プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
2023年のシェル環境構築
tl;dr fig starship zsh fzf sheldon なぜ vscode の .vscode/tasks.json が fishと非常に相性が悪い。とくに fish-nvm を使っていると、fish 経由のパス実行時に node と npm へパスが通らない。 そもそも fish を使っていた理由は autocomplete を快適にするためだったが、1年ぐらい Fig を使っていて、補完はこれを任せていいと気づいた。 Fig はこういうやつ そもそも fish の拡張コマンドを使わないように生活していた。方言を覚えたくない。というか bash 拡張や zsh 拡張もあんまり覚えたくない。
AI 時代のコードの書き方, あるいは Copilot に優しくするプロンプターになる方法
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
TypeScript 本体のコードを読んでみよう
みんなお世話になっている TypeScript のコードを読みたいと思ったことはないだろうか。読んだ。 一週間ぐらいかかった。完全に読み切ったとは言えないが、概要は掴んだ。 なかなかに複雑でドメイン知識を得るのが難しかったので、これから読む人向けに、登場人物や概念を整理して紹介したい。 読んだのは 2023/6/8 時点で git clone したコード。 最初に: 自分のゴール設定 複数ファイルにまたがった参照を、 TypeScript の Language Service が提供する findReferences() や findRenameLocations(), goToDefinitions() を使って、インクリメンタルに書き換えたかった。 Terser を使うと、今触ってるオブジェクトが何で、何のメンバを書き換えたかの情報が残らない。これを TypeScript のレイヤーで
cloudflare の better micro frontend を読む
これはなにか cloudflare スタックを使ったマイクロフロントエンドの提案。 特に service-binding を活用することで異なるサービス(ここでは cloudflare worker)から配信されるフロントエンドを統一的にSSRしつつ、開発単位を分離している。 RTT最適化のために qwik で書かれているが、SSR を意識しなければ他のライブラリを採用しても良い。 $ tree . -I node_modules . ├── README.md ├── body │ ├── package.json │ ├── public │ │ └── favicon.ico │ ├── src │ │ ├── Body.css │ │ ├── entry.ssr.tsx │ │ └── root.tsx │ ├── tsconfig.json │ ├── vite.config.t
Cloudflare Workers を活かしきるスタックを考えた(remix+d1 on pages-functions) + 残タスク
Cloudflare Workers を活かしきるスタックを考えた(remix+d1 on pages-functions) + 残タスク このスクラップ で試行錯誤していたまとめ。 最終形はここにアップロードした。 docs の下に、このリポジトリを生成した手順、セットアップ方法、リリース方法を書いてある。 (remix-validated-form や vitest のテストの追加でもうちょっといじるとは思う) なぜ cloudflare-workers + d1 のポテンシャルは最強で、近い未来、開発者|個人開発者の銀の弾丸になると思っているのだが、それを活かす開発スタックが知られていない(要出典)。この記事では GW の間に自分で周辺ライブラリを使い倒しながら選定していった。 2021年 は Fullstack Next.js 元年なので、有望な Next.js 系フレームワークを
Cloudflare D1 がヤバい
まだ検証足りないけど、マジで想像通りのブツなら魂震えるかもしれん…。 Announcing D1: our first SQL database Cloudflare D1 = Edge SQLite Cloudflare D1 は Cloudflare Worker で、つまり CDN Network 上で sqlite が動きます。これだけなら普通の sqlite ホスティングなんですが、もちろん Cloudflare が出すからにはそれだけではなく、CDN Edge 上に Read Replica がバラ撒かれた sqlite になります。ヤバくないですか？ 僕はヤバいと思いました。 このヤバさを知るために、Cloudflare が開発した基盤についていくつか抑えておく必要があります。 Durable Objects は CDN 上の Actor モデルを構築できます。この Acto
(自分の) JavaScript のユニットテストの書き方
(社内用ドキュメントの公開版) テストのポリシー 前提として、ユニットテストを導入するコストを、限界まで低くすることを目指す。テストが根付いていない言語環境や文化では、放っておくとテストが書かれないまま実装が進行し、結果としてテスト不可能な巨大な雪だるまが完成する。こうなるとメンテコストが高いE2Eを大量に書かないといけなくなり、テストの実行時間が膨れ上がっていく。 そうなる前に、ユニットテストを書きやすい環境を維持し、ユニットテストとして問題を切り分けられるような環境を維持する。とにかく書きやすさを重視し、一つのユニットテストを書くオーバーヘッドを限界まで下げる。 最初の一つを早い段階で書く 自分の経験的には、ユニットとテストの最初の一つを書いたらあとは自然とその周辺で増えていく。サンプルがあったら人はコピペする。逆にいうと最初の一つを書かない限り一切書かれない。まず一つ用意するのが大事
React で展開された HTML 要素から vscode の生成元コードに飛ぶ 方法
自分が欲しかったから作ったシリーズ 説明しづらいので下記の動画を見たほうが速いです。 Shift を押している間だけオーバレイが有効になり、要素名をクリックすると vscode の該当行に飛びます。 今のところ vite + react のみの対応ですが、仕組み上、あらゆる UI フレームワークに適応可能です。 何が起きているか TypeScript transformer の仕組みで *.tsx の jsx 要素に data-sj-path="vscode://file/..." を付与する TypeScript AST は sourcemap 用の情報を持っている Node の parent を探索し、直近の関数コンポーネント名を探す Shift を押している間、 マウスでホバーされた要素が data-sj-path を持っているならオーバレイを表示 オーバレイ中の要素名をクリックした
プログラミング初心者のための JavaScript と Node.js の歴史、それを踏まえた勉強方法
プログラミング初心者のための JavaScript と Node.js の歴史、それを踏まえた勉強方法 2020年でJavaScript学ぶならきっとブラウザ向けJSガン無視していきなり初手node.js（ただし暫く何も足さない）がいいんじゃないかというメモ - min.t (ミント) Node.js を教えることについて、自分は賛成なんですが、その学習パスが整理されてないなと思っていたのと、学習パスがなぜ整理されていないかについて書きます。 はじめに 問題意識として、今のプログラミングスクールや独学勢が Ruby on Rails に偏っていて、 Node.js の人間としては、歯がゆく感じているんですが、実際 Node.js を教えるとしても問題も多いと認識しています。 歴史の話は、当時の実情や政治を省いて結果だけを書きます。具体的には第一次ブラウザ戦争、第二次ブラウザ戦争を言及しませ
Github Actions で他のリポジトリからの変更通知を受け取ってPRを作成する Workflow
やりたいこと リポジトリ A は npm package を publish したことを リポジトリ B に通知したい リポジトリ B は 通知を受けたら package.json を更新する PR を作成したい 個人のリポジトリでの依存ならこの需要は少ないかもしれませんが、社内でリポジトリを分割してたりすると、更新漏れが発生したりします。それを機械的に防ぎたい。でも手動マージはしたくないのでPR作成まで。そのぐらいの温度感を実現したい、という感じ。 また、リポジトリ B は リポジトリ A の通知によらず、手動でそのタスクを実行できるようにしておきたいです。 (ネタバレすると、先に手動のタスクがあって、その上でリポジトリ間通知を実装しました) (構成要素とレシピ紹介がメインで、コード自体は動いてたコードからの切り貼りなので、そのままは動かないかも。後で要確認) 実装方法 GitHub A
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