ソフトウェア設計についてAIと壁打ちしたら良い体験でした（準中級者〜中級者向け） | DevelopersIO
くらにゃんの人格が憑依したAI相手になぜなぜ分析・・・ではなく「にゃぜにゃぜ」と問答をしていたらあっという間に時間が過ぎました。自分がある程度勉強している分野の壁打ち学習には良いかもしれません。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 ソフトウェア設計・クラス設計などの学習捗ってますか？ 私は実際にソフトウェア設計に関する本を読んで学習したり、OSSを書いてアウトプットしたりするのですが、なかなかフィードバックをもらえず上達しているのか分かりません。 普段のお仕事も直接的にコードを書くことも少ないので、先輩によるご指導などももらいにくい状況です。 そこで今回、話題のAIとソフトウェア設計の考え方について壁打ちしてもらったところ、非常に良い学習方法だと感じたので、この記事を書いてみました！ ちなみに私は以下のようにソフトウェア設計関連
はじめに：AIエディタに「丸投げ」していませんか？ CursorやWindsurfなどのAIエディタの進化により、コードを書かずに自然言語だけで開発を進めるスタイルが普及してきました。 しかし、こんな経験はありませんか？ 「〇〇の機能を作って」と雑に頼んだら、既存のコードの別機能まで破壊された コンポーネントが肥大化し、保守不可能な1000行のスパゲッティコードが生まれた （もはやAIがただの「スパゲティ🍝コード製麺機」と化している状態） 結局、AIの書いたコードを修正するのに自分で書く以上の時間がかかった AIは優秀ですが、人間側の「指示（要件定義）」が甘いと、平気で破綻したアーキテクチャを提案してきます。 本記事では、AIにいきなりコードを書かせず、まずは「設計」をさせるための『魔法のプロンプト』を公開します。 私は普段 Next.js / TypeScript で開発を行っています
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 生成 AI の登場によって、僕らはプログラムを書く時代が終わりに近づいている？！ 2023 年に OpenAI 社が発表した ChatGPT は、特に僕ら IT エンジニアにとって衝撃な発表だったのではと思います。 今まで、ググったり、参考書をもとに実装したり、GitHub などからコードを参考にして実装していたものが、「テキストだけ」で実装できるほどになりました。 生成 AI を用いたサービスやツールの登場 ChatGPT の GPTs や LLM、これらを用いたプロジェクトが研究・開発されたり、オリジナル GPT を作成して業務の効
プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
最近はプログラミングスクールの跋扈だったり各種YouTubeなどのメディア経由でソフトウェアエンジニアへ転身したいという人が増えてきて、求人媒体などでジュニアレベルの人を見かけることが多いです。 そのため必然的にジュニアレベルのエンジニアを面接することが多いのですが、どうもプログラミングとエンジニアリングを履き違えてるなという感想を抱きます。 というのも、本来的に我々が仕事として行なっているのはソフトウェアのエンジニアリングであり、プログラミングというのはその一端でしかないからです。
並列開発を支えるtmux, git, zsh設定集
私は普段 Alacritty + tmux + Neovim で開発しています。 ターミナルから離れずに複数リポジトリやworktreeを行き来したりgit操作を楽にするため、キーバインドやutilityをいろいろ作り込んでいます。 今回の記事では私がターミナルの操作を快適にするために設定している内容を紹介します。 tmux-fzfを使ってwindowを切り替える tmux-fzf はfzfのポップアップウィンドウ上でtmuxのsessionやwindowの切り替えができるプラグインです。 さらに、window名を自動的にカレントディレクトリのGitリポジトリ名にするプラグインを自作しました。 これで、複数のwindowを開いて同時に作業を進めていても、どのWindowがどのリポジトリだったか迷子にならなくなりました。 Window一覧を見るだけで一瞬で目的の場所に飛べるようになっています
良いコメントが良い設計を導く
