私は魔法が好きではありません。

2026/02/18 18:42

私は魔法が好きではありません。

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要約

Japanese Translation:

(推測を除外したもの)

要約

著者は、ソフトウェアは最大限の透明性で構築されるべきだと主張します。つまり、手作業で直接理解できるコードのみを使用し、ライブラリ・フレームワーク・AIツールなどの隠れた抽象化は避けるべきです。彼はテクノロジーの「マジック」なマーケティングが嫌いで、読みやすく変更可能なコードを好みます。シームレスなUXデザインはユーザーのエージェンシーを侵食するため、明確で保守しやすいコードを書いてコントロールを保持します。

実際には、彼はプロジェクト The Session で外部依存性を2つの有名な JavaScript ライブラリに限定し、npm パッケージや React のようなフレームワークは拒否しています。これらの階層的依存関係は実際に何が起きているかを曖昧にするためです。彼は大規模言語モデル(LLM)によるコード生成器を、隠れた複雑性の極端な形態―「トルボチャージド npm」を増幅したものと見なしています。

将来を描く中で、彼はコーディングを綿密な職人技(“編み込み”)として残し、速度よりも保守性を重視することを想像します。また、開発者が不透明なフレームワークや AI ツールに抵抗する姿勢を強調しています。この立場は、コードの各行を完全に理解し、「マジック」解決策への警戒心を持ち、最小限の抽象化を好むことを示しています。

本文

2026年2月17日

私は魔法が好きではありません。

「手品」や幻術のことではなく、技術を売り込むために使われるような「マーケティング用の魔法」のことです。単にうまく機能するだけ――それを考える余裕はほとんどないでしょう。

私は以前からシームレス設計とシームフル設計について書いてきました。シームレスさはしばしばUXの究極的な目標として語られます。「考えなくていい!」という姿勢ですが、その代償としてエージェンシーが削減されるのです。

フロントエンド開発に関して、私の魔法への不信は完全なるコントロールフェイクへと変わります。

私は自分で書いて理解したコード以外を使うのが好きではありません。避けられない場合もあります。The Session ではインタラクティブマップを表示するために1つ、楽譜を生成するためにもう1つの JavaScript ライブラリを使用しています。依存関係としては非常に良いものですが、それでも完全に理解していないものに依存する感覚が好きではありません。

npm でクライアントサイド JavaScript をインストールし、さらにその JavaScript が別の JavaScript に依存し、という連鎖を想像すると胃が痛くなります。多くのフロントエンド開発者が日常的にコードベースへの信頼投げ入れを正常化していることには驚きます。

ライブラリには懐疑的ですが、フレームワークには完全にアレルギーです。

しばしば「ライブラリ」と「フレームワーク」を区別しないのですが、この文脈では重要な違いがあります。ライブラリは他人のコードを自分のコードから呼び出すもの、フレームワークは他人のコードが自分のコードを呼び出す構造です。

React を例に挙げましょう。使うにはそのイディオム、アプローチ、構文を採用しなければならず、単なる JavaScript の片断を落とす以上の依存レベルがあります。

私は常にクライアントサイド React を避けてきました。エンドユーザーへの直接的な害(過剰設計で膨大なページロード時間)と、ブラウザとの間に置く余分な抽象化層が嫌いです。

抽象化について話すと誰かは必ず「コンピュータには常に何らかの抽象化レイヤーがある」と指摘します。バイナリで書かないなら、追加のレイヤーが不快だと言えるわけではありません。

私はそれを理解しつつも線を引きます。フロントエンド開発においては、できるだけ生の HTML・CSS・JavaScript に近づくこと――ユーザーがブラウザで実際に受け取るものです。

私のコントロールフェイクは一般的ではありませんし、商業的でも実用的でもないと自覚しています。数年にわたり職場でクライアントプロジェクトのフロントエンド開発をやめました。主に遅いから――速い開発者に仕事を任せた方がいい――、そして React への嫌悪感が理由です。React が必要なプロジェクトは触れませんでした。

