HRYooba @HRYooba

programmer/engineer https://t.co/mZIN4WHPHL #Unity #openFrameworks #TouchDesigner github.com/HRYooba Joined May 2018

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Konrad Reczko @reczko_konrad

2 days ago

Depth-aware light injection in TypeGPU I got a 448x448 monocular depth model down to ~8 ms on my M4 Pro across ~250 dispatches, which is fast enough to use in realtime :D Since the inference is written directly in TypeGPU, I can just feed the depth buffer straight into the lighting pass. It never has to leave the GPU or go through any extra synchronization/interop step Inference, lighting and draw all go through the same command encoder.

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Haruki Yano / Haruma-K @harumak_11

2 days ago

コードレビューは何のためにあるのか、という記事 newsletter.getdx.com/p/what-are-cod… ・AIがコードレビューを破綻させたのではなく、これまで見過ごしてきた課題を無視できない状態にした・MetaではAIによって開発者あたりの変更コード量や件数が大幅に増えた・その結果レビューが追いつかなくなり、保留中のレビューが大量にたまっている・AIツールがコードを生成するスピードに、人間が確認するスピードが追いつかなくなっている・このままレビューの処理能力を増やさなければ、レビュープロセス全体が破綻する・しかし開発者がレビューに割きたい時間は限られており、AIのコードをレビューするために時間を増やすことは現実的ではない・AIを導入する前に、そもそも何のためにコードレビューをしていたのかを考える必要がある・もし不具合を見つけるためだけなら、完全に自動化するべきだ・しかしチーム内での知識共有や、設計思想の理解、後輩の育成も目的だったなら、簡単に自動化はできない・レビューの負担が増えたのは、日頃から小さな変更に留めるなどの基本的な習慣を守ってこなかったからだ・調査によると、開発者はレビューの課題を認識しているものの、詳細な説明を書くといった基本が実践されていない・AIはレビューを改善するのではなく、悪いレビュー習慣をさらに悪化させてしまう・基本習慣が定着すれば、AIはレビューのルーティン作業を効率化する相棒として役立つ・開発者はセキュリティ問題の検出やリスクの判定を求めているが、自動マージなどの最終的な承認までAIに任せることは望んでいない・Metaでは低リスクの変更をAIで自動検証し、高リスクの変更のみを人間に振り分けるRADARというシステムを導入している・このシステムにより、レビューにかかる時間が大幅に減り、本番環境での障害も劇的に少なくなった・一方で自動化を進めすぎると、開発者同士の知識共有が失われる恐れがあるため注意を払う必要がある・コードレビューにおける不具合の指摘は全体のわずか十数パーセントに過ぎない・レビューの真の価値は、コードを良くすることだけでなく、チーム全員がシステムへの理解を深めることにある・レビューをすべてAIに任せてしまうと、知識の引き継ぎや共同での責任感が失われてしまう・思考をAIに丸投げすると、誰も仕組みを理解していないコードが生まれ、チームの理解力が少しずつ失われていく・認知と意図の負債がたまると、後に大きなシステム障害が発生した際に対応できなくなる・効率化のために少しずつ自動化を増やす行為が、結果的にチームの共有財産を奪ってしまう・まずは変更サイズを小さく抑えたり意図を文章に書いたりして、レビューの基本を徹底する・リスクの大きさに応じて自動化の境界線を引き、最終的な責任は人間が負う仕組みを整える・レビューを通じてどれだけ学び合えているかという無形の価値を測定し、共通の理解を深める時間を確保する・AIを使ってレビューを効率化するのと同時に、そこから学び取る機会を決して減らさないようにする

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うーふ @uufu_engineer

2 weeks ago

仲の良いエンジニアと2人で「金曜の午後だけはAIを使わずに手でコードを書く」取り組みを先週から始めてみた。特に打算があるわけではなく、ただ楽しいから1週間のご褒美としてやっているだけ。だけど幸か不幸か、2人ともAIを使っている他の時間帯と比べてアウトプットの量がほぼ変わってない。 PRも同じくらいのペースで出せているし、調査や問い合わせの対応も普通にできている。「AIなしじゃ絶対回せないわ」と思っていたはずなのに。 AIを使うと、たしかに初速は出る。だけど、出力を理解し、妥当な対応なのか検証し、必要に応じて修正するのに、結局まあまあ時間がかかる。一方でAIを使わないと、初動は圧倒的に遅い。だけどひとつひとつ理解し、妥当性を細かく確認しながら前に進むので、終わってみると所要時間は大差ない。結局のところ出力を素早く見極められるだけの基礎力がないと、生産性が「上がった気」になって終わってしまう。少なくとも今の自分たちにとっては、「先に理解してから進むか」、「進んでから理解するか」の差に過ぎない、という危機感が生まれました。

