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プログラミングには、低レベルのコーディングからコミュニケーションなどの高レベルのタスクまで、さまざまなスキル セットが必要です。以下のヒントは、私のプログラミングのキャリアを通じて向上するのに役立ちました。

時期尚早な最適化を避ける

初心者は非効率的なコードを書き、上級プログラマーは最適化されたコードを書きます。しかし、真の専門家は、コードをいつ最適化すべきか、いつ最適化すべきでないかを知っています。

実際には、「最適化されたコード」などというものは実際には存在しません。コードは、速度、メモリ使用量、またはその他のいくつかの要素に関して最適化される場合があります。しかし、時期尚早の最適化について話すときは、通常、速度を最適化する試みについて話しますが、それには通常、別のコストが伴います。

コストとしては、メモリの使用量、プログラムのサイズ、プログラム全体の設計と保守性などが考えられます。最適化には、他の方法よりも理解するのがはるかに難しいテクニックが必要になることが多く、他の人にとってはコードが理解しにくくなる可能性があり、将来的には混乱する可能性さえあります。

ライフサイクルの初期段階でコードを最適化しないようにしてください。少なくともそれを焦点にすることは避けてください。コードをテストし、そのパフォーマンスを測定し、コードのどの部分が最適化によってメリットが得られるかを理解します。

他の人と協力する

プログラマーとして向上する方法のほとんどには、ある程度のコラボレーションが必要です。完全に一人でコードベースに取り組んでいる場合でも、別のバージョンの自分、つまり疲れている自分、別のプロジェクトから切り替えている自分、または現在の自分より知識がある自分と共同作業する必要があります。

しかし、優れた実践方法は、私利私欲だけを目的としたものではありません。大多数のプログラマーは、ある時点で、最終的には他の人と一緒にコードを作成することになります。

共同作業は複雑なソフトスキルなので、最初は難しく感じても心配しないでください。

ペア プログラミングでも、GitHub 上のプロジェクト メンテナーとの共同作業でも、AI アシスタントの使用でも、練習すれば完璧になります。他の人の提案を受け入れ、自分のアプローチを説明し、異なる意見を尊重する方法を学びます。

それは単なるソフトスキルではありません。 GitHub や Slack などのツールは、特に最大限に活用すると大きな違いを生みます。明確に理解できるコード (または散文) を書くことができれば、どのチームにとっても貴重な人材となることができます。

プログラミングに関しては、学ぶためのツールが不足することはありません。言語やテクノロジースタックなどの基本的なものから、日常をよりスムーズに進めるための小さなユーティリティまで、追加のサポートを常に探しておく必要があります。

このテクニックは、必ずしも最高のツールを使用するというものではなく、それらを最高の方法で使用することを目的としています。 Vim と VSCode のどちらを選択するか悩むのではなく、(よく調べた上で) 1 つを選択し、よく理解してください。本当によくね。

私のキャリアの初期に、Vim マスターである同僚が仕事をしているのを見て、とても勉強になったことを今でも覚えています。彼らはファイルを簡単に飛び回って、私には理解できない方法でナビゲートし、キーを押すだけで根本的な変更を加えました。そしてそれは、Emacs を使用していた同僚に比べれば何でもありませんでした。

より優れたプログラマーになれるツールを見つけるのはスリルがあります。なぜなら、それは多くの場合安価で、即座に永続的にアップグレードできるからです。

適切なサイズのプログラムを作成する

Unix の哲学では、ソフトウェアは「1 つのことを実行し、それをうまく実行する」必要があると有名に述べられています。このアプローチは Unix に依存しないため、他のどこにでも適用でき、おそらく何らかの利点が得られるでしょう。

より小さなプログラムを作成するということは、プログラムの保守が容易になることを意味し、より広範囲のタスクを実行するのに役立ちます。パイプやリダイレクトなどの機能を使用して、小さなツールを組み合わせて連携させることができます。これにより、単一のモノリシック アプリケーションへの依存を軽減できます。