これを書いているのは、フロントエンド開発でキャリアを目指すなら私の不変かつ不信仰的姿勢を採用しないほうがよいことを示したいからです。

幸運なことに、私はクライアント業務以外でもフロントエンド開発が続いています。自分のウェブサイトと The Session で遊び、Clearleft のイベント向けに手作りサイトを構築する機会もあります――長くて難しくても。

一方、実世界では抽象化は積み重なっています。開発者は大規模言語モデル(LLM)を使ってコード生成できるようになりました。良いコードもあれば悪いコードもあります。使用前にチェックすべきですが、一部の開発者はそのまま本番環境へ投げ込んでいます。

それは私にとって不安要因ですし、npm も同様です。本当に違うのでしょうか? npm では他人のコードを直接呼び出します。LLM ではまず全世界のコードを取り込み、膨大なトークナイズ処理を行い、必要に応じて部分的に提供します。ある意味、大規模言語モデルのコーディングツールは「より多くの抽象化層」を持つターボチャージド npm のようなものです。

私には合わないが、実用的で商業環境では機能する理由を理解しています。アリスが言ったように:

ニットはコードを書く未来だ。誰も急いで安くて速いジャンパーを作るために編むわけではなく、クラフトを愛しているから編むのです。手書きでコードを書く未来は満足感を得られるでしょうが、それはソフトウェアを書きやすい最も安価・迅速な方法ではありません。

そしてデイブが指摘するように:

今、私たちは「呪文」のような魔法の言葉をコードベースに持っています。時には機能し、時には効果を測る実用的手段もないまま使われます。それらは命令と同時に祈りでもあります。

私は震えます!しかし再びこれは新しいことではありません。私たちは誰も触れずにいる神秘的なアーケインコードを見てきました――webpack などです。本質的にはコード自体より理解が問題です。一人の開発者の頭にあってその人物が去った場合、コードは危険になり、ほとんど触れない方が良いでしょう。

これはメンテナンス地獄です。そこで私は抽象化、特に大規模言語モデルへの嫌悪を感じます。長期プロジェクト(数十年の寿命)であるこのウェブサイトと The Session では、メンテナンスが最優先事項です。

大規模言語モデルのコーディングツールは本当に魔法です。

私は魔法が好きではありません。

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2026/02/22 9:29

**Claude コードの使い方:計画と実行の分離**

## 日本語訳: 記事は約9か月の経験に基づくClaude Codeを使用するための規律あるワークフローを提示しています。研究、計画、および実行を分離し、各フェーズが進む前に承認済みのマークダウンアーティファクトを生成することを強調しています。 1. **リサーチ (research.md)** – Claude は対象フォルダーを徹底的にスキャンし、ユーザーが検証しなければならない詳細レポートを作成します。表面的な読み込みは推奨されません。 2. **計画 (plan.md)** – コードスニペット、ファイルパス、トレードオフ、および説明を含む別のマークダウン計画が用意されます。組み込みのプランモードは拒否され、この編集可能なドキュメントが採用されます。 3. **注釈サイクル** – ユーザーはエディタで計画をレビューし、インラインメモや制約を追加して「まだ実装しない」ガード付きで再送します。このサイクルは計画が完全に受理されるまで繰り返されます。 4. **実行** – 実装前に詳細なTODOリストが計画に追加されます。その後、著者は固定プロンプト「implement it all…」を発行し、Claude にすべてを実行させ、計画内の完了状況を更新させ、不必要なコメントや未知のタイプを避け、型チェックを継続的に実行させます。 5. **修正** – 実行中にユーザーは簡潔な修正(多くの場合単一文)を提供します。フロントエンドでの修正にはスクリーンショットや既存パターンへの参照が含まれる場合があります。 6. **制御と永続性** – 著者はアーキテクチャ的なコントロールを決して手放しません。Claude の提案を評価し、必要に応じて変更またはスキップします。3つのフェーズすべてが単一の長時間セッションで行われ、計画ファイルは自動圧縮を通じて保持され、主要な参照として機能します。 マークダウンファイルを共有可変状態として維持することで、このアプローチはノイズの多いチャットインタラクションを減らし、追跡性を向上させ、大規模プロジェクト全体で一貫したインターフェースを保ちます。

