文章生成ではなく高速な「判断」の出力に特化したAIモデル Jev のクイックスタート。基本構造は State → Questions → Typed Decisions で、状態と質問を渡すと型付きの確率的な判断を返す。複数の質問を並列評価できる設計で高速化を実現しており、判断の型として Choice・Score・Noul の3種類を用いて質問を定義する。
AIがコードを書く時代には、実行時オーバーヘッドがなく可搬性の高いC言語が再び主流になるというSNS上の言説を検証する記事。高水準言語は人間の生産性のために性能を犠牲にしてきた、AIはメモリ管理を誤らない、安全性はAI自身が検証できる、といった前提を一次資料に当たりながら一つずつ検討している。
AIがほぼ全て書いたGoの注文処理コードを前に、レビューで何を見ればよいか分からずモヤモヤするジュニアとシニアの対話形式で、動くコードの裏に潜むカプセル化の崩れに着目し、AI生成コードを人間がどう検証すべきかを掘り下げる記事。
実装詳細をコードから削除するのではなく、エディタ上で折りたたんで隠す実験。PEG文法ライブラリの可読性問題から出発し、Rebolの電話番号文法を例に、Claude Sonnet CodeにEmacs Lisp（pelide-view.el）を書かせ、OhmJSパーサーとRWR書き換え規則によるパイプラインで注釈付きソースから実装詳細を除いた文法を表示する。双方向のprojectional editorではなく読み取り専用の一方向。文法をパターンマッチング用DSLとして扱い、小さな専用言語を組み合わせる可能性を示唆。一例のみで汎用性は未検証。
EVE Onlineは、ゲームを支える240万行のStackless Python 2.7コードをPython 3へ移行すると発表。性能向上とPython 3エコシステムの活用が理由。Python-Futureで機械的に変換し、その後人間が2万行の挙動差を修正する2段階で進める。ゴールはプレイヤーに移行を気づかせないこと。
ドメインモデル貧血症は、domain層の純粋性・性能・ロジック配置のトリレンマから構造的に生じると説明。Repository注入か事前取得か呼び出し側分岐のどれも犠牲が生じ、判断に必要なデータを型で返すDecisionパターンが解決策になると主張する。
DDDでドメインモデルが貧血になる原因を、repository呼び出し・先行取得・呼び出し側分岐のトリレンマとして分析し、判断に必要なデータを型で返すDecisionパターンで解決する手法を紹介している。
「一つのことは一つの方法」という規約を5言語（Kotlin/C#/Go/Rust/Java）で機械的に強制する実験結果。構造の規則は全言語で守れるが、各リポジトリの「active」自己申告は意味がずれて比較不能で、違反を仕込んでゲートが落ちる実証だけが比較可能。限界は言語のツールがどの粒度（テキスト/import/モジュール/メソッド署名）でコードを名指しできるかで決まると論じている。
悪いコードには下限がなく、技術負債に破産やリセットが存在しないというエッセイ。物理的な崩壊を暗示する「沈む船」などの比喩は誤解を招き、ソフトウェアは際限なく悪化し続ける。事業はコードが限界に達する前に沈むため、全面書き換えなどの逃げ道に頼らず、継続的な改善努力が必要だと論じている。