JJUG CCC 2024 Spring：テストコードが根付くチームを立ち上げるために考えたいこと | ドクセル
スライド概要 JJUG CCC 2024 Springでのスポンサーセッション「テストコードが根付くチームを立ち上げるために考えたいこと」の公開資料です。 シンプレクスは1997年の創業以来、メガバンクや大手総合証券を筆頭に、日本を代表する金融機関のテクノロジーパートナーとしてビジネスを展開してきました。現在では、金融領域で培った豊富なノウハウを活用し、金融機関以外の領域でもソリューションを展開しています。2019年3月にはAI企業のDeep Percept株式会社、2021年4月には総合コンサルティングファームのXspear Consulting株式会社がグループに加わり、創業時より付加価値の創造に取り組んできたシンプレクスとワンチームとなって、公的機関や金融機関、各業界をリードする企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進を支援しています。
ビジネスとエンジニアリングの接合点 そしてコード品質がそこに及ぼす影響 v1.1 / The Intersections of Business and Engineering, and The Impact of Code Quality There (v1.1)
2024-04-04 Findy コード品質が及ぼすビジネスへの影響 https://findy.connpass.com/event/313471/
本当は教えたくない、VScode拡張の最強プログラミングアシスタントAI Phind(導入・使い方) - Qiita
みなさんプログラムは書いていますでしょうか。この一年でChatGPTができ、CopilotにCopilot Chatなど色々なAIツールが出ていますが今回お勧めするのはPhindというAIアシスタントです。 Phindとは Phind(Phind.com)とは端的にいえばGPT-4を超えるコーディング能力に特化した言語AIです 参考リンク：大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る リンク内で言われているように、WebからChatGPTやGoogleのように簡単に使うことができますが、Phindの真髄はここでは味わえません。 Phindの真の実力 Phindの本当の実力はVScode拡張を使うことによって体感することができます。 PhindのベースモデルはPhind-CodeLlamaというものを使っています。これはMeta社が作ったCodellamaというプロ
ソースコードのハッシュ値を利用したCIの高速化 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、kintoneチームの川向です。 ソースコードハッシュ値計算ツールであるsverを導入してCIの高速化を行ったので、その紹介をさせてください。 この仕組みにより、通常は1時間かかるCIの実行時間が最善のケースでは20分程度に短縮可能になりました。 導入前の課題 解決方法の検討 sverを使ったテストのスキップによるCI高速化 kintoneでのsverの利用方法 sver設定ファイルの書き方 キャシュの保存先(GitHub Actions Cache、Amazon S3) sverを使ったジョブの書き方 sver情報生成ジョブ: ハッシュ生成とキャッシュの存在確認 ビルドジョブ: 依存ファイル以外に依存しないことの確認 テストジョブ: ジョブ成功後にキャッシュ保存 下流ジョブのifの書き方 結果 課題と今後の展開 まとめ 導入前の課題 kintoneのCIの大まかな構成は以下の
画像対応ChatGPTで設計図からコードの世界が実現しててやばい - きしだのHatena
アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
エンジニアの稼働率を上げれば上げるほど機能リリースが遅くなっていく｜mtx2s
組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ
コード品質はやはりビジネスに影響を与える - mtx2s’s blog
私たちソフトウェアエンジニアは、コード品質についてしばしば論ずるけれども、ではコード品質の良し悪しがどれほどビジネスに影響するのかと問われると、回答に窮する。只々、「コード品質が悪いと変更により多くの時間がかかります」だとか、「欠陥の修正に追われて開発時間が奪われます」だとか、個人の経験やエンジニア的一般論に頼った定性的な説明に終始するしかない。ソフトウェアを繰り返し変更する頻度が高いほど、コード品質が開発時間に影響を与えるのは確かにそのとおりだと思えるが、はたしてそれは、どれほどのインパクトなのだろうか。 2022年の研究論文 "Code Red: The Business Impact of Code Quality – A Quantitative Study of 39 Proprietary Production Codebases" では、コード品質がビジネスに与えるインパクト
僕たちが考える最強のNo-code AI ～行動認識AIをノーコードで実現するプラットフォーム構成例 | gihyo.jp
誰でも使えるNo-code AIを開発しよう 近頃、文章生成AIや画像生成AIが世間を賑わしています。文章生成AI「ChatGPT」は、わずか2か月でユーザー数が1億人を超え、画像生成AIサービス「DreamStudio」は、有償でありながら2か月でユーザーを150万人以上獲得しています。これらのAIサービスが爆発的なトレンドとなった背景には、「専門家が構築する」といったイメージのある従来のAIとは違い、「誰でも簡単に使える」という点が大きいと言えます。 このように、AIをもっと身近に、ふつうの人が作ったりカスタマイズしたりできるようにする動きがあります。それが「No-code AI」です。 No-code AIとは、その名の通り、コードを書かずにAIモデルを作れる手法のことを言います。No-code AIでは、ドラッグ＆ドロップやキー入力など簡単な操作でAIモデルを作ることができます
