エンジニアにとって、技術を理解し、実装できることは重要です。しかし、それと同じくらい「説明力」も求められます。 「コードを書いていれば問題ない」と思っていると、チームでのやり取りやコードレビューで意図が伝わらず、余計な修正が増えてしまうことがあります。また、仕様の認識違いによる無駄な開発や、問題発生時の報告が不十分で対応が遅れることも少なくありません。 説明力は、単に「話し方」のスキルではなく、考えを整理し、相手に伝わる形にする能力です。これが身につくと、レビューのやり取りがスムーズになり、仕様の解釈違いを防ぎ、問題発生時にも冷静に状況を整理できるようになります。 エンジニアとして成長する上で、説明力を鍛えることは技術力と同じくらい大切なことです。 説明力が低いとどうなるか？説明力が足りないと、次のような問題が発生しがちです。 コードレビューで意図が伝わらない「この書き方のほうがいいのでは
-- Returns the last number of a list. last :: [Int] -> Int last (_ ++ [x]) = x -- Returns some permutation of a list. perm :: [a] -> [a] perm [] = [] perm (x:xs) = insert (perm xs) where insert ys = x : ys insert (y:ys) = y : insert ys Curry is a declarative multi-paradigm programming language which combines in a seamless way features from functional programming (nested expressions, higher-order f
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Author Jeimy Ruiz GitHub Copilot は、IDE でのトラブルシューティング、プルリクエストの分析などにより、デバッグプロセスを合理化し、より迅速かつ堅牢に問題に取り組むことができます。 デバッグは開発者のワークフローに欠かせない作業ですが、最も時間がかかる作業のひとつでもあります。もしAIがこのプロセスを効率化し、コードの分析、修正、文書化をより速く行う手助けをしてくれるとしたらどうでしょうか？AIを搭載したコーディングアシスタント、GitHub Copilotがお助けします。 GitHub Copilot はコードを書くためだけのものではなく、デバッグのための強力なツールでもあります。IDE でのトラブルシューティング、/fix などの GitHub Copilot Chatのスラッシュコマンドの使用、github.com でのプルリクエスト (PR) のレ
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
AIクローラーによる過剰アクセスの発生をうけ、対策としてサイト構造化データファイル「llms.txt」(Large Language Model Specifications) を公開しました。 LLMに適切なクロール方法を指示し、サイトリソースの効率的な利用を意図して反映した指示内容について紹介させていただきます。 LLMに適切なクロールを促すため、llms.txtに反映した指示内容について紹介します。 設置 マークダウン形式のテキストファイルを作成し、robots.txtや、エラーページを格納するS3バケットに保存。 以下のURLで公開しました。 https://dev.classmethod.jp/llms.txt llms.txt 内容 user-agent 特定のLLMに限定せず、すべてのAIクローラーに適用されるよう設定しました。
Developers Summit 2025での登壇資料です。 【発表資料中のURL】 ◆P12
2025年2月4日、日本放送協会（以下、NHK）より、日本アイ・ビー・エム株式会社（以下、当社）に対し、営業基幹システムの開発・移行業務（以下、本プロジェクト）に関する業務委託契約の解除に伴う既払の代金の返還及び損害賠償を求める民事訴訟を東京地方裁判所に提起したこと、およびこれまでの経緯が公表されました。 当社は、本日時点において訴状を受領していないことから、NHKによる請求内容に関するコメントは差し控えますが、経緯に関する当社の見解についてご説明いたします。 本プロジェクトは、NHK指定の移行方針のもと営業基幹システムを新しい基盤へ移行するものであり、プロジェクト開始後に現行システムの解析を実施の上、移行方針及びスケジュール等を確定するという契約に沿って検討を進めてまいりました。 現行システムの解析を進める中で、提案時に取得した要求仕様書では把握できない、長年の利用の中で複雑に作り込まれ
“見積り” を作成した開発チームと、それを確認したビジネス担当者や経営者が、その内容を巡って対立することがあります。「見積りが大き過ぎる」「いや、これぐらいはかかりますよ」といったあのやり取りです。 これはおそらく、両者がともに “見積り” と “計画” を区別せず、混同しているから発生しています。見積り依頼を受けた時、開発チームが提出するものは、おそらく “見積り” です。しかし、ビジネス担当者や経営者が期待するアウトプットは “計画” なのです。 こうして “見積り依頼” という名のもとに、ソフトウェア組織に対立が日々生じているのではないでしょうか。 “見積り” と “計画” は別物見積り結果の「30人月」という数字（①）は、計画ではなく見積り工数です。そんなことは当たり前ですよね。 工数が明らかになれば計画なのか？それでは、30人月の開発を5人でこなすから「6か月」かかる（②）、とい
