仕様駆動開発はそれなりにうまくいっていて、今のところ約22k行ぐらい（ただし時々のデバッグ専用コード多数含む）まで膨れ上がってきました。 ただし直近でやってた追加実装なかなり手こずりました。10回以上トークン使用量制限に引っかかったんじゃないかな。 やりたいことは、シミュレータの時系列に沿ったグラフ描画（複数同時）。ただし「シミュレーション実行中に、Nステップ毎に集計ログ算出（各ステップ、集計ステップの2種類ログ生成）」する形になっており、そこで整合取れない出力をしてくることが多数（ワンアウト）。求める値が多数あって、片方は問題ないけど別の値がおかしい→修正で真逆になる、みたいなケースが多発。 次に、実行環境をuvで用意してるにもか …

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ゼロベースで開発させる場合、要求仕様を具体化するために生成AIを使うという感じになっていくのか。条件的に優先度の低いものを除外していったり、抜け道になってるところを塞いでいったり。要求仕様を運用保守する感じ（謎な日本語）。 の「要求仕様を運用保守する感じ（≒仕様駆動開発）」を本格的にやってみるために、以下のやり方で取り組んでみました。 今回はゼロベースでは無く、既存リポジトリある状態から「要求仕様駆動」で取り組んでみたメモ。 【要求仕様駆動の流れ】 Claudeに現状を把握して貰う。 セッション切れてると全体把握していないので、@read CLAUDE.md, @tree, @read 主要コード しておくと良さそう。どこま …

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相変わらず Sonnet 4 さんといちゃいちゃしてます。制限に引っかかって冷たい態度を取られるのも仕方ない。 テストを細分化していくことで機能積み重ねていくことはできるのだけど、(1) ある程度複雑化（20ファイル強、2000行強）していき、and/or (2) 元の要求仕様に書いていなかった補足事項が追加されて積み重なる状況が続くと、「どういう背景から始まり、現状がどうで、今何を求めているのか」を把握しづらくなっていく印象がある。こうなると本質的な要因を見いだすことが難しくなってきてなかなか前に進まず、一歩進んでは一歩下がるような状況に陥る。(1),(2)は、一旦セッション終了してからやり直しても変わらないので、(1)or(2) …

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ChatGPTアプリ連携に飽きてきたので、Claude Proを試すことに。試してから気づいたけど、Proだとまだ Opus 4 は使えないのね。ということで使用したモデルは Sonnet 4。 始める前にChatGPT経由で作成したリポジトリはあるけど、Claude向けじゃないので CLAUDE.md みたいなものはない状態からの開始。 まず ChatGPT 側で CLAUDE.md を作成して貰う。ChatGPT自身が既に全体把握し切れてないので、間違ってたり、重要ファイル見落としてるような内容で仕上げてくるけど、これを叩き台として修正する分には十分有用。以下の内容を含めています。 プロジェクト説明: プロジェクト概要、利用中の …

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先週からChatGPTのアプリ連携を試しています。とあるシミュレータ（部分的な類似コードはありそうだけど調べてない）作成が必要になったので、使い勝手検証するついでにゼロから作成中。 最初に全体像と最終目標をドキュメント化した上で、シミュレーション・シナリオをレベル1、2，3，、、と少しずつ条件追加していく形で込み入った条件を追加していく形でのトライしてみました。触感としては以下のような感じ。 ChatGPT o3の場合 ファイル数10前後、コード1500行ぐらいまでは全体把握してそう。 ファイル数20、コード2000行超えるぐらいだとうまくはあできない？　一度把握できなくなると指示と違うことをやり出す（分析指示に倒してありもしないエ …

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Work with Apps on macOS ChatGPTデスクトップアプリ経由でVSCodeとも連携できるということでお試し。「門外漢なシミュレータ（までいかなくても良いけどそれっぽい疑似データ生成したい）」というリクエストが届いてて、ChatGPTの知識に全乗っかりする形でやってみてます。 便利なところは、ChatGPTベースなのでそれ並の調査（Proアカウントならdeep researchもしてくれる）をしてベースラインを提案してくれるところ。それがどれだけ正しいかを判断することできないのだけど、今は疑似データで良いんだの精神でお任せ。 不便なところは、コード修正する際に「VSCodeで開いてるソースファイルをベースに修正 …

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小規模データセットで動作確認しながらコーディングしたり、最終的にもプラスアルファ程度の規模で動作させるぐらいなら「想定通りに動くコード」に辿り着くことが第一優先。テスト駆動と言い換えても良いです。 一方で、処理件数が桁違いに増えてくると「待ってられない＝結果的に動かない」コードになってることもあって。例えば「でかいファイルを纏めてメモリ展開して処理する」みたいなのも、小さいファイルなら動作するけど、大きいファイルになると死んだり。極端に長い1行があるとそこで死んだり（流石に死ぬは言いすぎかもだが）。こういうのを避けるためには、レビューを受けてリファクタリングすると。自分で想像付く範囲でテストするのも大事ですが、何かしらこういうのは「 …

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colaboratoryでペアプロすることもできそう（問題はあるにせよ）ということとは別に、レポート課題として提出させる際の問題点はあるかなという点で考えてみると、、、 [ 現時点ではGoogleドキュメントでレポート作成＆Googleドライブ提出させている ] このメリットは思ってた以上に大きくて、 (1)赤ペン先生しやすいし、コメントでメール自動送付してくれるのは楽。 (2)学生側もどこに対するコメントなのか把握しやすい。 この2つの合わせ技で、学生側はそのメール内のリンクをクリックするだけで(2)の状態になり、チャットやり取りのようにみえるからか敷居を感じない学生が少なくないようで、指摘したコメントに対する改善をしてくるケース …

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Jupyter Notebook環境を仮想マシン上で実行してくれるColaboratoryを今更ながら試してみました。環境構築せずにすぐにお試しできるというのは初学者には嬉しいでしょう。それとは別に、授業でペアプロすることがあるのでそこで使えないかなという確認を兼ねてお試し。 [ 1. 教員側でノートを用意する ] ColaboratoryなりJupyterなりでipynb形式で作成。 googleドライブで共有する場合、これまでのファイル共有とやり方は一緒。（プログラミング1の場合、共有用ディレクトリを用意してあるのでそこにファイルを置けば良い） この時点で、Colaboratoryからipynbファイルを指定して開くことは可能。 …

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プログラミング周りの実践演習向けに勉強しようということで、TDD+モブプログラミングでワイワイする会 その20に少しだけ覗いてきました。実際に見てきたのは冒頭1時間と後半20分ぐらい。 モブプログラミングそのものについてはMob Programming Startup Manualか、TDDワイワイ会inXP祭り2018あたりを眺めると、全体像が掴みやすいです。 ざっくりと手順をまとめると、こんな流れ。 ・モブプロの時間（開始〜終了時間）を決める。 ・cyber-dojoなり、実行環境を用意する。 ＊cyber-dojoは言語＆問題別にコード＆テスト例も用意されてて便利。 ・モブ（グループ）を決める。 ・開発言語と仕事（開発対象）を …

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