トーク

Webアプリケーション開発者の方は一度は見たことがある MDN 。MDNの英語以外のドキュメントはコミュニティーによって日々翻訳やメンテナンスされています。

本セッションでは、MDNに日本語翻訳でコントリビュートする方法を０から紹介します。

GitやGitHubの簡単な使い方(git pullやcommit、push)とNode.jsの環境がPCにある方であれば今すぐ翻訳に着手できます。着手までの道筋が日本語翻訳コミュニティーによって明確化されているので簡単に準備→翻訳→ドキュメントに反映されます。

私は MDN Web Docs に日本語翻訳でコントリビュートした経験は少ないですが、初心者の目線で、MDN Web Docs 翻訳の魅力をお話しいたします。

キャリアのVSOPとは、1978年に出版された「自立人間のすすめ」という書籍で提唱された、各年代ごとにどのようなキャリアを積んでいくべきかを体系的に示したものです。

これは、エンジニアとして様々なキャリアの選択肢がある中で、自己成長の道筋を明確にするための重要な指針となります。

現代のエンジニアとしてのキャリア形成をどのように進めていくか、キャリアのVSOPに当てはめた自身の解釈とともに、実際の事例を交えながら解説していきます。

Azure AI services と Semantic Kernelなどを利用した C# のアプリケーションに、 プロンプト管理に役立つPrompty を組み込んだ構成や実装を紹介します。
さらに、AIキャラクターエージェント作成を通じたプロンプト設計やFine Tuning の実践的な内容を共有します。
生成AI関連の学習モチベーションとしてのAIキャラクター開発の良さもお伝えします！

千葉県で小規模な技術コミュニティ（東葛.dev）を主催しています。
主催するにあたっての課題の解決方法をお伝えします。

本LT内で解決する課題は次の通りです。

• 会場問題
• 協力者問題
• コンテンツ問題

技術コミュニティを気軽に作って、「技術の井戸端会議」を自分の手で増やしていきませんか？

技術イベントの定番コンテンツとなっているLT。
話す側も聞く側も気軽にできますが、短いからこそ話す範囲が難しいと思います。

LT会に定期的に登壇している、また東葛.devというコミュニティでLT会を主催している経験から、LTで話すネタへの思いを伝えます。

目次としては次のことを話します。

• LTの時間別の粒度
  • 5, 10での内容の差
• LT会のコミュニティ別の粒度
  • コミュニティの専門性による内容の差
• 具体/抽象の粒度
  • LT会で伝わりやすい抽象度

このLTを聞いた人が、別のLT会に登壇する際の指針となることを目的とします。

デザインシステムって「ルールの塊」や「UIライブラリ」みたいなイメージを持ちます。でも実際は、それだけではありません。デザインシステムの本質は、 運用を含む仕組み にあります。

たとえば、デザインレビューを通じて品質を保ったり、デザイナーとエンジニアでフィードバックをし合いながら改善を続けたり、変更があったときにガイドラインやドキュメントを更新して全員が迷わないようにしたり。これらの運用があってこそ、デザインシステムは単なるルールやライブラリから「使えるシステム」に進化していきます。

このセッションではプロジェクトでデザインシステムを立ち上げた経験を元に「どう作るか」「どう運用するか」をエンジニア視点でのポイントを紹介します。

再帰関数は関数内で自分自身を再帰的に呼び出す関数です。無名関数とは文字通り名前のない関数のことです。
では、再帰関数は自身の関数内で自分自身を呼び出す際に、自身の名前で呼び出しますが、これを無名関数にすることはできるでしょうか？
このトークでは、再帰関数を無名関数にするための技術をお話しします。主に関数型プログラミングに関連した内容となっております。
特に、大学で情報を専攻していない方や初学者の方に向けて再帰関数って面白いよというのを伝えます。

テストを書くときに「他のクラスや依存関係のせいでテストが難しいな…」と思ったことはありませんか？
そんなときに役立つのが、モックです。

モックを使えば、依存するクラスやインターフェースの動作をモックして、テストをもっとシンプルに、効率的に進められます。このトークでは、モックの基本的な使い方から実際の業務で役立つテストケースまで、具体例を交えて解説します。

取り上げる予定の内容はこちら！

• モックを使ったメソッド呼び出しの検証方法
• 高度な引数の比較を使った柔軟なテスト
• 実務でのテストケースの実例紹介

モックを使えば、テストのストレスが軽減され、もっとスマートにテストが書けるようになります！ぜひテストを楽にする方法を学んでください！

Shopifyは、柔軟な拡張性と豊富なAPIを備えたECプラットフォームとして、幅広い開発アプローチを提供してきました。

従来は、Liquidを用いたテーマカスタマイズが主流でしたが、現在ではRemixを基盤としたHydrogenによるフルスタック開発が新しい中心となっています。
本セッションでは、Shopifyのプラットフォームとしての特徴に触れながら、LiquidとHydrogenそれぞれのアプローチを取り上げ、
Hydrogenがもたらす開発の可能性を紹介します。

新卒3ヶ月のエンジニア3人で、全社に対してAIセミナーを企画し、開催しました。
具体的には、ノーコードAIアプリ作成プラットフォームであるDifyのハンズオンを企画し開催しました。
主に非エンジニアでも動かせる簡単なハンズオンで、バックオフィスや多くの事業部、オフィス向けに開催しました。
その時の非エンジニア向けのDifyハンズオンの様子、その結果どのような変化が社内に起こったのかを紹介します。
また、それによって考えた社内のAIに関する考え方やその変化を開催側から紹介しようと思います！

