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
星取表のアンチパターン
これだけみると LibC がよく見えますね。 オープンソースのライブラリ比較や、エンタープライズな SaaS が競合に対する優位を見せたいときに星取表が使われることが多いです。 中立な立場でライブラリを選定する過程として出てくることがあります。 自分はこれに全く意味がなく、むしろ競争的な立場では出した側が負けるものと認識しています。 星取表を作る側の意図 よく見かけるパターンがこれです。 開発自体は長いため機能が豊富だが性能に劣る先発が、後発を貶めている 恣意的な項目選定で、そもそも負けている そもそも比較対象としての土俵が違う(全部入りのフレームワークと単機能なライブラリの比較) 特に 1 と 2 の組み合わせが多く、この裏では非機能要件で圧倒的に負けていることが多いです。例えば A は機能は豊富だけどビルドに 30秒で、Bは機能は足りないけど3秒だといった場合、多くの場合ではまず B
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全部試した
この記事は、Next.js Advent Calendar 2020 の6日目。 突然だが、2021年 は Fullstack Next.js 元年になる。 その理由として自分は以下のものがあると思っている。 ベストプラクティスとしての TypeScript のデファクト化 Next.js の Dynamic Routes による動的パス、 getStaticProps/getServerSideProps による使い勝手の向上 Vercel によるISRの発明 prisma の成熟 Vercel / Serverless / Cloudflare Workers / Cloudrun 等による Node.js サーバーの運用コスト減 参考: Frontend Study #1: 基調講演 - Frontend 領域を再定義する Blog - Next.js 9.3 | Next.js R
有料記事の技術ライターで食っていけるか
2020年版: なぜ仮想 DOM / 宣言的 UI という概念が、あのときの俺達の魂を震えさせたのか | Zenn という記事を500円で販売しました。その経緯と現時点での結果について。 なぜ書いたか Qiita の開発から離れて久しいのですが、 もし Qiita で有料記事を出せたらどういう体験になるんだろう、というのは当時からずっと考えていました。 zenn に搭載された Qiita にはない機能を使うことで、それを感じてみたかった、というのが一番の理由です。 優れたプログラマ、そして優れた書き手には相応の対価があるべきです。 オープンなコミュニティでは、それが称賛や承認となって返ってきますが、人間はそれだけでは生きていけません。 今までのエンジニア界隈では伝統的にオープンなコミュニティで稼いだ名声を使って、良い企業への転職で高い給与をもらう、というのが今までの実質的な「稼ぎ方」でした
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