以前同僚から、いくつかのプロジェクトやタスクを持っているときにどう進めると良いかという質問を受けた。僕はその時、価値が出るポイントまで一気に進めてから次のタスクに取り組むようにしていると答えた。この話についてブログに言語化してみる。 良くない進め方の一例 たとえばプロジェクトA（自分の担当分工数10日）、プロジェクトB（自分の担当分工数20日）で、合計30日分のタスクを持っているとする。この時良くない進め方は、両方ともを完全に並列に少しずつ行って、30日後に終わるということだ。1 このやり方だと30日後にならないとプロジェクトAもBも結果が出ない。もしプロジェクトAのみに集中して終わらせれば少なくともプロジェクトAの結果は10日後に出るのに関わらずである。 このやり方がまずいのは当たり前に見えるのだが、気をつけないとやってしまいがちである。なぜなら少しずつ進めれば、他の関係メンバーに「自分

エッセンシャル思考 最少の時間で成果を最大にする 作者:グレッグ・マキューンかんき出版Amazon 自分がなんでもやりたいタイプなので、この本に書いてあることは中々刺さった。幸福になるには「より少なく、しかしより良く」を追求すべきという本。プライベートや仕事でとにかく忙しく時間がないと思っている人は読んでみると良い。 印象に残ったのは次のことだ。 現代人の最優先課題は、優先順位づけの能力をキープすること 睡眠不足では一番最初にそこが減ってしまうのでダメ 一流のバイオリニストは1日平均8.6時間の睡眠 & 週平均2.8時間の昼寝。睡眠による並外れた集中力で、1時間あたりの練習効果を最大限にする もっとも厳しい基準でやることを決める 「絶対やりたい」「やらない」の2択にする。やろうかな程度なら却下、イエスと言うのは絶対やるしかないと確信した時だけ 自分の中で最重要基準をひとつ用意し、100点満

会社の振り返りで「エンジニアリングの作業タスクがうまく分割できていそうだったが、その知見を共有してほしい」と言われたので、自分がどう考えてタスク分割をしているかをこの記事で共有したい。 この記事のスコープとすること・しないこと タスク分割をするときの工夫点 少なくとも1スプリント以内で終わるタスクになっている 完了条件が明確である 開始から終了まで他タスクによる待ち時間がない 他タスクが待ち状態になる時間を最小限にする 自分にとって難易度の高いものが1タスクの中で1つである 初めから完璧なタスク分割を目指さない 工夫を考慮した分割例 まとめ この記事のスコープとすること・しないこと 今回の記事では、あるユーザーストーリーが存在するとして、その設計・実装・テストなどをスムーズに進行するための工夫について書く。 逆に次のようなタスク分割については取り扱わない。 ユーザーに提供すべき価値があると

良いテストケースの作成手法を学ぶ - 「はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法」を読んだ - $shibayu36->blog;に引き続き、ソフトウェアテストの知識について言語化を進めたいと考え、「単体テストの考え方、使い方」を読んだ。 単体テストの考え方/使い方 作者:Vladimir Khorikovマイナビ出版Amazon この本では優れたテストスイートの4本の柱を「退行に対する保護」「リファクタリングへの耐性」「迅速なフィードバック」「保守しやすさ」と定義し、これらの観点で優れたテストスイートを作る方法について教えてくれる。またこの4つの柱はトレードオフの関係にあるため、単体テスト・統合テスト・E2Eテストがそれぞれどの観点を重視すべきかなどについても言語化してくれている。 自分はこの本は非常に勉強になった。なぜなら単体テスト・統合テストの指針が明快に記述されていて理解しやすく、また

ソフトウェアテストに関する知識をもう少し言語化したいなと思い、「はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法」を読んだ。 はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法 作者:リー コープランド日経BPAmazon この本では主に良いテストケースの作成手法について学べた。良いテストケースとは「最小の時間と労力でほとんどのエラーを検出する可能性がもっとも高くなるようなテストケース」のこと。これにできる限り近づけられるようにテストケースを工夫する。 良いテストケースを作るためにどういう技法があるかをこの本はいくつも教えてくれる。自分がこれまでテストを書いていると「こういうテストの方がなんとなくベターだよな...?」みたいに感覚的に考えていたところを、言葉として定義してくれることで構造化できるのはありがたかった。たとえば 同値クラステスト 同じグループのテストが、以下を満たせば同値クラスを形成する 同じ機能をテス

LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co

今見ているファイル内をSearchしやすくする「Search in Current File」というVSCode拡張を作ったので紹介です。 https://github.com/shibayu36/vscode-search-in-current-file https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=shibayu36.search-in-current-file 背景 Emacsにはhelm-occurという拡張があって、インクリメンタルサーチからスムーズにファイル内の検索結果一覧を見れる拡張がある。これが現在のファイルを探索するのに非常に便利で愛用していた。 VSCodeでも同じようなことが出来ないかなと思ったので、勉強がてら拡張を作ることにした。 使い方 Search in Current File - Visual Stu

最近話題になっていた「入門 監視」を読んだ。アプリケーションの監視をするための実践的なノウハウが詰まっていて非常に参考になる書籍だった。 入門 監視 ―モダンなモニタリングのためのデザインパターン 作者:Mike Julianオライリー・ジャパンAmazon この本では、アプリケーションを監視するための骨格となる考え方や、様々な層(フロントエンドからOSのメトリックまで)での監視の入れ方の実践的なノウハウ、さらには障害対応をスムーズに行うためのフローや障害の根本対応をチームで行えるようにするためのやり方まで書かれている。実践的なすぐに取り入れられるような内容が多く、「アプリケーションをどう監視したら良いか分からない！」「障害対応をもっとうまくやる方法はないのだろうか？」と思う人には参考になる部分が多いと思う。 個人的にこの本の中で一番良いなと思ったのは、 SREだけでなくアプリケーションエ