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【意訳＋要約】🚀 5 PRO Tips for an Unbeatable GitHub README! 🥊

AI要約 ドキュメント 学習 情報収集 日記 翻訳

※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。

原文

🚀 5 PRO Tips for an Unbeatable GitHub README! 🥊 - DEV Community

意訳+要約

GitHubのREADMEを誰でも理解できるものにする5つのコツ

GitHubのREADMEは、リポジトリの最初の接点となる重要な文書です。READMEがしっかりしていれば、ユーザーにリポジトリの目的や使い方を理解してもらいやすくなり、参加を促すことができます。

本記事では、READMEを誰でも理解できるものにするための5つのコツを紹介します。

1. タイトルと概要で目的を明確にする

READMEの冒頭では、リポジトリのタイトルと概要を明確にする必要があります。タイトルは、リポジトリの内容を端的に表すものでなければなりません。概要では、リポジトリの目的や機能、ターゲットユーザーなどを説明します。

2. インストール方法をわかりやすく説明する

READMEには、リポジトリをインストールする方法も記載しておきましょう。インストール方法がわかりにくいと、ユーザーはリポジトリを使うのを諦めてしまいます。

3. 使用方法を具体的に説明する

リポジトリの使い方を説明する際には、具体的な例を挙げながら説明するとわかりやすくなります。また、スクリーンショットや動画などを活用するのも効果的です。

4. よくある質問に答える

ユーザーからよく寄せられる質問を予測して、READMEに回答を記載しておきましょう。これにより、ユーザーが自分で調べる手間を省くことができます。

5. 更新履歴を最新に保つ

READMEは、リポジトリの更新に合わせて常に最新の状態に保つようにしましょう。更新履歴を最新に保つことで、ユーザーはリポジトリの最新情報を確認することができます。

まとめ

READMEは、GitHubリポジトリの成功を左右する重要な文書です。本記事で紹介したコツを参考に、誰でも理解できるREADMEを作成しましょう。

特に重要な部分

  • タイトルと概要で目的を明確にする
  • インストール方法をわかりやすく説明する
  • 使用方法を具体的に説明する
  • よくある質問に答える
  • 更新履歴を最新に保つ

これらのポイントを押さえることで、ユーザーにリポジトリの魅力を伝え、参加を促すことができます。

Bardさんに聞いてみた

Ｑ：READMEがない場合、どうなりますか？

READMEがない場合、ユーザーはリポジトリの目的や使い方を理解するのが難しくなります。そのため、リポジトリをインストールしたり、使い始めたりするのが難しくなり、参加率が低下する可能性があります。

具体的には、以下のデメリットが考えられます。

  • リポジトリの目的や機能がわかりにくいため、ユーザーが興味を持たない
  • インストール方法がわかりにくいため、ユーザーが挫折する
  • 使い方がわかりにくいため、ユーザーが使いこなせない
  • よくある質問への回答がないため、ユーザーが疑問を解決できない
  • 更新履歴が最新になっていないため、ユーザーが最新情報を確認できない

READMEは、リポジトリの成功を左右する重要な文書です。READMEがない場合、リポジトリの価値を十分に伝えることができず、ユーザーの参加を促すことができません。

したがって、READMEは必ず作成するようにしましょう。

Ｑ：興味がないと、そもそもREADMEすら見てくれない気がするのですが、書く異議は強いのでしょうか？

はい、興味がないとREADMEすら見に来ない可能性はあります。しかし、READMEがしっかりしていれば、ユーザーの興味を引くことができ、READMEを読んで興味を持ってくれる可能性も高まります。

たとえば、READMEの冒頭でリポジトリの目的や機能が端的にわかるようなタイトルと概要を記載することで、ユーザーの興味を引くことができます。また、インストール方法や使い方がわかりやすく説明されていれば、ユーザーはリポジトリをインストールしたり、使い始めたりしやすくなり、興味を持ってくれる可能性が高まります。

さらに、よくある質問への回答を記載しておけば、ユーザーが疑問を解決しやすくなり、リポジトリの使い方を理解しやすくなります。これにより、ユーザーの満足度が高まり、リポジトリを使い続けてもらう可能性が高まります。

したがって、READMEは必ず作成するようにしましょう。READMEがしっかりしていれば、興味のないユーザーにもリポジトリの魅力を伝えることができ、参加を促すことができます。

Ｑ：READMEを書くために必要なスキルには、どんなものがありますか？

READMEを書くために必要なスキルには、以下のようなものが挙げられます。

  • 文章を書くスキル
  • ターゲットユーザーを理解するスキル
  • わかりやすく説明するスキル
  • 最新情報を把握するスキル

文章を書くスキルは、READMEの基本的なスキルです。READMEは、リポジトリの目的や機能、使い方などをわかりやすく伝えるための文書です。そのため、読みやすく、わかりやすい文章を書くスキルが必要です。

ターゲットユーザーを理解するスキルも重要です。READMEは、リポジトリを利用するユーザーに向けて書く文書です。そのため、ターゲットユーザーのレベルや知識を理解し、そのレベルに合わせて説明する必要があります。

わかりやすく説明するスキルも重要です。READMEは、技術的な内容を説明することもあります。そのため、専門用語をわかりやすく解説したり、具体的な例を挙げたりして、誰でも理解できるように説明する必要があります。

最新情報を把握するスキルも重要です。READMEは、リポジトリの更新に合わせて常に最新の状態に保つ必要があります。そのため、リポジトリの最新情報を常に把握しておく必要があります。

これらのスキルを身につけておけば、誰でも理解できるREADMEを書くことができるようになります。

Ｑ：READMEを読む人は、どんな人達なのでしょうか？

READMEを読む人は、大きく分けて以下の2つのタイプに分けられます。

  • リポジトリを利用するユーザー
    リポジトリを利用するユーザーは、READMEを読んでリポジトリの目的や機能、使い方を理解し、リポジトリをインストールしたり、使い始めたりするためにREADMEを読みます。

  • リポジトリを開発するユーザー
    リポジトリを開発するユーザーは、READMEを読んでリポジトリの設計や実装の参考にするためにREADMEを読みます。また、リポジトリの機能や使い方を改善するために、ユーザーからのフィードバックや質問をREADMEから確認するためにREADMEを読みます。

また、READMEは、リポジトリの宣伝やマーケティングのためにも利用されます。そのため、READMEを読む人は、リポジトリを探している人や、リポジトリの開発者やユーザーになりたい人など、さまざまな人がいる可能性があります。

具体的には、以下のような人がREADMEを読む可能性があります。

  • ソフトウェア開発者
  • エンジニア
  • データサイエンティスト
  • 研究者
  • 学生
  • 個人開発者
  • 企業のIT部門

READMEを書く際には、これらのユーザーを意識して、誰でも理解できるREADMEを書くようにしましょう。

Ｑ：読む人の国籍は、多種多様だと思いますが、多言語で書くべきでしょうか？

読む人の国籍が多種多様な場合は、多言語で書くとよいでしょう。多言語で書くことで、より多くの人にリポジトリを知ってもらうことができます。

リポジトリのターゲットユーザーが特定の国や地域に集中している場合は、その国の言語で書くとよいでしょう。たとえば、リポジトリが日本のユーザーをターゲットとしている場合は、日本語で書くのがよいでしょう。

多言語で書く際には、以下のポイントを押さえるとよいでしょう。

  • 翻訳の質を高める
    翻訳の質が低いと、読者がリポジトリの内容を理解しにくくなります。そのため、翻訳の質を高めるようにしましょう。

  • 最新情報を反映する
    リポジトリの更新に合わせて、READMEも更新する必要があります。そのため、多言語で書く場合は、各言語のREADMEも更新するようにしましょう。

多言語で書くのは大変ですが、リポジトリの認知度を高め、より多くの人にリポジトリを知ってもらうためには効果的な方法です。

Ｑ：多言語に対応しようとした場合、長くなってしまうのですが、READMEを複数に分けて書くことは可能なのでしょうか？

はい、READMEを複数に分けて書くことは可能です。READMEは、リポジトリの概要や使い方、よくある質問など、さまざまな内容を含むことができます。そのため、内容によって分けて書くことで、よりわかりやすく、読みやすくすることができます。

