皆さん、こんにちは！「zenncast」にようこそ！今日も元気にお届けします、MCのマイクです。今日は2024年6月6日、木曜日です。さあ、今日もZennで話題の記事を紹介していきましょう！

前回は「Python + VSCode の環境構築」、「React Hooksもりもり構成のチャット機能を考える」、「vuejs/core のソースコードを探検する楽しさ」と、プログラミングや開発に関する興味深い記事をお届けしましたね。

さて、今日の「zenncast」では5本の記事を紹介します。それでは、さっそく紹介していきましょう！

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まず1つ目の記事は「中級 Vim 操作」です。この記事では、Vimの基本操作から一歩進んだ、中級者向けの機能やテクニックを紹介しています。例えば、検索結果を次々と置換する「cgn」や、引用符で囲まれた範囲を選択する「i"」と「a"」などのテクニックが紹介されています。また、連番を簡単に作成する「g<C-a>」や、閉じ括弧の直前まで削除する「])」の使い方も詳しく解説されています。他にも、挿入モードでのインデント操作やレジスタの中身を挿入する方法、Vimを電卓のように使うテクニックなど、実用的な情報が満載です。Vimを使いこなしたい方には必見の記事ですね！

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次に紹介するのは「ユニットテストってもう言わない！ CI/CD時代のテスト分類に最適なテストサイズという考え方」です。この記事では、従来の単体テストや結合テストの定義が曖昧であることから、Googleが提唱するテストサイズ（Test Sizes）の考え方を紹介しています。テストはSmall、Medium、Large、Enormousの4つに分類され、それぞれ実行時間とリソース利用に基づいています。例えば、Smallテストは1分以下で純粋なコードのみをテストし、Mediumテストは5分以下でデータベースやファイルを利用します。この記事では、この新しいテスト分類方法により、テストの実行効率が向上し、品質保証が強化されることが強調されています。

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3つ目の記事は「GNN-RAGで7BモデルでもGPT-4と同等の性能を引き出す」です。この記事では、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿さんが紹介するGNN-RAGという新しいシステムについて解説しています。GNN-RAGはKnowledge Graphを利用し、GNN（Graph Neural Networks）を使って関連データを取得することで、従来の手法と比べて性能向上を達成しています。特に、7BレベルのLLMでもGPT-4と同等の性能を引き出すことができる点が注目されています。複雑な質問に対する高い精度が期待できる新しい手法として、今後の発展が楽しみですね。

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そして4つ目の記事は「GitHub Actions に Arm64 ランナーが来たので Docker のマルチプラットフォームイメージをビルドしてみる」です。この記事では、2024年6月3日に追加されたGitHub ActionsのArm64ランナーを使って、Dockerのマルチプラットフォームイメージをビルドする方法を説明しています。従来のQEMUを使用した方法ではなく、Arm64ランナーを使うことでビルド時間を短縮し、効率的にイメージを作成することができるようになりました。この記事を参考にすることで、皆さんも簡単にマルチプラットフォームイメージをビルドできるようになりますよ！

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最後に紹介するのは「npmに公開していたパッケージをjsrにもpublishしてみた」です。この記事では、Denoが公開したJSR（JavaScript/TypeScript用のレジストリ）に、既にnpmに公開していたTypeScriptパッケージ「junit2json」を公開する手順を記録しています。JSRでのパッケージ作成やGitHub Actionsを使った自動化の設定方法、Provenance機能を使用したパッケージの信頼性向上について詳しく解説されています。npmとJSRの両方で公開するメリットや、セキュリティと利便性が高い点が強調されています。

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というわけで、今日紹介した記事を駆け足でおさらいしましたが、いかがでしたでしょうか？次回もまた、興味深い記事をたくさん紹介していきますので、お楽しみに！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてくださいね。そして、番組の感想やご意見もお待ちしています。それでは、また次回お会いしましょう！MCのマイクでした。バイバイ！