はじめに 「Just use Postgres」という言葉を初めて聞いたのは、いつだったか覚えていません。Twitter か Hacker News か、あるいは社内の Slack か。どこで聞いたにせよ、私の反応は決まっていました。「また極端なことを言う人がいる」と。 「それ、〇〇でもできますよ」——この手のフレーズはもう100回は聞いてきました。そして大抵の場合、その〇〇は専用ツールに置き換えられていきます。技術が専門分化していくのは自然な流れです。 全文検索なら Elasticsearch。時系列データなら InfluxDB。メッセージキューなら RabbitMQ。それぞれの分野に専門家がいて、専用のソリューションがあって、ベストプラクティスがあります。「とりあえず Postgres で」なんて、それは思考停止ではないか、と。でも、心のどこかで気になっていたんです。 www.mann

複雑性はなぜ破綻するのか？ 計算量と認知負荷から読み解く、ソフトウェアの限界について考えました。 これは、情報過多時代の「過学習」にも通じるテーマです。 私たちの脳がどこで飽和し、どこから理解が追いつかなくなるのか..その構造を知ることは、エンジニアリングだけでなくリスキリングの土台にもなりうると思っています。 はじめに ソフトウェア開発には、「複雑性が問題を生む」 という常識があります。 なぜ複雑になると破綻するのか どこから複雑と呼べるのか どの瞬間に人の理解が追いつかなくなるのか 技術負債は、なぜ突然「手がつけられない」段階まで膨張するのか ソフトウェアの複雑性を・・ という3つのレンズで読み解いてみました。 ポイントは、「複雑なコード」 ではなく、「複雑さ自体の本質」 を扱うことです。 1. 複雑性とは「計算量の爆発」を人間が受け止められなくなる現象 ソフトウェアの複雑性は、しばし

要約 時限爆弾的なテストとは、テスト内で扱う日時（レコードのregistered_atなどの属性値やスタブの値）にハードコードされた日時文字列（ '2024-07-15' など）を使うことで、時間経過により失敗するようになるテストのこと。 基本原則: ❌ '2024-07-15' のようなハードコードされた日時文字列を書かない（エッジケース除く） ✅ 通常のテスト: Time.current、1.week.ago など テスト実行時を基準とした相対日時 を使う ✅ 日時依存ロジック: travel_to で テスト実行時の「今日」を特定の日付に固定 し、テストデータの日時もTime.zone.parseで 具体的な日時を指定 する ✅ エッジケース（閏年・年跨ぎ・月末）: travel_toを使い、境界条件を示す具体的な日時 を指定する よくある例: # ❌ Bad - 時間が経つと壊れる

はじめに 「才能がない」と言われたことがあるでしょうか。それとも、友人や知り合いと自分を比べて、自分で自分にそう言い聞かせたことがあるでしょうか。 学生の頃からエンジニアを志してきた私は、コンテストで優秀な成績を残す人たちを目の当たりにしてきました。大手IT企業に入社し、優秀な同期と出会いました。勉強会やカンファレンスに足を運び、そこで出会った人たちの軌跡を追ってきました。 華々しくスタートアップを立ち上げた人、革新的なプロダクトを生み出した人、OSSコミュニティで名を馳せる人。一方で、いつの間にか表舞台から姿を消した人もいます。これらがごく一部の狭い世界でしかないことも、自覚しています。 そして今、インターンシップやワークショップで若手エンジニアと接する機会が増えました。3年ほど前に始めたこの活動──正直に言うと、自分が未熟なまま始めてしまったという不安は、今でもどこかにあります。 彼ら

お試しで、Goのエラーハンドリングを省略するための try というライブラリを作っているので紹介します(最後にちょっとした告知があります)。 github.com これを使うと、よくある if err != nil を次のように記述できます。 // HandleとCheckは必ず同じスコープに書いて下さい cp, err := try.Handle() if err != nil { // 下のCheckでエラーが発生したらここに飛ぶ log.Fatalln("Error:", err) } s := try.Check1(os.ReadFile("/tmp/xxx"))(cp) u := try.Check1(url.Parse(string(s)))(cp) fmt.Println(u.Path) try パッケージのAPIデザインはError Handling — Problem O

この記事は、「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint」第1日目の記事になります。 mayah です。株式会社ナレッジワークでは創業時より CTO をしています。開発ではプロダクト全体のアーキテクトをやっていることが多いです。普段からメンバーたちが書く Design Document やコードのレビューをする機会も多く、コードレビューだけでも月 200〜300 PR ぐらいは見ています。 さて、美しく堅牢なコードを書く上で、一握りのソフトウェアエンジニアは自然に習慣としていることで、多数のソフトウェアエンジニアは全く考えていない（もしかしたら一度も考えたことすらない）ように見えていることが１つあり、本日はその話をしたいと思います。 それは、操作よりも状態・性質に注目してコードを書くという習慣です。 ここでいう操作とは、インプットからアウトプットを計算したり、なんらかのオブジェク

