はじめに 📘 この記事は ラクス Advent Calendar 2023 の7日目の記事になります。 要件定義から基本設計、さらに実装や保守運用に至るまでの一貫した経験を何度か積んできましたが、毎回 「要件定義って具体的に何の項目が必要だっけ？」 「基本設計との違いって何だったっけ？」 「基本設計と詳細設計の区別って？」 といった疑問が頭をよぎってきました。 そんなわけで、これまでの経験を振り返りつつ、開発プロセスについて１からまとめていくことで頭の中の大掃除を行なっていきたいと思います🧹 この記事の対象者 🎯 開発プロセスについて学びたい方 要件定義の基本を学びたい人 要件定義と基本設計の違いがわからない人 一緒に開発プロセスについて復習したい方 前提 記事中の一部（特に要件定義や基本設計、詳細設計のサンプル）を自動生成で作成してます。一貫性の無い内容があるかも知れませんが、あく

O'Reilly Superstream: Building a RAG App to Chat with Your Data

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はじめに CMakeを使い始めて色々と学んだことを少しずつまとめています。 関連記事 CMakeの使い方（その１） CMakeの使い方（その２） 参考資料 CMake Documentation - FetchContent ステップ８：他のライブラリを自分のプロジェクトで使えるようにする 自分のCMakeプロジェクトをビルドするために、インストールされていないライブラリが必要だとします。CMakeには、ビルドに必要なライブラリを自分のCMakeプロジェクト内で使えるようにするFetchContentというモジュールがあります。 FetchContentモジュールに含まれるFecthContent_Declare関数とFetchContent_MakeAvailable関数を使うと、他のプロジェクトのCMakeターゲットや変数をそのまま自分のプロジェクト内で参照できるようになります。詳しく

Kernel/VM探検隊はカーネルや仮想マシンなどを代表とした、低レイヤーな話題でワイワイ盛り上がるマニアックな勉強会です。植山氏は、制作中のリンカである「mold」について発表しました。全2回。前半は、リンカの概要について話しました。 LLVMのリンカ「lld」オリジナルの作者 植山類氏：植山類です。今僕が作っているmoldというリンカについて発表します。 今回の発表の概要です。リンカが何かを知っている人はそんなにたくさんいないと思うので、まず説明します。次に、「mold」のポイントは速いことなのですが、速いと何がうれしいのかを説明します。そのあと、どれくらい速いのかを説明した上で、どう実現されているのか、概要を紹介します。詳細になると何時間あっても終わらないので、かなりハイレベルな話をします。 自己紹介のスライドを入れていませんが、僕はリンカを何度か作ったことがあって、LLVMのlld

こんにちは、ソーシャル経済メディア「NewsPicks」のむとうです。 先日から『Ghost of Tsushima』の開発者が書いた『ルールズ・オブ・プログラミング』という本をちょっとずつ読み進めていて、プログラミング熱が高まっています。この本は大きな指針を示すだけで具体の話をするものではないのですが、読み物として面白いので私も似たようなことをやってみたくなりました。 何年もこういう仕事をしているとバグが入るパターンというのが見えてきます。そしてだいたいどこに行っても何の仕事でも似たようなことをすることになるのですが、今回の話もその一つです。 構造化テキストを文字列結合で作らない、置換でいじらないというのはこれだけみると何のことか分かりづらいかも知れませんがSaaS Product Team セキュアコーディングの啓蒙 第2回 （SQL インジェクション編）の内容とある面では同じ話です。

2023年11月29日 【24卒エンジニア向け】LLMで差をつけろ！入社後に爆速で成果をあげるLLM/ChatGPT活用法(https://layerx.connpass.com/event/301629/) における発表資料です。 LLMを活用した爆速アウトプットで圧倒的成長！

OSSへのちょっとしたコントリビューションに成功したので、どういう流れでコントリビュートしたのかブログに簡単に流れをまとめてみようと思います。OSS活動してみたいけどどういう流れでやれるのか気になっている方の参考になれば幸いです。なお今回の修正Pull Requestはこちらです。 github.com 経緯 GitHub App の権限で Songmu/tagpr を利用する - stefafafan の fa は3つです とかにも書いたのですが、個人的に作ったライブラリにこちらの Songmu/tagpr を導入したら便利になったので、そのままはてなで運用している以下のリポジトリとかでも使ってみてはどうかとブログチームの方に紹介しました（自分はブログチームではないのですが、Slackの雑談チャンネルでおもむろに紹介しました）。 github.com このあと軽くウォッチしていたら、なぜ

tl;dr fig starship zsh fzf sheldon なぜ vscode の .vscode/tasks.json が fishと非常に相性が悪い。とくに fish-nvm を使っていると、fish 経由のパス実行時に node と npm へパスが通らない。 そもそも fish を使っていた理由は autocomplete を快適にするためだったが、1年ぐらい Fig を使っていて、補完はこれを任せていいと気づいた。 Fig はこういうやつ そもそも fish の拡張コマンドを使わないように生活していた。方言を覚えたくない。というか bash 拡張や zsh 拡張もあんまり覚えたくない。

