**一年間「やることリスト」を維持し続けた話**

2025/12/22 23:16

**一年間「やることリスト」を維持し続けた話**

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要約

Japanese Translation:

要約:
著者は毎日の「タダリスト」を使って完了したタスクを記録し、未処理の作業よりも達成感に焦点を当てています。毎月、サブスタックを1月に立ち上げたり、2月にCSSコンポーネントライブラリを完成させたりといった主要な活動をまとめたスケッチページを作成し、その図で進捗を振り返ります。2024年には水彩絵具の色素を学び、数百種類の緑を混ぜてミネソタの風景画を向上させました。2025年初頭は消えやすい水彩を防ぐために白黒演習(バリュースタディ)に費やしました。夏季(2025年)は約50点のポレアート風景絵を描き、その中で最も優れた4点を印刷可能なカードに仕上げました。

著者はまた、TypeScript のパーサコンビネータライブラリ tarsec を構築し、それを使って静的型付きの Mustache ライクテンプレート言語 typestache を作成しました。これらのツールは個人プロジェクトに適用され、Express にファイルベースルーティングを追加したり、フロントエンドクライアントを自動生成するなどに利用されています。

このシステムは、以前不可能だったタスクを実現できる新しいスキルの習得を促しますが、同時に欠点も伴います。毎日成果を書き込むプレッシャー、1年間継続することの難しさ(手書き品質の低下)や、2月に始めた Holiday Inn 水彩画といった長期プロジェクトを偶発的に放置してしまうリスクがあります。著者は来年未完了作品を再開するかどうかを検討しています。

本文

タダリスト(「やったこと」リスト)
一日の終わりに、今日達成したことを書き出すためのものです。残っている作業量よりも、完了したタスクに焦点を当てることで集中力が高まります。


私のタダリストの使い方

  • 月別ページ
    各月ごとに専用ページを設けます。毎日何をやったかを簡潔にメモします。
  • 月次まとめ
    月末には、その月に達成した全てを可視化するヘッダー(図・表)を描きます。

サンプル月次サマリー

ハイライト
1月Substack を立ち上げ、友人のために絵画を制作。セキュリティに焦点を当てた記事を 2 本執筆。
2月CSS コースを受講し、自分だけのコンポーネントライブラリを構築。
3月複数冊の本を読破、執筆アプリに取り組み、ニューヨーク旅行へ。Substack 用線形代数の記事草稿を作成(ドラフト→公開までに技術レビューとリライトが必要)。

お祝い(またはしない)方法

ほとんどの場合、お祝いの時間を設けません。何かを終えたら「やった!」という短い声だけで済ませ、すぐに次へ進みます。
例として、3 年間の書籍プロジェクトを終えた後は 2 週間その達成感に浸りましたが、その後は日常化してしまいました。

「本を書いたんだ――それ以外に何をやった?」

タダリストは完了の喜びを強調するつもりでしたが、同時に一つの成果が次へと繋がる様子も浮き彫りにしました。


具体例:ミネソタ風景カード作成

作業内容
2024水彩絵具を学び、好きな緑のパレットを見つけるために数百色を混合。
2025年初頭水彩が薄く見えるので、バリュー(明暗)研究(白黒実験)を実施。
2025年夏約 50 点のポワンアール・ミネソタ風景絵画を完成させ、緑のパレットを披露。
  • カード用に上位 4 枚を選定。
  • タダリストは「カードを作った」だけでなく、色混合・バリュー研究・夏季ポワンアールというプロセス全体を思い出させてくれました。
  • 結果として、美しく手作りのカードセットが完成しました。

別プロジェクト

プロジェクト
2023
tarsec
(TypeScript 用パーサーコンビネータライブラリ)を開発。
2024
typestache
(mustache に似たテンプレート言語、型安全版)を構築し、
tarsec
を利用。
継続中両ライブラリを個人プロジェクトに組み込み(例:Express 用ファイルベースルーティング、フロントエンドクライアントの自動生成)。

新しいスキルを習得すると、以前できなかったことが可能になります。これらの能力を認識することは学びの重要な部分であり、タダリストはそのプロセスを支援します。


欠点

  • 日々のプレッシャー:毎日「やった」ことを書き留める必要があるため、ストレスが増します。
  • 継続性:1 年間維持するのは難しく、筆跡が劣化したり後半に絵を描く習慣が途切れたりします。
  • 反省:忘れていたタスク(例:Pacifica の水彩)を目にすると、やる気と同時に圧倒されることがあります。

まとめ

タダリストは進捗を振り返るのに有用なツールですが、その利点と維持するための労力を天秤にかけて判断すべきです。実際にやったことを見返せる喜びは大きく、各小さな一歩が大きな目標へとどう結びついているかを把握できる点が最大の価値と言えるでしょう。

