Software Engineer in London, co-author of “Perfect Ruby on Rails“, ex-CTO, and ex-host of #textafm. Mainly using 🦋.

Joined September 2010
先日の #kaigionrails での登壇資料の日本語版を公開しました。Railsの高い生産性と表裏一体のファットモデル問題に、業務ルールを起点としてドメインの操作を発見・モデル化し、Rails標準の仕組みを活かして対処する方法を紹介しました / Domain Modeling with Vanilla Rails speakerdeck.com/yasaichi/ja-…
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Rails Worldのマイルドver.という感じで非常によかった!!! #kaigionrails
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めっちゃゆっくり話してもらっているのがわかる、ありがたい #kaigionrails
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Cloudflareが大企業相手にWorkersを売るには脱出ハッチが重要。workerdではDurable Objectsのself-hostingが単一インスタンス止まりなので、そこを埋めるcelldを開発していたDenoチームと合流した。Denoランタイム自体は今後の投資対象ではないので開発終了、という感じかな blog.cloudflare.com/deno-joi…
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“We will support the Deno runtime for another year with monthly releases containing bug fixes and security updates. After that year we will end our development of the Deno runtime.” 過去にDenoを選定したプロダクト、いつでも脱出できるようにしてはいたけど本当すみませんという気持ち🙇
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エンティティをリソースとイベントに分類して・・・というデータモデリングの手法って、REAモデルに端を発しているのかしら。ある段階でA(gents)が落ちたという仮定を置いて説明を読むと、かなりそれっぽい気がする。en.wikipedia.org/wiki/Resour…
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yasaichi retweeted
Disagree just as high level languages help us code better - there's less to think about, it will be the same for AI. Why reach for ASM when you can use Rust - there's so much more that can go wrong. By this logic AI will also forego testing because they have so much intelligence to just reason through it.
Rust is a good prompt compilation target for the moment, but so is C++. And soon assembler. Then microcode. Myopic to think we're going to stop the agentic drill bit until it reaches computing bedrock.
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三部構成なのに二部までで54スライド使ってしまっており終わりが見えない😢 #kaigionrails
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そしてスライドを英訳する作業も待っているという 😇
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SentryのMCPサーバーがChatGPT Webでようやく動くようになった。引き続きPluginは環境変数の設定が必要と言われて落ちるが、そんなUIはない状態👼 github.com/getsentry/sentry-…
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久々に本当のOne more thingが聞けて満足した #AppleEvent
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XGは国家予算
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Summer is ending, but still no Zendesk MCP server 😢 zendesk.co.uk/blog/zendesk-i…
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絶対こんなことやっている場合ではないのだが、できるかも、というアイデアを思いついてしまったので思わずやってしまった(TypeScriptのParser/Compilerをforkせずに拡張構文を実装する)。PoCは思い入れのあるCall-this operator github.com/tc39/proposal-cal… でやりたかったが諸事情により断念。
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Ryan先生の新作Celld、雑に言うとS3のIf-Match conditional writeをCASプリミティブとして使い、データではなく誰が書いてよいかという制御メタデータをlinearizeしている、なんだけど、これは頭が良すぎて時代が追いつくのに時間かかるやつ(なんでこんなの着想できるんだ) celld.dev/
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見方を変えると、分散合意の一番難しい部分をS3の強整合性とIf-Matchにアウトソースしてるとも言える。一方、計算リソースはV8 Isolateで極限まで抑える。このへんは彼の出自がなせる技。この組み合わせと境界線の引き方、もはやアーキテクティングを超えてアート感すらある(信者すぎるコメント)
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Prismパーサーと定額制LLMが(まだ)ある現在、誰かがやるだろうと思ったRuboCopのRust port。まだ開発中かつ早くも停滞気味に見えるけど、想定通りのオーダーの速度が出ていてすごい github.com/6/nitrocop
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AIや同僚の方の書いたコードのレビューにかける時間が無視できないほど増えてきたので、重い腰を上げて過去の自身のPR内容やコメントから思考の蒸留を試みてみた。当初思ったより精度が出ず悩んでいたが、fork_turns="none"で検証用サブエージェントを起動させるという超基本の工夫が一番効果あった。
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AI Agentをその名前から人に例えて、ピープルマネジメント的な枠組みで捉える・理解しようとする言説が一定ある気がするんだけど、要素技術とはギャップがあるので少し危ないかも、という気がしてきた。AnthropicのLoop engineeringの記事はこのギャップを説明する初手に適切 claude.com/blog/getting-star…
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