Don't DRY Your Code Prematurely
TotT 98 GTAC 61 James Whittaker 42 Misko Hevery 32 Anthony Vallone 27 Code Health 27 Patrick Copeland 23 Jobs 18 Andrew Trenk 12 C++ 11 Patrik Höglund 8 JavaScript 7 Allen Hutchison 6 George Pirocanac 6 Zhanyong Wan 6 Harry Robinson 5 Java 5 Julian Harty 5 Alberto Savoia 4 Ben Yu 4 Erik Kuefler 4 Philip Zembrod 4 Shyam Seshadri 4 Adam Bender 3 Chrome 3 Dillon Bly 3 John Thomas 3 Lesley Katzen 3 Ma
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる
AI駆動開発と現状とのギャップを示す - ブロッコリーのブログ
はじめに 〜記事執筆のきっかけ〜 先日、以下の記事についてのツイートが流れてきました。 zenn.dev この記事の内容については、ChatGPTをはじめとするAIによるテストの可能性を示した素晴らしい内容だと思います。 ですが、果たして"今時点（元記事の執筆時点）の"出力結果*1が実用に耐えうるものになっているのか検討し、提示する必要もあると感じました*2。 そこで本記事では、テストエンジニアである私の回答例と"今時点の"AIの出力結果を比較しギャップを示すことを目的とします*3。 決して、AIによるテスト自動生成の進化自体を否定している訳ではないことを念頭にお読みいただければと思います。 結論 本記事では、"今時点の"AIの出力結果に対して、以下の結論を導き出しています。 状態遷移図のテスト設計の題材では、根幹となる機能に関する不具合が含まれていた デシジョンテーブルのテスト設計の題材
仕様書とテストを用いた「AI駆動開発」
数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい
「ベタープログラマ」を読んだ - Magnolia Tech
原著が出てたときから割と気になっていた「ベタープログラマ」を読んだ。 全体的な感想 第Ⅰ部はコードスタイルや、不要なコードの存在、テストコードを書く話など、非常に実践的な内容が多かった。 第Ⅱ部は割と考え方というか、思想的な話になっていって、第Ⅰ部をきちんと読んで危機感を持って行動を変えられる人であれば自然とそこに到達するのでは？と思った。 まずは第Ⅰ部をしっかり読んで、自分の置かれた環境との差異や、これから行動することを書き出す、みたいな読み方をすると良い。 第Ⅲ部以降は、もう完全に生き方というか、エンジニアとしての振るまいや、哲学の話になってくるので、一気に通読する、というより少し間を置いて拾い読みしながら読み進めて行くと良いかも。 流し読みしても全然役に立たないタイプの内容なので、読書メモは必ず書いた方がいいと思うし、書かれていることが万人にとって正解、といった類いのものでもないので
プログラミングせずAIをDIY！ Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは？
プログラミングせずAIをDIY！ Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは？：遊んで学べる「Experiments with Google」（第19回）（1/3 ページ） 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能（AI）や拡張現実（AR）といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップ。実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にあるテクノロジーや、技術の活用方法とその目的を解説する。 読者の皆さんも、ぜひ自分の手で試しながらその仕組みを学んでもらえたらうれしい。きっと、最新技術の魅力に気付くはずだ。 プログラミングできなくてもAIを作れる「Teachable
Python 3.11の新機能(その1） CPython高速化計画 - python.jp
今年も、Pythonのメジャーリリースの季節がやってまいりました。2022年10月3日にリリース予定となっているPython 3.11の新機能を紹介します。 CPython 高速化計画¶Python 3.11で最大のニュースは、なんと言っても Faster CPython: CPython 高速化計画 が開始されたことでしょう。 CPython 高速化計画は、Mark Shannon氏が提案したプランに基づいてPythonの高速化を行うもので、Pythonを毎年50%高速化し、互換性を保ちつつ 4年間で5倍高速化する ことを目標としています。 この計画はMicrosoft社の出資を獲得し、Pythonの父であるGuido van Rossum氏も加わって開発が進められています。 ベンチマーク¶さて、CPython 高速化計画最初のリリースとなるPython 3.11では、どの程度の高速化が
