AI AI駆動開発

ChatGPTと GitHub Copilot Chat は、それぞれ得意分野と最適な用途が異なります。以下に整理しておきます：✅ ChatGPTに向いていること領域内容ビジネス相談アイデア検討、戦略立案、市場分析、収益モデル、競合調査など設計システムアーキテクチャ、プロジェクト構成、フレームワーク選定AI活用どんな業務にAIを使うと効果的か、などの企画技術調査「このエラーはなぜ出るのか？」といった幅広い調査や背景説明複数ツール連携「ShopifyとGA4とMeta広告の連携」など広い視点が必要な相談✅ GitHub Copilot Chat に向いていること領域内容実装サポート「この関数バグってる？」「ユニットテスト書いて」など具体的なコード編集ファイル横断複数ファイルにまたがる変更点を提案・自動化したいときローカル環境との連携現在のプロジェクトを読んだ上で補完・修正・新規生成したいとき小さなタスクの自動化「このReactコンポーネント、CSSモジュールに分けて」など素早い修正🎯 使い分けまとめ（簡潔）シーン推

AI AI駆動開発

🧠 GitHub Copilot の「エージェントモード」とは？これは Copilotが「自律的な開発アシスタント」として動くモードです。目標を伝えると、Copilotが複数のファイルを分析し、提案・修正・実行の手助けをしてくれる機能です。✅ できること（例）エージェントモードでは、こんなことができます：タスク例Copilotの動き「バグを修正して」コード全体をスキャンし、問題箇所を見つけて提案「このコードにAPI呼び出しを追加して」必要なインポート、関数、エラーハンドリングなどをまとめて挿入「この機能をNext.jsで書き直して」フォルダ構成やルーティング含めて再構築案を提示🧪 現在の特徴サイドバーに「Ask Copilot」や「Agents」などのUI が出る複数ファイルを横断して意図を理解VS Code限定の機能（2025年時点）Copilot Chatと統合されている（チャット＋ファイル操作）🔧 表示されたものの意味（例）表示UI意味Goal:目標やタスク（例：

AI AI駆動開発

GitHub Copilot Chat は、VS Code 内で Copilot とチャット形式でやりとりできる強力な開発アシスタントです。コードの説明、バグの原因調査、リファクタ提案などができます。✅ GitHub Copilot Chat の設定と使い方🔧 必要なもの項目要件VS Code最新版推奨GitHub アカウントCopilot の有料サブスクリプション拡張機能GitHub Copilot Chat（別途インストール）① 拡張機能をインストールVS Code 左側の拡張機能アイコンをクリック「GitHub Copilot Chat」と検索GitHub Copilot Chat をインストール💡「GitHub Copilot」拡張も同時に必要です。先に入れておくとスムーズ。② GitHub アカウントでログインインストール後、右下に「Sign in to GitHub」が出ることがありますGitHub にログインし、Copilot Chat にアクセス許

AI AI駆動開発

VS Code で GitHub Copilot を使い始める手順は、以下の通りです。✅ GitHub Copilot を VS Code で使う手順① 必要なもの✅ Visual Studio Code (VS Code)（最新版推奨）✅ GitHub アカウント（Copilotのサブスクリプションが必要）② VS Code に Copilot 拡張機能をインストールVS Code 左側の拡張機能アイコン（四角4つのアイコン）をクリック検索バーに「GitHub Copilot」と入力「GitHub Copilot」拡張機能を選んで「インストール」③ GitHub アカウントでログイン拡張機能インストール後、右下に「Sign in to GitHub」が表示されたらクリックブラウザが開くので、GitHubアカウントでログインし、アクセスを許可サブスクリプションを持っていない場合は、7日間のトライアルか有料プランの選択画面に進みます④ 設定

