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
CQRS設計パターンをモダナイズする
CQRSとは CQRS（Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離）は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作（コマンド）と読み取り操作（クエリ）を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル（書き込みモデル）：データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル（読み取りモデル）：データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され
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