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はてなキーワード: ソースコードとは
ChatGPT:
はい、Delphi（Object Pascal）のソースも読めますし、解説・リファクタ・バグ箇所の指摘・他言語への移植案など対応できます。
VCL / FMX、Generics、Interface/RTTI、プロパティ/イベント、レコード・セット型、メモリ管理（string/AnsiString/UnicodeString の違い）、スレッド（TThread / TTask）、WinAPI/COM 呼び出し、uses 単位構成、.dfm（フォーム）やリソース周りもOKです。
コードを貼ってくれれば、1ステップずつ説明や改善案を出します（DelphiのバージョンやVCL/FMXも書いてあると精度上がります）。
UNIFACEはどう？
ChatGPT:
はい、UNIFACE（Proc言語）も対応できます。フォーム/サービス/レポート/エンティティなど各コンポーネントのトリガ（initialize, validate, leave field など）、operation／entry、newinstance/activate/call、retrieve/e, read, write、エラー制御（$status, $procerror）や論理名・assignment(.asn)、署名/パラメータ、DSP/REST・SOAP連携、DBドライバ設定までOKです。
コードや .asn を貼っていただければ、処理フローの解説、バグ箇所の指摘、リファクタ、他言語・他フレームワークへの移植案（例：REST API化、Java/Python 置き換え）まで具体的にやります。
可能なら UNIFACE のバージョン（9/10/10.4 など）、DB（Oracle/SQL Server 等）、OS を添えてください。
一連のShopify強奪事件によって、BundlerとGemsがruby core teamに還元されたが、ついに管理権限の全権掌握に失敗した。
そもそもrubyとはrubyという言語単体の開発とメンテを司っており、言語仕様は見ているがエコシステム全域を見てるわけではない。Matzですらそうだ。
rubyにおいては、BundlerもGemsも言語の付属品という立ち位置だ。
近年の言語は言語仕様もパッケージ管理システムも全部コアメンテナに権限を委譲する。しかしrubyはそうなっていない、C/C++のように。
bunやrustに馴染んでる人には意味がわからないかもしれないが、往々にしてこんな権限統合失敗事案はOSSのアセットマネジメントにつきものだ。
古くはperlが、そしてその後phpもが、やらかした。web業界は過激なオープン思想の裏で、常に権限の落ち着きどころにリポジトリを悩ませている。
だから自由という名の管理放棄パッケージから、法人格での中央集中管理へとOSSはシフトしてきた。ここ１０年でFOSは死んだと言って良い。
ソースコードの開示はサプライチェーンの混入可能性を第三者検証可能にする健全性の証左としてきた。OSSコミッターの高額収入はこの信用性が担保していた。
しかし自由ソフトウェアとは自由の範囲を明示的に境界引きしており、本件では自由の範囲外にBundlerとGemsがあった。
つまり自由とは何であるか政治的に理解してない局面においてOSSコミッターはそれを行使するのに無力であり、実際法人格のプレッシャーに負けた事を証明した。
これは歴史的転換点だと思う。
Matzが間に入らなければ、rubyはメンテコストを捻出できず崩壊する所だった。たまたまMatzという優秀すぎる人間がいたので、どうにか死なずに済んだだけだ。
逆に言えばこの崩壊は真祖Matz以外が止められるものではなく実質、Shopifyの強圧に屈してrubyは死んだのだ。
金がないruby core teamはShopify主導のサプライチェーン混入可能性を否定できない環境が整ったのだ。
日本だとクックパッドやSkebが該当するだろう。未だにruby製バックエンドを使ってる企業はサプライチェーン混入可能性を常に評価してrubyを運用する責務を負った。
どの言語だってその可能性は常に念頭にあるが、この歴史的転換点を観測してしまうと、高すぎるリスクを保有するテック企業として技術力を喧伝してきた信用は底値を叩く。
コンピューターサイエンスの信頼性という文脈で、信用を失うのだ。
インターネット上の情報の99%は、情報の受け手の行動や感情、お金を操作することを目的としたもの、あるいは純粋なエンターテイメントとして消費されるものとして整理できます。
一方、1%は、スキル、知識、客観的事実の伝達に特化し、ユーザーの生活や能力を向上させるために役立つ情報と言えます。
ユーザーの視点から見ると、これらの情報は「役に立たない」というよりは、「誰か（情報発信者側）の利益を優先している」あるいは「単に時間を消費させる」性質を持っていると解釈できます。
1%のジャンルは、自己成長や客観的な理解に直結する、ノウハウやデータを主軸とした情報です。
この分類は、インターネット上で情報を探す際に、「誰かの利益のためのコンテンツ」と「自分の利益のための知識」を峻別するための視点を提供しています。
