by Alexander Gorlin アメリカ空軍や航空自衛隊が運用する戦闘機「F-35」はC++でコーディングされたソフトウェアを搭載しています。このC++コードは「Joint Strike Fighter Air Vehicle C++ Coding Standards(JSF AV C++)」と呼ばれるコーディング規則に沿って記されているとのことで、Googleの研究者で航空機関連プログラミングにも詳しいLaurieWired(Laurie Kirk)氏がJSF AV C++の特長を解説しています。 Why Fighter Jets Ban 90% of C++ Features - YouTube 1996年6月に欧州宇宙機構はアリアン5型ロケットの初回打ち上げを実施しました。しかし、ロケットは発射から数十秒後に爆発し、打ち上げは失敗。この失敗はロケットのソフトウェアで処理できな

#WIP レガシーシステムを再構築しようとしても、期待していた開発スピードや品質の向上が得られないのはなぜか? そこに潜むアンチパターンを書き出してみます。 画面駆動設計 画面を切り口にアプリケーションの設計を考える。これ単体ではアンチパターンではない。 コンテキスト 現行システムの画面操作に慣れたユーザが多い 問題 同じ扱いをすべきデータが複数の画面に分散していても、それに気づきにくい 表示条件に見えるものが実はビジネスルールの制約である 項目間の関係性や構造が見えにくい テーブル駆動設計 データベースのテーブルを切り口にアプリケーションの設計を考える。これ単体ではアンチパターンではない。 コンテキスト 現行システムのデータベーススキーマが既に存在し、それを前提とした開発が求められる

AI楽観派にとって、「動く」ことがすべての証明。 AI慎重派にとって、「なぜそう動くか」がすべての理由。 両者が同じコードを見ても、 前者は「成果物」を見ており、後者は「思考の痕跡」を見ている。 視点の深度が違うのだ。 5. 設計＝抽象、コード＝具象 コードを書くとき、頭の中には「構造」がある。 それは最初から完璧ではなく、書いて、動かして、違和感を覚えて、直していく。 命名、依存、責務、階層を少しずつ整える。 この「書きながら考える」行為こそが設計であり、 設計書よりもコードの構造そのものが本当の設計書になる。 AI楽観派の前提は、「設計と実装は分離できる」。 AI慎重派の前提は、「設計と実装は不可分」。 この一点が、AI時代の開発を分ける境界線だ。 6. バイブコーディングの議論が噛み合わない理由 バイブコーディングをめぐる議論は、 実は技術論ではなく認識論の衝突だ。 AI楽観派：AI

アイスランドアイルランドアセンション島アゼルバイジャンアフガニスタンアメリカ合衆国アラブ首長国連邦アルジェリアアルゼンチンアルバアルバニアアルメニアアンギラアンゴラアンティグア・バーブーダアンドライエメンイギリスイスラエルイタリアイラクインドインドネシアウォリス・フツナウガンダウクライナウズベキスタンウルグアイエクアドルエジプトエストニアエスワティニエチオピアエリトリアエルサルバドルオマーンオランダオーストラリアオーストリアカザフスタンカタールカナダカメルーンカンボジアカーボベルデガイアナガボンガンビアガーナキプロスキュラソーキリバスキルギスギニアギニアビサウギリシャクウェートクック諸島クリスマス島クロアチアグアテマラグアドループグアムグリーンランドグレナダケイマン諸島ケニアココス(キーリング)諸島コスタリカコモロコロンビアコンゴ共和国(ブラザビル)コンゴ民主共和国(キンシャサ)コートジボ

最近、ふとした気づきがありました。 それは、「同じものを見ていても、過去と現在の自分では見えている世界がまったく違っている」ということです。 みなさんには、このコードからどんな世界が見えますか？ async function getUserName(userId) { const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`); const user = await response.json(); return user.name; } はじめに こんにちは、株式会社ココナラ在籍のKです。 本記事では、冒頭の5行のコードを通して、私たちが学ぶ理由について考えてみたいと思います。 TL;DR 同じコードを見ても、人によって見えるものが違っている 学習を重ねることで、それまで見えなかった世界が見えてくる 学習

はじめに Windows環境では、Visual Studioなど特別な開発環境を用意しなくても、標準搭載されている PowerShell 5.x と .NET Framework 4.x を使って簡単にGUIアプリケーションを作ることができる。 例えば、業務ツールにちょっとした入力フォームやボタンを追加したい場合、PowerShellでWinFormsやWPFを利用すれば数行のコードで実現可能。 さらに、同梱されている csc.exe（C#コンパイラ） を使えば、C#のコードを書く必要はあるが EXE化 することも可能。 本記事では、 PowerShell + WinForms PowerShell + WPF C#をcsc.exeでコンパイル（WinForms版） C#をPowerShellでインプロセス実行（Add-Type） の順で、「Windows標準だけ」で完結するGUI作成方法

