リファクタリングとともに生きるラジオ

■ トピック

• 令和時代のリファクタリングの学び方
• AIが学習の主要な入り口になる時代
• 若手エンジニアのAI活用と学習パス
• AIの強み「心理的安全性」と「即時フィードバック」
• AIが専門用語への到達を助ける
• 保守性という概念への出会い方
• AIの弱点「質問しないと答えてくれない」
• 本の役割「偶発的な出会いを提供する」
• LLMと背景を共有するための古典学習
• 人名でコンテキストを絞る技法
• LLMの知識量と設計判断のギャップ
• プロンプトは「引き算」の作業
• AIエージェント流行後のTDD本の売上増
• 技術書の火を絶やさないために
• 図書館活用のすすめ
• おすすめ古典
• ケント・ベック『Tidy First?』解説
• 「リファクタリング」という言葉の意味の変化
• 「Tidy（片付け）」という新しい概念
• 構造変更と振る舞い変更の分離
• レビューコストの最適化

■ 参考リンク

• 和田卓人さん X (Twitter)
• 『プログラミング作法』 (アスキードワンゴ)
• 『プリンシプル オブ プログラミング』 (秀和システム)
• 『Tidy First?』 (オライリー・ジャパン)

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■ トピック

• ゲスト紹介: 和田卓人さん（t_wadaさん）
• 和田さんの現在の活動
• あなたのリファクタリングはどこから？
• 1999年当時のソフトウェア開発環境
• XMLバブルとキャリア初期の苦悩
• プログラマーとしての自信とプライドの喪失
• エクストリームプログラミングとの出会い
• Junitとの出会い「テストをコードで書いていい」
• リファクタリングがプログラマーの誇りを取り戻した
• 奥野とリファクタリング
• 図書館での独学とオブジェクト指向の学習
• デザインパターンとテストの実践
• lacolacoとリファクタリング
• オープンソースと「人に見せられるコード」への欲
• 個人開発でのテストとデザインパターンの実験
• 3人共通のオブジェクト指向言語との関わり
• スモールトークからJavaへの技術移植の歴史
• 次回予告: これからの時代のリファクタリングの学び方

■ 参考リンク

• 和田卓人さん X (Twitter)
• リファクタリング（第2版） (オーム社)
• エクストリームプログラミング (オーム社)
• 達人プログラマー（第2版） (オーム社)

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■ トピック

• コード削除の難しさについて
• 削除操作は簡単だが影響範囲の見積もりが困難
• 「消し残し」はエラーにならず発見しにくい
• 「消しすぎ」はテストカバレッジ外で防げない
• 存在しないことを証明する難しさ
• 外部コンソールの環境変数削除の困難さ
• デッドコードをレッドな状態にするアプローチ
• テスト駆動開発のエッセンス「まずレッドから」
• AIを信頼するとはどういうことか
• 信頼と不信はイコールではない
• 信頼の要素「コミットメント」「力量」「善意」
• AIに「意図」はあるのか
• 利害関係による信頼の脆弱性
• 感情の信頼と恩義
• 制度的な信頼と役割
• AIへの信頼はベンダーの意図に依存する
• 次回第100回記念ゲスト回！

■ 参考リンク

• 信頼と不信の哲学入門 (岩波新書)
• 信頼と裏切りの哲学 (慶應義塾大学出版会)

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■ トピック

• AIエージェント向けのドキュメント、どうメンテする?
• 人間に見せたいドキュメントとAIに見せたいドキュメント
• コンテキストサイズを抑えたい
• 用語集的なドキュメント
• AI特有の読み方のバイアス
• タグによる構造化
• AIにタスク実行ではなくスクリプト作成を指示する
• データ量というコンテキストがAIの提案を変える
• プロンプトよりもコンテキストが重要

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■ トピック

• AIの台頭とプログラミング言語との付き合い方
• 新しいユースケースと言語の細分化
• AIがシンタックスを補完する時代
• アーキテクチャとその背景にある哲学
• 制約の強い言語の方がAIにとって安全
• AIが生成する読みにくいコードという新たなカオス
• AIファースト言語設計の可能性
• AngularチームのGemini活用事例
• フロントエンドとバックエンドのTypeScript統一の実質
• 言語統一は幻想、統一すべきは哲学
• 「言語の地図」

■ 参考リンク

• 1つの言語
• AngularはAI志向のフレームワークへ

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■ トピック

• 言語統一は幻想か？
• プラットフォームによる言語制約の現実(モバイルなど)
• フルスタックTypeScriptは本当に「同じ言語」か？
• 統一を目指すとかえって生まれる「方言化」
• 真の統一に必要な「スキーマ」と「メンタルモデル」
• 言語統一の目的「コンテキストスイッチ削減」は達成できるか
• サーバーとクライアントのコード共通化が招く予期せぬエラー
• 次回はAIコーディング時代の言語選定へ

■ 参考リンク

• 1つの言語

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■ トピック

• マーティン・ファウラーさんのブログ記事「OneLanguage」
• 1995年は多くのプログラミング言語が生まれた当たり年
• 2007年頃の言語事情
• 組織、システム、個人のレベル
• なぜ大企業は独自言語を作りたがるのか
• Webフロントエンドにおける言語統一の限界と
• WebAssemblyの可能性
• 個人のキャリアと複数言語習得
• 言語を1つに統一するのは幻想か？

■ 参考リンク

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■ トピック

• 新卒研修での見積もりのズレ
• 「不確実性コーン」
• プログラマーが遅延する2つの要因
• 要件の「登場人物」から危険度を察知する嗅覚
• シニアのコードは「引き算」、若手のコードは「足し算」
• 0行の時点で匂いを感じる熟練者
• AI時代でも「経験したいことは自分でやるしかない」
• 人間は「経験担当」、AIは「知識担当」

■ 参考リンク

• 同じ5行のコードが全く違って見える12の瞬間、なぜ私たちは学ぶのか？
• 不確実性コーン

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■ トピック

• 「長すぎる関数」のリバイバル
• AIが生成する長い関数とコメント
• AIにとっても「長すぎる関数」はスメルである
• AIは既存のコードスメルを強化する
• コードスメル「仲介人（ミドルマン）」とAI
• AIはオブジェクト指向的な設計が苦手
• 理想と現状のギャップを埋める試行錯誤
• AI時代でもリファクタリングの哲学は変わらない
• エージェンティックコーディングによって「新しい匂い」が生まれるか

■ 参考リンク

• #7 長すぎる関数① 長さそのものよりも"段落"の有無を気にしている
• リファクタリング（第2版） 既存のコードを安全に改善する | Ohmsha

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■ トピック

• 過去の「重複コード」回のリバイバル
• AIコーディングの流行により何か変わったか？
• AIによる意味的な重複コード検出の課題
• 重複コードに気づく人間の「嗅覚」の重要性
• 「名前をつけようと思い至るスキル」
• AIは「新入社員」でありドキュメントが重要
• ソースコードが文字列である限り「スメル」は変わらない

■ 参考リンク

• #4 重複コード① 似てるのに微妙に違う「重複もどき」が一番怖い
• リファクタリング（第2版） 既存のコードを安全に改善する | Ohmsha
• ASTに基づき類似コードを見つけるツール「SimilarityTS」

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