たとえば、以下のように分けて書くことができます。

  • 概要

  • 使い方

    • インストール方法
    • 基本的な使い方
    • 高度な使い方

  • よくある質問

    • インストールに関する質問
    • 使い方に関する質問
    • その他の質問

また、以下のような方法で分けて書くこともできます。

  • 言語別

    • 英語版 README
    • 日本語版 README
    • 中国語版 README

  • 内容別

READMEを複数に分ける際には、以下のポイントを押さえるとよいでしょう。

  • 関連する内容をまとめて書く
    関連する内容をまとめて書くことで、よりわかりやすく、読みやすくなります。

  • 目次をつける
    目次をつけることで、読者が必要な内容を簡単に見つけることができます。

  • リンクを貼る
    関連する内容にリンクを貼ることで、読者がさらに詳しい情報を簡単に確認することができます。

READMEを複数に分けることによって、よりわかりやすく、読みやすいREADMEを書くことができます。また、リポジトリの規模が大きくなった場合や、多言語に対応する場合にも有効な方法です。

Ｑ：多言語対応は、自動翻訳で対応するのが無難かと思いますが、他にやり方はありますか？

自動翻訳は、多言語対応の簡単な方法ですが、翻訳の質が低い場合があり、また、翻訳のニュアンスが伝わらない場合があります。そのため、自動翻訳のみに頼ることは避け、以下のような方法を組み合わせて使用するとよいでしょう。

  • 自動翻訳と手動翻訳を組み合わせる
    自動翻訳で翻訳した内容を、ネイティブスピーカーや翻訳者にチェックしてもらうことで、翻訳の質を高めることができます。

  • 翻訳サービスを使用する
    翻訳サービスを利用して、プロの翻訳者に翻訳してもらうこともできます。

  • 翻訳コミュニティに参加する
    翻訳コミュニティに参加して、他のユーザーと翻訳を協力して行うこともできます。

また、以下のような方法も有効です。

  • リポジトリのターゲットユーザーを意識する
    リポジトリのターゲットユーザーが特定の国や地域に集中している場合は、その国の言語に翻訳するだけでよい場合もあります。

  • リポジトリの規模を考慮する
    リポジトリの規模が小さい場合は、自動翻訳だけでも十分な場合もあります。

  • リポジトリの更新頻度を考慮する
    リポジトリの更新頻度が低い場合は、自動翻訳だけでも十分な場合もあります。

多言語対応の方法は、リポジトリの規模やターゲットユーザー、更新頻度などによって異なります。そのため、リポジトリの状況に合わせて、最適な方法を選択するようにしましょう。

感想＋雑記

READMEは、後回しにしがち。
広めるのを目的にやっている人はいいけど、俺みたいに自分のために作っている人にとっては、どうでもいいからな。
結構、そういう人は多い気がする。README書いてないプロジェクトなんて結構あるし。
そういう場合は、協力者が書いているのだろうか？

多言語対応は、どうやっているのか気になっていたが、複数のREADMEを用意して、メインのやつにリンク張って対応しているわけね。
そうなると、結構ファイル数が膨大になってきそうな気がする。
だから、Markdownエディターがいくつか出てきているのだろうか？

自動翻訳は、デフォルトで欲しい機能だな。
翻訳チェックツールは、複数入れて、翻訳の精度をあげていくようなアプローチが必要だと思った。

【意訳＋要約】Legacy Code as a Trap

AI要約 プログラミング 情報収集 恥晒し 学習 日記 開発環境

※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。

原文

Legacy Code as a Trap - DEV Community

意訳+要約

レガシーコードの罠

レガシーコードとは、長期間使用され、メンテナンスが行き届いていないコードのことです。レガシーコードには、以下のような問題があります。

  • 複雑で理解しづらい
  • バグや脆弱性が潜んでいる
  • 拡張や変更が難しい

これらの問題により、レガシーコードは以下のような罠となります。

  • 開発コストが増加する
  • 品質が低下する
  • セキュリティリスクが高まる
  • ビジネスの成長を阻害する

レガシーコードを抱える企業は、以下の対策を検討する必要があります。

レガシーコードの調査・分析では、コードの複雑さやバグ、脆弱性などを把握します。リファクタリングでは、コードの構造を改善して、理解しやすく、拡張や変更が容易なコードにします。モダナイゼーションでは、レガシーコードを最新の技術や手法に置き換えます。

レガシーコードの対策には、多額のコストと時間がかかります。しかし、対策を実施せずに放置すると、さらにコストとリスクが増大することになります。

特に重要な部分

  • レガシーコードには、複雑さ、バグ、脆弱性、拡張性などの問題がある。
  • レガシーコードは、開発コストの増加、品質の低下、セキュリティリスクの高まり、ビジネスの成長の阻害などの罠となる。
  • レガシーコードを抱える企業は、調査・分析、リファクタリング、モダナイゼーションなどの対策を検討する必要がある。

Bardさんに聞いてみた

Ｑ：プロジェクトがレガシーかどうかは、どうやって判断すればいいのでしょうか？

プロジェクトがレガシーかどうかの判断は、以下の要素を検討して行います。

  • プロジェクトの開始時期
    プロジェクトが開始されてから長期間経過している場合は、レガシーである可能性が高いと言えます。

  • プロジェクトの規模
    大規模なプロジェクトは、複雑になりやすく、メンテナンスが困難になるため、レガシーである可能性が高いと言えます。

  • プロジェクトの技術スタック
    古い技術スタックを使用しているプロジェクトは、メンテナンスが困難になるため、レガシーである可能性が高いと言えます。

  • プロジェクトの品質
    品質が低いプロジェクトは、バグや脆弱性が潜んでいる可能性があり、メンテナンスが困難になるため、レガシーである可能性が高いと言えます。

これらの要素を総合的に判断して、プロジェクトがレガシーであるかどうかを判断します。

具体的には、以下の手順で判断を行うとよいでしょう。

  1. プロジェクトの概要を把握する
    プロジェクトの開始時期、規模、技術スタック、品質などの情報を収集します。

  2. レガシーコードの特徴を把握する
    レガシーコードの特徴として、複雑さ、バグ、脆弱性、拡張性の低さなどが挙げられます。これらの特徴を理解しておくと、プロジェクトがレガシーであるかどうかを判断しやすくなります。

  3. プロジェクトの状況を評価する
    上記の情報を基に、プロジェクトの状況を評価します。レガシーコードの特徴が当てはまる場合は、プロジェクトがレガシーである可能性が高いと言えます。

なお、プロジェクトの状況を評価する際には、以下の点に注意するとよいでしょう。

  • プロジェクトの目的や目標を理解する
  • プロジェクトのステークホルダーの意見を聴取する

プロジェクトの目的や目標を理解することで、プロジェクトの重要性を判断しやすくなります。また、プロジェクトのステークホルダーの意見を聴取することで、プロジェクトの現状や課題をより深く理解することができます。

プロジェクトがレガシーであるかどうかの判断は、簡単ではありません。しかし、慎重に判断することで、適切な対策を実施することができます。

Ｑ：モダナイゼーションについて説明してください

モダナイゼーションとは、レガシーシステムを最新の技術や手法に置き換えることです。レガシーシステムとは、長期間使用され、メンテナンスが行き届いていないシステムのことです。レガシーシステムには、以下のような問題があります。

