Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
toteka05 panel / phrase
Search
seki at druby.org
May 12, 2018
Programming
930
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
toteka05 panel / phrase
toteka05のパネル、後半のフレーズ編の資料の抜粋です。
seki at druby.org
May 12, 2018
More Decks by seki at druby.org
See All by seki at druby.org
Programming with a DJ Controller — not vibe coding
m_seki
3
1.1k
Agile Leadership Summit Keynote 2026
m_seki
1
1.5k
RWC2025 Ninja-testing with smart playlist
m_seki
4
1.6k
XP, Testing and ninja testing ZOZ5
m_seki
3
2.8k
XP, Testing and ninja testing
m_seki
3
1.3k
RWC 2024 DICOM & ISO/IEC 2022
m_seki
0
580
ERB, ancient and future
m_seki
3
1.1k
ERB Hacks
m_seki
1
1.7k
わりこまれるはなし
m_seki
0
1.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Claude Team Plan導入・ガイド
tk3fftk
0
180
過去最大のMCPアップデート! 2026-07-28 RC版の謎に迫る
licux
6
460
共通化で考えるべきは、実装より公開する型だった
codeegg
0
210
アルゴリズムは何を圧縮しているのか ─ Haskell から育った「圧縮代数」というメンタルモデル
naoya
16
3.3k
AI時代の仕事技芸論〜ソフトウェア開発で「遊ぶように働く」職人的熟達のすすめ(スクフェス仙台 2026バージョン)
kuranuki
0
610
