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GitHub Copilot パターン&エクササイズ のドキュメンテーションへようこそ！ 👋 このコミュニティ駆動のオープンソースガイドは、GitHub Copilot のベストプラクティスを提供することに専念しています。 あなたのプロジェクトにこれらの慣行を理解し、評価し、統合するのを簡単にすることが私たちの目的です。 🚀 ����sU このドキュメントは、開発者がGitHub Copilotや他のAI駆動のツールをより良く使用するのを助けるために、GitHubのカスタマーサクセスアーキテクト @yuhattor によって提供されています。 GitHubの公式ドキュメントではなく、個人やコミュニティの意見が反映されたコミュニティドキュメントとしての特性を持ちます。 ぜひコントリビューションをして、あなたの意見もこの本に反映させてください。 これらのパターンの一部は個々の環境で効果が実
設計と実装の狭間で - 急がば回れ、選ぶなら近道
・現状 ・・・相変わらず溝は埋まっていません。希望の星と目されたDSLは現時点ではかなりの不発弾に近い感じで、設計系クラスターはあまり元気がないですね。翻って見れば、設計と実装が最も近かった時代は、なんのことはなくて、自分も含めて（懐古趣味の老人を除いた）皆さんが毛嫌いするCOBOL＋汎用機の時代だったかもしれないという意見すら出る惨状です。あの時代以降、 UMLが登場し、まさに銀の弾丸状態で、それ以降Unified Processやら何やらが、インフルエンザの如く流行りました。ま、その延長上に今のアジャイルまでの流れがあるわけですが、気がついてみれば、これほど設計と実装が離れてしまった時代もないという状態になってしまっています。・・・設計と実装の狭間は、相変わらず埋まっていない気がします。 ここへ来て、実装技術の多様化は、カンブリア紀を思わせる拡大の一途になっています。開発環境のみならず
ソフトウェア開発プロセス残酷物語 - give IT a try
昔々、あるところにジェイソンという、大変真面目な開発者がおりました。 彼がとある会社の情報システム部にやってきたとき、彼は社内システムのクオリティのひどさに衝撃を受けました。 情報システム部といっても、その会社では外注はせず、社内の開発メンバーがシステムを作っていました。 ジェイソンがそこで最初に担当したシステムは、見事なまでのスパゲッティコードでバグだらけ、データ設計も素人レベルでパフォーマンスも最悪、エラー処理もずさん、おまけにまともなドキュメントもなく、ちょっとした障害を調査したり、小さな改造を実施したりするのにも、大変な苦痛を伴うという、それはそれは大変なシロモノでした。 このシステムは元々エセーグルという、ちょっと変わった名前の開発者によって作られていました。 しかし彼はすでに別の開発チームに異動していて、こちらの質問には答えてくれますが、もはや本人が直接手を動かすことはありませ
「低要求での品質逆転の法則」というのを思いついた - きしだのHatena
つまり、ソフトウェアのあらゆるパラメータで、要求が低いときには工夫をしないほうが品質が高くなるという法則。 たとえば、アルゴリズムというのは理論的にはデータが増えたときに性能悪化がゆるやかなもののほうがよいということになってる。 でも多くの場合で、よいアルゴリズムは、少ないデータ数では単純なアルゴリズムに負ける。ソートなんかだと、データ数が一定以上のときはクイックソートだけどデータ数が少ないときはマージソートを使うということがよく行われる。「指数時間」かかると言われるアルゴリズムは遅くて使い物にならないということだったけど、それをがんばって「多項式時間」という使い物になるはずのアルゴリズムに改良したら複雑になりすぎて、通常のデータ数なら「指数時間」のアルゴリズムよりも遅いということがよくある。 データの格納にしても、データベースは便利だけど、データ数が少ないときは単純なテキストファイルのほ
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