要旨 コメントを適切に記述することは、特にインターフェイス（クラスやメソッド）において重要です。これにより、直感性が高まり、抽象化が十分に行われているかを確認する手助けになります。そのため、コメントはソフトウェア設計プロセスの重要な一部と位置づけられます。 2種類のコメントタイプ まず、コメントを2種類に分類します。 1️⃣ コードをより詳細化するコメント(lower-level comment) 2️⃣ コードをより抽象化するコメント(higher-level comment) どちらも必要なコメントとしつつ、本書では後者のコメントをより重視しています。 1️⃣ コードを詳細化するコメント(lower-level comment) 変数名などに残すタイプのコメントで、宣言した対象の単位や境界値、null許容などの詳細を明示することで、コードの正確性を高めます。こちらのタイプのコメントも必
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の72週目の記事です！ 2年間連続達成まで残り34週となりました！ はじめに ソフトウェアエンジニアの福土（@ryoya_cre8or）です。 ふと社内のSlackで「ポリモーフィズムを使っているときに、冗長になるコードをジェネリクスを使うことで綺麗にまとめる事ができる」と呟いたところ、「ジェネリクスもポリモーフィズムの1種だよ」とツッコミをいただき、それを機にポリモーフィズムの概念について整理したいと思っていたので、年末年始にオリャっとまとめちゃいます。 実は共変性・反変性の概念を理解する上でもポリモーフィズムの概念を整理することはすごく良かったので、そこまで記事を書き切りたかったのですが息が足りず... 続きは次回とし本記事ではポリモーフィズムが何なのかについてまとめています。 ポリモーフィズム
プログラマーのための行動経済学 (コードをきれいにするのはいつ？) - techtekt
はじめに サマリー 先延ばし傾向（現在バイアス） 対策：コミットメント 課題点 1. 金銭的な制裁を行うのが難しい 2. 現在バイアスを自認していない人はコミットメント・デバイスを使わない 3. コミットメント・デバイス設計の問題 組織内の先延ばしを防ぐには まとめ ※三浦は退職していますが、本人の同意を得て、掲載を継続しています。 はじめに こんにちは。パーソルキャリア株式会社でデータアナリストとして働いている三浦です。 8 か月前ぐらいに、将来の自分のためにもコードはきれいにした方が良いという内容の記事を書きました。 プログラマーのための行動経済学 (自信過剰とリーダブルコード) コードをきれいにする、新しい技術を学ぶ。 将来のために必要だと分かっていても、面倒でつい先延ばしにしてしまいませんか。 この記事も、半年前には書き終わっている予定でした。 今回は、こういった先延ばしをテーマと
ある開発者が自身のLLMを用いたコード生成ワークフローを次のように語っている。 tl;dr まずブレインストーミングで仕様を固め、次に “計画そのものを計画” し、それから LLM のコード生成で実装。小さなループを回していき、あとは魔法 ✩₊˚.⋆☾⋆⁺₊✧ Step 1: アイデアを絞り込む 対話型LLMに、アイデアを磨き上げさせる。 Ask me one question at a time so we can develop a thorough, step-by-step spec for this idea... Remember, only one question at a time. （訳：このアイデアを徹底的かつ段階的な仕様に落とし込むために、一度に一つずつ質問してください... 覚えておいて、質問は一度に一つだけです。） これでかなりsolidなspec.mdが手に入
Claude Code の CLAUDE.mdは設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる
[社内共有版「Claude Code、どこまでも」] はじめに Claude Codeを使い始めて1週間。私の開発スタイルは完全に変わった。 きっかけは3ヶ月前に書いた「生成AIといっしょ: 動作するきれいなコードを生成AIとつくる」という記事だった。当時はAIとの協業について考察していたが、正直なところ、まだ私が「運転席」に座っているつもりでいた。AIはあくまで「副操縦士」だと。 syu-m-5151.hatenablog.com 現実は違った。 実際にClaude Codeを使ってみて最初に感じたのは、自分の開発スタイルとAIの特性のミスマッチだった。私は根っからの「とりあえずコード書いてみよう」タイプ。設計書？計画？そんなものは書きながら考えればいい—それが私の流儀だった。 ところが、AIは違う。指示に対して忠実すぎるのだ。「認証機能を実装して」と曖昧に伝えれば、私の意図とは全く違う