2026/02/22 9:21

**回答** 実際には、ほとんどの最新コンパイラは「決定的(deterministic)」です。 同じソースコードと同一のコンパイルオプション(使用するコンパイラのバージョンや基盤となるプラットフォームを含む)を与えれば、何度実行しても同一のオブジェクトファイルまたはバイナリが生成されます。 ただし、いくつか注意すべき点があります。 | 要因 | 決定性への影響 | |------|----------------| | **コンパイラ実装** | よく設計されたコンパイラは決定的ですが、不具合のあるものではそうでない場合もあります。 | | **ビルド環境** | OS、CPU アーキテクチャ、またはライブラリのバージョンが異なると、ソースコード自体に変更がなくても出力が変わることがあります。 | | **非決定的なパス** | 例としてランダム化されたレジスタ割り当てなど、一部の最適化は性能調査のために意図的にばらつきを導入します。 | | **タイムスタンプ/ビルドメタデータ** | バイナリにはしばしばタイムスタンプやビルド識別子が埋め込まれます。 これを削除(例:GCC/Clang の `-Wl,--build-id=none`)すると、バイト単位で完全に同一の出力が得られます。 | したがって、環境を統制し安定したコンパイラリリースを使用すれば決定的な結果が期待できます。 セキュリティや監査目的で確実な再現性が必要な場合は、**Reproducible Builds** のようなツールを使い、非決定的データを除去する手順を踏むと良いでしょう。

## Japanese Translation: 記事は、ソフトウェアビルドにおける真の決定論が実現しづらい理由を説明しています。入力状態のすべての部分―ソースコード、コンパイラフラグ、ツールチェーンバイナリ、環境変数、ファイルシステムレイアウト、ロケール、クロック、カーネル動作、さらにはハードウェア並列性までも―を完全に指定しなければ、「ノイズ」が出力の漂移を引き起こします。 再現可能ビルドの実践は、ツールチェーンを凍結し、タイムスタンプを正規化(`SOURCE_DATE_EPOCH`)、揮発性メタデータを除去し、`-ffile-prefix-map` でパスを標準化し、ヘルミティックコンテナ内でビルドし、アーカイブを決定的に作成(`ar -D`)することでこれらの問題を緩和します。そうしても、GCC 18574 のようなバグが示すように、内部ポインタハッシュの不安定性は同一ソースから生成されるコードを変化させる可能性があります。 コンパイラ契約はビット単位での同一性ではなく、セマンティクス(観測可能な I/O、揮発性アクセス、アトミック保証)の保持に焦点を当てています。不定動作がこの保証を弱めるため、再現可能ビルドはより厳格な要件となります。`__DATE__/__TIME__` のようなエントロピー源、デバッグ情報内の絶対パス、ロケール依存のソート(`LC_ALL`)、並列ビルドの競合順序、ランダムシード、ネットワークフェッチはすべて再現性を破る要因となり得ます。ASLR がコンパイラパスに間接的に影響することも同様です。 歴史的には、2013 年以降の Debian の再現可能ビルド取り組みが、同一ソースから同一アーティファクトを作ることを主流化し、コンパイラ・リンカ・パッケージング・ビルドシステム全体で意図的な設計が必要であることを示しています。 将来に向けて、記事は LLM で支援される開発チームが決定論的検証ゲート―制約付き入力、テスト可能な出力、再現性のある CI パイプライン―を導入して信頼できるデプロイを確保する必要があると主張しています。完全な決定論は必須ではありませんが、予測可能な振舞いと検証可能性は本番システムに不可欠です。 主要な結論は、多くのエコシステムが多くの境界ケースで意図的な取り組みを通じて再現可能ビルドをサポートしているということですが、Ken Thompson の「Reflections on Trusting Trust」からの根本的な警告は残ります―コンパイラは信頼できるように見えても妥協され得るのです。