目の前の問題を解決する

プログラムのサイズと密接に関係しているのは、修正しようとしている実際の問題です。場合によっては、タスクを小さな部分に分割し、それぞれを個別のプログラムで解決することで、これに影響を与えることができます。

ただし、多くの場合、明確に定義されたタスクがあっても、その詳細が集中力に影響を与える可能性があります。目標を具体的にしすぎたり、一般的にしすぎたりするのは簡単です。前者のアプローチでは、コードが単一の問題と密接に結びつきすぎて、問題が変化した場合に適応することが困難になる可能性があります。これにより、費用のかかる書き換えが発生する可能性があり、時間と労力がかかるだけでなく、バ​​グが発生するリスクも高まります。

一方、問題を過度に一般化すると、実際に必要なことをはるかに超えたタスクが作成される可能性があります。一般化を続けて、ますます役立つ、または興味深い課題を解決しようとして、最終的には本当の優先事項からは程遠い「すべての問題を解決するプログラム」に取り組むことになりがちです。

適切な長さの関数を作成する

同様に、コードの構成要素 (関数) も適切な長さである必要があります。私たちは皆、1 つの巨大な関数で構成されるプログラムを扱わなければならなかったことがありますが、プログラムを追跡したり、推論したり、変更したりするのははるかに困難です。

逆に、これをやりすぎる可能性があります。すべての関数が単なる 1 つのステートメントである場合、その逆の極端な場合と同じくらい、ごちゃ混ぜでわかりにくいコードが作成されることになります。

個人的には、前後にスクロールせずにすべての機能を確認できるように、1 つの画面に収まる機能が好きです。これは、明らかに画面サイズ、フォント サイズ、行の長さなどの要因に依存しますが、一般的に機能を管理しやすくするための有用なガイドラインであると思います。たとえば、一部の言語はより冗長または簡潔なコードに適しているため、必ずご自身の判断で行ってください。

純粋関数の書き方を知る

関数について言えば、私がよく書かれたコードを何よりも高く評価するようになったのは、純粋関数の使用です。

純粋関数とは、簡単に言えば、一貫した出力を返すこと以外は何もしない関数です。以下に例を示します。

int max(int a, int b)
{
    return a > b ? a : b;
}

この関数は値を返すだけで、max(1, 2) を呼び出すたびに同じ結果が返されます。対照的に、不純な関数の例を次に示します。

function print_random(array) {
    const n = array.random();
    console.log(n);
    return n;
}

このコードにはコンソールに出力されるという副作用があり、同じ入力でも異なる結果が返される可能性があります。

純粋関数は予測しやすいため、組み合わせるのがはるかに簡単です。また、予想される出力を検証できるため、テストがはるかに簡単になります。これは、作成するすべての関数が純粋である必要がある (または純粋であることができる) という意味ではありませんが、コードベースを純化して信頼性を高める機会に注意する必要があります。

올해는 Nintendo 64의 싱글 플레이어 쇼케이스로 설계된 게임인 Super Mario 64의 30주년이 되는 해입니다. 이 타이틀은 멀티플레이어를 염두에 두고 제작되지 않았을 수도 있지만 올해의 AGDQ(Awesome Games Done Quick) 자선 라이브 스트림에서 70명의 서로 다른 스피드러너가 힘을 합쳐 게임을 통해 단일 70개의 별을 달성하기 위해 플레이어가 Super Mario 64를 팀 스포츠로 전환했습니다.

모든 스피드러너들이 가능한 한 짧은 시간 안에 슈퍼 마리오 64의 별을 획득하는 비법을 알고 있다는 것은 꽤 초기부터 분명했습니다. 그들의 집단적 통제 하에 Mario는 Nintendo의 상징적인 배관공에게서 본 것 중 가장 운동능력이 뛰어난 동작을 해냈습니다. 그들은 심지어 게임의 가장 까다로운 플랫폼 순간 중 일부를 쉽게 보이게 만들었습니다.