この記事は筆者がAI駆動開発を通して積み上げてきた開発フローやそのTipsを紹介するものであり、絶対的な正解を示したり、主義主張を押し付けたりするものではありません。 どこから始めたらよいかわからない方や指針を求めている方の参考になれば幸いです。 この記事ではコーディングエージェントのことをAIと表記します。 前提："俺"の現状 使っているAIとツール GitHub Copilot（Enterprise）：仕事メイン Claude Code（Max）：プライベートメイン Codex（主にAzure OpenAIのモデルで利用） メインはGitHub CopilotとClaude Codeです。本記事の内容もこの2つの最大公約数的な使い方になっています。 Codexはサブスクで常用できる環境がないので、かなり複雑な設計が必要な場面か、他ツール比較で確認したいときにスポットでAzure Ope
「通知を送るだけ」なら Webhook、「対話が必要」なら Bot で実装するのが一般的に良いでしょう。なお、今回は Webhook をテーマとしますが、今後は Bot に関する記事もあげていく予定です。 ざっくり Webhook の作成方法 1. チャンネルの設定を開く 送信先のテキストチャンネルを右クリック → 「チャンネルの編集」を選択します。 2. 連携サービスから Webhook を作成 左メニューの「連携サービス」→「ウェブフックを作成」をクリックします。 3. Webhook の設定 お名前: メッセージ送信時の表示名 アバター: アイコン画像（オプション） チャンネル: メッセージ送信先 ※ 全て後から変更可能です。 4. URL をコピー https://discord.com/api/webhooks/[ID]/[TOKEN] 形式の URL が発行されます。 ※ この
[追記] VSCode拡張作りました 今後はVSCode拡張の方で開発する予定なので、CLIツール・ウェブアプリではなくて、VSCode拡張の方を参考にして下さい。 [追記２] VSCode拡張を実際に使ってみるハンズオン記事も書きました [追加３] スライドも書きました LLMの与えた衝撃 LLM はプログラミングを変えました。 今やプログラミングは、文法を通じて機械を操縦する道具ではなく、自然言語を入力として機械を操縦する道具と化しました。 Cline, Cursor, Copilot など... 既存のツールにとどまらず、今後もその進化は続いていくことでしょう。 その潜在的な進化の余地に、OSSなどの大規模コードを読むことも含まれると思います。 ここでは、OSSなどの大規模コードを読むことにどのように LLMを使えるかを議論します。 Code Reading Agent とは？ Co
※ 学習曲線：低＝すぐに使いこなせる、中＝少し学習が必要、高＝習熟に時間がかかる ※ リソース要件：低＝軽量で動作、中＝標準的なPC環境、高＝高性能PCが望ましい それでは、各ツールの詳細を見ていきましょう！ 1. Continue.dev 最初に紹介するのは、Continue.devです。VS Codeの拡張機能として動作するこのツールは、Cursorの主要機能をほぼカバーしています。 初めて使ったとき、「えっ、これ無料なの？」と驚きました。コード生成、バグ修正の提案、ドキュメント作成支援など、有料ツールに引けを取らない機能が揃っているんです。 主な特徴： 複数のAIモデルをサポート - OpenAI、Anthropic、Ollama、Geminiなど、好きなモデルを選べる コンテキスト認識 - プロジェクト全体を理解した上でコード提案 カスタマイズ性 - 自分のワークフローに合わせて設
開放閉鎖原則(open-closed-principle)ってもはや意味ない - きしだのHatena
SOLID原則というのがあるのだけど、原則といつつ やりすぎに注意なみたいなことを言われ、自分で塩梅を探らないといけないなら全然原則じゃないやんということであまり好きではないのだけど、その中でもここではOにあてはまる開放閉鎖原則って意味ないよねって話を。 開放閉鎖原則の原典はメイヤーの「オブジェクト指向入門」で、第2版には次のような記述があります。(初版も書いてることはだいたい同じで、2版のほうが整理されて記述も多くなってます) モジュールは開いていると同時に閉じているべきである ただ、このメイヤーの文脈でいうようなモジュールの拡張ってやらないよねと。 ここでメイヤーの文脈での拡張というのは、モジュール自体に手をいれずに、機能の追加や変更ができるというものです。継承使っていい感じに機能追加ができる設計が「拡張に開かれている」ということです。 でもまあ、そんなライブラリの拡張をやらないですよ