AI AI駆動開発

GitHub CopilotとはGitHub Copilot（ギットハブ・コパイロット）とは、AIがコードをリアルタイムで提案・補完してくれる開発支援ツールです。GitHubとOpenAIが共同開発し、プログラマーの作業を大幅に効率化します。🔍 一言で言うと：✨「AIがペアプロの相棒になってくれるコードアシスタント」✨🧠 どう動くの？自然言語のコメントや関数名を元に、AIがコードの続きを予測例： // Fetch user data from API と書くと、自動的にfetch関数を提案してくれる🛠️ できること（主な機能）機能説明✍️ 自動コード補完数行～関数単位で自動生成🔄 コード変換Copilot LabsでTypeScript → Pythonなど変換💬 コードの意味を説明「この関数何してる？」などの自然言語質問も可能（Copilot Chat）🧪 テスト生成テストケースの自動生成📚 ドキュメント作成コメントやREADMEの作成支援⚙️ 対応エディタVi

Shopify

① 前提条件Shopify Partners アカウントShopify開発ストアVercel アカウントGitHub アカウント（Vercel連携用）Node.js（推奨 v18+）npm または pnpm② アプリテンプレートを作成npx create-remix@latest --template shopify/app-template-remixcd app-template-remixこのテンプレートは、Shopify OAuth認証App Bridge対応（埋め込みアプリ）Webhook処理 などが最初から組み込まれています。③ 環境変数を設定.env ファイルを作成して、以下のように設定します：SHOPIFY_API_KEY=xxxSHOPIFY_API_SECRET=xxxSCOPES=read_products,write_productsSHOP=your-dev-store.myshopify.comHOST=localhos

Shopify

Homepage (Top page) titleHTMLのhead > titleへ、{homepage title} - {Store name}が表示されるOnline Store > Preferences > Title and meta description > Homepage titleSettings > General > Store detailsの最初の項目がProfileであり、Store name, Store phone, Store email を設定できるHomepage meta descriptionHTMLのhead > meta name="description"へ表示されるOnline Store > Preferences > Title and meta description > Homepage meta description320文字までPage title and meta descripti

Shopify

はじめにsafaricom開発者ポータルとはM-PesaのB2C、C2B、B2B取引向けREST APIエンドポイントを提供します。Curl、Ruby、PHP、Python、Node.js、Javaなどのサンプルコードと、APIリクエストごとのJSONレスポンス例が用意されており、利用開始をサポートします。用語M-PESA:　ケニアで提供されているモバイル送金サービスで、ユーザーが携帯電話を通じてお金を保管したり送金したりできるサービス。Daraja API:　safaricomの提供するM-PESAの支払い中心のREST APIの総称。Command IDs:　取引の種類を指定するための一意のコマンド。Salary Payment:　登録済みおよび未登録のM-PESAユーザーの両方に送金をサポートする給与支払い機能。Business Payment:　一般的な企業から顧客への支払いで、M-PESA登録ユーザーのみをサポート。Promotion Payment:　顧客へのプロモーション支払い。M-PESAの通知メッセージはお祝いのメッセ

Shopify

はじめに以下に、ローカル開発、Docker使用、一括デプロイ、環境変数管理を実現する方法として、「AWS Serverless Application Model (SAM)」を使ってLambdaアプリケーションを構築する手順を紹介します。なぜSAMが適しているのか？一括管理が簡単:複数のLambda関数を1つのテンプレートで管理。Dockerサポート:Lambda公式Dockerイメージをローカルで利用可能。環境変数管理:SAMで環境変数を設定するか、.env ファイルを統合可能。一括デプロイ:SAMで簡単に一括デプロイが可能。手順ディレクトリ構成以下のようにプロジェクトを整理します。lambda-application/├── template.yaml # SAMテンプレート (Lambdaアプリケーション全体を定義)├── .env # 環境変数ファイル (ローカル開発用)├── src/

Amazon

はじめにAPI Gateway、EventBridege、Webhookから呼び出すLambda関数を、ローカルでデバッグしやすい環境をつくります。手順必要なツールのインストールAWS CLIAWS SAM CLI (Serverless Application Model CLI)Dockerプロジェクトの初期化AWS SAM CLIを使ってプロジェクトを作成します。% sam init SAM CLI now collects telemetry to better understand customer needs. You can OPT OUT and disable telemetry collection by setting the environment variable SAM_CLI_TELEMETRY=0 in your shell. Thanks for your help! Learn More: https://docs.aws.amazon.co