2026/02/22 5:57

**HN掲示:NVMe→GPU バイパスでCPUを経由せず、単一のRTX 3090上でLlama 3.1 70B を動作させる**

## Japanese Translation: **NTransformer** は、依存関係のない軽量 C++/CUDA エンジンであり、ユーザーが PCIe 上でモデル層をストリーミングし、オプションで高速直接 I/O 用に NVMe を使用することで、70 B 変種を含むフルサイズ Llama モデルをコンシューマ GPU 上で直接実行できるようにします。 - **Resident mode(レジデントモード)**:Llama 3.1‑8 B Q8_0 は 10 GB の VRAM だけで 48.9 トークン/秒を達成し、tiered‑auto モードは 10.3 GB を使用して 48.8 トークン/秒を提供します。 - **70 B model(70 B モデル)**:ストリーミング(mmap)のみでは非常に遅く (0.006 トークン/秒、7.3 GB)、tiered auto はスループットを 0.2 トークン/秒まで向上させ、23.1 GB を消費します。Q4_K_M のレイヤー・スキップを使用すると速度が 0.5 トークン/秒に上昇し、わずか 22.9 GB で済みます。これは単一 RTX 3090 + 48 GB RAM システムでのプレーン mmap に対して 83 倍速です。 - **Bandwidth bottleneck(帯域幅ボトルネック)**:PCIe Gen3 x8 (~6.5 GB/s) がデータ転送を制限します。Q4_K_M は VRAM に 10 層多く収容でき (36 層対 26 層)、tier‑B 転送が削減され、スループットが向上します。 - **Layer‑skip(レイヤー・スキップ)**:コサイン類似度キャリブレーションを使用して、1 トークンあたり 20–80 層を最小限の品質低下でスキップし、大規模モデルの推論速度を向上させます。 - **Architecture(アーキテクチャ)**:3 タイヤの適応型キャッシュが VRAM‑resident、ピン留め RAM、および NVMe/mmap タイヤを自動的にサイズ決定します。エンジンはすべての GGUF 量子化 (Q4_0, Q8_0, Q4_K_M, Q5_K, Q6_K, F16, F32) をサポートし、レジデント、tiered‑auto、layer‑skip、および self‑speculative decoding の 4 種類の自動選択データパスを提供します。 - **System requirements(システム要件)**:Linux (Ubuntu kernel 6.17+)、CUDA 13.1、gcc‑14/g++‑14、CMake 3.24+、NVIDIA GPU CC 8.0+ (RTX 3090 テスト済み)。直接 I/O 用に別の PCIe スロットに NVMe SSD が必要です。セットアップスクリプトはカーネルモジュールをパッチし、AMD IOMMU を無効化し、NVMe を VFIO にバインドします(DMA 分離について注意)。 - **NVMe‑direct pipeline(NVMe 直接パイプライン)**:各層 (~670 MB for 70 B Q6_K) は約 202 ms の NVMe コマンドで CUDA‑ピン留めステージングメモリに読み込まれ、非同期 DMA により GPU バッファへ転送され、デュアルバッファ間で計算と重ね合わせて実行されます。 - **Roadmap(ロードマップ)**:完成済みフェーズ—基盤、SLEP ストリーミング、最適化、NVMe direct。今後の作業には speculative decoding の仕上げと公開 C API の追加が含まれます。 NTransformer は、大規模モデルをコストの高いサーバーインフラなしでコンシューマ GPU 上にローカル実行できるようにすることで、推論コストを低減し、オンプレミス AI サービスのレイテンシを削減し、研究・産業界全体での採用拡大を促進します。