があるため、新たな評価手法として「エージェントによるエージェント評価（Agent-as-a-Judge）」フレームワークを提案する。
単一のプロンプトではモデルは構築できない: 質問分解を用いたLLMベースのドメインモデリング
大規模言語モデル（LLM）はドメインモデリングの自動化に役立つ可能性を秘めているが、単一のプロンプトでは複雑なモデルを生成するには不十分であり、人間のモデリングプロセスのように質問を分解するアプローチが有効である。
モバイルエンジニアが経験するバックエンド開発の学びと課題
長年のモバイルエンジニアとしての経験を持つ筆者が、新規プロダクトのバックエンド開発に携わった経験を通して、フロントエンド開発とは異なるバックエンド開発の概念や注意点、学びについて解説する。
Pythonで文字列を結合する際の注意点 - str.join()を使ったより良い方法
Pythonで文字列を結合する際、ループ処理による方法よりも、str.join()メソッドを使う方が、簡潔で効率的である。
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