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HRYooba @HRYooba

4 weeks ago

zellijのペインはclaudeとcodexの連携のために使ってたけど、公式プラグインに移行したからzellij不要になったのでセッション管理できるTUI欲しくて作ったけどめっちゃ使いやすくていい

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HRYooba @HRYooba

4 weeks ago

github.com/HRYooba/ccdesk ClaudeのAgent Viewを参考にセッション切り替えできるオレオレTUI作った

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イワケンᯅ｜作り手プロデューサー @iwaken71

4 weeks ago

Unity CLIは Unity公式のskillからinstallするのがおすすめするとのこと github.com/Unity-Technolo… #CEDEC

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HRYooba @HRYooba

4 weeks ago

オレオレTUI作るの楽しすぎて

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とりすーぷ @toRisouP

a month ago

設計については「運用しやすさ」がすべてなので、設計原則から逸脱しててもそれが1番運用しやすくて手に負えてる自覚があるならそれが正解。逆に、理解の範疇を超えてる、メリットが自分でもよくわからないような聞きかじり設計はやらない方がいい。

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Unity @unity

a month ago

We’re excited to introduce the Unity CLI, our new terminal-native path for connecting coding agents, CI pipelines, and custom tooling to Unity. Unity MCP remains fully supported for your existing setups but to help with the transition, the CLI includes an "MCP Mode," allowing you to leverage existing MCP-based agents without starting from scratch. We want to remove barriers to innovation, so we are making these tools free! Both the CLI and MCP will be free, with no concurrency limits on the MCP server.

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shin/hashiiiii @hashiiiii5572

a month ago

UnityYAML の差分を Hierarchy × Inspector 風に読める OSS「PrefabLens」を pre-release しました。GitHub PR(Chrome 拡張)・Unity Editor・CLI の 3 本立てです。何かあれば Issues などで教えてもらえるとありがたいです。 zenn.dev/hashiiiii/arti…

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HRYooba @HRYooba

a month ago

CLIからClaude Desktopに移行しようとしてるんだけど、使い勝手いいな今までzellij使うためにCLI使ってたけどCodex Plugin結構優秀っぽいのでもうzellijから卒業しようかな

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Haruki Yano / Haruma-K @harumak_11

a month ago

バイブコーダー vs ソフトウェアエンジニア、という記事 yusufaytas.com/vibe-coder-vs-… ・特定のプログラミング言語にこだわりすぎると、すべての問題をその言語に合わせて無理やり解決しようとするようになる・同じような現象が現代のAIツールでも起きており、ツールそのものに自分のアイデンティティを重ねてしまうと、ものづくりの本質がツールに支配されてしまう・AIがコードを書けるようになった今、本当に重要なのは、そのコードが実際のシステムや本番の運用環境に入ったときに何が起きるかである・この観点からすると、プロトタイプを作ってアイデアを試したい人をバイブコーダーと呼び、開発のライフサイクル全体を考える人をソフトウェアエンジニアと呼ぶ・両者の本当の違いは、使うツールではなく、自分がどこからどこまで責任を引き受けるかにある・アイデアをどれだけ早くアプリにできるかという速さばかりが注目されがちだが、実際のチーム開発ではレビューやテスト、運用などの多くの仕事が必要になる・AIが作成した成果物を評価するときは、コードが安全に共同のコードベースにマージされるまでの時間を基準にするべきである・デモを動かして見せるだけの段階は、チームがそのコードを受け入れられる証明にはならないため、開発のゴールとは言えない・AIが多くのコードを生成できるようになっても、人間がそれを適切に制限しなければ、後のメンテナンスが他人の負担になってしまう・AIが書いたコードも人間が手書きしたコードと同じ基準を満たす必要があり、無関係な修正や勝手なコードの整形などは含めるべきではない・バイブコーダーは生成されたコードの量を進捗として捉えるが、ソフトウェアエンジニアはすべての変更に自分が責任を持つべき単位として向き合う・人間が書いたコードには設計の意図や思考のプロセスが残るが、AIが生成したコードは単なる文字列の補完にすぎないことが多く、レビュー担当者に余計な負担をかける・バイブコーダーはモデルが生成したからと言い訳をすることがあるが、ソフトウェアエンジニアは自分がそのコードを完全に所有していると宣言する・AIがコードを生成したとしても、そこから発生するエンジニアリングとしての決断や説明責任は、すべて人間のエンジニアが負わなければならない・AIモデルが大量のコードを読み込めるようになっても、過去の障害や運用の苦痛、チーム内の暗黙のルールなど、コードの外にある本当のコンテキストまでは理解できない・AIにすべてを丸投げするのではないタスクの範囲や触るべきレイヤーをあらかじめ制限して明確な指示を出す方が、結果として優れたコードを生成させることができる・優秀なエンジニアは、AIに自由を与えるのではなく、適切な制約を課すことで、AIから最大の価値を引き出している・AIによるコードの追加を全面的に禁止するプロジェクトもあるが、AIが生成する雑多なコード自体が悪なのではなく、それを適用する場所が間違っていることが問題である・プロトタイプを作って検証する発見の段階では散らかったコードも許容できるが、本番のビジネスを支える配信の段階では確実な正しさが求められる・間違いの影響が小さい場面ではバイブコーディングを使い、顧客やチームに影響が及ぶ本番環境ではエンジニアリングの規律を適用するという切り替えが必要になる・若手エンジニアがシステムへの理解を避けるためにAIに頼りきってしまうと、生産性が上がっているように見えても、本人の頭の中に必要なメンタルモデルが育たなくなる・AIが吐き出したエラーをその場しのぎでAIに修正させ続けるだけでは、エンジニアとしての本当の判断力を鍛えることはできない・エンジニアリングは、チームの中で他の開発者と関わり、レビューでの対話やフィードバックを通じて、何が危険で何が安全かという判断力を養う徒弟制度のようなものである・バイブコーダーはアイデアを素早く形にして見せるために必要であり、ソフトウェアエンジニアはシステムを安全に維持し、変更するコストを管理するために不可欠である・これらは固定された役割ではなく、探索するときはバイブコーディングを行い、本番に届けるときはソフトウェアエンジニアリングに切り替えるというモードの選択である・バイブコーディングは学びを早めるために使い、ソフトウェアエンジニアリングは、その学びのためにいつまでも高いコストを払い続けないようにするために使う

