Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
リモートワークの話
Search
Naoya Ito
October 31, 2014
Technology
18k
90
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
リモートワークの話
#kuniakirb で話したリモートワークについての資料です
Naoya Ito
October 31, 2014
More Decks by Naoya Ito
See All by Naoya Ito
アルゴリズムは何を圧縮しているのか ─ Haskell から育った「圧縮代数」というメンタルモデル
naoya
16
4.3k
Haskell を武器にして挑む競技プログラミング ─ 操作的思考から意味モデル思考へ
naoya
13
4.7k
Haskell でアルゴリズムを抽象化する / 関数型言語で競技プログラミング
naoya
21
8k
Functional TypeScript
naoya
19
6.9k
TypeScript 関数型スタイルでバックエンド開発のリアル
naoya
77
38k
シェルの履歴とイクンリメンタル検索を使う
naoya
16
6.8k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
91
87k
関数型プログラミングと型システムのメンタルモデル
naoya
63
110k
TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
29
38k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Amazon Quick on DesktopがIAM Identity Centerで動かない理由
yukiogawa
0
160
From Vanilla Kubernetes to a Batteries-Included Platform: Developer Experience at 1,300+ Clusters
yosshi_
0
680
synctest時代のhttptest Go 1.27で変わるHTTPサーバテストの裏側 / go conference2026 synctest and httptest
budougumi0617
1
2.6k
OpenTelemetry eBPF Instrumentationの舞台裏 / Behind the Scenes of OpenTelemetry eBPF Instrumentation
ymotongpoo
4
1k
DEFCON34-Write-up_HYCu-MYCu
daikiokazaki
0
150
スクラムで身についていた動き方を、XPで捉え直してみた
codmoninc
PRO
1
350
こんなアーキテクチャ図は嫌だ BEYOND THE TIME: 半年後の自分へ贈る15のメッセージ / 15 of Anti-pattern in AWS Architecture Diagrams
naospon
3
310
研究開発部の紹介 / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
4
25k
2026-09-11 【Snowflake World Tour Tokyo 2026】Snowflakeを起点に、AI Agentが自律稼働し続ける未来へ / Driving AI Agents with Snowflake
civitaspo
0
310
SQL文一行も書けない人事がCortexもろもろを使って人事業務を楽にしてみる
ponponmikankan
1
220
『止めない』を設計する — 制約の中で、事業の根幹を支える判断
hiroyaterui
0
270
2026-09-10 【Snowflake World Tour Tokyo 2026】dbt Core と Snowflake で実現する多層的なデータガバナンス / Multi-Layered Data Governance Powered by dbt Core and Snowflake
civitaspo
0
320
Featured
See All Featured
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
330
Docker and Python
trallard
47
4.2k
How To Speak Unicorn (iThemes Webinar)
