GitHub Copilot Coding Agentで消費するプレミアムリクエスト等を集計してみた
ここ2週間ほどGitHub Copilot Coding Agentを試していました。 そこで利用状況に基づき、消費するプレミアムリクエストやGitHub Actionsの
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調べようと考えたきっかけ GitHub Copilot Coding Agentを使っていると、言葉足らずでも空気を読んでくれるような印象を持ちました。 特に印象的だったのは、同一の
数日前にPublic PreviewになったGitHub Copilot Coding Agent、これは試さねばと思って課金しました。 そこで軽く試してみて感じたこと・考
職場の同僚と「生成AI活用に必要なものはなにか?」という議論をする中で得られた、自分の答え。 生成AIの出力を鵜呑みにせず「仮説」として取り入
解決したい問題 Amazon Bedrock AgentはTerraformでリソース定義できるようになっている。 Bedrock AgentsはSlackなどから容易に呼び出せるよう
入力トークン1Mあたりの料金(USD) 入力トークン1Mあたりの料金(USD)をまとめた。 色:各社提供のサービスで分類 マーク:各モデルのリリー
調査対象 調査するのはGenUと呼ばれる、生成AIに関するサンプル実装。 https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases-jp これはaws-samplesで公開されているサンプル実装なのだが、社
最近考えていることを言語化しておく。 モジュールのインタフェース設計の重要性が増す これまでもソフトウェア開発における実装コストは下がり続けてい
生成AIの社内活用に向けた、思考整理用のメモ。 NotebookLM Googleが開発している、RAGのようなアプリ。 https://notebooklm.google/ NotebookLMの現状・トレンド 主な
LLMを試していく上で、ローカルで実行できることは重要な選択肢の一つになりうると感じたので試してみた記録。 検証環境 MacBookAir M2(メモリ16GB) O