https://laziness.works/posts/90dad698-1d04-4a6d-beed-88e2036325a7
Level-4 Proficient
担当する範囲は「システム全体のデザイン」に加え「システムのうち特に難易度の高い部分」になることが多いです。このレベル帯からはシステムのデザインに時間を割くことが多くなり、必然的にコーディング量が減る傾向が強いです。
このレベル帯の方は、概念レベルの設計や責務分担・責任分界点などを考慮してシステムをデザインすることができ、概念レイヤなどシステムの動作に直接関係のない部分のソースコードが必要になるため、Level-3 以下のプログラマを育成しながらコーディングしていることが多い印象です。
次のレベルに向けて
はてブでブクマページのソースコードを確認すると、その記事がいつファーストブクマされたのか知ることが出来る。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20250916000442
例えば上記ページのソースコードには、「data-entry-created="2025-09-15T15:04:51Z"」と記されている。
これはイギリス時間（UTC+0）の「2025年09月15日 15:04:51」にファーストブクマされたという記録なので
日本時間（UTC+9）に修正すると「2025年09月16日 00:04:51」にファーストブクマされたことが分かる。
また、増田の記事URLに含まれている「20250916000442」はそのまま投稿年月日と時刻を表しているので
この記事は「2025年09月16日 00:04:42」に投稿されたものであることが分かる。
各日時を比較すると、この記事が投稿後９秒でファーストブクマされたことが分かる。
colonoe 偶然書いた直後にブクマしたのかもしれないし、本人だとしてもブクマするのは別にいいだろ。複数のアカウントでブクマしたりするのは良くないが
ソースコードをいくら見てもそのソースコード作成者が想定してるエンジン側の実装なんて推測できんだろ。
ちなみにその「細かいこと」が気になった発端は初歩であるはずのコードの挙動の理解につまづいたからだけどな。
setTimeout(() => { console.log("A"); }, 1001); setTimeout(() => { console.log("B"); },1000); console.log("C"); 上のsetTimeout()の各第二引数の大小関係をどのように調整しても常に第二引数により小さい数が指定されたもののコールバック関数が先に実行されます。 これはどういうことですか？先にsetTimeoutと書かれたもののコールバック関数からキューに登録され、キューへの取り出し方はjsの場合fifoが採用されているので、上記のコードのような場合は、()=>console.log("A")の方が先にキューに登録されたものとして第二引数に無関係に()=>console.log("B")より先に実行されるのではないのですか？-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20250908192456# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaL6u+QAKCRBwMdsubs4+ SAtwAP49XRX8yOJwd/XLSKjjP1TASfuVR29t/NIhuLSNb0vr2AD8CtGJTYMzavjS i9TuxJTV/DSYuwhuBLnKkd0lsJOldQI= =wm4J -----END PGP SIGNATURE-----
確かに使ってた。使ってはいるけど解凍を使ってるのは自己解凍のところだけで、e,xオプションのところでは「ファイルを取り出す」表記。凍結表記もaオプションのところだけ。
(LHAになる前のバージョンだけど)LHarcソースコード内の日本語版の使い方
char use[] =
"LHarc version 1.13c Copyright(c) H.Yoshizaki（吉崎栄泰）, 1988-89.\n"
"============================================================= 1989 - 5 - 21 ===\n"
" <<< 高圧縮書庫管理プログラム >>>\n"
"===============================================================================\n"
" 使用法：LHarc [<命令>] [{/|-}{<スイッチ>[-|+|2|<オプション>]}...] <書庫名>\n"
" [<ドライブ名>:|<基準ディレクトリ名>\\] [<パス名> ...]\n"
"-------------------------------------------------------------------------------\n"
" 《命令》\n"