marktimemedia
1
570
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.4k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.2k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
2.2k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
410
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.6k
Believing is Seeing
oripsolob
1
210
For a Future-Friendly Web
brad_frost
183
10k
Navigating Team Friction
lara
192
16k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
9.2k
Transcript
ϦϞʔτϫʔΫͷ /BPZB*UP ,BJ[FO1MBUGPSN*OD ୈճ,VOJBLJSC
ϦϞʔτϫʔΫ
None
None
·͕͖͑ • ϦϞʔτϫʔΫΛͯ͠ޚࣾͷΑ͘ ͳΓ·ͤΜ – ৬ڥ͕շదʹͳΔ͔ • ϦϞʔτϫʔΫ͢ΔͳΒใڞ༗ͱ͔Ί ͪΌॏཁͰ͢ – ͠ͳ͚ͯͩ͘Ͳ
,BJ[FO1MBUGPSNͷ ϦϞʔτϫʔΫ
,BJ[FO1MBUGPSN*OD "#ςετΫϥυαʔϏεΛ։ൃ͢Δ໊ఔͷελʔτΞοϓ
౦ژ େࡕ ژ 4' όϦౡ ϚΠΞϛ
ேձ
4MBDL
ใڞ༗
4RXJHHMF
(JUIVC
$IBU0QT
ϦκʔτϫʔΫ
ͳΜͰϦϞʔτϫʔΫ • 0QUJNJ[JOHGPS)BQQJOFTT
Α͍͜ͱ • ϥογϡ͕ͳ͍ ௨ۈͷۤ࿑͕ͳ͍ Ո ͱ͍ΒΕΔŋŋŋ – ·͋ͦ͏͍͏ͷ͋Γ·͕͢ • ຊ࣭తʹŋŋŋ
– ৴པΛϕʔεʹࣗతʹಈ͘͜ͱ͕Ͱ͖Δ – ࣗͷڥΛࣗͰσβΠϯ͢Δࣗ༝
None
ޡղ͞Ε͕ͪͳ͜ͱ
ΦϑΟεͳ͍ͷ ͋Γ·͢ɻ ݁ߏΦϑΟε དྷͯ·͢Αʙ
ձٞͳ͍ͱָ͔ͦ͏Ͱ͢Ͷ ͍͍ɻ ର໘ͰΊͪΌ ͠·͢͠ ू·ͬͯϛʔ ςΟϯάͱ͔࡞ ۀͱ͔͠·͢Α
ग़ࣾ࣌ؒͱ͔ࣗ༝ͰେৎͰ͔͢ ேձͷܾ࣌ؒ ·ͬͯ·͢
ϦϞʔτ جຊతʹ ͍͠ • ΈΜͳ͕ಓ۩Λ͍͜ͳ͢ඞཁ • ใڞ༗͢ΔจԽ • ࣗൃతࣗతʹࣄΛ͢ΔจԽ •
ࣗݾཧ
ϦϞʔτϫʔΫͰ͋Γ͕ͪͳ͜ͱ • ΦϑΟεͰޱ಄͚ͩͰҙࢤܾఆ • ͙͢ʹฦࣄ͕དྷͳ͍ͰΠϥΠϥ • ϦϞʔτϫʔΫڥΛ࡞Δͷ୭͔ͷ ࣄɺࣗڥΛڗड͢Δଆ • Կ͔ࣦഊ͢ΔͱϦϞʔτϫʔΫͷ͍ͤ
ҰͭҰͭͷʹ͖ͪ Μͱ͖߹ͬͯɺஸೡ ʹղܾ͍ͯ͘͠ඞཁ
None
None
ਪનਤॻ ϦϞʔτϫʔΫҰےೄ Ͱ͍͔ͳ͍Αɺͱॻ͍ ͯΔɻͰɺϦϞʔτ࠷ ߴώϟοϋʔΈ͍ͨͳຊ ͳͷͰͦ͜ҙ
ਪનεϥΠυ https://speakerdeck.com/cobyism/how-‐github-‐works-‐github-‐kaigi-‐tokyo-‐2014�
5*14
ಓ۩ʹͩ͜ΘΔ ΦϑΟε͔ΒϦϞʔ τͷਓͱ͢༻ શମձٞ༻
إ͕ݟ͑ͳ͍ͳΒݟ͑ΔΑ͏ʹ
ใڞ༗ͱͯେࣄ ใڞ༗ؒΛ૿͠ ͍ͯ͘औΓΈɺॏཁ
ͳΜͰςΩετʹɻ ͦ͜ʹ࣌ؒ͏ ใΛด͡ࠐΊ͍ͯ ͚ͳ͍ɻͦ͜ʹݖҖ͕ ൃੜ͢Δ
ͯ͢ʹ63-Λ
None
ʮேձͷ͠ํʯͱ͔ΧΠθϯ
ࠜੑͰͳ͘Ͱղܾ͢Δ ேձʹ࣌ؒ௨Γʹਓ͕ ू·Βͳ͍ˠCPUʹ લΞφϯεͤ͞ ΔΑ͏ʹ
ϦϞʔτ͡Όͳ͍ਓʹ ͪΌΜͱίϛϡχέʔγϣϯͯ͠ Θ͔ͬͯΒ͏ • ʮ͍͋ͭΒϚδͰϦϞʔτͷ͜ͱΘ͔ͬͯ Ͷ͑ͳʯͱ͔ݴ͍ग़ͨ͠ΒऴΘΓ • )35
ϦϞʔτϫʔΫͳ͔ͳ͔Ұے ೄʹ͍͖·ͤΜɻ Ͱɺ͏·͍͘͘ͱָ͍͠Ͱ͢
ओு͍ͨ͜͠ͱ • ʮωοτ͕͋Ε౦ژʹ͍ͳ͍͍ͯ͘ʯʮϏσΦձ͕ٞ͋Εର໘ ͷձٞཁΒͳ͍ʯ͜͏͍͏ۃʹࣖΛିͯ͠μϝ – ౦ژʹ͔͠ͳ͍ྲྀߦɺۭؾ – ର໘Ͱ؆୯ʹΘΔͷʹը໘ӽ͠ͰΘΒͳ͍Կ͔ •
ͯ͢ͷࣄ͕ࣗͷೝͷൣғʹ͋ΔͱͰࢥ͍ͬͯΔ – ಄Ͱߟ͑ͯΔΑ͏ʹ͍͔ͳ͍ – ձࣾͱ͍͏Έ͕ ຊདྷ ࣄΛεϜʔζʹਐΊΔͨΊͷϑϨʔϜ ϫʔΫͳΜͩͱ͍͏͜ͱΕͣʹ • ͳΜͰ͔ΜͰؾʹೖΒͳ͍ط֓೦Λյ͍͍ͤͬͯͷͰͳ͍ • ϦϞʔτϫʔΫʮձ͕ࣾݏͳਓʯͷͨΊͷؙͰͳ͍ – ର໘Ͱձ͏͜ͱ සൟʹ ͋Δ͠ɺ࣌ؒἧ͑Δ͠ɺҿΈʹߦ͘͜ͱ ͋Δ͠ɺҰಉʹू·Δ͜ͱ͋Δ
ιϑτΣΞ։ൃνʔϜε ϙʔπͰ͋Δ 5FBN(FFL νʔϜ͕ͯ͢