#levii 主催のオンラインイベント「エンジニアリングマネージャーのための設計再考」 ( https://levii.connpass.com/event/363660/ )での発表資料 ・開発組織のパフォーマンス向上と技術的負債 ・技術的負債を解消する効果 ・技術的負債を解消する費用 …

概念ソフトウェア開発において「修正するよりスクラップ＆ビルド（完全な再構築）した方がいい」という考え方が主流になると、開発パラダイムは大きく変化する。この変化はLLM（大規模言語モデル）の進化により加速され、伊勢神宮の「式年遷宮」に例えられる新しいソフトウェア開発モデルへと発展する可能性がある。 「ソフトウェア式年遷宮」の特徴見た目が変わらない内部再構築： UIやAPIインターフェースは一貫性を維持 内部実装は完全に刷新され、最新技術を採用 ユーザー体験を損なわずに技術的進化を実現 明確なインターフェース定義の重要性： 人間のIO（ユーザーインターフェース、入出力期待値）が明確に定義されている コンピュータのIO（API、データ形式、通信プロトコル）が厳格に文書化されている これらの境界が明確なシステムほど「式年遷宮」アプローチに適している 高速かつ効率的な再生成： LLMにより設計からコ

AIコーディングツールを使っているのに、なぜ期待通りの結果が得られないのか 「AIにコード生成を頼んだら、動くは動くけど、プロジェクトの規約に全然従っていない…」 「複雑な機能を実装させようとすると、途中で迷走してしまう…」 「リファクタリングを頼んだら、余計に複雑になってしまった…」 こんな経験はありませんか？ 2025年6月現在、AI Agentic Codingは飛躍的に進化し、単純なタスクなら人間のプログラマーに匹敵する成果を出せるようになりました。しかし、実際のプロジェクトで使ってみると、思うような結果が得られないことも多いですよね。 この記事では、なぜAIコーディングツールが複雑なタスクで失敗するのか、そしてどうすれば効果的に使えるのかについて解説します。Chain-of-Thought promptingによる段階的な思考の誘導、CLAUDE.mdを活用したプロジェクト固有の

プロダクト開発をしていると、ユーザーや社内から改善要望をもらうことがよくある。でも、その要望の多くが「How」しか書かれていなくて、本当に必要な「Why」が書かれていない。 例えば、よくあるものだと 「ユーザー一覧をCSVでダウンロードできるようにしてほしい」 「検索結果を50件ずつ表示してほしい」 「削除ボタンを赤色にしてほしい」 といったものだったりします。 社内の人には「HowはあってもなくてもいいのでWhyを書いてください」と言っているんだけど、実際にWhyが書かれているケースは少ない。 テンプレートみたいなものを用意してもひどいケースだと「◯◯機能がほしいので◯◯機能を作ってください」みたいなことが書かれている。 どうしてWhyが重要かというと、"最適な解決策を見つけつつ、将来の拡張性も考慮した設計にしたい"からです。 このnoteではなぜ、要望にはWhyが重要でHowが重要では

1. はじめに こんにちは！配配メール開発チームのos188です。 今回は、長年動き続けてきたレガシーシステムに向き合い、現実的なリファクタリングに挑戦した事例をご紹介します。 1. はじめに なぜリファクタリングに踏み切ったのか？ 2. リファクタリング方針と技術選定 既存システムの構成 リファクタリングの主な方針 3. 実践！レガシーコードをモダンに生まれ変わらせるステップ ステップ1：既存ソースの徹底把握 ステップ2：新クラス構成とフォルダ構成の検討 ステップ3：ドメインモデル設計・実装 ステップ4：実装 ステップ5：E2Eテスト・リグレッションテスト 4. 数値で見る劇的改善！PhpMetricsとPHPUnitカバレッジが語る真実 PhpMetricsで見る静的解析と構造変化 PHPUnitカバレッジで見るテスト品質の変化 内部品質の総評 5. 肌感覚で実感する変化 6. まとめ

本記事では「JWTベースの認証・認可」という表現を使用しています。 認証（Authentication）：ユーザーの本人確認（ログイン時のID/パスワード検証） 認可（Authorization）：リソースへのアクセス権限の確認（JWTによる権限検証） JWTは主に認可の仕組みとして機能しますが、認証から認可までの一連のシステムを指して「JWTベースの認証・認可」と表現しています。 1.1 JWTの登場背景と従来の認証方式の課題 従来のWebアプリケーションでは、「セッション・Cookie認証」が認証方式の主流でした。これは、サーバー側でユーザーの認証状態をセッションとして管理する方式です。 セッション・Cookie認証の基本的な流れ ユーザーがログインすると、サーバーはセッションIDを発行します。 サーバーは、そのセッションIDとユーザー情報を紐付けて自身のストレージ（セッションストレー

