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はてなキーワード: オレオレとは
CLAUDE.md や rules / skills みたいな形で、重要なコーディングルールはあらかじめかなり固めておく。
たとえば repository 層や Entity 層は具体的にどう書くのか、テストケースはどういう書き方をして、どういう観点で項目を洗い出すのか、みたいな AI への指示は最初から用意しておく。
あと、linter や ArchUnit、dependency-cruiser みたいなアーキテクチャ制約も、自分なりの定石を持っておく。
割と過剰なレベルでガチガチに固める感じで、アーキテクチャルールも「◯◯は XXX に依存できない」みたいなブラックリスト式じゃなくて、「◯◯は XXX だけに依存できる」みたいなホワイトリスト式の方が良いと思っている。
ts 前提だと eslint や tsconfig は一番厳しい水準に設定する、流石にきつい部分でてきたらそこだけ緩める、という運用
おすすめなのは、何かしらの小規模案件や個人開発アプリを1つオーバーエンジニアリング上等でガチガチ構成で作っておく。
そこで出てきた linter 設定やプロンプト設定を、別案件に横展開する感じ。
正直、ガチガチすぎると MVP とかレベルだとコード量は増えるけど、メンテする前提の案件ならバイブコーディング時代だと普通にペイすると感じている。
アイディアを思いついたら、AI と壁打ちしながら仕様を洗い出していく。
手書きでドメイン図を書いて、それを写メ撮って画像認識で仕様整理、みたいなのも割とアリだと思っている。
どういう画面があって、どういう入力項目や表示項目が存在するか、バックエンドはどういうエンドポイントが必要か、この辺りは最初に一通り洗い出しておく。
それに加えて、ユーザーが初めてトップページを開いてから登録・ログインして実際にサービスを一通り使うまで、みたいな流れをそのまま Playwright のシナリオテストに落とせそうな形で何パターンか仕様書にしておく。
フロントエンドで、DDD における集約みたいな概念がそのまま当てはまらない領域についても、設計時点で洗い出せているなら Entity 的なものやドメインサービス的なロジック用のレイヤを作って、ドメインオブジェクトとして実装していく。
最初に作った基本設計をベースに、◯◯Entity、XXEntity、△△Entity……を作るためのプランとチェックリスト形式の TODO を 1つの md ファイルに吐き出してもらう。
フェーズごとにフォーマッタ、linter、アーキテクチャルールなど一括実行したコマンド実行させて失敗してたら成功するまで修正繰り返させる。
ある程度わかりやすい単位で AI に依頼する感じで、出来上がったコードをレビューする前提なので、実装プランの md 自体はよほど分かりやすいツッコミどころがない限り細かくレビューしない。
mdのフォーマットは skills 側で事前に用意しておく。
フロントエンド用、バックエンド用の両方でドメイン層のファイルを作る。
当然、足りないロジックは後から絶対に出てくるけど、最初から完璧は目指さない。
TODO 一覧の中から自分の認知負荷が許す単位で「チェックリストのここからここまで実装して」と指示を出し、実装が終わったら TODO 項目のチェック状態を更新してもらう、mdファイルもコミットに含める。
コミット前にはlint ルールを無効化していないか、意図通りの実装になっているかは git diff の差分で必ず確認する。
git worktree を使うことが多い。
よくやるのはフロントエンドの画面モック作成とバックエンド実装の2並列で行う。
実装プランを考えてもらうときは「◯◯画面を実装プラン考えて」くらいの単位で依頼する。
実装プランの md ファイルを作るときのプロンプトには、基本設計の〇〇画面の項目一覧をベースに、◯◯のアイテムコンポーネント、リストコンポーネント、◯◯のボタンコンポーネント、Information コンポーネント、外部通信用の ◯◯Gateway を実装する、◯◯コンポーネントは既に ◯◯ 機能で実装してあるからそれを使って、◯◯は処理が膨らみそうだからドメインサービスで実装して、みたいな感じで頭の中のふんわりしたイメージを伝える。
バックエンドも同様で、◯◯のエンドポイントを作って、Gateway がこれこれ必要だから実装して、これはインターフェースと実装分けてね、Entityへの変換処理は関数分けて、◯◯の処理は Usecase 層で、◯◯の処理はドメイン層で、Usecase が膨らみそうだから ◯◯ の処理は独立したクラスにして、あ、似たようなのが ◯◯ 機能にあるからそれを参考にして、くらいの粒度で指示を出す。
フロントエンドの実装を待っている間に、バックエンドのプランを考えたり、タスク粒度を調整したり、リファクタリングプランを考えたりする、またバックエンドのAI待ち時間はフロントエンドのことをする。
フロントエンドオンリーの実装とかで作業が競合するリスクあるときは並列作業しない。
チェックリスト更新が終わるごとに差分を確認して、問題なければコミットメッセージを提案してもらってコミットする。
細切れにするコストよりも、レビューする人間の認知不可が許すレベルであればある程度まとまった単位でレビューして実装速度を優先する派。
テストは、ある程度実装が進んでリファクタリングが辛くなってきたタイミングで作ることが多い。
カバレッジやミューテーションテストなど、定量的にテストを評価できる仕組みは導入する。
バックエンド側のテスト実装は正直かなり楽で、行数や認知的複雑度を厳しく制限して単一責務の原則を守って実装しておけば、AI がかなり高精度なテストを出してくれる。
これもテストファイル実装プランを作ってもらって「ここからここまでのテスト20ファイルを実装してね」をレビュー挟んで繰り返す感じ、例えばミューテーションテストのkill率100%ならそんなに詳しくは見ない。
フロントエンドはテストの定量指標での評価が難しいので、そこはその分レビューを頑張るしかない。
自分はこんな感じでやっている。
感覚としては、優秀だけどシステムのアーキテクチャ全体の責務を負ったことはない経験不足の2年目やSESの部下を扱うEMに近いのかなぁ。
周りの話を聞いていると、もっともっと AI に自律的にいろいろやらせているようにも聞こえる。
これでも 1日1人で数万行レベルはコードを書けてるので、AIない時代に比べると数ヶ月分の成果を1日とかで出してることになるが、もっと本気出せるのかなぁ。