" a: 書庫にファイルを追加 u: 書庫にファイルを追加（日時照合付）\n"
" f: 書庫のファイルを更新 m: 書庫にファイルを移動（日時照合付）\n"
" d: 書庫内のファイルの削除 e,x: 書庫からファイルを取り出す\n"
" p: 書庫内のファイルの閲覧 l,v: 書庫の一覧表示\n"
" s: 自己解凍書庫の作成 t: 書庫内のファイルの CRC チェック\n"
" 《スイッチ》\n"
" r: 再帰的収集を行う w: ワークディレクトリの指定\n"
" x: ディレクトリ名を有効にする m: 問い合わせを行わない\n"
" p: 名前の比較を厳密に行う c: 日時照合を行わない\n"
" a: 全属性を凍結の対象とする v: 他のユーティリティでファイルを閲覧\n"
" n: 経過表示をしない k: 自動実行のキーワードの設定\n"
"===============================================================================\n"
" 転載・再配布などは自由です。 Nifty-Serve PFF00253\n"
英語版の使い方
char use[] =
"LHarc version 1.13c Copyright (c) Haruyasu Yoshizaki, 1988-89.\n"
"================================================================ 05/21/89 ===\n"
" <<< High-Performance File-Compression Program >>>\n"
"===============================================================================\n"
"usage: LHarc [<command>] [{{/|-}{<switch>[-|+|2|<option>]}}...] <archive_name>\n"
" [{<drive_name>:}|{<home_directory_name>\\}] [<path_name> ...]\n"
"-------------------------------------------------------------------------------\n"
" a: Add files to archive u: Update files to archive\n"
" f: Freshen files in archive m: Move new files into archive\n"
" d: Delete files from archive e,x: EXtract files from archive\n"
" p: disPlay files in archive l,v: View List of files in archive\n"
" s: make a Self-extracting archive t: Test integrity of archive\n"
" r: Recursively collect files w: assign Work directory\n"
" x: allow eXtended file names m: no Message for query\n"
" p: distinguish full Path names c: skip time-stamp Check\n"
" a: allow any Attributes of files v: View files by another utility\n"
" n: display No indicator k: Key word for AUTOLARC.BAT\n"
" t: archive's Time-stamp option\n"
"===============================================================================\n"
" You may copy or distribute without any donation to me. Nifty-Serve PFF00253\n"
" (See the User's Manual for detailed descriptions.) ASCII-pcs pcs02846";
ChatGPTに聞いたらええんちゃうか
いい質問ですね！
これ、実は「どっちが正しい」みたいな決着はなくて、言語文化や時代背景によって意見が分かれる話題なんです。
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1. for(;;) vs while(1) vs while(true)
* `for(初期化; 条件; 更新)` のすべてを省略すると無条件ループになる。
* 昔は「最適化や挙動が明確」という理由で好まれることもあった。
* ただし「1って何？ブール値？」と初学者には直感的でないかも。
