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ソフトウェアエンジニアの話ね。想像して遊んでるだけね。 スキルは高い まず、マネージャになってほしいって言われる時点で「仕事を任せられる」というエンジニアなんだろうな。それは、つまりコードを書くことに加えて、プロダクトをなんとかしてリリースする力と責任感をもっていて、それが会社にとってプラスになっている。 だから、チームを任せて同じようなエンジニアを育てて欲しいと期待されている。自分自身も、自分のスキルをもっと会社の役に立てるぞー！とやる気になっている。 任せたい そういう人がマネージャになって、あるだろうなぁと思うのは「どう任せたらいいんだろう？」という悩み。 自分が手を動かせばプロジェクトがなんとかなるのは分かっている。でも、自分はマネージャの仕事があるし、そこは自分の役割ではないし、実際のところ手を動かす時間なんてない。それはメンバーにやってもらわないといけない。 ただ、だいたいの場

プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ

Goで単体テストを実装する場合、動的な言語のように「テスト実行中に外部への依存を置き換える」といったことはできません。代わりに、 外部への依存を引数で渡す 外部への依存をインターフェイスで渡す のように、テスト対象をテスト可能な実装に変更しておき、テストの時は外部への依存をモック等に置き換えて実行する場合が多いのではないかと思います。 個人的な体験でいえば、テスト可能な実装に置き換えていく過程で設計が洗練されていく*1ことは度々あるので、面倒を強制されているというよりは設計を整理するための道具といった捉え方をしているのですが、そうは言っても動的な言語に比べると面倒だなと感じるときは少なからずあります。既存の実装がテスト可能になっておらず、変更するコストが高い場合は特にそうですね。 そんなとき、気軽にモンキーパッチできると嬉しいんじゃないかと思って、テストの時だけ関数を置き換えられるようなラ

開発サイクルの終盤に近づくと「今回は優先順位の高いここまでを実装して、残りは優先順位が低いのでまたの機会にしましょう」という話になりがちだ。自分もこれまで何度もそうしてきたし、その場の判断としては正しい。が、このやり方に味をしめて常にこの調子で進めて、なんとなく上手く仕事をこなしている気になってしまうことには危機感がある。 以下、普段考えていることを自戒を込めてメモしておく。（なお、筆者の経験は toB ・Web 系・自社開発が中心なので読者の置かれている状況とは一致しないかもしれない） 優先度が低いタスクに着手する機会が一生訪れない 仮にあるタスクの優先度を下げたとする。バックログを眺めるとそのタスクに着手できそうなのは３ヶ月後だ。そして３ヶ月後、やっとそのタスクに着手できるかというと、そんなことは決してない。３ヶ月の間にそれよりも優先度の高いタスクが積まれているからだ。タスクを消化する

最初に3行でまとめ AWS CLIは便利です。しかし起動が遅いので、Goで実装された高速な(ただし機能は少ない)代替品を作りました。awslim といいます リリースバイナリは無駄に大きいので、必要な機能だけを組み込んだビルドを簡単にできるようにしてあります。ビルドして使うのがお勧めです どうぞご利用下さい github.com 以下はこれに至るまでの経緯とか、実装や使い方の話とかです。長いです。 作成の経緯 AWSの各種サービスにアクセスするための AWS CLI は、スクリプトやコマンドラインから処理を自動化するために大変便利なツールです。AWSでサーバーサイドの開発、運用している人であれば、ほぼ全員がお世話になっているんじゃないかと思います。 しかし、AWS CLI (コマンド名aws) には「起動が重い」という問題があるなとずっと思っていました。具体的には、aws --versio

写真・文: てらいまき大文字山から望む京都市 ただの幼なじみ程度の関係だった京都 私は結婚して家を出るまでずっと京都の中京区で暮らしてきた。中京区は錦市場（京都錦市場商店街）があったりお寺も多く、八坂神社があり祇園祭とも関係が深い地域なので、クラスメイトには、囃子方*1や旅館の跡取り、和菓子屋の⚫︎代目など京都と縁のある家柄の子がたくさんいた。 でも私の家は継ぐものがない一般家庭だったので、京都が歴史ある街であり、日本を代表する観光地であることに気づいたのはだいぶ時間がたってからだったように思う。 京都っぽいところといえば家の造りが町家だったことくらい。でもそれも夏は暑くて冬は激サムの古い木造の家という認識であった。 二条城のまわりを体育で走らされることはあっても中に入ったこともないし、京都御苑（地元民は「御所」と呼ぶ）もとてつもなく大きな公園という認識だし、成人するまで金閣寺も見たことな

Write your scripts in a modern type-safe and runtime-safe programming language that handles many bugs and mistakes during compilation process.

