はじめにこちらのドキュメントにしたがって、チュートリアルを実行します。前回作成したアプリに機能を追加します。 データベースのトランザクションとリアルタイム性を維持するため、Convexのquery関数とmutation関数は、外部へのfetch（データ取得）呼び出しができません。しかし、実際のアプリケーションでは外部サービスと通信する必要があるため、Convexはaction関数を提供しています。action関数を使うと、同期エンジンが外部世界にアクセスできるようになり、その結果をミューテーション関数を通じてデータベースに書き戻すことができます。 本チュートリアルでは、このaction関数を使って、チャットアプリからWikipedia APIを呼び出し、トピックの要約を取得する機能を実装します。実装アクション関数 getWikipediaSummaryこの関数を公開APIとしないようにするため、internalActionを使用。この関数は、指定されたトピックでWikipediaのAPIに単純なfetchを行う。ctx.sch
はじめにConvex.devは、モダンなアプリケーション開発者向けに設計されたフルスタックのバックエンド・アズ・ア・サービス（BaaS）です。特に、リアルタイム性とTypeScriptによる型安全な開発を重視している点が大きな特徴です。Convexの主な特徴リアルタイムデータベース: Convexは、データベースの変更をすべての接続中のクライアント（フロントエンド）に自動でリアルタイムに同期します。これにより、リアルタイムなチャットアプリやコラボレーションツールを、WebSocketなどを自分で管理することなく簡単に構築できます。TypeScriptによるフルスタック開発: データベースのスキーマ、クエリ、バックエンドのロジック（サーバーレスファンクション）をすべてTypeScriptで記述できます。これにより、フロントエンドからバックエンドまで一貫して型安全な開発が可能になります。サーバーレスファンクション: バックエンドのロジックはサーバーレスファンクションとして実行され、データベースに直接アクセスできます。cronジョブや、外部サービス
モノレポ（monorepo）とは複数のプロジェクトやアプリケーションのコードを、一つのGitリポジトリで管理する開発手法のことです。これは「マルチレポ（multirepo）」という、プロジェクトごとに個別のリポジトリを持つ手法とは対照的なアプローチです。モノレポの具体的な構成例モノレポの構成は、親となるリポジトリの中に、複数の独立したプロジェクトが子ディレクトリとして配置されているのが一般的です。/my-monorepo <-- 親リポジトリ├── /packages <-- プロジェクトをまとめるディレクトリ│ ├── /web-app <-- 子プロジェクト1：ウェブアプリケーション│ ├── /api-server <-- 子プロジェクト2：APIサーバー│ ├── /ui-library <-- 子プロジェクト3：共通UIコンポーネント│ └── /shared-utils <-- 子プロジェクト4：共通関数└── package
はじめにこちらのページにしたがって、self-hosted n8n instanceでREST APIを使ってみます。OpenAPI documentself hostedは、こちらAPI Keyの作成Settings > n8n API ページを開き、API Keyを生成するAPI呼び出し GETの例# For a self-hosted n8n instancecurl -X 'GET' \ '<N8N_HOST>:<N8N_PORT>/<N8N_PATH>/api/v<version-number>/workflows' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'X-N8N-API-KEY: <your-api-key>'Workflowリストの取得export MY_API_KEY=xxxxxxxxx
はじめにビギナー用の学習コースがあり、こちらから始められますが、あまりに簡単すぎるため、チャプター４：ワークフローのデザインから始めます。また、このコースをすすめるには、以下を実行する必要があります。コース完了時のバッジ取得のためには、n8n forumに参加するテストデータのAPIにアクセスするためこちらに登録し、Emailで認証情報(*1)を受け取りますAirtableアカウントを生成するAirtableのPersonal accecc token でアクセストークン(*2)を作成するname: n8n credentialscopedata.records:readdata.records:writeschema.bases:readAccess: all resource または以下で作成するbaseを指定するDiscordアカウントを作成するDiscodeのn8n serverにアクセスするcourse-level-1チャンネルにアクセスできることを確認する