面接官「なぜエンジニアになりたいのですか？」「物作りが好きだからです」面「ご自身で何か作られてるものは過去も含めて何かありますか？」「（は？って顔で）いえ、特にないです」
tomo @TomoEqual 面接官「なぜエンジニアになりたいのですか？」 「はい、物作りが好きだからです。なのでプログラミング以外はしたくないです」 面「なるほど、今ご自身で何か作られてるものは過去も含めて何かありますか？プログラミング以外でも全然構いません」 「（は？って顔で）いえ、特にないです」 面「」 2023-06-22 08:45:54
僕がNode.jsを熱心に勉強していた頃に、スーパープログラマとして憧れていた人たちが、今何をやっているのか調べてみました。 github.com Express.jsなんかを作っていたtjは、Go言語がメインに書いているようです。 OSS活動自体あまりやっていなさそうです。 github.com Browserifyをつくっていたsubstackは、主にrustを書いているようです。 サーバーを書いていた人はGo言語に、CLIを書いていた人がrustに行くのかもしれません。 github.com Babelを書いていたsebmckもrustです。 github.com Rad VaggはGo言語とPythonのようです。 github.com tjfontaineはOSS活動がほとんど無くなっています。 ここからはNode.jsを去っていない人たちです。 github.com Guill
mattn on Twitter: "Windows は UNIX と違い、コマンドを入力した際にカレントディレクトリにある実行モジュールまでも実行してしまうんだけど、環境変数 NoDefaultCurrentDirectoryInExePath でそれを制御できると… https://t.co/gP3p09Eodo"
Windows は UNIX と違い、コマンドを入力した際にカレントディレクトリにある実行モジュールまでも実行してしまうんだけど、環境変数 NoDefaultCurrentDirectoryInExePath でそれを制御できると… https://t.co/gP3p09Eodo
TypeScriptにおける配列の共変性
const animal: Animal = { animal: "string", }; const dog: Dog = { animal: "string", dog: "string", }; いま，Dog <: Animalです． <:という記号は2つの型のあいだに書いて，「左の型が右の型のサブタイプである」と読みます． TypeScriptの型システムは構造的なので，2つのオブジェクトがサブタイプ関係にあるには，それらに共通するプロパティについてもまた，サブタイプ関係が必要1です． 今回の例では，DogとAnimalに共通するanimalプロパティについてstring <: stringなのでOKです． TSでは，T型の変数にS型の値を代入する際、S <: Tが検査されます。 例えば，Animal型の変数にDog型の値を代入する際，Dog <: Animalが検査されますが，こ
Claude CodeからCodex CLIに移行しました Codex CLIがPlusプランを契約しているユーザーであれば月額課金で使えるようになりました。 Claude Codeがデファクトスタンダードになっている現状にOpenAIが挑戦している格好でしょうか。 そんなCodexを使ってみたいと思っている方向けの日本語資料があまり揃っていなかったので、自分用メモをまとめてみました。 Claude CodeからCodeX CLIへの移行ガイド OpenAI CodeX CLIは、OpenAIが公開したオープンソースの開発支援CLIツールです。 Claude CodeのようにCLI上でAIに指示し、コードの生成・編集やコマンド実行などを行ってくれます。 初期セットアップ手順 Codex CLIを使い始めるには、Node.js環境（v22以降）の用意と、OpenAI APIもしくはChatG