昔のflag管理 AWS AppConfigの導入 feature flagの管理 feature flagの利用 まとめ ソフトウェアエンジニアの浦川です。 clusterではサービス開発にfeature flagが活用されており、常時10+個程度のflagが並行して使われています。 これまでflagはgoのコードとしてハードコードされていたのですが、AWS AppConfigを利用してコードを修正することなく動的に変更できるようにしました。 昔のflag管理 ハードコードされたflagは1つのstructにまとめて定義されていて // feature flagを集めたもの type FeatureFlag struct { IsAvatarXxx bool // アバターを良い感じにする IsEventXxx bool // イベントを良い感じにする // (大量のフラグ) } app

2020/10/18 エンジニア D4DJ Groovy Mix オープンベータ開始 2020/10/18 ＤＪ 秋葉原(を夢見る)パラダイスレイディオ Vol.1 @ twitch配信 2020/10/25 エンジニア D4DJ Groovy Mix リリース 2020/11/14 ＤＪ UNDER Freaks 2nd anniv. @ 渋谷Cafe W (渋谷WOMB 1F) ゲームプログラミング未経験の素人が、Unityを使って７日間１日１本クソゲーを作ってみて、気がついたことをまとめてみました。 ※2017/01/21 更新 VRでも７日間クソゲーを作り続けてみました！ 【Unity】あの素人がOculusでVRクソゲーを７日間作り続けてみた | uinyan．com ※2013/12/28 更新 後日談も書きました！あわせてどうぞ！ 【Unity】クソゲーを作って晒したら世界が

はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ

GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat

アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援 アトラシアンは、同社製品およびGoogleドライブやGitHubなどサードパーティのサービスを横断してAIが情報を学習し、統合的な検索やチャットによる回答を実現することでユーザーを支援してくれる新しいAIサービス「Atlassian Rovo」を発表しました。 AI breaks down yet another barrier! Today at Team '24 we announced Atlassian Rovo – a new product that unleashes a company’s knowledge so teams can make better decisions faster.

note.com 僕の間違いじゃなければ、時々はてなのブログでコメントを頂いた方のように思う。Python関係で。大変お世話になりました！ 法人の設立にあたっての事務処理と、会社運営のお気持ち編を、自分の体験からまとめてみます。2016年6月にノリ（そうだ独立しよう）だけで起業して7年ほどひとり。今は2人体制になった。 会社を大きくする方法はなんもわからんので、そういう内容を期待される方はすいません！沿わないと思う！ 1. 決算処理は専門家に任せたほうが良い 自分は前職の会計事務所でお世話になったため、起業当初から会計事務所を利用させてもらっている。年間30万弱。決算処理込み。 6月1日に創業したけど、タイミング的に6月になっただけで、深い意味はなかった。会計事務所的に3末はGW進行と重なるので避けたほうがいいかも。 決算処理は確認しないといけない事項が多すぎて、素人がいくら確認しても漏れ

2024年5月1日から、株式会社はてなで組織・基盤開発本部のエンジニアリングマネージャとして働き始めました。 2014年から、2021年まで社員だった時代があるため、いわゆる出戻りという形になります。 一度退職した会社に再び入社する、というのは、通常の転職活動と違った悩みなどもあり、自分も今回の転職に際して「アルムナイ採用」などのキーワードでいくつか参考にした記事がありました。 最近は身近な事例も耳にするとはいえ、まだまだ通常の転職と比べてアルムナイ採用は例が少ない気がするので、せっかくなので体験記を書いておこうと思います。 基本的には自分の個別の事例ですので、世間一般のアルムナイ採用の実態とは異なる箇所もあることをご承知おきください。 戻ろうと思ったきっかけ もともと最初にはてなを辞めた理由が、自分の新しいキャリアを志したチャレンジという側面が強かったため、辞めた直後からなんとなく「機会

最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ

TL;DR 適当な Grammer 拡張を入れて以下の設定を書いておきましょう。 "gopls": { "ui.semanticTokens": true, // you can optionally turn on these features for more colors // see https://go.dev/issue/45753 and https://go.dev/issue/45792 "ui.noSemanticString": true, // delegates string syntax highlighting to vscode "ui.noSemanticNumber": true, // delegates number syntax highlighting to vscode } 本文 仕事では主に Go を書いていて、DBへのクエリは生のSQLを文

組織に“できたてホヤホヤの暗黙知”をシェアする仕組みをどうつくるか？子どもの「逆上がり」習得過程を見て気づいたこと 今日は「子どもの日」ということで、個人的な話になりますが、先日、5歳の娘が「逆上がり」を習得しました。 一人の親として感動を覚える瞬間だったことはもちろん、習得のプロセスがまさにヴィゴツキーの言う「ZPD（Zone of Proximal Development、最近接発達領域）」そのもので、親としても、研究者としても非常に感激してしまいました。 そこで本記事では、「娘の『逆上がり』習得」というきわめて身近なエピソードを通じて私が感じた、ナレッジマネジメントにおける「できたてホヤホヤの暗黙知」の重要性と、「ZPD」を学びにつなげるためのポイントについて、書いてみたいと思います。 ある日の公園での「驚き」の出来事ある日、保育園の帰り道に寄った公園にて。5歳になったばかりの娘が、

これは何か最速で成果を出す為にはどうすれば良いか？という質問をよくもらうのでその回答をするものです。良い感じのものが見当たらなかったので過去に自分が教えてもらった事をまとめました。せっかくまとめたので公開します。 4つのタイプの人がいるそれっぽい図1①思考先行型 思考力は高いけど,行動力が低い人。 考えてばかりで,なかなか行動に動けず成果が出ない。頭が良い人ほどこのタイプになってしまうので気をつけないといけない。 ②思考/行動 併用型 思考力も行動力も高い人。 思考と行動のバランスが良く,行動した結果を思考する事で正しい行動に繋がるサイクルが回っている。この人が1番早く成果が出る。 ③指示待ち型 思考力も行動力も低い人。 何をすれば良いか分からない状態で,動くこともできない。新しい環境に行くと,意外とこの状態の人も多いのでは。 ④行動先行型 思考力は低いけど,行動力が高い人。 何が正しいか