LLMが得意なのは文章の生成よりも読解 LLMという読み手には編集がいらない 人間が読み手であることをやめるまでは 商売は厳しく LLMのおかげで滑らかな自然言語をコンピューターで気軽に使えるようになった。ウェブを中心に、生成AIで出力された（とおぼしき）文章を見かける機会も増えた。これからもっと増えるだろう。特にコンピューター技術の解説という分野では、生成AIの出力がそのままコンテンツとして公開されていることも多い。ウェブだけではなく、書籍のようなオールドメディアでも、すでに生成AIが下書きや校正に使われている。もしかしたら、さらにアグレッシブな使い方がまかり通っているかもしれない。 生成AIがあれば、もう技術書などいらないような気もする。誰かが生成AIで解説コンテンツを作る必要すらないだろう。知らない技術が出てきたら、その場でAIチャットに解説してもらえばいい。誰がAI時代にコンピュー

世は大 AI 時代ということで、調べ事や開発に様々な AI を利用するようになりました。 AI 失業だの SaaS is dead だのと騒がしいですが、そういうのは今日は置いておきます。 AI を使うのも良いですけど、せっかくソフトウェアエンジニアをやっているのですから、自分で作ってみるのもいいですよね。 結論から先に書いておくと、AIエージェントも今どきは簡単に自作できるようになっています。 この記事では Google 製の Agent Development Kit (ADK) を使いますが、何を使うにせよ、そもそも AI エージェントがどう動いているか理解しておかないと効率が悪いです。 それだって AI に聞けば出てくる、、わけですが、まあ人間が要点をまとめた記事にもまだ五円くらいは価値があるかなってことでまとめてみました。 ... お察しの通り、AI に指示して書かせたわけですけ

転職・求人情報サイトのtype エンジニアtype スキル 「便利なものを作ったら負け」OSS界の巨人・mattnが語る、アウトプットの心理的ハードルとの付き合い方 NEW! 2026.02.03 スキル GoOSSプログラミング インプットだけでなくアウトプットが重要という話は、もはや定説と言っていい。ブログを書く、OSSを公開する、技術記事を発信する。そうした活動が評価や機会につながるケースは、枚挙にいとまが無い。 ただ、アウトプットが大切だと分かっていても、実際に行動に移せないエンジニアが多いのも事実だろう。こんなコードを見られたら恥ずかしい、マサカリが飛んできたらどうしよう……。そうやって完璧な成果物を目指すあまり、つい手が止まってしまう。 そんな中、呼吸をするようにコードを書き、全世界へ公開し続けている男がいる。VimやGoのコントリビューターとして知られるエンジニア・mattn

Findyスキル偏差値や発信力レベルの上位者に、日々のアウトプットで得られた経験や継続のコツを尋ねる連載企画。今回のゲストは、スキル偏差値「Go 74.4」「TypeScript 74.3」「JavaScript 67.0」、発信力「レベル10」のsyumaiさんです！コミュニティ・勉強会の主宰や、技術関連の執筆を精力的に手がけるsyumaiさんへ、これまでのアウトプット活動の変遷や、継続のモチベーションを聞きました。 コミュニティ活動のきっかけは、強い危機感― まずはアウトプット活動を始めたきっかけを教えてください。 syumai：新卒1年目で当時職場があった五反田周辺の技術コミュニティ「Gotanda.rb」「Gotanda.js」「Meguro.es」などに参加したのが始まりです。新卒で入社した会社が少人数のチームだったこともあり、「もっと視野を広げなくては」という強い危機感を覚えて

僕はRustでRubyのJITを書く仕事をしているのだが、去年の12月くらいから、趣味ではRubyでRubyのJITを書いている。 それまではC言語でコード生成を行なうMJITを5年くらいメンテしていたのだが、先月、Rubyで機械語を直接アセンブルするRJITに差し替えた。 github.com なので、今Rubyのmasterブランチには、会社で業務として開発しているRust製のYJITと、僕が趣味で開発しているRuby製のRJITの2つのJITコンパイラが存在している。余談だが、JITの開発をしすぎてRubyの作者であるまつもとさんのコミット数を最近抜いた。 なぜMJITをやめたのか MJITも結構がんばっていて、去年開発していたRuby 3.2ではMJITのコンパイラの実装をCからRubyにフルスクラッチした上、バックグラウンド処理をpthreadからfork + SIGCHLDで行

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