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
ユーレカ!
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Naoya Ito
June 27, 2015
Technology
7k
28
Share
ユーレカ!
ハッカーズチャンプルー 2015 #hcmpl での発表資料です
Naoya Ito
June 27, 2015
More Decks by Naoya Ito
See All by Naoya Ito
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
11
3.2k
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
7.7k
Functional TypeScript
naoya
18
6.7k
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
6.7k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
91
85k
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
37k
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
67
25k
Other Decks in Technology
See All in Technology
VespaのParent Childを用いたフィードパフォーマンスの改善
taking
0
270
Oracle Cloud Infrastructure presents managed, serverless MCP Servers for Oracle AI Database
thatjeffsmith
0
120
アプリブロック機能のつくりかたと、AIとHTMLの不合理な相性の良さについて
kumamotone
0
100
AIが自律的に働く時代へ Amazon Quick で実現するAIエージェント紹介
koheiyoshikawa
0
190
Anthropic「Long-running a gents」をGeminiで再現してみた
tkikuchi
0
790
Oracle Cloud Infrastructure:2026年4月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
0
370
サンプリングは「作る」のか「使う」のか? 分散トレースのコストと運用を両立する実践的戦略 / Why you need the tail sampling and why you don't want it
ymotongpoo
3
130
要件定義の精度を高めるための型と生成AIの活用 / Using Types and Generative AI to Improve the Accuracy of Requirements Definition
haru860
0
310
GKE Agent SandboxでAIが生成したコードを 安全に実行してみた
lamaglama39
0
210
独断と偏見で試してみる、 シングル or マルチエージェント どっちがいいの?
shichijoyuhi
1
250
The 7 pitfalls of AI
ufried
0
200
ハーネスエンジニアリング入門
knishioka
0
130
Featured
See All Featured
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
3.9k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.4k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
560
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
190
Designing for Performance
lara
611
70k
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.5k
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
140
Docker and Python
trallard
47
3.8k
BBQ
matthewcrist
89
10k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.4k
Transcript
ϢʔϨΧʂ /BPZB*UP ,BJ[FO1MBUGPSN *OD ϋοΧʔζνϟϯϓϧʔ
h"ps://twi"er.com/yugui/status/612956753588719617
͋Δ͋Δ • γϟϫʔཋͼͯͨΒղܾࡦࢥ͍͍ͭͨ • ͻ͛ంͬͯͯࢥ͍͍ͭͨ ͦͯ͠Εͨ • ௨ۈதʹΞΠσΞࢥ͍͍ͭͨ •
Ұ൩৸ͨΒӕͷΑ͏ʹ؆୯ʹղ͚ͨ
ۮવͳΜͰ͠ΐ͏͔
ݪஶॳ൛
ΞΠσΞͷ࡞Γํ σʔλूΊ σʔλͷ뱌 σʔλͷΈ߹Θͤ ϢʔϨΧʢൃݟͨ͠ʂʣͷॠؒ ΞΠσΞͷνΣοΫ h"ps://ja.wikipedia.org/wiki/アイデアのつくり方
Ͳ͏Βۮવ͡Όͳ͍Β͍͠ ࣅͨΑ͏ͳ͜ͱॻ͍ ͯΔจݙ͕݁ߏ͋Δ
σʔλूΊ σʔλͷ뱌 σʔλͷΈ߹Θͤ ϢʔϨΧʢൃݟͨ͠ʂʣͷॠؒ ΞΠσΞͷνΣοΫ h"ps://ja.wikipedia.org/wiki/アイデアのつくり方 ͷѲ ͷߏԽ
՝ʹ͍ͭͯߟ͑Δͷେࣄ
ਓຊͷʹͨͲΓண͘Α͏ʹ۷ ΓԼ͛Δ͜ͱΛͤͣʹɺ͋·Γʹ҆ қʹද໘্ͷͷΈΛݟͯ͠·͏ͷ ͩ ᴷʰ୭ͷͨΊͷσβΠϯ ૿ิɾվగ൛ʱ
ΤϯδχΞͷѱ͍บ • ΛͪΌΜͱཧղ͠ͳ͍͏ͪʹղܾࡦ Λߟ͑ͯ͠·͏ – (JU)VCͰ৫͕͏·͍͘͘ʂ ͍͖·ͤΜ – εΫϥϜͳΒ͍͍͕Ͱ͖Δʂ Ͱ͖·ͤΜ
– ͦΕ7JNͰͰ͖ΔΑʂ ͏Δͤʔ
バリューのある 仕事 解の質 イシュー度 ʰΠγϡʔ͔Β͡ΊΑᴷతੜ࢈ͷʮγϯϓϧͳຊ࣭ʯʱ
None
ൃࢄͱऩଋ ʰ୭ͷͨΊͷσβΠϯ ૿ิɾվగ൛ʱ
ʮͦ͏͔ʙɺͬͺखΛಈ͔͢લ ʹ՝͔ΒೖΔͷ͕͍͍ͷ͔ʙʯ
None
ᴷʰॐɾපݪەɾమ Լ ʱ ࣮ࡍͷൃ໌ͷଟ͘ɺਓؒͷح৺ͷ࢈Ͱ ͋ͬͯɺԿ͔ಛఆͷͷΛ࡞Γग़ͦ͏ͱͯ͠ੜ Έग़͞ΕͨΘ͚Ͱͳ͍ɻൃ໌ΛͲͷΑ͏ʹԠ ༻͢Δ͔ɺൃ໌͕ͳ͞Εͨ͋ͱʹߟ͑ग़͞Ε ͍ͯΔɻ ΤδιϯͷԻػɺ ࣗಈंɺඈߦػŋŋŋ
͑ͬ
͜ͷໃ६ŋŋŋ
࡞ՈըՈݐஙՈ͕ɺΓͳ͕Β࡞Λ ཧղͯ͠Ώ͘ͷͱಉ͡ͰɺϓϩάϥϚϓ ϩάϥϜΛॻ͖ͳ͕Βཧղͯ͠Ώ͖͘ͳ Μͩɻ ʰϋοΧʔͱըՈᴷίϯϐϡʔλ࣌ͷऀͨͪʱ
None
Λཧղ͢ΔͨΊͷϓϩάϥϛϯά • Λղܾ͢ΔͷͰͳ͘ɺཧղ͢Δͨ ΊʹϓϩάϥϛϯάΛ͢Δ • ʮϓϩτλΠϓʯͱ͔ʮ.71 .JOJNVN 7JBCMF1SPEVDU ʯͱ͔ཁͦΕ
·ͱΊ • ʮͻΒΊ͖ʯίϯτϩʔϧͰ͖Δ • Λਖ਼͘͠ཧղ͢Δ – ਖ਼͘͠Λཧղ͢Δͱɺ;ͱͨ͠λΠϛϯ άʹղܾࡦ͕ͻΒΊ͘ • ϓϩάϥϜॻ͍ͯΔͱͻΒΊ͘ – Λཧղ͢ΔͨΊͷϓϩάϥϛϯά࡞ۀɺ
ͱߟ͑ΕΑͦ͞͏ – ݸਓతʹ͜ͷΞϓϩʔν͕͖
13άϩʔεϋοΧʔืूத ԭೄԬ͔ΒࢀՃ ͞ΕͯΔํଟ͍ ·͢