Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
メタプログラミングと生産性 / meta-programming
Search
erukiti
February 21, 2018
Programming
8
2.9k
メタプログラミングと生産性 / meta-programming
メタプログラミングを生産性向上手段の一つとして知っておくと、プログラマ人生が捗るかもしれません!
erukiti
February 21, 2018
Tweet
Share
More Decks by erukiti
See All by erukiti
Claude Codeを使って不確実性と戦う / claude-code-fights-uncertainty
erukiti
10
3.5k
Claude Code活用において、メンタルモデルを変える必要がある / rethinking-claude-code-mental-models
erukiti
20
13k
AIとの対話で加速する学び / ai learnig
erukiti
1
650
コーディングエージェントを作ってるけどうまくいかなかった話 ~あるいは二ヶ月本気でコーディングエージェントと向き合った話~ / Two Month Agent Struggle
erukiti
38
19k
Gemini 2.0 Flashで実現する高コスパAI開発 〜実践的プロンプトエンジニアリングと文書管理システムの実装例〜/gemini-2.0-flash-prompt-engineering
erukiti
17
6.6k
LLMをねじ伏せる/Conquer the LLM
erukiti
0
230
鮮度が高すぎて世界で誰も正解を見つけてない課題に取り組んでいる/ Freshness issues
erukiti
1
890
実演TypeScript + GitHub Copilot
erukiti
9
4.5k
Function Calling対応Playgroundを作って検証してみた/LLMMeetup#3
erukiti
0
560
Other Decks in Programming
See All in Programming
マイコンでもRustのtestがしたい その2/KernelVM Tokyo 18
tnishinaga
2
2.3k
Vibe coding コードレビュー
kinopeee
0
450
GitHub Copilotの全体像と活用のヒント AI駆動開発の最初の一歩
74th
7
2.9k
Infer入門
riru
4
1.5k
兎に角、コードレビュー
mitohato14
0
130
「リーダーは意思決定する人」って本当?~ 学びを現場で活かす、リーダー4ヶ月目の試行錯誤 ~
marina1017
0
220
tool ディレクティブを導入してみた感想
sgash708
1
130
実践!App Intents対応
yuukiw00w
1
280
DockerからECSへ 〜 AWSの海に出る前に知っておきたいこと 〜
ota1022
4
1.1k
生成AI、実際どう? - ニーリーの場合
nealle
0
110
What's new in Adaptive Android development
fornewid
0
140
0から始めるモジュラーモノリス-クリーンなモノリスを目指して
sushi0120
1
280
Featured
See All Featured
KATA
mclloyd
32
14k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
33
2.4k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