* C++やJava、C#などブール型が明確な言語では「一番可読性が高い」。
* 「ずっと真の間繰り返す」という自然な書き方なので、最近はこちらが推奨されることが多い。
* Cではtrueを使うには stdbool.h をインクルードする必要があるので、昔は避けられがちだった。
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2. 「for(;;)派」の人は誰？
ネットでよく言われるのは、Linuxカーネルのコード規約とか古いUNIX文化の影響です。
* 「無限ループは for(;;) を使う」とカーネル開発のスタイルガイドで書かれている。
* 理由は「歴史的にCで最も標準的で、誰もが見慣れているから」。
要するに「C文化圏ではfor(;;)が王道」というだけで、現代の教育やC++/Javaなどの文脈では while(true) の方が読みやすい、という感じです。
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3. まとめると
なので、初学者が「while(true)の方が可読性高い」と思うのは大正解です 👍
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👉質問：
HTMLコンパイラとは、一般的な「コンパイラ」の概念とは少し異なり、HTML文書や要素に対して新しい文法や振る舞いをブラウザに伝え、拡張するための仕組みを指すことが多いです。例えば、AngularJSのHTMLコンパイラは、開発者が定義したカスタム要素や属性（ディレクティブ）を解釈して、動作を紐づける役割を持ちます。これにより、標準のHTMLにはない独自の文法や機能をブラウザ上で実現できます。
一方、一般的な「コンパイラ」は、人間が書いたプログラムコードをコンピュータが理解可能な機械語や中間言語に翻訳するソフトウェアや処理のことです。この処理を「コンパイル」といい、プログラミング言語で書かれたソースコードを一括で変換し、実行可能な形式にします。コンパイラと対比されるのが「インタプリタ」で、こちらはソースコードを逐次読み解いて実行する方式です。
まとめると、「HTMLコンパイラ」はHTMLの静的な宣言文法を拡張し、新たな振る舞いを実現するものであり、主にフロントエンドフレームワーク（例：AngularJS）で用いられます。一方、「コンパイラ」はプログラムコード全般を実行可能な形式に変換する処理・ソフトウェアです。
https://ja.taiwebs.com/windows/download-html-compiler-2548.html
フロントエンドフレームワークで、新しいHTML要素や属性を作成するために用いる。
そのフレームワークがHTML文書の解析時にカスタムディレクティブやテンプレートを解釈し、動的な振る舞いを紐付ける。
https://anond.hatelabo.jp/20250727120239
《民國紀事本末》（2013年）
いわゆる「共和国時代」の出来事を時系列に整理しつつ、従来の教科書的な叙述を批判的に再解釈した作品。史実の列挙にとどまらず、当時の政治的・思想的背景を浮かび上がらせ、国共内戦期から国民政府期に至る人脈や権力構造の連続性と断絶を明らかにする。
「華夏」という文明単位から「中國」という近代ナショナル・ステートへの移行過程を史的にトレース。劉仲敬独自の「文明圏分析」の下、周秦以降の冊封体制、清朝の版図拡大、近代ナショナル・アイデンティティの醸成をリンクさせ、「中国」という概念がいかに後付けの政治装置として形成されたかを論じる。
アイン・ランド（Ayn Rand）の伝記的考察。従来の思想史や伝記とは一線を画し、ランドの個人主義思想を中国や東アジアの文脈で再評価。彼女の小説『肩をすくめるアトラス』の世界観と、劉仲敬が批判する中央集権的体制との対比を鮮やかに描き出す。
儒教経典（「經」）と史書（「史」）が中国文明の自己叙述をいかに形作ってきたかを分析。『春秋』『史記』から始まり、後世の史観・儒学解釈が政治体制の正当化になった過程を追う。文字通り「経典」と「歴史」の相互作用に着目し、文明の自己神話化メカニズムを解剖する。
劉仲敬自身の思想的羅針盤を示す論考集。先行する思想・制度（「守先」）を理解した上で、新たな時代構造（「待後」）を構想するという二段階モデルを提示し、中国内部の制度変遷や外部文明の衝撃に対処する方法論を提起している。
東アジア近現代の主要人物を題材に、それぞれの生涯を通して「文明の堕落」を読み解く評論シリーズ。
《晚清北洋卷》：清末の北洋官僚をめぐる権力と腐敗の構造分析。
《國共卷》：国民党と共産党指導者層の思想的相違と利害駆け引き。
《民國文人卷》：黎明期共和国の文化人・知識人が抱えた矛盾と理想の断絶。
いずれも「近代国家の没落」をテーマに、政治家・知識人の個別事例から大局的な文明批判を行う。
ヨーロッパの国際秩序（ウェストファリア体制、産業革命後の列強均衡）が東アジアにもたらした制度や価値観を検証。清末以降の不平等条約から中華民国、共産党政権への制度移植過程を、構造主義的に解剖し、「外来」と「内向」の相剋を描き出す。
《中國窪地：一部內亞主導東亞的簡史》（2017年）