  • 複雑で理解しづらい
  • バグや脆弱性が潜んでいる
  • 拡張や変更が難しい

これらの問題により、レガシーシステムは以下のような罠となります。

  • 開発コストが増加する
  • 品質が低下する
  • セキュリティリスクが高まる
  • ビジネスの成長を阻害する

モダナイゼーションを行うことで、これらの問題を解決することができます。モダナイゼーションには、以下のようなメリットがあります。

  • 開発コストの削減
  • 品質の向上
  • セキュリティリスクの低減
  • ビジネスの成長の促進

モダナイゼーションには、以下の方法があります。

モダナイゼーションの方法は、レガシーシステムの状況や、企業の目的や目標によって異なります。

モダナイゼーションを行う際には、以下の点に注意するとよいでしょう。

  • レガシーシステムの現状を正しく把握する
  • モダナイゼーションの目的と目標を明確にする
  • 適切な方法を選択する
  • 計画的に実行する

モダナイゼーションは、企業の将来を左右する重要な取り組みです。慎重に検討し、適切なモダナイゼーションを実施することが重要です。

Ｑ：レガシーコードが開発者・プロジェクト・企業に与える影響をそれぞれ教えてください

開発者への影響

  • 作業効率の低下
    レガシーコードは、複雑で理解しづらいため、作業効率が低下します。また、バグや脆弱性がある場合、修正に時間と労力がかかります。

  • ストレスの増加
    レガシーコードは、扱いが難しいため、開発者にストレスを与えます。また、変更や拡張が難しいため、仕事のやりがいを感じにくくなります。

  • スキルの低下
    レガシーコードの開発は、最新の技術や手法の習得につながりません。そのため、開発者のスキルが低下する可能性があります。

プロジェクトへの影響

  • 開発コストの増加
    レガシーコードの修正や拡張には、時間と労力がかかるため、開発コストが増加します。

  • 品質の低下
    レガシーコードは、バグや脆弱性が潜んでいるため、品質の低下を招く可能性があります。

  • 納期の遅延
    レガシーコードの修正や拡張には、時間がかかるため、納期が遅延する可能性があります。

企業への影響

  • セキュリティリスクの増加
    レガシーコードには、セキュリティ上の脆弱性がある可能性があります。そのため、サイバー攻撃の標的になりやすく、企業の損害につながる可能性があります。

  • 競争力の低下
    レガシーコードは、最新の技術や手法に対応していないため、競争力が低下する可能性があります。

  • ビジネスの成長の阻害
    レガシーコードは、ビジネスの成長を阻害する可能性があります。たとえば、新しい機能の追加や新規事業の立ち上げが難しくなる可能性があります。

このように、レガシーコードは開発者、プロジェクト、企業にさまざまな影響を及ぼします。レガシーコードを抱えている企業は、早急に対策を検討することが重要です。

Ｑ：レガシーコードの改善は、逆に開発者にとっては成長の機会と捉えることもできると思いますが、意見を聞かせてください

レガシーコードの改善は、開発者にとって成長の機会になる可能性があります。レガシーコードは、複雑で理解しづらいという課題があります。そのため、レガシーコードを改善するためには、以下のようなスキルや知識が求められます。

  • コードの構造を理解する能力
  • バグや脆弱性を発見する能力
  • コードを改善するための設計能力
  • 最新の技術や手法への理解

これらのスキルや知識を身につけることで、開発者の成長につながります。

具体的には、以下のような成長が期待できます。

  • コーディングスキルの向上
  • 問題解決能力の向上
  • 設計能力の向上
  • 最新技術への理解の向上

また、レガシーコードの改善は、プロジェクトの成功に貢献するというやりがいも得られます。レガシーコードの改善によって、開発コストの削減、品質の向上、セキュリティリスクの低減などの効果が期待できます。これらの効果を実現することで、開発者としての自信や達成感を得ることができます。

ただし、レガシーコードの改善は、簡単ではありません。複雑で理解しづらいコードを改善するには、時間と労力がかかります。また、バグや脆弱性を発見し、修正するためには、高度なスキルと知識が必要です。

そのため、レガシーコードの改善に取り組む際には、以下の点に留意することが重要です。

  • 計画的に取り組む
  • 適切な方法を選択する
  • チームで取り組む

計画的に取り組むことで、無駄な時間を省き、効率的に改善することができます。また、適切な方法を選択することで、効果的に改善することができます。チームで取り組むことで、知識やスキルを共有し、より良い改善を実現することができます。

このように、レガシーコードの改善は、開発者にとって成長の機会になる可能性があります。しかし、簡単ではないため、計画的に取り組むことが重要です。

Ｑ：

感想＋雑記

レガシーコードは、悪って考えるのは辞めるべきだと思ってる。※開発者としてなら
レガシーコードは、意図してできる訳ではない。作ろうと思ってできるものではないと思う。
そんで、レガシーコードの改善には知識が必要だけど、着実に開発能力はあがると思うんだよね。
実力派がいれば、その人から学べることが多いと思おう。

プロジェクトや企業としては、レガシーコードは、よくない傾向だと認識しては欲しい。
エンジニアの単価が、徐々に上がっていくことになることを理解するべきだと思う。
改修もしにくくなるから、企業側のメリットは、思いつかない。
日々トラッキングしておく必要があると思う。
CI/CD、レビュー品質の確保方法、定期的な脆弱性検査をするべきだと思う。
特に、脆弱性検査は、案件対応入るときに、毎回やったほうがいい気がしている。

あと、何かいい対策あったかな？
自動テストは、必須だと思う。
あとは、指針としてのコーディング規約も欲しいところ。
手動する人が、情報工学に長けている必要があると思う。

まぁ、トラップって聞くといきなり発動するものだと思うよね。。。
※遊戯王脳なもので。。。
実際は、ジワジワ効果が出てくるものだから、気をつけようね。

【意訳＋要約】アプリケーション開発には「モデリング」と「ユースケース実装」というプロセスが存在する

AI要約 プログラミング 情報収集 日記 設計 学習 開発環境

※本記事は、ChatGPTによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。

原文

アプリケーション開発には「モデリング」と「ユースケース実装」というプロセスが存在する #設計 - Qiita

意訳+要約

アプリケーション開発には「モデリング」と「ユースケース実装」というプロセスが存在する

ソフトウェア開発には「モデリング」と「ユースケース実装」の2つの重要なプロセスが存在します。以下に、ブログの要点をまとめます。

  1. モデリングとは
    • ソフトウェア開発の初期段階で、アプリケーションの設計や構造を把握するプロセス。
    • この段階では、システム全体の概要や関連する要素が明確になるように設計される。
  2. ユースケース実装とは
    • モデリングが終わった後、実際にソフトウェアの機能や機能を開発する段階。
    • モデリングで設計された仕様に基づいて、具体的なコードや機能が実装される。
  3. プロセスの相互関係
  4. モデリングの利点
    • より正確で効率的な開発プロセスを可能にし、コミュニケーションを改善する。
    • ソフトウェアの変更や拡張が容易になる。
  5. ユースケース実装の重要性
    • 実際のコードや機能の実装は、モデリングが成功裏に行われた場合に成果を生む。

要点を理解することで、ソフトウェア開発におけるモデリングとユースケース実装のバランスが重要であることが明確になります。

ChatGPTさんに聞いてみた

Ｑ：モデリングやユースケースをするためのツールには、どんなものがありますか？

  1. GitMind
  2. Edraw UMLモデリングツール
  3. Lucidchart
    • ユースケース図とは？事例から学べる初心者向け書き方ガイド
    • 直感的に操作可能なLucidchartを使用して、初心者や若手エンジニアに優しいユースケース図の作成が可能。
  4. Enterprise Architect
  5. astah SysML

これらのツールは、ソフトウェア開発やシステム設計においてモデリングやユースケースの作成をサポートするために利用されます。選択はプロジェクトの要件やチームの好みによります。

Ｑ：モデリング、ユースケースを書くためのスキルを伸ばすためには、どういうことをすればよいでしょうか？

  1. 理論の理解
    • 要求モデリングに関する基本的な理論を学びましょう。インターネット上の記事や書籍は有益です。
  2. 実践的なプロジェクトへの参加
    • 実際のプロジェクトでモデリングやユースケースの作成に携わることで、理論を実践に結びつけます。これにより、リアルな課題に対処するスキルが向上します。
  3. 関連ツールのマスター
    • モデリングツールを使用して実際にモデリングを行いましょう。ツールの使い方を熟知することで効率が向上します。
  4. ユースケース図の実践的な書き方の理解
  5. コミュニケーションスキルの向上
    • モデリングやユースケースの作成はチーム作業が一般的です。他のメンバーとの円滑なコミュニケーションスキルを養いましょう。
  6. 業界トレンドの追跡
    • ドメイン駆動設計など、新しいアプローチや手法を学び、常にスキルを向上させましょう。

