AIによる開発は楽しすぎるが、基礎学習が疎かになりそうで怖い - $shibayu36->blog;
最近Claude Codeなどのコーディングエージェントによる開発が非常に便利になっていて、何か作りたいなと思ったら今までにないスピードで開発ができるようになった。自分だと https://github.com/shibayu36/mysql-schema-explorer-mcp はCursor AgentやClaude Codeでかなりの部分を開発した。 コーディングエージェントによる開発をいろいろ試して思ったことは、とにかく楽しすぎるということ。自分がこういうものが欲しいなと思ったら、今までにないスピードで魔法のようにできあがる。モノづくりという側面だけでプログラミングを見た時に、面倒な部分をすべてすっ飛ばしてどんどん作れてしまう。この魔法のようにできあがる体験はとにかく楽しい。 一方で、この楽しさは一種の麻薬のようにも感じる時もある。コーディングエージェントによる開発をしていると、
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
AIエージェントを使って実際にアプリ開発→リリースした経験・知見を共有する - Qiita
先日、Claude Code（コーディング用のAIエージェント）1を使って作ったiOSアプリ 『電光石火』 をリリースしました。 『電光石火』は、「九九」や英語の「代名詞」、「県庁所在地」など、反復練習ですばやく答えられるようになるべきものを、ゲーム形式で手軽に身につけられるiOSアプリです。「たしざん」「ひきざん」「L / Rの聞き分け」「炎色反応」「東西南北」など、定番のものから少し変わったものまで、様々なコンテンツを提供しています。 たとえば、小学1年生は毎日宿題でリングカード等を使って足し算の練習をしますが、『電光石火』を使えば、それをゲーム感覚で楽しく行うことができます。 AIエージェントを使ってコードを書いた話はたくさん耳にしますが、実際にプロダクトをリリースするところまで行った体験談は少ないと思います。 この記事では、AIエージェントを使って『電光石火』を開発・リリースしたこ
バリデーション解体新書 - kawasima
バリデーション解体新書 2025/4/8に開催した #アーキ部 『バリデーション解体新書』の内容を編集したものです。 バリデーションとは何か? 広義には、 何らかの処理を実施するにあたって、入力データが想定する条件を満たすかを検証する行為 と言える。 この定義で、アプリケーションのどこでバリデーションをしているのかを考えると、以下のように各層にそれが見られる。 このように実装される場所が散らばるので、「バリデーション」や「入力チェック」を分類して開発ガイドラインを作ることが多い。 例えば、大規模Java開発向けのTERASOLUNA開発ガイドラインを見てみると、 ユーザーが入力した値が不正かどうかを検証することは必須である。 入力値の検証は大きく分けて、 1. 長さや形式など、文脈によらず入力値だけを見て、それが妥当かどうかを判定できる検証 2. システムの状態によって入力値が妥当かどうか
「読みやすいコード」を依存グラフで考える
はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、コードの読みやすさを比較判断するために役立つメンタルモデルを紹介します。 本記事を読むと、「このコードは良い / 悪い」という感覚が身につき、その理由を自信を持って説明できるようになるはずです。 コードの読みやすさとは何か コードを読む時には大抵、何か特定の目的があります。例えば、 API /foo にリクエストした時の動作を知りたい、ある画面で発生しているバグの原因を知りたい、などです。 この時、コードベースの隅から隅まで読み尽くすのではなく、特定のポイントから出発して関連する箇所を芋蔓式に辿りながら読むはずです。 人が一度に理解して覚えておける情報量には限界があるので、辿らなければいけないコード量が少ないほど当然読みやすくなります。 つまり、ある目的に関連するコードの箇所が局所的かつ明示的であるほどコードは読みやすいと
AIをシステム開発に活かすコツ、全部書く｜kmagai
今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での
aposd-vs-clean-code/README.md at main · johnousterhout/aposd-vs-clean-code
JOHN: Hi (Uncle) Bob! You and I have each written books on software design. We agree on some things, but there are some pretty big differences of opinion between my recent book A Philosophy of Software Design (hereafter "APOSD") and your classic book Clean Code. Thanks for agreeing to discuss those differences here. UB: My pleasure John. Before we begin, let me say that I've carefully read through
