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コンサルタントの思考技術の神髄は、正しい問題を見極める、ということを徹底的に実践しているところであって、それはソフトウェアを作るときにももっとも重要な技術です。それに偉大なプログラマのインタビューを読むと、だいたいほぼすべての人が、解くべき問題を正しく見極めろ、と言ってる
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GPT-4 に適格に指示を出せるようになるには当然、自分自身に GPT-4 に指示を出せる程度の脳が必要で、GPT-4 がデータによって鍛えられているのと同様、自分自身の脳を訓練で鍛え上げておく必要がある。より訓練している人がより AI をうまく使うことができる
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ソフトウェアは人が作るもので、文字通り柔らかい。その寿命は人よりは長くないと思われがちだが、実際には、そのソフトをメンテナンスする人、という文脈で考えるとソフトウェアの寿命のほうが人よりも長いことのほうが、特に自社サービスでは多い。なぜなら人は会社を辞める、異動する、飽きるので。
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なんか、GPT-4 が吐き出したコードじゃメンテナンスどうすんのさっていうの見かけるんだけど、いや仕様変更したくなったらもう新しいのもう一個生成すればいいじゃないですか、っていうね
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ニューラルネット版になると、訳文がこれまでの不自然なものから、とても自然なものになるとのこと。ただ、間違えることもあるそうで、間違えたときは堂々と間違う感じになるらしいw
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情報共有を成功させる唯一の方法は歯を食いしばって共有し続けることである
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やー、すばらしい。この感じが初めて言語化された気持ち / “知っていてこだわらない、それがいいソフトウェアエンジニアの条件なんだと僕は思うんだ - assertInstanceOf('Engineer', #a_suenami)” htn.to/AD2Tmy
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なんか歳を取ってくると、何を学ぶたび「こんなことは10年前に勉強しておくべきだった」という後悔やふがいなさが常につきまとう。
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創業期のスタートアップはまじで人も金もない中、来週にはこのままだとキャッシュアウトして会社なくなりますよ? ってそういう状態で走るんですよ。そのリスクを背負って乗り越えた人たちが後続する人たちの道を作るんです。その道を作った人が後続した人たちよりも報われるのは当然だと思います
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どんなにひどいコードを pull request で送られてきても、GPT に書き直しさせればまともなコードになるなら、美しいコードとかそういう観点でのレビューは無意味になるね
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下町ロケットの佃製作所は会社がピンチになると社員総出で徹夜で乗り切る感じがブラック企業っぽくて痺れる
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40以降の芸人としての方向性を模索していましたが、技術解説おじさんとしてWeb業界の池上彰を目指そうと思います
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これはかなり盲点なので皆さん気をつけましょう
gori.me/macbookpro/mac…
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今日の発表資料です #devfesta / “System of Record と System of Engagement // Speaker Deck” htn.to/CKLCxQ
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普通の人が無理せず普通に開発して自然とよいプロダクトができあがる、よいプロダクトを作り込む過程で技術者としてもビジネスマンとしても成長する、そういう屋台骨をもった組織にしたい
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シリコンバレーが雇用流動性が高いのに給与がどんどん上がり続けたのは、雇用の流動性があったからではなく、単に資本が大量に流れ込んでいたからで、じつは因果関係はない・・・という説に自分も一票
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・会社はプロジェクタが全部HDMI → USB-C to HDMI の純正アダプタ購入
・会社のディスプレイは全部DisplayPort → USB-C to DP のケーブル購入
・カンファレンスとか大体VGA → USB-C to VGA のアダプタ購入
アダプタ地獄
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ソフトウェアエンジニアとして20年ぐらい仕事してみて意外だったことの一つとしては、自分が携わるシステムの数は思っていたよりずっと少ない、ということだな。もっと100とか200とか作るんだと思っていたが、20年間で10かそのぐらいか? 自分がやりましたとはっきり人に言えるのは3つぐらいしかない
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技術書はどんどこ新しいの読むんじゃなくて、これはと思ったのを何回も読むのが力がつくと思われます
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シュタゲ再放送で改編するの、再放送始まってから決めたんだってね。しかもゼロの発売送らせたのはこの放送に合わせるためだったらしい。いいねえ、こういう視聴者を驚かせる企画を勢いでやる感じ・・・