これらのアプローチを組み合わせることで、モデリングやユースケースのスキルを効果的に向上させることができます。

Ｑ：モデリングとユースケースは、個人開発でも必要でしょうか？

個人開発においてもモデリングとユースケースは重要です。以下はその理由です。

  1. 設計のエッセンス
    • 個人開発においても、設計の基本的な概念を理解し、エッセンスを取り入れることが効果的です。
  2. スムーズな進行
  3. 要件整理と理解の促進
    • ユースケースは要件を整理し、システムの振る舞いを理解する手助けとなります。これが個人開発でも重要です。
  4. アイデアの可視化
    • モデリングはアイデアを視覚的に表現する手段であり、個人開発においても構想を整理しやすくします。
  5. エラーの未然防止
    • モデリングにより、設計段階でエラーを検知しやすくなり、開発の進行中に問題が発生するリスクを低減します。

総じて、個人開発でもモデリングとユースケースを活用することで、開発プロセスがより効果的で効率的に進むでしょう。

感想＋雑記

Bardさん、日本語記事はエラーでやすいんだよな。。。

モデリングやユースケースは、書けないわけではないんだけど、個人開発では使わないな。
仕事でやるときは、説明用に抽象化して説明するときに使う。
まぁ、立場的にテックリードとかリーダー格におかれたときだけだけどな。
あとは、個人的に理解を促進したいときにこっそり作ってる。
公開したいとかは微塵も思わない。

意外とツールがあるんだなと思った。
以前は、無料で使いやすいのが、astah SysMLくらいしかなかったけど。
GitMindが一番気になる。

【意訳＋要約】EC事業者が業務で「ChatGPT」を使用する際に知っておくべき「AIの得手不得手」「プロンプト作成のコツ」「注意点」

AI要約 情報収集 日記 愚痴 AI

※本記事は、ChatGPTによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。

原文

意訳+要約

EC事業者が業務で「ChatGPT」を使用する際に知っておくべき「AIの得手不得手」「プロンプト作成のコツ」「注意点」

EC業界で注目を浴びる「ChatGPT」は、セキュリティに配慮された対話型AIサービスで、個人から官公庁まで広範なニーズに対応している。以下に「ChatGPT」の特徴や活用方法をまとめる。

ChatGPTの特徴

  1. 文章生成
    • アイデア創出：商品のショート動画テーマを10案考える。
    • 問題作成：AIDMAの理解度を確認する確認問題を考える。
  2. チェック・翻訳
    • 採点・評価：プランを注目度やコストで評価する。
    • 言い換え：文章を200字で小学生に理解できるように説明する。
  3. 情報の抽出・分類
    • 要約：インタビューの書き起こしを1000字でまとめる。
    • インサイトの抽出：アンケートからサイトの改善点を考える。

GPT-3.5とGPT-4の違い

  • ChatGPT Plus（有償版）
    • 月額20ドル
    • 利用できるモデル：GPT-3.5、GPT-4（50回/3時間まで）
    • 有償版ではGPT-4が使用可能で、性能向上が実感できる。

ChatGPTへの指示「プロンプト」のコツ

  1. 立場を宣言する

    • 例：EC事業者は「ChatGPT」に「あなたはネットショップ担当者です」と伝えることで、適切な回答を得やすくなる。

  2. 前向きに会話しゴールをめざす

    • フィードバックを積極的に提供し、会話を進めることで良い結果が得られる。

  3. 6W3Hで具体的に

    • 具体的な情報や変更点、背景を指定して質問すると、より適切な回答が得られる。

業務利用上の留意点

  • 利用パターンにより、利用規約やデータ管理に留意する必要がある。
  • 「ChatGPT」のAPI利用時は、情報の利用に関する明言が必要。

個人情報・機密情報・著作権の取り扱い

  • 個人情報や機密情報の取り扱いには注意が必要。特にChatGPTを使用した際の法的解釈には留意が必要。
  • ChatGPTを用いた文章には著作権が発生しうるため、注意が必要。

締めくくり

「ChatGPT」の効果的な利用には指示の工夫やプロンプトの適切な書き方が重要。EC業界や官公庁などでの実務活用が進む中、ルールや法的解釈にも留意し、効率的で創造的な業務への活用を模索していくことが重要です。

ChatGPTさんに聞いてみた

Ｑ：プロンプトをうまく使うには、特殊なスキルが必要なのでしょうか？

プロンプトを効果的に使うためには、特殊なスキルや工夫が求められますが、一般的な指針を押さえることで十分に活用できます。以下はプロンプトを上手に使うための一般的なアプローチです。

  1. 具体性と詳細性の確保： プロンプトに具体的な情報や詳細を含めることで、より具体的で適切な回答が得られます。抽象的な質問ではなく、具体的な事例や要件を伝えるよう心がけましょう。
  2. 背景や文脈の提供： 質問の背後にある背景や文脈を明示的に指定することで、より理解しやすい回答が得られます。ChatGPTにはコンテキストが重要なので、必要な情報を提供しましょう。
  3. フィードバックの活用： ChatGPTが生成した回答に対してフィードバックを提供し、改善を促すことが重要です。前回の回答に対して不明瞭な部分や追加情報を求めるなど、継続的な対話を通じて精度を向上させることが可能です。
  4. 適切な言葉の選定： 指示する際に、ChatGPTが理解しやすい言葉や用語を使用することが大切です。特に業界用語や専門的な用語は、できるだけ具体的に指定しましょう。
  5. 簡潔かつ明確に： プロンプトはできるだけ簡潔かつ明確に記述することが大切です。冗長な表現や不要な情報は避け、要点を的確に伝えることが重要です。
  6. 例を挙げる： 具体的な例を挙げることで、ChatGPTにより具体的で実用的な回答を引き出すことができます。例を交えて指示を行うと、ChatGPTがより理解しやすくなります。

これらの指針に従って、プロンプトの質を向上させ、ChatGPTをより効果的に利用することができます。

Ｑ：チャット以外の連携はできますか？大量のデータから特徴を抽出してもらうみたいなことができるのか気になります。

はい、ChatGPTはチャット以外にも様々なタスクや連携に活用することができます。以下はその一例です。

  1. 文章生成や要約： 大量のデータから要約を生成したり、特定のトピックに関する文章を生成する際に利用できます。プロンプトに対して適切な指示を与えることで、要約や文章生成のタスクを達成できます。

  2. 情報の抽出・分類： テキストデータから特定の情報やキーワードを抽出することが可能です。また、文書の感情分析や要素の分析なども行えます。

  3. 言語翻訳： ChatGPTを使用して、文章や文を他の言語に翻訳することができます。

  4. プログラムコードの生成： ChatGPTはプログラムコードの生成も得意としています。例えば、特定のタスクを実行するためのコードを生成することができます。

  5. 数学的な計算： 数学的な問題や計算も解決できます。数学的な質問を与えると、適切な回答を生成します。

  6. 大規模データ解析： ChatGPTを使用して、大規模なデータセットから特徴を抽出することも可能です。ただし、処理時間やAPIの利用料に制限があるため、大規模データに対しては注意が必要です。

要望に合わせてプロンプトや指示を工夫することで、ChatGPTを様々なタスクに適用することができます。

Ｑ：【ジョーク質問】札束で叩かれるのに弱いんですか？

ChatGPTは物理的な感覚や体験を持っていないため、感覚的な経験や物理的な刺激に対する「弱さ」や「強さ」はありません。ChatGPTはテキストに基づく情報処理の人工知能であり、文字データを解釈し、生成することができますが、物理的な存在ではないため、外部の物理的な刺激には反応しませんし、影響を受けません。

感想＋雑記

プロンプトの指示出しが、AIの利用には重要だということだろう。
完結でわかりやすく、前提条件を特定してあげると、結果が意図したものになりやすいということだと思う。
人間を扱う場合と同じだな。
ただ、ジョーク的なものは通じないな。
生真面目に応えてきたり、意味の捉え方が違ってたりする印象。
おそらく、文化的なものも、結果が変わってくるのだろう。
質問するときは、文化的価値観や伝統などを排除して、平坦な文章を書くことを意識する必要があるという理解をした。

プログラムの生成は、まだしたことがない。
理由としては、調べれば分かるから。
工数的に足りなくなってきたら利用するかも。

言語翻訳は、たまに利用する。
deepLで制限が来たときに使うが、最近は、制限に引掛かることがないんだよな。。。

文章の要約がメイン。
翻訳して要約させることが多い。
たまに、要約がうまく機能しないときがあって、その理由がよくわからない。
その時は人力でなんとかしてる。
数値が絡んでくると、要約の精度がおかしくなる印象がある。