登壇資料　HackFes.2025 | 日本ハッカー協会 https://hackfes2025.hacker.or.jp/

Kiro(kiro.dev)は、AWSが開発したIDE型のコーディングエージェントです。CursorやWindsurfのようなVS Codeフォークエディタに分類されます。現在はパブリックプレビュー中で、サインアップするとKiroでClaude Sonnet 3.7 とClaude 4 Sonnetを利用できます。 KiroThe AI IDE for prototype to productionKiroKiroの特徴は、スペック駆動開発、エージェントフック、ステアリングファイルといった独自の機能を通じて、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を支援します。それぞれ見ていきましょう。 スペック (Specs)駆動開発Kiroの中核をなすのが「スペック＝仕様書」機能です。これは、ユーザーが入力した大まかな指示（例：「ユーザー認証機能を追加して」）をもとに、AIが「要件定義」「設計」「タスクリ

講習会用にまとめたもの。可能なら公式ドキュメントを参照するのを推奨するが、この資料ではサッと使いはじめるために要点を絞って解説する。 claude-code は claude-code 自身で開発されており、恐ろしい速度で更新されてる点に注意。この資料は一瞬で古くなる。 アカウントの契約等は省略 インストールと実行

この記事はほぼすべて Gemini CLI に書いてみてもらいました。ただし、ファクトチェック＆手修正済みです。もし間違えていたらこっそり教えてください。さいごにとおまけは人力です。 Gemini CLI チュートリアル tl;dr コマンドラインで対話的に使えるオープンソースのAIエージェント。 npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli ですぐに利用開始。 @ でローカルファイルやディレクトリをAIのコンテキストに追加。 ! でシェルコマンドを直接実行、シェルモードへの切り替えも可能。 GEMINI.md ファイルでプロジェクト毎のカスタム指示をAIに記憶させる。 Google検索との連携、安全なサンドボックスでの実行、ツールの自作など高い拡張性。 1. はじめに Gemini CLI へようこそ！ このドキュメントは、Googleが

ティム・オライリーといえば、世界中のプログラマに信奉されているオライリー・メディアの創業者で、「Web 2.0」という言葉を広めたことでも知られる人物だ。 そのオライリー氏は、今年2月に、プログラミングが完全に新しい時代に入りつつあることを書いていた。同社のRadar Blogというページで読める「The End of Programming as We Know It」（私たちが知っているプログラミングの終焉）である。 オライリーの「Coding with AI: The End of Software Development as We Know It」の記事。映画『マトリックス』的ビジュアルもマッチしている。 5月8日には、同社のAI Codeconカンファレンスが、そのまま「Coding with AI: The End of Software Development as We

AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ

これを記事にしている 2025 年 5 月の二年ほど前 (2023-06-02) に、縁あって明治大学 情報科学科での特別講義 [1] を担当させてもらいました。 身内の評判は悪くなかったのでスライドは公開していたんですが、単に Google Slides を公開状態にしただけだったんですね。 [2] これではあとから参照・引用するのも難しく、ちょっともったいないかと思ったので、いまさらながら記事の形でまとめなおしておくことにしました。 一年も経てば情報が古くなってしまうコの業界です。賞味期限切れの話もあると思いますが、話のネタにでもしてもらえれば幸いです。 講義の対象と目的 この講義、目的は2つあって、まず「最新の情報科学トピックに触れる」こと。 それから、就職活動が始まる3年生がメインの対象者なので、 今後のキャリアプランとか人生指針に関するいろいろな視点を持ってもらうことです。 この

Vibe Codingとは、AIに身を委ねて、バイブス、感覚でコーディングする手法のことだ。LLMの生成するコードを無条件に信じ、その積み重ねでソフトウェアを作る。理想的には、「こんなものを、いい感じで」とAIに頼むだけでコードができあがる、夢のノーコード開発環境のことを指すのだろう。 現実としては、そんな簡単にはいかない。AIは私たちの心を読む超能力者ではない。「いい感じ」と言っただけではAIはただ適当に振る舞う。まず実現したいことの明確なビジョンと、それを支えるしっかりした設計が必要になる。それをAIが理解できる言葉で、適切にタスク分解して伝えなければならない。今のところ、ただ要望を並べただけでまともなコードができあがることはまれだ。 Thoughtworksが行った実験が、この現実をよく示している。彼らは「システム更新プランナー」というアプリケーションをAIに作らせる実験を、３つのア