301
21k
A better future with KSS
kneath
239
17k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
36
6.8k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1031
460k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.4k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.9k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Transcript
ϝλϓϩάϥϛϯάͱ ੜ࢈ੑͷ NFUBQSP@FT !FSVLJUJ
ࣗݾհ w FSVLJUJ 5XJUUFS (JUIVC 2JJUB .FEJVNͳͲ w Ҿ͖͜ΓؾຯϑϦʔϥϯεΤϯδχϟʔ
ڭࡐ࡞ͱ͔ ϥΠλʔͬΆ͍ײ͡ͷ͜ͱʜ w όοΫΤϯυϝΠϯ ϑϩϯτΤϯυɾΠϯϑϥͳͲ w ͖ͳݴޠ5ZQF4DSJQU ͱ͍͏͔ܕͷ͋Δ&$."4DSJQU w ಉਓࢽಉਓࢽۀԽಉਓࢽಉਓࢽ ߹ಉࢽ ۀԽਐߦத߹ಉࢽࣥචதˍಉਓࢽࣥචத
+4FSͱͯ͠৽ࢀऀ w &MFDUSPOͷҝʹ+BWB4DSJQUΛ࢝ΊΔ w $P⒎FF4DSJQU&45ZQF4DSJQU &4&4 'MPX5ZQF4DSJQU w %0.$44ͳͲͷݟ͕গͳ͍
͖ͬΆ͍ح৺Ԣ w ڈޙ͔ΒͷྲྀΕ ϑϨʔϜϫʔΫ࡞ϝ λϓϩάϥϛϯά҉߸௨՟ɾϒϩοΫνΣʔ ϯɾίϯϐϡʔλϏδϣϯ w ࠷ۙͪΐͬͱϝλϓϩάϥϛϯά͔ΒΕ͍ͯ ͨʜɻʢ"45ຊͷۀԽ͕ετοϓதʜʜ
w కΊΓۦಈ։ൃɺకΊΓۦಈࣥචɺษڧձۦ ಈษڧ
NFUBQSP@FT w ڈळࠒͷ+BWB4DSJQUࡇΓͷ࣌ʹQPUBUPE͞Μͱ ॳΊͯ͋ͬͯɺͦͷ͋ͱʮͳΜ͔ษڧձ։࠵͠· ͤΜ͔ʁʯͱ͓͕͚ͯ͠Βͬͨ w ͪΐͬͱ͍ͨͨͯͯ͠ɺ݁ہ݄ʹೖͬͯϝλ ϓϩͷษڧձΓ͍ͨͰ͢ʂͱݴͬͨΒ։࠵͕ܾ ఆ͠·ͨ͠ɻ w
৭ʑ͍͚ͬͯͨͩͯ΄Μͱ͋Γ͕͍ͨݶΓͰ͢ʂ
͘͞ΒΠϯλʔωοτ͞Μ ձͷ͝ఏڙ ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·͢ʂʂ
ΞδΣϯμ w ϝλϓϩάϥϛϯάͱԿ͔ w ੜ࢈ੑ w దͳબࢶͷҰͭͱͯ͠ͷϝλϓϩάϥϛ ϯά
None
ྫ w %#εΩʔϚఆ͔ٛΒɺσʔλϞσϧϦϙδ τϦύλʔϯΛࣗಈੜ w σʔλϞσϧ͔Β42-จΛࣗಈੜ w %4-Λݩʹύʔαʔ ߏจղੳث
Λੜ w ؔΛड͚औͬͯ߹͢Δؔ
ྫ w -JTQΈ͍ͨʹߏจΛࣗͰఆٛͰ͖Δݴޠ w 4DBMBͷϚΫϩ w ςϯϓϨʔτݴޠ ಛʹνϡʔϦϯάશͳ ͭ
w ϦϑϨΫγϣϯ ಈతʹใΛऔಘͨ͠Γॻ͖ ͑ͨΓ
˞ͨͩ͠ɺҙ͠ͳ͍ͱ ؆୯ʹࠇຐज़ ෛͷҨ࢈ʹͳΓ·͢
ͦͦϝλͱʁ
None
༷ʑͳϝλ w ࡞தͷΩϟϥ͕࡞ͷ֎ʹݴٴ͢Δʮϝλ ൃݴʯ w σʔλຊମʹରͯ͠σʔλΛཧ͢ΔͨΊͷ ใΛ༩͢Δʮϝλσʔλʯ w ྲྀߦΓͷσοΩΛલఏͱͨ͠ಛघͳઓུΛલ ఏͱ͢ΔσοΩߏஙʮ˓˓ϝλσοΩʯ
None
நͱ۩ w ϓϩάϥϛϯά ཁ݅ఆ͔ٛΒίʔσΟϯά· Ͱશ෦ؚΊΔ ɺେମநͱ۩ͷߦ͖དྷ ਓؒ χʔζϏδωεϩδοΫɺཁ݅ ઃܭ ΞʔΩςΫνϟͳͲେ͖ͳઃܭ
ৄࡉઃܭ ͬͱৄࡉʹ;Έ͜Μͩઃܭ ൚༻࣮ ൚༻ͷߴ͍ίʔυ ݸผ࣮ ৄࡉͳࣄʹ౿ΈࠐΜͩίʔυ
நͱϝλϓϩάϥϛϯά w ந͕ߴ͍ɺߴϨϕϧϓϩάϥϛϯάͬͯ ੑೳ͕མͪͦ͏͚ͩͲɺϝλϓϩάϥϛϯά Ͱίʔυੜ͢Εʜ w ϝλϓϩάϥϛϯάͬͯͦ͠͏ʹࢥ͑Δ͚ ͲɺৗతʹநԽͱ͔ͬͯΔϓϩάϥϚ ʹͱͬͯ͞΄Ͳқͷߴ͍ͷͰͳ͍ ͷͰʁʁ