【意訳＋要約】今後のスキルセットには必ず「AIを使いこなす」が組み込まれる GitHub CopilotとChatGPTの登場から考え直す、AIとの関わり方

AI要約 AI プログラミング 情報収集 日記 学習 開発環境

※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。

原文

今後のスキルセットには必ず「AIを使いこなす」が組み込まれる GitHub CopilotとChatGPTの登場から考え直す、AIとの関わり方 - ログミーTech

意訳+要約

エンジニアとAIの関わり方に関する議論のポイント

AIがエンジニアの作業を代替するのではなく、補助するものになる

AIは、エンジニアの作業を代替するのではなく、補助するものになるという意見が一致した。

具体的には、

  • 単純作業やルーティンワークを自動化することで、エンジニアはより創造的な作業に集中できる
  • AIが生成したコードをレビューすることで、エンジニアの品質チェックの精度を向上できる
  • AIが生成したアイデアをもとに、エンジニアは新たなプロダクトやサービスを開発できる

といったメリットが挙げられた。

エンジニアは、AIを使いこなすためのスキルを身につける必要がある

AIを使いこなすためには、エンジニアは以下のようなスキルを身につける必要がある。

  • AIの技術や仕組みを理解する
  • AIを活用した開発方法を学ぶ
  • AIとコミュニケーションをとる能力を高める

特に、AIの技術や仕組みを理解することは、AIを安全かつ効果的に活用するために重要である。

また、AIを活用した開発方法を学ぶことで、AIをより効率的に活用できるようになる。

さらに、AIとコミュニケーションをとる能力を高めることで、AIの生成したコードやアイデアをより効果的に活用できるようになる。

組織は、AIを活用した開発体制を整える必要がある

AIを活用した開発体制を整えるためには、以下のような取り組みが必要である。

  • AIの導入と活用に関する教育・研修を実施する
  • AIを活用した開発プロセスを整備する
  • AIの安全性や倫理性に関するガイドラインを策定する

特に、AIの導入と活用に関する教育・研修を実施することで、エンジニアがAIを安全かつ効果的に活用できるようになる。

また、AIを活用した開発プロセスを整備することで、AIを効率的に活用できるようになる。

さらに、AIの安全性や倫理性に関するガイドラインを策定することで、AIの乱用や偏見を防止できるようになる。

今後のエンジニアリングの展望

AIの活用が進むことで、エンジニアリングの分野は大きく変化していくと考えられる。

具体的には、

  • エンジニアの業務は、より創造的な作業にシフトしていく
  • エンジニアのスキルや役割の多様化が進む
  • エンジニアリングのグローバル化が進む

といった変化が予想される。

エンジニアは、これらの変化に対応するために、常に新しいスキルや知識を身につけ続ける必要がある。

Bardさんに聞いてみた

Ｑ：個人でできる取り組みは、何かありますか？

個人でできる取り組みとしては、以下のようなものが挙げられます。

  • AIの技術や仕組みを学ぶ
    AIの技術や仕組みを学ぶことで、AIがどのように動作するのかを理解し、安全かつ効果的に活用できるようになります。

具体的には、以下のような学習方法があります。

* 書籍やWebサイトなどでの学習
* AI関連のオンライン講座を受講する
* AIの研究開発に携わる企業や組織で働く
  • AIを活用した開発方法を学ぶ
    AIを活用した開発方法を学ぶことで、AIをより効率的に活用できるようになります。

具体的には、以下のような学習方法があります。

* AI関連の書籍やWebサイトなどでの学習
* AIを活用した開発プロジェクトに参加する
* AIツールやフレームワークを実際に使ってみる
  • AIとコミュニケーションをとる能力を高める
    AIとコミュニケーションをとる能力を高めることで、AIの生成したコードやアイデアをより効果的に活用できるようになります。

具体的には、以下のような学習方法があります。

* AIの生成したコードやアイデアをレビューする
* AIと対話する機会を増やす
* AI関連のコミュニティに参加する

また、以下のような取り組みも有効です。

  • AIに関する最新情報を常にキャッチアップする
    AIの技術は日々進歩しています。最新情報を常にキャッチアップすることで、AIをより効果的に活用できるようになります。

  • AIの倫理や安全性について学ぶ
    AIは、倫理や安全性の問題を孕んでいます。AIの倫理や安全性について学ぶことで、AIを責任を持って活用できるようになります。

これらの取り組みを継続することで、エンジニアはAIを使いこなすためのスキルを身につけることができます。

Ｑ：AIの出現で、未経験のエンジニアはより参入しにくくなる気がしますが、意見を効かせてください

AIの出現により、未経験のエンジニアが参入しにくくなる可能性は確かにあります。

AIが普及することで、エンジニアの業務は単純作業やルーティンワークが自動化され、より創造的な作業にシフトしていくと考えられます。

そのため、未経験のエンジニアは、AIが自動化できないような、創造性や問題解決能力、コミュニケーション能力などのスキルを身につけることが求められるようになるでしょう。

また、AIを活用した開発プロジェクトに参加する機会も増えるため、未経験のエンジニアは、AIの技術や仕組みを学び、AIを活用した開発方法を身につける必要があります。

しかし、AIの出現は、未経験のエンジニアにとって必ずしもマイナスばかりではありません。

AIの登場により、エンジニアリングの分野は大きく変化していきます。その変化に対応するために、エンジニアは常に新しいスキルや知識を身につけ続ける必要があります。

未経験のエンジニアは、AIの出現をきっかけに、エンジニアリングの最新トレンドを学ぶ機会を得ることができるのです。

また、AIの普及により、エンジニアリングの需要は拡大していくと考えられます。そのため、未経験のエンジニアが活躍するチャンスは増えるでしょう。

未経験のエンジニアがAIの出現により参入しにくくなる可能性はありますが、AIの技術や仕組みを学び、AIを活用した開発方法を身につけることで、AIの時代を生き抜くことができるでしょう。

Ｑ：今後の業界の展望について意見をください

AIの活用が進むことで、エンジニアリングの分野は大きく変化していくと考えられます。

具体的には、以下の変化が予想されます。

  • エンジニアの業務は、より創造的な作業にシフトしていく
    AIが普及することで、エンジニアの業務は単純作業やルーティンワークが自動化され、より創造的な作業にシフトしていくと考えられます。

具体的には、

* 新規プロダクトやサービスの企画・設計
* データ分析や機械学習による課題解決
* 新しい技術の研究開発

といった業務が増加していくでしょう。

  • エンジニアのスキルや役割の多様化が進む
    AIの活用により、エンジニアに求められるスキルや役割は多様化していくと考えられます。

具体的には、

* AIの技術や仕組みを理解する
* AIを活用した開発方法を身につける
* AIとコミュニケーションをとる能力を高める
* 創造性や問題解決能力、コミュニケーション能力などの非技術スキル

といったスキルが求められるようになるでしょう。

具体的には、

* 海外のエンジニアと協業する機会が増える
* 海外のエンジニアリングのトレンドに触れる機会が増える

といった変化が予想されます。

これらの変化に対応するために、エンジニアは常に新しいスキルや知識を身につけ続ける必要があります。

具体的には、

  • AIの技術や仕組みを学ぶ
  • AIを活用した開発方法を身につける
  • AIとコミュニケーションをとる能力を高める
  • 創造性や問題解決能力、コミュニケーション能力などの非技術スキルを身につける

といった取り組みが重要です。

また、エンジニア同士の交流や情報共有を活発化させることも、変化に対応するためには有効です。

エンジニアリングの業界は、AIの活用により大きく変化していきます。変化を恐れるのではなく、変化に対応できるスキルや能力を身につけることで、エンジニアはますます活躍の場を広げることができるでしょう。