吝嗇家のためのAI活用 / AI development for miser - ChatGPT + Issue Driven Development
tooppoo
0
180
ローカルLLMでどこまでコードが書けるか -拡張版 / How much code can be written on a local LLM Extended
kishida
12
4.7k
エンジニアにデザインハーネスを 〜デザインプロセスを規定するためのハーネス〜 / Design harness from an engineer's perspective
rkaga
2
1.4k
エンジニアと一緒にテストコードの設計と実装を改善した話
mototakatsu
0
260
エンジニア向け会社紹介/Findy Company Profile
findyinc
6
360k
フィードバックで育てるAI開発
kotaminato
1
110
Hatena Engineer Seminar #37「言語モデルの活用に関する研究」
slashnephy
0
510
Featured
See All Featured
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.2k
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
11
38k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
360
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
880
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
2
420
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
180
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
62
44k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.4k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
6k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.5k
Transcript
ཧͷ։ൃݱ ʙ΄Μͱʹ͋ͷνʔϜɺ͋ΔΜͩΑʙ اըηογϣϯʰࣗըࣗࢌʱ͔Βฤ
ཧͷ։ൃݱʙ΄Μͱʹ͋ͷνʔϜɺ͋ΔΜͩΑʙ ୈҰ෦ʰࣗըࣗࢌʱ֎͔Βฤʢʣˡ/FXʂ ֎ଆ͔Βʮ͋ͷνʔϜʯΛݟͯΈΑ͏ʂ ύωϧσΟεΧογϣϯ ٳܜʢʣ ୈೋ෦ʰࣗըࣗࢌʱ͔Βฤʢʣˡ࠶ԋ ଆ͔Βʮ͋ͷνʔϜʯΛݟͯΈΑ͏ʂ ෮։ൃͰհ͢Δʮ͋ͷνʔϜʯ Α͘͏ϑϨʔζ͔ΒɺνʔϜͷՁ؍Λײ͡Α͏
$PPLQBE5FDI,JUDIFO ɹʙཧͷ։ൃݱͷʮ;ͭ͏ʯͷ͓ʙ ʮ͋ͷνʔϜʯ͕ɺࠒΑ͘͏ϑϨʔζΛͬͯ ͋ͷνʔϜͷʮʯΛ࠶ݱ͠·ͨ͠
࠶ԋ ͱ͖ͬͯͯ͢ͳΠϕϯτͩͬͨͷͰ࠶ԋ͠·͢ ࣗըࣗࢌʂ ϑϨʔϜϫʔΫͦͷ··͏͚Ͳɺ༰ˋ͘Β͍৽ͨ͘͠͠ʂ
෮։ൃͰհ͢Δʮ͋ͷνʔϜʯ Θ͔ͬͨʁ ͜͜·Ͱʢ͕࣌ؒ͋·ͬͨΒ࣭Λड͚͚Δʣ ࣍ʮ͋ͷνʔϜʯ͕Α͘͏ϑϨʔζ͔ΒɺνʔϜͷՁ؍Λײ͡Α͏ɺͰ͢
ʮ໌͔ΒΒͰग़དྷͦ͏ͱࢥͬͯΒ͑Δ ͕ྑ͍ͱࢥ͍·͢ɻʯ Θͨͦ͠͏ࢥ͏ʂ ؔ͘Μͷɺฉ͍ͯΑ͘Θ͔Βͳ͍ͷɺਓྨ͕ؔ͘Μʹ͍͍ͭͯͳ͍͔Β͔ ͠Εͳ͍͚Ͳɺνϣοτলͯ͠Β͓͏
ল ͜Ε·ͰɺνʔϜΛ၆ᛌͯ͠։ൃͷྲྀΕʢ෮։ൃɺ ׂ࣌ؒͷ͜ͱɺϓϩηε͕มԽ͢ΔͨΊͷ͔͚͠ʣ Λใࠂ͖ͯ͠·ͨ͠ Ͱɺ͜ΕͰ͖͕͋ͬͨνʔϜͷ༷ࢠΛઆ໌ͨ͠ ͚ͩͰ͢ ʢಡΜͩΓฉ͍ͨΓ͚ͨͩ͠ͰɺͰ͖ΔΘ͚ͳ͍ͩΖʂʣ
νʔϜ͕νʔϜʹͳΔաఔΛࢥ͍ฦͯ࣍͠ͷΑ͏ʹ ԾઆΛཱͯ·ͨ͠ Λղܾ͍ͯ͘͠࠷தʹ͓͜Δʮখ͞ͳձʯ͕ ʮΑ͍νʔϜʯΛ͔ͨͪ࡞ΔʢͷͰͳ͍͔ʂʣ ͔ͬ͜Α͘ݴ͏ͱνʔϜͷՁ؍ɹ ϑϨʔζˠ;Δ·͍ˠՁ؍ Ծઆ
None
None
ࡐ ࣄͷΓํ ʮ͏·͍ͬͨ͘ΒͲ͏ͳΔͷʁʯˡ࠶ԋ ʮૣ͘ݟ͔ͭͬͯΑ͔ͬͨͶʔʯˡ/FXʂ ʮ࠶ݱͤͨ͞ΒɺΘ͔Δͷʁʯˡ/FXʂ ʮΘ͔Μͳ͍ʯˡ/FXʂ ࠓ͜ΜͳࡐΛͬͯɺͲΜͳྑ͍͜ͱ͕͋Δͷ͔ɺ༻͢Δঢ়گͳͲΛհ ͠·͢ɻ Έͳ͞ΜͷνʔϜ৫ͰࣅͨΑ͏ͳঢ়گʹͳͬͨ࣌ɺͲΜͳ͜ͱ͕ى͖Δͷ͔ɺ Έͳ͞ΜͲ͏ߦಈ͍ͯ͠Δͷ͔ɺ಄ͷதͰߟ͑ͳ͕Βฉ͍͍ͯͩ͘͞Ͷɻ
ͻͱͭͷςʔϚɻ
