Shingo KAMATA

ソフトウェアエンジニア 投稿する内容は私自身の見解であり、所属する会社・団体の立場、戦略、意見を代表するものではありません

[シカク @sijiaoh]

コード再生成に耐えうる完璧な仕様書を書くことは、実現不可能ではないとは思うが、名人芸みたいなものだし、再現性があまりないように思える

[Takuto Wada @t_wada]

詳細な設計書からコードはいつでも再生成という実験は上手くいかず（文書間の整合性を保つのはコードの整合性を保つより難しい）、文書が不要なくらい綺麗なコードを書き（書かせ）、そのうえでコードに書けないこと（Why, Why not）を文書にしっかり残し、全てをバージョン管理するスタイルに戻した

[Sam Altman @sama]

obviously the best model we have ever produced, but also one of the best blog posts we have ever produced:

https://t.co/LtgWH41x6g

[JDSC採用広報 @JDSC_recruit_]

【note公開のお知らせ📢】

「FDEって結局何をする人？」
JDSCで活躍するFDE2人が本音で答えました。

納品して終わりじゃない、現場で動かしきるまでがJDSCのFDE。
裁量とリアルな声を詰め込みました。

https://t.co/0TcABVTln1

[kawasima@99卒 @kawasima]

YAGNIは「未来は分からないから作るな」ではない
https://t.co/JRyOm3Zck5

[Sam Altman @sama]

GPT-5.6 sol launches thursday!

happy building

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

6章まで読み終えた。この時点で、この本はとてもお勧めできると確信した。というのも、説明が地に足ついている印象がある。

たとえば、4章ではOWASP API Security Top 10 などを参照しつつ、「〜というリスクがある」とあるんだけど、それから「実際に〜という企業（Shopifyとか）でやられた」という感じ実例をベースに説明してるので、気を引き締められる。

[今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel]

OpenAIのGPT-5.6公開が日本時間ではほぼ金曜日になることが確定しました

[Shingo KAMATA @Shingo_KAMATA]

仕事も介護も頑張っている自分めっちゃ偉い気がしてきた

[Shingo KAMATA @Shingo_KAMATA]

プロダクトやプロジェクトの成功は、チーム内にどれだけ身銭を切れる人がいるかで決まると思っている。
当たり前すぎて情報量ないpost だけど。

[Shingo KAMATA @Shingo_KAMATA]

圧縮こそ知能というのは自分も好きなテーゼ

[Kenn Ejima @kenn]

知能＝圧縮

まだPart 1だけど、ソロモノフ帰納の話が出てくる予感

https://t.co/Rf2prw9bTK

[nwiizo @nwiizo]

翔泳社様より『Secure APIs』の翻訳書である『セキュアAPI』が発売されます。翻訳者として参加しました。本書はAPI開発者のための実践的なセキュリティガイドです。認証・認可、JWT、ファジングなどの手法を紹介、脅威分析・セキュアな設計・テスト自動化の3つの視点からAPIを守る方法を解説します。

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

真のボトルネックは理解にある、という講演だった。

・コードを理解すべき理由は、AIの作業が正しいかどうかを単に検証するためだけではない
・開発という創造的なプロセスに人間が主体的に参加し続けるために、深い理解が必要
・システムの仕組みを把握していなければ、次のアイデアを生み出してプロジェクトを発展させられない

・ただ、その理解は先送りできる
・後になってそのツケが回ってくる認知的負債に陥る危険性がある

・人間の理解を深めるためには、教育分野の優れたアイデアを応用すると良い
・そのための手法のひとつは、詳細よりも先に、背景知識や直感的な概念を教える解説を作成すること
・コードの変更点だけを見るのではなく、図や文章を交えた読み物のような形式にしてしまう

・しかし文章を読むだけでは理解したつもりになりやすい
・なので、解説の最後に小テストを設ける
・小テストは理解のペースを調整するブレーキの役割を果たす
・合格するまで次に進まないというルールが有効

・二つめの手法は、システムに触れながら自然に動作を学べる小さな環境を作ること
・まず、AIにデバッガーやゲームのような専用の操作画面を作らせる
・それから、人間が自らの手を動かして処理の流れを体感する

・三つめの手法は、チーム全員で共通のメンタルモデルを築くための共有スペースを活用する方法
・チーム内で共通の語彙や認識を持つことで、コミュニケーションが円滑になり、創造的な議論が可能になる
・AIに作業を任せて人間をループから外すのではなく、人間がより深く開発のループに入り込むと良い

・コンピュータの本質的な目的は人間の能力を拡張することにある
・うまく使えば、AIは世界をより良く理解させてくれる最高の教師になってくれる

https://t.co/a7d7hGlsMB

[あんどぅ @integrated1453]

CTOはスタートアップの規模やフェーズによって得意なタイプが変遷していく気がする
全部できる人もいる

・テックリードタイプ(創業期:デリバリー優先)
・アーキテクトタイプ(成長期:スケール優先)
・SREタイプ(安定・再成長期:品質とスピードの両立)
・経営者タイプ(変革期:事業戦略・組織戦略の転換)