プログラミングの命名規則ガイドラインを規定するオープンソースプロジェクト「NamingConvention」
◆ NamingConvention https://namingconvention.org/ 紹介 「NamingConvention」は、プログラミング命名規則のガイドラインを作成・収集・維持するオープンソースプロジェクトです。 「C#・Git・Java・PHP・VueJS・Python」が、現在作成進行中です。 Gitの章には、ブランチ名やコミットメッセージ、プルリクのネーミング規定が記載されています。 例えば、ブランチネームだと必須や許可と一緒に例文も記載されています。 プログラミング言語（Java）だと、このようになっています。 推奨のネーミングというより、キャメルケースなど、最低限準拠すべき形式が書かれています。 プログラミング版wikipediaになるような、熱量高いコミュニティが続いて欲しいです。 ◆ NamingConvention https://namingconv
プログラミング入門者からの卒業試験は『ブラックジャック』を開発すべし - Qiita
はじめに 4月もそろそろ後半。（執筆時） 新人研修でプログラミングを勉強している方は、そろそろ実践的な内容を取り組んでいる方も多いと思います。 課題をこなしていく中で、「そろそろ俺も出来るようになってきた」と自信を付けてくる方も多いはず。 一方で、「何に使うんだこれ」「何が便利なんだろう」と、初めてやる方にはメリットが分かりにくい技術があるのも事実。 例えばメソッド、クラス。極めていく中ではとても重要な技術なのですが、とっつきにくく感じるでしょう。 よく入門のときに使う、「Dogクラス」とか「walkメソッド」だと、なにが便利なのかイマイチ分からないんですよね。 また、はじめのうちは「奇数なら『はい』、偶数なら『いいえ』と出力」、「1から100まで出力」といった、なんとなく単調なプログラムばかりで、退屈してしまっている方もいるのではないでしょうか。 そこでご提案したいのは、あのトランプゲー
「現場で役立つシステム設計の原則」はプログラミング設計の普遍的な教科書 - ビープラウド社長のブログ
日本のDDD（ドメイン駆動設計）界の父ともいえる増田亨さんが著した「現場で役立つシステム設計の原則」を頂いたので、早速拝読させていただきました。 本書をおすすめしたい人 本書は、システム開発で以下のような問題を抱えている人におすすめです。 既存システムのソースコードの可読性が低く、理解に時間がかかる 機能追加・改修時の影響範囲調査に時間がかかる 機能追加・改修時の工数が予想以上にかかる テストコードが書きにくいソースコードになりがち 機能を追加・改修時の影響範囲が大きくなりがちで、テスト工数がかさんでいる デグレの確認に気を使い、多くの時間をかけている 不具合が発生したときに、調査・解決に時間がかかってしまう 新しいメンバーがプロジェクトに参画した時に、業務知識を伝えるのに多くの手間がかかる これらの問題のために、生み出す価値以上に、仕事時間が増えている このような問題を解消し、変更に強い
いま学ぶべき第二のプログラミング言語はコレだ！ 未来のために挑戦したい9つの言語とその理由 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
いま学ぶべき第二のプログラミング言語はコレだ！ 未来のために挑戦したい9つの言語とその理由 業務に必要なだけではなく、コンピュータによって問題解決できていない分野を切り開き、エンジニアとして戦っていくため、刺激的な第二プログラミング言語に挑戦しましょう。Rust、Go、Erlang、Elixir、Clojure、Scheme、OCaml、Haskell、Scalaを紹介します。 みなさんが使えるプログラミング言語はいくつあるでしょうか？ ひとくちに「使える」といっても、ひととおりのチュートリアルは終えたという段階もあれば、言語仕様（あれば）やライブラリを知り尽くしていて、思いついた処理を即座にコード化できるという段階もあります。リファレンスとか参考書を見ながらであれば使える、ということも多いでしょう。 ベテランエンジニアなら、いろいろな仕事に携わっているうちに、さまざまな環境でそれぞれ必要
2017年のフロントエンドエンジニアならこの程度は知ってて当然だよな？ - Qiita
