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ブラックフライデー
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株式会社ジェイテックジャパン CTOの高丘 @tomohisaです。 私は Railway Oriented Programming が好きで、C#で実現するために ResultBox というライブラリを作り、自社のイベントソーシングライブラリ sekiban にも組み込んできました。自分がメインで作る小さなプロジェクトでは問題なく機能していましたが、チーム開発とLLM時代の到来により、方針転換を決断しました。 この記事は、自分の好みよりチームとLLMとの協働性を優先した、ライブラリ開発者の決断の記録です。 Railway Oriented Programmingの魅力 Railway Oriented Programming(ROP)は、scott Wlaschin氏が提唱したエラーハンドリングのパターンです。F#などの関数型言語で一般的な Result<T, E> 型を使い、成功と失敗
(1)-2 はこちら (1)-3 はこちら (2)-1 はこちら (2)-2 はこちら (2)-3 はこちら podcastのリンクはこちらです。 登場人物 Ed Mann(ホスト): ポッドキャストの司会者 scott Wlaschin(ゲスト): 『関数型ドメインモデリング』著者、F# for Fun and Profit ブログ執筆者 はじめに - scott Wlaschinの紹介 Ed Mann 英語はこちら Hello and welcome to the show. My name is Ed Mann, and today we're very lucky to be joined by scott Wlaschin. How's it going, scott? Hi. Thanks for having me on. No worries. No worries at
株式会社ジェイテックジャパン CTOの高丘 @tomohisaです。最近 Claude Code をメインに使うようになってきていますが、ビルトインの検索の精度があまり良くない気がしています。ChatGPT のアプリは、o3+検索の組み合わせが精度が高いと感じていて、Web で調べないといけないと感じる時は、ChatGPT で検索して、Claude に貼り付けていましたが、MCP として ChatGPT のアプリが使えるのではないかと考えて調べてみました。調べてみたら、macOs のショートカットを使用して検索を自動化する機能を、MCP から呼び出すという方法で Mac の ChatGPT のアプリを MCP サーバーのように使えるコードを見つけたので、最近はこれを検索に使用しています。 この記事では、Claude Code に ChatGPT Mac アプリの o3 Web検索機能を M
この記事をOpenAIの新しい画像生成で、『この記事を元に挿絵付きの手書きグラレコ風マインドマップでまとめ画像を作って ---記事の文章を貼り付け』で作成したのが以下の画像になります。 Memory Bankの使い分け:大規模コードベースでの考慮点 Clineで開発を行う際、状況に応じてMemory Bankを選択的に活用するアプローチを取っています。特にコードベースが大きい場合は、Memory Bankを使わない方が効果的なケースが多いと実感しています。 Memory Bankはコンテキストを豊富に提供できる強力なツールである一方、大量の情報が与えられることで実際の命令に従う精度が下がることがあります。これはAIの注意が分散してしまうためと考えられます。 使い分けの基準 大きなコードベースの一部を正確に変更したい場合:Memory Bankを使わない方が効率的 Vive Coding的に
この記事をOpenAIの新しい画像生成で、『この記事を元にこの文章を元にグラレコを作成してください ---記事の文章を貼り付け』で作成したのが以下の画像になります。 はじめに AIによるプログラミング支援ツールの進化は目覚ましく、特にClineとsonnet 3.7の組み合わせは、プログラミングのパラダイムを大きく変えつつあります。本記事では、これらのツールがどのようにプログラミングの方法論を変革し、開発者の役割を再定義しているかについて、実践的な知見を共有します。 sonnet 3.7: 『真似プログラミングの天才』 sonnet 3.7の現在の個人的評価は、『真似プログラミングの天才』と表現できます。これは、すでにインターネット上に存在する類似コードを微調整して作成することが非常に得意という意味です。特にフロントエンドやゲーム開発が得意なのは、これらの分野のコードが学習データに豊富に含
株式会社ジェイテックジャパン CTOの高丘 @tomohisaです。この記事は私たちジェイテックジャパンの作成しているイベントソーシング・CQRsフレームワークがリリースされてしばらく経ったので開発に至るきっかけやこれまでの歴史をまとめてみました。 sekiban開発に至る経緯 複雑さに対応するアーキテクチャの必要性 当初、私たちはシンプルなMVCで開発を行っておりました。しかしながら、Fatコントローラーが生じる問題や、モデルにビジネスロジックをまとめる難しさから、メンテナンスが困難なシステムへと変化してしまいました。 そこで、弊社ではDDDというドメイン駆動設計を導入しました。初期段階では「軽量DDD」もしくは「とりあえずレイヤー化したオニオンアーキテクチャ」でした。しかし、リポジトリの抽象化によって、コードのテストが劇的に書きやすくなりました。また、多くのビジネスロジックがドメインに
株式会社ジェイテックジャパン CTOの高丘 @tomohisaです。2024年3月22日、Nextbeat Tech Bar:第一回ソフトウェアテストについて考える会で登壇しました! t-wada さんの後の登壇とのことで緊張しましたが、なんとか無事に行うことができました。 スライドはこちらになります。 登壇に先立って一人Zoomで行った練習をYoutubeに更新しましたのでよろしければご覧ください。 簡単なまとめを以下に記載します。 コンパイル時のユニットテストとはなんなのか? 「コンパイル時のユニットテスト」とは scott Wlaschin 氏のDomain Modeling Made Functional に関する登壇で出てきた表現 1つのオブジェクトの状態の遷移をパラメータやフラグで表現するのではなく、別の型として定義する。各機能は特定のオブジェクトの状態でないと実行できないよう
この記事を書くに至った背景 株式会社ジェイテックジャパン CTOの高丘 @tomohisaです。昨日、イベントソーシングのイベントについて以下の記事を書きましたが、この記事はフォローアップ記事です。よろしければ元の記事もご覧ください。 2023/12/17追記: ジェイテックジャパンで開発してきた、イベントソーシング・CQRsフレームワーク、「sekiban」をリリースしました! www.sekiban.dev/jp/ こちらの記事にかとじゅんさんから適切なコメントをいただきました。 イベントは事実であって、世界は事実の総体であり、事物の総体ではない。とても上手くまとめてくださっています。私もイベントソーシングを使い始めて、オブジェクト指向で考えるより、イベント(事実)を中心にモデリングしていく方が複雑な事象をモデリングしやすいと感じています。さらに新しい事象、事実のパターンに気がついた時
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