Reactベストプラクティスの宝庫！「bulletproof-react」が勉強になりすぎる件
Reactアプリケーションのアーキテクチャの一例として公開されているGitHubリポジトリ「bulletproof-react」が大変勉強になるので、私自身の見解を交えつつシェアします。 ※2022年11月追記 記事リリースから1年ほど経過して、新しく出てきた情報や考え方を盛り込んだ続編記事を書いていただいているので、こちらも併せて読んでいただければと想います（@t_keshiさんありがとうございます！）。 ディレクトリ構造が勉強になる まずはプロジェクトごとにバラつきがちなディレクトリ構造について。 ソースコードはsrc以下に入れる bulletproof-reactでは、Reactに関するソースコードはsrcディレクトリ以下に格納されています。逆に言えば、ルートディレクトリにcomponentsやutilsといったディレクトリはありません。 たとえばCreate Next Appで作成
ローカルPCでセルフホストできてGithub Copilotのように使えるコーディング補助AI「tabby」、Dockerイメージありなので早速使ってみたレビュー
Github Copilotのコーディングアシスト性能は目を見張るものがありますが、データを社外に持ち出せないなどの都合で泣く泣く使用を諦めている人も多いはず。そうした状況のなか、ローカルのPCでセルフホスト可能なコーディングアシストツール「tabby」が登場しました。 GitHub - TabbyML/tabby: Self-hosted AI coding assistant https://github.com/TabbyML/tabby tabbyはDockerから簡単に起動することが可能とのこと。Dockerのインストール方法については下記の記事の前半に詳しく記載してあります。 画像生成AI「Stable Diffusion」にたった数枚のイラストから絵柄や画風を追加学習できる「Dream Booth」が簡単に使える「Dreambooth Gui」レビュー - GIGAZINE
ChatGPTに匹敵する性能の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」のデータが公開され一般家庭のPC上で動作可能に
Vicuna-13BはChatGPTの90％の性能を持つと評価されているチャットAIで、オープンソースなので誰でも利用できるのが特徴です。2023年4月3日にモデルのウェイトが公開され、誰でも手元のPCでチャットAIを動作させることが可能になったとのことで、早速使い勝手を試してみました。 GitHub - lm-sys/FastChat: The release repo for "Vicuna: An Open Chatbot Impressing GPT-4" https://github.com/lm-sys/FastChat/#vicuna-weights 2023年3月30日にはオンラインで動作を試せるデモ版が公開されていました。デモ版の様子は下記の記事で確認できます。 ChatGPTやGoogleのBardに匹敵する精度の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」が公開され
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。 そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。 直近だと数年前のDeep Learn
GitHub Copilot にいいコードを書いてもらう方法 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部（次世代システム研究室）
D.M.です。 AI とともにプログラミングをしてみた体験記です。 モチベーション 2022年11月、 ChatGPT が登場したことにより、今の学生は AI にレポートを書かせるというような話が普通に出るご時世になりました。 ChatGPT は例えばプログラミングのお題を投げると AI がかなり高精度なプログラムを書いてレスポンスしてくれたりします。この技術は将来的に Google 検索を脅かす存在になるのではというほどの注目を集めています。 ペアプログラマー Github Copilot よりプログラミングに特化した AI サービスとして、 GitHub Copilot があります（ギットハブ コパイロットと読む）。 2022年6月に正式リリースされています。 このツールには以下のような特徴があります。 ・ソースの流れやコメントに合わせて次に書くべきコードをサジェストしてくれる。 ・V
私がもはやベロシティについてほとんど話さない理由
ベロシティは、スクラムの要素だったことはありません。 ソフトウェア開発に「ベロシティ」を適用することは、エクストリーム・プログラミング（XP）の先駆者たちによって考案されましたが、今ではそれが良くないアイデアだと考える人たちもいます。 残念ながら、スクラムの世界では、いまだに 「4倍のベロシティ向上 」や 「超生産性」などの言葉を押し付けている人がいます。私はこれを恥ずかしく思っています。これは、私が ケン・シュエイバーから学んだ スクラムではありません。ケン・シュエイバーは代わりに、 厳格な完成の定義 と、守れない約束を避けるということを強調していました。 もし私たちが、 実験から学び、適応する能力 を促進するのであれば、特に私たちの近視眼性（木を見て森を見ない傾向）と短絡的な認知バイアスを考えると、従来の生産性重視の姿勢は（それがどのような理由であれ）有害となりえます。あなたが昔に書い