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こんにちは。 株式会社ココナラ在籍のKです。 「時間がないからテストは後で書く」 そのような言葉を聞くたび、「テストを一緒に書くことでむしろ時間を節約できるのに、もったいない」と感じます。 本記事では、その理由を明確にした上で、私がよくやっているTDDをゆるく取り入れたテストの進め方をご紹介します。 対象読者 本記事は、以下のような悩みをお持ちの方に向けた記事です。 テストの重要性は理解しているものの、時間的な制約からテストを後回しにしてしまいがち TDDに興味はあるものの、難しそうでなかなか実践できない TDDのテストファーストという手法に馴染めない チーム内にテストの文化を広めたい 本記事の構成 大きく以下の2つの構成になっています。 テストを後で書くという考え方への考察 TDDをゆるく取り入れた実践手法 本記事におけるテストの定義 本記事で扱うテストは、主としてロジックのユニットテス
2025年1月28日紙版発売 えーじ，倉林雅，小岩井航介 著 A5判／256ページ 定価3,300円（本体3,000円＋税10%） ISBN 978-4-297-14653-5 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Amazon Kindle この本の概要 本書のテーマは，パスワードレス認証を実現する「パスキー」です。パスキーはApple，Google，Microsoftといった3大プラットフォーマを含む多くの企業が協力して開発している認証技術で，大手から中小企業までさまざまなサービスで導入が進んでいます。 「パスキーとは？」の疑問に答えるとともに概要はもちろんのこと，従来の認証技術の課題と比較して何が優れているのか，パスキーの導入で知っておくべき特性，パスキーの登録・認証・管理画面などのUX設計，WebサイトだけでなくiOSや
はじめに 皆さん、はじめまして。Thinkings株式会社でプロダクトエンジニアとして働いている、まろんです！ 突然ですが、皆さんは「Python」をご存じでしょうか？ 「空飛ぶモンティ・パイソン」というコメディ番組が由来で、今や非常に人気のあるプログラミング言語です。 Pythonはそのシンプルな文法と豊富なライブラリによって、データ分析や機械学習、バックエンド開発など、幅広い分野で活躍しています。技術系情報共有サイト（Qiitaなど）でも、常に人気上位に入る言語です。 しかし、Webアプリケーションを開発するとき、バックエンドはPython、フロントエンドはReactなどの別言語で開発することが一般的ですよね。言語が分かれることで、初心者は「なぜフロントとバックエンドで異なる言語を覚えなきゃならないの？」と苦労することもあるでしょう。 そんな方にご紹介したいのが、2022年4月にAna
はじめに ウホウホ。 Rustを使い始めてちょうど2年くらい経って、すこしRustのことがわかってきたので、改めてGoとRustのそれぞれの違いを整理したいなと思いこの記事を書きました。 筆者はウェブ開発の経験しかないので、ウェブを中心にまとめています。 気づいたらかなりな量になってしまったのとGopher向けにRustを紹介するような記事になってしまいましたが、よければ読んでみてください。 筆者について Goを使い始めて7年ほど経っていて、これまでCLI/TUIツールをいくつか作ってきました。 スペシャリストではないですが、プロダクトでGoを書く分には特に問題ないレベルかなと思います。 Rustは2022年夏ころから使い始めてちょうど2年ほど経ちました。 なにかツールを作ったわけではないですが、勉強がてらにいくつか作ったもの・書いた本があります。 普通にRustを書く分には問題ないですが
はじめに ソフトウェア開発において、リファクタリング、つまりコードの保守性を高める活動は、ソフトウェアの価値を高める上でとても大切ですよね。 しかし、「リファクタリングの時間が確保できない」「リファクタリング実施のための同意が得られない」という話を耳にすることがあります。 リファクタリングは「絶対やった方がいいのは感覚としてはわかっている、でもその必要性ををうまく伝えられない」となりがちな性質があるのです。 この記事では、リファクタリングの時間を確保するために、どんなことを考え、何をステークホルダーに伝え、具体的にどのようなタイミングで実施していくといいのか、について解説します。 ポイントまとめ リファクタリング時間確保のポイントを端的に説明すると、以下の通りになります。 リターンとコストを明らかにする 複数の実施パターンを選択肢として持ち、柔軟に選べるようにする。 その中でも、日頃の小さ
翻訳を担当した書籍『ソフトウェアアーキテクトのための意思決定術 リーダーシップ／技術／プロダクトマネジメントの活用』（インプレス）が明日2024年12月11日に発売となります。 本書は、2023年12月に出版されたSrinath Perera 著『Software Architecture and Decision-Making: Leveraging Leadership, Technology, and Product Management to Build Great Products』（Addison-Wesley Professional）の全訳となります。 ソフトウェアアーキテクトのための意思決定術 リーダーシップ／技術／プロダクトマネジメントの活用 作者:Srinath PereraインプレスAmazon 著者は、Apacheのオープンソース開発者として20年以上のキャリアを
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