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日々の学習アウトプットと、技術や組織についての考えを発信する技術ブログ。ゲーム理論・プログラミング・AI など。
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新着記事 (1 / 7)
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AIコーディング slop の解剖 ── なぜ足すばかりで消せないのか
一応動くのに、全体としては劣化していく——AI が量産するコードの症状を4つの軸に整理し、その根っこにある「削除の証明ができない」という制約と、コストを誰が払っているかを実証データから読み解きます。
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現代の言語進化は同じ方向を向いている
記述量を減らすためではなく、表現できてしまう状態を減らすために構文は変わってきた——言語をまたぐ変化の共通ベクトルを読み解きます。
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型設計の考え方——不正な状態を作れなくする
型設計の目的はエラーを早く見つけることではなく——不正な状態をそもそも表現できなくして、確認そのものを不要にすることです。
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例外処理の書き方——捕まえる場所と捨てない情報
try/catch を書く技術ではなく、どこで捕まえてどこまで運ぶかの設計——例外処理の良し悪しはその一点で決まります。
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パターンマッチには強度の差がある
match と書ければ同じではありません——分岐の網羅漏れをコンパイラが教えてくれるかどうかで、機能としての価値が変わります。
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null を扱うときの注意点とベストプラクティス
null 安全は言語機能で自動的に手に入るものではなく——生成・伝播・消費の各段階で「不在」をどう設計するかの問題です。
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readonly と frozen は同じ意味ではない
不変性には「束縛の不変」と「値の不変」、そして浅いか深いかの軸がある——同じ readonly でも守る範囲が違います。
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失敗を返り値にするか、投げるか
例外と Result 型の違いは好みではなく、失敗を型に載せるかどうかの設計判断——処理漏れを誰が検出するかが変わります。
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「値がない」の表し方で言語は4つに分かれる
null 許容・nullable 型・Option 型——同じ「null 安全対応」に見えて、実際に違うのは値の欠如が検査されるタイミングです。
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プロンプトインジェクションはなぜ根本解決が難しいのか
プロンプトインジェクションが厄介なのは攻撃の巧妙さではなく、LLM が命令とデータを構造的に区別できないという設計上の性質にあります。
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LLM 時代の読解力劣化——「スキャン」が「読む」を置き換える日
AI が文章を構造化してくれる時代に、人が自分で意味を組み立てる能力はどう変質するか——読解力劣化の機序と、その先にある思考の空洞化を考察します。
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正しさの感覚を委託しないために——「確認しない人間」問題
ハルシネーションより怖いのは、それを確認しない人間の側の変化——「AI が言うなら合っている」という受け身の検証が常態化し、正しさを自分で判断する回路が錆びていく過程を考えます。