はじめにn8nのこちらのページに従って、環境構築してみます。Dockerを使ってn8nをインストールする利点は、以下のようにまとめられます。環境の統一性: OSの違いによる互換性の問題をなくし、クリーンで一貫した環境にn8nをインストールできます。簡単なセットアップ: データベースなどの設定が簡単になります。高いポータビリティ: 別のサーバーや環境への移行がスムーズに行えます。また、Docker Composeを使うことで、より簡単にn8nをセットアップできます。Docker hubのn8nio/n8nページも参考にする。Docker volumeの作成% docker volume create n8n_data% docker volume inspect n8n_data[ { "CreatedAt": "2025-08-09T06:07:11Z", "Driver": "local",
はじめにこちらのチュートリアルをためす。n8nアカウントとOpenAIのモデル用のcredentialが必要。Chat triggerノード、AI Agentノード、OpenAI Chat Modelノード、Simple Memoryノードを使い、簡単にAIチャットを構築でき、プロンプトの変更できること学ぶチュートリアルCreate Workflowをクリックし、ワークフロー作成を開始するAdd first stepをクリックし、Chat triggerノードを追加するChat triggerのノードコネクターをクリックし、AI Agentノードを追加するChat Modelコネクターをクリックし、OpenAI Chat Modelを追加する Create new credentialをクリックするCredential selectorにOpenAIで作成したAPI Keyを入力し、保存するOpen chatボタンをクリックし、チャットウィンドウを開くメッセー
はじめにn8n（エヌエイトエヌ）は、さまざまなアプリケーションやサービスを連携させて、業務プロセスを自動化するためのワークフロー自動化ツールです。IFTTTやZapierといった他の自動化ツールと比較されることが多いですが、n8nには以下のような特徴や利点があります。主な特徴と利点オープンソース: n8nはオープンソースとして提供されており、セルフホスト版を利用すれば、無料でフル機能を使うことができます。これは、Zapierのような商用サービスとは異なる大きな特徴です。ローコード/ノーコード: ドラッグ＆ドロップでノードと呼ばれる処理ブロックを組み合わせることで、プログラミングの知識がなくてもワークフローを視覚的に構築できます。豊富な連携サービス: 700以上のサービスと連携可能で、GitHub、Slack、Googleスプレッドシート、Gmail、LINEなど、多様なアプリケーションをつなげて自動化できます。柔軟なカスタマイズ性: 他のツールでは難しい複雑な処理や、HTTPリクエストを使った独自の連携も可能です。AI連携:
ADKとは？Google の Agent Development Kit (ADK) Web UI は、Google が提供するオープンソースのフレームワークである Agent Development Kit (ADK) の一部として提供される、AI エージェント開発のためのブラウザベースのインターフェースです。これは、主に Gemini などの大規模言語モデル（LLM）を活用した AI エージェントの設計、開発、デバッグ、テストをより直感的かつ効率的に行うために作られています。簡単に言えば、AI エージェントをコードで記述しつつ、その動作をブラウザ上で視覚的に確認・調整できる「開発環境」です。ADK Web UI でできることADK Web UI は、以下のような機能を提供することで、AI エージェント開発のプロセスを効率化します。エージェントの定義と構成の視覚化: エージェントがどのような役割を持ち、どのようなツールを使用し、どのように動作フローをたどるのかを、グラフィカルに把握できます。プロンプトのテストとデバッグ: エージェン
GoogleGenAI (とGoogle AI Studio) と Vertex AI は、どちらもGoogleの生成AIモデルを利用するためのものですが、ターゲットとするユーザーと提供する機能の範囲が大きく異なります。Google AI Studio & GoogleGenAI (APIキーを利用)ターゲットユーザー:AIモデルを素早く試したい個人開発者スタートアップ企業研究者生成AIのプロトタイピングを手軽に行いたいユーザー主な目的:生成AIモデル（特にGemini）への手軽なアクセスとプロトタイピング: Geminiモデルの機能を簡単に試し、アプリケーションに組み込むためのAPIキーを提供します。迅速な開発: @google/genai のようなクライアントライブラリを使うことで、わずかなコードでAIモデルの推論機能をアプリケーションに組み込めます。実験と学習: 直感的なUIでプロンプトをテストしたり、モデルの挙動を調整したりできます。特徴:無料枠での利用が可能: 多くの機能が