「全機能分プラン作ってね！そこから良い感じの粒度でコミットも自分でやってね！」みたいな指示を良い感じに出せたとしても、指示がでかすぎると、脆弱性盛々になったり、lint エラーループでパニクって linter オフにし始めたり、テスト通すためにエラー握りつぶして assertTrue(true) し始めたりする。
それは流石に許容できないレベルじゃない？が紛れ込むリスクが上がりすぎるんじゃないかなぁ。と思ってるんだがどうだろうか。。。
あとツールはあんま入れてないねkiroとかspec-kitとか、ガチガチ細切れで仕様書作るメリットもあんま感じなかった。
mcpもserenaくらいしかいれてないや、トークン節約してレートリミットの猶予伸ばした方が結局開発早くなるかなって。
いろいろ入れた方がいいんだろうか。
完全にオレオレでこんな感じでやっているんだけど、みんなspec駆動開発というものをどんな感じで、具体的にどうやっているのかが知りたい。
オレオレFCが13日、北海道旭川市での春季キャンプをスタートさせた。加藤宗平監督体制では2度目となるキャンプ。この日は午後の約2時間のみで、軽めのメニューでトレーニングを積んだ。
指揮官はこのキャンプの狙いを「フィジカルは勿論、メンタリティを強くしたい」と説明。春季キャンプ中の練習試合では4-2-3-1の布陣を基本としながらも「3-3-3-1だったり、3-4-2-1、4-3-3...色々な可能性があるチームなので、キャンプだけでなく、開幕までに連携、再現性、関係性を深めていく」との考えを明かした。
また「ベテランも若手もみんな平等ですから」と経験や実績関係なく、フラットな競争を強調。2月11日が開幕となるJリーグの特別大会「百年構想リーグ」の開幕・鹿島戦（メルカリ）に向け、横一線からのサバイバルを宣言した。
オレオレFCが今月13日から23日まで旭川市でキャンプすること発表し選手や首脳陣から反発が出ていることは以前にも報じたが、それでもなおクラブ幹部は一切理由を答えようとしない。
想像される理由は「旭川も脳内では沖縄や鹿児島、宮崎と気候同じと勘違いしているのか」「ミラノコルティナ五輪に出るのか」「極寒キャンプで故障者たくさん出たらどうするのか」など反発の声が強まっている。
17日にはノエビアスタジアム神戸で阪神淡路大震災復興チャリティ試合も計画されていたがそれも白紙。
オレオレFCの今月13日から23日の旭川キャンプに不満の声が上がっている。本来なら温暖な地域でやるのが恒例の中1月の旭川市は1日を通して氷点下を下回る日がある。
そんな中でまともにキャンプができるかと言っても到底難しい。選手や首脳陣も怒り心頭。ある日本人選手からは「外国人はフルネームで名鑑入れてもらえて日本人は苗字だけ。このチームは外国人ファーストなのか？」さらに別の選手からは「チャントも作ってもらえない」と不満を口にする選手も多い。
さらに関西出身のある選手からは阪神淡路大震災があった1月17日に神戸でチャリティマッチをやって欲しいとの声も。
中には「脳内で自分の妄想でやってるから気温なんか関係ないんやろ。」と辛辣な声も。
オレオレFCが5日、都内のオレノスミカで始動した。午前8時から午後6時までの2部練習で、就任2年目の加藤宗平監督は声を張り上げながら指導。8対2のパス回しでは自身も加わり、時折、華麗なプレーを披露するなど、選手たちと一緒に汗を流した。
「ようやく始まったなと。プレーを見て、自分もやってやろうという気持ちが高ぶっていますね」。
午後には紅白戦を行った。事前に通達されていた選手たちがピッチ上で激しくぶつかり合うなど、初日からハードなメニューを消化した。同監督は「選手の表情、プレーぶり、コンディションが何処までやれてるかをはかる上で紅白戦が1番だと思った」と説明しながら「ほぼ全員が予想以上にやれていましたけど、今日だけでなく、もっとやらないとダメ」と振り返った。
今季は百年構想リーグ、8月からのリーグ、ルヴァン、天皇杯の四冠を目指しており、今月13日から23日までの北海道・旭川キャンプでは「上のチームや海外はもっと激しいので、今のままじゃダメ。今後の練習でも耐えられるようにならないといけないし、させないといけない。ラグビー選手みたく、フィジカルもメンタリティも強靭な選手にさせる」と話した。
⚪︎今季から背番号を6に変更したMF内田が今季の意気込みを口にした。下部組織から昇格した昨年は20試合で1得点。しかし終盤はベンチすら入れない状況が続き「パワー不足だったし、自分の力不足を感じました」。オフは専属トレーナーの元、体幹を含めたフィジカル強化に着手し、昨年より体重は6kg増えた。この日の紅白戦では外国人にも当たり負けせず「トレーニングの成果は出ていると思う」。
背番号6はU18時代にも着けていた番号でクラブでは「10」に続いての出世番号。「期待されていますけど、現実には僕はゼロからのポジション争い。ここで勝ち抜かなければ試合にも出られないですし、それを勝ち抜いたうえで試合にも勝たなければならない」と気を引き締めた。
・Vの言行がイラストのイメージ（ひいては作者のイメージ？）を損なうから下品な（と私が感じる）振る舞いやめて欲しい、関係断ちたいからもうフォローも解除するし絵も削除する
だとしたら、そう思うのは自由だし、まあ然るべき手段で要望（強要ではない）するのも自由だと思う。通るかは知らんけど。あとは双方ビジネス上の話し合いしてくださいでしかない。
・生成AI絵をRpするようなVは自分としては許容できない、生成AI利用してイラスト生成されると困るから（もしくは嫌だから）フォロー解除してイラストも削除する
であれば、それもお好きにどうぞ、今後のお仕事についてもしっかり話し合ってくださいよでしかない。
Vが、フォロー解除やイラスト削除の件について理由がわからない、個人的なやりとりはしてないし本当にわからない、みたいなこと言ったことに対して、取引してるからやりとりあるでしょ、訂正して！っていう主張は、それは「個人的なやりとり」とは言わないでしょう、って感想。意味わからん。
しかも、それを訂正してくれないと「私が自分勝手にフォロー解除・イラスト削除したみたいに誤解されるから訂正して！」って理由づけしてるように見える。いやどっちにしろオレオレ理屈で行動してるのは変わらないでしょう、なにがしたいのかよくわからん。
これさ
愚かな人間の都合など完全無視、LLMのための高効率プログラミング言語「Sui」（粋）
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