CLINEに全部賭けろ
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
リファクタリングとデザインパターン
ハロー、 ワールド！ Refactoring.Guru を使えば、 リファクタリング、 デザインパターン、 SOLID 原則、 その他の賢明なプログラミング技法について、 知っておくべきことを簡単に見つけ出せます。 このサイトでは、 大局的観点、 お互いの関連、 なぜ重要かなどを説明します。 筆者は勿論これらの概念を発明したわけではありません。 ほとんどは、 今や過去となってしまった 20 世紀に発明されています。 しかし、 多くのプログラマーにとって、 リファクタリングとパターンと一般的プログラミング原則のつながりは、 謎の部分が多いと思います。 私はこの問題を解決したいと思います。 追伸 リファクタリングとデザインパターンに関する大量の情報を、 このサイトで見つけることができます。 当プロジェクトは常時改善していますが、 進捗状況を知るには、 メーリングリストに登録するか、 Faceb
君たちはCursorを本当に使えているか
2025/03/27追記 Cursor側のアップデートが1ヶ月で進んでいるので、以下追記しました。 本記事の内容を踏まえたあとに読むとよいかと思います！ はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 私たちはマネジメントとタスク管理を圧倒的にサポートするAIエージェントを開発しています。 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア（生成AIのない時代からコードを書いてきた方々）をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実装にフォーカスします！ （なお本記事は中級者以上向けのため、まだCursorに触れた
GitHub Copilot:エージェントの覚醒
Author Thomas Dohmke GitHub Copilotの新機能を発表：VS Code向けのエージェントモードを導入、Copilot Editsの一般提供を開始、SWEエージェントの初公開 2021年にGitHub Copilotを発表した際、私たちの目標は明確でした。それは、AIペアプログラマーがより良いコードを書く手助けとなり、開発者の生活をより快適にすることでした。GitHub Copilotの名前には、人工知能（AI）は開発者に取って代わるものではないという私たちの信念が反映されています。そしてAIは常に開発者の味方で、優秀な副操縦士のように、一人で操縦することもできます。例えば、プルリクエストのフィードバック、セキュリティ脆弱性の自動修正、課題の実装方法に関するブレインストーミングをしたりすることができます。 今日、私たちはGitHub Copilotをさらに強化、
車輪の再発明のススメ！車輪を1から自作できる教材まとめ
私は車輪の再発明が大好きです。 人が作った技術について、どういう風に作られているかとか興味ないですか？ エンジニアの世界でよく「車輪の再発明はするな。巨人の肩に乗れ！」と言われます。それは確かに、プロダクトを早く作り上げるには重要な考え方です。既存の技術を活用することで、効率よく目標に到達できます。 しかし、もし車輪の構造をよく知らないまま乗り物を作ったとしたらどうでしょう？いざ車輪にトラブルが発生したときに対処できなかったり、もっと良い車輪を生み出せる可能性を見逃してしまうかもしれません。 実際、データベースの仕組みを深く理解せずに使った場合、パフォーマンスの問題や障害に直面したときに原因を特定できず、対応に苦労することがあります。逆に、基礎から構造を学び、自分で仕組みを構築する経験を積むことで、トラブル解決能力が向上し、独自の最適解を導き出すことができるのです。 車輪の構造を学ぶには、
「プログラマとCLINE - これはパンドラの箱なのか」を観た - laiso
www.youtube.com 昨夜未明、インターネット某所で、プログラミング支援ツール「Cline」と、それを用いたゲーム開発の経験談*1を語り合う会合がありました。 CLINEが持つ、人間の介入を最小限に抑えながら暴走機関車ようにコードを生成する性質を軸に、CopilotやCursorなど既存のAIコーディングツールとの比較や、これまでのコーディングツールのアプローチからの変化、今後の開発における展望も議論されていました。 Clineの性質 ホストの@mizchiさんはClineを「強いパーミッション持って自動で実行されるのでイテレーションの回数が多い」「AIにコーディングのアシスタントではなく主導権を持たせても何とかなるということを気づかせてしまった」と評価していました。Cursorなどと比較してその自律性（相談せず勝手にやっちゃう）に強く惹かれているそうです。 確かに全部読み込ませ