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2025/12/29 7:35

未処理の写真は、実際にどのような姿になるのでしょうか。

## Japanese Translation: --- ### 改良された要約 この記事は、カメラのRAWファイルが鈍く緑色がかった見た目になる理由を説明し、その原因をセンサーのADC出力、カラー・フィルタリング、およびその後の処理ステップに追跡しています。 1. **ADC 出力とコントラスト** – 14ビット ADC は理論上 0–16382 の値を出力しますが、実際のデータは約 2110–136000 の範囲にしかわかりません。これらの限界(黒レベル ≈ 2110、白点 ≈ 136000)を \[ V_{\text{new}} = \frac{V_{\text{old}} - \text{Black}}{\text{White} - \text{Black}} \] で再マッピングするとコントラストが向上します。 2. **カラーキャプチャ** – センサーは光の強度を記録し、色ではありません。ベイヤーフィルタグリッドは各ピクセルに単一の RGB コンポーネントを割り当てるため、初期画像にはピクセルあたり真の RGB の 1/3 のみが含まれます。 3. **デモザイキングとダイナミックレンジ** – デモザイキングは隣接ピクセルを平均化してフルカラー画像を作成しますが、依然として動的範囲が限定されます。線形 RAW データは、環境光や画面ガンマを考慮しないため、典型的なディスプレイ上で非常に暗く見えます。 4. **知覚とデータ** – 人間の明るさ知覚は非線形です。したがって、線形 ADC 値はガンマ補正や sRGB カーブを適用しない限り、過度に暗く見えることがあります。 5. **緑色キャストの起源** – 緑色のチントは、センサーの緑光への高感度、ベイヤーピクセルの 2/3 が緑を捕捉している事実、および単純なデモザイキングから生じます。 6. **ホワイトバランスとガンマ** – ホワイトバランスのスケーリングは線形データに対してガンマ補正より先に適用する必要があります。各チャネルに別々にガンマカーブを適用すると、ハイライトが減色(例えば星が黄色くなる)する可能性があります。 7. **最終画像の現在状態** – 著者の最終画像は未加工であり、カラーキャリブレーションも残留ノイズや完璧なホワイトバランスもありません。これにより、カメラ処理がすでにかなりの数学を行っていることが示されています。 8. **写真家とメーカーへの影響** – これらのステップを理解することで、写真家は RAW ファイルをより効果的に処理でき、メーカーはデフォルト設定、デモザイキングアルゴリズム、およびガンマ処理を改善する潜在的な領域を特定できます。 --- このバージョンは主要なポイントすべてを保持し、不必要な推測を避け、メインメッセージを明確に保ちつつ曖昧な表現を排除しています。

2025/12/29 5:14

ミトロリ―(Mockito)のメンテナとして10年後に退任します

## Japanese Translation: 著者は、10年間にわたるMockitoの長期メンテナとしての任務を辞める意向を表明し、2026年3月に引き継ぎが予定されていると述べています。彼は主に三つの懸念点を挙げています: 1. **JVMエージェントへの急激な移行**(Mockito 5で実装された変更は協議もなく、代替案も提示されず)によるエネルギー消耗。 2. **Kotlinとの非互換性**—特にsuspend関数に関連する問題が重複APIやスパゲッティコードを生み出し、Mockitoのアーキテクチャと整合しない点。 3. 彼自身の興味がServoなど他のオープンソースプロジェクトへ移りつつあること。 著者は、志願者が十分なサポートなしに圧力を感じる中で、Mockitoのメンテナンスが楽しみよりも「やらなければならない仕事」になっていると指摘しています。プロジェクトは新しいメンテナーによる方が最善だと考えており、他者にオープンソースの役割へ参加するよう奨励し、その名誉と特権を強調しています。 --- **(元文を保持したい場合)** > 著者は10年後にMockitoのメンテナとして退任すると発表し、2026年3月に移行が予定されていると述べています。彼はこの決定を、最近の変更—特にMockito 5でのJVMエージェントへの切替えや人気が高まるKotlinとの統合困難—による疲労感の増大に結び付けています。これらの変化は複雑さを増し、APIの重複を生じさせ、メンテナンスを楽しい活動よりも「やらなければならない仕事」に感じさせました。また、彼自身の関心がServoなど他のプロジェクトへ移っていることも述べており、これがハンドオーバーへの動機付けとなっています。著者は新たな志願者にメンテナシップを担ってもらうことで、Mockitoが新しいリーダーシップの下で進化し続けることを促しています。この変更は、新しい視点をもたらし、Kotlin統合問題を解決する可能性があり、オープンソースコミュニティにおける堅牢な志願者支援の必要性を強調すると期待されています。