ʮ͏·͍ͬͨ͘ΒͲ͏ͳΔͷʁʯ ͜Μͳྑ͍͜ͱ͕ى͖Δ ΰʔϧ͕Θ͔Δ ͔֬ΊΔํ๏͕Θ͔Δ ΰʔϧ·Ͱͷεςοϓ͕Θ͔Δ ͏·͘໎͑Δ ʮ˓˓͕Θ͔Δʯ݁ՌͰ͚͢ΕͲɺ͜ͷϑϨʔζ͕τϦΨʔͱͳΓʮԿ͕Θ͔͍ͬͯͯɺ Կ͕Θ͔Βͳ͍ͷ͔ʯ͕໌Β͔ʹͳΓ·͢ͶɻͦͷޙɺΘ͔ΔͨΊͷ׆ಈ͕ߦΘΕɺͦͷ݁ ՌʮΘ͔ΔʯΑ͏ʹͳΔͱ͍͏͜ͱͰ͢ɻʮ͏·͘໎͑Δʯͱ͍͏ͷɺͪΐͬͱઆ໌͕ ͍͠ͷͰ͕͢ɺΰʔϧ·ͰͷԾઆΛཱͯͯஈ֊తʹղ͘ΜͰ͢Ͷɻͦ͏͢Δͱؒҧ͍ʹؾ͕
͖ͭ͘͢ͳΔɻ࠷ޙͷ࠷ޙʹͳͬͯ͏·͍͔͘ͳ͍͜ͱ͕͔ͬͯɺ࿏಄ʹ໎ͬͯ͠·͏͜ ͱ͕ى͖ͳ͍Α͏ʹͳ͍ͬͯΔɻ͔ͩΒɺઓུతʹؒҧ͑ΒΕ·͢ɻ҆৺ͯ͠໎͑ΔΜͰ͢Ͷɻ
ʮ͏·͍ͬͨ͘ΒͲ͏ͳΔͷʁʯ ঢ়گ ˓˓ͷௐࠪΛ͠·͢ ༷Λ˓˓͞Μʹ֬ೝ͠·͢ ετʔϦʔͷλΠτϧ͕ʮ˓˓ػೳͷ࣮ʯ ˓݄˓ʹϦϦʔε͠·͢ ϨάϨογϣϯςετɺ˓˓ςετɺɺɺ ߟ͑ͯΈΑ͏
ୈᶜ෦ɹຊਓࣥචऀʹΑΔνʔϜϦʔμʔγοϓʹ͍ͭͯΔ͖͜ͱ ষɹϦʔυʹ͍ͭͯ ؔকढ़ ষɹҰॹʹͰ͖ΔϦʔμʔΛҭͯΑ͏ ঙ࢘Յ৫ ষɹ͏·͍ͬͨ͘ΒͲ͏ͳΔͷ ؔকढ़ ࠓձʹɺΑ͓͠Γ͘Μ͍ΔͣͩΑʂɹຊΛ͖࣋ͬͯͨਓαΠϯΛΒ͓͏ʂ
ʮૣ͘ݟ͔ͭͬͯΑ͔ͬͨͶʔʯ ͜Μͳྑ͍͜ͱ͕ى͖Δ ҟมʹҰૣ͘ؾ͚ͮΔΑ͏ʹͳΔ Ξϯςφͷछྨɺߴ͞ɺײ͕มΘͬͯ͘Δ Կ͔͕ରʹͳΔ ͲΜͳܴ͞ΕΔ ͓͔͍͠ɺͱࢥͬͨΒɺ᪳ͤͣݴ͑ΔΑ͏ʹͳΔ ໌͡Όͳͯ͘Α͔ͬͨʂࠓɺରԠͰ͖ΔͷͰ͔͢Βɻ͍ͭͰʮࠓʯ͕Ұ൪ૣ͍ΜͰ͢ɻ όάΛݟ͚ͭΒΕͨ΄͏ʢଟ͘ϓϩάϥϚʣɺͲΜͳؾ࣋ͪͳͷ͔ͳʁݟ͚ͭͨ΄͏ ʢૣ͘ݟ͚ͭΒΕͯΑ͔ͬͨͳʣͱخ͘͠ͳΓ·͢ɻ͔ͩΒɺ͓͔͠͞Λݟ͚ͭΔͱɺҰૣ
͘୭͔ʹͨ͘͠ͳͬͯ͠·͏ΜͰ͢ɻ࣮͜ΕɺόάΛݟ͚ͭͨͱ͖͚ͩͰͳ͍ΜͰ͢Αɻ ͓͔͠ͳ࣮Λݟ͚ͭͨͱ͖ɺ͏ͪͷνʔϜͷʓʓ͞ΜͱɺྡͷνʔϜͷʓʓ͞Μɺ͓ޓ͍ ʹίϯϑϦΫτͯͦ͠͏͡Όͳ͍ʁͳͲͳͲɺ։ൃதʹى͖ΔɺԿ͔͕ରͰ͢ɻ
ʮૣ͘ݟ͔ͭͬͯΑ͔ͬͨͶʔʯ ঢ়گ όά͕ݟ͔ͭͬͨʢ͜ΕɺΘΓͱॏେͳͭͩʣ ։ൃऴ൫ʂͰ͓͔͠ͳಈ͖Λݟ͚ͭͪΌͬͨ ·͍ͣɺ͜Ε͡Όؒʹ߹Θͳ͍ͷͰ ΤΞίϛοτ ༁ൃϛε ߟ͑ͯΈΑ͏
ʮ࠶ݱͤͨ͞ΒɺΘ͔Δͷʁʯ ͜Μͳྑ͍͜ͱ͕ى͖Δ ४උͰ͖ͯΔ͔Ͳ͏͔͕Θ͔Δ ௐ͕ࠪͲΕ͘Β͍ਐΜͰ͍ΔΜͩΖ͏ Ͳ͏͍͏෩ʹௐࠪ͢Ε͍͍ΜͩΖ͏ ʮ͖͋ΒΊͳ͍ʯͷڧ͍ҙࢥͷද໌ ͭΒΕͯʮ͖͋ΒΊͳ͍ͧʯͱࢥ͏ਓ͕ग़ͯ͘Δ ͍ͭ͘ͷෳࡶͳ͕݅ॏͳͬͯɺͳ͔ͳ͔࠶ݱͰ͖ͳ͍όάɺ͋Γ·͢ΑͶɻ࠶ݱ͠ͳ͍ͱ Θ͔Βͳ͍͜ͱ͕͋Δͷࣄ࣮Ͱ͕͢ɺ࠶ݱͤͨ͞ΒɺԿ͔Θ͔Γ·͔͢ʁԿ͕Θ͔Γ·͢ ͔ʁ͜ͷ͍Λ͢Δ͜ͱͰɺ͠࠶ݱͨ͠ͱ͖ʹɺͦͷঢ়گʢ֚ʣΛݟͯɺͲ͜·Ͱௐࠪ