Ｑ：エンジニアが多様化するとのことですが、どのような役割が出てくるのでしょうか？

AIの活用により、エンジニアに求められるスキルや役割は多様化していくと考えられます。

具体的には、以下の役割が出てくると考えられます。

  • AIエンジニア
    AIの技術や仕組みを理解し、AIを活用したシステムやアプリケーションを開発するエンジニアです。

  • データサイエンティスト
    データの収集・分析・活用を行うエンジニアです。

  • プロダクトマネージャー
    新規プロダクトやサービスの企画・設計を行うエンジニアです。

  • UX/UIデザイナー
    ユーザーの視点に立って、プロダクトやサービスの使いやすさやデザインを検討するエンジニアです。

  • ビジネスアナリスト
    ビジネスの課題を分析し、解決策を立案するエンジニアです。

  • プロジェクトマネージャー
    プロジェクトの計画・実行・管理を行うエンジニアです。

  • セキュリティエンジニア
    システムやアプリケーションのセキュリティを担保するエンジニアです。

  • 倫理エンジニア
    AIの倫理や安全性に関する課題に取り組むエンジニアです。

これらの役割は、AIの活用により、より重要度が増していくと考えられます。

また、AIの活用により、新しい役割も生まれてくると考えられます。

例えば、

  • AIのトレーニングデータの作成・管理を行うエンジニア
  • AIのモデルの評価・検証を行うエンジニア
  • AIの導入・活用に関する教育・研修を行うエンジニア

といった役割が考えられます。

エンジニアは、これらの変化に対応するために、常に新しいスキルや知識を身につけ続ける必要があります。

Ｑ：質を担保するテスターの重要性が高まると思いますが、意見を聞かせてください

はい、その通りだと思います。

AIの活用により、エンジニアの業務は単純作業やルーティンワークが自動化され、より創造的な作業にシフトしていくと考えられます。

しかし、単純作業やルーティンワークが自動化されたとしても、システムやアプリケーションの品質を担保する仕事は、依然として重要です。

むしろ、AIの活用により、システムやアプリケーションの複雑性が増すため、品質を担保する仕事の重要性はさらに高まっていくと考えられます。

そのため、テスターの役割は、AIの活用により、以下の3つの点で変化していくと考えられます。

  • AIの技術や仕組みを理解し、AIが生成したコードやデータの品質を検証する
    AIが生成したコードやデータには、人間が生成したものとは異なる特性や課題があります。テスターは、AIの技術や仕組みを理解し、AIが生成したコードやデータの品質を検証するスキルが求められるようになるでしょう。

  • AIと連携して、システムやアプリケーションの品質を向上させる
    AIを活用することで、テスターの作業効率を向上させたり、より高度な品質検証を行うことができるようになります。テスターは、AIと連携して、システムやアプリケーションの品質を向上させるスキルが求められるようになるでしょう。

  • AIの倫理や安全性に関する課題に取り組む
    AIは、倫理や安全性に関する課題を孕んでいます。テスターは、AIの倫理や安全性に関する課題に取り組むスキルが求められるようになるでしょう。

テスターは、AIの活用により、より高度なスキルや知識が求められるようになると考えられます。テスターは、これらの変化に対応するために、常に新しいスキルや知識を身につけ続ける必要があります。

具体的には、以下の取り組みが挙げられます。

  • AIの技術や仕組みを学ぶ
  • AIと連携した品質検証の方法を学ぶ
  • AIの倫理や安全性に関する課題について学ぶ

これらの取り組みを継続することで、テスターはAI時代の変化に対応し、ますます活躍の場を広げることができるでしょう。

感想＋雑記

AIだからといって、生成物が必ずしも正しいとは限らないからな。。。
今のAIは、統計学を応用した確率論だから、それの質だったり、仕様をみたいしているかチェックするのは、人である必要があると思う。
AI要約させるときも、さらっと中身は確認してるからな。

一貫して言われているのは、AIの仕組みを学べってところだな。
AIのベースになっている知識を学び、強みと弱みを理解して使えということなのだろう。
AIの強みは、大量のデータをもとにした平均点をとるのが旨いところにあることだと思う。
逆に、弱みは、質の良いデータがないと、平均点がさがるところ。あと、仕様を満たしていることを保証してないので、質の保証は人がやるひつようがある。

Bardさんとやり取りしていて、AIのメンテナンスするエンジニアが必要になってくるのは、そのとおりだと思った。
データの管理、モデルの管理、導入や活用方法の検証など、いままでのエンジニアとは別方向のスキルセットが必要だから、なかなかエンジニアを確保するのは難しい気がする。

【意訳＋要約】リファクタリングをする際にソースコードの設計からはじめてはいけない

AI要約 プログラミング 情報収集 日記 学習 分析 愚痴

※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。

原文

リファクタリングをする際にソースコードの設計からはじめてはいけない - MonotaRO Tech Blog

意訳+要約

リファクタリングをする際にソースコードの設計からはじめてはいけない

リファクタリングとは、ソフトウェアの品質を向上させるために、ソースコードの構造や内容を変更することである。リファクタリングは、ソフトウェアの保守性を向上させ、新機能の追加を容易にする効果がある。

しかし、リファクタリングをする際には、ソースコードの設計からはじめてはいけない。設計からはじめると、リファクタリングの目的を見失い、かえって品質を低下させてしまう可能性がある。

リファクタリングの目的

リファクタリングの目的は、ソフトウェアの品質を向上させることである。品質の向上とは、次のようなものである。

  • 保守性：ソフトウェアの修正や拡張が容易になる
  • 拡張性：新機能の追加や変更が容易になる
  • 理解しやすさ：ソースコードを理解しやすくなる
  • パフォーマンス：ソフトウェアのパフォーマンスが向上する

設計からはじめると失敗する

設計からはじめると、リファクタリングの目的を見失い、かえって品質を低下させてしまう可能性がある。その理由は、次のようなものである。

  • 設計は、ソフトウェアの全体像を把握した上で行う必要がある。しかし、リファクタリングの段階では、全体像がまだ明らかになっていない場合がある。
  • 設計は、将来の拡張性やパフォーマンスを考慮して行う必要がある。しかし、リファクタリングの段階では、将来の拡張性やパフォーマンスがまだ明らかになっていない場合がある。

リファクタリングの進め方

リファクタリングは、次の手順で進めるとよい。

  1. リファクタリングの目的を明確にする
  2. リファクタリングの対象を特定する
  3. リファクタリングを行う
  4. テストを行う

リファクタリングの目的は、前述した品質の向上につながるものである。リファクタリングの対象は、品質を向上させるために必要な部分である。リファクタリングを行う際には、テストを実施して、品質が向上していることを確認する。

結論

リファクタリングをする際には、設計からはじめてはいけない。設計からはじめると、リファクタリングの目的を見失い、かえって品質を低下させてしまう可能性がある。リファクタリングは、品質を向上させることを目的として、目的を明確にして、対象を特定して、テストを実施しながら行うことが重要である。

重要な部分

Bardさんに聞いてみた

Ｑ：リファクタリングするためのテクニックについて教えてください

リファクタリングとは、ソフトウェアの品質を向上させるために、ソースコードの構造や内容を変更することです。リファクタリングは、ソフトウェアの保守性を向上させ、新機能の追加を容易にする効果があります。

リファクタリングを行うためには、いくつかのテクニックを身につける必要があります。ここでは、重要なリファクタリングのテクニックをいくつか紹介します。

単純化

単純化とは、コードをよりシンプルにすることです。コードを単純化することで、コードの理解しやすさや保守性が向上します。
単純化を行うには、次のようなものがあります。
- 重複したコードを削除する - 不要な変数やメソッドを削除する - コードを整理して、読みやすくする

抽象化

抽象化とは、コードの共通部分を抽出することです。コードを抽象化することで、コードの再利用性が向上します。
抽象化を行うには、次のようなものがあります。
- 関数やメソッドを抽出する - クラスやインターフェースを抽出する

名前付け

名前付けは、コードの可読性を向上させるために重要です。コードの意味を正確に伝える名前を付けることで、コードの理解しやすさが向上します。

名前付けを行うには、次のようなものがあります。

  • 変数やメソッドの名前を、その役割や意味を示すものにする
  • クラスやインターフェースの名前を、その役割や意味を示すものにする

テスト

テストは、リファクタリングを行う上で重要な役割を果たします。リファクタリングを行う前に、テストを実施することで、リファクタリングによってコードが壊れていないことを確認することができます。

テストを行うには、次のようなものがあります。

リファクタリングは、ソフトウェアの品質を向上させるための重要な技術です。上記のテクニックを身につけて、効果的なリファクタリングを実施しましょう。

具体的なリファクタリングの手法としては、Martin Fowler氏の著書「リファクタリング―プログラムの体質改善テクニック」に、179の具体的なリファクタリング手法が紹介されています。この本を参考にしながら、リファクタリングのスキルを磨いていきましょう。

