AIによるコード生成時代、シニア開発者の重要性がかつてないほど高まっている理由

2025-06-28
AIによるコード生成時代、シニア開発者の重要性がかつてないほど高まっている理由

AIによるコード生成ツールが普及する現代において、シニア開発者の重要性はかつてないほど高まっています。この記事では、プログラムは単なるコードではなく、システムに対する深い理解の上に構築された理論モデルであると主張しています。AI生成コードはこの理論的基礎を欠くことが多く、コードベースの不整合や技術的負債の増加につながります。シニア開発者はこの理論的枠組みを構築・維持し、コードがビジネスニーズと整合していることを保証し、若手開発者を指導して散在するコードを首尾一貫したプログラムに変換します。そのため、企業は知識共有と理論的継承を優先し、堅固な理論的基礎を持つ開発者を育成することで、ソフトウェアの品質と長期的な保守性を確保する必要があります。

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プログラマーの「古いジム」:AIによるコード補完を拒否し、プログラミング本来の喜びを追求する

2025-04-22
プログラマーの「古いジム」:AIによるコード補完を拒否し、プログラミング本来の喜びを追求する

ShopifyのCEOがAI支援プログラミングを提唱する中、筆者は逆の道を歩み、「古いジム」に戻ることを選びます。手動コーディングに集中し、問題解決のチャレンジと達成感を楽しむのです。筆者はAIが反復作業に優れていると認めつつも、プログラミングの中核となる思考、設計、アーキテクチャの決定は、人間の介入が不可欠だと主張します。ツールに依存する「熟練工」になることを避け、真のスキルアップを図るには、人間による思考が重要なのです。この記事は、AI時代においても独立した思考を保ち、AIを補助ツールとして活用し、問題解決を通して成長し、より優れたエンジニアになることを促しています。それは進歩を拒否することではなく、プログラミングという技術を維持することなのです。

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開発

リスコフの置換原則:継承の真の意味

2025-01-22
リスコフの置換原則:継承の真の意味

この記事では、しばしば誤解されているSOLID原則の一つであるリスコフの置換原則(LSP)について詳しく解説します。古典的な長方形と正方形の問題を用いて、LSP違反の一般的なパターン、つまりサブタイプがベースタイプを完全に置換できないことを示します。著者は、LSP違反を回避するために、継承ではなくコンポジションとインターフェースを使用することを提唱し、支払い処理の実際的な例を示しています。予期しない例外の発生や、ベースタイプと矛盾する結果の返却など、一般的なLSP違反についても説明し、契約テストと明確な前/後条件を用いてLSPへの準拠を確保する方法を提示しています。最終的に、この記事はLSPが単なる継承以上のもの、つまり動作の互換性と期待値の充足に関わるものであることを強調しています。LSPに従うことで、より信頼性が高く保守しやすいコードを作成できます。

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