はじめに 今携わっているプロジェクトで凄腕エンジニアさんと一緒に開発をさせていただいているのですが、その凄腕エンジニアさんから教えていただいた例外の話がとても勉強になり、 さらにこの例外の話を他のプロジェクトのエンジニアさんに伝えたところ、反応が良く、とても勉強になりました！という声をいただけたので、アウトプットしていきたいと思います。 （この記事の中で凄腕エンジニアさんのことはTさんと呼ぶことにします。） ※【凄腕エンジニアさんから学んだ例外の話】の補足 というQiita記事を書きました。 この記事を読み終わった後に疑問が残った人などは補足資料として読んでいただけると嬉しいです。 例外の考え方の源 Tさんの例外の考え方は http://diveintopython3-ja.rdy.jp/your-first-python-program.html#exceptions ↑こちらのPyth

コードを書く仕事をしてると、読むことも多い。読んでる時間のほうが多いかもしれない。いま書かれてるコードを読むことも、もちろん多いし、何年も前に書かれたコードを読む機会も割とよくある。 コードを読むと、そのコードを書いた人の考えや、そのときの状況が感じられて、おもしろい。特に、何年も前に書かれたコードを読むときは、コーヒーを片手に（そのときはこんな感じだったんだろうなぁ）って想像しながら読んで楽しい。 ふと、どういうコードから、自分がどういうことを想像するのかを書いてみようと思った。 前提 今、目の前で書かれているコードを読んでレビューしてるときの話じゃなくて、何年も前に書かれたコードを読むときの話をしようと思う。だから、そのコードが良いとか良くないとか、こうするべき「だった」とかは考えない。今後の自分がどう書きたいかなぁ？くらい。 また、そのコードを書いた人が良いとか良くないとかでもない。

こういうツイートが話題になっていた。 「配列のすべての要素が条件を満たすならtrueを返す」関数を定義するとき、空の配列を渡したらfalseを返すかtrueを返すかが、良いプログラマかどうかの一つの境目だ— ふみ (DJ Monad) (@fumieval) 2023年5月29日 つまりScalaで言うと次のようなコードが何になるか、というものである。 val xs = Seq.empty[Int] xs.forall(_ == 42) 結論から言うと、このような関数は常にtrueを返す。 なぜだろう？その理由をこれから説明する。 ちなみに他に以下のような意見があった: 仕様による 例外を投げるべき いずれもまぁありえなくはないが、やめておいたほうが良いと思う。もし仮にfalseを返すような仕様があった場合、それは数学から乖離しているのでいずれ仕様内部で矛盾する可能性が高いし*1、最終的に

2022/08/28 Kernel/VM探検隊online part5 (https://kernelvm.connpass.com/event/256248/) の @nullpo_head (https://twitter.com/nullpo_head) の発表資料です。 ptraceを使っ…

先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて

最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると……  こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア

これが現実的な選択肢であることがElectronベースで作られているMicrosoftのIDE「Visual Studio Code」(2015)で如実に示された

Developers Summit 2023での発表資料です。 ソフトウェアテストを専門としない人が、どんな本で、どんな順番にソフトウェアテストを勉強すればいいのかについて、主観のみで語っています。

はじめに 自分は2021年に新卒でWeb系の開発会社にフロントエンジニアとして入社し2022年で2年目になります。 実務ではReact×TypeScriptを利用したフロント周りとNode.js(Nest)やRailsを用いたバックエンド(API)の開発をしています。 その中で使っていたAPI設計について改めて学び直したのでまとめて行きます。 この記事の対象者 エンジニア初心者から中級者 APIについて学びを深めたい人 この記事の目標 APIについて学ぶ 我流ではなく正しいAPI設計について学ぶ この記事でやらないこと 具体的にコードを用いたAPI設計の書き方の説明に関しては下記の記事で解説をしています。 APIについて APIとは APIは"Application Programming Interface"の略で、直訳すると「アプリケーションを使プログラミングを使ってつなぐ」という意味

はじめに 今でも語り継がれる「原則」は、それだけ価値のあるコンセプトです。 歴史を振り返ることは、失敗を防ぐための効率の良い方法になります。 👑 DRY (Don't repeat yourself) 「同じことを繰り返すな。」 Andy Hunt と Dave Thomas の著書『達人プログラマー』（1999 年）で提唱された原則で、プログラミングに関する最も重要な原則といっても過言ではありません。 DRY 原則だけでなく、どんなデザインパターンやベストプラクティスでも、同じ処理が重複することは基本的に許されていません。 これにはどういう意図が込められているのでしょうか。 🔖 表面的な理由 この原則は、コードの再利用性を高め、そのために疎結合な状態を保つことは、極めて有用なことを示唆します。 1 箇所を直せば済むべき箇所をあちこちに分散させてしまうのは、自分で事故を招いているのと同

顧客はいったん継続課金を開始すると、特に大きな問題に遭遇しない限り概ね何ヶ月も継続して利用する傾向があります。最近のチャーンレート(解約率)は2~3%で、驚くほど低いものでした。ターゲット層である開発者はこだわりが強いため、彼らは熱心に他のMarkdownエディタを何年もかけていろいろ試しています。そして僕のアプリを最終的に選択しました。だからそう簡単に他に移ったり辞めないのでしょう。ちょうど彼のように： Your application is a life changer. I’ve tried numerous markdown based applications over the years and I’m so pleased to finally find a keeper! Awesome work! — James Lilliott しかし彼らは常によりよいツールを探し求め