「窪地（低地）」概念を用い、ユーラシア内陸アジア勢力（モンゴル、満州、中央アジア部族）が東アジア世界に与えた影響を再考。従来の漢民族中心史観を覆し、「内亞（シベリア・モンゴル・満州）からの視点で見た中国史」を示す、劉仲敬の代表作のひとつ。
《滿洲國：從高句麗、遼金、清帝國到20世紀，一部歷史和民族發明》（2019年）
満洲国を単なる傀儡政権とみなすのではなく、高句麗→遼・金→清帝国へと続く「北方遊牧文明」の連続性を強調。20世紀の満洲国成立を「民族発明」の一例として論じ、ナショナル・アイデンティティ形成のダイナミズムを浮き彫りにする。
いわゆる「阿姨學（劉仲敬思想）」の内幕を語る、自著解説書兼思想史。各文明の興亡パターンを「源代碼（ソースコード）」として抽象化し、文明間の普遍的法則を提示。連載講義をまとめたスタイルで、初心者から上級者まで劉仲敬の全体像を掴むのに最適の一冊。
FC（ファミコン）時代の大作RPG、特にドラゴンクエストIV（DQ4）のようなタイトルは、当時のハードウェア制約下でも非常に大規模なプログラムとなっています。
一般的に、FCカートリッジの容量は数十KBから512KB程度が上限で、DQ4は最大クラスの1メガビットROM（128KB）を採用しています。
この容量にはプログラムコードだけでなく、グラフィック、サウンド、マップデータなども含まれるため、純粋なプログラム（アセンブリコード）のみの行数や文字数は公表されていませんが、推定することは可能です。
- アセンブリ言語で記述されるFCソフトのソースコードは、1行あたり平均20〜40文字程度
- DQ4クラスの大作では、数万行規模（例：2〜5万行以上）のアセンブリコードになると考えられています
- 文字数換算では、数十万文字以上に相当します
参考事例
この規模感が、全挙動の解析や文書化が膨大な労力となる理由の一つです。
仮に1日300行のアセンブリコードを書いたとしても、数万行規模のFC大作RPGでは何ヶ月、場合によっては1年以上の開発期間が必要になります。
しかも、実際の現場では「書く」だけでなく、バグ修正・デバッグ・仕様変更への対応・最適化など、膨大な「やり直し」や「手直し」も日常茶飯事でした。
「会社に泊まりこみで作業し、眠くなれば床に転がって寝て、起きたらそのままパソコンの前に座るという状況だった。...自分たちが仕込んだストーリー（プログラムとデータ）が、『そのとおりになっているか』を延々と繰り返して確認するというデバッグ作業は、一定の期間を超えるとほんとうに精神的に拷問化するほどキツいのだ。」
このように、若さと情熱、そして「絶対に完成させる」という強い意志で膨大な作業を乗り切っていたことが、当時の開発者たちの共通したエピソードです。
それが意外と大丈夫なんだ…。
ライセンスとか特許の関係でわざわざ一からアルゴリズムやデーター構造も含めて作り直さないといけないことがあってね…。
githubに転がってるBigListなんか実質オープンソースの奴かつ無料の奴しか組み込めない奴で、商用利用したければ、全部一から書かないといけないんだ。
算術圧縮もかつてはやばかったし、GIFも金を払わないといけない時期があった記憶。
いくらAIでもこの手のソースコードを見ずにデーター構造を解説した論文からかけるわけではないんで、仕事がなくならないんだ。
悲しいことに…。
弁護士が書いた答弁書なんか著作権法が適用されないんで、生成AIが学習し放題。
https://innoventier.com/archives/2021/09/12899
裁判手続における公開の陳述については，裁判の公開の要請を実質的に担保するためにその自由利用を認めることにしたものと解すべきであり，かかる趣旨に照らすと，公開の法廷において陳述されていない訴状についてまでその自由利用を認めるべき理由はない。
さすがに現在進行中の裁判の答弁書を学習させたらやばいけど、一度裁判が終わったら、著作権法はマジで適用されないから、AIに食べさせても問題はない。
鈴川エディタやEmEditorで少ないメモリー使用量で巨大テキストをファイルを編集できるとうたってるが、.NETでも見事に再現できたぞ。
1.2億行×100文字の全置換えでGCのメモリー使用量は340MB程度で、行の操作は86MB程度、合わせて426MBだ。
その辺の.NET製テキストエディターコンポーネントに組み込んでも500MBぐらいで済むと思う。
（その代わりワークファイルは30GBぐらいは行ってるはず）
鍵はropeというデーター構造を使用することとropeにアクセスする際、ディスクに保存する機構を付け加えるだけだ。
特にソースコードで見るべき個所はBigList.cs、Node.cs、DiskPinableContentDataStore.csの所だけだ。
多少遅くて構わないなら、ディスクに保存することはそこまで難しくはない。
メモリーマップドファイルは何かと面倒なので使ってないが、.NETでMMDataStructuresとかメモリーマップドファイルを扱うやつがあるんで、メモリーマップドファイルでも行けるはずだ。
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