Yet Another Organic Software Engineer. ボルダリング/クライミングが好きです。お誘い待ってます。
東京
Joined June 2009
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何周かまわって翻訳ツールはGoogle翻訳に落ち着いてしまった。すぐ開ける、インクリメンタルに翻訳、速い、自分の用途にはこれで十分。本格的に英文書くときは英語だけでなく内容についてもAIと相談することになるので普通にGPTやClaudeになる。
これからウェブのエンジニアになる人は例えば React を習得できるのだろうか。AI が書くから直接書く必要のない FW を気合い入れて学べるんだろうか。 FW 全般、もっというと言語全般そうかもだけど。ウェブのエンジニアという職種がそもそもあるか分からないが。
これはちょっと分かる。コードが人間にとって読みやすいかをレビューするのは無意味になりつつある。彼らAIが扱いやすいコードと人間が扱いやすいコードは近いけどでも同じじゃない。彼らは語彙力も設計知識も人間よりはるかに豊富だから、そういう知ってることをわざわざ説明したり詳らかにする書き方は冗長でしかない。ベースラインの知識と理解力が違う。あと、ワーキングメモリーが我々よりめちゃでかいから、人間のワーキングメモリーに収まるように配慮した粒度のスコープや関数やファイルサイズの切り方が無意味。こういうあたり。
We need to reconsider our priors on code readability.
Humans, compared to agents, are pretty slow at understanding large quantities of text. So in the old days, readability was important so the human could efficiently grok what was going on.
So readability now comes down to:
1. Can a human, if needed, jump in and understand the code
2. Does the code use the same domain language as the human describing the code?
1 helps with observability and the occasional spot checks you need to do on important PR's. 2 helps the agent translate the words you use into code changes.
In other words, readability is now a nicety, not a necessity.
The way agents 'read' code is different - good agents are all about gathering data about how the code works. They'll prod around with it, execute parts of it.
So 'readability' to agents really means 'verifiability'. How easy it is to mess about with that code to see it working.
Let's take this scenario:
- You have a huge module in your codebase that uses all sorts of complex performance tricks
- It has 100% test coverage
A talented human would need an hour or two to get comfortable working in that module.
An agent needs zero time. They verify it with the tests, poke about a bit, and they're good to go.
The takeaways:
- When judging a module (or a codebase), don't think about how easy the code is to read
- Instead, think about how easy it is to verify
- Design your codebase so modules can be tested and verified independently
- Feel free to sacrifice a bit of readability for performance
- Cyclomatic complexity and function size don't matter to agents
気持ちは分かる。
信憑性よりも分かりやすさ。レビューの文字コメントより、SNSのコメントや動画が分かりやすいし、それよりもAIの説明のほうが分かりやすい。
商品情報、若年層はインフルエンサーより生成AI信頼 サイバー調査
nikkei.com/article/DGXZQOUC3…
レビューを完全に自動化するより全体を自分でコントロールできるこのスタイルのほうが自分も合ってる。今のところは。
"入力欄で /relay と打ち、「この設計をレビューして」などと添えると、会話をもう一方へ渡せる。経緯を説明し直したり、長い回答をコピーして貼り付けたりする手間が減る。（中略）ちょっと気になる段階でも、別のAIに意見を聞きやすくなった。"
素敵なレビュー！
kwmr.me/2026/11/03/ai-relay-…
"Weight-Space Programming"
LLMはLLMのNNを読み解けるってこと？すごい。DeNAの塩基配列とかももう読ませたら読めたりしちゃんじゃないかな
We asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B weights to improve math.
It directly changed only 0.016% of weights, fixing 0.8B's reasoning loops & improving math up to 6x and even instruction following 3x, without gradients or training.