会員登録や配達情報設定のように、名前や住所などといった個人情報をフォームにまとめて入力する場面が少なからずありますが、こんなときの強い味方がブラウザに備わっている「自動入力」機能です！
…と声高に叫びたいところですが、いざ使ってみると、変なところに名前が入ったり、電話番号が変に途切れたりと的外れな入力がされてしまい、修正や削除のためにかえって入力の手間がかかってしまうことがよくありませんか？

本LTでは、ブラウザの自動入力機能の仕組みを解説しながら、ユーザー（フォーム入力者）の立場からできることと、開発者（フォーム作成者）の立場からできることを紹介します！

技術同人誌を書こう。

アウトプットの一つの形としての「技術同人誌」。
書くことで様々なメリットがあります。自分の知識の整理、コミュニティとのつながり、名刺/ポートフォリオとして。何より楽しい。

技術同人誌に関わるようになって20年以上経ちますが、ネタ切れするどころか様々なアウトプット、つながりを日々生み出してくれています。

そんなアウトプットの効能、始め方をご紹介します。
なんか難しいかも？と思ってませんか？そんなことないですよ。
また、技術同人誌の現物を持って行きます。
技術同人誌という世界を知らなかった人はまずは読む方で飛び込んでみましょう。
読んだことあるという方は、書いてみましょう。ハードルが高い？
いえいえ。さくっと始める方法がいくつもありますね。

このトークではLambda + Monolith = Lambdalithの特徴と、それを加速するエコシステムとして AWS Lambda + Hono + CDKを想定し、私が実際にOSSコントリビュートしたことにより如何に活用しやすくなったかを紹介します。

近年 PostgreSQL あるいは（MySQL との互換性を持つ）TiDB などにやや押され気味（？）の MySQL。

MySQL は集計系の複雑なクエリを苦手としていますが、それをカバーする技術として、Oracle Cloud（OCI および on AWS）で HeatWave が提供されています。が、色々なイベントの懇親会で個人的に HeatWave のことを話題に出してみても、残念ながら「知らない」という反応がほとんどでした。

というわけで、本トークでは

• HeatWave でできること
• TiDB や Aurora + Redshift（zero-ETL）などとの比較で HeatWave が向いているケース

などについて触れていきます。

Pythonは動的型付け言語ですが、型を書くこともできます（Python 3.5で追加された型ヒント）。
しかしながら他の言語と比べると、Pythonの型は独特だと思います。

一生懸命型を書いても見るのは型チェッカだけで、処理系は実行時に無視します。
またよく見かける書き方は、実は適切ではありません（発表者はリンタを公開してます）

この発表を通して、ふだんPythonを使っている方には「私もっとうまく型ヒントを書けるな〜」、Pythonを使っていない方には「型の考え方おもしろいな〜」という学びを持ち帰っていただけたら嬉しいです。

持ち帰れるもの

• Pythonの型ヒントは、実は段階的に導入（3.5,3.6,3.9）
• 関数の引数の型をlistとしたいあなたへ：イテラブルという概念の紹介
• 型をdictにしたいあなたへ：TypedDictやdataclassの紹介

ASP.NET Core Blazor のプロジェクトを新規作成すると色々なコードがあってよくわからないまま使っている人も多いと思います。
ここでは、コンソール アプリケーションを新規作成したところから ASP.NET Core Blazor までを解説をしながら変換していきます。ASP.NET Core の基本やミドルウェアなどについての解説もあわせて行います。

皆さん、GitHub Copilot使ってますか？
コード補完、便利ですよね。
また、分からないことをCopilot Chatで質問できます。
Chat相手には @vscode や @docker と特定のトピックの専門家も指定できます。
さらに、Chat相手を自分用にカスタマイズして実装できる機能がGitHub Copilot Extensionsです！

私はCopilot Extensionsを11月に知ってから、JavaScriptで書かれたサンプルコードを、手に馴染むPythonで再実装してきました。
発表を聞いた方が、GitHubのAPIを利用した独自のChat相手を手に馴染む言語で作れるよう、得た知見を共有します。

持ち帰れるもの

• Copilot Extensionsとはなにか、どんなアーキテクチャか
• Pythonでの実装例
• 少しのプロンプトエンジニアリング

JavaScript や TypeScript を主に使っているエンジニアにとって、OpenTelemetry はあまり馴染みのない技術かもしれません。しかし、Next.js が公式にサポートしていたり、最近では Deno もビルトインでの対応を進めているなど、OpenTelemetry は次第に身近な存在になっています。

この発表では、まず OpenTelemetry の概要を説明します。その後、JavaScript におけるOpenTelemetry の対応状況や、Node.js サーバーのモニタリングに OpenTelemetry を活用する方法を紹介します。さらに、Web フロントエンドでの OpenTelemetry の活用方法についても説明し、多くのエンジニアにとって OpenTelemetry がより身近に感じられる内容を目指します。

SpringBootは、Webアプリケーションフレームワークというのが
一般的な認識だと思いますが、Batch処理を作ることも出来ます。

使うライブラリで一番最初に候補に出てくるのはSpring Batchだと思います。
もちろんSpring Batchでも良いのですが、独特な部分が多く、つまずきポイントが
多いのではないでしょうか？

そこで、少しマイナーですが、Spring Shellというライブラリも存在します。
Spring Shellの使い方について説明します。

Robocode は、対戦型のロボットシミュレーションゲームです。
ロボット（戦車型ロボット）をプログラミングして、他の人が作ったロボットコードと対戦させることが可能です。
ロボットを動作させるフレームワークが用意されているので、ロボットコードの作成に専念することができます。
対戦で勝ち残るために色々と工夫してプログラミングしていくことで、楽しくプログラミングが学習できるようになっています。
当初、プログラミング言語には Java が採用されていましたが、最新版では .NET（C#など）もサポートされていて、JavaScript、Pythonで作ることもできるようです。

こちらをベースにAI開発を楽しく経験してみましょう