Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LINE絵文字概観 / FFTT #465
Search
Masaya Nakamura
December 24, 2021
Programming
5k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
LINE絵文字概観 / FFTT #465
https://shiromoji.hatenablog.jp/entry/2022/01/16/235051
Masaya Nakamura
December 24, 2021
More Decks by Masaya Nakamura
See All by Masaya Nakamura
で、モノレポにして結局どうだったの? / FFTT #522
mashabow
0
60
uchino-sensors: 温湿度センサーで値をとってグラフにするよくあるアレ / FFTT #437
mashabow
0
3.6k
日本の新聞の題字あつめました
mashabow
0
3.1k
題字ペタペタ:Contentful + Gatsby で作るコレクションサイト / FFTT #409
mashabow
0
15k
古典プログラマが量子プログラミングをさわろうとした話 / FFTT #383
mashabow
2
160
ベジエ曲線のなめらかさの話 / Bézier Smoothness
mashabow
21
42k
書体見本帳をながめる / FFLT #12
mashabow
0
390
Other Decks in Programming
See All in Programming
プロポーザルを書いてもらう
pvcresin
0
570
Oxlintはいいぞ(続)
yug1224
1
320
Claude CodeとAgentCore Gatewayを繋ぐ際の認証認可 / Authentication and authorization when connecting Claude Code with AgentCore Gateway
har1101
2
350
源内ハンズオン概要編
hideg
0
200
複数の Claude Code が"放置"されてしまう問題をCLI ダッシュボードを自作して解決した話
sumihiro3
1
710
What's New in Android 2026
veronikapj
0
270
Flow は今どうなっているか
mizdra
PRO
0
660
これって Effect でできたのでは? / TSKaigi Mashup Kansai #2
susisu
0
250
属人化した知識を、 AIが辿れる地図にする
pkshadeck
PRO
1
200
引き算の組織 ― アウトカムとAIに全振りするために辞めたこと ― / Organization by Subtraction
hirokiyamamoto14
PRO
0
270
実装をデザインガイドラインに追従させるための取り組み / 260731-dip-mosh-design-system
dachi023
0
6.9k
言葉の格闘技のススメ~紙とペンと言葉から始める、キャリアの描き方~
progresscicada
2
170
Featured
See All Featured
Navigating Team Friction
lara
192
16k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.1k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.3k
Unlocking the hidden potential of vector embeddings in international SEO
frankvandijk
0
900
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.6k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
390
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
300
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
331