Ｑ：179種類のテクニックを覚えるのは無理ゲーでは？

179種類のテクニックをすべて覚えることは、確かに難しいかもしれません。しかし、すべてのテクニックを覚える必要はありません。

リファクタリングの目的は、ソフトウェアの品質を向上させることです。そのため、品質を向上させるために必要なテクニックを覚えれば十分です。

具体的には、次のようなものが挙げられます。

  • 重複したコードを削除する
  • 不要な変数やメソッドを削除する
  • コードを整理して、読みやすくする
  • 関数やメソッドを抽出する
  • クラスやインターフェースを抽出する
  • 変数やメソッドの名前を、その役割や意味を示すものにする
  • クラスやインターフェースの名前を、その役割や意味を示すものにする

これらのテクニックは、リファクタリングの基本的なテクニックであり、多くの場合で効果を発揮します。

また、リファクタリングは、経験を積むことでスキルが向上します。そのため、まずは基本的なテクニックを身につけて、経験を積んでいきましょう。

具体的なリファクタリングのテクニックを学ぶには、以下のようなものがあります。

リファクタリングは、ソフトウェアの品質を向上させるために重要な技術です。ぜひ、リファクタリングのスキルを身につけて、ソフトウェアの品質を向上させましょう。

Ｑ：リファクタリングのサイクルを高速・効率化する手法やアイディアはありますか？

リファクタリングのサイクルを高速・効率化する手法やアイディアとしては、以下のようなものが挙げられます。

具体的な手法としては、以下のようなものが挙げられます。

これらの手法やアイディアを参考にして、リファクタリングのサイクルを高速・効率化しましょう。

Ｑ：自動化ツールとは、具体的に何のことですか？

自動化ツールとは、人間の代わりにタスクを自動的に実行するソフトウェアです。リファクタリングの自動化ツールは、リファクタリングを行うための作業を自動化することで、リファクタリングの効率化を図ることができます。

リファクタリングの自動化ツールには、以下のようなものがあります。

リファクタリングの自動化ツールを活用することで、以下のメリットを得ることができます。

リファクタリングの自動化ツールは、リファクタリングを効率化するために有効なツールです。リファクタリングの自動化ツールを活用して、リファクタリングのサイクルを高速・効率化しましょう。

感想＋雑記

要するに目的を見失うなってことだな。
設計段階からリファクタリングする前提で設計しないからな。
リファクタリングとセットとして説明されるのか、テストの自動化だな。
逆に、テストできないところは、リファクタリングしてはいけないな。理由は、動作担保ができないリファクタリングは、怖いから。
何度、泣かされたことか。。。
テストできないところはリファクタリングすべきではないと釘をさされたのは、想定通り。

なぜ、リファクタリングするのかを明確にすることも大切ではないのかと思った。

リファクタリング手法は、経験を積まないと、リファクタリングするべきかどうかで悩む。
経験も、ただ積むだけではダメ。かならず、日々の振り返りをして、悪かった点がなんなのか考える習慣がついてないと、リファクタリング能力は向上しないと思う。
あとは、障害管理一覧を、見通すことだな。
何が原因で仕様を満たせてないのか確認できるから。
意外と、他人の障害からでも学べることはあるので、システムエンジニアやプログラマーは、学ぶ姿勢を常に維持しなきゃいけないと思う。あと、圧倒的当事者意識もね。
あと、最初から完璧なものを作ろうとするマインドセットは、捨てるべきだと思う。
最初から完璧なものができるなら、それに越したことはないけど、それはかなり面倒だし、それを理由に工数をかけすぎるのは、目的を見失っている。
これに陥りやすいひとは、既存のものづくりに執着している人に多い気がする。
建築とか、もろそう。ソフトウェアにはテストするという手法があるから、なんでもかんでも建築の手法を取り入れればいいというものではない。たしか、前に読んだ本ですごく納得したのを今でも覚えてる。何の本だったかは忘れたが。

【意訳＋要約】How to Become a 10x Dev

開発環境 生産性 日記 情報収集 学習 プログラミング

原文

How to Become a 10x Dev - DEV Community

意訳+要約

人力だよ。。。

10倍開発者になるための7つの方法

10倍開発者とは、同等の経験を持つ平均的な開発者の10倍の生産性を持つ開発者のことです。しかし、この言葉はしばしば誤解され、過大評価されている。
本質的に、10倍開発者とは、利用可能なすべてのツールを活用して、冗長で反復的な作業を自動化し、複雑で創造的な作業に集中できる人のことである。

スクリプトで繰り返し作業を自動化

スクリプトによる繰り返し作業の自動化は、開発者の生産性を向上させる。テストやデプロイなどのタスクを自動化することで、開発者は難しい部分に集中し、時間を節約できる。

キーボードショートカットのマスター

コードエディターやIDEでのキーボードショートカットを覚えることは、コーディングのワークフローをスピードアップするために重要です。

バージョン管理ワークフローをマスターする

Gitのようなバージョン管理ワークフローを使いこなすことは、あなたの生産性を飛躍的に向上させ、チームで一緒に仕事をするのに役立ちます。

何か問題が発生しても、以前の状態に簡単に戻ることができます。全員の作業がスムーズにまとまり、ソフトウェアを作るプロセス全体がより速く、よりストレスのないものになる。

既存のコンポーネントやライブラリを活用する

車輪の再発明をする代わりに、利用可能なライブラリを使用する。時間の節約になるだけでなく、コードの信頼性と効率性を高めます。

ゼロから始めることなく生産性を高め、堅牢なソフトウェアを作成するための賢い戦略です。

ラピッドプロトタイピングのためのHTML Emmetを取り入れよう

Emmetはウェブ開発者向けのツールキットで、省略形を使って素早く効率的なコーディングを可能にします。 HTMLを使用している場合、EmmetはHTML構造を作成するプロセスを劇的にスピードアップします。

AIのアシストを活用する

  • GitHub Copilot
    GitHubがOpenAIと共同で開発した、AIを活用したコード補完ツールです。開発者がコードを入力する際に、インテリジェントなサジェストと自動補完を生成することで、コードを書く方法を変えます。これまで試したAIツールの中で最高のもののひとつだ。

  • TabNine
    コードエディター用のAI駆動型オートコンプリート拡張機能です。機械学習モデルを使ってコードの行やブロック全体を予測し、提案することで、従来のオートコンプリートを超えている。ユーザーは、TabNine をいくつかの制限付きで無料で使用するか、サブスクライブして Pro バージョンを選択し、高度な機能にアクセスすることができる。

  • Chatgpt
    ChatGPTはあなたの生産性を大きく変えます。例えば、テスト用の配列を提案したり、コードスニペットの再構築を支援するなど、役に立つ例を提供することができます。

VSコードの拡張機能

  • Prettier
    コード整形ツールで、コードを自動的にきれいで一貫性のある形に整形し、手作業で整形する手間を省きます。

  • Auto rename tag
    HTMLやXMLのコーディングアシスタントのようなものです。開始タグの名前を変更すると、このエクステンションは自動的に終了タグもそれに合わせて更新します。

  • Better Comments
    コードに、より人間にやさしいコメントを作成するのに役立ちます。この拡張機能を使うと、注釈を分類できるようになります。

  • Peacock
    多くのプロジェクトでVSCodeのウィンドウを飛び回りながら作業しているときにとても便利。各プロジェクトに色をリンクさせることで、どのウィンドウがどのプロジェクトなのかすぐに分かる

Bardさんに聞いてみた

Ｑ：スクリプトで自動化する際に、よく使われている言語は何ですか？

スクリプトで自動化する際に、よく使われている言語は、以下の通りです。

これらの言語は、いずれも以下のような特徴を備えているため、スクリプト言語としてよく使われています。

  • 簡潔で読みやすいコードを書くことができる
  • 豊富なライブラリやツールが提供されている
  • 学習コストが比較的低い

Pythonは、汎用性の高い言語であり、あらゆる種類の自動化タスクに使用できます。JavaScriptは、Web開発でよく使用される言語であり、Webアプリケーションの自動化によく使われます。Rubyは、オブジェクト指向プログラミングに適した言語であり、複雑な処理の自動化によく使われます。Bashは、コマンドラインインターフェイスでよく使用される言語であり、OSの操作やシステムの管理などの自動化によく使われます。