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HRYooba @HRYooba

a month ago

制限きて日曜日までclaude使えなくて詰んだ

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ITmedia AI＋ @itm_aiplus

a month ago

【Fable 5に聞いてみた】10年後、ITエンジニアの仕事はどうなる？　他のAIモデルの回答とも比較 itmedia.co.jp/aiplus/article…

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Haruki Yano / Haruma-K @harumak_11

2 months ago

AIロックスター開発者の後始末、という記事 codingwithjesse.com/blog/rockstar-… ・チームに新しい技術を導入してアーキテクチャを書き換える「ロックスター開発者」がいる・彼らは他人が理解できない複雑なコードを素早く書き上げるが数年で飽きてチームを去ってしまう・残された開発者は彼らの難解なコードを引き継ぐことになりバグ修正すら困難な状況に陥る・経営陣は彼らが優秀だったと信じているためコードの書き直しを提案しても受け入れられないことが多い・筆者はこうした複雑なコードベースを整理して修復する作業を好んで引き受けてきた・人間のロックスターは技術の追求には熱心だが他人が働きやすいコードを書くことには無関心という共通点がある・近年はAIエージェントの登場により誰もがAIという名のロックスターを簡単にチームへ追加できるようになった・AIはシステム全体の整合性や可読性を気にせず超高速で大量のコードを生成し続ける・状況に合わないベストプラクティスを押し付けたり無駄に複雑なコードを生成したりして開発のハードルを不必要に上げている・AIが生成したコードによってシステムが複雑化しすぎるとAIなしでは理解できなくなりAIへの依存から抜け出せなくなる・人間のロックスターはまだ設計思想を持っていたがAIが生成したコードは無数のコンテキストが継ぎ接ぎされただけであり技術的負債として残ってしまう・AIにロックスターのように振る舞わせないためにはエンジニア自身が主導権を握り少しずつコードを生成させることが重要になる・生成されたコードの挙動が理解できない場合はあえて作業ペースを落とし問題に見合ったシンプルな設計を保つよう意識する・時にはAIに頼らず自分でコードを書くことも大切でありソフトウェア開発における職人技は決して機械に外注できない

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とりすーぷ @toRisouP

2 months ago

Unityの利用規約が更新されてて、サードパーティのMCP利用が禁止されてるように見えるんだが…。 unity.com/ja/legal/terms…

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probiex007 @probiex007

2 months ago

🤯 This is a website, a simple web-based game built with WebGL and Three.js. Website: messenger.abeto.co It's honestly surprising how far web development has come.