こんにちは、皆さん！マイクです。今日は2025年2月26日、火曜日ですね。さて、今日もZennで話題になっている記事をいくつかご紹介しますよ！
まずは、前回紹介した記事のタイトルを振り返ってみましょう。「PostgreSQLがドキュメントDBに？」「Clineに自分をエミュレートさせて技術記事を代筆させてみたらビビった」「【Flutter】２つのHTTPクライアントパッケージの比較」でしたね。これらの中から、気になるトピックがあれば、ぜひチェックしてみてくださいね。
それでは、今日の内容に移りましょう。今日は、全部で5つの記事をご紹介します。さっそく、1つ目の記事からいきましょう！
1つ目の記事は「TS/JSでセミコロンをつけないスタイル（No-Semi）について」です。TypeScriptやJavaScriptにおいて、セミコロンを省略するスタイル、通称「No-Semiスタイル」について解説しています。実は、JavaScriptは自動セミコロン挿入、いわゆるASIのおかげで、文末のセミコロンが必須ではなくなってきたんです。最近では、このスタイルが徐々に多くのプロジェクトで採用されています。特にStandardJSやPrettierといったツールの普及が影響しているようです。調査によると、人気のあるTypeScriptプロジェクトの約20%、JavaScriptプロジェクトの約7%でこのスタイルが使われているとのこと。いいですね！ただし、利点と欠点があるので、チームの合意や他ツールとの整合性を考えることも大事です。最終的には、プロジェクトやチームのスタイルを一貫して保つために、PrettierやESLintの使用が推奨されていますよ。
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続いて、2つ目の記事「Claude Code を試す」です。こちらは、Terminal上で動作するコードエージェント、Claude Codeについてのお話です。ディレクトリ内のファイル構造を理解し、自然言語を使ってコードを生成、編集、実行できるツールです。操作はスラッシュコマンドを使って行うのが特徴です。まず作業ディレクトリを作成し、npmを使ってClaude Codeをインストールします。インストール後に`claude`コマンドを実行すると、対話セッションが始まります。そして、さまざまなスラッシュコマンドを駆使して、コード作成やスクリプトの実行が簡単にできちゃいます。例えば、Pythonで「Hello, World!」を作成し、実行することもできるんですよ！全体的に、Claude Codeは柔軟性が高く、エンジニアのコーディング作業をサポートしてくれる頼もしいツールです。
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3つ目の記事は「RAGで「無関係な」文書を入れると、逆に精度が上がる」です。RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおいて、意図的に無関係な文書を投入することで精度が向上するかもしれないという研究が紹介されています。従来は関連性のある文書を重視するのが一般的でしたが、無関係な情報があることで重要な情報に焦点を当てやすくなる可能性があるんです。実験では、様々な文書を組み合わせてLLMに投入し、正答率を測定したところ、無関係な文書を加えることで最大35%の精度向上が見られました。この研究は、無関係な情報が混ざることで、重要な情報に集中できる環境が作られるのではないかと考えられています。業務でRAGシステムを構築する際には、この知見を参考にすると良いかもしれませんね。
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4つ目の記事は「ドーナッツが"use client"を制する鍵？」です。React Server Components（RSC）の文脈で、コンポーネントをServer ComponentやClient Componentとして定義する際の判断基準について、ドーナッツに例えて解説しています。"use client"を使うことで、Client Componentがどのようにインタラクティブな要素を持つか、またその「穴」を通じてServer Componentを使える点に焦点を当てています。コンポーネントツリーを設計する際、タブやボタンなどのインタラクティブな要素はClient Componentとして扱う必要があり、これにより判断が容易になるそうです。最後に、"use client"を書く際に重要なのは、Client Componentに穴を開けてServer Componentを受け入れることができるという点で、ドーナッツのイメージを通じて設計を理解しやすくする提案がなされています。
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そして、最後の5つ目の記事は「AIコーディングでも小さく刻んで開発すると効果的だと主張したい with Cursor」です。AIツールを活用する際に、スコープを小さくすることが重要だという内容です。大きなタスクをAIに渡すのは、正確な結果を得るために効果的でないことが多いので、タスクを小さく分割することが推奨されています。具体的には、プロンプトを工夫したり、.cursor/rulesでルールを設定したり、タスクを小さく分けることが大切です。AIは大きなタスクを処理する際にエラーが発生しやすいので、スコープを小さくすることで、より的確な結果が得られる可能性が高まります。AIとの協働で効果的にコーディングを行うためには、タスクの粒度を意識することが重要だと締めくくられています。
さて、今日はここまででお話しした内容を振り返ってみました。新しい情報やアイデアが皆さんの役に立てれば嬉しいです！次回もお会いできるのを楽しみにしていますので、ぜひ楽しみにしていてくださいね！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、そちらもチェックしてみてください。また、番組の感想もお待ちしています！それでは、またお会いしましょう！