25k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
1.1k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.7k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.2k
Transcript
-*/&ֆจࣈ֓؍ ݄ ''55 !NBTIBCPX
ۙگ w ϑϩϯτΤϯυΤϯδχΞ࠾༻Ͱόλόλ w ৽ϝϯόʔͷΦϯϘʔσΟϯάͰόλόλ w ݄ʹࢠͲ͕࢈·ΕΔ༧ఆͰ४උʹόλόλ
-*/&ֆจࣈͷશମ૾
ྺ࢙ w ݄ɹإɾه߸ɾݐɾಈͳͲͷֆจࣈछྨΛఏڙ։࢝ w ݄ɹϜʔϯϒϥϯͳͲͷ-*/&ΩϟϥΫλʔͨͪͷֆจࣈ͕छྨՃ w ݄ɹίχʔͳͲछྨͷֆจࣈΛՃɺ·ͨҎલ͔Β͋ͬͨֆจࣈͷ͏ͪݸͷσβΠϯΛ৽ௐ w ͜ͷλΠϛϯάͰॳΊͯɺֆจࣈΛͭͷελϯϓͷΑ͏ʹͯ͠τʔΫը໘ʹදࣔͤ͞Δ͜ͱՄೳʹ w
݄ɹֆจࣈΛେ෯ϦχϡʔΞϧ͠ɺ छྨҎ্ͷֆจࣈ͕ར༻Մೳʹ w ݄ɹτʔΫʹจࣈΛೖྗ͢Δͱɺ͓͢͢Ίͷֆจࣈ͕ొ͢ΔαδΣετػೳ͕ొ w ݄ɹ จࣈͷʮσίจࣈʯ͕৽ͨʹՃ w ݄ɹϛοΩʔϚεɾϋϩʔΩςΟͳͲਓؾΩϟϥΫλʔΛֆจࣈʹͨ͠-*/&ֆจࣈΛൢച։࢝ w ݄ɹϢʔβʔ੍͕࡞ͨ͠ʮ-*/&ΫϦΤΠλʔζֆจࣈʯΛൢച։࢝ w ݄ɹϝοηʔδͰΩϟϥΫλʔ͕ಈ͘ʮΞχϝʔγϣϯֆจࣈʯΛൢച։࢝
Ұൠ͚ͷྨ w ݺͼํ͕͍͕͜͠ɺ͍Ζ͍ΖͳΓޱ͕͋Δ w ֆจࣈWTσίจࣈɹˡը૾ͷ༰͕Ϟϊ͔จࣈ͔ w ֆจࣈWTΞχϝʔγϣϯֆจࣈɹˡΞχϝʔγϣϯ͢Δ͔͠ͳ͍͔ w ެࣜֆจࣈWTΫϦΤΠλʔζֆจࣈɹˡ࡞ऀ͕اۀ͔Ұൠਓ͔
ٕज़తͳࢹͰͷྨ w ։ൃऀ͚υΩϡϝϯτʹΑΔͱҎԼͷछྨɻ໊લ͕͍͜͠ʜ
จࣈू߹ͱූ߸Խํࣜ w จࣈίʔυͷΛ͢Δͱ͖ɺҎԼͷͭͷଆ໘ʹ͚ͯߟ͑Δ͜ͱ͕ଟ͍ w ࠓճϓϨʔϯςΩετ͚ͩʹཹ·Βͳ͍ͷͰɺएׯϨΠϠʔ͕ͣΕΔ͕ʜ w จࣈू߹ʢූ߸Խจࣈू߹ɺDPEFEDIBSBDUFSTFUʣ w ʮจࣈʯͱʮ൪߸ʯΛͲ͏ରԠ͚Δ͔ʁ w
ූ߸Խํࣜʢจࣈූ߸ԽํࣜɺDIBSBDUFSFODPEJOHTDIFNFʣ w ʮ൪߸ʯΛͲͷΑ͏ͳσʔλදݱʹམͱ͠ࠐΉ͔ʁ
จࣈू߹
࠶ܝ w -*/&Ͱѻ͑ΔֆจࣈҎԼͷछྨ
6OJDPEFֆจࣈ w Έͳ͞Μ͕͍͍ͭͬͯΔ6OJDPEFֆจࣈ🤗🙊✅ w -*/&Ͱͦͷ··ͯ͑͢Δ w ݟͨڥґଘʢϑΥϯτґଘʣ w ͱͱຊͷܞଳ֤ࣾͷಠ࣮ࣗͩͬͨͷ͕ɺ6OJDPEFͰඪ४Խ w
ʑ৽͍͠ֆจࣈ͕ఏҊ͞Εɺ৹ٞΛܦͯՃ͞Ε͍ͯΔ w छྨҎ্ɺόϦΤʔγϣϯʢδΣϯμʔഽͷ৭ͳͲʣ ҧ͍ΛؚΊΔͱछྨҎ্
-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈ w ੲ͔Β͋ΔɺҰ൪ʮ-*/&ͬΆ͍ʯֆจࣈɻશ෦Ͱจࣈ
-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈ w ੲ͔Β͋ΔɺҰ൪ʮ-*/&ͬΆ͍ʯֆจࣈɻશ෦Ͱจࣈ
-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈ w -*/&0⒏DJBM"DDPVOU.BOBHFSιʔγϟϧ1-64ͷϝοηʔδϚωʔδϟʔ ͳͲɺ֤πʔϧͰ͑Δͷ͕͜ͷจࣈू߹ w -*/&ެࣜΞΧϯτ͔ΒͷϝοηʔδͰΑ͘ΘΕ͍ͯΔ
͕߹Θͳ͍ w શ෦Ͱจࣈ͕ͩɺ-*/&0⒏DJBM"DDPVOU.BOBHFSʹ͋Δͷจࣈ w ɹɹɹɹɹɹ͕ͳ͔ͥൈ͚͍ͯΔ w w
ʺ
-*/&ֆจࣈ w -*/&ΞϓϦͷֆจࣈύϨοτ͔ΒೖྗͰ͖Δֆจࣈ w -*/&ͷʮελϯϓγϣοϓʯ͔Βެࣜֆจࣈ ΫϦΤΠλʔζֆจࣈΛߪೖՄೳ
ϓϩμΫτ*%ͱֆจࣈ*% w ϓϩμΫτ*%ͱֆจࣈ*%ͷΈ߹ΘͤͰҰҙʹಛఆͰ͖Δ
όʔδϣϯҧ͍ w ࠨΛ֦ுͯ͠ӈʹͳͬͨʁ w ผʑͷϓϩμΫτ*%͕ ৼΒΕ͍ͯΔ w ͋͑ͯॏෳූ߸Խ
ʮ-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈʯͱͷؔ w -*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈɺ -*/&ֆจࣈͷͭͷϓϩμΫτͷதʹɺ ׂͯ͠ऩ͞Ε͍ͯΔ
