学び 「デザインにおいて一票も入らない作品に価値はない」憧れの美大に入学したが、最初の授業で渡された一枚の赤いシールにきらきらキャンパスライフを打ち砕かれた… 美大に入ったら弱肉強食だった話

ドメイン駆動設計という用語が世間に広まってからかなりの年月が経過していますが、書籍を読んでもなかなか理解しにくい部分があると思います。私がソフトウェアエンジニアとして経験してきた中で、ドメイン駆動設計の難しいところについて私なりの説明をしたいと思います。最も重要なドメインとユビキタス言語の概念の誤解が広まっているように見受けられるので、そこを切り口にして説明します。ドメインは最初から分かるものではなく、理解が深まるにつれて設計も変わります。その変化を受け入れやすい構造を選ぶことが重要だということが、この記事の根幹となる考えです。 ドメインとユビキタス言語 ドメイン駆動設計の根幹をなす概念ですが、残念ながらEric Evansの書籍の説明は非常に分かりにくいです。この2つの概念は双対的な概念で簡潔に言い換えると以下のようになります。 ドメイン　業務に携わる人たちが同じ用語で意思疎通する業務範

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東京都心部を周回する山手線では、駅ごとにさまざまな発車メロディが設定されています。「Yamanote.fun」は、山手線各駅の発車メロディやドアの開閉音、列車の走行音、停車駅のアナウンスなどを延々とループ再生できるウェブサイトです。 Yamanote.fun https://www.yamanote.fun/ 「Yamanote.fun」にアクセスすると、最初の画面には「Tokyo(東京)」という駅名が表示されています。再生ボタンをクリック。 すると、東京駅の発車チャイムが鳴り始めました。 続いて聞こえるのは、ドアが閉まる音とチャイムの音。 走行時の環境音も聞こえます。 やがて「次は、神田。神田。お出口は左側です……」という車内アナウンスが流れました。 次に聞こえるのは、列車がホームに滑り込む時の環境音。 ドアが開いた時の音やチャイムの音も鳴ります。 そして、山手線内回りで東京駅の次である

テクノロジー 官公庁や企業向けだったオフィス統合環境「JUST Office 6 Pro」が個人向けに提供へ／PDF編集ツール「JUST PDF 6」を同梱

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政治と経済 れいわ新選組「解党」党名変更、執行部も解任…山本太郎氏は政治活動引退へ　道交法違反は反省 - 政治 : 日刊スポーツ

学び 「世界史でモンゴルはマイナー」と言われたが「モンゴルが世界史を作った」という話…世界史にとってモンゴルはなくてはならないが何故かモンゴル史はマイナーな不思議

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暮らし 東京に引っ越してきて感じたのは「京阪神と比べると食文化がそこまで発達していない」こと→共感、反論が入り乱れ、大議論に

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クラシルで、CPOをしている坪田です。 この記事は、「デザインハーネス」イベントで登壇した内容をnoteにしたものです。 チャレンジしたのは「Claude CodeでUIデザインを作りきれるか」。 「ハーネス」という仕組みを作ったことで、デザイナーではないPdMやエンジニアがClaude Codeでデザインシステム（DS）に沿ったUIを作れるようになり、すでにチームの運用として回っている。 この記事では、そこに至るまでに作った仕組みと、つまずいたポイントを共有する。 まず実物からこの通り、同じ依頼でも、ハーネスの有無で出てくるUIはここまで変わる。 この比較で頼んだのは、日本語で「レシピ一覧画面を作って」のひと言だけ。色もフォントも指定していないのに、右側はDSの思想に沿ったUIが出てくる。 出力は技術スタックに合わせられる。ウェブならHTML、アプリならSwiftのコードで、そのまま動く

相変わらず、機能コードとほぼ同量のテストが AI から生成されています。そしてコードを書いているのは今でも 99% AIです。私がやっているのは、後述するとおり「何を作るか」と「本当に正しいか」の判断だけ。 3ヶ月で足された主なもの： KaTeX 数式レンダリング（$$...$$） 内部 Markdown リンクのアプリ内遷移（[link](./other.md) をクリックすると履歴付きで移動） 起動高速化（数式を含まない文書では KaTeX を一切ロードしない遅延読み込み） 多言語対応（簡体字中国語 + System テーマ）← これは外部コントリビューターが入れてくれた セキュリティ体制（Dependabot / cargo audit / npm audit / 週次スキャン / SECURITY.md） 「その後」に起きた、地味だけど大きな変化 1. PRが来た（しかも中国から）

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アニメとゲーム デザイナーが「ずっとうまく言語化できなかった」という、黄色を「濃くする」と「暗くする」の違いを表したイラストが勉強になる…実は黄色は「濃くする」のが難しい色？

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AIエージェント活用やバイブコーディングの利便性と引き換えに発生する、月数万円のAPI課金に頭を抱えるユーザーは多い。このコスト問題を解決する現実解として、今「ローカルLLM」の存在感が増している。かつて「妥協して動かすもの」という立ち位置だったローカルLLMだが、直近で急速な進化を遂げ、今実用フェーズに突入しつつある。 ローカルLLMの普段使いを可能にした「4つの技術」を解説するとともに、各ローカルLLMモデルを活用するのにおすすめの機材も紹介する。