バックエンドTypeScriptでオニオンアーキテクチャを運用してわかった手応えと反省点
弊社ではT3-Turboを導入しており、フロントエンドにNext.js、サーバーサイドにNestJSを採用しています。 本記事では特にサーバーサイドのアーキテクチャに焦点を当て、私たちが実践しているドメイン駆動設計（DDD）について、その運用から見えてきたメリット、デメリット、そして今後の課題を考察・共有します。 1. アーキテクチャの全体像 弊社ではDDDの実現方法としてオニオンアーキテクチャを採用しています。 クリーンアーキテクチャではなくオニオンアーキテクチャを選択した理由は、後者の方が usecase（アプリケーション層）と domain（ドメイン層）の境界がより明確 であり、「ビジネスの関心事をドメインとして独立させる」という私たちの設計思想と強く合致したためです。特に、オニオンアーキテクチャがドメイン層からアプリケーション層への依存を許さないという原則は、私たちが目指すドメイン
ルールファイルはプロジェクトの暗黙知を減らすから今すぐ書け
目的 チーム開発においてルールファイルを書くことが効果的であることを実感したため、その実現手順を実例を交えて紹介をすること。 なぜルールファイルが暗黙知を減らすのか 暗黙知を減らすとは、それすなわち知識が明文化されることです。ルールファイルを書くことでプロジェクトのルール（知識）が明文化されるため、暗黙知を減らすことに直結します。 なぜ暗黙知を減らしたいのか 様々なメリットがあります AIや新しいメンバーのキャッチアップを早めるため 既存のメンバーの認識の齟齬をなくすため 属人化を防ぐため ルールの明文化 周知の事実ですが、AIコーディングエージェントにルールファイルを提供すると出力の品質が上がります。したがってプロジェクトをAIファーストにするためにはルールファイルの整備は欠かせません。 残念ながらzoomやslackの会話を見聞きして勝手にルールを覚えてくれるようなインテグレーションは
Claude Code を Serena MCP で強化しよう！Cursorとも連携するよ。
対象読者 この記事は「AI駆動開発に入門する前の自分自身」へ向けて書きました。 同時に「AIを駆使した新しい開発スタイル」に関心をお持ちの皆さまのご参考になれば幸いです。 Serena MCPの利点 最初にSerena MCPを紹介しつつ、導入のメリットを簡単に整理します。 Serena MCPはローカル環境で動作するコーディングエージェントツールキットで、AIエージェントがコードを参照したり探索するのをサポートします。Serena MCPを利用することでAIエージェントはこれまで以上に正確なコード生成や提案ができるようになります。 また、Serena MCPのデータ処理はすべてローカルで完結するため、APIキー等は不要で外部通信は発生せず、セキュリティ面でも安心して利用できます。しかもOSSなので無料です。 従来のIDEの参照/探索機能は、言語サーバープロトコル (LSP) による構文解
技術負債って200種類あんねん
はじめに タイトル間違えました、技術負債は200種類もありません。あと、別に技術負債を褒めたいわけでもありません。しかし、技術負債って言葉としてはシンプルなのに、中身が複雑すぎて深掘りすると意外と無限に出てくるやつです。実際には200種類あるかどうかは別として、技術負債をカテゴリ分けしました。 以前、技術的負債に言及した記事は以下になります。 筆者は、技術負債について、もっと具体的かつ詳細に議論が行われるべきだと考えています。（どのタイプの技術負債か、そもそも解消すべきかどうか、解消するとしたらどれくらいのコスト/期間がかかるのか、など） では、本記事の本題へGo コードレベル 重複コードで迷路状態 スパゲッティコードで胃もたれ 命名規則がカオス 魔法の数字（マジックナンバー）まみれ 使われてない関数やクラスが散らばる墓場 アーキテクチャレベル 「その時は良かった」設計 モジュール間の依存
AIの出現で、エンジニアの頭数が足りないという感覚がなくなった
はじめに 弊社ではCursorを導入していますが、Cursorの他にも何らかの生成AIが開発現場に定着したと思います。 昨今、生成AIの急速な発展によって、エンジニア不足の問題に対する感覚が大きく変わりました。かつては「とにかくエンジニアが足りない」という課題が開発現場の大きなボトルネックでしたが、AIの登場により、単純作業や定型的なコード作成はAIが代替するようになりました。 AI前提で開発を進める いかにしてAIを活用できるように寄せるか、を基準にして開発を進めるようになりました。具体的に弊社で取り入れたこととしては、 デザインをv0を前提にしているため、標準出力であるTailwind CSSやShad/cnを採用 DDDやクリーンアーキテクチャにより、SOLIDなコード規約を遵守 生成AIを使わないのはあいさつできないのと一緒 現在、生成AIはエンジニアにとって欠かせない日常ツールに
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