この記事では、著者が大規模言語モデル（LLM）を使用してCコードをRustコードに自動移植した経験について詳述しています。いくつかのアプローチを試した結果、トポロジカルソートとファジングテストに基づく戦略が非常に効果的であることがわかりました。Cコードのシンボルはトポロジカルにソートされ、LLMは各シンボルのRustバージョンとファジングテストケースを生成しました。出力の比較により、移植の正しさが検証されました。この方法により、Zopfli圧縮ライブラリをCからRustに正常に移植し、結果はCバージョンと完全に一致しました。完全に自動化されたものではありませんが、移植のコストと労力を大幅に削減し、大規模コードベースのメンテナンスとアップグレードに対する新しいアプローチを提供します。
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この記事は、数独ソルバーをケーススタディとして使用して、問題解決アプローチについて考察しています。かなりの労力を要したRon Jeffriesのテスト駆動開発（TDD）アプローチと、簡潔で効率的なPeter Norvigのソリューションを比較しています。著者は、普遍的な問題解決方法に反対し、適切なツールを選択し、継続的に新しいツールを学ぶことの重要性を強調しています。Entscheidungsproblemとの類似点を示しながら、この記事では直感と経験の役割を強調し、著者の個人的な問題解決テクニックを共有しています。
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著者は、Claude Codeを使ってCコードをRustに移植する際に、目の前の問題解決に没頭しすぎて、当初の目標を見失った経験を語っています。これは、多くのプログラマーが直面する「探索（新しい方法を試す）」と「活用（現在の問題を解決する）」のバランスの難しさを浮き彫りにしています。著者はこの問題への対処法として、様々な時間軸での振り返りの儀式を紹介しています。例えば、1時間ごとに1分間作業内容を記録したり、週に一度方向性を振り返ったり、年に一度キャリア全体を見直したりするなどです。これは、行き詰まりを防ぎ、時間とエネルギーを有効に使うための効果的な戦略です。
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