͕ਐΉͩΖ͏͔ɺόάΛ͓ܴ͑͢Δ४උͰ͖͍ͯΔͷͩΖ͏͔ɺΛߟ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖·͢ɻ ͋ͱͶɺ࠶ݱͰ͖ͳ͍όάͬͯɺ͖͋ΒΊͪΌ͏͜ͱ͕͋ΔΜͰ͢ΑͶɻଞʹղ͔ͳ͖ΌͳΒ ͳ͍ʹӅΕͯ͠·͏ɻʮ࠶ݱͤͨ͞ΒɺΘ͔Δͷʁʯʢͦ͏؆୯ʹ͖͋ΒΊͳ͍͚ Ͳɺେৎʁʣͱ͍͏ڧ͍ҙࢥͷදΕͰ͋Γ·͢ɻ͜ΕɺνʔϜʹછ͢ΔΜͰ͢Αɻ
ʮ࠶ݱͤͨ͞ΒɺΘ͔Δͷʁʯ ঢ়گ ϓϩάϥϚʮ࠶ݱ͠ͳ͍ͱɺΘ͔Βͳ͍Ͱ͢ʯ ʢ͜Εͳ͔ͳ͔࠶ݱ͠ͳ͍͔ͳ͊ʜʣ ඇ࠶ݱʢ࠶ݱͪʣͰஔ͍͚ͯ΅Γͷνέοτ͕͋Δ ߟ͑ͯΈΑ͏
ʮΘ͔Μͳ͍ʯ ͜Μͳྑ͍͜ͱ͕ى͖Δ ॠ࣌ʹҧײΛ ࣗͷҟৗͱͯ͠ ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ ͳͥΘ͔Βͳ͍͔ΛΈΜͳ͕Ұ੪ʹߟ͑ɺ࢝͠ΊΔ େͷ߹ɺ՝ʢʣ͕ݟ͔ͭΔ ͕ࣗΘ͔Βͳ͍ͷɺΈΜͳͷͩʂͱࢥ͑ͯؾָ͕ ʮΘ͔Μͳ͍ʯνʔϜͷதͰʮࣗʯʹҟৗ͕͋Δ͜ͱΛ͑·͢ɻʮΘ͔Μͳ͍ʯͷ ࣗͰ͕͢ʮΘ͔Βͳ͍ʯͱݴͬͨॠؒʹɺΈΜͳͷʹมԽ͠·͢ɻͳʹ͕Θ͔Βͳ͍
ΜͩΖ͏ɺͦΕͳͥͩΖ͏ɺ࡞ઓʗ༷ʗઃܭʹͳʹ͔ൈ͚͕͋Δͷ͔ɻ͔͍͍ͬ͜͜ ͱݴͬͯΔ͚Ͳɺ۩ମతʹͳʹ͍͍͔ܾͯ͠·ͬͯͳ͍ͧʂͱ͔ɻͦ͏ͦ͏ɻ࣮ΈΜͳΘ ͔Βͳ͔ͬͨΓͯ͠ʂ
ʮΘ͔Μͳ͍ʯ ঢ়گ Θ͔Βͳ͍ͱ͖ ࡢڭΘͬͨͷʹɺͬͺΓΘ͔Βͳ͍ पΓͷਓᰐ͖ͳ͕Βฉ͍ͯΔΜ͚ͩͲ ࣗͷ୲ͳͷʹ ΈΜͳͦ͏ͯ͠Δ͚Ͳʢޙ͔ΒνʔϜʹࢀՃʣ ͔͍͍ͬ͜Λ͖͍͚ͨͲɺᡰʹམͪͳ͍ͱ͖ ߟ͑ͯΈΑ͏
͏·͍ͬͨ͘Β Ͳ͏ͳΔͷʁ ͳʹͯ͠Δͷʁ ͳΜͰ ΔΜ͚ͩͬʁ Ͱ͖ͦ͏ʁ ͳΜͰ ΔΜ͚ͩͬʁ ૣ͘ݟ͔ͭͬͯ Α͔ͬͨͶʔ
Γͨ͘ͳ͍ͷʁ ͳΜͰͰ͖Δͱ ࢥ͏ͷʁ ࣗͰ৮ͬͯ Έͨʁ ଟܾͰܾΊΔʁ ࠶ݱͤͨ͞Β Θ͔Δͷʁ ͳʹ͕େࣄ͡Ό ͳ͍ͷʁ Ͳ͕ࣗ͜৴ ͋Δͷʁ ͕ΜΒͳ͍Ͱʂ Έͤͯ Θ͔Μͳ͍ ʮ͋ͷνʔϜʯ͕ɺࠒΑ͘͏ϑϨʔζʢࠓ͜ͷ̐ͭʣΛͬͯʮ͋ͷνʔϜͷʯΛ࠶ݱͨ͠Αɻ
ʮ໌͔Βग़དྷͦ͏ʁʯ Θ͔Μͳ͍ʁ
None