別にいいんだけど、どうにもブクマカ含めて、しっくり来る批判できてないんだよな
それが気になってしょうがない
俺ごときが言ってもアレだから、Gemini3.0先生に頼んだよ（一時チャット、Pro 3.0 思考モード）
ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
感想: 一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM（Transformerアーキテクチャ）の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
メリット:
・トークン効率の改善: Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減（トークン節約）は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntax Errorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト（メモリ）を圧迫しにくくなります。
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード（Pythonなど）」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot（プロンプトでの例示）に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力（事前学習の重み）を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ（幻覚の連鎖）に陥るリスクが高いです。
・CoT（Chain of Thought）の阻害: 最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。
正しいと思う所（Agree）
理由: 人間にとっての「読みやすさ（可読性）」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x > 10: よりも ? x 10 の方が情報密度が高いのは事実です。
理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
正しくないと思う所（Disagree）
・「可読性を排除しても良い」:
理由: ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。
パース（解析）は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
これが最大の問題点です。LLMは変数名（user_id, total_price など）に含まれる「意味」を使って推論を行っています（Semantic Grounding）。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング（if/forブロック）の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク（塊）として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。
＞現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。
ここ！マジで覚えてね
LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手
機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない
ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について
「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
・DSPy, Guidance, Microsoft Guidance:
・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型（JSONなど）に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
・SGLang:
・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
・Gorilla LLMなどの試み: API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存の Python や JSON を正しく出力させる方向（Constrained Decoding）が業界の標準解です。
・擬似コード: 論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。
後者については
現状の最適解: 現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解は Python です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。
総評: Suiは、「既存のLLM（GPT-4など）に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAIネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。
お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ？
聞く時は忖度させるんじゃないぞ？
この作者もAIに乗せられたのかもしれんし
＿＿＿＿＿＿
プロンプト
以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
（省略）
これ、ただ千葉に難癖付けたいだけのオレオレ理論すぎて意味分かんないんだよね
よくわからんけど、憎むのは普通自分の脳内でやるものじゃないのか？
俺が千葉で生まれ育って辛い思いをたくさんしたり、その後住んだ他の地域に比べて何も無かったなと感じたのは俺の認知であって、俺はそれで判断してるだけなんだけど。
お前は人なのか？オレオレ判定じゃなくてな？
dorawiiより
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