また、近年では、以下のようなAIを活用したツールも、スクリプトによる自動化に使われるようになってきています。

  • GitHub Copilot
  • TabNine
  • ChatGPT

これらのツールは、コードの生成や補完を自動化することで、開発者の生産性を大幅に向上させることができます。

Ｑ：Gitを容易に使うためのツールには、どんなものがありますか？

Gitを容易に使うためのツールには、以下のようなものがあります。

  • GUIベースのツール

Gitはコマンドラインから操作することもできますが、GUIベースのツールを使うことで、より直感的に操作することができます。代表的なGUIベースのツールとしては、以下のようなツールがあります。

* SourceTree
* GitHub Desktop
* GitKraken
* GitLab

既存のGitクライアントにプラグインを追加することで、機能を拡張することができます。代表的なGitクライアントのプラグインとしては、以下のようなプラグインがあります。

* GitLens
* GitDiffTool
* GitHistory
* Gitignoreio
  • Webベースのツール

Webブラウザから操作できるGitツールもあります。代表的なWebベースのツールとしては、以下のようなツールがあります。

* GitHub
* Bitbucket
* GitLab

これらのツールは、Gitの基本的な操作を簡単に行うことができます。また、ブランチやタグ、コミットなどの操作を視覚的に確認できるなど、Gitをより効率的に使うための機能を提供しています。

Ｑ：GitをGUIで操作するのとCUIで操作するのでは、どちらが有利ですか？

GitをGUIで操作するのとCUIで操作するのには、それぞれにメリットとデメリットがあります。

GUIで操作するメリット

  • 直感的な操作が可能
  • 基本的な操作が簡単にできる
  • ブランチやタグ、コミットなどの操作を視覚的に確認できる

GUIで操作するデメリット

  • コマンドを覚える必要がない分、応用が利きにくい
  • カスタマイズが難しい

CUIで操作するメリット

  • コマンドを覚えることで、より効率的に操作できる
  • カスタマイズが可能

CUIで操作するデメリット

  • 基本的な操作を覚えるまで、ある程度の勉強が必要
  • 視覚的に操作できないため、理解しにくい

どちらが有利か

どちらが有利かは、開発者の経験やスキル、開発スタイルなどによって異なります。

初めてGitを使う場合

初めてGitを使う場合は、GUIベースのツールを使うのがおすすめです。GUIベースのツールを使えば、直感的な操作で基本的な操作を覚えることができます。

ある程度の経験がある場合

ある程度の経験がある場合は、CUIで操作するのもおすすめです。コマンドを覚えることで、より効率的に操作できるようになり、複雑な操作も可能になります。

Ｑ：ライブラリを使う以外にも考え方を流用するなどがあると思いますが、考え方を探す場合、どのように探せばよいでしょうか？

考え方を探す方法としては、以下のようなものが挙げられます。

  • 既存のソフトウェアやシステムを参考にする
    既存のソフトウェアやシステムを参考にすることで、考え方を学ぶことができます。例えば、同じ機能を実現しているソフトウェアやシステムを比較することで、それぞれの考え方の違いを理解することができます。また、新しい技術やトレンドを取り入れたソフトウェアやシステムを参考にすることで、新しい考え方を学ぶことができます。

  • エンジニアやデザイナーのブログや記事を参考にする
    エンジニアやデザイナーのブログや記事を参考にすることで、考え方を学ぶことができます。例えば、特定の技術や分野に関する記事を参考にすることで、その技術や分野における考え方を学ぶことができます。また、エンジニアやデザイナーの経験談や考え方を紹介する記事を参考にすることで、実践的な考え方を学ぶことができます。

  • カンファレンスやセミナーに参加する
    カンファレンスやセミナーに参加することで、考え方を学ぶことができます。例えば、特定の技術や分野に関するカンファレンスやセミナーに参加することで、その技術や分野における最新の考え方を学ぶことができます。また、エンジニアやデザイナーが登壇するカンファレンスやセミナーに参加することで、実践的な考え方を学ぶことができます。

  • 書籍や資料を読む
    書籍や資料を読むことで、考え方を学ぶことができます。例えば、特定の技術や分野に関する書籍や資料を読むことで、その技術や分野における考え方を学ぶことができます。また、エンジニアやデザイナーの著作を読むことで、実践的な考え方を学ぶことができます。

  • 自分の経験や知識を振り返る
    自分の経験や知識を振り返ることで、考え方を学ぶことができます。例えば、過去に取り組んだプロジェクトや、学んだ技術や分野を振り返ることで、そのプロジェクトや技術・分野における考え方を整理することができます。また、自分の考え方や価値観を振り返ることで、新たな考え方を生み出すことができます。

考え方を探す際は、以下の点に注意するとよいでしょう。

  • 自分の目的や課題を明確にする
    考え方を探す際には、まず自分の目的や課題を明確にすることが大切です。自分の目的や課題を明確にすることで、必要な情報や考え方を絞り込むことができます。

  • 多角的な視点で考える
    考え方を探す際には、多角的な視点で考えることが大切です。同じ問題に対しても、さまざまな視点から考えることで、新たな考え方を見つけることができます。

  • 実践で試してみる
    考え方を学んだら、実践で試してみることが大切です。実践することで、考え方の有効性や改善点を検証することができます。

考え方を探すことは、エンジニアやデザイナーにとって、重要なスキルの一つです。さまざまな方法を試して、自分に合った方法で考え方を探してみましょう。

Ｑ：Bardに、コード生成のアシスタントができる機能はあるのでしょうか？

はい、Bardには、コード生成のアシスタントができる機能があります。

Bardは、膨大な量のテキストデータとコードデータの学習によって、自然言語処理と機械学習の機能を備えています。この機能を活用することで、さまざまなコード生成のアシスタント機能を実現することができます。

例えば、以下のようなものが挙げられます。

  • コードの自動生成
    Bardは、与えられた仕様や要件をもとに、コードを自動生成することができます。例えば、APIのインターフェースや、データベースのモデル、Webアプリケーションのフロントエンドなど、さまざまなコードを自動生成することができます。

  • コードの補完
    Bardは、コードを入力する際に、必要なコードを補完することができます。例えば、変数や関数の名前、メソッドの引数など、さまざまなコードを補完することができます。

  • コードのレビュー
    Bardは、コードの品質をレビューすることができます。例えば、コードの冗長性やエラー、パフォーマンスの問題など、さまざまなコードの問題を検出することができます。

これらの機能は、開発者の生産性を向上させ、より高品質なコードを作成するために役立ちます。

感想＋雑記

スクリプトは、手軽に書けたら楽なんだけどってことがよくある。
Node使っているプロジェクトなら、npm scriptsに書くことが多い。
プロジェクトで使っている言語を使ってスクリプトが手軽に書けたらいいと感じることが多い。
俺なら、Javaのプロジェクトに参加することが多いので、Javaでスクリプト作りたいのだが、なかなかいい感じの環境が作れていない。なんかバッチ系のやつを手軽に書きたいときがあるんだけど、どうにかならんかな？
よくやるのは、開発とは別プロジェクト作って、そこにMainメソッドを持つクラスを作って、ガリガリバッチみたいなのを作ってる。
便利ツールみたいなものを書いたリポジトリ作るのもありかも知れない。
PowerShell使った方がいいと思ったときもあったけど、ぶっちゃけ分かりづらいんよな。。。
たぶん、言語パラダイムが違いすぎて、理解しにくいんだろうと思う。

考え方を身につけるのは、やはり難しいな。。。
デザインパターンとかの応えがでるのかと思ったが、案外でなかった。
トライ・アンド・エラーが一番大事なのかも知れない。
仮説→検証で、考え方を高めるのが重要なのだろう。

まだ、Bardで生成AIチックなことは、させたことがない。
どうやればできるのか、情報収集をそろそろ初めたい。
情報集めると、どうしてもChatGPTの方が情報としては多い。
ChatGPTが有名だからかも知れないが、Bardも結構やれると思うんだけどな。。。
最近、いろいろゴタゴタしているから、Bardもワンちゃんありそう。