雑に作って、それから作り込んで、最後にテストを書く「テストラスト」開発 - give IT a try
（この話は最初Twitterに書こうと思ったけど、長くなるのでブログに書くことにしました） 僕はRSpecやMinitestでテストを書くのは得意ですが、常にテストファースト（TDD）で開発するとは限りません。 今業務でやってるタスクはこんなふうに進めてます。 雑に動くものを作る ↓ 見た目をきれいにする＆機能を作り込む ↓ テストを書く ↓ リファクタリングする この順番で開発する理由を以下に述べます。 雑に動くものを最初に作る理由 最初は見た目とか、異常系とか、細かい仕様とかを無視して、正常系が一通り動くものを作ります。 これはこれから作ろうとしているものの認識が合っているかどうかをPO（プロダクトオーナー）に確認するためです。 実際に動く画面を見せると「こんな感じでOK」とか「ここはこういうふうにしたい」というフィードバックをもらうことができます。 また、開発者としてもコードを書きな
【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita
動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダおよびPDFビューワで使え、DeepLが対応している言語であれば英語以外の言語でも翻訳できます(仏→日とか)。 未経験からPythonエンジニアになって3ヶ月(うち1ヶ月は研修)が経ち、色々作れるようになった時点でつくったツールなので、改良すべき点もまだまだ
APIシナリオテストの新ツールrunn
runn is 何？ ３行まとめ 今回はAPIシナリオテストツールのrunnをプロジェクトに導入し、一部機能のコントリビュートしながら3ヶ月間触ってみておすすめだと感じたことを記事にまとめたいと思います。 runnとの出会い 4ヶ月ほど前にスキーマ駆動開発を行っているプロジェクトでいい感じのAPIのテストをしようと色々 調査 をしていました。 その当時はOpenAPIでスキーマ定義してswagger-uiからポチポチ手動テストをしていましたが、APIの数も増えるし同じAPIでもパターンが結構あり、流石に手動でのテストでは限界があるなーと考えていました。 パラメータ数も多いのでControllerテストで書くにしてもコード量が多く、レビューが辛いと感じていました。 APIをE2Eでテストしたい、最終的にはCIで自動テストまでもっていきたいと思いました。 しかし、いざ調べてみると案外ニーズにマ
コードレビューはつまらないから丁寧なプルリクエストでチームの生産性向上を目指す
コードレビューにずっと苦手意識を持っていた。レビューは時間がかかるし、あまり気が乗らない。 がんばってやっても、うまくできたのかどうか自信が持てない。 もちろん、世にあるコードレビューに関する書籍や記事などはいくつも読んだ。 そこには、コードレビューをするときの観点や、コードレビューで望ましい言葉づかいなど、ためになることがたくさん書かれていた。 それでも、やはりコードレビューが苦手なことに変わりはなかった。 だけど最近ようやく、こうすればレビューをうまくこなせるのではないかという出口が、なんとなく見えはじめてきた。 この記事では、ぼくなりにたどり着いた、プルリクエストのレビューを上手に行うための心構え、つまりいかにしてレビューのつらみを減らすかについて書く。 目次 なぜコードレビューはつまらないのか われわれは、なんのためにコードレビューをするのか レビューのコスト レビューの観点 文化
テストコードにはテストの意図を込めよう #vstat
リーダブルなテストコードについて考えよう～VeriServe Test Automation Talk No.3～で発表した資料です。 【発表資料中のURL】 ※複数ページで出てくる場合は、初出のページ数に掲載 ◆P7 ISTQBテスト技術者資格制度 Foundation Level シラバス 日本語版 Version 2018V3.1.J03 ◆P17 リーダブルテストコード / #vstat ◆P43 見てわかるテスト駆動開発 ◆P46 JaSSTレポート（過去のJaSSTの講演資料などが載っています） ◆P47 Agile Testing Condensed Japanese Edition ◆P48 A Practical Guide to Testing in DevOps Japanese Edition ◆P49 The BDD Books - Discovery (Japa
リーダブルテストコード / #vstat
「リーダブルなテストコードについて考えよう ～VeriServe Test Automation Talk No.3～」で使用したスライドです。 https://veriserve-event.connpass.com/event/243280/ 登壇動画はこちらで公開されています。 https://vimeo.com/742517199/e001ac43ac ＜参考リンク＞ Twitter https://twitter.com/jnchito Blog https://blog.jnito.com/ Qiita https://qiita.com/jnchito プロを目指す人のためのRuby入門［改訂2版］ https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12437-3 Everyday Rails - RSpecによるRailsテスト入門 https://
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