って海の向こうの人が言ってました。 私はjQueryさえあれば概ね生きていけるので全然知らないけど、 あなたは全部知ってるフロントエンドエンジニアなんだね。すごーい！ 以下はFront-End Developer Handbook 2017の第三部、Front-end Developer Toolsからリンクされているツールと、その簡単な紹介です。 ドキュメントツール Dash 150以上のライブラリのAPIリファレンスを検索できる。有料、Mac専用。 DevDocs 200以上のライブラリをオンラインで検索できる。無料。 Velocity 中身はDashと同じ。 有料、Windows専用。 Zeal 200以上略 無料のオフラインドキュメント。 SEOツール Keyword Tool 検索ワードを入れると関連キーワードを教えてくれる。 Google Webmasters Search C
確率的プログラミング | POSTD
この数年で、プログラミング言語（PL）や機械学習のコミュニティは 確率的プログラミング（PP） を用いて、それぞれに共通する研究の関心事を明らかにしてきました。その概念は、抽象化のような強力なPLのコンセプトを”エクスポート”し、現状では複雑で困難な作業である統計的モデリングに再利用することができるかもしれない、というところにあります。 （講義ノートの 最新版 を閲覧したい方は、リンクをクリックしてください。ソースは GitHub に投稿してあります。誤りを発見した場合は、Pull Requestを送信してください。） 1. 何、そしてなぜ 1.1. 確率的プログラミングは○○○ではない 直観に反して、確率的プログラミングとは確率的に振る舞うソフトウェアを書くことでは ありません。 例えば、暗号のキー・ジェネレータやOSカーネルでの ASLR の実装、または回路設計のための 焼きなまし法
Java 歴 23 分の Ruby エンジニアが Effective Java を読んで感動した話 - scramble cadenza
イントロ 例外処理を書くことはよくやっているのだけれど、その時の主軸となる考え方について、今までなんとなくで行っていた部分が多かった。 毎回考えるポイントは例えば以下のような疑問。 どこのレイヤーで、どこまで例外処理を行えばよいのだろうか？ どの例外をキャッチし、どの例外を伝搬させればよいだろうか？ 前提条件をチェックし、失敗した場合、例外を出したほうがよいか、nil, false を返すほうがよいか？ 例外をどういう単位でラップさせるのが良いだろうか？ 例外をチェインし過ぎると却って煩雑になる気がする。どうすれば良いのだろうか。 しかし、この辺りの話って、API の設計だったり、仕様の影響もあるので、都度対応が異なってしまうもの。 したがって抽象化して理解することが難しく感じた。 とてもよく使ってるし、とても大事な事なことなのに。 そんな今更な事で悩んでいた時に、Effective Ja
Apple、iPadでコーディングして学べる「Swift Playgrounds」を無償提供
WWDC（Appleの年次開発者会議）2016でティム・クックCEOが最後にとっておいたものが「Swift Playgrounds」。iPadがあればSwiftによるプログラミングを学ぶことができる無償のアプリだ。今秋にApp Storeで公開される。「iPadを使うことで、世界中の、数億の人たちがプログラミングを学べる」とクックCEOが話すと喝采を浴びた。 子どもたちがAppleの開発したプログラミング言語Swiftを使ってアプリの作り方を学ぶことができるソフトだが、iPadの中だけで完結できるというのが特徴。開発言語の基本を学べるだけでなく、コードをiPadの実機でフルスクリーン動作させ、検証することができる。iOS開発がmacOSのXcodeで行わなければならないのは変わらないが、基本的な学習はiPadでできるというわけだ。そして、エミュレーターではなく、実機の加速度センサーなどを使
【プログラマー必見！】ライブコーディングが生で観れるサイト「Livecoding.TV」 | Be My Style
【プログラマー必見！】ライブコーディングが生で観れるサイト「Livecoding.TV」 ここ最近、プログラミングの需要が高まり日本でも動画学習のサービスが増えてきました。 個人的には録画ではなくて、ライブコーディングをしてる動画を見たいなあと思っていました。 生放送でプログラムを書いてるのはschooくらいですかね。 日本にはほぼ浸透していませんが、「Livecoding.tv」という名前からしてライブコーディング以外の何者でもない サービスがあるので紹介していきます。 Livecoding.tv schooと同じように生放送と録画に分かれていて、どちらも見ることができます。 サービスでは、無料プランと有料プランが存在します。 ライブコーディングしている人の国籍を見ると北米、南米、ヨーロッパがメインといったところです。 「japan」で検索かけても日本人じゃないのが不思議ですが笑 サービ
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
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