ぜんぜんらじお

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ぜんぜんらじお episodes

  • 第3回 React最適化、モノリス分割術 ほか
    React Compilerによるメモ化の自動化や、GitHub Pagesの独自ドメイン設定における注意点など、実践的なTipsを紹介。また、仕様と実装を同一の語彙で管理する手法や、ARGにおけるソースコード閲覧の設計、DDDを用いたモノリスの分割手法など、開発効率と品質を向上させるための設計論についても深掘りする。
    今回紹介した記事:
    1. 『React Compiler を Babel なしで入れて、useMemo を書くか迷うのをやめた』(Hacobuテックブログ)
    https://zenn.dev/hacobu/articles/2f58be1f62bcf8
    2. 『private な GitHub Pages に独自ドメインを当てるときに気をつけること』(GENDA)
    https://zenn.dev/genda_jp/articles/11abdf42c756e8
    3. 『仕様と実装を同じ言葉で書く ― 責務を機械的に突合し検証し続けるフロントエンド開発(要件定義〜実装・テスト)』(Ando)
    https://zenn.dev/2_daiki_ando/articles/53c34e071b5d69
    4. 『ARG(代替現実ゲーム)と「ソースの閲覧」』(ryo-a)
    https://zenn.dev/ryo_a/articles/e396b36ad3f183
    5. 『【DDD】モノリスを分割するサブドメイン特定法』(TREASURE FACTORY TECH BLOG)
    https://zenn.dev/trefac/articles/97e79f3841bbb3
    17 min
  • 第2回 Lambda 90分検証、法律事務所のAI ほか
    AWS Lambdaのタイムアウト拡張検証やReact 19.3の新機能を用いたハック、ベイズ推定による推薦エンジンの構築など、技術的な深掘りと実践的な検証記事をピックアップ。また、ローカルLLMによるコードレビューの改善や、法律実務へのAIエージェント導入事例など、AIを実務に落とし込む際の課題と解決策について紹介する。
    今回紹介した記事:
    1. 『AWS Lambda の90分タイムアウト検証』(アマゾン ウェブ サービス ジャパン (有志))
    https://zenn.dev/aws_japan/articles/lambda-90-minutes-timeout
    2. 『Fragment Refsのずるい使い方』(uhyo)
    https://zenn.dev/uhyo/articles/react-fragment-refs-hack
    3. 『【ベイズ推定】相手のことを答えると「本当に欲しそうなプレゼント」を当てにいく『欲しいもの.com』を作った』(aucccchi)
    https://zenn.dev/aucccchi/articles/hoshiimono-bayes-gift-diagnosis
    4. 『ローカルLLMにレビューさせていた話の続報(前回の構成、実は動いていませんでした)』(もとき)
    https://zenn.dev/k_motoki/articles/ef60bbbc0ad7ec
    5. 『フィールドレポート 法律事務所の今』(taaaaaaso)
    https://zenn.dev/fdsa/articles/37db858e04678e
    18 min
  • 第1回 ハエの脳と重み、LLMのトークン効率化ほか
    生物の脳構造をAI設計に活かすアプローチや強化学習の基礎理論といったAIの根幹に関わる話題から、Claude CodeとHerdrを組み合わせた開発環境の構築、LLMのトークン消費を抑える実践的な効率化術、ローカルLLMによるコードレビューの運用まで。AIの理論的な理解と、現場での実用的なコスト・効率改善を両立させるための知見をまとめた回。
    今回紹介した記事:
    1. 『重みは学習するのか、測るのか。ハエの脳が問い直すAIのつくり方』(1amageek)
    https://zenn.dev/1amageek/articles/fly-connectome-and-ai
    2. 『Herdr × git worktree × Claude Codeの相性がいい話』(Gemcook Tech Blog)
    https://zenn.dev/gemcook/articles/herdr-worktree-parallel
    3. 『LLMのトークン効率化で気をつけたいことまとめ』(ML_Bear)
    https://zenn.dev/ml_bear/articles/e5cc1047cba176
    4. 『トークンをケチってレビューをローカルLLMにやらせた話』(もとき)
    https://zenn.dev/k_motoki/articles/11de0ba46dd1ee
    5. 『読書メモ『強化学習を学びたい人が最初に読む本』』(Morim34)
    https://zenn.dev/morim34/articles/85994d7b38603b
    16 min

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