コードの最適な行の長さ:88文字の謎を解き明かす
この記事では、コーディング標準における最適な行の長さに関する長年の議論を掘り下げています。80文字制限の歴史をテレタイプとパンチカードの物理的な制約にまで遡り、人間の視覚的知覚に根ざした行の長さ制限の科学的根拠を探ります。ワイドスクリーンの利点を認めつつ、著者は、長すぎる行は可読性を低下させると主張しています。最終的に、インデント、差分ツールの互換性、全体的なコードの明瞭さなどを考慮して、最大88文字を推奨しています。
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この記事では、コーディング標準における最適な行の長さに関する長年の議論を掘り下げています。80文字制限の歴史をテレタイプとパンチカードの物理的な制約にまで遡り、人間の視覚的知覚に根ざした行の長さ制限の科学的根拠を探ります。ワイドスクリーンの利点を認めつつ、著者は、長すぎる行は可読性を低下させると主張しています。最終的に、インデント、差分ツールの互換性、全体的なコードの明瞭さなどを考慮して、最大88文字を推奨しています。
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この記事では、大量購入を評価するための賢い方法論であるR0ML比率を紹介します。何千ものピエロの鼻を購入するという例を用いて、比率の計算方法を説明します。購入総額を全単位の小売価格で割ります。比率が1より小さい場合は良い取引、1より大きい場合はだまされたことを意味します。ソフトウェアやSaaSライセンスでは特に、使用状況の正確な見積もりが、使用不足による損失を避けるために重要です。より安全な代替案として、従業員に社用カードを与えて個別にソフトウェアを購入できるようにすることを提案しています。
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著者は、自称「考えるプログラマー」で、長年生成AIに懐疑的だった。絶え間ない議論に溺れ、論理的な枠組みで自分の考えを整理しようと試みるが、最終的に失敗する。この記事では、生成AIに対する著者のネガティブな経験を深く掘り下げ、美的欠陥、生産性問題、倫理的懸念、エネルギー消費、教育への影響、プライバシー侵害などを網羅している。多くの論拠を示しながらも、AI支持者を厳密に反論できないことを認めている。最終的に、生成AIの巨大な影響力に対抗することのコストの高さと無益さを認識し、批判を諦めることを選択する。
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