『Software Design 5月号』の第２特集「クラス設計の鉄則」を寄稿しました。 gihyo.jp 第２特集の概要と、今回はとりあげなかった、SOLID、GoFデザインパターン、凝集度と結合度について、私がどう捉えているかを説明します。 概要 第２特集のクラス設計の鉄則は３章で構成されています。概要は次の通りです。 第1章：クラス設計再入門 モジュール性・関心の分離・依存関係を意識する 第2章：迷わないクラス設計の指針 アプリケーション開発の実践例から考える現代的な設計方針 第3章：設計の落とし穴対策 コードから問題を検知する着眼点と改善方法 第１章：クラス設計再入門 この章は、クラス設計の基礎として、ソフトウェア設計の三つの視点を紹介しています。 ソフトウェアシステム構築の基本課題として「複雑さ」と「変更容易性」に焦点を合わせ、二つの課題に取り組むための考え方として、「モジュール

最近のAIの進化は目覚ましく、コーディングにおいても、もはや人間が一切を関知せず"ノリ"で全てを完成させるvibe codingなる概念まで登場しました。 しかし、現実の業務にこれを適用すると、まあ、上手くいきません。 1ファイルで完結するようなスクリプトであれば上手くいきます。驚くほど上手くいってびっくりします。テトリスを書いて、と指示したらテトリスは完成するでしょう。 しかし現実のコーディングは素朴なテトリスを実装するほど単純ではありません。 LLMの限界 ここで一つの問いを考えます。 「入社初日の知識豊富なエンジニア」と「ここ数ヶ月の間、機能Aの開発に携わっている普通のエンジニア」、どちらが5分で機能Aの開発を進められるか？ おそらく、答えは後者になると思います。 これがまさにAIによるコーディングに起こっていることで、 どれだけLLMの性能が向上したところで、実装に関する知識（コン

MCPサーバをつくって学ぶ 最近、AIアシスタントの文脈で「MCP」や「MCPサーバー」という用語を聞くようになった。 MCP（Model Cotext Protocol）とは？ Model Context Protocolとは、AIとアプリケーションとの間で情報を効率的にやり取りするためのプロトコル。 簡単に説明すると、AIが自分の作ったアプリケーションを操作できるように、データを提供したり、機能を公開したりして、扱いやすくするための方法を定義したもの（プロトコル）。 MCPを使うことで、AIがアプリケーションのコンテキストを理解できるようになる。 たとえば、いままで手動でデータを貼り付けたり、プロンプトを書いてコンテキストを補っていたりしたものが、AIが直接アプリケーションから取得できるようになる。 MCPサーバー 主に3つの機能を提供する。 Resources … クライアントが読み

Reactはシンプルなサイトから複雑なアプリケーションまで、非常に幅広く採用されている人気のフレームワークです。OSS化から10年以上の歴史がありながら、昨今もReact Server Componentsなど革新的なアイディアを我々に提案し続けています。 一方で、React Server Componentsへの批判的意見やBoomer Fetching問題などを見ていると、Reactチームと一部Reactユーザーの間には意見の相違が見て取れます。この意見の相違はそれぞれが置かれた状況の違いから生じるもの、つまり「見てる世界が違う」ことに起因してると筆者は感じています。 本稿では「Reactチームの見てる世界」を歴史的経緯を踏まえながら考察し、Reactの根本にある思想やコンセプトに対する読者の理解を深めることを目指します。 要約 ReactはMetaの大規模開発を支えるべく開発され、シ

コードレビューする時、自分がどんなことに気を付けているか (本当は気をつけたいか)みたいなポイントをまとめてみた。 コードレビューの目的 プロダクトの品質を担保するため 人は基本的にミスをするもの 1人で考えたものより、2人、3人集まって考えたものの方が良いことが多い 知識をチーム内でシェアするため チームでコードに関する知識を常に共有し続けることで、「この機能はAさんしか知らない」といった属人化問題を防ぐ Aさんが有休取った時に限って障害が起きたりするんですよね。分かります 他の人が書いたコードを読み、さらに分からないことは質問できる、素晴らしい学びの場だと捉える 責任をチーム内でシェアするため 何か問題が起きた時に関連するコードを書いた人間だけが責められるようなことは決してあってはならない レビュー時 (又はそのコードがデプロイされるまで)に問題に気づけなかったチーム全体の責任なので、