こんにちは、皆さん！マイクです！今日は2025年8月29日、金曜日です。

さて、今日も元気に「zenncast」をお届けします！今日のトレンドの記事を紹介していきますよー！それでは、早速始めましょう！

前回紹介した記事は、夏休みの終わりこそ復習しておきたい、ES2016以降のモダンJavaScript再入門、Figma MCPを攻略して最高のコード生成を実現する、そしてAIで要件精度を高めてチーム生産性を向上させる具体的な実践方法といった内容でしたね！

それでは、今日紹介する記事の本数は5本です！それでは、さっそく1つ目の記事からいきましょう！

1つ目の記事は「uv pip install torch --torch-backend=auto」についてです。この内容では、Linux OS上でNVIDIA GPUを使用してPyTorchをインストールする手順が説明されています。まず、NVIDIA Driverをインストールする必要があり、続いてPythonのプロジェクト管理ツール「uv」を使ってプロジェクトを作成します。具体的には、NVIDIA Driverのインストールから始めて、次にuvをインストールし、プロジェクトを作成します。その後、PyTorchをインストールし、CUDAが正しく利用できるか確認します。uvの特徴として、依存関係管理が迅速であり、再現性のある環境構築が可能です。この手法を使うことで、チーム開発や長期プロジェクトが効率的に進められるようになります。

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次に、2つ目の記事「Excel関数の数式エンジンをTypeScriptで実装したらプログラミング言語の実装みたいで面白かったので解説してみる」を紹介します。この記事では、Excel関数の計算エンジンをTypeScriptでゼロから実装した経緯と仕組みについて解説されています。開発中のKANNAレポートでは、Excelの帳票電子化サービスを提供し、数式の依存関係を管理していますが、math.jsのパース処理による遅延が問題でした。そこで、独自の計算エンジンを実装し、高速化に成功しました。具体的には、構文解析、逆ポーランド記法への変換、スタックマシンでの評価という3つのステップで進められています。特にIF関数における処理フローも詳細に解説され、プログラミング言語の動作原理を体験できることが期待されています。

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続いて、3つ目の記事「Claude Codeで、サブエージェントをまとめるサブエージェントを作って、コンテキストを汚染させないようにしてみた」についてです。この内容では、Claude Codeのサブエージェント機能が紹介され、メインのルールファイルから専門知識を分離することで出力精度を向上させる方法が解説されています。著者は「エキスパートマネージャー」というエージェントを作成し、どのサブエージェントを使うかの判断を容易にしました。これにより、コンテキストの保護やメモリ効率の向上が図られています。具体的には、メインエージェントがエキスパートマネージャーに質問し、選択された専門エージェントが回答を返す仕組みが説明されています。

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さあ、4つ目の記事「クエリそのままパフォーマンスを改善 BigQuery パフォーマンス向上テクニック」に移りましょう！この記事では、BigQueryのパフォーマンスを向上させるためのテクニックが紹介されています。SQLやテーブルスキーマを変更せずに適用できる機能として、Advanced Runtime、History based optimization、Optional Job Creation Mode、CMETAなどがあります。これらの機能によって、データの読み取りや集計処理が効率化され、特に小規模なクエリでのオーバーヘッドを最小化することができます。将来的にはこれらの機能がデフォルトで有効になる予定であり、エンジニアは設定を意識せずともパフォーマンスを向上させることができるようになります。

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最後に、5つ目の記事「Figma MCPって本当にすごいの？」を紹介します。Figma MCPは、生成AIが他のサービスと連携するためのルールで、特にFigmaのデザインをHTMLやCSSに変換する際に使用されます。著者はFigma MCPを使ってWebページを作成し、その結果を分析しました。初回の試みでは精度が低かったものの、修正依頼を重ねることで精度が向上し、特にコンポーネントごとに指示することで良い結果を得ることができました。ただし、指示を多く出しすぎると精度が低下するため、細かく分けて指示することが推奨されています。

さて、今日はここまでです！今日紹介した記事を駆け足でおさらいしましたが、次回も楽しみにしていますよー！詳しい内容はショーノートに書いてあるので、ぜひチェックしてみてくださいね！番組の感想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！マイクでした！