月500ドルから始まる“AIチームメイト”との開発生活 〜Devinとの理想の開発プロセスを求めて〜
ソフトウェア開発の現場では、AIを活用した開発支援ツールへの注目が年々高まっています。 （たぶん）1年ほど前はCursorを使っているエンジニアも今ほどは少なく、OpenAI DevDayでデモを行なったOpenAIのエンジニアがCursorをエディタとして利用していたことが話題になったのを覚えています。 そして、2024年12月についにリリースされた「Devin」は、AIチームメイトの名の通り、まるでチームの一員として自律的に動く点が特徴とされています。 https://devin.ai/ 弊社も検証のためにDevinをトライアルしていますが、新人エンジニアを育成するように少しずつタスクを与え、フィードバックを繰り返していくうちに、Devinがどんどん機能してくれるようになる――そんな“育成ゲーム”のような手応えを感じています。 本記事では、月500ドルという導入コストを見合う形で活用す
レガシーシステムにどう立ち向かうか 複雑さと理想と現実/vs-legacy
レガシーシステムにどう立ち向かうか 複雑さと理想と現実 2024/11/06 【挑戦者必見！】DDDで複雑なシステムをリアーキテクチャをした1年の体験談withミライトデザインhttps://asken.connpass.com/event/332947/
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編）
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編） ソフトウェアの品質をテーマに研究をしている名古屋大学 森崎研究室は、ソフトウェアの技術的負債をなんらかの形で数値化する手法の研究の一環として、コードの読みにくさの原因となる要因などを分析した研究結果を発表するイベントをオンラインで開催しました。 今回発表された研究では、技術的負債を抱えたレガシーコードのリファクタリングで取り除かれた問題の90％以上が、メソッド名と実際の関数の動作が一致していない、あるいは関数名とコメントが矛盾しているなどの「命名的問題」、もしくは複雑で読みにくい多数の条件分岐や深いネストなどを抱えた「構造的問題」のいずれかであるという先行研究があることを踏まえ、どちらを優先してリファクタリングすると保守性や可読性が高くなるかを調査しています。 具体的には、命
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
いまどきの分析設計パターン10選
JJUG CCC 2024 Spring 複雑な業務ロジックに立ち向かうための実践技法 【初級編】 ①値の種類 ②範囲型 ③階段型 【中級編】 ④状態遷移 ⑤入出金履歴と残高 ⑥未来在庫 【上級編】 ⑦セット演算 ⑧割合と端数 ⑨決定表 ⑩経路探索
【翻訳】テスト駆動開発の定義 - t-wadaのブログ
このブログエントリでは、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent BeckがTDDの定義を改めて明確化した文章を、許可を得たうえで翻訳し、訳者の考察を沿えています。 きっかけ 2023年の年末、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent Beckは、substackにTDDに関するポストを連投して論戦を繰り広げていました。TDDはその誕生から20年以上が経ち、その間に「意味の希薄化」が発生して議論が噛み合わなくなっていました。意味の希薄化（Semantic Diffusion）とは、新しく作り出された用語が広まる際に本来の意味や定義が弱まって伝わる現象です。 私（和田）はTDDと関わりの深いキャリアを歩んできました。Kent Beckの著書『テスト駆動開発』の翻訳者であることもあり、TDDの正
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Developer Summit 2025 [14-D-1] Yuki Hattori![Developer Summit 2025 [14-D-1] Yuki Hattori](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ba4aaf756a0d568b0700a8fd19e853878cc89b66/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F5c8e65fc19bb44f2915d7b87727738fd%2Fslide_0.jpg%3F33837334)