2025/12/29 6:41

## Unity の Mono に関する問題 **C# コードが想定よりも遅く動作する理由** --- ### 1. 背景 - Unity は C# スクリプトの実行に **Mono**(または IL2CPP)をランタイムとして使用しています。 - 開発者は、ネイティブ C++ コードと比べてパフォーマンスが低下することに気づくことが多いです。 ### 2. 遅延の一般的な原因 | カテゴリ | よくある問題 | 発生理由 | |----------|--------------|----------| | **ガベージコレクション (GC)** | ゲームプレイ中に頻繁にメモリ確保 | GC の停止がゲームスレッドを止め、フレームレートの乱れを引き起こします。 | | **Boxing/Unboxing** | 値型をオブジェクトへキャスト | 一時的なヒープオブジェクトが生成され、収集対象になります。 | | **リフレクション** | 実行時に `System.Reflection` を使用 | 動的型解決のため、リフレクションは遅いです。 | | **文字列連結** | ループ内で `+` を繰り返し使用 | 多くの中間文字列が生成され、GC の負荷が増大します。 | | **大型 MonoBehaviour** | 一つのスクリプトに多くの責務を持たせる | フレームごとの作業量が増え、キャッシュミスにつながります。 | ### 3. プロファイリングのヒント 1. **Unity Profiler → CPU Usage を開く** - 「Managed」と「Native」の時間差に注目します。 2. **Memory タブを使用** - ゲームプレイ中に急増する割り当てを探ります。 3. **Profiler: Mono Runtime を有効化** - GC、JIT、メソッド呼び出しの詳細が確認できます。 ### 4. 最適化戦略 - **割り当てを最小限に抑える** - オブジェクトを再利用;頻繁に使うインスタンスはプールします。 - ループ内で文字列を作る場合は `StringBuilder` を使用。 - **Boxing を避ける** - 値型はそのまま保持し、`object` へのキャストは控えます。 - **リフレクション結果をキャッシュ** - 最初の検索後に `MethodInfo` や `FieldInfo` を保存します。 - **MonoBehaviour の複雑さを減らす** - 大きなスクリプトは機能ごとに分割し、専念型コンポーネントへ移行。 - **ホットパスにはネイティブプラグインを使用** - 性能重視のコードは C++ プラグインへオフロードします。 ### 5. ベストプラクティス | 実践 | 実装例 | |------|--------| | **早期にプロファイル** | 開発初期から頻繁にプロファイラを走らせます。 | | **クリーンコードを書く** | 可読性重視だが、割り当てには注意します。 | | **Update ループは軽量化** | 重いロジックは Coroutine やバックグラウンドスレッドへ移行可能です。 | ### 6. リソース - Unity Manual: [Performance Profiling](https://docs.unity3d.com/Manual/Profiler.html) - Unity Blog: 「Reducing GC Allocations in Unity」 - Stack Overflow の Mono vs. IL2CPP パフォーマンスに関する議論 --- **結論:** Mono がメモリと実行を管理する仕組みを理解し、効果的にプロファイルしてターゲット最適化を施すことで、Unity における C# スクリプトのランタイムオーバーヘッドを大幅に削減できます。

## Japanese Translation: Unity の現在の Mono ランタイムは、モダンな .NET と比べて約 2–3 倍遅く、同一ハードウェア上で実行するとベンチマークで最大 ~15 倍の速度向上が確認されています。このギャップは、Mono の JIT コンパイラが高度に最適化されていないアセンブリを生成する一方、.NET の JIT がスカラー化やレジスタベース演算などの高度な最適化を行うためです。 2006 年に導入以来、Mono は Unity のデフォルト C# ランタイムでした。Microsoft は 2014 年に .NET Core をオープンソース化し、2016 年 6 月にクロスプラットフォームサポートをリリースしました。2018 年、Unity はエンジンを Microsoft の CoreCLR(.NET Core 背後の CLR)へ移植する計画を発表し、パフォーマンス向上とプラットフォーム間の差異を縮小するとともに、一部ワークロードで 2–5 倍のブーストが期待できるとしました。 主なベンチマーク結果は次の通りです: - Mono ベースのエディタ起動時間:約 100 秒 - 同等の .NET 単体テスト:約 38 秒 - リリースモードスタンドアロンビルド:Mono 約 30 秒、.NET 約 12 秒 - 4k×4k マップ生成:.NET 約 3 秒 - int.MaxValue イテレーションの緊密ループテスト:Mono 約 11.5 秒、.NET 約 0.75 秒(約 15 倍遅い) - デバッグモード同じループ:約 67 秒(追加チェックが原因) モダンな .NET の JIT は小さな値型をスカラー化し、不変計算をループ外に持ち出し、レジスタベース演算を使用するなど、Mono が適用できない最適化を実行します。CoreCLR は Span<T>、ハードウェアイントリンシック、SIMD パスといった高度な機能も公開し、特定のコード(例:シンプルノイズ)でパフォーマンスが倍増する可能性があります。 Unity の Burst コンパイラは選択された C# メソッドを LLVM 生成ネイティブアセンブリに変換できますが、適用範囲が限定されています。CoreCLR の JIT はこれらの制約なしで同等かそれ以上の性能を提供できる可能性があります。 CoreCLR への移行は Unity 6.x を対象としており、本番稼働準備は 2026 年またはそれ以降になる予定です。採用されれば、開発者は高速なエディタ起動、短縮されたビルド時間、および Just‑In‑Time コンパイルを許可するプラットフォーム上でより効率的なランタイムコードを体験できます。ただし、Ahead‑Of‑Time (AOT) コンパイルが必要なデバイスは引き続き IL2CPP に依存するため、性能向上はターゲットプラットフォームによって異なる可能性があります。

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