前置き省略。ChatGPT がゲーム作ってくれるならもうプログラムしなくていいじゃん！ヤッター！ ＊以後、Q：入力文 A：AI からの回答です。長いので飛ばし飛ばし読んでください。 セットアップ～移動までQ. Unity で 2D アクションゲームを作りたいと思います。空のプロジェクトをセットアップしましたが、何を配置すれば良いですか？ A. まず、2D キャラクター用のスプライトを配置します。次に、キャラクターを動かすためのスクリプトを作成し、キャラクターにアタッチします。さらに、背景や障害物などのスプライトを配置し、それらを動かすためのスクリプトを作成します。また、ゲームのルールやポイントなどを表示する UI エレメントも配置します。最後に、ゲームのシーンやゲームオーバーやクリアなどの状態を切り替えるためのスクリプトを作成します。 つくりました。素材は全部アセットストアです。Q. プレ
はじめに JavaScript の「非同期処理」ってやっぱりかなり難しくないですか？ 自分も色々試行錯誤しましたが、結局「完全に理解した🤓」→「やっぱり何も分からん😭」っていうループの中で泥臭く理解を深めていくしかないようです。 さて、非同期処理の制御をある程度予測できるようになるには、非同期 API を提供する環境のことやイベントループ、マイクロタスクなどの仕組みについて理解する必要があります。 そして環境に埋め込まれた JavaScript Engine のことも理解する必要があります。 今回の記事では、JavaScript Engine の１つである V8 が内部で変換するコードから async/await の挙動を理解するための解説を試みたいと思います。V8 エンジンからアプローチすることで async/await の分かりづらい挙動を掌握して非同期処理を打倒します。 今回の記
【海外で話題】GitHub Copilotは不要だ、自分で作ればいい — オープンソースのAIコードアシスタント「Continue」がすごい
8月19日、海外の技術情報メディアTheRegisterが「自分で作ればGitHub Copilotは不要」と題した記事を公開した。この記事では、オープンソースのAIコードアシスタント「Continue」を中心に、どのようにしてLLM（大規模言語モデル）をローカル環境で実行し、IDEに統合するかについて解説している。 Continueをインストールする前提条件 Continueをインストールし、動作させるには、以下の前提条件を満たす必要がある。 マシン要件: 動作に必要なマシン: 近年のプロセッサを搭載したシステムであれば動作するが、最適なパフォーマンスを得るためにはNvidia、AMD、またはIntelのGPU（6GB以上のvRAMを推奨）が望ましい。Apple Silicon搭載のMacでも動作するが、16GB以上のメモリを推奨する。 Ollamaモデルランナー: Ollamaモデルラ
API Key 無しで Gemini をセキュアに Google Apps Script から利用する - エムスリーテックブログ
本文に関係ないドッグランに行ったときの犬たち こんにちは、AI・機械学習チームの山本（@hiro_o918）です。 このブログは AI・機械学習チームブログリレー 5 日目の記事です。 これまでのリレー記事でも出てきたように、弊社でも AI を活用したプロダクト開発が進んでいます。 それに加えてビジネスサイドでも AI 活用が進んでおり、OSS 版 Dify を導入・運用したり、Google Workspace に付帯する Gemini を活用したりしています。 このような状況から、AI 機能の実装に関してビジネスサイドから相談を受ける機会が多いのですが、その際には利便性だけでなくセキュリティ面も充分考慮した上で導入する必要があります。 そこで、今回は Google Apps Script (GAS) を使って、Google の生成 AI モデルである Gemini を API キー無しで
入社してすぐにマネージャーたちと組織のテーマいっしょにつくったらみんないきいきしはじめたよー - Commune Engineer Blog
はじめに このブログで伝えたいこと 僕が入社する前にあった組織の課題感 マネージャーたちが感じていた課題のリスト 課題感を要約 本当の課題 見えてきた本当の課題とどう向き合うのか マネージャー陣を統括して計画立案から実行をリードできる人が物理的に存在しない 複数チーム全体を俯瞰したマネジメント経験がないのでどうしていいかわからない よし、組織のテーマをいっしょに考えてみよう！ 組織が今年取り組むべきテーマを考えるワークショップ ワークショップの進め方 まずは道しるべとしての大目標 2022年のテーマ of コミューン開発 もともとあった課題をポジティブに言い換えると目標っぽくない？ これからのチャレンジ 自分たちで決めたテーマなら自分たちでアレンジもできる 組織がいきいきしだしたから起きているうれしいこと まとめ 最後に エンジニア職種全方面募集中です！！ 宮本とのカジュアル面談はこちら
