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name	prek-toml
description	prek (pre-commit 互換の高速 Rust 製フック管理ツール) の設定ファイル prek.toml の記述・編集・トラブルシュートを支援。repo 定義 (remote/local/meta/builtin)、フック設定、ファイルフィルタリング (regex/glob)、priority スケジューリング、環境変数、ワークスペースモード、builtin フック、auto-update に関する質問時に使用。

prek.toml 設定リファレンス (v0.3.9)

prek は pre-commit の Rust 製高速代替。prek.toml (TOML) と .pre-commit-config.yaml (YAML) の両フォーマットに対応。

トップレベルキー

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Ruri — PostgreSQL / DuckDB 向け SQL ツールチェーン

Note

このドキュメントは LLM によって生成され、人間による校正を経て公開されています。

Caution

このツールは現在開発中で、オープンソースとして公開される予定はありません。 このツールは一部機能を制限して無料で利用できるプランを提供する予定です。

Ruri は PostgreSQL を中心とした SQL ツールチェーンです。SQL クエリファイルから型安全なコードを生成する ruri generate、SQL Formatter の ruri fmt、SQL Linter の ruri lint、宣言的スキーママイグレーションの ruri migrate を提供します。DuckDB への対応も並行して進めています。

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Python 向け

リレーサーバー

from moqt import Relay

relay = Relay(
    cert_file="server.crt",
    key_file="server.key",

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% uv run examples/capture.py --video-device "Elgato Facecam MK.2" --resolution 720p --fps 120 --capture-format yuy2 --duration 10 --player --native-buffer
=== Available Devices ===
  [0] Elgato Facecam MK.2
  [1] MX Brio
  [2] OBS Virtual Camera

=== Opening device 0 (0x32100000fd90094) ===
Device: Elgato Facecam MK.2

=== Supported Formats ===

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#!/usr/bin/env python3
"""
webcodecs-py は絶賛開発中です。

blend2d-py でダミー映像を生成し、webcodecs-py で AV1 エンコードして mp4-py で MP4 ファイルに出力するサンプル

必要な依存関係:
    uv add blend2d-py mp4-py

使い方:

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#!/usr/bin/env python3
"""アニメーション版四角形

半透明の四角形が画面内を移動し、端に当たると跳ね返るアニメーションサンプルです。
"""

import random
import cv2
from blend2d import Image, Context, CompOp

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時雨堂 座談会 (2025-09)

• 日時: 2025-09-26 (金) 15:00-17:00
  • 18:00 まで延長戦あり
• 申込期限: 2025-09-26 (水) 15:30
• 主催: @voluntas 時雨堂
• 会場: 時雨堂 Discord サーバー
• 配信: 時雨堂 Sora Labo

目的

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Run uv run pytest tests/test_network.py -v -s
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.12.11, pytest-8.4.0, pluggy-1.6.0 -- /__w/fault-injection-testing/fault-injection-testing/.venv/bin/python
cachedir: .pytest_cache
rootdir: /__w/fault-injection-testing/fault-injection-testing
configfile: pyproject.toml
plugins: asyncio-1.0.0
asyncio: mode=Mode.AUTO, asyncio_default_fixture_loop_scope=None, asyncio_default_test_loop_scope=function
collecting ... collected 1 item

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import asyncio
import errno  # Added for e.code == errno.ENOENT
import os
import sys
import time
import traceback

from pyroute2 import (
    AsyncIPRoute,  # IPRoute を AsyncIPRoute に変更
    NetlinkError,

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import duckdb
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "pfnet/plamo-embedding-1b", trust_remote_code=True
)
model = AutoModel.from_pretrained("pfnet/plamo-embedding-1b", trust_remote_code=True)

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"