None
None
ϓϩάϥϚͷੜ࢈ੑ w ͔͔ͬͨ࣌ؒ ίετ ʹର͢ΔɺՌͩͱࢥ ͏͕ɺࢦඪ͕͍͠ ίʔυͷߦʁ͍͡Γ ͢͞ʁ࣭ʁṶֹ͔ͬͨۚʁ w
Ͱ૬ରతʹࢉग़Ͱ͖Δ ಉ͜͡ͱΛୡ ͢Δͷʹཁ͢Δ࣌ؒͷࠩ w ഒʙഒͷࠩΛ࣋ͭਓ͕͍Δͱ͍ΘΕΔ
ͦͦ ͳͥੜ࢈ੑʹେ͖ͳ͕ࠩ͋Δʁ w ݸʑਓͷೳྗࣗମ͕ഒͷࠩΛੜΈग़ ͢ͷ͔ʁ w ಉ͡ࢥߟํ๏ͳΒ ࢥߟ͕ഒͷਓ͕ؒ ͍Δͱߟ͑ʹ͍͘ w
εϖοΫͷҧ͍ΑΓɺΓํͷҧ͍ͷํ͕ ܾఆతͳࠩʹͳΔͷͰʁ
తୡʹͱͬͯ࠷ݶͳ ఔ͚ͩΛಥ͖٧ΊΕ ͦΕ͕࠷ͳͷͰʁ
Α͋͘Δແବ w ͦͷ࣌ͰΒͳ͍͍ͯ͘͜ͱΛ͍ͬͯΔ w ͦͷ࣌Ͱͬͯͳ͍ͱ͍͚ͳ͍͜ͱΛ͍ͬͯͳ ͍ w ࣺͯͨํ͕ૣ͍࣌ʹɺແཧʹ࠶ར༻ w ෆඞཁʹ
ͳઃܭɺίʔυ w ΑΓΑ͍ख๏ɾಓ۩͕͋ΔͷʹΒͳ͍ɺ͑ͳ͍
ແବΛ͙ w ਖ਼͍͠ఔཧ ಛʹઓུͷޡΓΛઓज़ͰऔΓ ͞ͳ͍͜ͱ͕ॏཁ w ΑΓޮతͳखஈΛબΔΑ͏ʹखࡳΛ૿ ͢ w
ͦͷத͔ΒదͳબΛ͢Δ
ແବΛ͙ w ਖ਼͍͠ఔཧ ಛʹઓུͷޡΓΛઓज़ͰऔΓ ͞ͳ͍͜ͱ͕ॏཁ w ΑΓޮతͳखஈΛબΔΑ͏ʹखࡳΛ૿ ͢ w
ͦͷத͔ΒదͳબΛ͢Δ ༩͑ΒΕͨࡋྔ͕গͳ͗͢Δ߹ స৬Λߟ͑ͨํ͕͍͍͔͠Ε·ͤΜ ἤΓ
None
ϝλϓϩάϥϛϯάʹ ͍͔ͭ͘छྨ͕͋Δ
ϦϑϨΫγϣϯػೳ w ϝιουݺͼग़͠ϓϩύςΟΞΫηεΛIBDL ͢Δ w ຊདྷΒͳ͍͍ͯ͘ใΛऔಘͨ͠Γॻ͖ ͑ͨΓ
None
$ cat test.js class Hoge {} const hoge = new
Hoge() const fuga = new Proxy(hoge, { get(target, name) { console.log(`${target}の${name}をgetしにきやがりました`) return 'みせねーよ!' }, set(target, name, value) { console.log(`${target}の${name}に${value}をsetしにきやがりました。ふてえ やろうだ!`) } }) console.log(fuga.x) fuga.y = 10 $ node test.js [object Object]のxをgetしにきやがりました みせねーよ! [object Object]のyに10をsetしにきやがりました。ふてえやろうだ!
੩తͳͷ߹Θٕͤ w #BCFMͱ͔ w 8FCQBDLͱ͔ w QFHKTͱ͔ w CBCFMSFHJTUFS SFRVJSFIBDL
ϦϑϨΫγϣϯΛΘͳͯ͘ w ؔܕݴޠͷઃܭࢀߟʹͳΔ w ݴޠ%4- +4ͩͱදݱͮ͠Β͍͔ͳʜ w 03Ϛούʔͱ͔ʁ
ϝλϓϩάϥϛϯάΛؚΊͯ ݸʑͷख๏બࢶͷҰͭ
ݸਓతײ w ۩తͳίʔυΛ͍͍ײ͡ʹݮΒͭͭ͠ɺແବͳநԽΛ ͠ͳ͍ͱ͍͏όϥϯεײ͕֮؊ w ߴϨϕϧϓϩάϥϜʹੑೳతແବ͕͋Δͱ͍ΘΕΔ͚Ͳ ϝλϓϩάϥϛϯάʹΑΔίʔυੜͰ͋Δఔ͛Δ w ۩తͳίʔυΛݮΒ͢खஈͱͯ͠ϝλϓϩ͕ͬͱධՁ ͞Ε͍͍ͯͱࢥ͏Μͩʜʜ
w %3: ,*44 :"(/*͋ͨΓͷݪଇେ͖Ͱ͢
·ͱΊ w ϝλϓϩάϥϛϯάϓϩάϥϜΛѻ͏ϓϩάϥϜ w ͦ͠͏͚ͩͲͦ͏Ͱͳ͍ ߹ʹΑͬͯ໘ͩͬͨΓ ࠇຐज़ʹͳΓ͕ͪͰ͋Δ͚Ͳ w நͱ۩Λߦ͖དྷ͢Δͷ͕ϓϩάϥϚ
w ੜ࢈ੑͦͷόϥϯεͷऔΓํʹେ͖͘ࠨӈ͞ΕΔ ࣋ w ϝλϓϩάϥϛϯάόϥϯεͷྑ͍நԽΛΔखஈͷ ͻͱͭ
͝ΊΜͳ͍͞ DPOOQBTTϖʔδʹॻ͍ͯͨ ਅͷ%3:࣍ͷωλʹ͠·͢ʂʂ ࣍ɺ͋Εʂ
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