private 関数にもテストを書きたいとき
「private 関数にはテストを書かない」というのが多数派だと思う。だが昨日、仕事で In-source testing を書いていたらふと private 関数にテストを書きたくなった。そこで、In-source testingができる環境下でもprivate 関数にテストを書くべきかを X で聞いてみたら何か盛り上がっていた。 (In-source Testing: https://vitest.dev/guide/in-source.html) 反応を見る限り、やはり「private 関数にはテストを書かない」の方が主流だった。Kent Beck先生の http://shoulditestprivatemethods.com を紹介するツイートにもそういった反応が寄せられていた。（ぶんぶんさん、教えてくれてありがとうございます。） （このサイト面白すぎますよね・・・） 自分の立場を
Antigravityで作成したアドベンチャーゲーム「99番区の事件簿」のイメージポスター。AntigravityとNano Banana Proで作成（筆者作成） エージェントタイプのAIが注目を集めています。人間の指示を受けて、AIが何をするべきかを自己判断して、必要なことを次々に実行して進めてくれるというものです。12月末にメタへの買収が発表された「Manus（マナス）」や、現在は無料で使えるグーグルの「Antigravity（アンチグラビティ）」が手軽な環境として知られています。どの程度のことができるのかを、アドベンチャーゲームのプロトタイプ開発を通じて探りました。 ゲームの“モック開発”でAIは必須技術に ゲーム開発では、特にプログラミングの部分には生成AIはすごい勢いで広がっています。特にこの1年で、プロトタイプなどのモック開発では必須の開発技術になってきている印象があります。
Go言語が成功した理由
Go言語の作者であるRob Pike氏が「Go言語が成功した理由は何なのか？」というタイトルで2015年に発表をしてる動画を見つけたので、雑に和訳してみたいと思う ちなみに最近Go言語の好き嫌いに関する記事がいくつかバズっており、それに乗っかってるというのは言うまでもない Go言語を嫌う6個の理由 Go言語が好きな理由 良く挙げられる成功要因 Pike氏は以下がよく理由として挙げられると述べている コンパイルの速さ 実行の速さ デプロイの容易性 ツール ライブラリ しかしこれらは全て表面的であって、本質的な理由ではないとも述べている ではGo言語が成功に至った本質的な理由とは一体何なのか？彼は続いて説明している Go言語が成功に至った真の理由 彼は「Simplicity」、シンプルさがGo言語が成功に至った本質的な理由であると述べている そしてこのコンテキストにおける「シンプルさ」とは以下
Claude Codeがわずか30分でCUDAをROCmへ移植：崩れ去る「CUDAの掘」とAIが書き換える半導体業界の勢力図 | XenoSpectrum
Claude Codeがわずか30分でCUDAをROCmへ移植：崩れ去る「CUDAの掘」とAIが書き換える半導体業界の勢力図 この出来事は、後の世において、テクノロジー業界における歴史的な瞬間だったと記録されることになるかもしれない。 発端は、Redditのとあるスレッドへの投稿だった。自律型AIコーディングプラットフォームである「Claude Code」を用い、NVIDIAのCUDAバックエンドコードを、競合であるAMDのROCm（Radeon Open Compute）プラットフォーム向けに、なんと、わずか30分で移植することに成功したということが報告されたのだ。 これは過去20年にわたりNVIDIAが築き上げ、AIおよびHPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング）市場での独占的地位を支えてきた「CUDAの堀（CUDA Moat）」が、AIエージェントの台頭によって無力化される可能