ࡾऀͷแؚؔ w -*/&ֆจࣈ˪-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈ w -*/&ֆจࣈˬ6OJDPEFֆจࣈ⾘
ූ߸Խํࣜ
6OJDPEFֆจࣈ w 6OJDPEFֆจࣈɺ௨ৗͷ6OJDPEFͷϓϨʔϯςΩετ w ූ߸Խํࣜ6OJDPEFͰఆΊΒΕ͍ͯΔ w 65'ɺ65'ɺ65' w -*/&ͷ8FC"1*Ͱɺ࣮ࡍʹ+40/ͰΓͱΓ͞ΕΔ w
্༷ɺ+40/65'Ͱූ߸Խ͠ͳ͚ΕͳΒͳ͍ʢ3'$ʣ { "type": "text", "text": "Hello, world 🤗" }
-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈ w ίʔυදͷਐͷ͕ɺ6OJDPEFͷίʔυϙΠϯτʹରԠ͍ͯ͠Δ w ɹɹɹɹɹɹͳΒ6 w 6OJDPEFͷ1SJWBUF6TF"SFBʢࢲ༻ྖҬʣʹׂΓͯΒΕ͍ͯΔࢲ༻จࣈ w ࢲ༻ྖҬͷதͰ͋Εɺ͖ͳॴʹ͖ͳจࣈΛׂΓͯͯ0,
w ׂΓͯʹ͍ͭͯɺૹ৴ଆͱड৴ଆͰ߹ҙ͍ͯ͠ͳ͍ͱҙຯ͕ͳ͍ w ଞͷࢲ༻จࣈͰ6 '''͕༗໊
-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈ w ௨ৗͷ6OJDPEFֆจࣈͱࠞͥͯ͏͜ͱͰ͖Δ w ͲͪΒී௨ͷ6OJDPEFͷจࣈͳͷͰ { "type": "text", "text":
" & 🤗" }
-*/&ֆจࣈ w ΫϦΤΠλʔζֆจࣈ·ͰؚΊΔͱେͳʹͳΓɺ͜Ε͔Β૿͑ଓ͚Δ w Ұํɺ6OJDPEFͷࢲ༻ྖҬ จࣈ͔֬͠อ͞Ε͍ͯͳ͍
-*/&ֆจࣈ ૹ৴ w ϓϨʔϯςΩετ͚ͩͰදݱ͢Δ͜ͱΛఘΊɺ +40/தͷemojisϑΟʔϧυΛซ༻ͯ͠දݱ { "type": "text", "text":
"$→$→🤗", "emojis": [ { "index": 0, "productId": "5ac1bfd5040ab15980c9b435", "emojiId": "001" }, { "index": 2, "productId": "5ac1bfd5040ab15980c9b435", "emojiId": "002" } ] }
-*/&ֆจࣈ ड৴ w ૹ৴ͱඍົʹϑΥʔϚοτ͕ҟͳΓɺ ସͷจࣈྻͰදݱ͞Ε͍ͯΔͷ͕ಛ { "type": "text", "text":
"(love)→(hahaha)→🤗", "emojis": [ { "index": 0, "length": 6, "productId": "5ac1bfd5040ab15980c9b435", "emojiId": "001" }, { "index": 7, "length": 8, "productId": "5ac1bfd5040ab15980c9b435", "emojiId": "002" } ] }
-*/&ֆจࣈ ड৴ w 04ͷ௨ͳͲɺ-*/&ֆจࣈͷද͕ࣔͰ͖ͳ͍ՕॴͰɺ ସͷจࣈྻΛؚΜͩtextϑΟʔϧυͷͰදࣔ͞ΕΔ { "type": "text", "text":
"(love)→(hahaha)→🤗", "emojis": [ { "index": 0, "length": 6, "productId": "5ac1bfd5040ab15980c9b435", "emojiId": "001" }, { "index": 7, "length": 8, "productId": "5ac1bfd5040ab15980c9b435", "emojiId": "002" } ] }
-*/&ֆจࣈ ड৴ w ʮସͷจࣈྻʯͱʮ-*/&ֆจࣈʯରଟͷؔʹͳ͍ͬͯΔ͜ͱʹҙ w ͭ·ΓɺʮସͷจࣈྻʯɺTIPSUDPEFͱͯ͑͠ͳ͍ (happy)(happy) → (sleepy)(sleepy)
→ (beer)(beer) → (͋)(͋) →
͓ΘΓʹ
·ͱΊ w ҎԼͷछྨͷֆจࣈʹ͍ͭͯɺจࣈू߹ͱූ߸ԽํࣜΛݟͨ
ʮ-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈʯͷഇࢭ
ʮ-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈʯͷഇࢭ w εʔύʔηοτͰ͋Δʮ-*/&ֆจࣈʯʹऔͬͯΘΒΕΔ w ʮ-*/&ಠࣗͷ6OJDPEFֆจࣈʯΛؚΜͩաڈͷσʔλΛѻ͏߹ɺ Ͳ͔͜Ͱม͢Δඞཁ͕ग़ͯ͘Δ ഇࢭ
͓͠·͍