Jeffry Alvarado

元 @meta ソフトウェアエンジニア｜コンピュータサイエンス＆バックエンド開発学習プラットフォーム「Recursion（リカージョン）」を運営｜アメリカのソフトウェア開発技術を日本へ導入するために活動しています｜YouTube→

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

バックエンドエンジニアを目指すなら、しっかりとした基礎を築くことが重要です。

バックエンドはシステムの中核を担い、データ管理、業務ロジックの実装、サーバーの運用など、幅広いスキルが求められます。こうしたスキルを効果的に習得するためには、体系的に学べる環境で学習を進めることが重要です。

私が開発したバックエンドエンジニア向けの学習ロードマップでは、まずプログラミングの基本概念やデータ構造を理解し、配列やハッシュマップ、ノード、オブジェクトといった日常的に使うデータ構造に慣れることから始めます。その後、ソフトウェア設計やオブジェクト指向プログラミング、データベースの基礎を学び、より高度な開発に対応できる知識を身につけていきます。

さらに、Linux環境でのシステムプログラミング、サーバーサイド開発、デプロイ、ネットワーク管理など、実践的なスキルを習得しながら、バックエンドエンジニアとしての専門性を深めていきます。

Recursionの学習ロードマップでは、「20%のインプット、80%のアウトプット」という学習スタイルを採用しており、実際に手を動かしながら知識を定着させることができます。加えて、チーム開発の機会やイベントも充実しており、実際のプロジェクトを通じてスキルを磨くことが可能です。

特に、最終的には自分自身でバックエンドフレームワークを構築するプロジェクトに取り組みます。これにより、単なる技術習得にとどまらず、ソフトウェアの設計や問題解決能力を実践的に鍛えることができます。

このような段階的な学習プロセスを通じて、バックエンド開発の実務に直結するスキルを身につけ、より実践的な経験を積みながら成長できる環境を提供します。バックエンドエンジニアとして確かなスキルを身につけるために、体系的な学習環境を活用し、実際の開発に挑戦していきましょう。

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人気の科学論文アーカイブサイトであるarXivが、ついに生成AIの不適切な利用に対して厳しい対応を取り始めたようです。今後は、生成AIを無責任に使用した論文に対して、恒久的なペナルティを科す方針が示されています。

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この問題やアップデートの詳細に興味がある方は、OracleのMySQL公式ブログで確認できます。
https://t.co/e9oPWV3dmI

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MySQLには、20年以上前から存在していた有名な挙動がありました。

親テーブルの行変更によって、外部キーのCASCADEを通じて子テーブル側のデータが更新された場合、子テーブル側のトリガーが実行されないというものです。

これを「バグ」と呼ぶ人もいれば、「仕様・制限」と捉える人もいました。開発者たちは長年、業務ルールを保証するためにさまざまな回避策を実装してきました。

そして今回、MySQLチームがついにこの20年来の問題を修正したようです。ただし、既存システムへの影響を避けるため、後方互換性の観点から、この挙動は明示的に有効化しない限り有効にならない形になっています。

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面接中に知らないことが出てきたときは、無理に知っているふりをしたり、「全部知っていなければいけない」と自分にプレッシャーをかけたりする必要はありません。分からないことは、素直に「分からない」と伝える方が良い場合も多いです。

そのうえで、今持っている知識を使ってどう解決するかを考えたり、仮説を立てながら問題に向き合う姿勢が重要になります。

面接官も、ただ正解を求めているだけではなく、一緒に考えながら結論にたどり着くプロセスを見ています。だからこそ、受け身になるのではなく、興味を持って会話し、協力しながら進めることが大切です。

実際、こうしたやりとりは、基礎力だけでなく、コミュニケーション力やチームで働く力を示す良い機会にもなります。

現実の仕事も、結局は「分からないこと」に向き合いながら、周囲と協力して問題を解決していく場面の連続です。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

正直、Anthropicが OpenAI の評価額を上回るとは思っていませんでした。現在、Anthropicは約9,000億ドル規模で評価されており、OpenAIの約7,300億ドルを超えているようです。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

Adobe LightroomをLinuxで使ってみたい方は、こちらのプロジェクトをチェックしてみてください。
https://t.co/RSbIX1iJJj

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

Adobe Photoshopに続き、今度はAdobe Lightroom CCも、WineのコントリビューターたちのおかげでLinux上で利用できるようになってきています。Linuxは以前と比べて、クリエイター向けソフトウェアの選択肢がかなり増えてきたように感じます。

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とはいえ、こうした脆弱性が早い段階で発見・報告されていること自体は良いことでもあります。

限られた人だけが把握している隠れた脆弱性として放置されるよりも、問題が表に出て修正される方が、結果的には安全性の向上につながるからです。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

ここ1か月だけでも、Linuxではカーネルパッチが必要になる深刻な脆弱性が4件見つかっています。

LLMの発展によって、脆弱性や攻撃手法の発見スピードは確実に上がっているように感じます。そのため、インフラ管理者やデータセンター運営側は、システムアップデートやパッチ適用をこれまで以上に迅速かつ正確に行う必要が出てきています。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