2022年は技術的なエントリをそれなりの数書いてきた。特に12月は計10本のエントリを出し、まだ世に出せていないネタもたくさんあるという状況である。 ところが、当人の感覚としては暖簾に腕押しだなあと思っている。ということでちゃんと振り返ってみることにする。 stats 2022年で一番ブクマが多かった記事はblog.arthur1.devである。 他の記事はこの半数にも満たない、というか、片手で数えられるブクマ数でさえありがたい、という状況である。 書くという行為によって自分自身の理解が確かなものになることに意義は感じているものの、せっかく書いているのだから多くの人に読んでほしいし、それが読者のためになればなお良いと思っている。 もっとシビアに言ってしまうと、書いても読んでもらえない状況がずっと続くならいつか自分は筆を取るのをやめてしまうだろうという懸念がある。モチベーション維持のために今
非プログラマーの人から「Githubってなに？」と聞かれたら「プログラマー版のpixiv」って答えるとわかりやすいと思うのでぜひ使ってください
坂すたじお/sakastudio - moorestech @sakastudio_ 非プログラマーの人から聞かれた「Githubってなに？」に対する答えで「プログラマー版のpixiv」って答え直感的にわかりやすいと思うのでみんなぜひ使ってください 2022-01-04 09:05:46 坂すたじお/sakastudio - moorestech @sakastudio_ I'm developing a game called Moorestech, which is an anime RPG x automated factory sim. I'm a Unity and C# engineer. #moorestech https://t.co/ZPymAW25IC https://t.co/PXfK1VarSm
async/awaitの鬼門の一つとして、適切なキャンセル処理が挙げられます。別に基本的にはそんな難しいことではなく、CancellationTokenSourceを作る、CanellationTokenを渡す、OperationCanceledExceptionをハンドリングする。というだけの話です。けれど、Tokenに手動でコールバックをRegisterしたときとか、渡す口が空いてないものに無理やりなんとかするときとか、タイムアウトに使った場合の始末とか、ちょっと気の利いた処理をしたいような場面もあり、そうした時にどうすれば良いのか悩むこともあります。 こういうのはパターンと対応さえ覚えてしまえばいい話でもあるので、今回はAlterNatsの実装時に直面したパターンから、「外部キャンセル・タイムアウト・大元のDispose」が複合された状況での処理の記述方法と、適切な例外処理、そして最
本記事は 情報処理試験ウィーク 1日目の記事です。 ✨📓 告知記事 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 📓✨ 1.テーブル設計がしやすくなった 2.DB調査を行いやすくなった 3.より幅広いDB調査手段を知ることができた 4.DBの非機能要件をより意識できるようになった トランザクション デッドロック まとめ こんにちは、上村です。 私は2年前、データベースに関する知識を深めたいと思い、情報処理技術者試験である「データベーススペシャリスト試験」を受験し、無事合格することができました。 過去にもいくつか資格試験を受験しましたが、特にデータベーススペシャリストの知識は業務でも役に立っていると感じています。 そこで、どう役に立っているかを本記事で説明します。 読み物として、軽い気持ちで読んでいただければと思います。 1.テーブル設計がしやすくなった テーブル設計を検討する際、いきなりテーブルと詳細な
ソフトウェアテストの古典から現在まで
はじめに このたび、ソフトウェアテストとは、そもそもいったいなんなのかということを考え直す機会があったので、その時に読み直した書籍や資料についての備忘録を記録します。 ISTQBとJSTQB ISTQB は International Software Testing Qualifications Board の略で、ソフトウェアテスト分野の国際的な資格制度を運営する組織です。 現在のソフトウェアテストについて、どのような概念であるかについてを調べるには、ISTQBが提供している用語集や試験のシラパスを確認することで概要をつかめます。 ISTQBの用語集 Certified Tester Foundation Level (CTFL) v4.0の情報 ISTQBはさらに高度な試験や専門に特化した試験もあるので、必要に応じて参照してください。 また、JSTQB（Japan Software
「どうしてAngularは流行らないのか」と言われて思うこと | lacolaco's marginalia
