iOS/Androidアプリ開発やってるエンジニアです。ベースはiOSアプリエンジニア。ローム→ナビタイム → Yahoo → DeNA → DMM(今ここ)

Joined December 2017
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色々な意味でめっちゃ凄い!! @akidon0000 おめでとう!!
Congratulations to @akidon0000, the winner of the iOSDevUK Accessibility Challenge! 👏 We had some great pull requests, but his was our favorite. Check out his work here or in the iOSDevUK conference app when you attend: github.com/robinkanatzar/ios… #iOSDevUK #Accessibility #A11y #iOS
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自分はtoCのアプリ開発だと注釈にあるような探索的な開発を主体にするのが良いと思ってる派なので、探索的な開発をした後に振る舞い仕様をきちんと書き起こすのが良いかなと思っている すり合わせのコストは仕様不具合解消コストではなくてより良い仕様を導出する改善に係るコストかなみたいな
仕様駆動開発をする前に押さえておくべき「振る舞い仕様」のことblog.kuniwak.com/entry/2026/…
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AI時代になるまでは二度手間感あったけど、AI時代なら仕様やテストをちゃんと書き起こすコストも低くなったから全然それで(仕様やテストちゃんと書くで)良いじゃんみたいな気持ちになって流派変わった
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Swift Packageのデバッグ分岐がconfigurationの名前にDebugとかDevとかが入ってるかどうかなの予測不能すぎるんだよなぁ forums.swift.org/t/update-sw…
May 26
Replying to @d_date
そ、そうなんですね...😱 Package.swiftの.defineとかでできるのかと思ってました...。Debugだと何故かパッケージ内の `if DEBUG` の分岐が動いたりするんですが、これはまた別なんですかね...?ちょっと理解あやふやで💦
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個人的にはFlutterはiOS方面頑張るよりこういう本当の意味でマルチプラットフォームみたいな方向性のが将来性あって強いなと思うので、そっち方面で進化して欲しい
LGのFlutter活用の例は、(たぶん)SwiftではできないFlutterの活用事例で、なるほど〜と思った記憶 medium.com/@mobileappdevelop…
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iOS26時代って言いつつiOS的な話少なかったけど、nonisolatedにDomain/DataSource作ればAppIntentsベースにできるよみたいな話とかもある Liquid Glassの話はあんまない(どっちかっていうとデザインは変わるからその基礎となるApp以外のmoduleはちゃんと堅牢に作ろうみたいなイメージ) #dmm_swift
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DMM.swift 始まってます! 質問はslidoまで! #dmm_swift
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誰も頼んでない機能を出荷した話 // 会員数150万のアプリにLive Activityを入れるまで by 鳥山英峻 #dmm_swift
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AsyncStreamでマルチブロードキャスト実装する話 by いますえ #dmm_swift
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SPMマルチモジュールでDomain, DataSourceレイヤーのモジュールのテストカバレッジを100%に強制するのを最近新規アプリの開発でやってて、そこでこのworkaroundをありがたく流用させてもらってます #dmm_swift
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これめっちゃ興味深い SOMでも事前に主成分分析とかすると良いのを考えると、事前に機械的処理で精緻化や整理や重要度低い情報を落とすとか工夫の余地色々ありそうで研究したら楽しそう (でもそもそもこれをやるにはちゃんと仕様をしっかり作り込む文化を作らないといけなさそう)
形式化thinking など3つの工夫でテストケースレビューの正解率を90%まで上げられました!/ AIベース静的検査器の偽陽性率を抑える工夫3選 speakerdeck.com/orgachem/ai-…
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品質ゲートレビューにおける人力レビューをやめてAIレビューに寄せていくとしても、計数抜き取り検査のように一定期間に出たPRからランダムにPR抽出して人力レビューすることでより品質を担保、安定させることができると思う 工学的な品質管理をそのまま流用できる側面は色々ある
品質ゲートとしてのレビューは自動化しつつトレードオフを考慮して人力レビューも併用してバランス見ながらやっていきましょうみたいになるんだろうな でもレビューには最終成果物の詳細仕様を人が理解するという側面もあって、そっちは効率化してもいいけどあんま削らない方が良いと思うんだよなぁ
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例えば普段は理解のための要点を押さえたサマリーを作ってもらってそれだけレビューするが、ランダムに抽出されたPRでは詳細に立ち入って検査するとか、 AI同士のコメントのやり取りをランダムに抽出、結論が人間の考える方向と合致してるから検査するとか、 色々考えられる
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品質ゲートとしてのレビューは自動化しつつトレードオフを考慮して人力レビューも併用してバランス見ながらやっていきましょうみたいになるんだろうな でもレビューには最終成果物の詳細仕様を人が理解するという側面もあって、そっちは効率化してもいいけどあんま削らない方が良いと思うんだよなぁ
同意。 というより、これまでのソフトウェア開発でも意識的にしろ無意識的にしろ、ほとんどすべての組織が自然と行ってきたことだと思う。 品質のトレードオフスライダー。
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ユーザーから見てどうなるかだけじゃなく、実際内部の動きとしてどういう流れになっているかをメンタルモデルとして人が獲得しておく方が、仕様へのより良いフィードバックが可能になると思っている
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あと、単純にプロセスの中で一番時間かかるからってボトルネック扱いするのは誤りで、単位時間あたりに産み出される利益が最も低いものこそボトルネックのはずなんよね ゴミを高速に生産しないようにしていきたい
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