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? フューチャーアドベントカレンダー2020の24日目です。 はじめに フューチャーに入ってテックリード（社内だとアーキリーダーと呼ぶことも多い）のような役割をし始めて4,5年ほど経過しました。 いくつかの案件を回して自分なりに汎化・パターン化してきた部分も増えてきたので、気を付けていることをまとめました。 テックリードとは エンジニアのためのマネジメントキャリアパス――テックリードからCTOまでマネジメントスキル向上ガイド によると、以下のように説明されています。 テックリードはエンジニアの階層におけるランクのひとつではなく、シニアのレベ

このページはAmazonアソシエイトの広告を含みます。 はじめに下記イベントを拝聴した。 増田さん、ミノ駆動さんそれぞれのご講演のあと、Forkwell赤川さんによる司会進行で行われたパネルトークがとても面白かった。20代、30代、40代以降を技術者としてどのように過ごし、どんな本に出会ってどう学んだのかについて、増田さんとミノ駆動さんに伺うという企画。 僕が過去に出会い、影響を受けた本について、技術書を中心に振り返ってみよう。 20代新卒入社後に保守を担当したシステムはJ2EE（今でいうJakarta EE）のエンタープライズアプリケーションだった。Sun MicrosystemsのEnterprise 10000（通称E10K。あるいはStarfire）という当時では化け物クラスのハイエンドサーバーで稼働していて、おそらくSunのコンサルに勧められるがままにEJB（Enterprise

参考資料 - https://martinfowler.com/articles/is-quality-worth-cost.html - https://speakerdeck.com/twada/agentic-software-engineering-findy-2025-07-editi…

関数の適切な長さとは？ マーチン・ファウラー氏は、長さより意図と実装の分離、そしてよい関数名が重要だと指摘 一般にプログラムは多くの関数などから構成されています。関数には数百行に渡る長いものから数行程度の短いものまでさまざまな長さがありますが、果たして関数にとって適切な長さというのはあるのでしょうか？ マーチン・ファウラー氏は関数の長さについて書いたコラムで、重要なのは意図と実装の分離であり、適切な名前を付けることが大事だと指摘します。同氏のブログは翻訳が許可されているので、記事「FunctionLength」の本文を翻訳しました。 FunctionLength（関数の長さ） 私のキャリアにおいて、関数の長さはどれくらいであるべきか、という議論を何度も聞いてきた。これはより重要な問いに置き換えることができる。それは、どのくらいの長さのコードになったらそれを関数にすべきか、ということだ。 い

PHPカンファレンス 2024での登壇資料です。 https://fortee.jp/phpcon-2024/proposal/ac2fa6f2-588f-4faa-a0e2-35e4d8d9f808

アプリケーションの信頼性には、適切な例外処理が不可欠です。 予期される例外を意図的に処理して、アプリのクラッシュを防ぐことができます。 ただし、クラッシュしたアプリは、未定義の動作を持つアプリよりも信頼性が高く、診断可能です。 この記事では、例外の処理と作成に関するベスト プラクティスについて説明します。 例外の処理 次のベスト プラクティスは、例外の処理方法に関するものです。 try/catch/finally ブロックを使用してエラーから復旧するか、リソースを解放します 例外を回避するために一般的な条件を処理する 取り消しと非同期例外をキャッチする 例外を回避できるようにクラスを設計する 例外が原因でメソッドが完了しない場合の復元状態 例外をキャプチャして適切に再スローする try/catch/finally ブロックを使用してエラーから復旧するか、リソースを解放します 例外を生成する

はじめに 最近書いてるソフトウェア設計シリーズです。今回は例外に関して。以前、以下のような記事を書いたのですが、もう少し深堀して書いてみました。 ちなみにソフトウェア設計シリーズは他には以下を書いています。 モジュールになぜ分けるのか？ モジュール、依存、そしてカプセル化 モジュールをどう分割するのか？ 簡潔さは力なり？　予測可能な振る舞いと簡潔さについて ドキュメントとしてのコメント TL;DR 例外は「原則」キャッチしない 業務例外や必ずハンドリングさせたい例外はOptionalなど戻り値の方が便利 だいたい以下の図が言いたい事のすべて 例外処理とは？ 「例外処理(Exception Handling)」は言語に依らず普遍的な関心事です。端的に言えば例外処理は異常やシステムの動作に不備が発生した際の特別な分岐処理です。リカバリやリソースの解放、あるいはユーザへの通知などがありますね。