最近に限らず、ここ数年ずっと目にするし、聞かれることもあるこの話について、いくつかの思うこと、ぼやきを書いておく。あとで参照できて便利なので。 1. あなたが使い始めれば少なくとも昨日よりは広まりますよ好きなら使えばいいと思うので僕には気持ちがわからないのだが、好き・気になるけど流行ってないから使わないという心理があるらしい。企業での判断ならわかるが、個人でそれはまったくわからん。仮にそれがマジョリティだとしたら、使われなければ流行らないのに流行らないと使われない、デッドロックで詰みです。 あなたが使ってみてそのことを発信すれば、少なくとも昨日より世界で一人分は使用者が増えます。その積み重ねでしか普及しません。ですので、流行って欲しいと思うならまず自分から使って周りに広めてください。 2. そもそも「流行っている」とは？僕が思うに、「流行っている」ということと「広く普及している」ということ
「だんご屋のひまつぶし」完全解析 - すぎゃーんメモ
「だんご屋のひまつぶし」とは 最長手順の問題は…？ 組み合わせ、グラフ問題 プログラムで解く 状態の列挙 グラフの構築 最短経路問題を解く WASM化して、ブラウザ上で解く もしもすべて異なる団子だったら さらに一般化していくと 到達可能性 頂点数 本数を固定し、高さを変える 高さを固定し、本数を変える まとめ Repository 「だんご屋のひまつぶし」とは 「ハノイの塔」の派生型のようなパズル。 高さ3の串が3本あり、3色の団子2個ずつ計6個が刺さっている。これらを1個ずつ移し替えて、ある状態からある状態へと遷移させる、というゲーム。 移動できるのは各串で一番上にある団子だけ。 団子の大きさのような概念はなく、高さ3以内であればどこにでも動かせる。 単純なルールだがなかなかに奥が深く、じっくり考えて動かさないと最適な手順で達成するのは意外に難しい。 パズルオーディションというもので最
2024年7月13日の大吉祥寺.pmで発表した「古典ドメインモデル(パターン)の解脱」のスライドログです。 この2冊で書かれているドメインモデルパターンを「古典」の対象にします。 ドメインモデルパターンは「複雑さに対処するため」と述べています。が、古典では次の2点が課題となっていると考えます。 これら2点について個別に見ていきます。 まずドメインモデルパターンから。 Patterns of Enterprise Application Architecture(以降PofEAA)ではこのように定義されています。 PofEAAのドメインロジックの章で使われている「収益認識」の例を取り上げます。 ContractやProduct, RecognitionStrategyなどといったクラスが作られて、これらのインタラクションでビジネスロジックが実現されると説明されています。 では、これらのドメイ
「UIも自動化も後回し」: AIエージェント開発の実践的アプローチ - Algomatic Tech Blog
こんにちは、ネオセールスカンパニーCTOの菊池(@_pochi)です。 1月にリリースした 「アポドリ 」 は、大変ありがたいことに多くの反響をいただいています。本記事では、その開発を通じて得た、「作らない」ことが成功につながる理由 についてお話しします。 apodori.ai 本記事では、アポドリの開発を通じて学んだ、「いかに作らないか」という反直感的なトピックについて書いていきたいと思います。 AIエージェント開発で後回しにすべきもの 業務A、業務B、業務Cという連続する3つの業務からなる一連のワークフローを実行するエージェントの例を考えます。 AIエージェントは、上図のように人間の実行指示を受け、思考を伴う複数業務を遂行し、アウトプットを返します。図に示した要素の中で、アポドリの開発においてギリギリまで実装しなかった要素があります。それは以下の2点です。 操作画面 : 処理の進捗表示
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【AI駆動開発】Cursorに設計から考えさせたら、コードの品質が別次元になった話（プロンプトテンプレートあり） - Qiita
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データベーススペシャリスト試験を受けて業務に役立っていること - NRIネットコムBlog
古典ドメインモデリングパターンの解脱 - 大吉祥寺.pm - kawasima
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