[SB Intuitions @sbintuitions]

📢本日よりCloud PF Type Aで提供する「Sarashina3 mini / Sarashina3 nano」に関するテックブログを公開しました。

詳しくはこちらから👇
https://t.co/qgSNv56v98
＃SBIntuitions

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

スタッフエンジニアとして、いかにしてLLMを使っているか in 2026 というポスト。

・以前は部分的なコード修正のみを任せていた
・現在では自身が熟知している領域であってもまずはAIにすべてのPRを作成させるようになった

・AIの作業プロセスを逐一監視していない
・出力された結果を短時間で評価して最終的な編集だけを人間が行うスタイルとしている

・バグ調査にで、まずAIにバグレポートを渡すのが基本
・全体の8割の不具合はAI単独で原因を特定できる
・AIでも一筋縄ではいかない複雑なバグの解決には、人間が状況を整理してヒントを与えるといった専門知識が依然として不可欠になっている

・意思決定の背景や人間が思考したことを示す必要がある
・だから、PRの説明文や技術的な議論などの対外的な文章はすべて人間自身の手で書いている

・ローカル環境の構築やエラー解消といった検索して直すような面倒な設定作業も、今ではAIに任せている

・テストコードの作成や簡単な動作確認もAIに依頼している
・ただし、微妙な感覚や見た目が問われるUIのテストについては人間が直接対応している

・細かな作業をAIに任せることで以前より多くの仕事を引き受けられるようになった
・だが、生成されたコードの人間のレビューは絶対に省略していない

・現在のエンジニアにとって最も重要なスキルは、過信も過小評価もせずに、AIへ適切にタスクを分配すること

https://t.co/PWVvJ4noFF

[Shingo KAMATA @Shingo_KAMATA]

ポスグレ、MySQLてかInnodbしか触ってこなかった自分には結構落とし穴あったから、そういう人は慎重に触った方が良さそう。
Index作成周りとか。

[Shingo KAMATA @Shingo_KAMATA]

https://t.co/VQEiShd6cP
この動画でも、ポスグレのなんでも出来る感が一周してまた受け入れられてる話があった。

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

Postgres で十分じゃん、というWebサイト。Postgresに限らずだけど、そんなにスケールする必要がないのはそうだと思う。

・多くのシステムではキャッシュや検索などに別々のデータベースを使いすぎ
・時期尚早な最適化であり、運用や保守の負担を増大させるだけ

・目的ごとにRedisやElasticsearchなどを追加していくのがよくある開発パターン
・その結果、システムが複雑化し、監視やバックアップの手間が膨れ上がる

・データベースをPostgres一つに絞れば、運用や障害対応を一本化できる
・ただ、Postgresは大規模なシステムには向かないという批判をよく耳にする
・しかし、実際にそこまでの規模に達するプロジェクトは全体のわずか

・スタートアップ企業はインフラ構築よりも、本来の課題解決に労力を注ぐ方が良い
・多くのユーザーを抱える大企業でさえ、枯れた技術を信頼して活用している
・Postgresの処理能力の限界に達してから、別のシステムを追加しても遅くはない
・キャッシュ機能はRedisを使わなくてもPostgresの機能で代用できる
・ジョブキューや全文検索、ドキュメントの保存もPostgresの拡張機能で対応可能
・AI向けのベクトル検索や時系列データの処理などもPostgresで実行できる

・もちろん、専用のデータベースが必要になる場面もある
・ただその導入のハードルは高く設定しておいて良い
・Postgresを限界まで使い倒してみよう
・それでも不足する場合にのみ新しいシステムを追加したら良い

https://t.co/dppmPIvdzL

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

Postgres で十分じゃん、というWebサイト。Postgresに限らずだけど、そんなにスケールする必要がないのはそうだと思う。

・多くのシステムではキャッシュや検索などに別々のデータベースを使いすぎ
・時期尚早な最適化であり、運用や保守の負担を増大させるだけ

・目的ごとにRedisやElasticsearchなどを追加していくのがよくある開発パターン
・その結果、システムが複雑化し、監視やバックアップの手間が膨れ上がる

・データベースをPostgres一つに絞れば、運用や障害対応を一本化できる
・ただ、Postgresは大規模なシステムには向かないという批判をよく耳にする
・しかし、実際にそこまでの規模に達するプロジェクトは全体のわずか

・スタートアップ企業はインフラ構築よりも、本来の課題解決に労力を注ぐ方が良い
・多くのユーザーを抱える大企業でさえ、枯れた技術を信頼して活用している
・Postgresの処理能力の限界に達してから、別のシステムを追加しても遅くはない
・キャッシュ機能はRedisを使わなくてもPostgresの機能で代用できる
・ジョブキューや全文検索、ドキュメントの保存もPostgresの拡張機能で対応可能
・AI向けのベクトル検索や時系列データの処理などもPostgresで実行できる

・もちろん、専用のデータベースが必要になる場面もある
・ただその導入のハードルは高く設定しておいて良い
・Postgresを限界まで使い倒してみよう
・それでも不足する場合にのみ新しいシステムを追加したら良い

https://t.co/dppmPIvdzL