전체적으로 이 스피드런은 2시간도 채 걸리지 않았습니다. 게임에는 120개의 스타가 있으므로 향후 AGDQ 이벤트에서 더 큰 규모의 Super Mario 64 릴레이를 진행하는 것이 가능합니다. 현재 AGDQ 이벤트에서는 Mario Kart World 스피드러너가 All? 30분 이내에 패널 카테고리를 분류하세요.

지난 몇 년 동안 슈퍼 마리오 64 플레이어들은 "불가능한" 1업 트릭을 성공시켜 수십 년 동안 봉인되었던 게임 내 문을 열었습니다. 모험심이 강한 모더는 실제 N64 게임에서도 작동하는 해킹을 통해 Minecraft를 Super Mario 64에 도입했습니다.

이전 보고서에서는 Apple이 Siri의 AI 기능을 개선하기 위해 Google과 Gemini 파트너십을 논의하고 있다고 이미 밝혔습니다. 이제 공식적입니다. Apple은 Google의 Gemini가 Siri의 차세대 버전을 지원하게 될 것임을 확인했습니다. 이는 출시 이후 Apple의 음성 비서에 대한 가장 큰 변화 중 하나입니다.

Apple은 CNBC와 공유한 성명에서 여러 옵션을 고려한 후 Google을 선택했다고 말하면서 파트너십을 확인했습니다. “신중한 평가 끝에 우리는 Google의 기술이 Apple Foundation Models에 가장 유능한 기반을 제공한다고 판단했으며, 이를 통해 사용자에게 제공될 혁신적인 새로운 경험에 대해 기대가 큽니다.”라고 회사는 말했습니다.

Apple이 Siri의 AI 업그레이드를 위해 Google로 전환한 이유

이 움직임은 한동안 구축되어 왔습니다. Apple은 WWDC 2024에서 더욱 개인화된 AI 기반 Siri를 처음으로 선보였으며, 개인 상황에 대한 더 나은 이해, 화면 인식 및 앱 전반에 대한 더 깊은 제어를 약속했습니다.

그러나 이러한 업그레이드는 작년에 연기되었으며 Apple은 기능이 예상보다 오래 걸린다고 인정했습니다. 한편, Gemini 및 ChatGPT와 같은 보조자가 급증하면서 대화형 AI가 무엇을 할 수 있어야 하는지에 대한 새로운 기대치를 설정했습니다.

Gemini를 혼합함으로써 Apple은 더욱 강력한 언어 모델과 Google의 거대하고 지속적으로 업데이트되는 지식 기반에 접근할 수 있게 되었습니다. 이는 복잡한 질문에 답하고, 후속 조치를 이해하고, 웹에서 정보를 수집하는 등 Siri가 역사적으로 어려움을 겪어왔던 작업에 중요합니다.

CNBC에 따르면 이번 파트너십은 Siri뿐만 아니라 미래의 Apple Foundation 모델을 지원하기 위해 Google의 Gemini 모델과 클라우드 기술에 의존할 것입니다. 차세대 Siri는 올해 말 iOS 26.4와 함께 3월이나 4월에 출시될 것으로 예상됩니다.

그러나 이는 특정 복잡한 쿼리에 여전히 사용되는 Apple의 기존 ChatGPT 통합을 대체하지는 않지만 Apple은 두 시스템이 장기적으로 어떻게 공존할지 밝히지 않았습니다.

Google Gemini는 더욱 개인화된 Siri 버전뿐만 아니라 향후 출시될 Apple Intelligence 기능을 더욱 광범위하게 강화하는 데 도움이 될 것입니다. 그럼에도 불구하고, Gemini에 기대면 Siri에게 절실히 필요한 재부팅을 제공할 수 있습니다. 비록 그것이 오랜 라이벌에 의존한다는 것을 의미하더라도 말입니다.

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