We call this Weight-Space Programming: frontier LLMs can now natively read/write neural network weights! 🧵
Blog: rikiyat.github.io/blog/weigh…
Readers added context they thought people might want to know
LLM was given weights explicitly as text in prompt and used code/forward passes (per authors' logs) to ablate Qwen looping direction, a known thinking-mode issue per model card. Primarily fixed repetition in that mode, not general 'natively' improving weights/math.
rikiyat.github.io/blog/weight-sp…
github.com/RikiyaT/lm_und…
huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-0…
huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.…
GitHub Org の設定にこんなの前からあったっけ？ lock ファイル機能ができてから？有効化したいけど、既存リポジトリ全部対応してからがいいのかな
"Require actions to be pinned to a full-length commit SHA"
MuseやGrok Botとかのパーソナルエージェントも職場やプライベートやファミリーマターやらで使い分けたくなる。そうなると彼らを統合する上位ほエージェントが欲しくなり、それ分けた意味があるんだっけ
エージェントを階層化する目的は役割分担であるべきで、情報統制が動機だとなんかうまくいない？という最近の気付き。人間の組織設計と同じだわこれ
hata retweeted
🗓 Just two weeks left until Svelte Summit in Ljubljana on Nov 19-20, and the swag manufacturing is in full progress! Will I see you there? :-) #svelte #sveltesummit
ホットな脆弱性に対してあえてただ塞がず、そこを突いてきたクライアントやホストを記録や隔離して共有し合うような仕組みとSaaSそういうのは技術的には置いといて法的に難しい？こういうのも「ハニーポット」の範疇なんでしょうか？
"麻雀というのは、みんなで同時に水を張った洗面器に顔を突っ込んで、最後まで顔を上げなかったやつが勝つ"
最近ほんとたまに麻雀に取り組んでるんだけど、ボルダリングとはほんとうに正反対。1人きりで客観的にレベル付けされた静的な壁に向かい合う競技とバラバラで未知数な多人数と運要素の強い駆け引き。
bunshun.jp/denshiban/article…
AI時代のペアプロはどんなかたちなのか？ずーっと引っかかってたけど、よく考えたら codex/claude を開いてコーディングしてるのがまさにAIとのペアプロか。クラウドのエージェントが逆に個別自律のコーディング。
hata retweeted
自分も同意ですね。
結局、Tailwindが不要な人って、デザインシステムやテーマ設計を自分で構築・維持できる人なんだと思います。
逆にそれができない人にとっては、Tailwindのような既成の設計体系は非常にありがたい存在ですよね。
AIがCSSを自由に生成できるようになっても、何を生成してよいかという制約や統制は依然として必要なわけで、むしろ生成量が増えるほど、その価値は高まる気がします。
結局、AIが代替するのはCSSを書く作業であって、デザイン上の意思決定や統制ではないんですよね。
Tailwindが不要になるのは、CSSをAIが書けるようになったときではなく、その統制を別の仕組みで実現できるようになったときなんだと思います。
hata retweeted
this is f***ing gold
SpaceXAI engineer Lauren Tan shows how pstack works:
start with /poteto-mode to route the task through the right playbook
> Define the task
goal / constraints / observable_success
/poteto-mode selects the playbook. skills such as /how, /why and /architect supply context and design work when needed
> Verify the running app
/create-verification-skill
Builds and trials a repo-specific procedure:
launch → doctor → drive → evidence → cleanup
The proof depends on the change:
→ UI: complete the affected user journey
→ CLI: capture the command, output and exit status
→ storage: read back the written value
→ performance: compare profiles under equivalent conditions
> Hand off the tested change
tested_commit / diff / commands + results / evidence_paths
Failed checks send the change back for repair
Unavailable checks stay listed under unverified_checks, with the missing dependency explained
> Prevent recurring failures
/reflect - captures the lesson
/correct - helps encode it through architecture, types, lint, CI or tests
predictable mechanical work moves into scripts so the next run can reuse it
Save this to spend less time supervising fixes ↓
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React 19.3 で、ViewTransition での遷移時に、
loading=lazy 指定なしの img （つまり、above the fold の画像）について、デフォルトで読み込みが完了するまで遷移を完了せずとどまる
って挙動が入ったらしいけど、他の FW は多分そんな細かい所まで対応してないはず