詳しく知りたい方は、以下のリンクを参照ください！
https://t.co/JSEiWE2FoR

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

もしVercel、Heroku、Netlify、Railwayの代替を探していて、できるだけコストを抑えたいのであれば、オープンソースのCoolifyはかなり面白い選択肢です。

自分のハードウェア（ノートPCや Raspberry Piなど）や、Amazon EC2、Microsoft Azure、DigitalOceanのようなクラウド環境にセットアップすれば、さまざまなバックエンドアプリのデプロイ環境として利用できます。

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Safariは、今の時代のInternet Explorerのような存在に感じることがあります。

主要ブラウザの中でも、安定版リリースでの互換性問題やテスト失敗が特に多く、今年はその傾向がさらに目立っている印象です。背景には、Web標準への対応速度が他ブラウザより遅れていることもあるのかもしれません。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

AIの指示通りにコードを出力する「vibe coding」と、本番環境でユーザーが安全に利用できる成果物のリリースには、未経験者が想像する以上の深い溝があります。

「自分で考え、自分で作る」という泥臭い開発プロセスを経験していなければ、AIが吐き出したコードが「そのまま本番に出せる安全なもの」なのか、それとも「バグだらけの爆弾」なのか、その区別すらつかなくなってしまうからです。

皮肉なことに、エンジニアとしての真のスキルは、そうした試行錯誤の中でしか磨かれません。楽をしてAIにコード生成を丸投げしているだけでは、実務で通用する本質的な経験値を積み上げることは不可能です。

だからこそ、経験が浅いうちは特に、自分の頭を動かす経験をサボってはいけないと思っています。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

特定の技術スタックを使うこと自体よりも、その背景にある基礎力や深い理解、実務経験を持っているかどうかが重要です。

たとえば、Node.js + Express.js + MongoDB + Redis + JWT のような構成でも、単に「動くから使っている」という人と、深く理解したうえで使っている人では大きな違いがあります。

本当に理解している人は、それぞれの技術のトレードオフを把握し、なぜその構成が現在のユースケースに適しているのかを説明できます。 また、実装や設計の判断理由を言語化でき、自分の設計選択に責任を持って説明することができます。

経験のあるエンジニアは、会話や設計レビューを通して、技術に対する「深さ」がある人なのか、それとも単に「動くから使っているだけ」なのかをかなり敏感に見ています。

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またいつもの水曜日みたいにGitHubがサーバーダウンしているだけかと軽い気持ちで開いたら、GitHub自身のソースコードが流出したという、想像以上に深刻な大事件だったので驚きました。

[GitHub @github]

We are investigating unauthorized access to GitHub’s internal repositories. While we currently have no evidence of impact to customer information stored outside of GitHub’s internal repositories (such as our customers’ enterprises, organizations, and repositories), we are closely monitoring our infrastructure for follow-on activity.

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

このテーマに興味がある方は、専門家の意見をまとめたFortuneの記事がとても参考になります。
https://t.co/VovVpjFbgb

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

以前にも触れましたが、現在ではMassachusetts Institute of Technologyの研究者たちも、エントリーレベルの仕事をAIで置き換えすぎることへの懸念を示しています。

人材育成は、いわばパイプラインのようなものです。新しい世代が現場に入り、実務を通して経験を積み、少しずつ成長していくことで、将来的なシニアエンジニアやテックリードが育っていきます。もしその入口となる仕事が失われてしまえば、将来の人材基盤そのものが弱くなってしまう可能性があります。

また興味深いのは、AIを最も積極的にワークフローへ取り入れようとしているのは、新しい世代の開発者たちでもあるという点です。

そのため、エントリーレベルの仕事を過度に減らしてしまうと、結果として「育つ人材が減る」だけでなく、「AIを自然に活用できる人材も減る」という状況につながるかもしれません。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

アプリを開発するときは、「アクティブユーザーのパラドックス」を意識することが大切です。

ユーザーは基本的に、まず自分のやりたい作業を早く終わらせたいと考えています。そのため、多くの場合、最初にドキュメントや操作説明を読む時間を省略しようとします。

しかし皮肉なことに、最初に少しだけ学習しておけば、長期的にはむしろ時間を節約できることも多いです。これがこのパラドックスです。

優れたアプリは、この前提を理解しています。そのため、ヘルプやガイドを「別の場所にある説明書」として扱うのではなく、プロダクト体験そのものの一部として、必要なタイミングで自然に使える形に組み込んでいます。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

ソフトウェア開発の古典的な書籍であるThe Mythical Man-Month（日本語版タイトル：『人月の神話』）から学べる重要な考え方のひとつに、「Conceptual Integrity（概念的一貫性）」があります。

システムには、統一されたルールや設計思想があることが大切です。個別には優れたアイデアや機能であっても、関連性のないものを次々と追加していくと、全体として一貫性のないシステムになってしまいます。

新しい機能や改善を加えるときは、そのアイデアがシステム全体のコンセプトと調和しているかを意識することが重要です。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

今日初めて知ったのですが、データ型のchar（characterの略）は、ずっと「カー（kar）」だと思っていました。

でも、Bjarne Stroustrup氏本人によると、発音は「チャー（tchar）」らしいです。

これからは「チャー」と読むようにしようと思います。